常見數據庫優化查詢的研究

邵泳兵

（汕頭職業技術學院，廣東 汕頭 515078）

0 引言

隨著計算機和網絡技術的飛速發展，互聯網上的所有信息都呈指數級增長，成為一個巨大的信息數據庫，與此同時，各種企業已經開發了許多具有不同軟件和硬件平臺的應用系統。數據資源在應用系統中不斷積累，已經形成了成千上萬種異構數據源，其中大多數是傳統的關系數據庫數據。由于不同的軟件和硬件平臺以及不同的數據模型，這些數據資源形成異構數據，這使各種數據源的互操作性變得復雜[1]。

1 關系數據庫和非關系數據庫的概念

1.1 關系數據庫

關系數據庫是使用關系模型組織數據的數據庫。簡而言之，關系模型是類似于二維表的模型，關系數據庫是由二維表和其中包含的數據組成的數據組織。關系數據庫中有幾個術語需要理解。（1）關系：在二維表中，每個關系都有一個關系名稱，常用的表名是table。（2）屬性：在二維表中，它類似于Excel表中稱為數據庫字段的列。（3）域：屬性值的范圍，即數據庫中字段的屬性約束。（4）關系模式：表示關系的描述，格式為關系名稱，換句話說，它是數據庫的表結構。

由于數據庫應用程序的擴展和數據對象的多樣化，現有的關系數據模型暴露出許多問題，在傳統的數據庫中，沒有數據存儲，沒有專用軟件來管理系統中的數據，沒有數據共享，數據不具備獨立性這些都是傳統數據庫的特點。在文件系統級別上，數據可以以文件形式長時間存儲。但是，在這種結構中，易于出現數據的獨立性和共享性差，高冗余性以及數據傳輸之間的不一致。在數據庫的系統級別上，數據被結構化，數據共享得到改善，冗余性降低，數據獨立性很高，并且集成了數據控制功能。根據數據庫系統中特定數據模型結構化，考慮該數據庫的數據結構，同時考慮連接數據后的數據結構，而這些在傳統的數據庫中都是看不到的[2]。

1.2 非關系數據庫

非關系數據庫的本質是傳統關系數據庫的簡化版本。通過減少功能，可以大大提高產品性能，類似于典型游戲的數據字段。

當前市場上流通的大多數主流非關系數據庫基本上都是免費的。大型企業中著名的關系數據庫開發軟件（例如Oracle和DB2）是要收費的。這極大地限制了某些私人用戶的使用。但是，在許多小型企業實際開發中，不需要形成完整的關系數據庫，非關系數據庫的功能就足夠了。在這種情況下，使用具有高性能和低成本的非關系數據庫顯然是首選。在性能方面，NOSQL基于可理解的鍵值對，類似于Java和HashMap中的鍵值對。同樣，基于鍵值對的可伸縮性也很好，并且數據之間的耦合程度相對較低，因此使用時非常容易擴展。

2 關系數據庫的特征和功能

2.1 數據結構

數據庫實現了整個數據結構，這是數據庫的主要特征之一。這也是數據庫和文件系統之間的根本區別。意味著在考慮應用程序的數據結構時，還應該考慮整個組織的數據結構。在數據庫中，數據不僅是整體結構，而且在訪問數據方面也非常靈活，從而可以訪問特定的數據項，數據項組，一個記錄或一組記錄。在文件系統中，數據訪問單元是記錄，并且粒度不能細分到數據項。

2.2 數據復雜性

數據庫的復雜性主要在于數據本身以及數據處理過程中。首先，對于現代應用程序而言，數據量巨大，并且對大量數據的管理相對復雜。其次，數據之間的關系是由于數據與數據之間的動態關系而產生的（例如，多種語義，多種類型等）。所有都是動態關聯，并且沒有明確定義時間和空間之間的關系。

2.3 數據獨立性高

數據和程序獨立地將數據的定義與程序分開，并且DBMS提供了訪問數據的方式，從而簡化了應用程序的準備，并大大減少了應用程序的維護和修改。

3 關系數據庫設計的思維表現和理論

數據模型是數據存儲計劃設計中的主要考慮因素。模型是對目標對象的模擬描述。模型不僅需要了解事物的本質，而且還是溝通和討論解決方案的重要工具。數據建模是設計數據存儲的第一步，其輸出是獲得滿足實際需求的數據模型，然后獲得可以實施的行動計劃。從理論上講，一個完整的數據模型包括三個方面：結構，行為和約束。

