⑴ 資料庫的優化以及如何提高資料庫性能
1） 硬體調整性能
最有可能影響性能的是磁碟和網路吞吐量,解決辦法擴大虛擬內存，並保證有足夠可以擴充的空間；把資料庫伺服器上的不必要服務關閉掉；把資料庫伺服器和主域伺服器分開；把sql資料庫伺服器的吞吐量調為最大；在具有一個以上處理器的機器上運行SQL。
2）調整資料庫
若對該表的查詢頻率比較高，則建立索引；建立索引時，想盡對該表的所有查詢搜索操作， 按照where選擇條件建立索引，盡量為整型鍵建立為有且只有一個簇集索引，數據在物理上按順序在數據頁上，縮短查找范圍，為在查詢經常使用的全部列建立非簇集索引，能最大地覆蓋查詢；但是索引不可太多，執行UPDATE DELETE INSERT語句需要用於維護這些索引的開銷量急劇增加；避免在索引中有太多的索引鍵；避免使用大型數據類型的列為索引；保證每個索引鍵值有少數行。
3）使用存儲過程
應用程序的實現過程中，能夠採用存儲過程實現的對資料庫的操作盡量通過存儲過程來實現，因為存儲過程是存放在資料庫伺服器上的一次性被設計、編碼、測試，並被再次使用，需要執行該任務的應用可以簡單地執行存儲過程，並且只返回結果集或者數值，這樣不僅可以使程序模塊化，同時提高響應速度，減少網路流量，並且通過輸入參數接受輸入，使得在應用中完成邏輯的一致性實現。
4）應用程序結構和演算法
建立查詢條件索引僅僅是提高速度的前提條件，響應速度的提高還依賴於對索引的使用。因為人們在使用SQL時往往會陷入一個誤區，即太關注於所得的結果是否正確，特別是對數據量不是特別大的資料庫操作時，是否建立索引和使用索引的好壞對程序的響應速度並不大，因此程序員在書寫程序時就忽略了不同的實現方法之間可能存在的性能差異，這種性能差異在數據量特別大時或者大型的或是復雜的資料庫環境中（如聯機事務處理OLTP或決策支持系統DSS）中表現得尤為明顯。在工作實踐中發現，不良的SQL往往來自於不恰當的索引設計、不充份的連接條件和不可優化的where子句。在對它們進行適當的優化後，其運行速度有了明顯地提高！
望採納喲~
⑵ 怎樣設計高性能的資料庫
考察現有環境
在設計一個新資料庫時，你不但應該仔細研究業務需求而且還要考察現有的系統。大多數資料庫項目都不是從頭開始建立的；通常，機構內總會存在用來滿足特定需求的現有系統（可能沒有實現自動計算）。顯然，現有系統並不完美，否則你就不必再建立新系統了。但是對舊系統的研究可以讓你發現一些可能會忽略的細微問題。一般來說，考察現有系統對你絕對有好處。
定義標準的對象命名規范
一定要定義資料庫對象的命名規范。對資料庫表來說，從項目一開始就要確定表名是採用復數還是單數形式。此外還要給表的別名定義簡單規則（比方說，如果表名是一個單詞，別名就取單詞的前 4 個字母；如果表名是兩個單詞，就各取兩個單詞的前兩個字母組成 4 個字母長的別名；如果表的名字由 3 個單片語成，你不妨從頭兩個單詞中各取一個然後從最後一個單詞中再取出兩個字母，結果還是組成 4 字母長的別名，其餘依次類推）對工作用表來說，表名可以加上前綴 WORK_ 後面附上採用該表的應用程序的名字。表內的列[欄位]要針對鍵採用一整套設計規則。比如，如果鍵是數字類型，你可以用 _N 作為後綴；如果是字元類型則可以採用 _C 後綴。對列[欄位]名應該採用標準的前綴和後綴。再如，假如你的表裡有好多「money」欄位，你不妨給每個列[欄位]增加一個 _M 後綴。還有，日期列[欄位]最好以 D_ 作為名字打頭。
