㈠ 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
把sql資料庫伺服器的吞吐量調為最大
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優化sql語句，減少比較次數
限制返回條目數(mysql中使用limit)
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.調整資料庫
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。
5.Java方面
㈡ Oracle資料庫存儲優化問題
創建存儲過程的語句如下：
create[or
replace]
procere＜過程名＞
＜參數1>，「方式l]＜數據類型1>，
＜參數2>，[
方式2]＜數據類型2>，
……)
is|as
（is或as完全等價）
begin
pl/sql過程體
end＜過程名＞
例如，下面是一個刪除表的存儲過程：
--參數：tablename
要刪除的表名
create
or
replace
procere
del_table(tablename
varchar2)
as
--定義變數
sql_del_table
long;
begin
--構造sql語句
sql_del_table
:=
'drop
table
'
||
tablename;
--執行
execute
immediate
sql_del_table;
end
del_table;
㈢ 360啟動游戲模式後，裡面有清理物理內存，自動優化硬碟數據存儲，有害處嗎
你還怕產生垃圾喲，那是在虛擬內存里的，不會。
硬碟開啟緩存，就是為了降低讀寫頻率的，保護硬碟，因為游戲讀寫數據量大，太頻繁的讀定怕影響使用壽命，開啟緩存加速，即可提高速度，又能保護硬碟，放心嘛，呵呵！
㈣ mysql資料庫的優化方法
我們都知道，伺服器資料庫的開發一般都是通過java或者是PHP語言來編程實現的，而為了提高我們資料庫的運行速度和效率，資料庫優化也成為了我們每日的工作重點，今天，雲南IT培訓http://www.kmbdqn.cn/就一起來了解一下mysql伺服器資料庫的優化方法。
為什麼要了解索引
真實案例
案例一：大學有段時間學習爬蟲，爬取了知乎300w用戶答題數據，存儲到mysql數據中。那時不了解索引，一條簡單的「根據用戶名搜索全部回答的sql「需要執行半分鍾左右，完全滿足不了正常的使用。
案例二：近線上應用的資料庫頻頻出現多條慢sql風險提示，而工作以來，對資料庫優化方面所知甚少。例如一個用戶數據頁面需要執行很多次資料庫查詢，性能很慢，通過增加超時時間勉強可以訪問，但是性能上需要優化。
索引的優點
合適的索引，可以大大減小mysql伺服器掃描的數據量，避免內存排序和臨時表，提高應用程序的查詢性能。
索引的類型
mysql數據中有多種索引類型，primarykey，unique，normal，但底層存儲的數據結構都是BTREE;有些存儲引擎還提供hash索引，全文索引。
BTREE是常見的優化要面對的索引結構，都是基於BTREE的討論。
B-TREE
查詢數據簡單暴力的方式是遍歷所有記錄;如果數據不重復，就可以通過組織成一顆排序二叉樹，通過二分查找演算法來查詢，大大提高查詢性能。而BTREE是一種更強大的排序樹，支持多個分支，高度更低，數據的插入、刪除、更新更快。
現代資料庫的索引文件和文件系統的文件塊都被組織成BTREE。
btree的每個節點都包含有key，data和只想子節點指針。
