㈠ 如何对数据库性能进行优化
1.数据库I/O方面硬件性能
最有可能影响性能的是磁盘和网络吞吐量。解决办法：
扩大虚拟内存，并保证有足够可以扩充的空间
把数据库服务器上的不必要服务关闭掉
把sql数据库服务器的吞吐量调为最大
若对该表的查询频率比较高，则建立索引。
分区（如MySQL，按时间分区）
尽量使用固定长度字段和限制字段长度（如 varchar(10)）优势：
降低物理存储空间
提高数据库处理速度
附带校验数据库是否合法功能优化sql语句，减少比较次数
限制返回条目数(mysql中使用limit)
尽可能的少创造对象
合理摆正系统设计的位置。大量数据操作，和少量数据操作一定是分开的。
合理利用内存，有的数据要缓存。让数据流起来，而不是全部读到内存再处理，而是边读取边处理。
2.调整数据库
3.使用存储过程
应用程序的实现过程中，能够采用存储过程实现的对数据库的操作尽量通过存储过程来实现。
因为存储过程是存放在数据库服务器上的一次性被设计、编码、测试，并被再次使用，需要执行该任务的应用可以简单地执行存储过程，并且只返回结果集或者数值。
这样不仅可以使程序模块化，同时提高响应速度，减少网络流量，并且通过输入参数接受输入，使得在应用中完成逻辑的一致性实现。
4.SQL语句方面
建立查询条件索引仅仅是提高速度的前提条件，响应速度的提高还依赖于对索引的使用。不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句。
5.Java方面
㈡ Oracle数据库存储优化问题
创建存储过程的语句如下：
create[or
replace]
procere＜过程名＞
＜参数1>，“方式l]＜数据类型1>，
＜参数2>，[
方式2]＜数据类型2>，
……)
is|as
（is或as完全等价）
begin
pl/sql过程体
end＜过程名＞
例如，下面是一个删除表的存储过程：
--参数：tablename
要删除的表名
create
or
replace
procere
del_table(tablename
varchar2)
as
--定义变量
sql_del_table
long;
begin
--构造sql语句
sql_del_table
:=
'drop
table
'
||
tablename;
--执行
execute
immediate
sql_del_table;
end
del_table;
㈢ 360启动游戏模式后，里面有清理物理内存，自动优化硬盘数据存储，有害处吗
你还怕产生垃圾哟，那是在虚拟内存里的，不会。
硬盘开启缓存，就是为了降低读写频率的，保护硬盘，因为游戏读写数据量大，太频繁的读定怕影响使用寿命，开启缓存加速，即可提高速度，又能保护硬盘，放心嘛，呵呵！
㈣ mysql数据库的优化方法
我们都知道，服务器数据库的开发一般都是通过java或者是PHP语言来编程实现的，而为了提高我们数据库的运行速度和效率，数据库优化也成为了我们每日的工作重点，今天，云南IT培训http://www.kmbdqn.cn/就一起来了解一下mysql服务器数据库的优化方法。
为什么要了解索引
真实案例
案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。
案例二：近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示，而工作以来，对数据库优化方面所知甚少。例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询，性能很慢，通过增加超时时间勉强可以访问，但是性能上需要优化。
索引的优点
合适的索引，可以大大减小mysql服务器扫描的数据量，避免内存排序和临时表，提高应用程序的查询性能。
索引的类型
mysql数据中有多种索引类型，primarykey，unique，normal，但底层存储的数据结构都是BTREE;有些存储引擎还提供hash索引，全文索引。
BTREE是常见的优化要面对的索引结构，都是基于BTREE的讨论。
B-TREE