檢查表名、報表名和查詢名之間的命名規范。你可能會很快就被這些不同的資料庫要素的名稱搞糊塗了。假如你堅持統一地命名這些資料庫的不同組成部分，至少你應該在這些對象名字的開頭用 Table、Query 或者 Report 等前綴加以區別。
如果採用了 Microsoft Access，你可以用 qry、rpt、tbl 和 mod 等符號來標識對象（比如 tbl_Employees）。我在和 SQL Server 打交道的時候還用過 tbl 來索引表，但我用 sp_company （現在用 sp_feft_）標識存儲過程，因為在有的時候如果我發現了更好的處理辦法往往會保存好幾個拷貝。我在實現 SQL Server 2000 時用 udf_ （或者類似的標記）標識我編寫的函數。
工欲善其事, 必先利其器
採用理想的資料庫設計工具，比如：SyBase 公司的 PowerDesign，她支持 PB、VB、Delphe 等語言，通過 ODBC 可以連接市面上流行的 30 多個資料庫，包括 dBase、FoxPro、VFP、SQL Server 等，今後有機會我將著重介紹 PowerDesign 的使用。
獲取數據模式資源手冊
正在尋求示例模式的人可以閱讀《數據模式資源手冊》一書，該書由 Len Silverston、W. H. Inmon 和 Kent Graziano 編寫，是一本值得擁有的最佳數據建模圖書。該書包括的章節涵蓋多種數據領域，比如人員、機構和工作效能等。其他的你還可以參考相關書籍。
暢想未來，但不可忘了過去的教訓
我發現詢問用戶如何看待未來需求變化非常有用。這樣做可以達到兩個目的：首先，你可以清楚地了解應用設計在哪個地方應該更具靈活性以及如何避免性能瓶頸；其次，你知道發生事先沒有確定的需求變更時用戶將和你一樣感到吃驚。
一定要記住過去的經驗教訓！我們開發人員還應該通過分享自己的體會和經驗互相幫助。即使用戶認為他們再也不需要什麼支持了，我們也應該對他們進行這方面的教育，我們都曾經面臨過這樣的時刻「當初要是這么做了該多好..」。
在物理實踐之前進行邏輯設計
在深入物理設計之前要先進行邏輯設計。隨著大量的 CASE 工具不斷涌現出來，你的設計也可以達到相當高的邏輯水準，你通常可以從整體上更好地了解資料庫設計所需要的方方面面。
了解你的業務
在你百分百地確定系統從客戶角度滿足其需求之前不要在你的 ER（實體關系）模式中加入哪怕一個數據表（怎麼，你還沒有模式？那請你參看技巧 9）。了解你的企業業務可以在以後的開發階段節約大量的時間。一旦你明確了業務需求，你就可以自己做出許多決策了。
一旦你認為你已經明確了業務內容，你最好同客戶進行一次系統的交流。採用客戶的術語並且向他們解釋你所想到的和你所聽到的。同時還應該用可能、將會和必須等詞彙表達出系統的關系基數。這樣你就可以讓你的客戶糾正你自己的理解然後做好下一步的 ER 設計。
創建數據字典和 ER 圖表
一定要花點時間創建 ER 圖表和數據字典。其中至少應該包含每個欄位的數據類型和在每個表內的主外鍵。創建 ER 圖表和數據字典確實有點費時但對其他開發人員要了解整個設計卻是完全必要的。越早創建越能有助於避免今後面臨的可能混亂，從而可以讓任何了解資料庫的人都明確如何從資料庫中獲得數據。
有一份諸如 ER 圖表等最新文檔其重要性如何強調都不過分，這對表明表之間關系很有用，而數據字典則說明了每個欄位的用途以及任何可能存在的別名。對 SQL 表達式的文檔化來說這是完全必要的。
創建模式
一張圖表勝過千言萬語：開發人員不僅要閱讀和實現它，而且還要用它來幫助自己和用戶對話。模式有助於提高協作效能，這樣在先期的資料庫設計中幾乎不可能出現大的問題。模式不必弄的很復雜；甚至可以簡單到手寫在一張紙上就可以了。只是要保證其上的邏輯關系今後能產生效益。
