1. 如何優化資料庫
設計資料庫要滿足三大範式：第一範式：
1、內容相似的數據列必須消除(消除的辦法就是再創建一個數據表來存放他們，建立關聯關系)
2、必須為每一組相關數據分別創建一個表
3、每條數據記錄必須用一個主鍵來標示
第二範式：
1、只要數據列裡面的內容出現重復，就意味著應該把表拆分為多個表
2、拆分形成的表必須用外鍵關聯起來。
第三範式：
1、與主鍵沒有直接關系的數據列必須消除(消除的辦法就是再創建一個表來存放他們)
2. 如何優化資料庫的性能
--資料庫性能調優
--1.聚集索引、主鍵
--2.盡量不要用臨時表
--3.多多使用事務
--4.表設計要規范
--5.不要使用游標
--6.避免死鎖
--7.不要打開大數據集
--8.最好不要select *
--9.不要使用text數據類型，用varchar
--10.不要給諸如「性別」列創建索引
--11.不要使用Insert插入大量的數據
--12.盡量用join代替where,因為where進行全表搜索
3. 資料庫調優是什麼
一、概述
隨著資料庫在各個領域的使用不斷增長，越來越多的應用提出了高性能的要求。資料庫性能調優是知識密集型的學科，需要綜合考慮各種復雜的因素：資料庫緩沖區的大小、索引的創建、語句改寫等等。總之，資料庫性能調優的目的在於使系統運行得更快。
調優需要有廣泛的知識，這使得它既簡單又復雜。
說調優簡單，是因為調優者不必糾纏於復雜的公式和規則。許多學術界和業界的研究者都在嘗試將調優和查詢處理建立在數學基礎之上。
稱調優復雜，是因為如果要完全理解常識所依賴的原理，還需要對應用、資料庫管理系統、操作系統以及硬體有廣泛而深刻的理解。
資料庫調優技術可以在不同的資料庫系統中使用。如果需要調優資料庫系統，最好掌握如下知識：1)查詢處理、並發控制以及資料庫恢復的知識；2)一些調優的基本原則。
這里主要描述索引調優。
二、索引調優
索引是建立在表上的一種數據組織，它能提高訪問表中一條或多條記錄的特定查詢效率。因此，適當的索引調優是很重要的。
對於索引調優存在如下的幾個誤區：
誤區1：索引創建得越多越好?
實際上：創建的索引可能建立後從來未使用。索引的創建也是需要代價的，對於刪除、某些更新、插入操作，對於每個索引都要進行相應的刪除、更新、插入操作。從而導致刪除、某些更新、插入操作的效率變低。
誤區2：對於一個單表的查詢，可以索引1進行過濾再使用索引2進行過濾?
實際上：假設查詢語句如下select * from t1 where c1=1 and c2=2，c1列和c2列上分別建有索引ic1、ic2。先使用ic1(或ic2)進行過濾，產生的結果集是臨時數據，不再具有索引，所以不可使用ic2(或ic1)進行再次過濾。
索引優化的基本原則：
1、將索引和數據存放到不同的文件組
沒有將表數據和索引數據存儲到不同的文件組，而不加區別地將它們存儲到同一文件組。這樣，不但會造成I/O競爭，也為資料庫的維護工作帶來不變。
2、組合索引的使用
假設存在組合索引it1c1c2(c1,c2)，查詢語句select * from t1 where c1=1 and c2=2能夠使用該索引。查詢語句select * from t1 where c1=1也能夠使用該索引。但是，查詢語句select * from t1 where c2=2不能夠使用該索引，因為沒有組合索引的引導列，即，要想使用c2列進行查找，必需出現c1等於某值。
根據where條件的不同，歸納如下：
1) c1=1 and c2=2：使用索引it1c1c2進行等值查找。
2) c1=1 and c2>2：使用索引it1c1c2進行范圍查找，可以有兩種方法。
方法1，使用通過索引鍵(1,2)在B樹中命中一條記錄，然後向後掃描找出 第一條符合條件的記錄，從此記錄往後的每一條記錄都是符合條件的。這種方法的弊端在於：如果c1=1 and c2=2對應的記錄數很多，會產生很多無效的掃描。