查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录;如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能。而BTREE是一种更强大的排序树，支持多个分支，高度更低，数据的插入、删除、更新更快。
现代数据库的索引文件和文件系统的文件块都被组织成BTREE。
btree的每个节点都包含有key，data和只想子节点指针。
btree有度的概念d>=1。假设btree的度为d，则每个内部节点可以有n=[d+1，2d+1)个key，n+1个子节点指针。树的大高度为h=Logb[(N+1)/2]。
索引和文件系统中，B-TREE的节点常设计成接近一个内存页大小(也是磁盘扇区大小)，且树的度非常大。这样磁盘I/O的次数，就等于树的高度h。假设b=100，一百万个节点的树，h将只有3层。即，只有3次磁盘I/O就可以查找完毕，性能非常高。
索引查询
建立索引后，合适的查询语句才能大发挥索引的优势。
另外，由于查询优化器可以解析客户端的sql语句，会调整sql的查询语句的条件顺序去匹配合适的索引。
㈤ 丽江电脑培训学校告诉你mysql数据库的优化方法
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为什么要了解索引
真实案例
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案例二：近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示，而工作以来，对数据库优化方面所知甚少。例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询，性能很慢，通过增加超时时间勉强可以访问，但是性能上需要优化。
索引的优点
合适的索引，可以大大减小mysql服务器扫描的数据量，避免内存排序和临时表，提高应用程序的查询性能。
索引的类型
mysql数据中有多种索引类型，primarykey，unique，normal，但底层存储的数据结构都是BTREE;有些存储引擎还提供hash索引，全文索引。
BTREE是常见的优化要面对的索引结构，都是基于BTREE的讨论。
B-TREE
查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录;如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能。而BTREE是一种更强大的排序树，支持多个分支，高度更低，数据的插入、删除、更新更快。
现代数据库的索引文件和文件系统的文件块都被组织成BTREE。
btree的每个节点都包含有key，data和只想子节点指针。
btree有度的概念d>=1。假设btree的度为d，则每个内部节点可以有n=[d+1，2d+1)个key，n+1个子节点指针。树的大高度为h=Logb[(N+1)/2]。
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索引查询
建立索引后，合适的查询语句才能大发挥索引的优势。
另外，由于查询优化器可以解析客户端的sql语句，会调整sql的查询语句的条件顺序去匹配合适的索引。
㈥ 大数据在网络优化中大有可为
大数据在网络优化中大有可为
网络优化是确保网络质量，提升网络资源利用率的有效手段。近年来，随着网络容量的不断提升、网络用户数的不断增加、网络设备的多样化，用新技术和新方法替代传统网络优化手段成为一种趋势，尤其是在大数据分析技术的兴起下，其在网络优化中的作用日渐突出。
网络优化的传统手段
网络优化是通过对现已投入运营的网络进行话务数据分析、现场测试数据采集、参数分析、硬件检查等，找出影响网络质量的原因，并且通过参数的修改、网络结构的调整、设备配置的调整和采取某些技术手段，确保系统高质量的运行，使现有网络资源获得最佳效益，以最经济的投入获得最大的收益。一般而言，传统的网络优化有以下几种方法：
一、话务统计分析法：通过话务统计报告中的各项指标，可以了解和分析基站的话务分布及变化情况，分析出网络逻辑或物理参数设置的不合理、网络结构的不合理、话务量不均、频率干扰及硬件故障等问题。