從輸入輸出下手
在定義資料庫表和欄位需求（輸入）時，首先應檢查現有的或者已經設計出的報表、查詢和視圖（輸出）以決定為了支持這些輸出哪些是必要的表和欄位。舉個簡單的例子：假如客戶需要一個報表按照郵政編碼排序、分段和求和，你要保證其中包括了單獨的郵政編碼欄位而不要把郵政編碼糅進地址欄位里。
報表技巧
要了解用戶通常是如何報告數據的：批處理還是在線提交報表？時間間隔是每天、每周、每月、每個季度還是每年？如果需要的話還可以考慮創建總結表。系統生成的主鍵在報表中很難管理。用戶在具有系統生成主鍵的表內用副鍵進行檢索往往會返回許多重復數據。這樣的檢索性能比較低而且容易引起混亂。
理解客戶需求
看起來這應該是顯而易見的事，但需求就是來自客戶（這里要從內部和外部客戶的角度考慮）。不要依賴用戶寫下來的需求，真正的需求在客戶的腦袋裡。你要讓客戶解釋其需求，而且隨著開發的繼續，還要經常詢問客戶保證其需求仍然在開發的目的之中。一個不變的真理是：「只有我看見了我才知道我想要的是什麼」必然會導致大量的返工，因為資料庫沒有達到客戶從來沒有寫下來的需求標准。而更糟的是你對他們需求的解釋只屬於你自己，而且可能是完全錯誤的。
其餘四部分待續...
⑶ 資料庫性能優化主要包括哪些方面
資料庫性能優化主要包括以下幾個方面：
1、sql語句的執行計劃是否正常；
2、減少應用和資料庫的交互次數、同一個sql語句的執行次數；
3、資料庫實體的碎片的整理；
4、減少表之間的關聯，特別對於批量數據處理，盡量單表查詢數據，統一在內存中進行邏輯處理，減少資料庫壓力；
5、對訪問頻繁的數據，充分利用資料庫cache和應用的緩存；
6、數據量比較大的，在設計過程中，為了減少其他表的關聯，增加一些冗餘欄位，提高查詢性能。
在應用系統開發初期，由於開發資料庫數據比較少，對於查詢SQL語句，復雜視圖的的編寫等體會不出SQL語句各種寫法的性能優劣，但是如果將應用系統提交實際應用後，隨著資料庫中數據的增加，系統的響應速度就成為目前系統需要解決的最主要的問題之一。
系統優化中一個很重要的方面就是SQL語句的優化。對於海量數據，劣質SQL語句和優質SQL語句之間的速度差別可以達到上百倍，可見對於一個系統不是簡單地能實現其功能就可，而是要寫出高質量的SQL語句，提高系統的可用性。
⑷ 如何進行資料庫性能分析
使用RichAPM可以直接針對不同類型的資料庫性能進行分析，包括MySQL、Oracle、SQL Server三類關系型資料庫及Memcache、redis兩類非關系型資料庫。
⑸ 衡量資料庫性能的重要指標
具體來說，本文包括以下內容:
事務
查詢性能
用戶和查詢沖突
容量
配置
NoSQL 資料庫
- 圖1-基於基線評估當前事務響應時間
事務
事務可以觀察真實用戶的行為：能夠在應用交互時捕獲實時性能。眾所周知，測量事務的性能包括獲取整個事務的響應時間和組成事務的各個部分的響應時間。通常我們可以用這些響應時間與滿足事務需求的基線對比，來確定當前事務是否處於正常狀態。
如果你只想衡量應用的某個方面，那麼可以評估事務的行為。所以，盡管容器指標能夠提供更豐富的信息，並且幫助你決定何時對當前環境進行自動測量，但你的事務就足以確定應用性能。無需向應用程序伺服器獲取 CPU 的使用情況，你更應該關心用戶是否完成了事務，以及該事務是否得到了優化。
補充一個小知識點，事務是由入口點決定的，通過該入口點可以啟動事務與應用進行交互。
