現在社會各行各業都離不開數據庫的使用，因此對于數據庫的管理、清理、以及優化調試等問題也是值得我們重視起來的。數據庫優化，對于開發人員的耐心是一種考驗，提高Web應用程序的性能，數據庫優化是一個漫長的調試過程，這就需要我們的Web應用開發和測試人員的共同努力來完成。今天我們就來詳細介紹一下數據庫優化實踐的幾點經驗之談，希望能夠為您手頭的軟件產品改善用戶體驗度，幫您啟發資源管理優化配置的新思路。

數據庫優化，對于開發人員提高Web應用程序的性能，進而改善用戶體驗是至關重要的。如果方法得當，目標數據庫的性能不但會得到提升，而且能夠減少業務能力瓶頸，以及節省系統資源的占用。當然，除了查找和運用那些專業的DBA(數據庫管理員)級優化技術，Web開發人員完全可以試著采用如下十種有關SQL查詢的數據庫優化實踐。

一、對SELECT查詢使用EXPLAIN，通過深入了解應用程序如何執行查詢，進而找到潛在的可優化位置，可以說，使用EXPLAIN關鍵字是快速修復那些緩慢查詢的好方法。我們只需要在SELECT查詢的前面鍵入EXPLAIN關鍵字，便可在并不觸發實際查詢的基礎上，深入了解具體的執行計劃。通過仔細分析執行結果，我們便可識別出那些潛在的瓶頸，以及相關的程序設計問題。例如：缺少索引，或是需要減少掃描的行數，甚至有必要改善數據表的結構。

二、將索引添加到搜索列中如果您有需要按照特定列的方式去搜索數據表，那么就可以通過將索引添加到該列中，以減少響應時間，提高查詢的性能，并優化資源的使用。盡管我們所創建的索引，不一定能保證對所有的查詢都行之有效，但是在大多數情況下，還是能夠起到立竿見影的效果。當然，凡事都有兩面性，索引表的建立要比未建立索引表更花費時間。畢竟索引也需要及時得到更新，以體現數據表的正確狀態。因此，一種較為明智的做法是：只為經常要用到搜索服務的列創建索引，而不必為那些需要頻繁更新的表建立索引。

三、盡量使用ID字段，總的說來，在數據表中使用“ID(Identity)”字段作為主鍵，有著如下優點：首先是更快捷 -- 您可以在查詢中使用簡單的整型(integer)，而非長的字符串型(longer string)。顯然，由于整型短得多，因此執行起來更節省內存。其次是更安全 -- 直接使用應用里的關鍵數據字段，往往存在著許多問題。例如：如果您使用名稱或地址作為主鍵，那么用戶一旦更改了其名稱、地址、甚至輸入了錯別字等情況，都可能導致原有對應關系的錯亂。

四、在默認情況下避免出現NULL(空)值，因此為了減少數據庫對于可用存儲空間的占用，開發者通常會趨向于選用NOT NULL，讓索引得到更加有效地使用，并通過省去判斷、或測試每個值是否為NULL，以提高查詢的速度。如果您在數據庫中使用到了虛擬主機，那么節省空間就顯得更加重要了。畢竟，即使是最好的虛擬機服務，也無法提供無限的存儲空間。雖然當前存儲設備和資源的獲取成本已大幅降低，但是如果您正在經營、或是目標成為一家擁有成千上萬種產品的電商網站，那么節省存儲資源是很有必要的。因此，通過使用NOT NULL，您將能夠像處理任何變量那樣，去使用各個字段，進而避免由NULL引發的各種問題。

五、對查詢使用無緩沖模式，默認情況下，SQL查詢使用的是緩沖模式。由于在查詢完成之前，程序不會返回任何結果，而且會將過程結果存儲到內存中，因此這會在無形中增加了程序的等待時間，并浪費了內存資源。顯然，如果查詢的數量較多，并且數據庫本身較為龐大的話，那么軟件應用就需要大量的內存，來進行緩沖查詢。相反，對于無緩沖查詢來說，在執行查詢之前，其結果并不會自動存儲。當檢索到第一行后，您就可以開始使用它們了。值得注意的是：在處理結果集時，無緩沖查詢并不允許在同一連接上，發出過多的更多查詢要求。

六、讓各個列更加緊湊，優化磁盤空間，對于保持數據庫引擎的正常運行，是至關重要的。而確保不產生性能障礙的一種簡單方法便是：使用小而緊湊的列。為此，您應該始終選擇對應用程序最實用的整數類型。例如：如果您知道目標數據表將不會產生大量的行，您完全可以受益于使用SMALLINT，甚至TINYINT。其實，DATE和DATETIME也是如此。如果您不需要用到時間部分，那么只需使用DATE即可。由于DATETIME在數據類型上占有8個字節，而DATE僅占有3個字節，因此您可以直接節省5個字節。

七、保持表格處于靜態(固定長度)，優化數據庫性能的另一種好方法是：使用靜態表。也就是說，數據表不應包含諸如TEXT或BLOB等可變長度的列。您可以使用CHAR、VARCHAR、BINARY和VARBINARY類型的列，但是需要對其進行填充，以匹配指定的列寬。固定長度的表不但運行得更加快速，而且更容易緩存。同時，靜態表更為安全，也更易于在崩潰后被重建。當然在某些情況下，特別是在使用CHAR和VARCHAR列時，靜態表也可能比會動態格式表，需要更多的磁盤空間。這就需要您在性能提升和磁盤空間上，進行權衡比較了。

八、安裝對象關系映射器(Object-Relational Mapper，ORM)由于ORM可以為您處理大量重復性任務，大幅減少代碼的編寫量，因此ORM可協助消除各種人為的錯誤因素。與此同時，由于ORM能夠及時對查詢進行清理，讓SQL注入變得更加困難，因此系統的安全性也能夠得以提升。此外，ORM還會將各種實體緩存在內存中，以減少數據庫和CPU的負載。當然，您也可以使用一些性能調整，以及優化器類型的插件。

九、批量運行DELETE和UPDATE，在大型數據表中，刪除和更新數據通常是作為同一事務被執行的，因此這兩種操作往往既復雜又耗時。而一旦發生了任何中斷的情況，我們在回滾整個事務時，會更加耗時耗力。則可以通過增加并發性和減少瓶頸，來節省大量的時間。例如：您可以一次性刪除和更新較少的行數，進而在將批處理提交到磁盤的同時，執行其他類型的查詢。這些都可以讓您減少執行回滾所需要的時間。

十、使用PROCEDURE ANALYSE()，來獲得更多的提示，優化數據庫的最后一項實踐是：使用數據庫的內置功能--PROCEDURE ANALYSE()。通過將其添加到SQL語句中，我們可以全面查看數據列，發現那些最佳的數據類型和長度。而在將新的數據導入對應的數據表后，我們則可以及時檢查現有的表中，是否存在著任何不一致的情況。

以上我們分享了數據庫優化調試的經驗，希望能夠對大家有幫助。如果您想了解更多關于數據庫的信息，請您及時關注中培偉業。