1. 誰知道資料庫優化設計方案有哪些
本文首先討論了基於第三範式的資料庫表的基本設計,著重論述了建立主鍵和索引的策略和方案,然後從資料庫表的擴展設計和庫表對象的放置等角度概述了資料庫管理系統的優化方案。
關鍵詞: 優化(Optimizing) 第三範式(3NF) 冗餘數據(Rendant Data) 索引(Index) 數據分割(Data Partitioning) 對象放置(Object Placement)
1 引言
資料庫優化的目標無非是避免磁碟I/O瓶頸、減少CPU利用率和減少資源競爭。為了便於讀者閱讀和理解,筆者參閱了Sybase、Informix和Oracle等大型資料庫系統參考資料,基於多年的工程實踐經驗,從基本表設計、擴展設計和資料庫表對象放置等角度進行討論,著重討論了如何避免磁碟I/O瓶頸和減少資源競爭,相信讀者會一目瞭然。
2 基於第三範式的基本表設計
在基於表驅動的信息管理系統(MIS)中,基本表的設計規范是第三範式(3NF)。第三範式的基本特徵是非主鍵屬性只依賴於主鍵屬性。基於第三範式的資料庫表設計具有很多優點:一是消除了冗餘數據,節省了磁碟存儲空間;二是有良好的數據完整性限制,即基於主外鍵的參照完整限制和基於主鍵的實體完整性限制,這使得數據容易維護,也容易移植和更新;三是數據的可逆性好,在做連接(Join)查詢或者合並表時不遺漏、也不重復;四是因消除了冗餘數據(冗餘列),在查詢(Select)時每個數據頁存的數據行就多,這樣就有效地減少了邏輯I/O,每個Cash存的頁面就多,也減少物理I/O;五是對大多數事務(Transaction)而言,運行性能好;六是物理設計(Physical Design)的機動性較大,能滿足日益增長的用戶需求。
在基本表設計中,表的主鍵、外鍵、索引設計佔有非常重要的地位,但系統設計人員往往只注重於滿足用戶要求,而沒有從系統優化的高度來認識和重視它們。實際上,它們與系統的運行性能密切相關。現在從系統資料庫優化角度討論這些基本概念及其重要意義:
(1)主鍵(Primary Key):主鍵被用於復雜的sql語句時,頻繁地在數據訪問中被用到。一個表只有一個主鍵。主鍵應該有固定值(不能為Null或預設值,要有相對穩定性),不含代碼信息,易訪問。把常用(眾所周知)的列作為主鍵才有意義。短主鍵最佳(小於25bytes),主鍵的長短影響索引的大小,索引的大小影響索引頁的大小,從而影響磁碟I/O。主鍵分為自然主鍵和人為主鍵。自然主鍵由實體的屬性構成,自然主鍵可以是復合性的,在形成復合主鍵時,主鍵列不能太多,復合主鍵使得Join*作復雜化、也增加了外鍵表的大小。人為主鍵是,在沒有合適的自然屬性鍵、或自然屬性復雜或靈敏度高時,人為形成的。人為主鍵一般是整型值(滿足最小化要求),沒有實際意義,也略微增加了表的大小;但減少了把它作為外鍵的表的大小。
(2)外鍵(Foreign Key):外鍵的作用是建立關系型資料庫中表之間的關系(參照完整性),主鍵只能從獨立的實體遷移到非獨立的實體,成為後者的一個屬性,被稱為外鍵。
(3)索引(Index):利用索引優化系統性能是顯而易見的,對所有常用於查詢中的Where子句的列和所有用於排序的列創建索引,可以避免整表掃描或訪問,在不改變表的物理結構的情況下,直接訪問特定的數據列,這樣減少數據存取時間;利用索引可以優化或排除耗時的分類*作;把數據分散到不同的頁面上,就分散了插入的數據;主鍵自動建立了唯一索引,因此唯一索引也能確保數據的唯一性(即實體完整性);索引碼越小,定位就越直接;新建的索引效能最好,因此定期更新索引非常必要。索引也有代價:有空間開銷,建立它也要花費時間,在進行Insert、Delete和Update*作時,也有維護代價。索引有兩種:聚族索引和非聚族索引。一個表只能有一個聚族索引,可有多個非聚族索引。使用聚族索引查詢數據要比使用非聚族索引快。在建索引前,應利用資料庫系統函數估算索引的大小。
