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資料庫性能優化

發布時間: 2023-05-30 16:45:58

『壹』 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,系統的響搜枯應速度就成為目前系統需世基洞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,提高系統的可鋒衡用性。

『貳』 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。

『叄』 怎樣優化mysql資料庫來提高mysql性能(mysql資料庫的優化)

優化「mysql資料庫」來提高「mysql性能」的方法有:

1、選取最適用的欄位屬神枯性。

MySQL可以很好的支持大數據量的存取,但是一般說來,資料庫中的表越小,在它上面執行的查詢也就會越快。因此,在創建表的時候,為了獲得更好的性能,我們可以將表中欄位的寬液瞎晌度設得盡可能小。

2、使用連接(JOIN)來代替子查詢(Sub-Queries)。

MySQL從4.1開始支持SQL的子查詢。這個技術可以使用SELECT語句來創建一個單列的查詢結果,然後把這個結果作為過濾條件用在另一個查詢中。

3、使用聯合(UNION)來代替手動創建的臨時表。

MySQL從4.0的版本開始支持UNION查詢,它可以把需要使用臨時表的兩條或更多的SELECT查詢合並的一個查詢中。在客戶端的查詢會話結束的時候,臨時表會被自動刪除,從而保證資料庫整齊、高效。

4、事務。

要把某個數據同時插入兩個相關聯的表中,可能會出現這樣的情況:第一個表中成功更新後,資料庫突然出現意外狀況,造成第二個表中的操作沒有完成,這樣,就會造成數據的不完整,甚至會破壞資料庫中的數據。要避免這種情況,就應該使用事務,它的作用是:要麼語句塊中鬧鋒每條語句都操作成功,要麼都失敗。

5、鎖定表。

盡管事務是維護資料庫完整性的一個非常好的方法,但卻因為它的獨占性,有時會影響資料庫的性能,尤其是在很大的應用系統中。由於在事務執行的過程中,資料庫將會被鎖定,因此其它的用戶請求只能暫時等待直到該事務結束。

6、使用外鍵。

鎖定表的方法可以維護數據的完整性,但是它卻不能保證數據的關聯性。這個時候我們就可以使用外鍵。

7、使用索引

索引是提高資料庫性能的常用方法,它可以令資料庫伺服器以比沒有索引快得多的速度檢索特定的行,尤其是在查詢語句當中包含有MAX(),MIN()和ORDERBY這些命令的時候,性能提高更為明顯。

8、優化的查詢語句

絕大多數情況下,使用索引可以提高查詢的速度,但如果SQL語句使用不恰當的話,索引將無法發揮它應有的作用。

『肆』 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。

(4)資料庫性能優化擴展閱讀

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。

『伍』 Oracle資料庫系統性能優化策略

一個資料庫系統的生命周期可以分成設計 開發和成品三個階段 在設計階段進行資料庫性能優化的成本最低 收益最大 在成品階段進行資料庫性能優化的成本最高 收益最小 資料庫的優化可以通過對網路 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 據統計 對網路辯敬 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 %左右 其餘的 %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 %的系統性能的提升

一 資料庫性能的優化

資料庫設計是應用程序設計的基礎 其性能直接影響應用程序的性能 資料庫性能包括存儲空間需求量的大小和查詢響應時間的長短兩個方面 為了優化資料庫性能 需要對資料庫中的表進行規范化 規范化的範式可分為第一範式 第二範式 第三範式 BCNF範式 第四範式和第五範式 一般來說 邏輯資料庫設計會滿足規范化的前 級標准 但由於滿足第三範式的表結構容易維護且基本滿足實際應用的要求 因此 實際應用中一般都按照第三範式的標准進行規范化 但是 規范化也有缺點 由於將一個表拆分成為多個表 在查詢時需要多表連接 降低了查詢速度

由於規范化有可能導致查詢速度慢的缺點 考慮到一些應用需要較快的響應速度 在設計表時應同時考慮對某些表進行反規范化 反規范化可以採用以下幾種方法

分割表

分割表包括水平分割和垂直分割

水平分割是按照行將一個表分割為多個表 這可以提高每個表的查詢速度 但查詢 更新時要選擇不同的表 統計時要匯總多個表 因此應用程序會更復雜

垂直分割是對於一個列很多的表 若某些列的訪問頻率遠遠高於其它列 就可以將主鍵和這些列作為一個表 將主鍵和其它列作為另外一個表 通過減少列的寬度 增加了絕山每個數據頁的行數 一次I/O就可以掃描更多的行 從而提高了訪問每一個表的速度 但是由於造成了多表連接 所以應該在同時查詢或更新不同分割表中的列的情況比較少的情況下使用