在數據庫領域，包括數據庫管理員和數據庫編程開發人員的職位。對數據庫管理員來說，解決方案應盡可能有效，范式原理最好在理想狀態下實現，以便將來的數據維護方便且清晰。而對于數據庫開發人員來說，在為應用程序系統設計存儲解決方案時，希望盡可能地提高存儲解決方案的性能和效率，但是在提高性能和效率時，不可避免地要違反價格的理論范式，就像編程增加了應用程序的實時并發數量并保持數據準確性一樣，程序的實時并發數量增加，就不能保證數據的準確性。為了改善數據，必須減少應用程序系統。無論應用程序實時并發的規模如何，以及數據準確性是否更為重要，實時并發的數量都是一個重要因素，而不是行業中的統一標準。原理是根據實際需求選擇兩者的權重[3]。

設計數據數據庫存儲方案時，不能概括相同的原理。重要的是提高存儲系統的性能和效率，或者確保理論范式的原理是完整的。通常，為了提高性能，要設計表實體，避免頻繁的表聯接操作。一般來說，為了減少由表聯接操作對系統性能造成的額外開銷，一般會考慮在主要業務實體中增加其他輔助業務的信息。盡管這在某種程度上破壞了企業范式的原理，但也是可以接受的，尤其是在響應性優化對大數據業務特別重要的情況下。當然，為了確保業務在的科學合理，不能完全忽略范式原則并盲目追求性能，從而導致實體的過多冗余，并使存儲解決方案產生混亂且難以維護。

4 數據分頁技術

互聯網時代實際上是數據時代。數據分頁的效率很重要，是系統性能的重要評估指標。使用這種方法，當數據量和并發訪問量較小時，分頁就不會出現問題。但是，在有大量數據的情況下，跳過行為非常慢，因此需要改進和優化分頁技術，以提高大數據查詢和顯示性能。目前，國內外改進分頁技術的主要方法有兩種。一種是限制結果集中的頁面數，類似于搜索引擎結果分頁策略。當顯示的結果非常龐大時，用戶只能看到前60到70頁的數據，此方法將結果限制為少于10,000條記錄，因此可以快速獲取頁面數據，但是顯示的數據不完整。第二種方法是針對數據庫和內存的查詢，將通過將所有合適的數據放入數組來加快數據分頁。但是，隨著結果集數據的增長，主機的內存需求太大，這可能導致內存溢出并影響Web應用程序的穩定性。同時，所有記錄一次返回，網絡數據流量大，系統的第一個查詢太慢。

為了提高Web2.0數據分頁的響應速度，需要節省帶寬并盡可能加快查詢速度。查詢速度的提高，意味著在查詢數據庫時，不用返回不需要的字段和記錄，僅返回必要的數據。網頁的主要任務是處理數據庫，從而加快數據庫查詢的速度，這也是網站設計質量的標準。MongoDB基于類似于關系數據庫的索引機制來實現復雜的查詢。數據查詢速度高度依賴于索引的使用情況。根據查詢創建索引，并在必要時創建復合索引。MongoDB的查詢優化方法簡單明了。選擇索引后，可以提高性能。但是，反復選擇索引會產生一定量的開銷并減慢它的查詢速度。因此，查詢可以通過在特定應用程序場景中使用一個索引來獲得最佳性能，則可以使用MongoDB提供的提示功能在程序中指定索引，以避免對數據庫進行不必要的嘗試[4]。

5 關系數據庫中用戶查詢計劃的優化

5.1 索引的合理使用

索引是數據庫將預先排序的數據合并為多種類型的表的有效方法。在關系數據庫中對表進行科學合理的索引編制，對于提高查詢數據庫數據的速度和優化數據庫功能具有很大的作用。每種索引類型的應用程序均根據磁盤容量進行調整。應用索引時，數據庫需要同時讀取兩種類型的數據信息，兩種類型的數據都被讀取為需要輸入數據庫的信息。讀取第一類數據作為實際數據的索引。在數據指針和第二個數據類型指針的特定方向上進行讀取。因此，創建的索引應能夠與實際應用程序系統的查詢要求有效集成，以實現查詢優化目標。

