DB2性能优化的十大注意事项

DB2性能优化策略的选择决定了数据库优化的效果，下面为您介绍了十个DB2性能优化时的注意事项，希望对你学习DB2性能优化方面有所帮助。

1、提供适当的统计信息
对DB2优化管理器（otimizer）而言，如何更加有效的执行SQL语句是由存在于DB2 catalog中的统计信息决定的，优化器利用这些信息决定***化的路径。
因此，为了保持系统能够做出***选择，需要经常的运行Runstats命令，来保持系统统计信息的及时有效。在工作负荷很大的生产环境中，经常运行Runstats是很必要的，为了减少进行统计对系统带来的影响，可以使用Sampling技术。

2、在SQL语句中尽量使用Stage 1的谓词
属于Stage 1的SQL谓词由Data Manager处理，而属于Stage 2的SQL由Relational Data Server执行。在处理效率上，Data Manager更有优势，因此，如果可能的话尽量把SQL语句写成能够在Stage 1执行的。如果能够结合Index来确定SQL语句中的谓词，那么将会更加提高SQL执行的效率。因此，在写SQL查询语句的时候，要结合Index的定义以及谓词描写的选择，尽可能的让SQL在Stage 1运行。

3、在SQL中仅选择需要的列
在SQL语句中，仅指定程序需要的列会有利于提高SQL运行的性能。如果采用Select *这种模式，将会给客户端的应用程序带来额外的处理工作，并需要更多的内存等资源。对服务器端而言，多余的列在排序过程中会增大Sort工作文件，并因此导致排序速度的下降，并需要更多的存储资源。在网络传输过程中，也将传输一些不必要的数据，降低网络效率。

4、仅选择需要的行
查询的行越少，查询的速度和响应速度就越快。查询获得的每一行数据，都经历了从存储设备-〉缓冲池-〉排序和转换-〉网络传输-〉应用程序等一系列过程。在数据的查询过程中，数据库管理器将会作很多数据的过滤工作，如果有许多并不需要的行从数据库中检索出来，将会浪费很多不必要的处理时间，因此，在SQL语句的撰写过程中应该详细的指定查询条件，仅查询需要的行。

5、如果数据库中的数据很长时间不变，在SQL尽量使用常量或者字符。
在SQL中使用主机变量，是为了使系统适应不断变化的外部环境。在SQL程序中使用主机变量能够使应用程序不需要重新绑定就可以直接执行新的SQL定义。但是这种灵活性是以降低DB2优化管理器的性能为代价的。在包含主机变量的SQL语句中，DB2优化管理器以默认的估计值来进行SQL路径的选择，而不是根据Catalog中的统计信息，这种选择很多时候都不是***化的。因此，使用常量或者字符代替主机变量在长时间固定不变的环境中将会比使用主机变量更有优势。

6、使数字、日期等数据类型相匹配
在DB2 V7以前，数字类型的数据比较过程中，如果数字的长度不同，则DB2将会把这种数字的比较和匹配放到Stage 2来做，这样就降低了处理的效率。自从DB2 V7开始，系统提供了Cast的方法，能够手动的改变数字长度，在某些情况下能够避免在Stage 2种进行处理。

7、排序SQL语句的限制条件
DB2系统对SQL语句的处理过程是按照谓词的类别进行分类的，例如：Stage 1 and Indexable属于***类，Stage 1 and On Index (index screening)属于第二类，以此类推。而同一类别的情况下，系统在处理过程中按照其定义的物理顺序进行处理。因此，SQL语句在书写过程中，应该按照限制条件的关键性顺序。这样做的好处是：能够让系统首先根据限制条件最严格的谓词定义来进行数据扫描，能够有效地减轻第二次甚至第三次的谓词扫描过程的数据处理压力，并提高总体的SQL语句检索效率。

8、删掉不必要的谓词条件
每个SQL语句中的谓词条件都会被系统处理，都会占用系统资源，因此如果某个条件是不必要的，请把它从SQL语句中删除掉，以避免不必要的资源开销。

9、限制返回的结果集
如果知道返回的结果集数量，使用FETCH FIRST n ROWS ONLY参数能够限制返回确定数量的结果集，并且能够快速的释放一些相关资源，例如：缓冲池里面的page在结果集返回完成后能够快速被释放，一些lock以及Cusor资源也能够被释放。这样可以节省系统资源，有利于提高系统资源的利用率。

10、分析和优化访问路径（Access Paths）
通常系统自动生成的访问路径不一定是***的，为了进一步优化SQL执行的性能，我们可以利用Explain等工具来获取和解释Explain的输出信息，并且验证访问路径是否适合当前的环境。特别是在生产环境中，每个SQL查询语句的访问路径都应该详细检查。优化查询主要包含以下一些技术：OPTIMIZE FOR n ROWS
、FETCH FIRST n ROWS ONLY、Table expressions with DISTINCT、REOPT(VARS)、Index Optimization等。

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