医院数据库系统的性能分析及优化经验.pdf

2 1 0 2 0 2 4年1期2 0 2 4年第4 6卷第1期医院数据库系统的性能分析及优化经验庞怡真作者简介:庞怡真(1 9 9 4-),本科,数据库系统工程师,研究方向为医院信息系统建设、运维。(广东省第二中医院 广州5 1 0 0 9 5)摘 要 针对当前医院数据库系统面临的性能压力和优化难题,文中构建了医院数据库系统仿真环境,设计、测试了不同的查询场景,并对数据库的结构优化、索引优化、S Q L优化等进行了综合处理,评估了优化效果。研究结果表明,进行合理的表规范化设计、添加索引(尤其是针对条件列的索引)、重构S Q L语句等,可以显著提高查询响应速度,使不同查询场景的执行时间平均缩短5 0%。文中总结了医院数据库性能优化的有效策略,希望能为数据库管理员提供参考。关键词:医院数据库;性能;优化中图分类号 T P 3 9 2P e r f o r m a n c eA n a l y s i sa n dO p t i m i z a t i o nE x p e r i e n c eo fH o s p i t a lD a t a b a s eS y s t e m sP AN GY i z h e n(G u a n g d o n gS e c o n dT r a d i t i o n a lC h i n e s eM e d i c i n eH o s p i t a l,G u a n g z h o u5 1 0 0 9 5,C h i n a)A b s t r a c t A i m i n ga t t h ep e r f o r m a n c ep r e s s u r ea n do p t i m i z a t i o np r o b l e m s f a c e db y t h ec u r r e n th o s p i t a l d a t a b a s es y s t e m,t h i sp a p e rc o n s t r u c t sah o s p i t a l d a t a b a s es y s t e ms i m u l a t i o ne n v i r o n m e n t,d e s i g n sa n dt e s t sd i f f e r e n tq u e r ys c e n a r i o s,a n dc o m p r e h e n s i v e l yh a n d l e sd a t a b a s es t r u c t u r eo p t i m i z a t i o n,i n d e xo p t i m i z a t i o n,S Q Lo p t i m i z a t i o n,e t c.,a n de v a l u a t e st h eo p t i m i z a t i o ne f f e c t.T h er e s e a r c hr e s u l t ss h o wt h a tr e a s o n a b l et a b l en o r m a l i z a t i o nd e s i g n,a d d i n gi n d e x e s(e s p e c i a l l yf o rc o n d i t i o n a l c o l u m n s),a n d r e c o n s t r u c t i n gS Q Ls t a t e m e n t s c a ns i g n i f i c a n t l y i m p r o v e t h eq u e r y r e s p o n s e s p e e d,a n ds h o r t e nt h ee x e c u t i o nt i m eo fd i f f e r e n tq u e r ys c e n a r i o sb ya na v e r a g eo f5 0%.T h es t u d ys u mm a r i z e st h ee f f e c t i v es t r a t e g i e sf o rh o s p i t a l d a t a b a s ep e r f o r m a n c eo p t i m i z a t i o n,h o p i n gt op r o v i d eo p t i m i z a t i o nr e f e r e n c e f o rd a t a b a s ea d m i n i s t r a t o r s.K e y w o r d s H o s p i t a l d a t a b a s e,P e r f o r m a n c e,O p t i m i z a t i o n0 引言随着我国医药卫生体制改革的深入,加快推进分级诊疗和医疗联网建设,各级医院积极响应国家政策,大力开展医院信息化建设,患者的电子病历、医嘱管理、检查检验报告等大量医疗数据以数字化的形式存储到医院的数据库系统中,为提高患者就医的可及性和资源利用效率提供了重要支撑。