btree有度的概念d>=1。假設btree的度為d，則每個內部節點可以有n=[d+1，2d+1)個key，n+1個子節點指針。樹的大高度為h=Logb[(N+1)/2]。
索引和文件系統中，B-TREE的節點常設計成接近一個內存頁大小(也是磁碟扇區大小)，且樹的度非常大。這樣磁碟I/O的次數，就等於樹的高度h。假設b=100，一百萬個節點的樹，h將只有3層。即，只有3次磁碟I/O就可以查找完畢，性能非常高。
索引查詢
建立索引後，合適的查詢語句才能大發揮索引的優勢。
另外，由於查詢優化器可以解析客戶端的sql語句，會調整sql的查詢語句的條件順序去匹配合適的索引。
㈤ 麗江電腦培訓學校告訴你mysql資料庫的優化方法
我們都知道，伺服器資料庫的開發一般都是通過java或者是PHP語言來編程實現的，而為了提高我們資料庫的運行速度和效率，資料庫優化也成為了我們每日的工作重點，今天，麗江IT培訓http://www.kmbdqn.cn/就一起來了解一下mysql伺服器資料庫的優化方法。
為什麼要了解索引
真實案例
案例一：大學有段時間學習爬蟲，爬取了知乎300w用戶答題數據，存儲到mysql數據中。那時不了解索引，一條簡單的「根據用戶名搜索全部回答的sql「需要執行半分鍾左右，完全滿足不了正常的使用。
案例二：近線上應用的資料庫頻頻出現多條慢sql風險提示，而工作以來，對資料庫優化方面所知甚少。例如一個用戶數據頁面需要執行很多次資料庫查詢，性能很慢，通過增加超時時間勉強可以訪問，但是性能上需要優化。
索引的優點
合適的索引，可以大大減小mysql伺服器掃描的數據量，避免內存排序和臨時表，提高應用程序的查詢性能。
索引的類型
mysql數據中有多種索引類型，primarykey，unique，normal，但底層存儲的數據結構都是BTREE;有些存儲引擎還提供hash索引，全文索引。
BTREE是常見的優化要面對的索引結構，都是基於BTREE的討論。
B-TREE
查詢數據簡單暴力的方式是遍歷所有記錄;如果數據不重復，就可以通過組織成一顆排序二叉樹，通過二分查找演算法來查詢，大大提高查詢性能。而BTREE是一種更強大的排序樹，支持多個分支，高度更低，數據的插入、刪除、更新更快。
現代資料庫的索引文件和文件系統的文件塊都被組織成BTREE。
btree的每個節點都包含有key，data和只想子節點指針。
btree有度的概念d>=1。假設btree的度為d，則每個內部節點可以有n=[d+1，2d+1)個key，n+1個子節點指針。樹的大高度為h=Logb[(N+1)/2]。
索引和文件系統中，B-TREE的節點常設計成接近一個內存頁大小(也是磁碟扇區大小)，且樹的度非常大。這樣磁碟I/O的次數，就等於樹的高度h。假設b=100，一百萬個節點的樹，h將只有3層。即，只有3次磁碟I/O就可以查找完畢，性能非常高。
索引查詢
建立索引後，合適的查詢語句才能大發揮索引的優勢。
另外，由於查詢優化器可以解析客戶端的sql語句，會調整sql的查詢語句的條件順序去匹配合適的索引。
㈥ 大數據在網路優化中大有可為
大數據在網路優化中大有可為
網路優化是確保網路質量，提升網路資源利用率的有效手段。近年來，隨著網路容量的不斷提升、網路用戶數的不斷增加、網路設備的多樣化，用新技術和新方法替代傳統網路優化手段成為一種趨勢，尤其是在大數據分析技術的興起下，其在網路優化中的作用日漸突出。
網路優化的傳統手段
網路優化是通過對現已投入運營的網路進行話務數據分析、現場測試數據採集、參數分析、硬體檢查等，找出影響網路質量的原因，並且通過參數的修改、網路結構的調整、設備配置的調整和採取某些技術手段，確保系統高質量的運行，使現有網路資源獲得最佳效益，以最經濟的投入獲得最大的收益。一般而言，傳統的網路優化有以下幾種方法：