一旦定義了事務，會在整個應用生態系統中對其性能進行測量，並將每個事務與基線進行比對。例如，我們可能會決定當事務的響應時間與基線相比，一旦慢於平均響應時間的兩個標准差是否就應該判定為異常，如圖1所示。
用於評估事務的基線與正在進行的事務活動在時間上是一致的，但事務會由每個事務執行來完善。例如，當你選定一個基線，在當前事務結束之後，將事務與平均響應時間按每天的小時數和每周的天數進行對比，所有在那段時間內執行的事務都將會被納入下周的基線中。通過這種機制，應用程序可以隨時間而變化，而無需每次都重建原始基線；你可以將其看作是一個隨時間移動的窗口。
總之，事務最能反映用戶體驗的測量方法，所以也是衡量性能狀況最重要的指標。
查詢性能
最容易檢測到查詢性能是否正常的指標就是查詢本身。由查詢引起的問題可能會導致時間太長而無法識別所需數據或返回數據。所以不妨在查詢中排查以下問題。
1. 選擇過多冗餘數據
編寫查詢語句來返回適當的數據是遠遠不夠的，很可能你的查詢語句會返回太多列，從而導致選擇行和檢索數據變得異常緩慢。所以，最好是列出所需的列，而不是直接用 SELECT*。當需要在特定欄位中查詢時，該計劃可能會確定一個覆蓋索引從而加快結果返回。覆蓋索引通常會包含查詢中使用的所有欄位。這意味著資料庫可以僅從索引中產生結果，而不需要通過底層表來構建。
另外，列出結果中所需的列不僅可以減少傳輸的數據，還能進一步提高性能。
2. 表之間的低效聯接
聯接會導致資料庫將多組數據帶到內存中進行比較，這會產生多個資料庫讀取和大量 CPU。根據表的索引，聯接還可能需要掃描兩個表的所有行。如果寫不好兩個大型表之間的聯接，就需要對每個表進行完整掃描，這樣的計算量將會非常大。其他會拖慢聯接的因素包括聯接列之間存在不同的數據類型、需要轉換或加入包含 LIKE 的條件，這樣就會阻止使用索引。另外，還需注意避免使用全外聯接；在恰當的時候使用內部聯接只返回所需數據。
3. 索引過多或過少
如果查詢優化沒有可用的索引時，資料庫會重新掃描表來產生查詢結果，這個過程會生成大量的磁碟輸入/輸出（I/O）。適當的索引可以減少排序結果的需要。雖然非唯一值的索引在生成結果時，不能像唯一索引那樣方便。如果鍵越大，索引也會變大，並通過它們創建更多的磁碟 I/O。大多數索引是為了提高數據檢索的性能，但也需要明白索引本身也會影響數據的插入和更新，因為所有相關聯的指標都必須更新。
4. 太多的SQL導致爭用解析資源
任何 SQL 查詢在執行之前都必須被解析，在生成執行計劃之前需要對語法和許可權進行檢查。由於解析非常耗時，資料庫會保存已解析的 SQL 來重復利用，從而減少解析的耗時。因為 WHERE 語句不同，所以使用文本值的查詢語句不能被共享。這將導致每個查詢都會被解析並添加到共享池中，由於池的空間有限，一些已保存的查詢會被舍棄。當這些查詢再次出現時，則需要重新解析。
用戶和查詢沖突
資料庫支持多用戶，但多用戶活動也可能造成沖突。
1. 由慢查詢導致的頁/行鎖定
為了確保查詢產生精確的結果，資料庫必須鎖定表以防止在運行讀取查詢時再發生其他的插入和更新行為。如果報告或查詢相當緩慢，需要修改值的用戶可能需要等待至更新完成。鎖提示能幫助資料庫使用最小破壞性的鎖。從事務資料庫中分離報表也是一種可靠的解決方法。
2. 事務鎖和死鎖
當兩個事務被阻塞時會出現死鎖，因為每一個都需要使用被另一個佔用的資源。當出現一個普通鎖時，事務會被阻塞直到資源被釋放。但卻沒有解決死鎖的方案。資料庫會監控死鎖並選擇終止其中一個事務，釋放資源並允許該事務繼續進行，而另一個事務則回滾。
3. 批處理操作造成資源爭奪