但同时,存放在医院数据库中的海量异构医疗数据,也对系统的性能提出了更高的要求。一方面,日益增长的业务查询和更新频率产生了巨大的压力,数据库需要提供高效的读写响应能力。另一方面,各种医疗数据之间存在复杂的逻辑关系,这对复杂业务数据模型的准确映射造成了影响。1 医院数据库的系统架构医院数据库系统由电子病历、医嘱管理、药库管理、费用管理、患者管理、预约挂号、数据分析等多个功能模块组成,如图1所示。图1 数据库系统架构这些模块共享一个庞大的基础数据库,通过主键、外键等关联起来,有效减少了数据冗余,实现了医院所有数据的集中式统一管理,大大提高了数据的安全性和一致性。在具体业务流程中,患者在预约挂号时,系统会生成该患者的基本信息档案,医生通过电子病历详细记录患者病情、检查结果、开具医嘱并直接连接药库,以便处理用药申请。护士执行医嘱后,系统会即时更新患者的费用信息。医生开具2 0 2 4年1期2 1 1 的检查医嘱也会直接下达给体检科室,并直接在电子病历中反馈结果。随着各项医嘱的执行,药品库存数量也会自动更新。待患者结算时,系统会自动综合所有费用,生成详细的账单清单。另外,医院管理层还可以利用独立的多维数据分析模块,对医院每日产生的海量结构化、非结构化数据进行挖掘、分析,以便科学制定决策1。2 医院数据库系统面临的挑战2.1 海量医疗数据存储压力医院每天都会产生大量的结构化数据,如电子病历、门诊病历、住院病历、各类检查检验报告、医嘱、用药记录等。同时,还会产生大量医学图像、病理切片、超声视频、监护仪数据等非结构化数据。这些海量异构医疗数据对存储系统的容量、稳定性、安全性都有着极高的要求2。单台存储服务器的容量有限,需要构建大规模分布式存储集群来提供E B级存储能力,并建立稳定、安全的存储网络,提供足够的网络带宽。另外,不同安全级别的数据需要划分子集群进行隔离。存储计算功能需要支持弹性扩容,还需要部署冗余机制、故障转移机制等,确保系统具备高可用性。存储安全也需重点考虑,敏感数据需要加密、访问控制、审计等机制等的保护。因此,构建兼顾容量、性能、安全的大规模医疗数据存储系统,是医院数据库面临的重大难题。2.2 频繁的查询和更新需要医院数据库需要承受巨大的查询和更新压力,如挂号时需要查询就诊信息、医生开具医嘱需更新治疗方案、护士执行医嘱需实时更新系统、检查科室产生的报告需写入数据库等。每天面临数万单的读写请求是医院数据库的常态。频繁的增删改查对数据库的性能提出了极高的要求。复杂查询需要充分利用索引进行优化,避免全表扫描;大量简单的写操作需要高并发插入能力。在数据更新时,还需考虑事务的一致性,这需要具备良好的锁机制来管理并发业务。此外,数据库还需要自动优化S Q L执行计划,避免索引失效、查询计划退化等问题的出现。同时,数据库需能合理调度资源,防止长时间的锁等待。大量插入时,还需要有批量写入和缓冲的优化手段3。2.3 数据关系复杂医院数据库系统存放了大量相互关联的医疗数据实体,它们之间存在复杂的一对多、多对多逻辑关系,直接影响着数据库的性能。例如,一个病人可以有多条病历记录、一条用药记录可能对应多个药品项目,构成了一对多的关系。在对不同实体进行关联查询时,数据库需要链接多个表,进行大量的联合运算,这对数据库的性能提出了巨大挑战。另外,维护数据的一致性也非常困难,对多个表的数据进行更新,往往存在事务和并发访问的问题。为实现正确的业务数据映射,数据库设计必须充分实现规范化,但又需要权衡查询效率的下降。此外,不同数据库之间的集成同步也使得系统更加复杂。总体而言,面对复杂的业务数据模型,数据库系统面临着在保证映射关系准确的前提下,通过优化查询计划、使用索引等手段来提升查询性能的难题。3 数据库性能优化策略3.1 数据库结构优化数据库结构优化需要从表结构设计和存储结构两个层面进行。一方面,需合理设计表结构,表结构设计需要遵循规范化理论,将业务数据合理分割到各个实体表中,消除数据冗余,避免数据不一致、插入性能下降的问题。规范化程度可以用冗余度来量化,冗余度越低说明规范化程度越高。同时,需要权衡冗余控制并查询性能之间的关系,这是因为过度规范化会导致查询效率降低。对于高热点访问的数据,可以采用垂直拆分将其独立成表,防止单表过大。对于大数据量的表,可以采用水平拆分技术,通过分库分表将数据均匀分布在多台服务器上。另一方面,需对存储结构进行优化,可以将访问频率不同的表放在不同的磁盘设备上,采用磁盘带区技术,独立分配热点索引,有效提升I/O性能。