毕业论文《数据库查询优化策略分析》

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1、济宁学院毕业论文课题名称:数据库查询优化策略分析系别:专业:班级:学号:学生姓名:指导教师:完成时间:摘要本文主要探讨了在数据库的应用屮对数据库查询优化的一些策略,其屮包括基于索引、SQL语句的优化的方法,并简要对其他一些常用方法做了介绍。随着计算机应用的深入,计算机技术的成熟,各种应用软件的普及,应用数据也随着日常工作而迅速增长,作为数据仓库的数据库的垂耍性也日益显著。数据库系统作为管理信息系统的核心,各种基于数据库的联机事务处理以及联机分析处理正慢慢的转变成为计算机应用的最为重耍的部分,根据以往大量的应用实例来看,在数据库的各种操作屮,查询操

2、作所占的比重最大,而在查询操作中基于SELECT语句在SQL语句中乂是代价最大的语句。如果在使用中采用了优秀的查询策略,往往可以降低查询的吋间,提高查询的效率,由此可见查询优化在数据库中的重要性。本文就数据库查询优化中的策略进行介绍及探索。关键词:数据库查询优化查询优化索引第一章基于索引的优化11.1索引概念11.2判断并建立必要的索引11.3建立高效的索引1131何时使用聚集索引或菲聚集索引31.3.2结合实际,谈索引使用的误区31.4对索引使用的一些规则51.5合理的索引对SQL语句的意义6第二章优化SQL语句72.1查询的优化72.1.1查

3、询优化过程要注意事项92.2选择最有效率的表名顺序14第三章其他优化方法163.1避免或简化排序163.2避免相关子查询163.3创建使用临时表163.4用排序来取代非顺序存取163.5数据服务器存储16第四章结论17参考文献:18第一章基于索引的优化数据库的优化方法多种多样,不同的方法对提高数据库查询效率也不相同。索引作为数据库中的重要数据结构,它的根本冃的就是为了提高查询的效率。而优化查询的重耍方法就是建立索引,建立适合关系数据库系统的索引,这样就可以避免表扫描,并减少了因为查询而造成的输入输出开销,有效提高数据库数据的查询速度,优化了数据库

4、性能。然而在创建索引时也增加了系统时间和空间的开销。所以创建索引时应该与实际查询需求相结合,这样才能实现真止的优化查询。1・1索引概念索引是一个单独的、物理的数据库结构,它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。索引提供指向存储在表的指定列中的数据值的指针,然后根据您指定的排序顺序对这些指针排序。数据库使用索引的方式与您使用书籍小的索引的方式很相似:它搜索索引以找到特定值,然后顺指针找到包含该值的行。1・2判断并建立必要的索引对所要创建的索引进行止确的判断,使所创建的索引对数据库的工作效率提高有所帮助。

5、为了实现这一点,我们应做到以卜•要求:在熟记数据库程序中的相关SQL语句的前提下,统计出常用II对性能有影响的语句;判断数据库系统中哪些表的哪些字段要建立索引。其次,对数据库中操作频繁的表,数据流量较大的表,经常需要与其他表进行连接的表等,要进行重点关注。这些表上的索引将对SQL语句的性能产生重要的影响。1・3建立高效的索引创建索引一般有以下两个目的:维护被索引列的唯一性和提供快速访问表中数据的策略。大型数据库有两种索引即簇索引和非簇索引,一个没有簇索引的表是按堆结构存储数据,所有的数据均添加在表的尾部,而建立了簇索引的表,其数据在物理上会按照簇

6、索引键的顺序存储,一个表只允许有一个簇索引,因此,根据B树结构,可以理解添加任何一种索引均能提高按索引列杳询的速度,但会降低插入、更新、删除操作的性能,尤其是当填充因了(F订1Factor)较大时。所以对索引较多的表进行频繁的插入、更新、删除操作,建表和索引时因设置较小的填充I大I子,以便在各数据页中留下较多的自由空间,减少页分割及重新组织的工作。索引是从数据库屮获取数据的最高效方式Z-o95%的数据库性能问题都可以采用索引技术得到解决。作为一条规则,我通常对逻辑主键使用唯一的成组索引,对系统键(作为存储过程)采用唯一的非成组索引,对任何外键列[

7、字段]采用非成组索引。不过,索引就彖是盐,太多了菜就咸了。你得考虑数据库的空间有多大,表如何进行访问,还有这些访问是否主要用作读写。实际上,您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQLSERVER提供了两种索引:聚集索引(clusteredindex,也称聚类索引、簇集索引)和非聚集索引(nonclusteredindex,也称非聚类索引、非簇集索引)。下面,我们举例來说明一卜•聚集索引和非聚集索引的区别:其实,我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如,我们要查“安”字,就会很自然地翻开字典的前几页,因为“安”的拼音是“an”,而按照拼音

8、排序汉字的字典是以英文字母开头并以“z”结尾的,那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字,

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