批處理過程通常會執行批量操作，如大量的數據載入或生成復雜的分析報告。這些操作是資源密集型的，但可能影響在線用戶的訪問應用的性能。針對此問題最好的解決辦法是確保批處理在系統使用率較低時運行，比如晚上，或用單獨的資料庫進行事務處理和分析報告。
容量
並不是所有的資料庫性能問題都是資料庫問題。有些問題也是硬體不合適造成的。
1. CPU 不足或 CPU 速度太慢
更多 CPU 可以分擔伺服器負載，進一步提高性能。資料庫的性能不僅是資料庫的原因，還受到伺服器上運行其他進程的影響。因此，對資料庫負載及使用進行審查也是必不可少的。由於 CPU 的利用率時時在變，在低使用率、平均使用率和峰值使用率的時間段分別檢查該指標可以更好地評估增加額外的 CPU 資源是否有益。
2. IOPS 不足的慢磁碟
磁碟性能通常以每秒輸入/輸出操作（IOPS）來計。結合 I/O 大小，該指標可以衡量每秒的磁碟吞吐量是多少兆。同時，吞吐量也受磁碟的延遲影響，比如需要多久才能完成請求，這些指標主要是針對磁碟存儲技術而言。傳統的硬碟驅動器（HDD）有一個旋轉磁碟，通常比固態硬碟（SSD）或快閃記憶體更慢。直到近期，SSD 雖然仍比 HDD 貴，但成本已經降了下來，所以在市場上也更具競爭力。
3. 全部或錯誤配置的磁碟
眾所周知，資料庫會被大量磁碟訪問，所以不正確配置的磁碟可能帶來嚴重的性能缺陷。磁碟應該適當分區，將系統數據目錄和用戶數據日誌分開。高度活躍的表應該區分以避免爭用，通過在不同磁碟上存放資料庫和索引增加並行放置，但不要將操作系統和資料庫交換空間放置在同一磁碟上。
4. 內存不足
有限或不恰當的物理內存分配會影響資料庫性能。通常我們認為可用的內存更多，性能就越好。監控分頁和交換,在多個非繁忙磁碟中建立多頁面空間，進一步確保分頁空間分配足夠滿足資料庫要求；每個資料庫供應商也可以在這個問題上提供指導。
5. 網速慢
網路速度會影響到如何快速檢索數據並返回給終端用戶或調用過程。使用寬頻連接到遠程資料庫。在某些情況下，選擇 TCP/IP 協議而不是命名管道可顯著提高資料庫性能。
配置
每個資料庫都需設置大量的配置項。通常情況下，默認值可能不足以滿足資料庫所需的性能。所以，檢查所有的參數設置，包括以下問題。
1. 緩沖區緩存太小
通過將數據存儲在內核內存，緩沖區緩存可以進一步提高性能同時減少磁碟 I/O。當緩存太小時，緩存中的數據會更頻繁地刷新。如果它再次被請求，就必須從磁碟重讀。除了磁碟讀取緩慢之外，還給 I/O 設備增添了負擔從而成為瓶頸。除了給緩沖區緩存分配足夠的空間，調優 SQL 查詢可以幫助其更有效地利用緩沖區緩存。
2. 沒有查詢緩存
查詢緩存會存儲資料庫查詢和結果集。當執行相同的查詢時，數據會在緩存中被迅速檢索，而不需要再次執行查詢。數據會更新失效結果，所以查詢緩存是唯一有效的靜態數據。但在某些情況下，查詢緩存卻可能成為性能瓶頸。比如當鎖定為更新時，巨大的緩存可能導致爭用沖突。
3. 磁碟上臨時表創建導致的 I/O 爭用
在執行特定的查詢操作時，資料庫需要創建臨時表，如執行一個 GROUP BY 子句。如果可能，在內存中創建臨時表。但是，在某些情況下，在內存中創建臨時表並不可行，比如當數據包含 BLOB 或 TEXT 對象時。在這些情況下，會在磁碟上創建臨時表。大量的磁碟 I / O 都需要創建臨時表、填充記錄、從表中選擇所需數據並在查詢完成後舍棄。為了避免影響性能，臨時資料庫應該從主資料庫中分離出來。重寫查詢還可以通過創建派生表來減少對臨時表的需求。使用派生表直接從另一個 SELECT 語句的結果中選擇，允許將數據加到內存中而不是當前磁碟上。