另外,还可以对冷数据进行归档、压缩等处理,减少冷数据对存储和查询的影响。数据库每秒请求数量如图2所示。图2 数据库每秒请求数量3.2 S Q L语句优化S Q L语句执行效率的高低取决于多种因素。相同功能可以用不同的S Q L语句实现,但执行效率可能存在较大的差异。因此,对S Q L语句进行优化,可以显著提升数据库系统的整体性能4。S Q L语句的执行过程可以分为语法分析、执行计划确定和数据检索3个阶段,其S Q L语句执行情况如图3所示。图3 S Q L语句执行情况移动信息2 1 2 2 0 2 4年1期在大型或复杂数据库环境下,S Q L执行效率的差异更加明显。经过分析总结,不合理的索引设计会导致全表扫描、连 接 条 件 不 足 会 出 现 笛 卡 尔 积 导 致 结 果 集 扩 大、WHE R E子句使用不可被优化的语法函数会导致索引失效、不恰当的S Q L操作会造成执行计划未优化等,都是导致S Q L执行效率较低的主要原因。在进行优化后,其运行速度有了明显的提升。3.2.1 L I K E通配符在使用L I K E通配符时,需合理利用索引。具体而言,如果通配符仅放在模式字符串后,那么可保留索引效果,如条件“名字L I K E 张%”。但如果仅在前使用通配符,如“名字L I K E%张”,将导致索引失效,执行全表扫描,效率极低。对于包含前后通配符的模式,执行成本与数据总规模呈正相关关系。因此,L I K E查询需审慎使用通配符,采用可保持索引效果的写法。3.2.2 限制返回限制返回结果集大小可以减少不必要的数据处理。在S Q L查询中加入T O P,L I M I T等语法,可以限制输出信息的行数上限,避免查询大表后输出全部数据集,浪费服务器资源和网络带宽,从而提高查询响应速度。3.2.3 UN I ON操作符UN I ON运算会对组合的结果集进行去重排序,而U-N I ONA L L仅简单将两个结果集合并,不做额外处理。在实际业务场景中,不同来源的结果集不太可能出现重复数据,因此大多数情况下使用UN I ONA L L更为高效,其可避免UN I ON的额外消耗。例如,对临时表和历史表进行组合查询,就可以直接采用UN I ON A L L,既保证查询的正确性,又可提高查询性能。只有在需要消除重复数据时,才需要优先考虑UN I ON。3.2.4 B E TWE E N与I NB E TWE E N在某些情况下,可以比I N更快地根据索引找到范围中的行。例如:S E L E C T*F R OM Y F_K CMX WHE R EY P XH B E-TWE E N1 2AN D1 3通常情况下,在G R OU PB Y和HAV I N G子句之前使用WHE R E子句,可以选择所有合适的行,以避免后两个子句重复 过 滤 工 作。查 询 的 最 佳 执 行 顺 序 通 常 是:先 用WHE R E子句选择所有合适的行,然后通过G r o u pB y对行进行分组和统计,最后利用HAV I N G子句过滤分组。这样可以减少G r o u pB y和H a v i n g的开销,提高查询速度。而如果对大批数据行进行分组和H a v i n g,则非常消耗资源。如果G r o u pB y的目的仅仅是分组而不包括计算,则使用D i s t i n c t的速度将会更快。3.2.5 避免相关子查询如果一个查询的列同时出现在主查询和嵌套的w h e r e子查询中,那么当主查询中的该列值变更时,子查询可能需要重新执行一次,降低了查询效率。嵌套层次越深,查询效率损失越严重。因此,应尽可能避免使用子查询语句的嵌套结构。如果子查询不可避免,应在子查询的w h e r e条件中过滤掉尽可能多的不相关数据行,以减少子查询执行的次数,提高查询效率。3.3 存储优化优化数据库存储结构设计是提高数据库性能的重要手段之一。例如,在数据库表的设计之上选择合适的数据类型,如根据值范围使用较小的整数类型,减少存储需求;避免使用字符串类型存储时间数据。将经常关联查询的表存储在同一个表空间或磁盘上,可减少磁盘I/O。对大表进行拆分或归档不活跃数据,减小单表体积;采用表分区,按范围或哈希划分分区,使查询和维护聚焦在分区内。适当聚集数据可以提高存储利用率。通过备份机制,可提高读性能。可采用主从架构,主库负责写,从库负责读,实现读写分离。针对数据仓库类数据,可以考虑直接使用只读副本数据库。根据业务和硬件特点选择合适的磁盘块大小;对于频繁更新数据的表,可启用延迟写入;使用数据压缩技术,可有效减少存储空间。3.4 索引优化索引的设计和使用是优化数据库性能的关键。优化索引需要考量多方面因素,既要提高查询性能,也要控制维护成本。3.4.1 选择合适的索引列作为索引列的字段应该是查询条件和连接条件经常涉及的列,且其值分布具有较高的区分度,即不同值的比例较高。