在關系數據庫中，必須科學地應用索引，并且必須遵循以下規則：在連接到通道但未設置為外鍵的列上配置索引，鏈接的字段將通過幫助自動建立索引。在建立索引的情況下，無論配置，維護和運行鏈接如何，都可以按照代償行為創建關系數據庫，因此科學地應用索引非常必要。錯誤的索引不僅不利于優化數據庫的性能，而且會對輸出產生負面影響。

在索引優化中，必須實現索引的包容性和漸進式。所謂的包容性意味著查詢中的索引指針必須指向所有索引內容，且不能重復和遺漏，并且必須對索引中的每個語句進行單獨分析，然后進行合并和分析以實現索引。所謂漸進式意味著已經從索引中刪除或添加的某些選項也必須添加到索引的范圍中，并且隨著時間的推移，查詢內容變化的部分在索引中也可以是準確的展示。索引優化還可以優化數據庫的結構。良好的索引優化可以在屬性之間的互連方面對數據庫結構提出更高的要求，以實現順暢的查詢和數據庫的合理設計[5]。

5.2 簡化或避免排序

應該簡化或避免對大型列表進行多次排序。如果可以使用索引自行生成輸出，則優化器不需要經過排序過程。但是，如果索引中等待排序的列不超過一列，則group by或order by子句中的列順序和索引順序之間會有所不同，并且來源也會有所不同，這就需要做列排序。添加索引以避免不必要的排序是科學合并數據庫表的一種非常有效的方法，有時會影響列表的美觀，但可以大大提高效率。如果需要進行排序，應積極尋求簡化措施，例如縮小排序范圍。

5.3 避免使用字符匹配查詢

LIKE具有字符串匹配功能，但是構造工作很耗時且需要大量的人力資源。例如，SELECT * FROM student WHERE xh LIKE“05%”即便是于xh字段上構建索引，在這種情況下，也應該應用順序掃描模式，并避免子字符串不啟動。例如：SELECT * FROM Student WHERE xm LIKE“ Eryo%”，因為where子句中使用了非起始子字符串，因此這一語句不會應用索引。

5.4 范式優化

在數據庫的邏輯設計階段，將范式用于標準化基礎表，即范式優化。在范式優化中，主要的邏輯設計是遵守第三范式，消除功能依賴關系，并避免傳遞依賴關系。第三范式主要優點是消除了大量備份數據對操作的負面影響。同時，沒有改變數據庫中對象之間的相關關系，確保數據庫不受其他方面的負面影響，可以說這是一種非常全面的初始設計方法。在數據存儲和備份之間找到了很好的平衡，在開發階段克服了先前的優化缺陷，并形成了更完整的起點。

當然，范式優化并非沒有缺點。在范式優化中，級別不斷上升，冗余和更新異常等許多不合理的操作情況已消失，但是隨著級別的上升，上一級別的關系模式不斷地來回分解，關系的數量不斷增加，導致連接復雜。由于復雜的連接而導致操作消耗增加，操作可行性降低，數據庫的負擔增加，并且在嚴重的情況下，可能會影響數據庫的正常運行。因此，范式優化是一個適度的過程，對關系的連接的合理分配是優化的邊界，需要在兩者之間找到平衡，為操作帶來便利和實用性[6]。

5.5 查詢優化

在查詢過程中，通常在某些固定查詢模式下獲得的句子結果會有所不同。查詢優化是一種查詢階段的優化技術，通過查詢優化，可以在各種執行策略中選擇最合理，最合適的執行策略，從而提高查詢的準確性和效率。

在查詢優化的過程中，許多程序員只注重復雜而美觀的界面，忽略了查詢效率，并導致許多開發應用程序中的查詢效率低下和資源浪費過多。因此，如何在查詢優化中做好工作已成為程序員當前面臨的主要問題。在設計查詢過程時，首先要確保語句合理，高效和方便，還需要注意不要對大型表進行重復排序。如果不可避免，則應簡化重復的對齊方式。

6 結語

綜上所述，為了有效地增加數據庫存儲容量并確保系統良好，需要設計良好的使用分頁技術來提高查詢效率，從而有效地確保數據庫系統的穩定運行。隨著數據庫技術的不斷創新，掌握數據庫查詢優化技能和創建可執行的查詢計劃，可以極大地提高數據庫應用系統的功能，提高人們的工作效率。