保留冗餘列

當兩個或多個表在查詢中經常需要連接時 可以在其中一個表上增加若干冗餘的列 以避免表之間的連接過於頻繁 由於對冗餘列的更新操作必須對多個表同步進行 所以一般在冗餘列的數據不經常變動的情況下使用

增加派生列

派生列是由表中的其它多個列計算所得 增加派生列可以減少統計運算 在數據匯總時可以大大縮短運算時間

二 應用程序性能的優化

應用程序的優化通常可分為兩個方面 源代碼和SQL語句 由於涉及到對程序邏輯的改變 源代碼的優化在時間成本和風險上代價很高 而對資料庫系統性能的提升收效有限 因此應用程序的優化應著重在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行 而是要寫出高質量的SQL語句 提高系統的可用性

下面就某些SQL語句的where子句編寫中需要注意的問題作詳細介紹 在這些where子句中 即使某些列存在索引 但是由於編寫了劣質的SQL 系統在運行該SQL語句時也不能使用該索引 而同樣使用全表掃描 這就造成了響應速度的極大降低

IS NULL 與 IS NOT NULL

攜宏慎不能用null作索引 任何包含null值的列都將不會被包含在索引中 即使索引有多列的情況下 只要這些列中有一列含有null 該列就會從索引中排除 也就是說如果某列存在空值 即使對該列建索引也不會提高性能

任何在where子句中使用is null或is not null的語句優化器是不允許使用索引的

聯接列

對於有聯接的列 即使最後的聯接值為一個靜態值 優化器不會使用索引的 例如 假定有一個職工表(employee) 對於一個職工的姓和名分成兩列存放(FIRST_NAME和LAST_NAME) 現在要查詢一個叫喬治?布希(Gee Bush)的職工 下面是一個採用聯接查詢的SQL語句

select * from employee where first_name|| ||last_name = Gee Bush

上面這條語句完全可以查詢出是否有Gee Bush這個員工 但是這里需要注意 系統優化器對基於last_name創建的索引沒有使用

當採用下面這種SQL語句的編寫 Oracle系統就可以採用基於last_name創建的索引

Select * From employee where first_name = Gee and last_name = Bush

遇到下面這種情況又如何處理呢?如果一個變數(name)中存放著Gee Bush這個員工的姓名 對於這種情況我們又如何避免全程遍歷使用索引呢?可以使用一個函數 將變數name中的姓和名分開就可以了 但是有一點需要注意 這個函數是不能作用在索引列上 下面是SQL查詢腳本

select * from employee where first_name = SUBSTR( &&name INSTR( &&name ) )

and last_name = SUBSTR( &&name INSTR( &&name )+ )

帶通配符(%)的like語句

同樣以上面的例子來看這種情況 目前的需求是這樣的 要求在職工表中查詢名字中包含Bush的人 可以採用如下的查詢SQL語句

select * from employee where last_name like %Bush%

這里由於通配符(%)在搜尋詞首出現 所以Oracle系統不使用last_name的索引 在很多情況下可能無法避免這種情況 但是一定要心中有底 通配符如此使用會降低查詢速度 然而當通配符出現在字元串其他位置時 優化器就能利用索引 例如 在下面的查詢中索引得到了使用

select * from employee where last_name like c%

Order by語句

Order by語句決定了Oracle如何將返回的查詢結果排序 Order by語句對要排序的列沒有什麼特別的限制 也可以將函數加入列中(象聯接或者附加等) 任何在Order by語句的非索引項或者有計算表達式都將降低查詢速度

仔細檢查order by語句以找出非索引項或者表達式 它們會降低性能 解決這個問題的辦法就是重寫order by語句以使用索引 也可以為所使用的列建立另外一個索引 同時應絕對避免在order by子句中使用表達式

NOT

我們在查詢時經常在where子句使用一些邏輯表達式 如大於 小於 等於以及不等於等等 也可以使用and(與) or(或)以及not(非) NOT可用來對任何邏輯運算符號取反 下面是一個NOT子句的例子

…… where not (status = VALID )

