① 如何使用loadrunner测试sql查询语句的性能
第一步测试准备 第二步配置ODBC数据源 第三步录制SQL语句在Sql Server查询分析器中的运行过程 第四步优化录制脚本设置事务 第五步改变查询数量级查看SQL语句的性能 第六步在controller中运行脚本 下面开始具体的介绍 测试准备阶段我们首先要确认测试数据库服务器我们可以在本地安装SQLSERVER数据库服务端及客户端也可以确定一台装好的SQL SERVER服务器 接下来准备测试数据对数据库测试时我们要考虑的不是SQL语句是否能够正确执行而是在某数量级的情况下SQL语句的执行效率及数据库服务的运行情况所以我们分别准备不同数量级的测试数据即根据实际的业务情况预估数据库中的记录数在本次讲解中我们不考虑业务逻辑也不考虑数据表之间的关系我们只建立一张表并向此表中加入不同数量级的数据如分别加入条条条条数据查看某SQL语句的执行效率 在查询分析器中运行如下脚本 创建测试数据库 create database loadrunner_test; use loadrunner_test 创建测试数据表 create table test_table (username varchar()sex intage intaddress varchar()post int) 通过一段程序插入不同数量级的记录具体的语法在这里就不多说了 declare @i int set @i=while @i< //循环次可以根据测试数据情况改变插入条数 begin BEGIN TRAN T insert into test_table (usernamesexageaddresspost) values (户瑞海+cast(@i as varchar)@i@i+北京市和平里+cast(@i as varchar)+号); IF @@ERROR <> begin rollback; select @@error end else begin commit; set @i = @i+ end end 好了执行完上述语句后建立的数据表中已经有条记录了下面进行第二步的操作配置ODBC数据源为了能让loadrunner能够通过ODBC协议连接到我们建立的SQL SERVER数据路我们需要在本机上建立ODBC数据源建立方法如下 控制面板—性能和维护—管理工具—数据源（ODBC）添加在列表中选择SQL SERVER点击完成根据向导输入数据源名称链接的服务器下一步输入链接数据库的用户名和密码更改链接的数据库完成ODBC的配置如果配置正确的话在最后一步点击测试数据源会弹出测试成功的提示 配置好ODBC数据源后就要录制SQL语句在查询分析器中的执行过程了 打开loadrunner选择ODBC协议 在start recording中的application type 选择win applicationprogram to record中录入SQL SERVER查询分析器的路径\安装目录\isqlwexe 开始录制首先通过查询分析器登录SQL SERVER在打开的查询分析器窗口中输入要测试的SQL语句如select * from test_table; 在查询分析器中执行该语句执行完成后结束录制 好了现在就可以看到loadrunner生成的脚本了（由于脚本过长在这里就不粘贴了有需要的朋友可以加我QQ我把脚本发给你们）通过这些语句我们可以看出登录数据库的过程执行SQL语句的过程 接下来我们来优化脚本我们分别为数据库登录部分和执行SQL语句的部分加一个事物在增加一个double的变量获取事务执行时间简单内容如下 Action() { double trans_time; //定义一个double型变量用来保存事务执行时间 lr_start_transaction(sqserver_login); //设置登录事务的开始 lrd_init(&InitInfo DBTypeVersion); //初始化链接（下面的都是loadrunner生成的脚本了大家可以通过帮助查到每个函数的意思） lrd_open_context(&CtxLRD_DBTYPE_ODBC ); lrd_db_option(Ctx OT_ODBC_OV_ODBC ); lrd_alloc_connection(&Con LRD_DBTYPE_ODBC Ctx /*Unused*/ ); ……………… trans_time=lr_get_transaction_ration( sqserver_login ); //获得登录数据库的时间 lr_output_message(sqserver_login事务耗时 %f 秒 trans_time); //输出该时间 lr_end_transaction(sqserver_login LR_AUTO); //结束登录事务 lr_start_transaction(start_select);//开始查询事务 lrd_cancel( Csr /*Unused*/ ); lrd_stmt(Csr select * from test_table;\r\n /*None*/ );//此句为执行的SQL lrd_bind_cols(Csr BCInfo_D ); lrd_fetch(Csr PrintRow ); …………… trans_time=lr_get_transaction_ration( start_select ); //获得该SQL的执行时间 lr_output_message(start_select事务耗时 %f 秒 trans_time); //输出该时间 lr_end_transaction(start_select LR_AUTO); //结束查询事务 优化后在执行上述脚本后就可以得到登录到数据库的时间及运行select * from test_table这条语句的时间了当然我们也可以根据实际情况对该条语句进行参数化可以测试多条语句的执行时间也可以将该语句改为调用存储过程的语句来测试存储过程的运行时间 接下来把该脚本在controller中运行设置虚拟用户数设置集合点这些操作我就不说了但是值得注意的是没有Mercury 授权的SQL SERVER用户license在运行该脚本时回报错提示You do not have a license for this Vuser type Please contact Mercury Interactive to renew your license我们公司穷啊买不起loadrunner所以我也无法继续试验希望有license朋友们监控一下运行结果！ 最起码在VUGen中运行该脚本我们可以得到任意一个SQL语句及存储过程的执行时间如果我们测试的B/S结构的程序我们也可以通过HTML协议录制的脚本在CONTROLLER中监控SQL SERVER服务器的性能情况这样两方面结合起来就可以对数据库性能做一个完整的监控了
② 如何评估和测试Mysql及oracle数据库性能
1：服务器环境
操作系统：Red Hat Enterprise Linux Server release 5.5 (Tikanga)
CPU：Intel(R) Xeon(R) CPU E5607 @ 2.27GHz 8核
内存：16G
Mysql：Ver 14.14 Distrib 5.5.21, for Linux (x86_64)
Oracle：OracleDatabase 11g Enterprise Edition Release
详细数据测试（操作通过存储过程完成）
数据插入
50并发Mysql插入性能图示（横坐标：当前数据总量，纵坐标：每秒执行次数）{平均值：4841.98}
③ 怎么测试数据库的响应速度比如查询速度
有很多种方法可以用来找出哪些SQL语句需要优化，但是很久以来，最简单的方法都是分析保存在V$SQL视图中的缓存的SQL信息。通过V$SQL视图，可以确定具有高消耗时间、CUP和IO读取的SQL语句。
1.查看总消耗时间最多的前10条SQL语句
select*
from(selectv.sql_id,
v.child_number,
v.sql_text,
v.elapsed_time,
v.cpu_time,
v.disk_reads,
rank()over(orderbyv.elapsed_timedesc)elapsed_rank
fromv$sqlv)a
whereelapsed_rank<=10;
2.查看CPU消耗时间最多的前10条SQL语句
select*
from(selectv.sql_id,
v.child_number,
v.sql_text,
v.elapsed_time,
v.cpu_time,
v.disk_reads,
rank()over(orderbyv.cpu_timedesc)elapsed_rank
fromv$sqlv)a
whereelapsed_rank<=10;
3.查看消耗磁盘读取最多的前10条SQL语句
select*
from(selectv.sql_id,
v.child_number,
v.sql_text,
v.elapsed_time,
v.cpu_time,
v.disk_reads,
rank()over(orderbyv.disk_readsdesc)elapsed_rank
fromv$sqlv)a
whereelapsed_rank<=10;
④ 如何评估和测试Mysql及oracle数据库性能
首先 数据库的性能有很多种 1：速度性能2：并发性能3：事务性能 在速度性能上，首先你需要首先确定你的测试环境。举个例子，比如你的软件可能的用户群是一群使用586电脑的客户，那么肯定是mysql的效率要高出oracle.这个是为什么呢，mysql在事务策略和安全策略上做的工作远没有oracle做出的多。如果软件不需要这方面的高要求，那么完全可以使用mysql,这样机器的配置可以比较低，但是表现出的性能会更加优越。 前面是题外话，在测试前你需要首先顶一下你的测试环境，为了能让oracle充分的表现出他的性能，你应该选取一些强劲的小型机或者服务器来作为测试环境（虽然这样的环境对于mysql来说可能浪费了，但是这样才能确保2个数据库都充分的发挥的自己的特性）。 其次，测试访问速度，你可以通过对数据库的大批量写入来看出效果。所谓大批量写入应该尝试使用存储过程一次读入了10M的数据文件然后写入并且记录时间（同时记录cpu,内存等占用情况）。然后对于至少2个超过10万的数据表做笛卡尔积查询（全连接），查看查询的时间。
⑤ 测试MySQL和Postgresql数据库查询性能怎么做到单线程和多线程查询
可以用多进程模拟。如果用批处理脚本的话。
看你怎么测。
如果使用jdbc程序段，多线程确实可以模拟。一个线程一个连接。
设计好标准的数据集。网上或许有下载的。记录好测试环境和测试各个阶段所花时间。
⑥ 怎样进行数据库性能测试
使用LR对数据库进行性能测试，实际上有多种办法，包括通过现有的数据库协议进行CS模式的先录制后执行的模式，以及通过socket方式向服务器发包方式的测试方式。这些是常规书籍上介绍的比较简单上手的测试方法，但是不具备通用性，受已有协议或soc...
