牢记!SQL Server数据库开发的二十一条军规【经典】

数据库迁移:从 SQL Server 到 PostgreSQL 实践 我们可以使用 SQL Server 的 bcp 实用程序将数据导出为文本文件,然后使用 PostgreSQL 的 COPY 命令将数据加载到目标数据库中。我们将介绍迁移过程的步骤,并提供相应的源代码示例。请注意,数据库迁移是一个复杂的任务,取决于数据库结构和数据的复杂性,可能需要额外的调整和处理。因此,在进行实际的数据库迁移之前,建议进行充分的测试和备份,以确保数据的完整性和准确性。在迁移之前,我们需要在 PostgreSQL 中创建一个新的数据库,用于存储从 SQL Server 迁移而来的数据。 阅读详情

  如果你正在负责一个基于SQL Server的项目,或者你刚刚接触SQL Server,你都有可能要面临一些数据库性能的问题,这篇文章会为你提供一些有用的指导(其中大多数也可以用于其它的DBMS)。

  在这里,我不打算介绍使用SQL Server的窍门,也不能提供一个包治百病的方案,我所做的是总结一些经验----关于如何形成一个好的设计。这些经验来自我过去几年中经受的教训,一直来,我看到许多同样的设计错误被一次又一次的重复。

一、了解你用的工具

不要轻视这一点,这是我在这篇文章中讲述的最关键的一条。也许你也看到有很多的SQL Server程序员没有掌握全部的T-SQL命令和SQL Server提供的那些有用的工具。

“什么?我要浪费一个月的时间来学习那些我永远也不会用到的SQL命令???”,你也许会这样说。对的,你不需要这样做。但是你应该用一个周末浏览所有的T-SQL命令。在这里,你的任务是了解,将来,当你设计一个查询时,你会记起来:“对了,这里有一个命令可以完全实现我需要的功能”,于是,到MSDN查看这个命令的确切语法。

二、不要使用游标

让我再重复一遍:不要使用游标。如果你想破坏整个系统的性能的话,它们倒是你最有效的首选办法。大多数的初学者都使用游标,而没有意识到它们对性能造成的影响。它们占用内存,还用它们那些不可思议的方式锁定表,另外,它们简直就像蜗牛。而最糟糕的是,它们可以使你的DBA所能做的一切性能优化等于没做。不知你是否知道每执行一次FETCH就等于执行一次SELECT命令?这意味着如果你的游标有10000条记录,它将执行10000次SELECT!如果你使用一组SELECT、UPDATE或者DELETE来完成相应的工作,那将有效率的多。

初学者一般认为使用游标是一种比较熟悉和舒适的编程方式,可很不幸,这会导致糟糕的性能。显然,SQL的总体目的是你要实现什么,而不是怎样实现。

我曾经用T-SQL重写了一个基于游标的存储过程,那个表只有100,000条记录,原来的存储过程用了40分钟才执行完毕,而新的存储过程只用了10秒钟。在这里,我想你应该可以看到一个不称职的程序员究竟在干了什么!!!

我们可以写一个小程序来取得和处理数据并且更新数据库,这样做有时会更有效。记住:对于循环,T-SQL无能为力。

我再重新提醒一下:使用游标没有好处。除了DBA的工作外,我从来没有看到过使用游标可以有效的完成任何工作。

三、规范化你的数据表

为什么不规范化数据库?大概有两个借口:出于性能的考虑和纯粹因为懒惰。至于第二点,你迟早得为此付出代价。而关于性能的问题,你不需要优化根本就不慢的东西。我经常看到一些程序员“反规范化”数据库,他们的理由是“原来的设计太慢了”,可结果却常常是他们让系统更慢了。DBMS被设计用来处理规范数据库的,因此,记住:按照规范化的要求设计数据库。
四、不要使用SELECT *

这点不太容易做到,我太了解了,因为我自己就经常这样干。可是,如果在SELECT中指定你所需要的列,那将会带来以下的好处:

1 减少内存耗费和网络的带宽

2 你可以得到更安全的设计

3 给查询优化器机会从索引读取所有需要的列

五、了解你将要对数据进行的操作

为你的数据库创建一个健壮的索引,那可是功德一件。可要做到这一点简直就是一门艺术。每当你为一个表添加一个索引,SELECT会更快了,可INSERT和DELETE却大大的变慢了,因为创建了维护索引需要许多额外的工作。显然,这里问题的关键是:你要对这张表进行什么样的操作。这个问题不太好把握,特别是涉及DELETE和UPDATE时,因为这些语句经常在WHERE部分包含SELECT命令。

六、不要给“性别”列创建索引

首先,我们必须了解索引是如何加速对表的访问的。你可以将索引理解为基于一定的标准上对表进行划分的一种方式。如果你给类似于“性别”这样的列创建了一个索引,你仅仅是将表划分为两部分:男和女。你在处理一个有1,000,000条记录的表,这样的划分有什么意义?记住:维护索引是比较费时的。当你设计索引时,请遵循这样的规则:根据列可能包含不同内容的数目从多到少排列,比如:姓名+省份+性别。

