MySql删除和更新对数据库性能的影响

删除和更新操作的开销往往比插入高，所以一个好的设计需要减少对数据库的更新和删除操作。

3.1更新操作

数据库的更新操作会带来一连串的“效应”：更新操作需要记录日志（以便错误时回滚）；更新可变长字段（如，varchar类型）会带来数据物理存储的变化（记录的移动）；更新索引字段会导致索引重建；更新主键会导致数据重组等。这一切不但会造成更新操作本身效率低，而且由于磁片碎片的产生会造成以后查询性能的降低。为了应对这一情况，有两种策略：一、减少更新次数，把多个字段的更新写到同一个语句里；二、避免更新。这两种策略分别适用于不同的情况，下面将举例说明两种情况。

3.1.1减少更新次数
在整合库里有个代码清洗过程，就是通过连接代码表给业务数据的自编码字段赋值。代码清洗其实是通过关联代码表来更新业务数据表的一个过程，需要连接多个代码表，更新多个自编码字段。完成此更新，有两种更新语句的写法：一种是写成多个SQL语句，每个语句更新一个自编码字段；另一种写法是将所有更新写在一个语句中。更新银行代码的更新语句如下所示：

updateTBL_INCOME_TMP A
setBANKCODESELF = (
 select SELFCODE
 from
 TBL_BANKINFO B
 where A.BANKCODE = B.BANKCODE )

通过一个更新语句实现多个自编码字段更新的语句示意如下：

set 代码1自编码 = 通过关联代码1表得到自编码，
代码2自编码 =通过关联代码2表得到自编码，
...，
代码n自编码 =通过关联代码n表得到自编码

利用两千万的测试数据。两种方法的测试结果如下表所示。从测试结果看出，一次更新方法性能提高了十倍，大大提高了性能。

处理过程

多次更新方法耗时

一次更新方法耗时

代码清洗

0:29:48
0:02:59

3.1.2避免更新

下面举个通俗的例子，这类情况是经常遇到的。某公司有一套系统员工考勤系统，为了提高查询统计的性能，在原有系统基础上建立了一些包含冗余信息的表。以员工表为例，它获得数据的过程如图12所示。第一步把员工信息放到新表中，然后连接通过字段“部门ID”连接更新“部门名称”。

图12. 关联更新

一般，为了节省存储开支把部门名称这样的字段设计成可变长的。所以在对它进行更新时会造成磁盘数据的重新组织，形成磁盘碎片，影响查询性能。

为了避免这样的情况发生，我们可以使用如图13所示的方法避免更新。这种方法一步完成了冗余数据表的插入，再插入时连接部门表获得“部门名称”，从而避免了更新操作。

图13. 避免更新

3.2删除操作

初学者可能认为删除操作很简单，可以快速完成。其实这是一个错误的理解，删除过程需要大量扫描磁盘；需要记录数据库日志；而且删除过程不释放磁盘空间，浪费磁盘，并且使磁盘上的数据支离破碎，这对后续查询的性能是一个致命的打击。通常用两种方式来应对：一、对经常做删除操作的表进行重组（reorg）；二、避免删除。

3.2.1 重组

重组（reorg）操作会重新排列表数据的物理顺序，并除去碎片数据中的空闲空间。

由于删除操作不释放磁盘空间，在执行删除操作后，表会成为碎片状，这导致性能严重下降，在多次更新操作之后也会出现这种情况。若收集了统计信息，但看不出有明显的性能改进，则重组表数据可能会有帮助。重组表数据时，根据指定的索引重新安排数据的物理顺序，并除去碎片数据中的空闲空间。这使该数据可以更快速的被存取，从而改进性能。

3.2.2 避免删除——中间表和正式表模式

在数据需要比较复杂的处理的时候经常会用到中间表和正式表模式。数据在中间表中被处理，然后把满足条件的数据转移至正式表，不满足条件的数据保留在中间表中。图14示意了数据从中间表转移到正式表的过程：在完成数据处理之后，需要把中间表temp1中flag = 1的数据插入到正式表，并删除中间表temp1中flag = 1的数据。

图14. 从中间表向正式表转移数据

因为flag字段不是聚簇索引，所以当对中间表temp1进行删除后，会再磁盘中留下大量碎片，如图15所示。不但会留下那么多的磁盘碎片，而且已删除的数据的空间也不会自动释放。结果是不但浪费磁盘空间，而且查询性能会急剧下降。

图15. 删除操作后的磁盘碎片

咱们可以使用清空表的命令来避免删除操作。除了中间表temp1和正式表，添加辅助临时表temp2。如果temp1中保留的数据flag=0只占有10%，这一优化将显著提升性能。具体步骤如下：

1. 将temp1中flag=0的数据，插入到temp2

2. 清空表temp1

3. 将temp2中的数据插入temp1

3.3如何使访问更高效

本小节的内容很大一部分来自《The Art of SQL》这本书，这本书里集合了数据库开发的通用经验。虽然没有局限于具体的DBMS和硬件平台，但是却是一本实践性很强的书。

1．一次连接数据库，做很多事情。直到处理完，才断开连接。
2．一个SQL语句包含尽量多的操作。形象地说：几千个语句，借助游标不断循环，很慢。换成几个语句，处理同样的数据，还是很慢。换成一个语句，解决问题，最好。
3．接近DBMS核心。尽量使用数据库自带的函数。减少自定义函数。因为再聪明的数据库优化器也不认识自定义函数。
4．一个语句不要连接太多的表，建议的上限是5个。
5．将频繁更新的列集中起来：当更新某一行时，DB2 会记录进行更改的所有列，因此将频繁更新的列放到一起可以减少 DB2 的记录工作。这只是一个有关性能的小建议，因此不应为实现它而进行重大的应用程序或数据库设计修改。

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