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多程序同時查詢資料庫速度過慢

發布時間: 2022-09-25 11:09:40

Ⅰ 伺服器資料庫查詢慢

sql Server資料庫查詢速度慢的原因有很多,常見的有以下幾種:

1、沒有索引或者沒有用到索引(這是查詢慢最常見的問題,是程序設計的缺陷)

2、I/O吞吐量小,形成了瓶頸效應。

3、沒有創建計算列導致查詢不優化。

4、內存不足

5、網路速度慢

6、查詢出的數據量過大(可以採用多次查詢,其他的方法降低數據量)

7、鎖或者死鎖(這也是查詢慢最常見的問題,是程序設計的缺陷)

8、sp_lock,sp_who,活動的用戶查看,原因是讀寫競爭資源。

9、返回了不必要的行和列

10、查詢語句不好,沒有優化

●可以通過以下方法來優化查詢 :

1、把數據、日誌、索引放到不同的I/O設備上,增加讀取速度,以前可以將Tempdb應放在RAID0上,SQL2000不在支持。數據量(尺寸)越大,提高I/O越重要。

2、縱向、橫向分割表,減少表的尺寸(sp_spaceuse)

3、升級硬體

4、根據查詢條件,建立索引,優化索引、優化訪問方式,限制結果集的數據量。注意填充因子要適當(最好是使用默認值0)。索引應該盡量小,使用位元組數小的列建索引好(參照索引的創建),不要對有限的幾個值的欄位建單一索引如性別欄位。

5、提高網速。

6、擴大伺服器的內存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的內存。

配置虛擬內存:虛擬內存大小應基於計算機上並發運行的服務進行配置。運行 Microsoft SQL Server? 2000時,可考慮將虛擬內存大小設置為計算機中安裝的物理內存的1.5倍。如果另外安裝了全文檢索功能,並打算運行Microsoft搜索服務以便執行全文索引和查詢,可考慮:將虛擬內存大小配置為至少是計算機中安裝的物理內存的3倍。將SQL Server max server memory伺服器配置選項配置為物理內存的1.5倍(虛擬內存大小設置的一半)。

7、增加伺服器CPU個數;但是必須 明白並行處理串列處理更需要資源例如內存。使用並行還是串列程是MsSQL自動評估選擇的。單個任務分解成多個任務,就可以在處理器上運行。例如耽擱查詢 的排序、連接、掃描和GROUP BY字句同時執行,SQL SERVER根據系統的負載情況決定最優的並行等級,復雜的需要消耗大量的CPU的查詢最適合並行處理。但是更新操作UPDATE,INSERT, DELETE還不能並行處理。

8、如果是使用like進行查詢的話,簡單的使用index是不行的,但是全文索引,耗空間。 like ''a%'' 使用索引 like ''%a'' 不使用索引用 like ''%a%'' 查詢時,查詢耗時和欄位值總長度成正比,所以不能用CHAR類型,而是VARCHAR。對於欄位的值很長的建全文索引。

9、DB Server 和APPLication Server 分離;OLTP和OLAP分離

10、分布式分區視圖可用於實現資料庫伺服器聯合體。

聯合體是一組分開管理的伺服器,但它們相互協作分擔系統的處理負荷。這種通過分區數據形成資料庫伺服器聯合體的機制能夠擴大一組伺服器,以支持大型的多層 Web 站點的處理需要。有關更多信息,參見設計聯合資料庫伺服器。(參照SQL幫助文件''分區視圖'')

a、在實現分區視圖之前,必須先水平分區表

b、 在創建成員表後,在每個成員伺服器上定義一個分布式分區視圖,並且每個視圖具有相同的名稱。這樣,引用分布式分區視圖名的查詢可以在任何一個成員伺服器上 運行。系統操作如同每個成員伺服器上都有一個原始表的復本一樣,但其實每個伺服器上只有一個成員表和一個分布式分區視圖。數據的位置對應用程序是透明的。

11、重建索引 DBCC REINDEX ,DBCC INDEXDEFRAG,收縮數據和日誌 DBCC SHRINKDB,DBCC SHRINKFILE. 設置自動收縮日誌.對於大的資料庫不要設置資料庫自動增長,它會降低伺服器的性能。

在T-sql的寫法上有很大的講究,下面列出常見的要點:首先,DBMS處理查詢計劃的過程是這樣的:

1、 查詢語句的詞法、語法檢查

2、 將語句提交給DBMS的查詢優化器

3、 優化器做代數優化和存取路徑的優化

4、 由預編譯模塊生成查詢規劃

5、 然後在合適的時間提交給系統處理執行

6、 最後將執行結果返回給用戶。

其次,看一下SQL SERVER的數據存放的結構:一個頁面的大小為8K(8060)位元組,8個頁面為一個盤區,按照B樹存放。
請參考

Ⅱ 資料庫表查詢下載速度慢

主要原因如下:
1、沒有索引或者沒有用到索引,這是查詢慢最常見的問題,是程序設計的缺陷。2 、
O吞吐量小,形成了瓶頸效應。3、
沒有創建計算列導致查詢不優化。4 、
內存不足。5 、
網路速度慢。6 、
查詢出的數據量過大,可以採用多次查詢,其他的方法降低數據量。7、
鎖或者死鎖,這也是查詢慢最常見的問題,是程序設計的缺陷。
表是包含資料庫中所有數據的資料庫對象。表定義為列的集合。與電子表格相似,數據在表中式按行和列的格式組織排列的。表中的每一列都設計為存儲某種類型的信息(例如日期、名稱、美元金額或數字)。

Ⅲ 資料庫查詢非常慢可能是什麼原因,如何解決

資料庫數據表的鏈接形式(是否鏈接表在另外的一個伺服器上)、資料庫打開的方式(是否獨占 是否有人共享打開了)、是否 一個查詢 過於復雜(多表的查詢 可以先建立分表查詢 然後 再對這些分表查詢 進行合並查詢速度會相對快一些)……

計算機的配置 是否有足夠的 運算內存可供使用 等等……

總之 原因很多 要視你的工作環境來判斷……

Ⅳ 用PB開發的一個資料庫伺服器多個異地客戶端使用查詢更新速度慢問題解決的技術方法

處理的方法很簡單:
1、並不是所有的地方都需要使用read commit的加鎖級別,你從application中設置一句sqlca.lock="RU", 使用臟讀,這樣就可以去掉大多數不必要的SELECT行鎖。然後在一定要讀最新數據的地方,把SQLCA。LOCK改為RC,用完後再改回來。
這樣就避免了幾乎80%的阻塞。
2、對於由於行更新,或者其他UPDATE導致的鎖,一般資料庫會自己協調,在事務比較長的情況下,這需要你對原來的程序做適當的修改。把長事務變為幾個小的事務,在事務中做更新操作,不要插入用戶的交互。這是系統的設計原則。
如果你的系統對事務的要求不嚴格,又不想改動原來的程序,辦法更簡單,在前面
SQLCA。LOCK的基礎上,加句SQLCA。AUTOCOMMIT=TRUE,這樣每數據修改自動提交,就可以避免大多數由於更新產生的死鎖和阻塞。
3、最後要對付的是剛才說的被大量應用頻繁訪問的表(HOT TABLE),如果你的系統允許使用RU加鎖級別,那麼不用太考慮,因為SELECT已經不會導致鎖定了。
但是如果你不能使用RU方式(1里頭提到的辦法),
那麼要採用這樣的手段:
使用索引把更新鎖,SELECT鎖來分開,同時也避免SQLSERVER傻傻為了性能的原因把行鎖升級為表鎖。
具體辦法是建立一個索引,如果可以的話使用聚集索引,因為聚集索引採用的是類似HASH的檢索方式,這樣當查找索引的時候,就不需要訪問數據表了。
另一種辦法,是將你SELECT語句中要檢索的數據都加到索引中,例如你檢索NAME,SEX,AGE,如果你把三個數據都加入了索引,這就意味著SELECT語句只要找到索引,就已經找到了最後要選取的數據(從索引中),這樣自然不會去LOCK表了。這樣做的時候要針對你的程序仔細選擇索引,否則把索引變成了表的一個備份就沒有意義了。

Ⅳ 我的程序,查詢資料庫很慢。請問怎麼提高查詢速度

查詢慢是和表結構,語句,系統等相關的
建索引等方法都可以改善表結構,
另外如果返回數據量很大,當然會慢,所以你盡量查詢相對有用的數據
再就是查詢語句了
比如用in查詢沒有jion查詢快,還有
between
改成
>
<會快
再還有,用子查詢也會慢很多,
如果是一些很復雜的查詢,可以改用存儲過程會好點,有時用臨時表會慢但,從海量數據中查詢取數進行子查詢又不如用臨時錶快,不同的問題用不同的解決方法,看你要哪種了,單看你的問題無法直接判斷。
不過,優化查詢句是關鍵的了。

Ⅵ 如何解決SQL查詢速度太慢

1. 執行計劃中明明有使用到索引,為什麼執行還是這么慢?