二、DT&CQT测试法：从用户的角度，借助测试仪表对网络进行驱车和定点测试。可分析空中接口的信令、覆盖服务、基站分布、呼叫失败、干扰、掉话等现象，定位异常事件的原因，为制定网络优化方案和实施网络优化提供依据。
三、用户投诉：通过用户投诉了解网络质量。即通过无处不在的用户通话发现的问题，进一步了解网络服务状况。
四、信令分析法：主要针对A接口、Abis等接口的数据进行跟踪分析。发现和定位切换局数据不全、信令负荷、硬件故障及话务量不均以及上、下行链路路径损耗过大的问题，还可以发现小区覆盖、一些无线干扰及隐性硬件故障等问题。
五、数据库核查与参数分析：对网络规划数据和现网配置参数、网络结构数据进行核查，找出网络数据中明显的数据错误，对参数设置策略进行合理性分析和总结。
六、网络设备告警的排查处理：硬件故障告警一般具有突发性，为了减小对用户的影响，需要快速的响应和处理。通过告警检查处理设备问题，保障设备的可用性，避免因设备告警导致网络性能问题。
在实际工作中，这几种方法都是相辅相成、互为印证的关系。网络优化就是利用上述几种方法，围绕接通率、掉话率、拥塞率和切换成功率等指标，通过性能统计测试数据分析制定实施优化方案系统调整重新制定优化目标性能统计测试的螺旋式循环上升，达到网络质量明显改善的目的。
网络优化亟待创新
当前，随着用户数的不断增长，随着网络容量的不断增加，随着网络复杂度的不断提升，以及网络设备的多样化，网络优化工作的难度正在不断提升，网络优化的方法和手段亟待创新。
首先，网络优化是一项技术难度大、涉及范围广、人员素质要求较高的工作，涉及的技术领域有交换技术、无线技术、频率配置、切换和和信令、话务统计分析等。传统网络优化工作多依赖于技术人员的经验，依赖人工进行统计分析。网络优化的自动化程度较低，优化过程需耗费大量的时间、人力、物力，造成了大量的资源浪费，影响网络问题解决的时效性。另外，优化工程师借助于个人经验对网络数据进行分析和对比，而非根据网络相关的数据综合得出优化方案，存在一定的局限性。
其次，随着我国移动通信事业迅速发展，我国移动互联网发展已正式进入全民时代，截至2014年1月，我国手机网民规模已达5亿。网络结构日益复杂，数据业务已经成为移动通信网络主要承载的业务，用户通过智能终端的即时互联通信行为，使移动网络成为大数据储存和流动的载体。高速变化的数据业务速率和巨大的网络吞吐量以及覆盖范围的动态实时变化，在很大程度上改变了现有网络规划和优化的模型，在网络优化工作中引入大数据是非常迫切和必要的。
最后，全球数据信息成为企业战略资产，市场竞争和政策管制要求越来越多的数据被长期保存。对于运营商的网络优化来说，也需要保存各类数据，以便进行用户行为分析和市场研究，通过大数据实践应用提升网络优化质量并助力市场决策，实现精细化营销策略，提升企业的核心竞争力。
面对上述挑战，运营商正尝试进行网络优化工作的创新，尝试在网络优化中引入新技术和新方法。而正在全球兴起的大数据分析技术，开始在网络优化中大显身手。
网络优化拥抱大数据
大数据（Big Data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、整理成为帮助企业经营决策目的的资讯。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。大数据具有数据量巨大、数据种类繁多、价值密度低及处理速度快的特点，同时具备规模性、高速性、多样性、价值性四大特征。
一般而言，利用大数据技术进行网络优化的过程可分为三个阶段：数据来源和获取、数据存储、数据分析。
数据来源和获取—对于运营商而言，通过现有网络可以收集大量的网络优化相关信令资源（含电路域、分组域）、DT测试&CQT测试数据，这些数据大都以用户的角度记录了终端与网络的信令交互，内含大量有价值的信息。如终端类型、小区位置、LAC、imsi、tmsi、用户业务使用行为、用户位置信息、通话相关信息、业务或信令、信令中包含的各种参数值。
设备层包含基站、BSC、核心网、传输网等配置参数和网络性能统计指标（呼叫成功率、掉话率、切换成功率、拥塞率、交换系统接通率等）、客户投诉数据等。
采集到的数据一般而言，经过IP骨干网传输到数据中心，进行存储。随着云计算技术的发展，未来数据中心将具备小型化、高性能、可靠性、可扩展性及绿色节能等特点。