如果要使用NOT 則應在取反的短語前面加上括弧 並在短語前面加上NOT運算符 NOT運算符包含在另外一個邏輯運算符中 這就是不等於(<>)運算符 換句話說 即使不在查詢where子句中顯式地加入NOT詞 NOT仍在運算符中 見下例

…… where status <> INVALID

再看下面這個例子

select * from employee wheresalary<>

對這個查詢 可以改寫為不使用NOT的語句

select * from employee wheresalary< or salary>

雖然這兩種查詢的結果一樣 但是第二種查詢方案會比第一種查詢方案更快些 第二種查詢允許Oracle對salary列使用索引 而第一種查詢則不能使用索引

IN和EXISTS

有時候會將一列和一系列值相比較 最簡單的辦法就是在where子句中使用子查詢 在where子句中可以使用兩種格式的子查詢

第一種格式是使用IN操作符 …… where column in(select * from …… where ……)

第二種格式是使用EXIST操作符 …… where exists (select X from ……where ……)

絕大多數人會使用第一種格式 因為它比較容易編寫 而實際上第二種格式要遠比第一種格式的效率高 在Oracle中可以將幾乎所有的IN操作符子查詢改寫為使用EXISTS的子查詢

第二種格式中 子查詢以 select X 開始 運用EXISTS子句不管子查詢從表中抽取什麼數據它只查看where子句 這樣優化器就不必遍歷整個表而僅根據索引就可完成工作(這里假定在where語句中使用的列存在索引) 相對於IN子句來說 EXISTS使用相連子查詢 構造起來要比IN子查詢困難一些

通過使用EXISTS Oracle系統會首先檢查主查詢 然後運行子查詢直到找到第一個匹配項 這就節省了時間 Oracle系統在執行IN子查詢時 首先執行子查詢 並將獲得的結果列表存放在一個加了索引的臨時表中 在執行子查詢之前 系統先將主查詢掛起 待子查詢執行完畢 存放在臨時表中以後再執行主查詢 這也就是使用EXISTS比使用IN通常查詢速度快的原因

同時應盡可能使用NOT EXISTS來代替NOT IN 盡管二者都使用了NOT(不能使用索引而降低速度) 但NOT EXISTS要比NOT IN查詢效率更高

lishixin/Article/program/Oracle/201311/17060

『陸』 如何優化資料庫的性能

以下是資料庫性能優化措施介紹:

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,程序員需要考慮猛扒是否使用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枝運昌么樣的體系結構,是使用傳統的兩層體系結構,還是使用的三層體系結構。

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。

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的大小。

悄敗5、調整硬碟。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,做到硬碟之間負載均衡。

『柒』 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。

(7)資料庫性能優化擴展閱讀

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。

『捌』 如何優化資料庫的性能

--資料庫仿塵性能調優

--1.聚集索引譽數、主鍵

--2.盡量不要用臨時表

--3.多多使用事務

--4.表設計要規慶大首范

--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

『玖』 資料庫如何優化

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line-height:200%;

}

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。櫻明棗

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、myf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RAID10磁碟陣列,如果資金允許,可以選擇固態硬碟做RAID10;

2)cpu對Mysql的影響也是不容忽視的,建槐睜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myf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,但脊拆它的維護非常復雜,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。

『拾』 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語句執塌巧行,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(OracleOptimizer)和行鎖管理器(row-levelmanager)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。

實際上,上述資料庫優化措施之間是相互聯系的。ORACLE資料庫性能惡化表現基本上都是用戶響應時間比較長,需要用戶長時間的等待。但性能惡化的原因卻是多種多樣的,有時是多個因素共同造成了性能惡化的結果,這就需要資料庫管理員有比較全面的計算機知識,能夠敏感地察覺到影響資料庫性能的主要原因所在。另外,良好的資料庫管理工具對於優化資料庫性能也是很重要的。

一、ORACLE資料庫性能優化工具

常用的資料庫性能優化工具有:

ORACLE資料庫在線數據字典,ORACLE在線數據字典能夠反映出ORACLE動態運行情況,對於調整資料庫性能是很有幫助的。

操作系統工具,例如UNIX操作系統的vmstat,iostat等命令可以查看到系統系統級內存和硬碟I/O的使用情況,這些工具對於管理員弄清出系統瓶頸出現在什麼地方有時候很有用。

SQL語言跟蹤工雀皮具(SQLTRACEFACILITY),SQL語言跟蹤工具可以記錄SQL語句的執行情況,管理員可以使用虛擬表來調整實例,使用SQL語句跟蹤文件調整應用程序性能。SQL語言跟蹤工具將結果輸出成一個操作系統的文件,管理員可以使用TKPROF工具查看這些文件。

