21、SQL数据库性能调优全解析

SQL数据库性能调优全解析

1. 性能调优关键指标

在SQL数据库性能调优时， cpu_time 或许是判断语句执行时长的最佳指标，而 total_elapsed_time 可能会产生误导。 total_elapsed_time 表示SQL数据库（或SQL Server）获取数据并将其返回给客户端的总时间。若客户端显示数据速度慢，数据库会降低速度以匹配客户端，这与TCP编程有关，和数据库本身性能无关。该指标包含语句执行时间和客户端获取数据时间，若发送包含多个请求的批处理，它是所有单个执行时间的总和。

2. 连接池管理

连接池对数据库性能至关重要，尤其在SQL数据库中。设计不佳的应用可能创建过多连接请求，导致数据库拥塞，甚至连接被限流。连接字符串的任何部分（如应用名称、登录ID）改变，都会影响连接池，即使只是参数顺序改变，也会创建新的连接池。

例如，以下三个连接字符串会创建三个连接池：
- Server=XYZ;Initial Catalog=DB1;UID=hroggero;PWD=123456
- Server=XYZ;Initial Catalog=DB1;PWD=123456;UID=hroggero
- Server=XYZ;Initial Catalog=DB1;UID=hroggero;PWD=123456;Application Name=MyApp

为确保使用相同数据库连接，应使用完全相同的连接字符串：
- Server=XYZ;Initial Catalog=DB1;UID=hroggero;PWD=123456
- Server=XYZ;Initial Catalog=DB1;UID=hroggero;PWD=123456
- Server=XYZ;Initial Catalog=DB1;UID=hroggero;PWD=123456

可使用 sys.dm_exec_connections 管理视图测量数据库的打开连接数，行数越少越好。

以下是 sys.dm_exec_sessions 表的部分列信息：
| Metric | Value | Comment |
| — | — | — |
| login_time | 2010 - 04 - 22 16:43:30.557 | 会话的登录时间，代表最后一次成功登录 |
| host_name | DEVDSK01 | 连接到SQL数据库的机器名 |
| program_name | SSMS | 在客户端工作站执行语句的应用名称 |
| host_process_id | 7720 | 在客户端工作站执行语句的Windows进程ID |
| cpu_time | 15 | 自连接建立以来SQL语句消耗的CPU时间（毫秒） |
| memory_usage | 2 | 连接到目前为止消耗的8KB字节数 |
| total_elapsed_time | 32 | 语句的持续时间（毫秒），包括执行语句和返回数据到客户端的时间 |
| reads | 1 | 物理读取次数 |
| writes | 1 | 物理写入次数 |
| logical_reads | 322 | 逻辑读取次数 |
| row_count | 50 | 返回的行数 |
| original_login_name | MyTestLogin | 成功连接的用户登录名 |

3. 使用SSMS查看执行计划

有时需要深入了解SQL数据库的数据获取方式以提升性能。在SQL Server中，可通过执行计划观察底层硬件配置变化的影响。在SQL数据库中，虽无法控制配置设置，但执行计划仍有助于查看索引影响和使用的物理操作符。

SQL语句使用逻辑操作符（如 LEFT JOIN ），而物理操作符表明数据库解决逻辑操作或获取额外数据的技术。常见的物理 JOIN 操作符如下：
| Operator | SSMS Symbol | Comment |
| — | — | — |
| Nested loop | | 对匹配 WHERE 子句的表1每条记录，在表2中查找匹配记录，处理大记录集时成本高 |
| Hash match | | 为参与 JOIN 的每个表的每条记录计算哈希值并比较 |
| Merge | | 通常是最快的操作符，利用数据存储或检索顺序对表进行单次扫描 |

可给数据库提示使用特定物理操作符，但不建议这样做。有三种方法影响数据库选择有效物理操作符：
1. 审查 WHERE 子句 ：这常被忽视，对行数多的表应用 WHERE 子句可创造索引机会。
2. 优化数据库设计 ：高度规范化的数据库会产生更多 JOIN 语句，适当反规范化某些表可提升性能。
3. 创建更好的索引 ：良好的索引策略很重要，列的顺序和数量对数据库性能影响大。

执行以下SQL语句（需先运行 tuning.sql 脚本）：

SELECT T.Name, T.UserType
FROM TestUsers T INNER JOIN TestUserType UT
   ON T.UserType = UT.UserType
WHERE T.AgeGroup > 0 AND UT.UserTypeKey = 'Manager'

查看执行计划步骤：
1. 运行语句前，按 Ctrl + M 或在SQL Server Management Studio菜单中选择 Query -> Include Actual Execution Plan 。
2. 重新运行SQL语句，点击 Execution Plan 选项卡查看结果。

执行计划中常见符号及含义：
| Operator | SSMS Symbols | Comment |
| — | — | — |
| Lookup | | 语句返回大量行且每行都需查找时成本高，可考虑创建覆盖索引 |
| Index scan | | 索引或聚集索引扫描不一定是坏事，若只返回扫描记录的一小部分，性能不佳；若返回全量记录，则必要 |
| Index seek | | 能快速找到匹配查询的第一条记录，无需扫描 |