① 聚族索引(Clustered Index):聚族索引的數據頁按物理有序儲存,佔用空間小。選擇策略是,被用於Where子句的列:包括范圍查詢、模糊查詢或高度重復的列(連續磁碟掃描);被用於連接Join*作的列;被用於Order by和Group by子句的列。聚族索引不利於插入*作,另外沒有必要用主鍵建聚族索引。
② 非聚族索引(Nonclustered Index):與聚族索引相比,佔用空間大,而且效率低。選擇策略是,被用於Where子句的列:包括范圍查詢、模糊查詢(在沒有聚族索引時)、主鍵或外鍵列、點(指針類)或小范圍(返回的結果域小於整表數據的20%)查詢;被用於連接Join*作的列、主鍵列(范圍查詢);被用於Order by和Group by子句的列;需要被覆蓋的列。對只讀表建多個非聚族索引有利。索引也有其弊端,一是創建索引要耗費時間,二是索引要佔有大量磁碟空間,三是增加了維護代價(在修改帶索引的數據列時索引會減緩修改速度)。那麼,在哪種情況下不建索引呢?對於小表(數據小於5頁)、小到中表(不直接訪問單行數據或結果集不用排序)、單值域(返回值密集)、索引列值太長(大於20bitys)、容易變化的列、高度重復的列、Null值列,對沒有被用於Where子語句和Join查詢的列都不能建索引。另外,對主要用於數據錄入的,盡可能少建索引。當然,也要防止建立無效索引,當Where語句中多於5個條件時,維護索引的開銷大於索引的效益,這時,建立臨時表存儲有關數據更有效。
批量導入數據時的注意事項:在實際應用中,大批量的計算(如電信話單計費)用C語言程序做,這種基於主外鍵關系數據計算而得的批量數據(文本文件),可利用系統的自身功能函數(如Sybase的BCP命令)快速批量導入,在導入資料庫表時,可先刪除相應庫表的索引,這有利於加快導入速度,減少導入時間。在導入後再重建索引以便優化查詢。
(4)鎖:鎖是並行處理的重要機制,能保持數據並發的一致性,即按事務進行處理;系統利用鎖,保證數據完整性。因此,我們避免不了死鎖,但在設計時可以充分考慮如何避免長事務,減少排它鎖時間,減少在事務中與用戶的交互,杜絕讓用戶控制事務的長短;要避免批量數據同時執行,尤其是耗時並用到相同的數據表。鎖的徵用:一個表同時只能有一個排它鎖,一個用戶用時,其它用戶在等待。若用戶數增加,則Server的性能下降,出現「假死」現象。如何避免死鎖呢?從頁級鎖到行級鎖,減少了鎖徵用;給小表增加無效記錄,從頁級鎖到行級鎖沒有影響,若在同一頁內競爭有影響,可選擇合適的聚族索引把數據分配到不同的頁面;創建冗餘表;保持事務簡短;同一批處理應該沒有網路交互。
(5)查詢優化規則:在訪問資料庫表的數據(Access Data)時,要盡可能避免排序(Sort)、連接(Join)和相關子查詢*作。經驗告訴我們,在優化查詢時,必須做到:
① 盡可能少的行;
② 避免排序或為盡可能少的行排序,若要做大量數據排序,最好將相關數據放在臨時表中*作;用簡單的鍵(列)排序,如整型或短字元串排序;
③ 避免表內的相關子查詢;
④ 避免在Where子句中使用復雜的表達式或非起始的子字元串、用長字元串連接;
⑤ 在Where子句中多使用「與」(And)連接,少使用「或」(Or)連接;
⑥ 利用臨時資料庫。在查詢多表、有多個連接、查詢復雜、數據要過濾時,可以建臨時表(索引)以減少I/O。但缺點是增加了空間開銷。
除非每個列都有索引支持,否則在有連接的查詢時分別找出兩個動態索引,放在工作表中重新排序。
3 基本表擴展設計
基於第三範式設計的庫表雖然有其優越性(見本文第一部分),然而在實際應用中有時不利於系統運行性能的優化:如需要部分數據時而要掃描整表,許多過程同時競爭同一數據,反復用相同行計算相同的結果,過程從多表獲取數據時引發大量的連接*作,當數據來源於多表時的連接*作;這都消耗了磁碟I/O和CPU時間。
尤其在遇到下列情形時,我們要對基本表進行擴展設計:許多過程要頻繁訪問一個表、子集數據訪問、重復計算和冗餘數據,有時用戶要求一些過程優先或低的響應時間。
如何避免這些不利因素呢?根據訪問的頻繁程度對相關表進行分割處理、存儲冗餘數據、存儲衍生列、合並相關表處理,這些都是克服這些不利因素和優化系統運行的有效途徑。
