學(xué)生成績(jì)管理系統數據查詢(xún)優(yōu)化方法研究論文

　　0引言

　　互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，信息技術(shù)給人們的工作和生活帶來(lái)了極大的便利。一個(gè)功能完整的管理信息系統通常由兩部分組成，即前臺應用程序和后臺數據庫。前臺應用程序通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)與后臺數據庫進(jìn)行數據交互，包括數據的增加、刪除、修改、查詢(xún)，這就是數據庫的4個(gè)基本操作，簡(jiǎn)稱(chēng)CRUD操作。在數據庫的4個(gè)基本操作中，查詢(xún)是使用頻率最高的操作，因此查詢(xún)效率的高低直接關(guān)系到應用程序性能的好壞。大數據時(shí)代數據量增長(cháng)很快，如果不注重數據查詢(xún)效率的優(yōu)化，隨著(zhù)數據量的逐漸增加，數據查詢(xún)效率將逐漸降低，最終將嚴重影響管理信息系統的用戶(hù)體驗。因此，必須將數據查詢(xún)優(yōu)化作為管理信息系統開(kāi)發(fā)與維護的重要內容，貫穿系統生命周期始終。

　　1研究對象與方法

　　學(xué)生成績(jì)管理系統是一個(gè)典型的基于數據庫的管理信息系統，在教育管理中應用非常廣泛。根據數據庫設計原則，按照第三范式的要求設計數據表結構。學(xué)生成績(jì)管理系統數據庫的表結構由成績(jì)表、學(xué)生表和課程表組成。成績(jì)表中包含學(xué)期、學(xué)號、課程號、成績(jì)等字段，學(xué)生表中包含學(xué)號、姓名、學(xué)籍表等字段，課程表中包含課程號、課程名稱(chēng)、學(xué)時(shí)、學(xué)分等字段。

　　將學(xué)生成績(jì)管理系統數據庫部署在Windows Server 2008操作系統和 SQL Server 2008數據庫管理系統上。數據查詢(xún)一般通過(guò)SQL查詢(xún)語(yǔ)句來(lái)實(shí)現各種查詢(xún)邏輯。在外部環(huán)境保持穩定的狀態(tài)下，數據查詢(xún)效率越高，SQL語(yǔ)句的執行時(shí)間越短。因此，可以通過(guò)計算SQL語(yǔ)句的執行時(shí)間來(lái)進(jìn)行數據查詢(xún)效率比較分析。

　　2數據查詢(xún)效率影響因素

　　由于數據查詢(xún)是一個(gè)前臺應用程序與后臺數據庫的交互過(guò)程，涉及很多環(huán)節，因此影響數據查詢(xún)效率的因素有很多。歸納起來(lái)，影響數據查詢(xún)效率的因素主要來(lái)自物理層、數據庫層、應用層[1] 3個(gè)層面。

　　在物理層，影響數據查詢(xún)效率的`主要因素包括服務(wù)器CPU性能、內存、硬盤(pán)、網(wǎng)絡(luò )、操作系統等。在數據庫層，影響數據查詢(xún)效率的主要因素包括索引、視圖、數據存儲、數據冗余等。在應用層，影響數據查詢(xún)效率的主要因素是SQL語(yǔ)句的寫(xiě)法和應用程序設計。

　　3數據查詢(xún)優(yōu)化方法

　　3.1物理層優(yōu)化方法

　　數據庫部署在服務(wù)器上，服務(wù)器性能的好壞直接影響查詢(xún)效率。針對物理層影響數據查詢(xún)效率的主要因素，可以采取以下優(yōu)化方法：

　�。�1）提高CPU性能。CPU是計算機負責執行指令和處理數據的核心部件。服務(wù)器性能的高低很大程度上由CPU的性能決定。數據庫的查詢(xún)操作特別依賴(lài)CPU的并行處理能力。因此，應該為數據庫服務(wù)器配置高性能的CPU。

　�。�2）增加內存。數據查詢(xún)分為物理讀和邏輯讀，物理讀是從硬盤(pán)讀取數據到內存緩沖區，邏輯讀是直接從內存緩沖區中讀取數據。內存的讀寫(xiě)效率遠遠高于磁盤(pán)的讀寫(xiě)效率，而且物理讀還會(huì )增加磁盤(pán)I/O操作。因此，為了保證數據查詢(xún)操作都能夠在內存中完成，應該盡量為數據庫服務(wù)器配置足夠多的物理內存，同時(shí)要配置相應的虛擬內存。

　�。�3）配置多塊硬盤(pán)。數據查詢(xún)操作需要大量的I/O操作，將I/O操作盡可能平均分配在多塊硬盤(pán)上才能有效提升硬盤(pán)的并行讀寫(xiě)性能。因此，應該為數據庫服務(wù)器配置多塊硬盤(pán)，避免使用單塊超大容量硬盤(pán)。