NoSQL 資料庫
NoSQL 的優勢在於它處理大數據的能力非常迅速。但是在實際使用中，也應該綜合參考 NoSQL 的缺點，從而決定是否適合你的用例場景。這就是為什麼NoSQL通常被理解為 「不僅僅是 SQL」，說明了 NoSQL 並不總是正確的解決方案，也沒必要完全取代 SQL，以下分別列舉出五大主要原因。
1. 挑剔事務
難以保持 NoSQL 條目的一致性。當訪問結構化數據時，它並不能完全確保同一時間對不同表的更改都生效。如果某個過程發生崩潰，表可能會不一致。一致事務的典型代表是復式記賬法。相應的信貸必須平衡每個借方，反之亦然。如果雙方數據不一致則不能輸入。NoSQL 則可能無法保證「收支平衡」。
2. 復雜資料庫
NoSQL 的支持者往往以高效代碼、簡單性和 NoSQL 的速度為傲。當資料庫任務很簡單時，所有這些因素都是優勢。但當資料庫變得復雜，NoSQL 會開始分解。此時，SQL 則比 NoSQL 更好地處理復雜需求，因為 SQL 已經成熟，有符合行業標準的介面。而每個 NoSQL 設置都有一個唯一的介面。
3. 一致聯接
當執行 SQL 的聯接時，由於系統必須從不同的表中提取數據進行鍵對齊，所以有一個巨大的開銷。而 NoSQL 似乎是一個空想，因為缺乏聯接功能。所有的數據都在同一個表的一個地方。當檢索數據時，它會同時提取所有的鍵值對。問題在於這會創建同一數據的多個副本。這些副本也必須更新，而這種情況下，NoSQL 沒有功能來確保更新。
4. Schema設計的靈活性
由於 NoSQL 不需要 schema，所以在某些情況下也是獨一無二的。在以前的資料庫模型中，程序員必須考慮所有需要的列能夠擴展，能夠適應每行的數據條目。在 NoSQL 下，條目可以有多種字元串或者完全沒有。這種靈活性允許程序員迅速增加數據。但是，也可能存在問題，比如當有多個團體在同一項目上工作時，或者新的開發團隊接手一個項目時。開發人員能夠自由地修改資料庫，也可能會不斷實現各種各樣的密鑰對。
5. 資源密集型
NoSQL 資料庫通常比關系資料庫更加資源密集。他們需要更多的 CPU 儲備和 RAM 分配。出於這個原因，大多數共享主機公司都不提供 NoSQL。你必須注冊一個 VPS 或運行自己的專用伺服器。另一方面，SQL 主要是在伺服器上運行。初期的工作都很順利，但隨著資料庫需求的增加，硬體必須擴大。單個大型伺服器比多個小型伺服器昂貴得多，價格呈指數增長。所以在這種企業計算場景下，使用 NoSQL 更為劃算，例如那些由谷歌和 Facebook 使用的伺服器。
⑹ 資料庫性能優化有哪些措施
1、調整數據結構的設計。這一部分在開發信息系統之前完成，程序員需要考慮是否使用ORACLE資料庫的分區功能，對於經常訪問的資料庫表是否需要建立索引等。
2、調整應用程序結構設計。這一部分也是在開發信息系統之前完成，程序員在這一步需要考慮應用程序使用什麼樣的體系結構，是使用傳統的Client/Server兩層體系結構，還是使用Browser/Web/Database的三層體系結構。不同的應用程序體系結構要求的資料庫資源是不同的。
3、調整資料庫SQL語句。應用程序的執行最終將歸結為資料庫中的SQL語句執行，因此SQL語句的執行效率最終決定了ORACLE資料庫的性能。ORACLE公司推薦使用ORACLE語句優化器（Oracle Optimizer）和行鎖管理器（row-level manager）來調整優化SQL語句。
