本文就如何優(yōu)化大型數(shù)據(jù)庫的性能進(jìn)行了一些探索，提出了優(yōu)化數(shù)據(jù)庫訪問性能的若干策略，特別是對SQL語句進(jìn)行了有效的分析設(shè)計的問題，以使其加快執(zhí)行速度，減少網(wǎng)絡(luò)傳輸，能更高效地工作，充分發(fā)揮系統(tǒng)的效率。

隨著醫(yī)院信息系統(tǒng)模塊的不斷增加，特別是近兩年電子病歷的使用，臨床診療信息大量寫入數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)量急劇增加，造成業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫非常龐大，業(yè)務(wù)處理的速度明顯下降。基于這一問題，本文就如何優(yōu)化大型數(shù)據(jù)庫的性能進(jìn)行了一些探索，提出了優(yōu)化數(shù)據(jù)庫訪問性能的若干策略，特別是對SQL語句進(jìn)行了有效的分析設(shè)計的問題，以使其加快執(zhí)行速度，減少網(wǎng)絡(luò)傳輸，能更高效地工作，充分發(fā)揮系統(tǒng)的效率。

醫(yī)院經(jīng)過多年的信息化建設(shè)，取得了顯著成效，信息化由原來的以收費(fèi)、記帳為主，逐步向臨床醫(yī)療、服務(wù)病人過渡。隨著醫(yī)院信息系統(tǒng)模塊的不斷增加，特別是近兩年電子病歷的使用，臨床診療信息大量寫入數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)量急劇增加，造成業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫非常龐大，業(yè)務(wù)處理的速度明顯下降。加之在頻繁的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中還要進(jìn)行大數(shù)據(jù)量查詢或報表統(tǒng)計，導(dǎo)致在業(yè)務(wù)處理時經(jīng)常出現(xiàn)阻塞或死鎖現(xiàn)象，嚴(yán)重影響到日常的工作。故如何對數(shù)據(jù)庫性能在進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計，即提高數(shù)據(jù)庫的吞吐量、減少用戶等待時間具有重大意義。

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化主要從操作系統(tǒng)、客戶端應(yīng)用軟件程序設(shè)計、網(wǎng)絡(luò)及其它硬件設(shè)備等方面來考慮，這種方法只是調(diào)整數(shù)據(jù)庫的周邊環(huán)境，只能暫時緩解問題，而不能從根本上解決問題。實(shí)際應(yīng)用中，更多情況是醫(yī)院信息系統(tǒng)(包括數(shù)據(jù)庫系統(tǒng))都已設(shè)計好，只是在運(yùn)行的過程中隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增大，使得系統(tǒng)出現(xiàn)周期性性能問題。本文提出的醫(yī)院數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)性能優(yōu)化是在己有的硬件設(shè)施升級、數(shù)據(jù)庫的物理設(shè)計、關(guān)系規(guī)范化等方面進(jìn)行改進(jìn)基礎(chǔ)之上，對SQL語句進(jìn)行了有效的分析設(shè)計的問題，以使其加快執(zhí)行速度，減少網(wǎng)絡(luò)傳輸，能更高效地工作，充分發(fā)揮系統(tǒng)的效率。

1 合理使用索引

提高數(shù)據(jù)庫查詢速度最有效的方法就是優(yōu)化索引。索引是建立在實(shí)體表上的一種數(shù)據(jù)組織，它可以提高訪問表中一條或多條記錄的查詢效率，使用索引的目的是為了避免全表掃描，減少磁盤I/O的次數(shù)，加快查詢速度，在大型的表中進(jìn)行索引的建立對加快表的查詢有著重要的意義。但是也并不對任何的數(shù)據(jù)表都要建立索引，索引通常能提高select、update以及delete語句的性能（當(dāng)訪問的行較少時），但會降低insert語句的性能（因?yàn)樾枰瑫r對表和索引進(jìn)行插入）。此外，過多的索引會產(chǎn)生維護(hù)上的開銷，只會降低而不是增加系統(tǒng)的性能，索引的使用要恰到好處。索引使用原則如下：

（1）在經(jīng)常進(jìn)行連接，但是沒有指定為外鍵的列上建立索引，而不經(jīng)常連接的字段則由優(yōu)化器自動生成索引。

（2）在頻繁進(jìn)行排序或分組（即進(jìn)行g(shù)roup by或order by操作）的列上建立索引，而頻繁進(jìn)行刪除、插入操作的表不要建立過多的索引。

（3）在條件表達(dá)式中經(jīng)常用到的不同值較多的列上建立檢索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇員表的“性別”列上只有“男”與“女”兩個不同值，因此就沒有必要建立索引，如果在此建立索引不但不會提高查詢效率，反而會嚴(yán)重降低更新速度。

（4）如果待排序的列有多個，可以在這些列上建立復(fù)合索引（compound index）。盡量使用較窄的索引, 這樣數(shù)據(jù)頁每頁上能因存放較多的索引行而減少操作。

（5）在查詢中經(jīng)常作為條件表達(dá)式并且不同值較多的列上建立索引，而不同值較少的列上不要建立索引。

（6）當(dāng)數(shù)據(jù)庫表更新大數(shù)據(jù)后, 刪除并重新建立索引來提高查詢速度。

總之，建立索引一定要慎重，對每個索引建立的必要性都要仔細(xì)分析，一定要有建立的依據(jù)。過多的索引或不充分、不正確的索引對提升數(shù)據(jù)庫的性能毫無益處。

