② 非聚族索引(Nonclustered Index):与聚族索引相比,占用空间大,而且效率低。选择策略是,被用于Where子句的列:包括范围查询、模糊查询(在没有聚族索引时)、主键或外键列、点(指针类)或小范围(返回的结果域小于整表数据的20%)查询;被用于连接Join*作的列、主键列(范围查询);被用于Order by和Group by子句的列;需要被覆盖的列。对只读表建多个非聚族索引有利。索引也有其弊端,一是创建索引要耗费时间,二是索引要占有大量磁盘空间,三是增加了维护代价(在修改带索引的数据列时索引会减缓修改速度)。那么,在哪种情况下不建索引呢?对于小表(数据小于5页)、小到中表(不直接访问单行数据或结果集不用排序)、单值域(返回值密集)、索引列值太长(大于20bitys)、容易变化的列、高度重复的列、Null值列,对没有被用于Where子语句和Join查询的列都不能建索引。另外,对主要用于数据录入的,尽可能少建索引。当然,也要防止建立无效索引,当Where语句中多于5个条件时,维护索引的开销大于索引的效益,这时,建立临时表存储有关数据更有效。
批量导入数据时的注意事项:在实际应用中,大批量的计算(如电信话单计费)用C语言程序做,这种基于主外键关系数据计算而得的批量数据(文本文件),可利用系统的自身功能函数(如Sybase的BCP命令)快速批量导入,在导入数据库表时,可先删除相应库表的索引,这有利于加快导入速度,减少导入时间。在导入后再重建索引以便优化查询。
(4)锁:锁是并行处理的重要机制,能保持数据并发的一致性,即按事务进行处理;系统利用锁,保证数据完整性。因此,我们避免不了死锁,但在设计时可以充分考虑如何避免长事务,减少排它锁时间,减少在事务中与用户的交互,杜绝让用户控制事务的长短;要避免批量数据同时执行,尤其是耗时并用到相同的数据表。锁的征用:一个表同时只能有一个排它锁,一个用户用时,其它用户在等待。若用户数增加,则Server的性能下降,出现“假死”现象。如何避免死锁呢?从页级锁到行级锁,减少了锁征用;给小表增加无效记录,从页级锁到行级锁没有影响,若在同一页内竞争有影响,可选择合适的聚族索引把数据分配到不同的页面;创建冗余表;保持事务简短;同一批处理应该没有网络交互。
(5)查询优化规则:在访问数据库表的数据(Access Data)时,要尽可能避免排序(Sort)、连接(Join)和相关子查询*作。经验告诉我们,在优化查询时,必须做到:
① 尽可能少的行;
② 避免排序或为尽可能少的行排序,若要做大量数据排序,最好将相关数据放在临时表中*作;用简单的键(列)排序,如整型或短字符串排序;
③ 避免表内的相关子查询;
④ 避免在Where子句中使用复杂的表达式或非起始的子字符串、用长字符串连接;
⑤ 在Where子句中多使用“与”(And)连接,少使用“或”(Or)连接;
⑥ 利用临时数据库。在查询多表、有多个连接、查询复杂、数据要过滤时,可以建临时表(索引)以减少I/O。但缺点是增加了空间开销。
除非每个列都有索引支持,否则在有连接的查询时分别找出两个动态索引,放在工作表中重新排序。
3 基本表扩展设计
基于第三范式设计的库表虽然有其优越性(见本文第一部分),然而在实际应用中有时不利于系统运行性能的优化:如需要部分数据时而要扫描整表,许多过程同时竞争同一数据,反复用相同行计算相同的结果,过程从多表获取数据时引发大量的连接*作,当数据来源于多表时的连接*作;这都消耗了磁盘I/O和CPU时间。
尤其在遇到下列情形时,我们要对基本表进行扩展设计:许多过程要频繁访问一个表、子集数据访问、重复计算和冗余数据,有时用户要求一些过程优先或低的响应时间。
如何避免这些不利因素呢?根据访问的频繁程度对相关表进行分割处理、存储冗余数据、存储衍生列、合并相关表处理,这些都是克服这些不利因素和优化系统运行的有效途径。
3.1 分割表或储存冗余数据
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