4、調整伺服器內存分配。內存分配是在信息系統運行過程中優化配置的，資料庫管理員可以根據資料庫運行狀況調整資料庫系統全局區（SGA區）的數據緩沖區、日誌緩沖區和共享池的大小；還可以調整程序全局區（PGA區）的大小。需要注意的是，SGA區不是越大越好，SGA區過大會佔用操作系統使用的內存而引起虛擬內存的頁面交換，這樣反而會降低系統。
5、調整硬碟I/O，這一步是在信息系統開發之前完成的。資料庫管理員可以將組成同一個表空間的數據文件放在不同的硬碟上，做到硬碟之間I/O負載均衡。
6、調整操作系統參數，例如：運行在UNIX操作系統上的ORACLE資料庫，可以調整UNIX數據緩沖池的大小，每個進程所能使用的內存大小等參數。
資料庫(Database)是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，它產生於距今六十多年前，隨著信息技術和市場的發展，特別是二十世紀九十年代以後，數據管理不再僅僅是存儲和管理數據，而轉變成用戶所需要的各種數據管理的方式。資料庫有很多種類型，從最簡單的存儲有各種數據的表格到能夠進行海量數據存儲的大型資料庫系統都在各個方面得到了廣泛的應用。
在信息化社會，充分有效地管理和利用各類信息資源，是進行科學研究和決策管理的前提條件。資料庫技術是管理信息系統、辦公自動化系統、決策支持系統等各類信息系統的核心部分，是進行科學研究和決策管理的重要技術手段。
在經濟管理的日常工作中，常常需要把某些相關的數據放進這樣的「倉庫」，並根據管理的需要進行相應的處理。
例如，企業或事業單位的人事部門常常要把本單位職工的基本情況(職工號、姓名、年齡、性別、籍貫、工資、簡歷等)存放在表中，這張表就可以看成是一個資料庫。有了這個"數據倉庫"我們就可以根據需要隨時查詢某職工的基本情況，也可以查詢工資在某個范圍內的職工人數等等。這些工作如果都能在計算機上自動進行，那我們的人事管理就可以達到極高的水平。此外，在財務管理、倉庫管理、生產管理中也需要建立眾多的這種"資料庫"，使其可以利用計算機實現財務、倉庫、生產的自動化管理。
(6)性能資料庫擴展閱讀
資料庫，簡單來說是本身可視為電子化的文件櫃--存儲電子文件的處所，用戶可以對文件中的數據進行新增、截取、更新、刪除等操作。
資料庫指的是以一定方式儲存在一起、能為多個用戶共享、具有盡可能小的冗餘度的特點、是與應用程序彼此獨立的數據集合。
在經濟管理的日常工作中，常常需要把某些相關的數據放進這樣的"倉庫"，並根據管理的需要進行相應的處理。
例如，企業或事業單位的人事部門常常要把本單位職工的基本情況(職工號、姓名、年齡、性別、籍貫、工資、簡歷等)存放在表中，這張表就可以看成是一個資料庫。有了這個"數據倉庫"我們就可以根據需要隨時查詢某職工的基本情況，也可以查詢工資在某個范圍內的職工人數等等。這些工作如果都能在計算機上自動進行，那我們的人事管理就可以達到極高的水平。此外，在財務管理、倉庫管理、生產管理中也需要建立眾多的這種"資料庫"，使其可以利用計算機實現財務、倉庫、生產的自動化管理。
⑺ 如何對資料庫性能進行優化
1.資料庫I/O方面硬體性能
最有可能影響性能的是磁碟和網路吞吐量。解決辦法：
擴大虛擬內存，並保證有足夠可以擴充的空間
把資料庫伺服器上的不必要服務關閉掉
把SQL資料庫伺服器的吞吐量調為最大
若對該表的查詢頻率比較高，則建立索引。
分區（如MySQL，按時間分區）
盡量使用固定長度欄位和限制欄位長度（如 varchar(10)）優勢：
降低物理存儲空間
提高資料庫處理速度
附帶校驗資料庫是否合法功能優化sql語句，減少比較次數
限制返回條目數(mysql中使用limit)
盡可能的少創造對象
