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隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，而其中一個(gè)問(wèn)題就是數(shù)據(jù)庫(kù)ID過(guò)大。當(dāng)ID過(guò)大時(shí)，會(huì)影響到數(shù)據(jù)庫(kù)的性能和穩(wěn)定性，因此如何應(yīng)對(duì)這個(gè)問(wèn)題是數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)人員需要面對(duì)的問(wèn)題。
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問(wèn)題產(chǎn)生的原因
我們需要了解ID過(guò)大問(wèn)題產(chǎn)生的原因。其實(shí)，這個(gè)問(wèn)題主要是由于數(shù)據(jù)量過(guò)大所導(dǎo)致的。通常情況下，ID是數(shù)據(jù)庫(kù)表的一個(gè)字段，用于唯一標(biāo)識(shí)每一條記錄。而在應(yīng)用場(chǎng)景中，隨著數(shù)據(jù)數(shù)量的增加，ID也會(huì)不斷增加，使得ID所占用的存儲(chǔ)空間增加，導(dǎo)致ID越來(lái)越大。在某些情況下，ID可能會(huì)超出數(shù)據(jù)類型所能表示的范圍，進(jìn)而出現(xiàn)溢出問(wèn)題。
影響和風(fēng)險(xiǎn)
ID過(guò)大對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的影響主要有兩個(gè)方面：性能與穩(wěn)定性。長(zhǎng)時(shí)間的運(yùn)行耗費(fèi)大量的資源，數(shù)據(jù)處理的效率會(huì)降低，從而導(dǎo)致一些性能上的瓶頸問(wèn)題。另外，當(dāng)ID過(guò)大時(shí)，會(huì)出現(xiàn)一些潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)，例如，攻擊者可以通過(guò)大量的請(qǐng)求來(lái)消耗系統(tǒng)資源，使得服務(wù)不可用。
解決方案
為了解決ID過(guò)大問(wèn)題，需要從多個(gè)方面出發(fā)進(jìn)行優(yōu)化。
1. 選擇合適的數(shù)據(jù)類型
選擇合適的數(shù)據(jù)類型是解決ID過(guò)大問(wèn)題的一個(gè)重要步驟。通常，ID字段的數(shù)據(jù)類型可以選擇INT或BIGINT類型，這兩種類型的區(qū)別在于能夠存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)范圍不同。如果數(shù)據(jù)量不大，INT類型就足夠使用，如果數(shù)據(jù)量非常大，就需要選擇BIGINT類型來(lái)存儲(chǔ)ID。對(duì)于一些不需要連續(xù)加1的ID，可以使用UUID類型，這樣可以避免ID過(guò)大帶來(lái)的問(wèn)題。
2. 優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)
優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)也是解決ID過(guò)大問(wèn)題的一個(gè)方法?？梢钥紤]將一個(gè)大表拆分為多個(gè)小表，并通過(guò)外鍵將它們關(guān)聯(lián)起來(lái)。這樣可以降低單表中ID的數(shù)量，避免ID過(guò)大的問(wèn)題。另外，可以通過(guò)分區(qū)來(lái)管理數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)，這樣可以減小一個(gè)分區(qū)中的ID數(shù)量，避免ID過(guò)大的問(wèn)題。
3. 增加批量操作
增加批量操作可以有效地減少SQL語(yǔ)句的數(shù)量，從而減少ID字段的使用量，避免ID過(guò)大的問(wèn)題?？梢允褂妙愃茢?shù)據(jù)插入時(shí)的批量插入或更新操作來(lái)降低ID的使用量。
4. 優(yōu)化查詢語(yǔ)句
優(yōu)化查詢語(yǔ)句也是解決ID過(guò)大問(wèn)題的一個(gè)方法?？梢酝ㄟ^(guò)增加索引、優(yōu)化SQL語(yǔ)句等方式來(lái)優(yōu)化查詢語(yǔ)句，減少數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢壓力。
5. 數(shù)據(jù)庫(kù)讀寫分離
數(shù)據(jù)庫(kù)讀寫分離也是解決ID過(guò)大問(wèn)題的一種方法。將讀寫操作的請(qǐng)求發(fā)送到不同的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器上，可以有效地降低單一數(shù)據(jù)庫(kù)的讀寫壓力，從而避免ID過(guò)大的問(wèn)題。