⑦ 如何进行数据库的性能测试
一般采用loadrunner做性能测试
⑧ 数据库性能优化基准测试的度量指标有哪些
当前业界常见的服务器性能指标有:
TPC-C
TPC-E
TPC-H
SPECjbb2005
SPECjEnterprise2010
SPECint2006 及 SPECint_rate_2006
SPECfp2006 及 SPECfp_rate_2006
SAP SD 2-Tier
LINPACK
RPE2
一、TPC (Transaction Processing Performance Council) 即联机交易处理性能协会, 成立于1988年的非盈利组织,各主要软硬件供应商均参与,成立目标: 为业界提供可信的数据库及交易处理基准测试结果,当前发 布主要基准测试为:
TPC-C : 数据库在线查询(OLTP)交易性能
TPC-E : 数据库在线查询(OLTP)交易性能
TPC-H : 商业智能 / 数据仓库 / 在线分析(OLAP)交易性能
1.TPC-C测试内容：数据库事务处理测试, 模拟一个批发商的订单管理系统。实际衡量服务器及数据库软件处理在线查询交易处理（OLTP）的性能表现. 正规 TPC-C 测试结果发布必须提供 tpmC值, 即每分钟完成多少笔 TPC-C 数据库交易 (TPC-C Transaction Per Minute), 同时要提供性价比$/tpmC。如果把 TPC-C 测试结果写成为 tpm, TPM, TPMC, TPCC 均不属正规。
2.TPC-E测试内容：数据库事务处理测试，模拟一个证券交易系统。与TPC-C一样，实际衡量服务器及数据库软件处理在线查询交易处理（OLTP）的性能表现。正规TPC-E测试结果必须提供tpsE值，即每秒钟完成多少笔TPC-E数据库交易（transaction per second），同时提供$/tpsE。测试结果写成其他形式均不属正规。
对比：TPC-E测试较TPC-C测试，在测试模型搭建上增加了应用服务器层，同时增加了数据库结构的复杂性,测试成本相对降低。截止目前，TPC-E的测试结果仅公布有50种左右，且测试环境均为PC服务器和windows操作系统，并无power服务器的测试结果。除此之外，TPC官方组织并未声明TPC-E取代TPC-C，所以，说TPC-E取代TPC-C并没有根据。
⑨ 几个常用的MySQL性能测试工具
1、mysqlslap
安装：简单，装了mysql就有了
作用：模拟并发测试数据库性能。
优点：简单，容易使用。
不足：不能指定生成的数据规模，测试过程不清楚针对十万级还是百万级数据做的测试，感觉不太适合做综合测试，比较适合针对既有数据库，对单个sql进行优化的测试。
使用方法：
可以使用mysqlslap --help来显示使用方法：
Default options are read from the following files in the given order:
/etc/mysql/my.cnf /etc/my.cnf ~/.my.cnf
--concurrency代表并发数量，多个可以用逗号隔开，concurrency=10,50,100, 并发连接线程数分别是10、50、100个并发。
--engines代表要测试的引擎，可以有多个，用分隔符隔开。
--iterations代表要运行这些测试多少次。
--auto-generate-sql 代表用系统自己生成的SQL脚本来测试。
--auto-generate-sql-load-type 代表要测试的是读还是写还是两者混合的（read,write,update,mixed）
--number-of-queries 代表总共要运行多少次查询。每个客户运行的查询数量可以用查询总数/并发数来计算。
--debug-info 代表要额外输出CPU以及内存的相关信息。
--number-int-cols ：创建测试表的 int 型字段数量
--auto-generate-sql-add-autoincrement : 代表对生成的表自动添加auto_increment列，从5.1.18版本开始
--number-char-cols 创建测试表的 char 型字段数量。
--create-schema 测试的schema，MySQL中schema也就是database。
--query 使用自定义脚本执行测试，例如可以调用自定义的一个存储过程或者sql语句来执行测试。
--only-print 如果只想打印看看SQL语句是什么，可以用这个选项。
mysqlslap -umysql -p123 --concurrency=100 --iterations=1 --auto-generate-sql --auto-generate-sql-add-autoincrement --auto-generate-sql-load-type=mixed --engine=myisam --number-of-queries=10 --debug-info
或：
指定数据库和sql语句:
mysqlslap -h192.168.3.18 -P4040 --concurrency=100 --iterations=1 --create-schema='test' --query='select * from test;' --number-of-queries=10 --debug-info -umysql -p123
