易飞程序执行效率优化(操作篇).ppt

前言,有许多的客户已经使用我们的产品好几年,随着数据量的逐步增大，易飞执行效率问题慢慢浮现，程序执行速度越来越慢，甚至出现白屏、死机等。这种问题最常体现在我们关键的批次和报表上面。比如存货系统中的月结程序，进耗存统计表等。生产模块中的批次需求计划、物料需求计划等。,在进行问题排查前有两点需要注意：大型的报表、批次，应该放到服务器上进行处理，而不应该在客户端直接处理由于此类程序运算的数据量大，需要耗用的资源比较多，一般的客户端的配置很难达到其要求，所以杀牛焉用鸡刀，要用牛刀。对于执行时间较长的程序，其处理的时间应该安排在服务器工作负荷较低的时候（比如凌晨、周末等）对于特殊的程序要在特殊的时段来处理。如果在服务器的负荷高峰期进行这类大型程序的运行，则会造成资源阻塞，不仅自身执行出现问题，其他的程序也会出现变慢甚至卡住的情况。,服务人员篇,在此处说明的异常是指：易飞关键程序执行速度过慢而造成程序异常中止，常见异常现象如下：批次、报表执行已经执行有一段时间但后续无反应有诸如”LockTimeOut”或者“SQLServer连接超时”等信息提示当然，如果是数据本身造成的异常-比如SQL追踪档提示ROLLBACK，然后放到事件查询器里面执行也提示错误等，则需要服务人员进行数据以及流程排查，不在此讨论。,步骤一：检查程序是否为最新，到PATCH区上与时俱进下，没准你所遇到的问题，我们其他客户早已经遇到并做过对应优化了。不知道怎么更新？请查看肖方成同学做的易飞正确打补丁方式。,步骤二：检查易飞的环境配置1.如果是易飞60或者60以下版本，首先检查BDE的设置，调整SQL最大等待时间:,可以视情况调整，比如300030000300000,与TIMEOUT属性一致：可以视情况调整，比如300030000300000,可以视情况调整，比如300030000300000,此类错误提示：中文提示：“没有足够的内存执行该操作”英文提示：“Insufficientmemorytocompleteoperation”,如果仍然不行，试着尝试下面的措施：（如果主SQL查询结果非常大时，比如有上百万笔数据，可能错误为：TemporaryTableResourceLimit,步骤二：检查程序以及环境是否更新2.如果易飞版本为70，则从PATCH目录下更新dsado_d5.bpl文件，然后刷新到系统盘的SYSTEM32目录下。,步骤三：检查客户是否有自建触发器如果发现客户有自建触发器，处理措施请参考文档“客户自建触发器相关事项”,如果以上措施仍然不能解决问题，就需要保存好案发现场，提供有价值的信息给后方的研发部门。需要提供的信息如下：程序执行的LOG档（批次、建档审核段）。客户数据库（此点视客户数据保密性情况而定）使用事件探查器，来追踪SQL的执行情况，并将追踪文件发给后方支持部门此处需要注意的是，追踪特定数据列才会有参考价值，因此我们提供了相应的追踪模板，只需要追踪的时候使用该模板即可（别忘了调整该模板的限定条件-HostName为当前客户端的HostName)至于如何使用事件探查器并设定相应模板，请参考文档SQLServerProfiler.ppt。,开发人员篇,首先需要了解的是程序优化是一个不断验证、渐进的过程，客户的应用场景比较复杂，很多时候需要逐步确认问题发生的特殊时机和环境，逐步筛选出较好的方案来执行。优化顺序按照其效果和重要性排序大体如下：-业务逻辑的设计优化-数据库环境优化-程序撰写层次优化-SQL语句本身的优化下面的篇幅就上面所说的四点分别进行说明。,一.业务逻辑的优化,我们优化的程序往往比较复杂，因此在优化前需要了解到设计该程序的目的以及使用场景。因为许多规格在开立过程中，由于图省事，许多段落都是从别的地方复制过来，或者逻辑本身比较庞大、前后多人开立等原因，造成业务逻辑的偏差和大量冗余。如果能做到对该程序的大体逻辑和应用场景胸有成竹，则能看出并可简化掉许多的不必要逻辑（许多的批次、报表、建档都有此现象）,二.数据库环境的优化,数据库优化目前主要使用在建立合适的索引方面和索引维护方面。此点对于大型报表和批次有比较好的效果。一般对程序运行的主SQL或者运行量较大的SQL进行分析。在其查询条件上进行适当的索引。索引的原理讲解篇请参照杨大鹏的SQL优化培训。