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常用資料庫優化方法

發布時間: 2022-05-31 17:26:15

1. 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。

2. 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。

(2)常用資料庫優化方法擴展閱讀

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。

3. 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)

4. 怎麼進行mysql資料庫優化

有八個方面可以對mysql進行優化:
1、選取最適用的欄位屬性
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
盡管我們可以使用子查詢(Sub-Queries)、連接(JOIN)和聯合(UNION)來創建各種各樣的查詢,但不是所有的資料庫操作都可以只用一條或少數幾條SQL語句就可以完成的。更多的時候是需要用到一系列的語句來完成某種工作。但是在這種情況下,當這個語句塊中的某一條語句運行出錯的時候,整個語句塊的操作就會變得不確定起來。設想一下,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。其實,有些情況下我們可以通過鎖定表的方法來獲得更好的性能。
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。

5. 資料庫怎麼優化

方法/步驟

  • 對sql語句優化:

    就是能分開寫的語句就分開寫,不要一次性就解決,這樣對效率來說是很大的開銷的,如下圖所示。

6. 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~

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. 優化資料庫性能的方式有哪些

優化SQL語句
寫存儲過程
給表建索引
減少一些不必要的查詢
比如:只要查詢demo表中的
name
欄位一般都會這樣寫
"select
*
from
demo"
這樣寫他是查詢的整張表如果有很多的欄位這樣差出來的效率是很低的
可以寫成這樣
"select
name
from
deom"

9. 有哪些常見的資料庫優化方法

關於資料庫優化,可以從以下幾個方面入手:

  1. 對查詢進行優化,要盡量避免全表掃描,首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

  2. 應盡量避免在 where 子句中對欄位進行 null 值判斷。

  3. 應盡量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符。

  4. 查詢的時候select後面不要用*,手動把欄位名字加上。

10. 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。

(10)常用資料庫優化方法擴展閱讀

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。