ORACLEEnterpriseManager(OEM),這是一個圖形的用戶管理界面,用戶可以使用它方便地進行資料庫管理而不必記住復雜的ORACLE資料庫管理的命令。

EXPLAINPLAN——SQL語言優化命令,使用這個命令可以幫助程序員寫出高效的SQL語言。

二、ORACLE資料庫的系統性能評估

信息系統的類型不同,需要關注的資料庫參數也是不同的。資料庫管理員需要根據自己的信息系統的類型著重考慮不同的資料庫參數。

1、在線事務處理信息系統(OLTP),這種類型的信息系統一般需要有大量的Insert、Update操作,典型的系統包括民航機票發售系統、銀行儲蓄系統等。OLTP系統需要保證資料庫的並發性、可靠性和最終用戶的速度,這類系統使用的ORACLE資料庫需要主要考慮下述參數:

資料庫回滾段團歲鍵是否足夠?

是否需要建立ORACLE資料庫索引、聚集、散列?

系統全局區(SGA)大小是否足夠?

SQL語句是否高效?

2、數據倉庫系統(DataWarehousing),這種信息系統的主要任務是從ORACLE的海量數據中進行查詢,得到數據之間的某些規律。資料庫管理員需要為這種類型的ORACLE資料庫著重考慮下述參數:

是否採用B*-索引或者bitmap索引?

是否採用並行SQL查詢以提高查詢效率?

是否採用PL/SQL函數編寫存儲過程?

有必要的話,需要建立並行資料庫提高資料庫的查詢效率

三、SQL語句的調整原則

SQL語言是一種靈活的語言,相同的功能可以使用不同的語句來實現,但是語句的執行效率是很不相同的。程序員可以使用EXPLAINPLAN語句來比較各種實現方案,並選出最優的實現方案。總得來講,程序員寫SQL語句需要滿足考慮如下規則:

1、盡量使用索引。試比較下面兩條SQL語句:

語句A:SELECTdname,

(SELECTdeptnoFROMemp);

語句B:SELECTdname,deptnoFROMdeptWHERENOTEXISTS

(SELECTdeptnoFROMempWHEREdept.deptno=emp.deptno);

這兩條查詢語句實現的結果是相同的,但是執行語句A的時候,ORACLE會對整個emp表進行掃描,沒有使用建立在emp表上的deptno索引,執行語句B的時候,由於在子查詢中使用了聯合查詢,ORACLE只是對emp表進行的部分數據掃描,並利用了deptno列的索引,所以語句B的效率要比語句A的效率高一些。

2、選擇聯合查詢的聯合次序。考慮下面的例子:

SELECTstuffFROMtabaa,tabbb,tabcc

WHEREa.acolbetween:alowand:ahigh

ANDb.bcolbetween:blowand:bhigh

ANDc.ccolbetween:clowand:chigh

ANDa.key1=b.key1

AMDa.key2=c.key2;

這個SQL例子中,程序員首先需要選擇要查詢的主表,因為主表要進行整個表數據的掃描,所以主表應該數據量最小,所以例子中表A的acol列的范圍應該比表B和表C相應列的范圍小。

3、在子查詢中慎重使用IN或者NOTIN語句,使用where(NOT)exists的效果要好的多。

4、慎重使用視圖的聯合查詢,尤其是比較復雜的視圖之間的聯合查詢。一般對視圖的查詢最好都分解為對數據表的直接查詢效果要好一些。

5、可以在參數文件中設置SHARED_POOL_RESERVED_SIZE參數,這個參數在SGA共享池中保留一個連續的內存空間,連續的內存空間有益於存放大的SQL程序包。

6、ORACLE公司提供的DBMS_SHARED_POOL程序可以幫助程序員將某些經常使用的存儲過程「釘」在SQL區中而不被換出內存,程序員對於經常使用並且佔用內存很多的存儲過程「釘」到內存中有利於提高最終用戶的響應時間。

四、CPU參數的調整

CPU是伺服器的一項重要資源,伺服器良好的工作狀態是在工作高峰時CPU的使用率在90%以上。如果空閑時間CPU使用率就在90%以上,說明伺服器缺乏CPU資源,如果工作高峰時CPU使用率仍然很低,說明伺服器CPU資源還比較富餘。