索引的操作应用篇请参照黄长圣的索引介绍。,二.数据库环境的优化,一个客户实例如下：使用易飞已经几年，平时数据量很大。现在执行月结速度越来越慢。最近运行十几小时后异常中止。分析如下：该客户品号就有十万多笔（大家试着用品号数*仓库数*日期数来估算下数据量）。由于做月结，所以其前端选项条件只有库存年月。主要的表如下：-INVLA交易明细信息(KEY：来源单别、单号、序号、出入别）-INVLB品号每月统计单头（KEY:品号、库存年月）-INVLC品号每月统计单身（KEY:品号、库存年月、仓库）-INVLE品号每月统计子单身（KEY:品号、库存年月、仓库、库位、批号）在2-003里面没有看到针对库存年月的索引。因此在INVLB/INVLC/INVLE上对库存年月建立了聚集索引，在INVLA上对交易日期建立了聚集索引。按照此方法执行后，执行效率有较多的提升。（该客户具体SQL方面也做了优化，后续进行说明）如果客户表的数据量特别大，在企业管理器里面进行索引操作速度会比较慢，可以用SQL命令的方式来执行,三.程序撰写层次优化,尘世间最悲痛的事情莫过于明明一个SQL其实执行一次就OK，你却将它放到了一个多层循环的最内层来跑。大家在上数据结构的时候就计算过类似的东西（一个多层循环假定为4层好了，每层执行1000次，那么其最终执行次数为为万亿次）。所以该项原则其实很简单：对于某段SQL(可别忘了COUNTER也是SQL哈），在不影响到业务逻辑情况下，能转到循环外层就转。,四.SQL语句本身的优化,撰写SQL语句的原则有三条：只选出满足需求的最少数据，增一点则多，减一点则错。如果SQL有多部分组成，每部分的原则请参考第一条。请参考前两条。,四.SQL语句本身的优化,原理性东西大家可以多看看SQL的相关文档，这里主要说一些小的方法和注意事项。能对所有的SQL进行优化是最好，但成本很高。我们就SQL的重要性和执行频率、目前耗时等因素来量化分析。（此处需要服务或者客户提供的SQL追踪档）。SQL追踪档中的重要列说明如下：-CPU事件所用的CPU时间总计（以毫秒为单位）-Duration事件所花费的时间总计（以毫秒为单位）-Reads服务器代表事件执行的逻辑磁盘读取数-Writes服务器代表事件执行的物理磁盘写入数-HostName客户正在运行的计算机名（进行当前用户的数据筛选就靠它了）,四.SQL语句本身的优化,下面介绍下技术组杨大鹏一个分析SQL的简便方法-将得到SQL追踪文件导入到事件探查器。-选择“文件”，指向“另存为”菜单，然后单击“跟踪表”选项。-然后将数据导入到新建立的一个表，比如TEST中，以便于下面用专门的SQL分析语句进行分析。然后执行下面SQL语句：selectTOP10convert(varchar(100),TextData)SQL,sum(CPU)CPU,sum(Duration)Duration,sum(Reads)Reads,sum(Writes)Writes,count(*)countsum,sum(Duration)/count(*)AvgDurationfromTESTwhereHostName=ERP0选择需要进行分析的用户数据groupbyconvert(varchar(100),TextData)HAVING(sum(Duration)=100orderbysum(Duration)DESC,convert(varchar(100),TextData)-从上面的SQL语句我们可以得到某个SQL语句的平均CPU时间、总计执行耗时、总计读写、以及平均执行次数，然后按照总耗时大小得到前十名。然后重点对这些SQL语句进行调优。,四.SQL语句本身的优化,一些注意事项尽可能的不要用select*,特别是在选出来的栏位非常多的时候。如果该SQL的目的在于判断有效性，请首先了解到是否该数据集是不是只返回一笔，如果不能确定，请用TOP1（包括建档的检核）(我前两年遇到一程序，在展单身的时候，要判断某个栏位是否存在，结果该老兄写了一检核，关联了好几个表，并且还有重复关联的情况，遇到一客户数据狂多，没有用TOP1，直接返回上百万笔，直接死机。）在组SQL条件的时候，尽量不要在SQL条件上建索引的栏位上使用函数。