合理擺正系統設計的位置。大量數據操作，和少量數據操作一定是分開的。
合理利用內存，有的數據要緩存。讓數據流起來，而不是全部讀到內存再處理，而是邊讀取邊處理。
2.調整資料庫
3.使用存儲過程
應用程序的實現過程中，能夠採用存儲過程實現的對資料庫的操作盡量通過存儲過程來實現。
因為存儲過程是存放在資料庫伺服器上的一次性被設計、編碼、測試，並被再次使用，需要執行該任務的應用可以簡單地執行存儲過程，並且只返回結果集或者數值。
這樣不僅可以使程序模塊化，同時提高響應速度，減少網路流量，並且通過輸入參數接受輸入，使得在應用中完成邏輯的一致性實現。
4.SQL語句方面
建立查詢條件索引僅僅是提高速度的前提條件，響應速度的提高還依賴於對索引的使用。不良的SQL往往來自於不恰當的索引設計、不充份的連接條件和不可優化的where子句。
5.Java方面
⑻ 影響資料庫性能的因素
影響資料庫性能的因素
對於資料庫愛好者們，資料庫底層的各種細節，內幕，等待事件，隱藏參數等津津樂道，對於調整好一條SQL語句使之在查詢優化器/查詢引擎下能高性能運轉具有巨大的滿足感成功感，彷彿自己掌握了天下最有價值的真理，駕馭了天下最有難度的技術。但對於設計和開發出這個資料庫系統的人來說，他們看到此情此景，只好躲在一邊偷偷的笑了。那麼問題來了，使用別人資料庫的人被稱為大師（如：OCM），那麼自己寫出一個資料庫來的人又該稱為什麼呢？到底誰才是真正的高手呢？
資料庫系統優化中的一些觀點：
「系統性能出現問題進行優化，一定要深入了解資料庫內部參數、等待事件、Latch、緩沖池、trace文件、查詢/優化引擎等底層細節。」
這種觀點往往出自資料庫「高手」，這部分人以了解資料庫底層實現細節而感到非常驕傲。但是從優化角度講資料庫的等待事件、Latch等指標高等等都只是問題的表象，懂得底層細節和內幕固然是好。但是解決問題的關鍵往往是在應用層進行優化。
「只要系統參數調整了，性能就能提高。系統優化應該調整那些參數…」
這種觀點往往出自於一些偏運維和應用層的DBA，迷戀參數配置來調優。
調整系統參數是非常重要的，但不一定能解決性能問題，否則就不會有去IOE了，問題可能性最大的還是應用設計和開發問題。
同理，很多運維人員和系統架構師比較迷戀「Linux系統調優」。認為對「文件句柄數、磁碟子系統…」那些做了優化，就能提升整個應用系統的性能。其實不然。有些場景下，針對業務特點和應用類型做操作系統調優是能取到立竿見影的效果，但是大多數時候往往提升並不明顯。所以最關鍵的還是找出瓶頸所在，對症下葯。*/
「系統性能問題需要從架構上解決，與應用開發關系不大。」
系統性能與各個層面都有關，架構很重要，但應用開發也是非常重要的一環。
影響資料庫性能的因素
1.業務需求和技術選型
2.應用系統的開發及架構
3.資料庫自身
3.1表結構的設計
3.2查詢語句
3.3索引設計
3.4Mysql服務（安裝、配置等）
3.5操作系統調優
3.6硬體升級（SSD、更強的CPU、更大的內存）
4.數據架構（讀寫分離、分庫分表等）
在很多情況下，資料庫可能是互聯網應用系統的瓶頸。但是單純從資料庫角度去做優化，可能未必能達到理想的效果。
說點題外話，最近看到很多公司使用中間件或者分布式數據訪問層來做資料庫分片，說明也許該公司業務發展很快。但另一個方面，也令人擔憂，他們的資料庫壓力真的已經到了必須切分不可的程度了嗎？分庫分表真的像科普的那麼簡單嗎？他們能搞定分庫分表帶來的成本和問題嗎？有沒有更合適的優化方法呢？
當然是有的。其實「過度設計」和「提前優化」就是系統萬惡之源。