　�。�4）提高網(wǎng)絡(luò )帶寬和網(wǎng)絡(luò )穩定性。應用程序與數據庫之間通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行數據交互，因此應該提高數據庫服務(wù)器的網(wǎng)絡(luò )帶寬和網(wǎng)絡(luò )穩定性。

　�。�5）提高操作系統性能。數據庫管理系統安裝在操作系統上，應該加強操作系統的管理與維護，提高操作系統性能。

　　3.2數據庫層優(yōu)化方法

　　數據庫管理系統負責SQL查詢(xún)指令的執行，因此數據庫層的優(yōu)化是數據查詢(xún)優(yōu)化的核心，其對數據查詢(xún)效率影響最為顯著(zhù)，可以采取以下優(yōu)化方法：

　�。�1）索引優(yōu)化。索引是對數據庫表中一個(gè)或多個(gè)列的值預先進(jìn)行結構排序。索引可以避免全表掃描，因而可顯著(zhù)加快數據庫的查詢(xún)速度[2]。索引分為聚集索引和非聚集索引。與非聚集索引相比，聚集索引通常能夠提供更快的數據訪(fǎng)問(wèn)速度。一般應考慮將頻繁查詢(xún)、連接、排序或分組的列設為索引列，其中最頻繁操作的列設為聚集索引列，避免在數據量較小的表上建立索引，同時(shí)避免在頻繁進(jìn)行插入、刪除和修改操作的列上建立索引[3]。如成績(jì)表一般按學(xué)號查詢(xún)，因此將學(xué)號列設置為聚集索引列。同時(shí)根據需要將學(xué)期、課程號、成績(jì)等列設置為非聚集索引列。

　�。�2）視圖優(yōu)化。視圖是由一個(gè)或者多個(gè)表組成的虛擬表。通過(guò)連接查詢(xún)（JOIN）和聯(lián)合查詢(xún)（UNION）建立視圖，可以實(shí)現數據庫中數據的合并與分割，極大方便了數據查詢(xún)。如成績(jì)管理系統中成績(jì)表分別與學(xué)生表和課程表進(jìn)行連接查詢(xún)，建立一個(gè)視圖，將學(xué)號、姓名、課程號、課程名稱(chēng)、學(xué)時(shí)、學(xué)分、成績(jì)等信息放入一張虛擬表中，應用程序查詢(xún)時(shí)只需要查詢(xún)該視圖即可獲得所需數據。視圖查詢(xún)同時(shí)涉及多個(gè)物理表操作，當數據量較大時(shí)，容易產(chǎn)生查詢(xún)效率低下的問(wèn)題。為了提高查詢(xún)效率，視圖的定義深度一般不應超過(guò)三層。若三層視圖不夠用，則應在視圖上定義臨時(shí)表，在臨時(shí)表上再定義視圖。這樣反復交迭定義，視圖的深度就可以不受限制。既保留了視圖的便利性，又兼顧了查詢(xún)效率問(wèn)題。

　�。�3）數據存儲優(yōu)化。數據庫通常包括數據文件和日志文件。數據文件和日志文件默認存儲在相同的位置。由于數據文件和日志文件的操作會(huì )產(chǎn)生大量的I/O，因此應將日志文件與數據文件分別存儲在不同的硬盤(pán)上以分散I/O。通常情況下，數據庫默認只有一個(gè)主數據文件，不生成次數據文件。為了提高查詢(xún)效率，必要時(shí)可以通過(guò)定義文件組把數據庫中的一些表分開(kāi)存儲在不同的數據文件里，即增加次數據文件，同時(shí)把不同的數據文件分散存儲在不同的硬盤(pán)上[4]。此外，數據文件長(cháng)期自動(dòng)增長(cháng)可能產(chǎn)生碎片，導致物理空間與數據的邏輯空間不再連續。因此，有必要定期整理數據庫碎片，以提高數據庫查詢(xún)效率。

　�。�4）適當增加數據冗余。按照數據庫的設計原則，數據表應該避免數據冗余。但是，為了提高數據的查詢(xún)效率，有時(shí)需要降低范式標準，適當增加數據冗余，達到以空間換時(shí)間的目的。數據冗余包括字段冗余和表冗余。字段冗余是通過(guò)增加冗余字段，減少數據計算和連接查詢(xún)。如學(xué)生表中的性別和出生日期，雖然可以從身份證號中獲取，但是為了提高查詢(xún)效率，應增加性別和出生日期字段。表冗余是通過(guò)增加冗余表提高查詢(xún)效率。以成績(jì)表為例，運行多年的成績(jì)管理系統中保存了歷屆學(xué)生的成績(jì)信息，包括已經(jīng)畢業(yè)的學(xué)生成績(jì)信息，多年累積下來(lái)，數據量不斷增加，導致查詢(xún)效率降低。此時(shí)，可以考慮建立一個(gè)數據冗余表，其表結構與成績(jì)表的視圖一致，但是只保存在校學(xué)生的成績(jì)信息，數據量會(huì )大大減少。對在校生的成績(jì)查詢(xún)只需要查詢(xún)冗余表，查詢(xún)效率大大提升。成績(jì)數據冗余表要能自動(dòng)更新，以便與成績(jì)表數據保持同步和一致�？衫�用SQL Server 2008的代理服務(wù)功能，建立一個(gè)每天凌晨定時(shí)自動(dòng)執行的作業(yè)，作業(yè)分為兩步：