要是看到底做了什么可以加上：--only-print
Benchmark
Average number of seconds to run all queries: 25.225 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 25.225 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 25.225 seconds
Number of clients running queries: 100
Average number of queries per client: 0
以上表明100个客户端同时运行要25秒
2、sysbench
安装：
可以从http://sourceforge.net/projects/sysbench/ 下载
tar zxf sysbench-0.4.12.tar.gz
cd sysbench-0.4.12
./autogen.sh
./configure && make && make install
strip /usr/local/bin/sysbench
安装时候可能会报错，后来发现个好文 http://blog.csdn.net/icelemon1314/article/details/7004955 怕以后找不到，也贴过来吧
1.如果mysql不是默认路径安装，那么需要通过指定--with-mysql-includes和--with-mysql-libs参数来加载mysql安装路径
2.如果报错：
../libtool: line 838: X--tag=CC: command not found
../libtool: line 871: libtool: ignoring unknown tag : command not found
../libtool: line 838: X--mode=link: command not found
../libtool: line 1004: *** Warning: inferring the mode of operation is deprecated.: command not found
../libtool: line 1005: *** Future versions of Libtool will require --mode=MODE be specified.: command not found
../libtool: line 2231: X-g: command not found
../libtool: line 2231: X-O2: command not found
那么执行下根目录的：autogen.sh文件，然后重新configure && make && make install
3.如果报错：
sysbench: error while loading shared libraries: libmysqlclient.so.18: cannot open shared object file: No such file or directory
那么执行下：
n -s /usr/local/mysql5.5/mysql/lib/libmysqlclient.so.18 /usr/lib64/
4.如果执行autogen.sh时，报如下错误：
./autogen.sh: line 3: aclocal: command not found
那么需要安装一个软件：
yum install automake
然后需要增加一个参数：查找： AC_PROG_LIBTOOL 将其注释，然后增加AC_PROG_RANLIB
作用：模拟并发,可以执行CPU/内存/线程/IO/数据库等方面的性能测试。数据库目前支持MySQL/Oracle/PostgreSQL
优点：可以指定测试数据的规模，可以单独测试读、写的性能，也可以测试读写混合的性能。
不足：测试的时候，由于网络原因，测试的非常慢，但是最终给的结果却很好，并发支持很高，所以给我的感觉是并不太准确。当然也可能我没搞明白原理
使用方法：
准备数据
sysbench --test=oltp --mysql-table-engine=myisam --oltp-table-size=400000 --mysql-db=dbtest2 --mysql-user=root --mysql-host=192.168.1.101 --mysql-password=pwd prepare
执行测试
sysbench --num-threads=100 --max-requests=4000 --test=oltp --mysql-table-engine=innodb --oltp-table-size=400000 --mysql-db=dbtest1 --mysql-user=root --mysql-host=192.168.1.101 --mysql-password=pwd run
sysbench 0.4.12: multi-threaded system evaluation benchmark
No DB drivers specified, using mysql
Running the test with following options:
Number of threads: 100
Doing OLTP test.
