在循环里创建数据库连接,严重影响数据库性能

本文探讨了在软件开发中如何避免循环操作数据库导致的性能下降,推荐在外层一次性查询数据,逻辑层循环处理,批量更新多条记录,以显著提高效率。

 

在循环里面去操作数据库肯定会慢的,而且还容易碰到新手,在循环里面创建数据库连接,会导致连接数满。一般查询的话,在外层一次性查询出来 然后 在逻辑层去循环组织数据。如果是新增,则可以考虑使用批量插入的方法去处理。

查询的话,在外层一次性查询出来 然后 在逻辑层去循环组织数据。不要循环查询数据库,(尤其是递归查询组织树)经过测试两者在相同数据(258条数据)的情况下性能相差6倍。
如果是更新(修改,新增,删除),多条数据也建议批量处理。(数据少的话没有差别,如果数据量很大的话差别就会很明显,如果多条数据数据量不是很大,用循环交互数据库也可以)。
总的来说,循环交互数据库会使得性能降低。尤其是查询大数据量的时候,性能测试的时差体现的很明显。

### 数据库连接算法的性能成本 在数据库查询优化过程中,选择合适的连接方式能够显著提升查询性能和效率[^1]。不同的连接算法具有各自的特点,在实际应用中需要综合考虑其性能成本。 #### 嵌套循环连接(Nested Loop Join) 嵌套循环连接是最简单的连接方法之一。该算法遍历外层表中的每一行,并在外层表每行的基础上扫描内层表寻找匹配项。这种方法简单直观,但在大表之间的连接操作时表现不佳: - **优点** - 对于较小规模的数据集非常有效。 - **缺点** - 当涉及较大表格时,时间复杂度较高,可能导致严重的性能瓶颈。 - 如果没有有效的索引支持,则每都需要全表扫描,增加了I/O开销。 ```sql SELECT * FROM tableA a JOIN tableB b ON a.id = b.foreign_id; ``` 此语句如果使用嵌套循环连接且无适当索引,将会导致高计算量和长时间等待。 #### 排序合并连接(Sort Merge Join) 当两个输入已经按照连接键排序的情况下,排序合并连接是一种高效的解决方案。它先分别对外部关系和内部关系按公共字段进行排序,之后再逐一对齐比较完成连接过程。 - **优点** - 减少了不必要的重复读取数,提高了整体吞吐率。 - 特别适用于大规模有序数据源间的关联运算。 - **缺点** - 初始阶段需耗费额外的时间来进行预排序工作。 - 若原始资料未经过良好组织,则可能增加总运行时间和资源消耗。 ```sql CREATE INDEX idx_tablea_key ON tableA(key); CREATE INDEX idx_tableb_key ON tableB(key); SELECT /*+ USE_MERGE(a,b) */ * FROM tableA a JOIN tableB b USING (key); ``` 上述例子展示了如何创建必要的索引来辅助排序合并连接,从而减少临时文件生成带来的负担。 #### 散列连接(Hash Join) 散列连接利用哈希函数构建一张内存中的映射表来加速查找速度。具体做法是在一完整的迭代中建立一个小表上的hash map,随后快速定位另一个更大表的对应元素。 - **优点** - 处理大批量非顺序排列的数据特别快。 - 不依赖预先存在的物理索引结构。 - **缺点** - 构建hash表所需的空间随参与join的一方大小线性增长。 - 存储器不足情况下会转为磁盘交换模式运作,严重影响效能。 ```sql SELECT /*+ HASH_JOIN(a,b) */ * FROM largeTable a JOIN smallTable b ON a.key=b.key; ``` 这假设`smallTable`相对较小可以直接加载到RAM形成hash set,而`largeTable`则作为探测端被流式处理。 --- 为了进一步改善这些基本连接策略的表现,还可以采取如下措施: - 使用覆盖索引以避免回表操作; - 调整缓冲池参数适应当前业务场景需求; - 合理规划分区方案以便更好地分布负载; - 应用物化视图提前准备好常用组合结果集。
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