綜上所述，ID過(guò)大的問(wèn)題不僅僅是一個(gè)技術(shù)問(wèn)題，同時(shí)也是一個(gè)影響數(shù)據(jù)庫(kù)性能和穩(wěn)定性的風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，我們可以從數(shù)據(jù)類型選擇、優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)、批量操作、優(yōu)化查詢語(yǔ)句、數(shù)據(jù)庫(kù)讀寫分離等多個(gè)方面出發(fā)，共同協(xié)作，優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)的性能和穩(wěn)定性，提高系統(tǒng)整體的效率和質(zhì)量。
相關(guān)問(wèn)題拓展閱讀：
- 高并發(fā)下，數(shù)據(jù)庫(kù)成更大問(wèn)題怎么辦
- 數(shù)據(jù)庫(kù)中取id列數(shù)字字符串更大值,同時(shí)要求不能取中英文字符,怎么做
高并發(fā)下，數(shù)據(jù)庫(kù)成更大問(wèn)題怎么辦
一、數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)
為了保證數(shù)據(jù)庫(kù)的一致性和完整性，在邏輯設(shè)計(jì)的時(shí)候往往會(huì)設(shè)計(jì)過(guò)多的表間關(guān)聯(lián)，盡可能的降低數(shù)據(jù)的冗余。（例如用戶表的地區(qū)，我們可以把地區(qū)另外存放到一個(gè)地區(qū)表中）如果數(shù)據(jù)冗余低，數(shù)據(jù)的完整性容易得到保證，提高了數(shù)據(jù)吞吐速度，保證了數(shù)據(jù)的完整性，清楚地表達(dá)數(shù)據(jù)元素之間的關(guān)系。不要用自增屬性字段作為主鍵與子表關(guān)聯(lián)。不便于系統(tǒng)的遷移和數(shù)據(jù)恢復(fù)。對(duì)外統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)映射關(guān)系丟失。
表的設(shè)計(jì)具體注意的問(wèn)題：
1、數(shù)據(jù)行的長(zhǎng)度不要超過(guò)8020字節(jié)，如果超過(guò)這個(gè)長(zhǎng)度的話在物理頁(yè)中這條數(shù)據(jù)察伍會(huì)占用兩行從而造成存儲(chǔ)碎片，降低查詢效率。
、能夠用數(shù)字類型的字段盡量選擇數(shù)字類型而不用字符串類型的（號(hào)碼），這會(huì)降低查詢和連接的性能，并會(huì)增加存儲(chǔ)開(kāi)銷。這是因?yàn)橐嬖谔幚聿樵兒瓦B接回逐個(gè)比較字符串中每一個(gè)字符，而對(duì)于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了。
3、對(duì)于不可變字符類型char和可變字符類型varchar都是8000字節(jié),char查詢快，但是耗存儲(chǔ)空間，varchar查詢相對(duì)慢一些但是節(jié)省存儲(chǔ)空間。在設(shè)計(jì)字段的時(shí)候可以靈活選擇，例如用戶名、密碼等長(zhǎng)度變化不大的字段可以選擇CHAR，對(duì)于評(píng)論等長(zhǎng)度變化大的字段可以選擇VARCHAR。
4、字段的長(zhǎng)度在更大限度的滿足可能的需要的前提下，應(yīng)該盡可能的設(shè)得短一些，這樣可以提高查詢的效率，而且在建立索引的時(shí)候也可以減少資源的消耗。
二、查詢的優(yōu)化
在數(shù)據(jù)窗口使用SQL時(shí)，盡量把使用的索引放在選擇的首列；算法的結(jié)構(gòu)盡量簡(jiǎn)單；
在查詢時(shí)，不要過(guò)多地使用通配符如SELECT* FROM T1語(yǔ)句，要用到幾列就選擇幾列如：SELECT COL1,COL2 FROMT1；在可能的情況下盡量限制盡量結(jié)果集行數(shù)如：SELECT TOP 300 COL1,COL2,COL3 FROMT1,因?yàn)槟承┣闆r下用戶是不需要那么多的數(shù)據(jù)的。
在沒(méi)有建索引的情況下，數(shù)據(jù)庫(kù)查找某一條數(shù)據(jù)，就必須進(jìn)行全表掃描了，對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行一次遍歷，查找出符合條件的記錄。在數(shù)據(jù)量比較小的情況下，也許看不出明顯的差別，但是當(dāng)數(shù)據(jù)量大的情況下，這種情況就是極為糟糕的了。
SQL語(yǔ)句在SQL SERVER中是如何執(zhí)行的，他們擔(dān)心自己所寫的SQL語(yǔ)句會(huì)被SQLSERVER誤解。比如：
select * from table1 where name=’zhangsan’ and tID >10000和執(zhí)行:
select * from table1 where tID >andname=’zhangsan’