上述示例语句存在三个潜在问题：
1. 索引扫描 ：两个表都进行了索引扫描，可能导致不必要的读取。
2. 操作符处理负担重 ： Hash match 操作消耗了大部分处理时间。
3. 读取记录数多于返回记录数 ：处理50条记录但只返回25条，虽不一定是问题，但需关注。

此外，关于执行计划还有几点需注意：
- 相对查询成本 ：窗口顶部显示的查询成本是相对值，基于估计成本动态计算，不太准确。
- 高级调用 ：某些操作（如XML调用、使用函数）在执行计划中成本可能被低估，实际成本可能更高。
- 丢弃输出 ：为减少数据显示时间，可在 Query -> Query Options 中禁用输出，该选项在 Grid Results 和 Text Results 中都有。

4. 使用管理门户查看执行计划

SQL数据库管理门户也可查看执行计划，但逻辑操作符的符号和功能不同。显示区域随缩放级别变化，缩放时显示简化视图，能快速定位问题区域。

例如，T - SQL语句在 Index Seek 操作上消耗资源最多。管理门户的 Index Seek 符号与SSMS不同，部分符号简化，放大可查看操作描述。点击符号可查看详细信息，点击 View More 显示更多操作信息，点击执行计划空白区域关闭详细窗口。

管理门户有一些实用选项，如按总资源消耗、CPU或I/O对批处理语句排序，通过左侧图标快速定位警告和扫描操作，点击右上角图标切换执行计划显示为简单列表或嵌套列表，无需重新运行T - SQL语句。

5. 使用管理门户查看查询性能

管理门户的查询性能摘要页面可查看查询列表及重要指标（如 CPU ms/sec 、 Duration ms/sec ），点击列标题可排序。点击查询可查看详细信息，这些指标主要来自 sys.dm_exec_query_stats 动态管理视图。需注意，该视图只显示当前信息，有性能问题后应尽快查看查询性能页面。

6. 索引优化

创建合适的索引很复杂，其主要目的是帮助数据库快速找到所需数据。SQL数据库管理门户和SSMS在检测到缺少索引时会给出提示，但理解索引逻辑以优化数据库性能很重要。

索引类似包含主表子集的小表，会占用空间，且数据库引擎需维护，在某些情况下会影响性能。创建索引的简化语法如下：

CREATE INDEX [index_name] ON [table_name]
    (col1, col2...)
INCLUDE (col3, col4...)

以之前的查询为例，分析 TestUsers 表的索引创建：
- WHERE子句 ：包含 AgeGroup 字段。
- JOIN子句 ：包含 UserType 字段。
- SELECT子句 ：包含 Name 和 UserType 字段（ UserType 已在 JOIN 子句中，不重复计算）。

首先创建索引：

CREATE INDEX idx_testusers_001 ON TestUsers
    (AgeGroup, UserType)
INCLUDE (Name)

此时数据库执行索引查找而非扫描，性能提升，但 TestUserType 表仍有索引扫描。

接着为 TestUserType 表创建索引：

CREATE INDEX idx_testusertype_001 ON TestUserType
(UserTypeKey, UserType)

执行计划中物理操作符变为循环，查询成本从 JOIN 操作转移，大部分成本用于读取 TestUserType 索引数据。

但仍存在问题， TestUserType_001 索引的循环查找执行了50次。为减少查找次数，创建新索引：

CREATE INDEX idx_testusers_002 ON TestUsers
    (UserType, AgeGroup) INCLUDE (Name)

再次运行语句，执行计划更平衡，两个表的数据搜索成本相近（各49%），执行次数均为1，循环操作成本仅2%。

需注意，在生产系统添加新索引有风险，可能改变数据返回顺序，若程序依赖记录自然顺序需谨慎。同时，添加索引会增加开销，可能影响性能。

SQL数据库性能调优全解析（续）

7. 索引优化的深入分析

在前面的例子中，我们已经看到了索引对 SQL 数据库性能的显著影响。接下来，我们将更深入地探讨索引优化的一些要点。

首先，索引列的顺序至关重要。在创建索引时，应该根据查询的特点来确定列的顺序。通常，将 WHERE 子句中使用的列放在前面，因为这些列是用于过滤数据的关键条件。例如，在之前的查询中：

SELECT T.Name, T.UserType
FROM TestUsers T INNER JOIN TestUserType UT
   ON T.UserType = UT.UserType
WHERE T.AgeGroup > 0 AND UT.UserTypeKey = 'Manager'

我们在创建 TestUsers 表的索引时，考虑了 WHERE 子句中的 AgeGroup 列和 JOIN 子句中的 UserType 列。通过不断调整列的顺序，我们发现不同的索引顺序会对查询性能产生不同的影响。