2 SQL語句優(yōu)化

SQL語言是一種非常靈活的語言，相同功能的實(shí)現(xiàn)常可以用幾種不同的語句來表達(dá)，但語句的執(zhí)行效率可能存在很的差別。因此，任何一個數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)中，合理的對SQL語句進(jìn)行優(yōu)化將大大的提高整個數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的性能。所有的SQL語句執(zhí)行過程分三個階段，分別是進(jìn)行處理語法分析、執(zhí)行、讀取數(shù)據(jù)。

圖1 SQL語句執(zhí)行過程

在使用SQL時，性能差異在大型的或是復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫環(huán)境中，如在HIS的一些大型表中表現(xiàn)尤為明顯。經(jīng)過一段時間的總結(jié)，發(fā)現(xiàn)SQL語句比較低下的原因主要來自于不恰當(dāng)?shù)乃饕O(shè)計、不充分的連接條件和不可優(yōu)化的WHERE子句及其它不恰當(dāng)?shù)恼Z句操作等，在對它們進(jìn)行適當(dāng)?shù)膬?yōu)化后，其運(yùn)行速度有了明顯提高。下面將從這幾個方面分別進(jìn)行說明：

2.1 LIKE操作符

LIKE操作符可以應(yīng)用通配符查詢，里面的通配符組合可能達(dá)到幾乎是任意的查詢，但是如果用得不好則會產(chǎn)生性能上的問題，如like 'a%' 使用索引，like ‘%a’ 不使用索引。用 like ‘%a%’ 查詢時，查詢耗時和字段值總長度成正比，所以不能用CHAR類型，而是VARCHAR。

2.2 限制返回行

在查詢Select語句中用Where字句限制返回的行數(shù)，避免表掃描，如果返回不必要的數(shù)據(jù)，浪費(fèi)了服務(wù)器的I/O資源，加重了網(wǎng)絡(luò)的負(fù)擔(dān)降低性能。如果表很大，在表掃描的期間將表鎖住，禁止其他的聯(lián)接訪問表，后果嚴(yán)重。可以使用TOP語句來限制返回結(jié)果。當(dāng)返回多行數(shù)據(jù)時，盡可能不使用光標(biāo)，因?yàn)樗加么罅康馁Y源，應(yīng)該使用datastore。

2.3 UNION操作符

UNION在進(jìn)行表鏈接后會篩選掉重復(fù)的記錄，所以在表鏈接后會對所產(chǎn)生的結(jié)果集進(jìn)行排序運(yùn)算，刪除重復(fù)的記錄再返回結(jié)果。實(shí)際大部分應(yīng)用中是不會產(chǎn)生重復(fù)的記錄，最常見的是過程表與歷史表UNION。推薦采用UNION ALL操作符替代UNION，因?yàn)閁NION ALL操作只是簡單的將兩個結(jié)果合并后就返回。

2.4 Between與IN

Between在某些時候比IN速度更快，Between能夠更快地根據(jù)索引找到范圍。如：

select * from YF_KCMX where YPXH in (12,13)

Select * from YF_KCMX where between 12 and 13

一般在GROUP BY 個HAVING字句之前就能剔除多余的行，所以盡量不要用它們來做剔除行的工作。他們的執(zhí)行順序應(yīng)該如下最優(yōu)：select 的Where字句選擇所有合適的行，Group By用來分組個統(tǒng)計行，Having字句用來剔除多余的分組。這樣Group By 個Having的開銷小，查詢快。對于大的數(shù)據(jù)行進(jìn)行分組和Having十分消耗資源。如果Group BY的目的不包括計算，只是分組，那么用Distinct更快。

2.5 注意細(xì)節(jié)

一般不要用如下的字句: “＜＞”, “!=”, “!＞”, “!＜”, “NOT”, “NOT EXISTS”, “NOT IN”, “NOT LIKE”, and “LIKE ‘%500’”，因?yàn)樗麄儾蛔咚饕潜頀呙琛OT IN會多次掃描表，使用EXISTS、NOT EXISTS ，IN , LEFT OUTER JOIN 來替代，特別是左連接,而Exists比IN更快，最慢的是NOT操作.如果列的值含有空，以前它的索引不起作用， “＜＞”, “!=”, “!＞”,等還是不能優(yōu)化，用不到索引。

不要在WHere字句中的列名加函數(shù)，如Convert，substring等,如果必須用函數(shù)的時候，創(chuàng)建計算列再創(chuàng)建索引來替代。還可以變通寫法：

WHERE SUBSTRING(firstname,1,1) = ‘m’

改為：WHERE firstname like ‘m%’（索引掃描）,但MIN() 和 MAX()能使用到合適的索引。

select * form ZY_FYMX where FYDJ ＞ 3000

分析在此語句中若FYDJ是Float類型的，則優(yōu)化器對其進(jìn)行優(yōu)化為Convert(float,3000)，因?yàn)?000是個整數(shù)，我們應(yīng)在編程時使用3000.0而不要等運(yùn)行時讓DBMS進(jìn)行轉(zhuǎn)化。同樣字符和整型數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換。應(yīng)改為：

select * form ZY_FYMX where FYDJ ＞ 3000.00

2.6 避免相關(guān)子查詢

一個列的標(biāo)簽同時在主查詢和where子句中的查詢中出現(xiàn)，那么很可能當(dāng)主查詢中的列值改變之后，子查詢必須重新查詢一次。查詢嵌套層次越多，效率越低，因此應(yīng)當(dāng)盡量避免子查詢。如果子查詢不可避免，那么要在子查詢中過濾掉盡可能多的行。