原文链接：www.gbase.cn/community/p…
更多精彩内容尽在南大通用GBase技术社区，南大通用致力于成为用户最信赖的数据库产品供应商。
在关系型数据库管理系统（RDBMS）中，性能优化一直是提升系统响应速度和处理效率的关键。对于GBASE这样的高性能数据库，优化查询效率不仅依赖于硬件配置、数据库设计，还在很大程度上依赖于SQL查询语句的编写以及索引的合理使用。本文将介绍通过添加、修改索引、调整SQL语句以及修改函数等来优化GBase 8c集中式性能的方法。
一： 添加索引以匹配SQL查询
索引是加速数据库查询的常用手段。一个合理的索引能够显著提升查询效率，尤其是对于复杂查询、聚合查询和关联查询等。通过添加索引，可以使SQL查询更加高效地利用数据库存储结构，从而提高执行速度。
在GBASE中，为了使索引匹配到SQL查询，首先要对查询的频繁使用字段进行分析。例如，如果查询中涉及了某个字段的条件过滤、排序或连接操作，则为该字段添加索引是一个优化的方案。
对于该语句，客户反馈严重超时，查看表ad_acc_entrie，发现该表有1.7亿条数据，表有77个字段。查看执行计划，走了顺序查找。
在该entrie_no字段上建立索引。
create index ad_acc_entrie_local_ad_acc_entrie_indx_5 on aes.ad_acc_entrie(entrie_no);
创建成功后，select语句响应时间降低到了ms级别。
二：根据SQL，添加索引改变执行计划的类型
索引中的字段不匹配或匹配度低时，可以采用修改索引字段或增加新索引等方式进行优化。
例如，考虑以下SQL查询，查询走的是索引查找，运行时间为1105ms
分析上面的执行计划，发现where条件中，只有extractdate字段匹配到了索引，走的是索引内的条件匹配。观察到batchno字段是in()结构，而且还遇到过in字段中的字符串多大500个的情况，所以对该字段单独创建了索引。
create index aesdeetailpart_is_aesfeedetail_batchno on aesdeetailpart(batchno) local;
分析上面的索引可以看到执行计划走了BitmapAnd,运行时间为123ms，效率提高了9倍。
三：修改SQL以优化查询
尽管索引是优化SQL查询的有效手段，但在某些情况下，索引并不能解决所有性能问题。如果通过添加或修改索引依然无法获得理想的查询性能，可以尝试修改SQL查询本身。常见的SQL优化技巧包括使用显式列选择而非SELECT * 、优化JOIN操作、使用子查询替代复杂的多表查询、合理使用LIMIT与OFFSET。
原始sql语句及执行计划，该执行计划需要耗时4101ms，仔细分析该执行计划，其实是Nested loop的两个值分别是234310 和234099，这两个数做嵌套循环导致了时间达到了2510ms，占了大部分时间
对该sql进行了重写如下，该计划也走了嵌套循环，但内外值分别是10和10，大幅度节省了时间。
这种方式通过限制返回的行数，可以显著提高查询的速度，特别是在分页查询的场景下。
四：观察sql语句，修改insert语句中的函数，提高插入效率
Insert 语句如下，可以看到该insert语句中使用了2次GEN_SERI_NO函数，根据10并发压测5分钟统计，该条语句平均执行时间是78ms。
查看函数GEN_SERI_NO的定义：
该函数中有commit、autonomous_transaction等，去掉这两个元素，又对函数中的2个sql进行了改写，修改后的函数：
重新对该sql进行10并发5分钟压测，该insert语句时间缩短到了5ms。
五：总结
GBase 8c集中式场景下的性能优化涉及多个方面，其中索引和SQL优化是两个重要的环节。通过添加合适的索引，使其能够有效匹配SQL查询，并根据SQL的特性调整索引结构，可以显著提升查询效率。此外，当索引无法解决性能问题时，适当修改SQL语句，以简化查询逻辑或调整查询结构，也能够有效改善数据库性能。掌握这些优化技巧，能够使GBASE在实际生产环境中更好地满足高效查询的需求。
原文链接：www.gbase.cn/community/p…
更多精彩内容尽在南大通用GBase技术社区，南大通用致力于成为用户最信赖的数据库产品供应商。