方法2，如果c2對應的int型數據，可以使用索引鍵(1,3)在B樹中命中一條記錄，從此記錄往後的每一條記錄都是符合條件的。
本文中的例子均採用方法1。
3)c1>1 and c2=2：因為索引的第一個列不是等於號的，索引即使後面出現了c2=2，也不能將c2=2應用於索引查找。這里，通過索引鍵(1,- ∞)在B樹中命中一條記錄，向後掃描找出第一條符合c1>1的記錄，此後的每一條記錄判斷是否符合c2=2，如果符合則輸出，否則過濾掉。這里我們稱c2=2沒有參與到索引運算中去。這種情況在實際應用中經常出現。
4)c1>1：通過索引鍵(1,- ∞) 在B樹中命中一條記錄，以此向後掃描找出第一條符合c1>1的記錄，此後的每條記錄都是符合條件的。
3、唯一索引與非唯一索引的差異
假設索引int1c1(c1)是唯一索引，對於查詢語句select c1 from t1 where c1=1，達夢資料庫使用索引鍵(1)命中B樹中一條記錄，命中之後直接返回該記錄(因為是唯一索引，所以最多隻能有一條c1=1的記錄)。
假設索引it1c2(c2)是非唯一索引，對於查詢語句select c2 from t2 where c2=2，達夢資料庫使用索引鍵(2)命中B樹中一條記錄，返回該記錄，並繼續向後掃描，如果該記錄是滿足c=2，返回該記錄，繼續掃描，直到遇到第一條不符合條件c2=2的記錄。
於是，我們可以得知，對於不存在重復值的列，創建唯一索引優於創建非唯一索引。
4、非聚集索引的作用
每張表只可能一個聚集索引，聚集索引用來組織真實數據。語句「create table employee (id int cluster primary key,name varchar(20),addr varchar(20))」。表employee的數據用id來組織。如果要查找id=1000的員工記錄，只要用索引鍵(1000)命中該聚集索引。但是，對於要查找name=』張三』的員工記錄就不能使用該索引了，需要進行全表掃描，對於每一條記錄判斷是否滿足name=』張三』，這樣會導致查詢效率非常低。
要使用聚集索引，必需提供id，我們只能提供name，於是需要引入一個輔助結構實現name到id的轉換，這就是非聚集索引的作用。該非聚集索引的鍵是name，值是id。於是語句「select * from employee where name=』張三』」的執行流程是：通過鍵(』張三』)命中非聚集索引，得到對應的id值3(假設』張三』對應的id為3)，然後用鍵(3)命中聚集索引，得到相應的記錄。
5、是不是使用非聚集索引的查詢都需要進行聚集的查詢?
不是的，雖然在上一點中查詢轉換為聚集索引的查找，有時候可以只需要使用非聚集索引。
創建表並創建相應的索引：create table t1(c1 int,c2 int,c3 int);create index it1c2c3 on t1(c2,c3)。查詢語句為：select c3 from t1 where c2=1。
因為索引it1c2c3(c2,c3)覆蓋查詢語句中的列(c2,c3)。所以，該查詢語句的執行流程為：通過索引鍵(1,- ∞)命中索引it1c2c3，對於該記錄直接返回c3對應的值，繼續向後掃描，如果索引記錄中c1還是等於1，那麼輸出c3，以此類推，直到出現第一條c1不等於1的索引記錄,結束查詢。
6、創建索引的規則
創建索引首先要考慮的是列的可選擇性。比較一下列中唯一鍵的數量和表中記錄的行數，就可以判斷該列的可選擇性。如果該列的「唯一鍵的數量/表中記錄行數」的比值越接近於1，則該列的可選擇行越高。在可選擇性高的列上進行查詢，返回的數據就較少，比較適合索引查詢。相反，比如性別列上只有兩個值，可選擇行就很小，不適合索引查詢。
4. mysql資料庫的優化方法