一、話務統計分析法：通過話務統計報告中的各項指標，可以了解和分析基站的話務分布及變化情況，分析出網路邏輯或物理參數設置的不合理、網路結構的不合理、話務量不均、頻率干擾及硬體故障等問題。
二、DT&CQT測試法：從用戶的角度，藉助測試儀表對網路進行驅車和定點測試。可分析空中介面的信令、覆蓋服務、基站分布、呼叫失敗、干擾、掉話等現象，定位異常事件的原因，為制定網路優化方案和實施網路優化提供依據。
三、用戶投訴：通過用戶投訴了解網路質量。即通過無處不在的用戶通話發現的問題，進一步了解網路服務狀況。
四、信令分析法：主要針對A介面、Abis等介面的數據進行跟蹤分析。發現和定位切換局數據不全、信令負荷、硬體故障及話務量不均以及上、下行鏈路路徑損耗過大的問題，還可以發現小區覆蓋、一些無線干擾及隱性硬體故障等問題。
五、資料庫核查與參數分析：對網路規劃數據和現網配置參數、網路結構數據進行核查，找出網路數據中明顯的數據錯誤，對參數設置策略進行合理性分析和總結。
六、網路設備告警的排查處理：硬體故障告警一般具有突發性，為了減小對用戶的影響，需要快速的響應和處理。通過告警檢查處理設備問題，保障設備的可用性，避免因設備告警導致網路性能問題。
在實際工作中，這幾種方法都是相輔相成、互為印證的關系。網路優化就是利用上述幾種方法，圍繞接通率、掉話率、擁塞率和切換成功率等指標，通過性能統計測試數據分析制定實施優化方案系統調整重新制定優化目標性能統計測試的螺旋式循環上升，達到網路質量明顯改善的目的。
網路優化亟待創新
當前，隨著用戶數的不斷增長，隨著網路容量的不斷增加，隨著網路復雜度的不斷提升，以及網路設備的多樣化，網路優化工作的難度正在不斷提升，網路優化的方法和手段亟待創新。
首先，網路優化是一項技術難度大、涉及范圍廣、人員素質要求較高的工作，涉及的技術領域有交換技術、無線技術、頻率配置、切換和和信令、話務統計分析等。傳統網路優化工作多依賴於技術人員的經驗，依賴人工進行統計分析。網路優化的自動化程度較低，優化過程需耗費大量的時間、人力、物力，造成了大量的資源浪費，影響網路問題解決的時效性。另外，優化工程師藉助於個人經驗對網路數據進行分析和對比，而非根據網路相關的數據綜合得出優化方案，存在一定的局限性。
其次，隨著我國移動通信事業迅速發展，我國移動互聯網發展已正式進入全民時代，截至2014年1月，我國手機網民規模已達5億。網路結構日益復雜，數據業務已經成為移動通信網路主要承載的業務，用戶通過智能終端的即時互聯通信行為，使移動網路成為大數據儲存和流動的載體。高速變化的數據業務速率和巨大的網路吞吐量以及覆蓋范圍的動態實時變化，在很大程度上改變了現有網路規劃和優化的模型，在網路優化工作中引入大數據是非常迫切和必要的。
最後，全球數據信息成為企業戰略資產，市場競爭和政策管制要求越來越多的數據被長期保存。對於運營商的網路優化來說，也需要保存各類數據，以便進行用戶行為分析和市場研究，通過大數據實踐應用提升網路優化質量並助力市場決策，實現精細化營銷策略，提升企業的核心競爭力。
面對上述挑戰，運營商正嘗試進行網路優化工作的創新，嘗試在網路優化中引入新技術和新方法。而正在全球興起的大數據分析技術，開始在網路優化中大顯身手。
網路優化擁抱大數據
大數據（Big Data），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、整理成為幫助企業經營決策目的的資訊。大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。大數據具有數據量巨大、數據種類繁多、價值密度低及處理速度快的特點，同時具備規模性、高速性、多樣性、價值性四大特徵。