举例如下（如果LA004建有索引）：WHERESUBSTRING(LA004,1,6)=FBegin-效果差WHERELA004LIKEFBegin%-效果好但如果是LA004LIKE%FBegin，则同样没有效果。在WHERE条件里面将建有索引栏位的条件放在最前面（比如TA008建有索引，且也有它作为条件，则应该将它放到最前面。不要用TD003+TD004=TH001+TH002之类作为连接条件或者WHERE条件，而应该用TD003=TH001ANDTD004=TH002。DISTINCT/UNION/ORDER能不用就不要用。,四.SQL语句本身的优化,把限制条件放在分组前而不是分组后。低效:SelectJOB,AVG(SAL)FROMEMPGROUPJOBHAVINGJOB=PRESIDENTorJOB=MANAGER高效:SelectJOB,AVG(SAL)FROMEMPWhereJOB=PRESIDENTorJOB=MANAGERGROUPJOB,四.SQL语句本身的优化,总是使用索引的第一个列如果索引是建立在多个列上,只有在它的第一个列(leadingcolumn)被where子句引用时,优化器才会选择使用该索引.这也是一条简单而重要的规则，当仅引用索引的第二个列时,优化器使用了全表扫描而忽略了索引（比如建立一个组合索引,TB003+TB004+TB005,如果是TB003作为条件被使用，则该索引起效，如果不是,比如用TB004作为条件，则该索引失效。）IN适合于外表大而内表小的情况；EXISTS适合于外表小而内表大的情况在IN后面值的列表中，将出现最频繁的值放在最前面，出现得最少的放在最后面，减少判断的次数一次更新多条记录比分多次更新每次一条快,就是说批处理好常见于我们的复杂批次或者报表、把大部分的数据都放到主SQL中一次性取出，而不是下很多SQL来分别取出-但主SQL太复杂也有维护困难的隐患。比如：Select.from.WhereWhilenotEOFBeginInsertvalues.NextEnd可以改成下面的写法：INSERTINTOFROM的格式来进行整批插入,四.SQL语句本身的优化,=4比3好，前者可以快速定位。用OR的字句如果太慢时，可以考虑分解成多个查询，并且通过UNION连接多个查询。最好不要用NOTIN,考虑用NOTEXISTS,或者采用连接，然后加上外表的某个不可空白栏位的条件来筛选（比如TA003ISNULL)。如果某个COUNTER对这家客户没有用，就改到本地执行好了。（发现我们的COUNTER有滥用的情况）（比如单位换算之类的COUNTER）如果SQL比较复杂，有嵌套SQL的情况，请不要忘记给内部SQL加条件，缩小内部SQL的返回数据量。（这个类似于循环层的概念）,四.SQL语句本身的优化,进行UNION时，应尽量在各段SELECT中写入条件而不是在UNION动作做好了再做过滤。如果UNION的段落太多，可以考虑使用临时表。在使用临时表的时候，可以直接使用SELECT.into#tempfrom.的语句，直接用select语句创建临时表这样做的好处在于：这样创建出来的临时表的表结构实时与数据库中对应表字段的类型一致，同时也可以同时将select出来的数据直接插入到刚创建的临时表中，效率更高。但是这样做不会帮你把来源表的索引一并复制过来，需要手工建立，切记。临时表的命名也很重要，为了防止名字冲突，一般命名原则是使用者+时分秒。临时表也别忘记了索引,四.SQL语句本身的优化,在对几个较大的数据集进行UNION时，应尽量在各段SELECT中写入条件而不是在UNION动作做好了再做过滤。ORDERBY按聚集索引列排序效率最高（排序的效率也很重要)判断满足条件的记录是否存在，最好不要用SELECTCOUNT(*),可以考虑用SELECTTOP1实际的例子:PURI13在SetButtomState函数里面用COUNT(*)来判断存在性，结果没想到客户数据太多，超出INT类型的范围了而提示数据溢出。为了减少客户等待的焦虑心情，可以考虑使用处理进度条，否则没有任何进展，客户会以为程序执行死掉。大家可以想下我们等电梯的时候，电梯的楼层指示灯。,谢谢观看！,在此感谢对本文内容提供建议，贡献心得的同事（排名按姓名的字母顺序，哈哈）程杰陈省黄长圣江博李小刚肖方成杨大鹏,