3.1 分割表或儲存冗餘數據
分割表分為水平分割表和垂直分割表兩種。分割表增加了維護數據完整性的代價。
水平分割表:一種是當多個過程頻繁訪問數據表的不同行時,水平分割表,並消除新表中的冗餘數據列;若個別過程要訪問整個數據,則要用連接*作,這也無妨分割表;典型案例是電信話單按月分割存放。另一種是當主要過程要重復訪問部分行時,最好將被重復訪問的這些行單獨形成子集表(冗餘儲存),這在不考慮磁碟空間開銷時顯得十分重要;但在分割表以後,增加了維護難度,要用觸發器立即更新、或存儲過程或應用代碼批量更新,這也會增加額外的磁碟I/O開銷。
垂直分割表(不破壞第三範式),一種是當多個過程頻繁訪問表的不同列時,可將表垂直分成幾個表,減少磁碟I/O(每行的數據列少,每頁存的數據行就多,相應佔用的頁就少),更新時不必考慮鎖,沒有冗餘數據。缺點是要在插入或刪除數據時要考慮數據的完整性,用存儲過程維護。另一種是當主要過程反復訪問部分列時,最好將這部分被頻繁訪問的列數據單獨存為一個子集表(冗餘儲存),這在不考慮磁碟空間開銷時顯得十分重要;但這增加了重疊列的維護難度,要用觸發器立即更新、或存儲過程或應用代碼批量更新,這也會增加額外的磁碟I/O開銷。垂直分割表可以達到最大化利用Cache的目的。
總之,為主要過程分割表的方法適用於:各個過程需要表的不聯結的子集,各個過程需要表的子集,訪問頻率高的主要過程不需要整表。在主要的、頻繁訪問的主表需要表的子集而其它主要頻繁訪問的過程需要整表時則產生冗餘子集表。
注意,在分割表以後,要考慮重新建立索引。
3.2 存儲衍生數據
對一些要做大量重復性計算的過程而言,若重復計算過程得到的結果相同(源列數據穩定,因此計算結果也不變),或計算牽扯多行數據需額外的磁碟I/O開銷,或計算復雜需要大量的CPU時間,就考慮存儲計算結果(冗餘儲存)。現予以分類說明:
若在一行內重復計算,就在表內增加列存儲結果。但若參與計算的列被更新時,必須要用觸發器更新這個新列。
若對表按類進行重復計算,就增加新表(一般而言,存放類和結果兩列就可以了)存儲相關結果。但若參與計算的列被更新時,就必須要用觸發器立即更新、或存儲過程或應用代碼批量更新這個新表。
若對多行進行重復性計算(如排名次),就在表內增加列存儲結果。但若參與計算的列被更新時,必須要用觸發器或存儲過程更新這個新列。
總之,存儲冗餘數據有利於加快訪問速度;但違反了第三範式,這會增加維護數據完整性的代價,必須用觸發器立即更新、或存儲過程或應用代碼批量更新,以維護數據的完整性。
3.3 消除昂貴結合
對於頻繁同時訪問多表的一些主要過程,考慮在主表內存儲冗餘數據,即存儲冗餘列或衍生列(它不依賴於主鍵),但破壞了第三範式,也增加了維護難度。在源表的相關列發生變化時,必須要用觸發器或存儲過程更新這個冗餘列。當主要過程總同時訪問兩個表時可以合並表,這樣可以減少磁碟I/O*作,但破壞了第三範式,也增加了維護難度。對父子表和1:1關系表合並方法不同:合並父子表後,產生冗餘表;合並1:1關系表後,在表內產生冗餘數據。
4 資料庫對象的放置策略
資料庫對象的放置策略是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。
⑴ 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。
⑵ 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。
⑶ 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。
⑷ 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*作的表分別放在單獨的磁碟上,甚至把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碟上,避免I/O爭奪;
