⑴ 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。
⑵ 主機sql資料庫佔用磁碟IO讀寫過高,怎麼解決
1、首先登錄SQL Server實例,如下圖所示。
⑶ oracle IO 讀寫高,怎麼優化
兩個辦法:一、優化硬體(CPU、內存和硬碟等),優化I/O子系統,增強IO讀寫能力;第二、優化SQL語句。第一種辦法治標不治本,建議用第二種辦法,你的截圖里邊那幾個幾百秒的SQL語句是有問題的,要進一步優化。查看一下執行這些語句是在哪些頁面,查詢了什麼數據,數據量多大,判斷一下業務邏輯,然後再去優化。
(如有幫助,請採納,謝謝)
⑷ 資料庫如何優化
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如何優化MySQL資料庫
當MySQL資料庫邂逅優化,它有好幾個意思,今天我們所指的是性能優化。
我們究竟該如何對MySQL資料庫進行優化呢?下面我就從MySQL對硬體的選擇、Mysql的安裝、my.cnf的優化、MySQL如何進行架構設計及數據切分等方面來說明這個問題。
1.伺服器物理硬體的優化
1)磁碟(I/O),MySQL每一秒鍾都在進行大量、復雜的查詢操作,對磁碟的讀寫量可想而知,所以推薦使用RAID1+0磁碟陣列,如果資金允許,可以選擇固態硬碟做RAID1+0;
2)cpu對Mysql的影響也是不容忽視的,建議選擇運算能力強悍的CPU。
2.MySQL應該採用編譯安裝的方式
MySQL資料庫的線上環境安裝,我建議採取編譯安裝,這樣性能會較大的提升。
3.MySQL配置文件的優化
1)skip
-name
-resolve,禁止MySQL對外部連接進行DNS解析,使用這一選項可以消除MySQL進行DNS解析的時間;
2)back_log
=
384,back_log指出在MySQL暫時停止響應新請求之前,短時間內的多少個請求可以被存在堆棧中,對於Linux系統而言,推薦設置小於512的整數。
3)如果key_reads太大,則應該把my.cnf中key_buffer_size變大,保持key_reads/key_read_requests至少在1/100以上,越小越好。
4.MySQL上線後根據status狀態進行適當優化
1)打開慢查詢日誌可能會對系統性能有一點點影響,如果你的MySQL是主-從結構,可以考慮打開其中一台從伺服器的慢查詢日誌,這樣既可以監控慢查詢,對系統性能影響也會很小。
2)MySQL伺服器過去的最大連接數是245,沒有達到伺服器連接數的上限256,應該不會出現1040錯誤。比較理想的設置是:Max_used_connections/max_connections
*
100%
=85%
5.MySQL資料庫的可擴展架構方案
1)MySQL
cluster,其特點為可用性非常高,性能非常好,但它的維護非常復雜,存在部分Bug;
2)DRBD磁碟網路鏡像方案,其特點為軟體功能強大,數據可在底層塊設備級別跨物理主機鏡像,且可根據性能和可靠性要求配置不同級別的同步。
⑸ 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)資料庫io優化擴展閱讀
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。
⑹ 標題在集中式資料庫的查詢優化中,為什麼說「I/O代價是最主要的」。
因為在查詢優化中需要考慮的主要因素包括I/O代價、CPU代價和通信代價。
查詢優化就是選擇一個高效執行的查詢處理策略。代數優化是指關系代數表達式的優化,即按照一定的規則,改變代數表達式中操作的次序和組合,使查詢執行效率更高。物理優化則是指存取路徑和底層操作演算法的選擇。
查詢優化的總目標是,選擇有效地策略,求得給定關系表達式的值,使得查詢代價最小。因此最為重要。
⑺ 淺談資料庫查詢優化的幾種思路
應盡量避免全表掃描,首先應考慮在 where 及 order by ,group by 涉及的列上建立索引
可以幫助選擇更好的索引和優化查詢語句, 寫出更好的優化語句。 通常我們可以對比較復雜的尤其是涉及到多表的 SELECT 語句, 把關鍵字 EXPLAIN 加到前面, 查看執行計劃。例如: explain select * from news;
用具體的欄位列表代替「*」 , 不要返回用不到的任何欄位。
mysql innodb上的理解。
1,不需要的欄位會增加數據傳輸的時間,即使mysql伺服器和客戶端是在同一台機器上,使用的協議還是tcp,通信也是需要額外的時間。
2,要取的欄位、索引的類型,和這兩個也是有關系的。舉個例子,對於user表,有name和phone的聯合索引,select name from user where phone= 12345678912 和 select * from user where phone= 12345678912 ,前者要比後者的速度快,因為name可以在索引上直接拿到,不再需要讀取這條記錄了。
3,大欄位,例如很長的varchar,blob,text。准確來說,長度超過728位元組的時候,會把超出的數據放到另外一個地方,因此讀取這條記錄會增加一次io操作。
比如from_unixtime(create_time) = 』2014-05-29』就不能使用到索引,原因很簡單,b+樹中存的都是數據表中的欄位值,但進行檢索時,需要把所有元素都應用函數才能比較,顯然成本太大。所以語句應該寫成create_time = unix_timestamp(』2014-05-29』);
使用 procere analyse()函數對表進行分析, 該函數可以對表中列的數據類型提出優化建議。 能小就用小。 表數據類型第一個原則是: 使用能正確的表示和存儲數據的最短類型。 這樣可以減少對磁碟空間、 內存、 cpu 緩存的使用。
使用方法: select * from 表名 procere analyse();
通過拆分表可以提高表的訪問效率。 有 2 種拆分方法
1.垂直拆分
把主鍵和一些列放在一個表中, 然後把主鍵和另外的列放在另一個表中。 如果一個表中某些列常用, 而另外一些不常用, 則可以採用垂直拆分。
2.水平拆分
根據一列或者多列數據的值把數據行放到二個獨立的表中。
創建中間表, 表結構和源表結構完全相同, 轉移要統計的數據到中間表, 然後在中間表上進行統計, 得出想要的結果。
選擇多核和主頻高的 CPU。
使用更大的內存。 將盡量多的內存分配給 MYSQL 做緩存。
4.3.1 使用磁碟陣列
RAID 0 沒有數據冗餘, 沒有數據校驗的磁碟陳列。 實現 RAID 0至少需要兩塊以上的硬碟, 它將兩塊以上的硬碟合並成一塊, 數據連續地分割在每塊盤上。
RAID1 是將一個兩塊硬碟所構成 RAID 磁碟陣列, 其容量僅等於一塊硬碟的容量, 因為另一塊只是當作數據「鏡像」。使用 RAID-0+1 磁碟陣列。 RAID 0+1 是 RAID 0 和 RAID 1 的組合形式。 它在提供與 RAID 1 一樣的數據安全保障的同時, 也提供了與 RAID 0 近似的存儲性能。
4.3.2 調整磁碟調度演算法
選擇合適的磁碟調度演算法, 可以減少磁碟的尋道時間
對 MySQL 自身的優化主要是對其配置文件 my.cnf 中的各項參數進行優化調整。 如指定 MySQL 查詢緩沖區的大小, 指定 MySQL 允許的最大連接進程數等。
它的作用是存儲 select 查詢的文本及其相應結果。 如果隨後收到一個相同的查詢, 伺服器會從查詢緩存中直接得到查詢結果。 查詢緩存適用的對象是更新不頻繁的表, 當表中數據更改後, 查詢緩存中的相關條目就會被清空。
⑻ 資料庫優化是什麼意思
資料庫優化的意思 是減少代碼的冗餘 提高重用性
⑼ 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。
⑽ 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~