Running mixed OLTP test
Using Special distribution (12 iterations, 1 pct of values are returned in 75 pct cases)
Using "BEGIN" for starting transactions
Using auto_inc on the id column
Maximum number of requests for OLTP test is limited to 4000
Threads started!
Done.
OLTP test statistics:
queries performed:
read: 56014
write: 20005
other: 8002
total: 84021
transactions: 4001 (259.14 per sec.)
deadlocks: 0 (0.00 per sec.)
read/write requests: 76019 (4923.75 per sec.)
other operations: 8002 (518.29 per sec.)
Test execution summary:
total time: 15.4393s
total number of events: 4001
total time taken by event execution: 1504.7744
per-request statistics:
min: 33.45ms
avg: 376.10ms
max: 861.53ms
approx. 95 percentile: 505.65ms
Threads fairness:
events (avg/stddev): 40.0100/0.67
execution time (avg/stddev): 15.0477/0.22
3、tpcc-mysql
安装：
如果从原网站上下载源码比较麻烦，需要工具、注册、生成证书等。这里提供一个下载包http://blog.chinaunix.net/blog/downLoad/fileid/8532.html
export C_INCLUDE_PATH=/usr/include/mysql
export PATH=/usr/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/mysql
cd /tmp/tpcc/src
make
然后就会在 /tmp/tpcc-mysql 下生成 tpcc 命令行工具 tpcc_load 、 tpcc_start
作用：测试mysql数据库的整体性能
优点：符合tpcc标准，有标准的方法，模拟真实的交易活动，结果比较可靠。
不足：不能单独测试读或者写的性能，对于一些以查询为主或者只写的应用，就没有这么大的意义了。
使用方法：
加载数据
创建库
mysql>create database tpcc10;
创建表：
shell>mysql tpcc10 < create_table.sql
添加外键：
shell>mysql tpcc10 < add_fkey_idx.sql
加载数据:
1、单进程加载：
shell>./tpcc_load 192.168.11.172 tpcc10 root pwd 300
|主机||数据库||用户||密码||warehouse|
2、并发加载：（推荐，但需要修改一下）
shell>./load.sh tpcc300 300
|数据库||warehouse|
3、测试
./tpcc_start -h192.168.11.172 -d tpcc -u root -p 'pwd' -w 10 -c 10 -r 10 -l 60 -i 10 -f /mnt/hgfs/mysql/tpcc100_2013522.txt
***************************************
*** ###easy### TPC-C Load Generator ***
***************************************
option h with value '192.168.11.172'
option d with value 'tpcc'
option u with value 'root'
option p with value 'pwd'
option w with value '1'
option c with value '100'
option r with value '120'
option l with value '60'
option i with value '10'
option f with value '/mnt/hgfs/mysql/tpcc100_2013522.txt'
<Parameters>
[server]: 192.168.11.172
[port]: 3306
[DBname]: tpcc
[user]: root
[pass]: pwd
[warehouse]: 1
[connection]: 100
[rampup]: 120 (sec.)
[measure]: 60 (sec.)
RAMP-UP TIME.(120 sec.)
MEASURING START.