2. 執行計劃中顯示掃描行數為 644,為什麼 slow log 中顯示 100 多萬行?
a. 我們先看執行計劃,選擇的索引 「INDX_BIOM_ELOCK_TASK3(TASK_ID)」。結合 sql 來看,因為有 "ORDER BY TASK_ID DESC" 子句,排序通常很慢,如果使用了文件排序性能會更差,優化器選擇這個索引避免了排序。
那為什麼不選 possible_keys:INDX_BIOM_ELOCK_TASK 呢?原因也很簡單,TASK_DATE 欄位區分度太低了,走這個索引需要掃描的行數很大,而且還要進行額外的排序,優化器綜合判斷代價更大,所以就不選這個索引了。不過如果我們強制選擇這個索引(用 force index 語法),會看到 SQL 執行速度更快少於 10s,那是因為優化器基於代價的原則並不等價於執行速度的快慢;
b. 再看執行計劃中的 type:index,"index" 代表 「全索引掃描」,其實和全表掃描差不多,只是掃描的時候是按照索引次序進行而不是行,主要優點就是避免了排序,但是開銷仍然非常大。
Extra:Using where 也意味著掃描完索引後還需要回表進行篩選。一般來說,得保證 type 至少達到 range 級別,最好能達到 ref。
在第 2 點中提到的「慢日誌記錄Rows_examined: 1161559,看起來是全表掃描」,這里更正為「全索引掃描」,掃描行數確實等於表的行數;
c. 關於執行計劃中:「rows:644」,其實這個只是估算值,並不準確,我們分析慢 SQL 時判斷准確的掃描行數應該以 slow log 中的 Rows_examined 為准。
4. 優化建議:添加組合索引 IDX_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID)

優化過程:
TASK_DATE 欄位存在索引,但是選擇度很低,優化器不會走這個索引,建議後續可以刪除這個索引:
select count(*),count(distinct TASK_DATE) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+------------+---------------------------+| count(*) | count(distinct TASK_DATE) |+------------+---------------------------+| 1161559 | 223 |+------------+---------------------------+

在這個 sql 中 REL_DEVID 欄位從命名上看選擇度較高,通過下面 sql 來檢驗確實如此:
select count(*),count(distinct REL_DEVID) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+----------+---------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID) |+----------+---------------------------+| 1161559 | 62235 |+----------+---------------------------+

由於有排序,所以得把 task_id 也加入到新建的索引中,REL_DEVID,task_id 組合選擇度 100%:
select count(*),count(distinct REL_DEVID,task_id) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+----------+-----------------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID,task_id) |+----------+-----------------------------------+| 1161559 | 1161559 |+----------+-----------------------------------+

在測試環境添加 REL_DEVID,TASK_ID 組合索引,測試 sql 性能:alter table T_BIOMA_ELOCK_TASK add index idx_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID);
添加索引後執行計劃:
這里還要注意一點「隱式轉換」:REL_DEVID 欄位數據類型為 varchar,需要在 sql 中加引號:AND T.REL_DEVID = 000000025xxx >> AND T.REL_DEVID = '000000025xxx'

執行時間從 10s+ 降到 毫秒級別:
1 row in set (0.00 sec)
結論
一個典型的 order by 查詢的優化,添加更合適的索引可以避免性能問題:執行計劃使用索引並不意味著就能執行快。

Ⅶ 最近我的資料庫(sql)查詢速度很慢,這是什麼原因

查詢慢是和表結構,語句,系統等相關的 建索引等方法都可以改善表結構, 另外如果返回數據量很大,當然會慢,所以你盡量查詢相對有用的數據 再就是查詢語句了 比如用in查詢沒有jion查詢快,還有 between 改成 > <會快 再還有,用子查詢也會慢很多, 如果是一些很復雜的查詢,可以改用存儲過程會好點,有時用臨時表會慢但,從海量數據中查詢取數進行子查詢又不如用臨時錶快,不同的問題用不同的解決方法,看你要哪種了,單看你的問題無法直接判斷。 不過,優化查詢句是關鍵的了。