一些人不知道以上兩條語(yǔ)句的執(zhí)行效率是否一樣，因?yàn)槿绻?jiǎn)單的從語(yǔ)句先后上看，這兩個(gè)語(yǔ)句的確是不一樣，如果tID是一個(gè)聚合索引，那么后一句芹掘僅僅從表的10000條以后的記錄中查找就行了；而嫌沒(méi)核前一句則要先從全表中查找看有幾個(gè)name=’zhangsan’的，而后再根據(jù)限制條件條件tID>10000來(lái)提出查詢結(jié)果。
事實(shí)上，這樣的擔(dān)心是不必要的。SQLSERVER中有一個(gè)“查詢分析優(yōu)化器”，它可以計(jì)算出where子句中的搜索條件并確定哪個(gè)索引能縮小表掃描的搜索空間，也就是說(shuō)，它能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)優(yōu)化。雖然查詢優(yōu)化器可以根據(jù)where子句自動(dòng)的進(jìn)行查詢優(yōu)化，但有時(shí)查詢優(yōu)化器就會(huì)不按照您的本意進(jìn)行快速查詢。
所以，優(yōu)化查詢最重要的就是，盡量使語(yǔ)句符合查詢優(yōu)化器的規(guī)則避免全表掃描而使用索引查詢。
具體要注意的：
1.應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行 null 值判斷，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：
select id from t where num is null
可以在num上設(shè)置默認(rèn)值0，確保表中num列沒(méi)有null值，然后這樣查詢：
select id from t where num=0
2.應(yīng)盡量避免在 where子句中使用!=或操作符，否則將引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。優(yōu)化器將無(wú)法通過(guò)索引來(lái)確定將要命中的行數(shù),因此需要搜索該表的所有行。
3.應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用 or 來(lái)連接條件，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以這樣查詢：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20s
4.in 和 not in 也要慎用，因?yàn)镮N會(huì)使系統(tǒng)無(wú)法使用索引,而只能直接搜索表中的數(shù)據(jù)。如：
select id from t where num in(1,2,3)
對(duì)于連續(xù)的數(shù)值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
6.必要時(shí)強(qiáng)制查詢優(yōu)化器使用某個(gè)索引，如在 where子句中使用參數(shù)，也會(huì)導(dǎo)致全表掃描。因?yàn)镾QL只有在運(yùn)行時(shí)才會(huì)解析局部變量，但優(yōu)化程序不能將訪問(wèn)計(jì)劃的選擇推遲到運(yùn)行時(shí)；它必須在編譯時(shí)進(jìn)行選擇。然而，如果在編譯時(shí)建立訪問(wèn)計(jì)劃，變量的值還是未知的，因而無(wú)法作為索引選擇的輸入項(xiàng)。如下面語(yǔ)句將進(jìn)行全表掃描：
select id from t where num=@num
可以改為強(qiáng)制查詢使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
7.應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行表達(dá)式操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：
SELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100
應(yīng)改為:
SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2
SELECT * FROM RECORD WHERESUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’
應(yīng)改為:
SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’
SELECT member_number, first_name, last_name FROMmembers
WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) >21
應(yīng)改為:
SELECT member_number, first_name, last_name FROMmembers
WHERE dateofbirth =” andcreatedate60000
在這條語(yǔ)句中,如salary字段是money型的,則優(yōu)化器很難對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化,因?yàn)?0000是個(gè)整型數(shù)。我們應(yīng)當(dāng)在編程時(shí)將整型轉(zhuǎn)化成為錢幣型,而不要等到運(yùn)行時(shí)轉(zhuǎn)化。