⑸ 利用段分離頻繁訪問的表及其索引(非聚族的)、分離文本和圖像數據。段的目的是平衡I/O,避免瓶頸,增加吞吐量,實現並行掃描,提高並發度,最大化磁碟的吞吐量。利用邏輯段功能,分別放置「活性」表及其非聚族索引以平衡I/O。當然最好利用系統的默認段。另外,利用段可以使備份和恢復數據更加靈活,使系統授權更加靈活。
2. 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
3. 有哪些常見的資料庫優化方法
MRR 是 MySQL 針對特定查詢的一種優化手段。假設一個查詢有二級索引可用,讀完二級索引後要回表才能查到那些不在當前二級索引上的列值,由於二級索引上引用的主鍵值不一定是有序的,因此就有可能造成大量的隨機 IO,如果回表前把主鍵值給它排一下序,那麼在回表的時候就可以用順序 IO 取代原本的隨機 IO。
如果想關閉 MRR 優化的話,就要把優化器開關 mrr 設置為 off。
默認只有在優化器認為 MRR 可以帶來優化的情況下才會走 MRR,如果你想不管什麼時候能走 MRR 的都走 MRR 的話,你要把 mrr_cost_based 設置為 off,不過最好不要這么干,因為這確實是一個坑,MRR 不一定什麼時候都好,全表掃描有時候會更加快,如果在這種場景下走 MRR 就完成了。
MRR 要把主鍵排個序,這樣之後對磁碟的操作就是由順序讀代替之前的隨機讀。從資源的使用情況上來看就是讓 CPU 和內存多做點事,來換磁碟的順序讀。然而排序是需要內存的,這塊內存的大小就由參數 read_rnd_buffer_size 來控制。
4. 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。
(4)優化資料庫有幾種擴展閱讀
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。
5. 資料庫性能優化主要包括哪些方面
包括網路、硬體、操作系統、資料庫參數和應用程序。
資料庫的優化通常可以通過對網路、硬體、操作系統、資料庫參數和應用程序的優化來進行。最常見的優化手段就是對硬體的升級。
根據統計,對網路、硬體、操作系統、資料庫參數進行優化所獲得的性能提升,全部加起來只佔資料庫系統性能提升的40%左右,其餘的60%系統性能提升來自對應用程序的優化。許多優化專家認為,對應用程序的優化可以得到80%的系統性能的提升。
(5)優化資料庫有幾種擴展閱讀
資料庫性能優化法則歸納為5個層次:
1、減少數據訪問(減少磁碟訪問)
2、返回更少數據(減少網路傳輸或磁碟訪問)
3、減少交互次數(減少網路傳輸)
4、減少伺服器CPU開銷(減少CPU及內存開銷)
5、利用更多資源(增加資源)
由於每一層優化法則都是解決其對應硬體的性能問題,所以帶來的性能提升比例也不一樣。傳統資料庫系統設計是也是盡可能對低速設備提供優化方法,因此針對低速設備問題的可優化手段也更多,優化成本也更低。
任何一個SQL的性能優化都應該按這個規則由上到下來診斷問題並提出解決方案,而不應該首先想到的是增加資源解決問題。
6. 資料庫優化可以從哪些方面進行優化
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(特別是對某些表經常進行insert和delete動作,尤其注意,索引欄位為系列欄位、自增長欄位、時間欄位,對於業務比較頻繁的系統,最好一個月重建一次)。 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(java處理批量數據不可取,盡量用c或者c++ 進行處理,效率大大提升)。
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。
7. 成都北大青鳥:SQL資料庫優化的方法有哪些
在進行軟體開發過程中,資料庫的使用是非常重要的,但是資料庫有很多種,不同資料庫的使用方法是不同的。
進行軟體開發過程中,至少需要掌握一種資料庫的使用方法。