数据存储—网络优化中涉及巨大的数据存储，包括信令层面的数据信息和设备存在的数据信息，这些数据只有妥善存储和长期运营，才能进一步挖掘其价值。传统数据仓库难以满足非结构化数据的处理需求。Google提出了GFS、BigTable、MapRece三项关键技术，推动了云计算的发展和运用。
源于云计算的虚拟资源池和并发计算能力，受到重视。2011年以来，中国移动、中国电信、中国联通相继推出“大云计划”、“天翼云”和“互联云”，大大缓解了数据中心IT资源的存储压力。
数据分析—数据的核心是发现价值，而驾驭数据的核心是分析，分析是大数据实践研究的最关键环节，尤其对于传统难以应对的非结构化数据。运营商利用自身在运营网络平台的优势，发展大数据在网络优化中的应用，可提高运营商在企业和个人用户中的影响力。
电信级的大数据分析可实现如下功能：第一，了解网络现状，包括网络的资源配置和使用情况，用户行为分析，用户分布等；第二，优化网络资源配置和使用，有针对性地进行网络维护优化和调整，提升网络运行质量，改善用户感知；第三，实施网络建设规划、网络优化性能预测，确保网络覆盖和资源利用最大化。对用户行为进行预测，提升用户体验，实现精细化网络运营。
网络优化相关的工具种类很多，针对不同的优化领域，常用的工具包括：路测数据分析软件、频率规划与优化软件、信令分析软件、话统数据分析平台、话单分析处理软件等。这些软件给网络优化工作带来了很大的便利，但往往只是针对网络优化过程中特定的领域，而网络优化是一个涉及全局的综合过程，因此需要引入大数据分析平台对这些优化工具所反映出来的问题进行集合并综合分析和判断，输出相关优化建议。
目前，大数据技术已经在网络优化工作中得到应用。中国电信就已经建设了引入大数据技术的网优平台，该平台可实现数据采集和获取、数据存储、数据分析，帮助中国电信利用分析结果优化网络质量并助力市场决策，实现精细化营销策略。利用信令数据支撑终端、网络、业务平台关联性分析，优化网络，实现网络价值的最大化。
总工点评
综合全球来看，对大数据认识、研究和应用还都处于初期阶段。中国三大电信运营商都在结合自身业务情况，积极推进大数据应用工作，目前还处于探索阶段，在数据采集、处理、应用方面仍处于初级阶段。电信运营商在国内拥有庞大的用户群和市场，利用自身海量的数据资源优势，探索以大数据为基础的网络优化解决方案，是推动产业升级、实现效率提升、提升企业核心竞争力、应对激烈市场竞争的重要手段。利用大数据将无线网、数据网、核心网、业务网优化进行整合，可以完整地优化整个业务生命期的所有网元，改善用户感知，是未来网络优化的趋势。
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㈦ 内存优化之ArrayMap、SparseArray、SparseIntArray
原文链接： https://juejin.im/post/6865980083388186637
这几个数据结构呢，都是Android这家伙搞出来；为啥呢，打的旗号是节约内存，系统的很多地方都有他们的身影;为了追随google的脚步，也为了扩展自己对于数据结构的理解，我们有必要学习它；
这里先大致说下，ArrayMap是一个map，是为了解决HashMap存储数据浪费空间情况；SparseArray是数组，为稀疏数据准备的；SparseXXXArray,也是数组，也为稀疏数据准备，xxx是基本数据类型，这样使用时不存在自动拆装箱操作（就是基本类型和相对应类之间的自动转换）;SparseXXXArray的原理实现一致，这里只介绍SparseIntArray
ArrayMap结构
两个数组来存储；key的hash数据，key-value组成的数组；通过index来映射，2倍位置为key， 2倍位置+1 为value；mHashes数据，是从小到大有序存储的
SparseArray结构
也是两个数组，存储数组索引的key，存储数据value，通过相等索引来映射；mKeys是从小到大有序存储的
从图来看，我觉得是结构思想整体是一致的；但他们的实现思路还是存在不同的地方
这里key是可以为null，null是hash值为0，不为空时，其计算方式与下面变量有关，这个可以仅可以在构造器中设置，默认为false
计算区别如下：
由于是以hash来排序，如果使用默认，那么我们的hashCode方法，要是每个对象固定，最好且是不同的