⑩ mysql数据库性能测试
我理解的是你希望了解mysql性能测试的方法：
其实常用的一般：
选取最适用的字段属性
MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。
另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。
对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样，我们又可以提高数据库的性能。
2、使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)
MySQL从4.1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。例如，我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉，就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来，然后将结果传递给主查询，如下所示：
DELETE FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )
使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作，同时也可以避免事务或者表锁死，并且写起来也很容易。但是，有些情况下，子查询可以被更有效率的连接（JOIN）.. 替代。例如，假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来，可以用下面这个查询完成：
SELECT * FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )
如果使用连接（JOIN）.. 来完成这个查询工作，速度将会快很多。尤其是当salesinfo表中对CustomerID建有索引的话，性能将会更好，查询如下：
SELECT * FROM customerinfo LEFT JOIN salesinfoON customerinfo.CustomerID=salesinfo. CustomerID WHERE salesinfo.CustomerID IS NULL
连接（JOIN）.. 之所以更有效率一些，是因为 MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作。
3、使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表
MySQL 从 4.0 的版本开始支持 UNION 查询，它可以把需要使用临时表的两条或更多的 SELECT 查询合并的一个查询中。在客户端的查询会话结束的时候，临时表会被自动删除，从而保证数据库整齐、高效。使用 UNION 来创建查询的时候，我们只需要用 UNION作为关键字把多个 SELECT 语句连接起来就可以了，要注意的是所有 SELECT 语句中的字段数目要想同。下面的例子就演示了一个使用 UNION的查询。
SELECT Name, Phone FROM client UNION SELECT Name, BirthDate FROM author
UNION
SELECT Name, Supplier FROM proct
4、事务
尽管我们可以使用子查询（Sub-Queries）、连接（JOIN）和联合（UNION）来创建各种各样的查询，但不是所有的数据库操作都可以只用一条或少数几条SQL语句就可以完成的。更多的时候是需要用到一系列的语句来完成某种工作。但是在这种情况下，当这个语句块中的某一条语句运行出错的时候，整个语句块的操作就会变得不确定起来。设想一下，要把某个数据同时插入两个相关联的表中，可能会出现这样的情况：第一个表中成功更新后，数据库突然出现意外状况，造成第二个表中的操作没有完成，这样，就会造成数据的不完整，甚至会破坏数据库中的数据。要避免这种情况，就应该使用事务，它的作用是：要么语句块中每条语句都操作成功，要么都失败。换句话说，就是可以保持数据库中数据的一致性和完整性。事物以BEGIN 关键字开始，COMMIT关键字结束。在这之间的一条SQL操作失败，那么，ROLLBACK命令就可以把数据库恢复到BEGIN开始之前的状态。
BEGIN;
INSERT INTO salesinfo SET CustomerID=14;
UPDATE inventory SET Quantity=11
WHERE item='book';
COMMIT;
事务的另一个重要作用是当多个用户同时使用相同的数据源时，它可以利用锁定数据库的方法来为用户提供一种安全的访问方式，这样可以保证用户的操作不被其它的用户所干扰。
5、锁定表
尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法，但却因为它的独占性，有时会影响数据库的性能，尤其是在很大的应用系统中。由于在事务执行的过程中，数据库将会被锁定，因此其它的用户请求只能暂时等待直到该事务结束。如果一个数据库系统只有少数几个用户
来使用，事务造成的影响不会成为一个太大的问题；但假设有成千上万的用户同时访问一个数据库系统，例如访问一个电子商务网站，就会产生比较严重的响应延迟。
其实，有些情况下我们可以通过锁定表的方法来获得更好的性能。下面的例子就用锁定表的方法来完成前面一个例子中事务的功能。
LOCK TABLE inventory WRITE
SELECT Quantity FROM inventory
WHEREItem='book';
...