一般而言，利用大數據技術進行網路優化的過程可分為三個階段：數據來源和獲取、數據存儲、數據分析。
數據來源和獲取—對於運營商而言，通過現有網路可以收集大量的網路優化相關信令資源（含電路域、分組域）、DT測試&CQT測試數據，這些數據大都以用戶的角度記錄了終端與網路的信令交互，內含大量有價值的信息。如終端類型、小區位置、LAC、imsi、tmsi、用戶業務使用行為、用戶位置信息、通話相關信息、業務或信令、信令中包含的各種參數值。
設備層包含基站、BSC、核心網、傳輸網等配置參數和網路性能統計指標（呼叫成功率、掉話率、切換成功率、擁塞率、交換系統接通率等）、客戶投訴數據等。
採集到的數據一般而言，經過IP骨幹網傳輸到數據中心，進行存儲。隨著雲計算技術的發展，未來數據中心將具備小型化、高性能、可靠性、可擴展性及綠色節能等特點。
數據存儲—網路優化中涉及巨大的數據存儲，包括信令層面的數據信息和設備存在的數據信息，這些數據只有妥善存儲和長期運營，才能進一步挖掘其價值。傳統數據倉庫難以滿足非結構化數據的處理需求。Google提出了GFS、BigTable、MapRece三項關鍵技術，推動了雲計算的發展和運用。
源於雲計算的虛擬資源池和並發計算能力，受到重視。2011年以來，中國移動、中國電信、中國聯通相繼推出「大雲計劃」、「天翼雲」和「互聯雲」，大大緩解了數據中心IT資源的存儲壓力。
數據分析—數據的核心是發現價值，而駕馭數據的核心是分析，分析是大數據實踐研究的最關鍵環節，尤其對於傳統難以應對的非結構化數據。運營商利用自身在運營網路平台的優勢，發展大數據在網路優化中的應用，可提高運營商在企業和個人用戶中的影響力。
電信級的大數據分析可實現如下功能：第一，了解網路現狀，包括網路的資源配置和使用情況，用戶行為分析，用戶分布等；第二，優化網路資源配置和使用，有針對性地進行網路維護優化和調整，提升網路運行質量，改善用戶感知；第三，實施網路建設規劃、網路優化性能預測，確保網路覆蓋和資源利用最大化。對用戶行為進行預測，提升用戶體驗，實現精細化網路運營。
網路優化相關的工具種類很多，針對不同的優化領域，常用的工具包括：路測數據分析軟體、頻率規劃與優化軟體、信令分析軟體、話統數據分析平台、話單分析處理軟體等。這些軟體給網路優化工作帶來了很大的便利，但往往只是針對網路優化過程中特定的領域，而網路優化是一個涉及全局的綜合過程，因此需要引入大數據分析平台對這些優化工具所反映出來的問題進行集合並綜合分析和判斷，輸出相關優化建議。
目前，大數據技術已經在網路優化工作中得到應用。中國電信就已經建設了引入大數據技術的網優平台，該平台可實現數據採集和獲取、數據存儲、數據分析，幫助中國電信利用分析結果優化網路質量並助力市場決策，實現精細化營銷策略。利用信令數據支撐終端、網路、業務平台關聯性分析，優化網路，實現網路價值的最大化。
總工點評
綜合全球來看，對大數據認識、研究和應用還都處於初期階段。中國三大電信運營商都在結合自身業務情況，積極推進大數據應用工作，目前還處於探索階段，在數據採集、處理、應用方面仍處於初級階段。電信運營商在國內擁有龐大的用戶群和市場，利用自身海量的數據資源優勢，探索以大數據為基礎的網路優化解決方案，是推動產業升級、實現效率提升、提升企業核心競爭力、應對激烈市場競爭的重要手段。利用大數據將無線網、數據網、核心網、業務網優化進行整合，可以完整地優化整個業務生命期的所有網元，改善用戶感知，是未來網路優化的趨勢。
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㈦ 內存優化之ArrayMap、SparseArray、SparseIntArray
原文鏈接： https://juejin.im/post/6865980083388186637