　　step1：清空老數據，相關(guān)SQL語(yǔ)句為：

　　Truncate table cj_query

　　step2：插入新數據，更新冗余表，相關(guān)SQL語(yǔ)句為：

　　INSERT INTO cj_query （xq，xh，xm，kch，kcmc，xs，xf，cj）

　　SELECT xq，xh，xm，kch，kcmc，xs，xf，cj

　　FROM cj_v /* cj_v為成績(jì)表、學(xué)生表、課程表作連接查詢(xún)建立的視圖*/

　　WHERE xjm = '01' /*在校學(xué)生的學(xué)籍碼為01*/

　　3.3應用層優(yōu)化方法

　　應用層涉及SQL語(yǔ)句的編寫(xiě)和應用程序的設計，其是否合理很大程度上會(huì )對數據查詢(xún)效率產(chǎn)生影響。針對應用層影響數據查詢(xún)效率的主要因素，可以采取以下優(yōu)化方法：

　�。�1）SQL語(yǔ)句寫(xiě)法優(yōu)化。SQL語(yǔ)句優(yōu)化要注意的地方很多，總的原則是限制返回結果集，盡量避免全表掃描。返回結果集越大，邏輯讀數就越大，而且如果超出內存緩沖區的容量，還需要增加物理讀數，從而增加磁盤(pán)I/O操作。因此應該限制返回結果集的大小，包括行數和字段列數。全表掃描是指搜索表中的每一條記錄，直到所有符合給定條件的記錄返回為止，效率非常低下，因此應該盡量避免全表掃描。根據優(yōu)化總原則， SQL語(yǔ)句優(yōu)化方法總結如下：①避免使用 select * from table，應該用具體的字段代替“*”，不要返回任何用不到的字段；②盡量避免在where子句中使用！=、<>、not、in、or等運算符，因為這些操作可能會(huì )引起全表掃描；③盡量避免在 where 子句中對字段進(jìn)行函數運算和表達式運算，這將導致數據庫放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描；④盡量避免使用子查詢(xún)，如不能避免時(shí)，應盡量減少子查詢(xún)的嵌套層次，并在子查詢(xún)中過(guò)濾掉盡可能多的行；⑤盡量避免使用外連接，因為外連接必須對左表或右表查詢(xún)所有行，應盡量使用內連接；⑥合理使用臨時(shí)表和表變量，當需要重復使用數據量較大的表中某個(gè)數據集時(shí)，應當考慮使用臨時(shí)表或表變量，這樣可以大大提高查詢(xún)效率[5]。表變量存儲在內存中，臨時(shí)表存儲在系統數據庫tempdb中。對于較小的數據集考慮使用表變量，對于大數據集，由于內存無(wú)法容納，使用表變量效率反而不高，應該使用臨時(shí)表。同時(shí)，應避免頻繁創(chuàng )建和刪除臨時(shí)表，以減少系統表資源的消耗。

　�。�2）應用程序設計優(yōu)化。應用程序設計有時(shí)也會(huì )影響數據查詢(xún)效率。在可能的情況下，應用程序應盡量采用分頁(yè)設計，這樣可以分批多次獲取數據集，提高單次查詢(xún)響應速度。同時(shí)，應用程序設計時(shí)還需考慮并發(fā)性，防止出現數據庫鎖死和查詢(xún)阻塞現象。此外，對于Web應用程序，還應考慮使用數據緩存和局部刷新技術(shù)，減少數據查詢(xún)次數和查詢(xún)數據量。

　　4結語(yǔ)

　　大數據時(shí)代，數據庫中的數據量持續增加。為了保證信息管理系統始終具有快速的響應速度和良好的用戶(hù)體驗，必須深入研究數據查詢(xún)優(yōu)化技術(shù)。本文以學(xué)生成績(jì)管理系統為例，從物理層、數據庫層和應用層3個(gè)方面分析了影響數據查詢(xún)效率的主要因素，給出了相應的數據查詢(xún)優(yōu)化方法。實(shí)際應用中，應從多個(gè)方面綜合采取合適的優(yōu)化策略，才能有效提高數據查詢(xún)效率。

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