UPDATE inventory SET Quantity=11
WHEREItem='book';
UNLOCK TABLES
这里，我们用一个 SELECT 语句取出初始数据，通过一些计算，用 UPDATE 语句将新值更新到表中。包含有 WRITE 关键字的 LOCK TABLE 语句可以保证在 UNLOCK TABLES 命令被执行之前，不会有其它的访问来对 inventory 进行插入、更新或者删除的操作。
6、使用外键
锁定表的方法可以维护数据的完整性，但是它却不能保证数据的关联性。这个时候我们就可以使用外键。例如，外键可以保证每一条销售记录都指向某一个存在的客户。在这里，外键可以把customerinfo 表中的CustomerID映射到salesinfo表中CustomerID，任何一条没有合法CustomerID的记录都不会被更新或插入到salesinfo中。
CREATE TABLE customerinfo
(
CustomerID INT NOT NULL ,
PRIMARY KEY ( CustomerID )
) TYPE = INNODB;
CREATE TABLE salesinfo
(
SalesID INT NOT NULL,
CustomerID INT NOT NULL,
PRIMARY KEY(CustomerID, SalesID),
FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES customerinfo
(CustomerID) ON DELETECASCADE
) TYPE = INNODB;
注意例子中的参数“ON DELETE CASCADE”。该参数保证当 customerinfo 表中的一条客户记录被删除的时候，salesinfo 表中所有与该客户相关的记录也会被自动删除。如果要在 MySQL 中使用外键，一定要记住在创建表的时候将表的类型定义为事务安全表 InnoDB类型。该类型不是 MySQL 表的默认类型。定义的方法是在 CREATE TABLE 语句中加上 TYPE=INNODB。如例中所示。
7、使用索引
索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX(), MIN()和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。那该对哪些字段建立索引呢？一般说来，索引应建立在那些将用于JOIN, WHERE判断和ORDER BY排序的字段上。尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。对于一个ENUM类型的字段来说，出现大量重复值是很有可能的情况，例如customerinfo中的“province”.. 字段，在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助；相反，还有可能降低数据库的性能。我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引，也可以使用ALTER TABLE或CREATE INDEX在以后创建索引。此外，MySQL
从版本3.23.23开始支持全文索引和搜索。全文索引在MySQL 中是一个FULLTEXT类型索引，但仅能用于MyISAM 类型的表。对于一个大的数据库，将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中，然后再使用ALTER TABLE或CREATE INDEX创建索引，将是非常快的。但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中，执行过程将会非常慢。
8、优化的查询语句
绝大多数情况下，使用索引可以提高查询的速度，但如果SQL语句使用不恰当的话，索引将无法发挥它应有的作用。下面是应该注意的几个方面。首先，最好是在相同类型的字段间进行比较的操作。在MySQL 3.23版之前，这甚至是一个必须的条件。例如不能将一个建有索引的INT字段和BIGINT字段进行比较；但是作为特殊的情况，在CHAR类型的字段和VARCHAR类型字段的字段大小相同的时候，可以将它们进行比较。其次，在建有索引的字段上尽量不要使用函数进行操作。
例如，在一个DATE类型的字段上使用YEAE()函数时，将会使索引不能发挥应有的作用。所以，下面的两个查询虽然返回的结果一样，但后者要比前者快得多。
SELECT * FROM order WHERE YEAR(OrderDate)<2001;
SELECT * FROM order WHERE OrderDate<"2001-01-01";
同样的情形也会发生在对数值型字段进行计算的时候：
SELECT * FROM inventory WHERE Amount/7<24;
SELECT * FROM inventory WHERE Amount<24*7;
上面的两个查询也是返回相同的结果，但后面的查询将比前面的一个快很多。第三，在搜索字符型字段时，我们有时会使用 LIKE 关键字和通配符，这种做法虽然简单，但却也是以牺牲系统性能为代价的。例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。
SELECT * FROM books
WHERE name like "MySQL%"
但是如果换用下面的查询，返回的结果一样，但速度就要快上很多：
SELECT * FROM books
WHERE name>="MySQL"and name<"MySQM"
最后，应该注意避免在查询中让MySQL进行自动类型转换，因为转换过程也会使索引变得不起作用。