這幾個數據結構呢，都是Android這傢伙搞出來；為啥呢，打的旗號是節約內存，系統的很多地方都有他們的身影;為了追隨google的腳步，也為了擴展自己對於數據結構的理解，我們有必要學習它；
這里先大致說下，ArrayMap是一個map，是為了解決HashMap存儲數據浪費空間情況；SparseArray是數組，為稀疏數據准備的；SparseXXXArray,也是數組，也為稀疏數據准備，xxx是基本數據類型，這樣使用時不存在自動拆裝箱操作（就是基本類型和相對應類之間的自動轉換）;SparseXXXArray的原理實現一致，這里只介紹SparseIntArray
ArrayMap結構
兩個數組來存儲；key的hash數據，key-value組成的數組；通過index來映射，2倍位置為key， 2倍位置+1 為value；mHashes數據，是從小到大有序存儲的
SparseArray結構
也是兩個數組，存儲數組索引的key，存儲數據value，通過相等索引來映射；mKeys是從小到大有序存儲的
從圖來看，我覺得是結構思想整體是一致的；但他們的實現思路還是存在不同的地方
這里key是可以為null，null是hash值為0，不為空時，其計算方式與下面變數有關，這個可以僅可以在構造器中設置，默認為false
計算區別如下：
由於是以hash來排序，如果使用默認，那麼我們的hashCode方法，要是每個對象固定，最好且是不同的
我們有必要先介紹以下，申請內存緩存機制，這涉及到下面兩個數組，其原理是一樣的，只是容量不同；
mBaseCache的容量大小為8， mTwiceBaseCache容量大小為16；兩個緩存每種最多緩存10個；緩存結構如下圖，入量按照8來繪制的：
這里的容量是申請的數組容量，數據存儲key-value，所以其能存儲的數據個數為其一半； 初始化、擴容都是根據存儲個數來計算的
初始化
擴容
調用下面兩個方法時，可能會擴容
數組的移動System.array方法處理，如果容器大小增加了，則廢棄的數組；廢棄的數組，進行回收，如果存儲容量大小為4或者8，會放入緩存中
查找可以插入或者替換數據的位置；查找思想:
查找位置為正整數，說明此處有數據，可替換，負整數，表示無數據且取非表示可插入位置
增加數據時，可能會擴容；如果數據未找到且容器存儲個數已滿，這時會進行擴容
刪除數據時，可能會進行容量縮減
如果你上面ArrayMap已經懂了，那麼SparseIntArray其實已經很簡單了；它存在下面的差異
SparseArray和SparseXXXArray那就更接近了；不過我們還是和ArrayMap做對比吧
和SparseXXXArray區別就是：無gc方法機制、存儲value值是類而不是基本數據
gc方法:如果有效數據前存在刪除數據標志值DELETED，則後面把有效數據往前移位
有沒有小夥伴在想，為何SparseXXXArray，沒有這種gc行為呢，因為基本類型，存什麼都無法標志其是無效數據啊；
技術變化都很快，但基礎技術、理論知識永遠都是那些；作者希望在余後的生活中，對常用技術點進行基礎知識分享；如果你覺得文章寫的不錯，請給與關注和點贊；如果文章存在錯誤，也請多多指教！
㈧ 數據歸檔的幫助優化存儲層
可以利用數據存檔，以物理方式自動將數據倉庫中具有較低業務價值的數據遷移到更適合、更經濟高效的存儲層。有許多標准可用來確定業務價值較低的數據：如 數據訪問和性能需求、數據的使用年限、數據屬於哪個地區或部門，以及分區 用途。當訪問率低的數據發展為消耗數據倉庫的最大一份，最合理的處理方式是以物理和邏輯方式從核心生產數據倉庫中分離此數據。