其次，覆盖索引是一种非常有效的索引优化策略。覆盖索引是指包含了查询所需的所有列的索引。当使用覆盖索引时，数据库可以直接从索引中获取所需的数据，而无需访问主表，从而减少了 I/O 操作，提高了查询性能。在前面的例子中，我们创建的索引 idx_testusers_001 和 idx_testusers_002 都包含了 SELECT 子句中所需的 Name 列，这就是一种覆盖索引的应用。

另外，索引的维护也是一个需要关注的问题。随着数据的插入、更新和删除，索引也需要进行相应的维护。频繁的维护操作可能会影响数据库的性能。因此，在设计索引时，需要综合考虑数据的变化频率和查询的需求，避免创建过多不必要的索引。

8. 性能调优的综合策略

性能调优是一个综合性的过程，需要从多个方面进行考虑。除了前面提到的连接池管理、执行计划分析和索引优化之外，还可以采取以下策略来进一步提升 SQL 数据库的性能。

8.1 查询优化

• 避免复杂查询 ：尽量避免使用过于复杂的查询语句，例如嵌套子查询、多层 JOIN 等。复杂查询会增加数据库的处理负担，降低查询性能。可以将复杂查询拆分成多个简单的查询，分步执行。
• 合理使用 UNION 和 UNION ALL ： UNION 会对结果集进行去重操作，而 UNION ALL 则不会。如果不需要去重，应该使用 UNION ALL ，以提高查询效率。
• 避免在 WHERE 子句中使用函数 ：在 WHERE 子句中使用函数会导致索引失效，从而影响查询性能。例如， WHERE YEAR(date_column) = 2023 会使 date_column 上的索引无法使用，应该改为 WHERE date_column >= '2023-01-01' AND date_column < '2024-01-01' 。

8.2 数据库设计优化

• 适当反规范化 ：在前面已经提到，高度规范化的数据库会产生更多的 JOIN 语句，增加查询的复杂性。可以适当反规范化某些表，将一些经常一起查询的数据合并到一个表中，减少 JOIN 操作。
• 合理划分表 ：对于数据量较大的表，可以考虑进行水平或垂直划分。水平划分是将表按照一定的规则（如时间、地域等）拆分成多个子表，垂直划分是将表的列按照使用频率进行拆分。这样可以减少单个表的数据量，提高查询性能。

8.3 硬件资源优化

虽然在 SQL 数据库中，我们无法直接控制硬件配置，但了解硬件资源的使用情况对于性能调优也是非常有帮助的。可以通过监控数据库的 CPU、内存、I/O 等指标，及时发现资源瓶颈，并采取相应的措施进行优化。例如，如果发现 CPU 使用率过高，可以考虑优化查询语句或增加 CPU 资源；如果发现 I/O 瓶颈，可以考虑使用更快的存储设备。

9. 性能调优的流程

为了更系统地进行性能调优，可以遵循以下流程：

graph LR
    A[发现性能问题] --> B[收集性能数据]
    B --> C[分析执行计划]
    C --> D[确定问题根源]
    D --> E[制定调优方案]
    E --> F[实施调优方案]
    F --> G[验证调优效果]
    G --> H{是否达到预期效果}
    H -- 是 --> I[结束调优]
    H -- 否 --> B

• 发现性能问题 ：通过监控数据库的性能指标（如响应时间、吞吐量等），或者用户的反馈，发现数据库存在的性能问题。
• 收集性能数据 ：收集与性能问题相关的数据，包括查询语句、执行计划、系统资源使用情况等。可以使用 SQL Server Management Studio、管理门户等工具来收集数据。
• 分析执行计划 ：对查询的执行计划进行分析，了解数据库是如何执行查询的，找出可能存在的性能瓶颈。
• 确定问题根源 ：根据执行计划的分析结果，结合数据库的设计和查询的特点，确定性能问题的根源，例如索引缺失、查询语句不合理等。
• 制定调优方案 ：根据问题根源，制定相应的调优方案，例如创建索引、优化查询语句、调整数据库设计等。
• 实施调优方案 ：按照调优方案对数据库进行调整和优化。
• 验证调优效果 ：实施调优方案后，再次收集性能数据，验证调优效果是否达到预期。
• 循环优化 ：如果调优效果未达到预期，需要重新收集数据，分析问题，制定新的调优方案，直到达到预期效果为止。

10. 总结

SQL 数据库的性能调优是一个复杂而又重要的过程。通过合理管理连接池、分析执行计划、优化索引、优化查询语句和数据库设计等多个方面的综合措施，可以显著提升数据库的性能。在进行性能调优时，需要根据具体的业务需求和数据库的特点，采取合适的调优策略。同时，要不断监控数据库的性能指标，及时发现和解决新出现的性能问题，确保数据库始终保持良好的运行状态。

希望通过本文的介绍，能够帮助你更好地理解 SQL 数据库的性能调优方法，提高数据库的性能和应用的响应速度。在实际应用中，还需要不断实践和探索，积累经验，才能更好地应对各种复杂的性能问题。