SQL資料庫語法簡單、操作方便和高效,是很多人最優的選擇,但是SQL語句會受到不同資料庫功能的影響,在計算時間和語言的效率上面需要進行優化,根據實際情況進行調整。
下面電腦培訓為大家介紹SQL資料庫的優化方法。
一、適當的索引索引基本上是一種數據結構,有助於加速整個數據檢索過程。
唯一索引是創建不重疊的數據列的索引。
正確的索引可以更快地訪問資料庫,但是索引太多或沒有索引會導致錯誤的結果。
IT培訓認為如果沒有索引,處理速度會變得非常慢。
二、僅索引相關數據指定需要檢索數據的精度。
使用命令*和LIMIT代替SELECT*。
調整資料庫時,必須使用所需的數據集而不是整個數據集,尤其是當數據源非常大時,指定所需的數據集,能夠節省大部分時間。
三、根據需求使用或避免臨時表如果代碼可以用簡單的方式編寫,那麼永遠不要使臨時表變得復雜。
當然,如果數據具有需要多個查詢的特定程序,北大青鳥建議在這種情況下,使用臨時表。
臨時表通常由子查詢交替。
四、避免編碼循環避免編碼循環是非常重要的,因為它會減慢整個序列的速度。
通過使用具有單行的唯一UPDATE或INSERT命令來避免編碼循環,並且成都北大青鳥發現WHERE命令能夠確保存儲的數據不被更新,這樣能夠方便在找到匹配和預先存在的數據時被找到。
8. 貴陽北大青鳥:SQL資料庫優化的方法有哪些
在進行軟體開發過程中,資料庫的使用是非常重要的,但是資料庫有很多種,不同資料庫的使用方法是不同的。
進行軟體開發過程中,至少需要掌握一種資料庫的使用方法。
SQL資料庫語法簡單、操作方便和高效,是很多人最優的選擇,但是SQL語句會受到不同資料庫功能的影響,在計算時間和語言的效率上面需要進行優化,根據實際情況進行調整。
下面電腦培訓為大家介紹SQL資料庫的優化方法。
一、適當的索引索引基本上是一種數據結構,有助於加速整個數據檢索過程。
唯一索引是創建不重疊的數據列的索引。
正確的索引可以更快地訪問資料庫,但是索引太多或沒有索引會導致錯誤的結果。
IT培訓認為如果沒有索引,處理速度會變得非常慢。
二、僅索引相關數據指定需要檢索數據的精度。
使用命令*和LIMIT代替SELECT*。
調整資料庫時,必須使用所需的數據集而不是整個數據集,尤其是當數據源非常大時,指定所需的數據集,能夠節省大部分時間。
三、根據需求使用或避免臨時表如果代碼可以用簡單的方式編寫,那麼永遠不要使臨時表變得復雜。
當然,如果數據具有需要多個查詢的特定程序,北大青鳥建議在這種情況下,使用臨時表。
臨時表通常由子查詢交替。
四、避免編碼循環避免編碼循環是非常重要的,因為它會減慢整個序列的速度。
通過使用具有單行的唯一UPDATE或INSERT命令來避免編碼循環,並且貴陽北大青鳥發現WHERE命令能夠確保存儲的數據不被更新,這樣能夠方便在找到匹配和預先存在的數據時被找到。
9. oracle資料庫有哪兩種優化模式
Oracle的優化器共有兩種的優化方式,即基於規則的優化方式(Rule-Based
Optimization,簡稱為RBO)和基於代價的優化方式(Cost-Based
Optimization,簡稱為CBO)
A、RBO方式:優化器在分析SQL語句時,所遵循的是Oracle內部預定的一些規則。比如我們常見的,當一個where子句中的一列有索引時去走索引。
B、CBO方式:依詞義可知,它是看語句的代價(Cost)了,這里的代價主要指Cpu和內存。
優化器在
判斷是否用這種方式時,主要參照的是表及索引的統計信息。統計信息給出表的大小
、有少行、每行的長度等信息。這些統計信息起初在庫內是沒有的,是你在做analyze後才出現的,很多的時侯過期統計信息會令優化器做出一個錯誤的執行
計劃,因些我們應及時更新這些信息。在Oracle8及以後的版本,Oracle列推薦用CBO的方式。
我們要明了,不一定走索引就是優的
,比如一個表只有兩行數據,一次IO就可以完成全表的檢索,而此時走索引時則需要兩次IO,這時對這個表做全表掃描(full
table
scan)是最好的。