七、使用事务

请使用事务,特别是当查询比较耗时。如果系统出现问题,这样做会救你一命的。一般有些经验的程序员都有体会-----你经常会碰到一些不可预料的情况会导致存储过程崩溃。

八、小心死锁

按照一定的次序来访问你的表。如果你先锁住表A,再锁住表B,那么在所有的存储过程中都要按照这个顺序来锁定它们。如果你(不经意的)某个存储过程中先锁定表B,再锁定表A,这可能就会导致一个死锁。如果锁定顺序没有被预先详细的设计好,死锁是不太容易被发现的。

九、不要打开大的数据集


一个经常被提出的问题是:我怎样才能迅速的将100000条记录添加到ComboBox中?这是不对的,你不能也不需要这样做。很简单,你的用户要浏览100000条记录才能找到需要的记录,他一定会诅咒你的。在这里,你需要的是一个更好的UI,你需要为你的用户显示不超过100或200条记录。

十、不要使用服务器端游标


与服务器端游标比起来,客户端游标可以减少服务器和网络的系统开销,并且还减少锁定时间。

十一、使用参数查询

有时,我在优快云技术论坛看到类似这样的问题:“SELECT * FROM a WHERE a.id='A'B,因为单引号查询发生异常,我该怎么办?”,而普遍的回答是:用两个单引号代替单引号。这是错误的。这样治标不治本,因为你还会在其他一些字符上遇到这样的问题,更何况这样会导致严重的bug,除此以外,这样做还会使SQL Server的缓冲系统无法发挥应有的作用。使用参数查询, 釜底抽薪,这些问题统统不存在了。

十二、在程序编码时使用大数据量的数据库

程序员在开发中使用的测试数据库一般数据量都不大,可经常的是最终用户的数据量都很大。我们通常的做法是不对的,原因很简单:现在硬盘不是很贵,可为什么性能问题却要等到已经无可挽回的时候才被注意呢?

十三、不要使用INSERT导入大批的数据

请不要这样做,除非那是必须的。使用UTS或者BCP,这样你可以一举而兼得灵活性和速度。

十四、注意超时问题


查询数据库时,一般数据库的缺省都比较小,比如15秒或者30秒。而有些查询运行时间要比这长,特别是当数据库的数据量不断变大时。

十五、不要忽略同时修改同一记录的问题

有时候,两个用户会同时修改同一记录,这样,后一个修改者修改了前一个修改者的操作,某些更新就会丢失。处理这种情况不是很难:创建一个timestamp字段,在写入前检查它,如果允许,就合并修改,如果存在冲突,提示用户。

十六、在细节表中插入纪录时,不要在主表执行SELECT MAX(ID)

这是一个普遍的错误,当两个用户在同一时间插入数据时,这会导致错误。你可以使用SCOPE_IDENTITY,IDENT_CURRENT和IDENTITY。如果可能,不要使用IDENTITY,因为在有触发器的情况下,它会引起一些问题(详见这里的讨论)。

十七、避免将列设为NULLable

如果可能的话,你应该避免将列设为NULLable。系统会为NULLable列的每一行分配一个额外的字节,查询时会带来更多的系统开销。另外,将列设为NULLable使编码变得复杂,因为每一次访问这些列时都必须先进行检查。

我并不是说NULLS是麻烦的根源,尽管有些人这样认为。我认为如果你的业务规则中允许“空数据”,那么,将列设为NULLable有时会发挥很好的作用,但是,如果在类似下面的情况中使用NULLable,那简直就是自讨苦吃。

CustomerName1

CustomerAddress1

CustomerEmail1

CustomerName2

CustomerAddress2

CustomerEmail3

CustomerName1

CustomerAddress2

CustomerEmail3

如果出现这种情况,你需要规范化你的表了。

十八、尽量不要使用TEXT数据类型

除非你使用TEXT处理一个很大的数据,否则不要使用它。因为它不易于查询,速度慢,用的不好还会浪费大量的空间。一般的,VARCHAR可以更好的处理你的数据。

十九、尽量不要使用临时表

尽量不要使用临时表,除非你必须这样做。一般使用子查询可以代替临时表。使用临时表会带来系统开销,如果你是用COM+进行编程,它还会给你带来很大的麻烦,因为COM+使用数据库连接池而临时表却自始至终都存在。SQL Server提供了一些替代方案,比如Table数据类型。

二十、学会分析查询

SQL Server查询分析器是你的好伙伴,通过它你可以了解查询和索引是如何影响性能的。

二十一、使用参照完整性

定义主健、唯一性约束和外键,这样做可以节约大量的时间。
 

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