区分度越高,索引效果越好。相反,若某一列的值完全相同,则不应该对其创建索引。通常情况下,可将表中不同值较多、频繁作为查询条件的列作为索引列。3.4.2 选择适合的索引类型可以根据具体查询模式和需求选择普通索引、组合索引、聚集索引等。普通索引仅覆盖一个列;组合索引可跨多个列,支持对多列的组合查询;聚集索引将索引和数据存储在一起,在查找大批量数据时效率较高。若查询可通过访问索引获 取 需 要 的 数 据,则 可 使 用 覆 盖 索 引,避 免 查 表操作。3.4.3 权衡索引维护成本索引需要在表数据变更时同步维护,索引过多会降低更新速度。因此索引数量不宜太多,只需在重要的查询条件列创建索引,同时避免重复和冗余索引。3.4.4 定期进行索引维护如监控索引的使用效果包括识别低效索引、重建索引、整理碎片、更新统计信息等,并可辅以表结构设计、S Q L调优、数据库参数调整等手段进行综合优化。(下转第2 1 6页)移动信息2 1 6 2 0 2 4年1期特殊工况进行了建模,并基于该工况下的通信设备运行需要,将问题拆解为任务卸载与资源分配问题,然后以深度学习机制为基础,构建D R-L S TM算法,以建立基于移动边缘计算的资源分配策略。从实际测试结果来看,该策略在标准化计算速率这项关键指标上具有优势,可初步推断基于移动边缘计算的资源分配策略也具有潜在的应用价值。参考文献1李年新.基于 移动 边缘 计 算的 缓存 策略 与 资源 分配 研究D.济南:山东师范大学,2 0 2 3.2郑景舜,贾小林.基于双重拍卖的移动边缘计算任务卸载和资源分配策略J.计算机系统应用,2 0 2 3,3 2(5):4 5-5 6.3王路鑫.移动边缘计算低时延场景下计算卸载与资源分配策略研究D.杭州:杭州电子科技大学,2 0 2 2.4杨天,杨军.移动边缘计算中的卸载决策与资源分配策略J.计算机工程,2 0 2 1,4 7(2):1 9-2 5.5吴名位.基于多种智能算法的移动边缘计算资源分配策略研究D.扬州:扬州大学,2 0 2 1.(上接第2 1 2页)因此,需合理评估索引的效果和成本,选择适合的数据类型和索引类型,并定期维护,配合使用其他优化手段,才能真正发挥索引的优化作用,全面提升数据库性能。4 性能优化效果验证4.1 仿真环境为验证数据库性能优化效果,本文构建了一个简化的医院数据库系统仿真环境,使用M y S Q L数据库根据典型业务设计了p a t i e n t,m e d i c a l_r e c o r d s,p r e s c r i p t i o n,m e d i c i n e等4张表,并插入了模拟数据。针对一些包含连接查询、范围查询、排序等的典型S Q L语句,在默认环境下执行它们,记录响应时间作为优化前的基准。按照优化策略对表结构设计进行优化,增加一定数据冗余,减少连接查询开销,并加上一些针对条件列的索引。同时,针对S Q L语句进行重构优化,减少嵌套查询,避免全表扫描等。在进行了表结构优化和S Q L重构后,重新执行相同语句,记录执行所需时间。最后,比较优化前后的执行时间,统计其提升比例。4.2 优化效果统计为直观对比优化前后数据库性能提升情况,本文统计并汇总了优化在不同查询场景下的优化效果,如图4所示。图4 优化效果对比图经过对数据库模型的规范设计、引入合理索引、S Q L语句结构优化等,不同的查询场景执行时间显著缩短,平均提升在5 0%以上,最高改善了8 0%。这充分证明了本文提出的各项数据库性能优化策略的有效性。对数据库结构的规范化可以减少冗余,提高存储效率。适当冗余一定列可以减少连接查询的开销。引入索引,特别是对于条件列可以避免全表扫描,大幅缩短查询时间。基于典型查询模式对S Q L语句结构进行重构优化,也可显著提升执行效率。5 结语面对医疗数据的爆炸式增长,医院数据库系统由于承载的海量数据存储压力和频繁操作需求,日益显示出其性能瓶颈。同时,复杂的业务数据关系也给数据库优化带来了挑战。为保证数据库的高效、稳定运行,数据库管理员需要强化系统思维,采取有效措施进行存储、查询、关系映射等的综合优化。此外,还需关注不断变化的业务需求,与相关系统协同调整。只有持续优化,才能使医院数据库系统适应数据量和业务复杂度不断提升的发展需求,保证医院信息系统稳定、高效地运行。参考文献1陈素芳.数据库应用系统的性能与优化分析J.集成电路应用,2 0 2 3,4 0(6):1 2 0-1 2 1.2刘棒棒,张柯.S Q LS e r v e r数据库的性能优化分析J.数字技术与应用,2 0 2 3,4 1(5):7 3-7 5.3陈光海.医院计算机网络系统和数据库的安全保护措施分析J.计算机应用文摘,2 0 2 3,3 9(8):8 3-8 5.4梁水德.医院数据库系统性能优化对策分析J.中国新通信,2 0 2 0,2 2(3):6 2.移动信息