一旦組織了解到數據管理的問題、相關經濟情況、休眠數據的問題以及由於數據 增長引發的發展壓力，必然結果是第一代數據倉庫演變為數據倉庫 2 .0，在此過程中將創建存檔數據存儲層。
數據倉庫2 .0 的數據倉庫環境中的存檔存儲層有許多不同特性，讓它與數據倉庫的其他部分區分開來。存檔層中數據的訪問概率低。存檔環境中的數據通常不會更新。兩個環境之間的資料庫設計可能一樣，也可能不同。
數據倉庫存檔的主要驅動因素通常是為了通過存儲分層來降低基礎設施成本、降低維護成本以及維護峰值數據倉庫性能。只需將非活動數據從生產數據倉庫遷移到 低成本的伺服器和存儲設備即可達成這些目標，但是您的業務需求有可能更加 復雜，例如如何訪問和檢索存檔數據。在選擇數據倉庫存檔解決方案時，您需要 考慮組織的預算限制及性能和訪問需求。
您的 IT 組織訪問存檔數據的頻率可能低於訪問活動數據的頻率。但是您可能仍需要直接從原始應用程序介面中定期檢索組合的存檔和當前數據。在這種情況下，數據應存檔到查詢性能相當高的數據倉庫中，如位於成本較低的基礎設施上的另一個 數據倉庫實例。
另一方面，如果非活動數據非常舊且准備停止使用，則可能很少訪問這些數據。 在這種情況下，通過報告或電子搜索工具進行訪問就可以了，而不用通過應用程序 介面進行訪問。此時可以忍受較慢的查詢性能，可將數據存檔為更適宜的壓縮 格式，如壓縮文件。
㈨ 雲南IT培訓分享mysql資料庫的優化方法
我們都知道，伺服器資料庫的開發一般都是通過java或者是PHP語言來編程實現的，而為了提高我們資料庫的運行速度和效率，資料庫優化也成為了我們每日的工作重點，今天，雲南IT培訓http://www.kmbdqn.com/就一起來了解一下mysql伺服器資料庫的優化方法。
為什麼要了解索引
真實案例
案例一：大學有段時間學習爬蟲，爬取了知乎300w用戶答題數據，存儲到mysql數據中。那時不了解索引，一條簡單的「根據用戶名搜索全部回答的sql「需要執行半分鍾左右，完全滿足不了正常的使用。
案例二：近線上應用的資料庫頻頻出現多條慢sql風險提示，而工作以來，對資料庫優化方面所知甚少。例如一個用戶數據頁面需要執行很多次資料庫查詢，性能很慢，通過增加超時時間勉強可以訪問，但是性能上需要優化。
索引的優點
合適的索引，可以大大減小mysql伺服器掃描的數據量，避免內存排序和臨時表，提高應用程序的查詢性能。
索引的類型
mysql數據中有多種索引類型，primary key，unique，normal，但底層存儲的數據結構都是BTREE;有些存儲引擎還提供hash索引，全文索引。
BTREE是常見的優化要面對的索引結構，都是基於BTREE的討論。
B-TREE
查詢數據簡單暴力的方式是遍歷所有記錄;如果數據不重復，就可以通過組織成一顆排序二叉樹，通過二分查找演算法來查詢，大大提高查詢性能。而BTREE是一種更強大的排序樹，支持多個分支，高度更低，數據的插入、刪除、更新更快。
現代資料庫的索引文件和文件系統的文件塊都被組織成BTREE。
btree的每個節點都包含有key，data和只想子節點指針。
btree有度的概念d>=1。假設btree的度為d，則每個內部節點可以有n=[d+1，2d+1)個key，n+1個子節點指針。樹的大高度為h=Logb[(N+1)/2]。
索引和文件系統中，B-TREE的節點常設計成接近一個內存頁大小(也是磁碟扇區大小)，且樹的度非常大。這樣磁碟I/O的次數，就等於樹的高度h。假設b=100，一百萬個節點的樹，h將只有3層。即，只有3次磁碟I/O就可以查找完畢，性能非常高。
索引查詢
建立索引後，合適的查詢語句才能大發揮索引的優勢。
另外，由於查詢優化器可以解析客戶端的sql語句，會調整sql的查詢語句的條件順序去匹配合適的索引。