随着软件的发展，总有一天你需要提高数据存储的性能。这可能表现为搜索速度变慢、写入操作性能下降或整体性能下降。虽然理解这些挑战至关重要，但了解解决这些挑战的常用方法也同样重要。
在本文中，我将尝试收集处理数据库性能时考虑的所有可用技术。我将从简单的技巧开始，并随着实施成本的增加逐渐介绍更复杂的方法。
本指南对任何想要扩展数据库知识的人都大有裨益。掌握所有这些知识可能具有挑战性，但绝对值得探索。
查询优化
让我们从查询本身开始。
在本节中，您将了解执行顺序、相关子查询的危险、 投资者数据库 确定何时应用批处理和物化视图以及分析执行计划。
但您可能已经注意到，类别过滤发生在HAVING块中。这样做的缺点是，按类别进行的过滤总是在聚合之后进行，如果数据量很大，这可能会导致查询时间显着增加，尤其是如果我们在类别列上有索引的话。这是因为该HAVING子句适用于临时聚合表，数据库性能 如果没有数据库优化器，就无法使用索引进行过滤（您可以使用命令显示这一点EXPLAIN）。
最好尽早应用初始过滤，以减少聚合和进一步限制和排序的处理能力。
相关子查询
在我们讨论提高查询性能时，有一种子查询需要注意：相关子查询。
相关子查询是使用外部查询的值的子查询。这种嵌套查询的缺点是它将针对每个外部行执行。对于大型数据集来说，这需要大量的计算工作。
相关子查询的替代方法之一是使用JOIN。考虑以下示例，我们想要查找工资高于其部门平均工资的员工：
数据库性能 主要区别在于，如果是相关子查询，将对员工表中的每一行执行平均值计算，而如果使用 JOIN， 帮助营销人员保持创造力的 8 种方法 则仅执行一次平均值计算。您将在查询分析章节中详细了解两者的区别。
应用批处理
可以显著提高数据库执行速度的一项技术是尽可能应用批处理。处理批量操作时，您无需执行单独的插入、更新 沙特电话号码 ，而是将它们合并为一个批次。