使用操作相同命令可以看到CPU的使用情況,一般UNIX操作系統的伺服器,可以使用sar_u命令查看CPU的使用率,NT操作系統的伺服器,可以使用NT的性能管理器來查看CPU的使用率。

資料庫管理員可以通過查看v$sysstat數據字典中「CPUusedbythissession」統計項得知ORACLE資料庫使用的CPU時間,查看「OSUserlevelCPUtime」統計項得知操作系統用戶態下的CPU時間,查看「OSSystemcallCPUtime」統計項得知操作系統系統態下的CPU時間,操作系統總的CPU時間就是用戶態和系統態時間之和,如果ORACLE資料庫使用的CPU時間占操作系統總的CPU時間90%以上,說明伺服器CPU基本上被ORACLE資料庫使用著,這是合理,反之,說明伺服器CPU被其它程序佔用過多,ORACLE資料庫無法得到更多的CPU時間。

資料庫管理員還可以通過查看v$sesstat數據字典來獲得當前連接ORACLE資料庫各個會話佔用的CPU時間,從而得知什麼會話耗用伺服器CPU比較多。

出現CPU資源不足的情況是很多的:SQL語句的重解析、低效率的SQL語句、鎖沖突都會引起CPU資源不足。

1、資料庫管理員可以執行下述語句來查看SQL語句的解析情況:

SELECT*FROMV$SYSSTATWHERENAMEIN

('parsetimecpu','parsetimeelapsed','parsecount(hard)');

這里parsetimecpu是系統服務時間,parsetimeelapsed是響應時間,用戶等待時間,waitetime=parsetimeelapsed_parsetimecpu

由此可以得到用戶SQL語句平均解析等待時間=waitetime/parsecount。這個平均等待時間應該接近於0,如果平均解析等待時間過長,資料庫管理員可以通過下述語句

SELECTSQL_TEXT,PARSE_CALLS,EXECUTIONSFROMV$SQLAREA

ORDERBYPARSE_CALLS;

來發現是什麼SQL語句解析效率比較低。程序員可以優化這些語句,或者增加ORACLE參數SESSION_CACHED_CURSORS的值。

2、資料庫管理員還可以通過下述語句:

SELECTBUFFER_GETS,EXECUTIONS,SQL_TEXTFROMV$SQLAREA;

查看低效率的SQL語句,優化這些語句也有助於提高CPU的利用率。

3、資料庫管理員可以通過v$system_event數據字典中的「latchfree」統計項查看ORACLE資料庫的沖突情況,如果沒有沖突的話,latchfree查詢出來沒有結果。如果沖突太大的話,資料庫管理員可以降低spin_count參數值,來消除高的CPU使用率。

五、內存參數的調整

內存參數的調整主要是指ORACLE資料庫的系統全局區(SGA)的調整。SGA主要由三部分構成:共享池、數據緩沖區、日誌緩沖區。

1、共享池由兩部分構成:共享SQL區和數據字典緩沖區,共享SQL區是存放用戶SQL命令的區域,數據字典緩沖區存放資料庫運行的動態信息。資料庫管理員通過執行下述語句:

select(sum(pins-reloads))/sum(pins)"LibCache"fromv$librarycache;

來查看共享SQL區的使用率。這個使用率應該在90%以上,否則需要增加共享池的大小。資料庫管理員還可以執行下述語句:

select(sum(gets-getmisses-usage-fixed))/sum(gets)"RowCache"fromv$rowcache;

查看數據字典緩沖區的使用率,這個使用率也應該在90%以上,否則需要增加共享池的大小。

2、數據緩沖區。資料庫管理員可以通過下述語句:

SELECTname,valueFROMv$sysstatWHEREnameIN('dbblockgets','consistentgets','physicalreads');

來查看資料庫數據緩沖區的使用情況。查詢出來的結果可以計算出來數據緩沖區的使用命中率=1-(physicalreads/(dbblockgets+consistentgets))。

這個命中率應該在90%以上,否則需要增加數據緩沖區的大小。

3、日誌緩沖區。資料庫管理員可以通過執行下述語句:

selectname,valuefromv$sysstatwherenamein('redoentries','redologspacerequests');

查看日誌緩沖區的使用情況。查詢出的結果可以計算出日誌緩沖區的申請失敗率:

申請失敗率=requests/entries,申請失敗率應該接近於0,否則說明日誌緩沖區開設太小,需要增加ORACLE資料庫的日誌緩沖區。

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