我們都知道，伺服器資料庫的開發一般都是通過java或者是PHP語言來編程實現的，而為了提高我們資料庫的運行速度和效率，資料庫優化也成為了我們每日的工作重點，今天，雲南IT培訓http://www.kmbdqn.cn/就一起來了解一下mysql伺服器資料庫的優化方法。
為什麼要了解索引
真實案例
案例一：大學有段時間學習爬蟲，爬取了知乎300w用戶答題數據，存儲到mysql數據中。那時不了解索引，一條簡單的「根據用戶名搜索全部回答的sql「需要執行半分鍾左右，完全滿足不了正常的使用。
案例二：近線上應用的資料庫頻頻出現多條慢sql風險提示，而工作以來，對資料庫優化方面所知甚少。例如一個用戶數據頁面需要執行很多次資料庫查詢，性能很慢，通過增加超時時間勉強可以訪問，但是性能上需要優化。
索引的優點
合適的索引，可以大大減小mysql伺服器掃描的數據量，避免內存排序和臨時表，提高應用程序的查詢性能。
索引的類型
mysql數據中有多種索引類型，primarykey，unique，normal，但底層存儲的數據結構都是BTREE;有些存儲引擎還提供hash索引，全文索引。
BTREE是常見的優化要面對的索引結構，都是基於BTREE的討論。
B-TREE
查詢數據簡單暴力的方式是遍歷所有記錄;如果數據不重復，就可以通過組織成一顆排序二叉樹，通過二分查找演算法來查詢，大大提高查詢性能。而BTREE是一種更強大的排序樹，支持多個分支，高度更低，數據的插入、刪除、更新更快。
現代資料庫的索引文件和文件系統的文件塊都被組織成BTREE。
btree的每個節點都包含有key，data和只想子節點指針。
btree有度的概念d>=1。假設btree的度為d，則每個內部節點可以有n=[d+1，2d+1)個key，n+1個子節點指針。樹的大高度為h=Logb[(N+1)/2]。
索引和文件系統中，B-TREE的節點常設計成接近一個內存頁大小(也是磁碟扇區大小)，且樹的度非常大。這樣磁碟I/O的次數，就等於樹的高度h。假設b=100，一百萬個節點的樹，h將只有3層。即，只有3次磁碟I/O就可以查找完畢，性能非常高。
索引查詢
建立索引後，合適的查詢語句才能大發揮索引的優勢。
另外，由於查詢優化器可以解析客戶端的sql語句，會調整sql的查詢語句的條件順序去匹配合適的索引。
5. 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。
(5)簡單的資料庫性能調優擴展閱讀
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。
6. 資料庫的性能優化有哪些
在資料庫優化上有兩個主要方面：
安全：數據可持續性。
性能：數據的高性能訪問。
優化的范圍有哪些
存儲、主機和操作系統方面：
主機架構穩定性
I/O 規劃及配置
Swap 交換分區
OS 內核參數和網路問題
應用程序方面：
應用程序穩定性
SQL 語句性能
串列訪問資源
性能欠佳會話管理
這個應用適不適合用 MySQL
資料庫優化方面：
內存
資料庫結構(物理&邏輯)
實例配置
說明：不管是設計系統、定位問題還是優化，都可以按照這個順序執行。
資料庫優化維度有如下四個：
硬體
系統配置
資料庫表結構
SQL 及索引
優化選擇：
優化成本：硬體>系統配置>資料庫表結構>SQL 及索引。
優化效果：硬體<系統配置<資料庫表結構
7. 如何優化資料庫，如何提高資料庫的性能
1、使你的資料庫結構規范化，但是不要求一定達到第三範式，為了顯示和列印目的可以有數據冗餘2、評估你的系統中對性能影響的關鍵處，減少被頻繁訪問的核心表的數量，並在這些核心
表上重點優化索引，表結構（盡量緊湊）。典型的核心表是代碼表。
3、對於統計類應用，如果可能應寫成觸發器和存儲過程，這樣就有可能把一個消耗大量時
