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資料庫的優化問題

發布時間: 2022-12-07 17:31:35

1. 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

  • sql資料庫伺服器的吞吐量調為最大

  • 2.調整資料庫

  • 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

  • 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。

  • 優化sql語句,減少比較次數

  • 限制返回條目數(mysql中使用limit)

  • 5.Java方面

  • 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. 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。

3. 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。

(3)資料庫的優化問題擴展閱讀

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。

4. 資料庫該如何優化

資料庫優化可以從以下幾個方面進行:
1.結構層: web伺服器採用負載均衡伺服器,mysql伺服器採用主從復制,讀寫分離
2.儲存層: 採用合適的存儲引擎,採用三範式
3.設計層: 採用分區分表,索引,表的欄位採用合適的欄位屬性,適當的採用逆範式,開啟mysql緩存
4.sql語句層:結果一樣的情況下,採用效率高,速度快節省資源的sql語句執行

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)資料庫的優化問題擴展閱讀

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。

7. 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。

8. 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