23、能用DISTINCT的就不用GROUP BY
SELECT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10 GROUP BYOrderID
可改為：
SELECT DISTINCT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10
24.能用UNION ALL就不要用UNION
UNION ALL不執(zhí)行SELECTDISTINCT函數(shù)，這樣就會(huì)減少很多不必要的資源
35.盡量不要用SELECT INTO語(yǔ)句。
SELECT INOT 語(yǔ)句會(huì)導(dǎo)致表鎖定，阻止其他用戶訪問(wèn)該表。
四、建立高效的索引
創(chuàng)建索引一般有以下兩個(gè)目的：維護(hù)被索引列的唯一性和提供快速訪問(wèn)表中數(shù)據(jù)的策略。
大型數(shù)據(jù)庫(kù)有兩種索引即簇索引和非簇索引，一個(gè)沒(méi)有簇索引的表是按堆結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，所有的數(shù)據(jù)均添加在表的尾部，而建立了簇索引的表，其數(shù)據(jù)在物理上會(huì)按照簇索引鍵的順序存儲(chǔ)，一個(gè)表只允許有一個(gè)簇索引，因此，根據(jù)B樹(shù)結(jié)構(gòu)，可以理解添加任何一種索引均能提高按索引列查詢的速度，但會(huì)降低插入、更新、刪除操作的性能，尤其是當(dāng)填充因子（FillFactor）較大時(shí)。所以對(duì)索引較多的表進(jìn)行頻繁的插入、更新、刪除操作，建表和索引時(shí)因設(shè)置較小的填充因子，以便在各數(shù)據(jù)頁(yè)中留下較多的自由空間，減少頁(yè)分割及重新組織的工作。
索引是從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取數(shù)據(jù)的更高效方式之一。95%的數(shù)據(jù)庫(kù)性能問(wèn)題都可以采用索引技術(shù)得到解決。作為一條規(guī)則，我通常對(duì)邏輯主鍵使用唯一的成組索引，對(duì)系統(tǒng)鍵（作為存儲(chǔ)過(guò)程）采用唯一的非成組索引，對(duì)任何外鍵列采用非成組索引。不過(guò)，索引就象是鹽，太多了菜就咸了。你得考慮數(shù)據(jù)庫(kù)的空間有多大，表如何進(jìn)行訪問(wèn)，還有這些訪問(wèn)是否主要用作讀寫。
實(shí)際上，您可以把索引理解為一種特殊的目錄。微軟的SQL SERVER提供了兩種索引：聚集索引（clusteredindex，也稱聚類索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclusteredindex，也稱非聚類索引、非簇集索引）。
聚集索引和非聚集索引的區(qū)別：
其實(shí)，我們的漢語(yǔ)字典的正文本身就是一個(gè)聚集索引。比如，我們要查“安”字，就會(huì)很自然地翻開(kāi)字典的前幾頁(yè)，因?yàn)椤鞍病钡钠匆羰恰癮n”，而按照拼音排序漢字的字典是以英文字母“a”開(kāi)頭并以“z”結(jié)尾的，那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”開(kāi)頭的部分仍然找不到這個(gè)字，那么就說(shuō)明您的字典中沒(méi)有這個(gè)字；同樣的，如果查“張”字，那您也會(huì)將您的字典翻到最后部分，因?yàn)椤皬垺钡钠匆羰恰皕hang”。也就是說(shuō)，字典的正文部分本身就是一個(gè)目錄，您不需要再去查其他目錄來(lái)找到您需要找的內(nèi)容。
我們把這種正文內(nèi)容本身就是一種按照一定規(guī)則排列的目錄稱為“聚集索引”。
數(shù)據(jù)庫(kù)中取id列數(shù)字字符串更大值,同時(shí)要求不能取中英文字符,怎么做
如果ID列格式為ID，其中“ID2023-”為固定格式祥判并，可以這樣寫
Select MAX(ID) )where ID like “ID2023-%”謹(jǐn)跡;
ID這種格式有的數(shù)據(jù)庫(kù)不支沖舉持，更好的辦法是取MAX(id)，再在程序中截取字符串。關(guān)于數(shù)據(jù)庫(kù)id較大怎么辦的介紹到此就結(jié)束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關(guān)注本站。
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本文標(biāo)題：如何應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)ID過(guò)大的問(wèn)題(數(shù)據(jù)庫(kù)id較大怎么辦)
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