間的統計運算分布到每INSERT，DELETE，或者UPDATE來處理，從而極大提高查詢類操作的速度。
8. 資料庫調優的方法有哪些
1．引言 資料庫調優可以使資料庫應用運行得更快，它需要綜合考慮各種復雜的因素。將數據均 勻分布在磁碟上可以提高I/O 利用率，提高數據的讀寫性能；適當程度的非規范化可以改善 系統查詢性能；建立索引和編寫高效的SQL 語句能有效避免低性能操作；通過鎖的調優解 決並發控制方面的性能問題。 資料庫調優技術可以在不同的資料庫系統中使用,它不必糾纏於復雜的公式和規則，然 而它需要對程序的應用、資料庫管理系統、查詢處理、並發控制、操作系統以及硬體有廣泛 而深刻的理解。 2．計算機硬體調優 2.1 資料庫對象的放置策略 利用資料庫分區技術，均勻地把數據分布在系統的磁碟中，平衡I/O 訪問，避免I/O 瓶頸： （1）訪問分散到不同的磁碟，即使用戶數據盡可能跨越多個設備，多個I/O 運轉，避免 I/O 競爭，克服訪問瓶頸；分別放置隨機訪問和連續訪問數據。 （2）分離系統資料庫I/O 和應用資料庫I/O，把系統審計表和臨時庫表放在不忙的磁碟 上。 （3）把事務日誌放在單獨的磁碟上，減少磁碟I/O 開銷，這還有利於在障礙後恢復，提 高了系統的安全性。 （4）把頻繁訪問的「活性」表放在不同的磁碟上；把頻繁用的表、頻繁做Join的表分別 放在單獨的磁碟上，甚至把頻繁訪問的表的欄位放在不同的磁碟上，把訪問分散到不同的磁 盤上，避免I/O 爭奪。 2.2 使用磁碟硬體優化資料庫 RAID (獨立磁碟冗餘陣列)是由多個磁碟驅動器(一個陣列)組成的磁碟系統。通過將磁碟陣列當作一個磁碟來對待，基於硬體的RAID允許用戶管理多個磁碟。使用基於硬體的 RAID與基於操作系統的RAID相比較，基於硬體的RAID能夠提供更佳的性能。如果使用基於操作系統的RAID，那麼它將占據其他系統需求的CPU周期；通過使用基於硬體的RAID， 用戶在不關閉系統的情況下能夠替換發生故障的驅動器。 SQL Server 一般使用RAID等級0、1 和5。 RAID 0 是傳統的磁碟鏡象，陣列中每一個磁碟都有一個或多個磁碟拷貝，它主要用來 提供最高級的可靠性，使RAID 0成倍增加了寫操作卻可以並行處理多個讀操作，從而提高 了讀操作的性能。 RAID 1 是磁碟鏡像或磁碟雙工，能夠為事務日誌保證冗餘性。 RAID 5帶奇偶的磁碟條帶化，即將數據信息和校驗信息分散到陣列的所有磁碟中，它可以消除一個校驗盤的瓶頸和單點失效問題，RAID 5 也會增加寫操作，也可以並行處理一個讀操作，還 可以成倍地提高讀操作的性能。 相比之下，RAID 5 增加的寫操作比RAID 0 增加的要少許多。在實際應用中，用戶的讀操作要求遠遠多於寫操作請求，而磁碟執行寫操作的速度很快，以至於用戶幾乎感覺不到增加的時間，所以增加的寫操作負擔不會帶來什麼問題。在性能較好的伺服器中一般都會選擇使用RAID 5 的磁碟陣列卡來實現，對於性能相對差一些的伺服器也可利用純軟體的方式來實現RAID 5。 3．關系系統與應用程序調優 3.1 應用程序優化 從資料庫設計者的角度來看，應用程序無非是實現對數據的增加、修改、刪除、查詢和體現數據的結構和關系。設計者在性能方面的考慮因素，總的出發點是：把資料庫當作奢侈 的資源看待，在確保功能的同時，盡可能少地動用資料庫資源。包括如下原則： （1）不訪問或少訪問資料庫； （2）簡化對資料庫的訪問； （3）使訪問最優； （4）對前期及後續的開發、部署、調整提出要求，以協助實現性能目標。 另外，不要直接執行完整的SQL 語法，盡量通過存儲過程來調用SQL Server。客戶與伺服器連接時，建立連接池，讓連接盡量得以重用，以避免時間與資源的損耗。非到不得已， 不要使用游標結構，確實使用時，注意各種游標的特性。
9. 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。