我们有必要先介绍以下，申请内存缓存机制，这涉及到下面两个数组，其原理是一样的，只是容量不同；
mBaseCache的容量大小为8， mTwiceBaseCache容量大小为16；两个缓存每种最多缓存10个；缓存结构如下图，入量按照8来绘制的：
这里的容量是申请的数组容量，数据存储key-value，所以其能存储的数据个数为其一半； 初始化、扩容都是根据存储个数来计算的
初始化
扩容
调用下面两个方法时，可能会扩容
数组的移动System.array方法处理，如果容器大小增加了，则废弃的数组；废弃的数组，进行回收，如果存储容量大小为4或者8，会放入缓存中
查找可以插入或者替换数据的位置；查找思想:
查找位置为正整数，说明此处有数据，可替换，负整数，表示无数据且取非表示可插入位置
增加数据时，可能会扩容；如果数据未找到且容器存储个数已满，这时会进行扩容
删除数据时，可能会进行容量缩减
如果你上面ArrayMap已经懂了，那么SparseIntArray其实已经很简单了；它存在下面的差异
SparseArray和SparseXXXArray那就更接近了；不过我们还是和ArrayMap做对比吧
和SparseXXXArray区别就是：无gc方法机制、存储value值是类而不是基本数据
gc方法:如果有效数据前存在删除数据标志值DELETED，则后面把有效数据往前移位
有没有小伙伴在想，为何SparseXXXArray，没有这种gc行为呢，因为基本类型，存什么都无法标志其是无效数据啊；
技术变化都很快，但基础技术、理论知识永远都是那些；作者希望在余后的生活中，对常用技术点进行基础知识分享；如果你觉得文章写的不错，请给与关注和点赞；如果文章存在错误，也请多多指教！
㈧ 数据归档的帮助优化存储层
可以利用数据存档，以物理方式自动将数据仓库中具有较低业务价值的数据迁移到更适合、更经济高效的存储层。有许多标准可用来确定业务价值较低的数据：如 数据访问和性能需求、数据的使用年限、数据属于哪个地区或部门，以及分区 用途。当访问率低的数据发展为消耗数据仓库的最大一份，最合理的处理方式是以物理和逻辑方式从核心生产数据仓库中分离此数据。
一旦组织了解到数据管理的问题、相关经济情况、休眠数据的问题以及由于数据 增长引发的发展压力，必然结果是第一代数据仓库演变为数据仓库 2 .0，在此过程中将创建存档数据存储层。
数据仓库2 .0 的数据仓库环境中的存档存储层有许多不同特性，让它与数据仓库的其他部分区分开来。存档层中数据的访问概率低。存档环境中的数据通常不会更新。两个环境之间的数据库设计可能一样，也可能不同。
数据仓库存档的主要驱动因素通常是为了通过存储分层来降低基础设施成本、降低维护成本以及维护峰值数据仓库性能。只需将非活动数据从生产数据仓库迁移到 低成本的服务器和存储设备即可达成这些目标，但是您的业务需求有可能更加 复杂，例如如何访问和检索存档数据。在选择数据仓库存档解决方案时，您需要 考虑组织的预算限制及性能和访问需求。
您的 IT 组织访问存档数据的频率可能低于访问活动数据的频率。但是您可能仍需要直接从原始应用程序接口中定期检索组合的存档和当前数据。在这种情况下，数据应存档到查询性能相当高的数据仓库中，如位于成本较低的基础设施上的另一个 数据仓库实例。
另一方面，如果非活动数据非常旧且准备停止使用，则可能很少访问这些数据。 在这种情况下，通过报告或电子搜索工具进行访问就可以了，而不用通过应用程序 接口进行访问。此时可以忍受较慢的查询性能，可将数据存档为更适宜的压缩 格式，如压缩文件。
㈨ 云南IT培训分享mysql数据库的优化方法
我们都知道，服务器数据库的开发一般都是通过java或者是PHP语言来编程实现的，而为了提高我们数据库的运行速度和效率，数据库优化也成为了我们每日的工作重点，今天，云南IT培训http://www.kmbdqn.com/就一起来了解一下mysql服务器数据库的优化方法。
为什么要了解索引
真实案例
案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。
案例二：近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示，而工作以来，对数据库优化方面所知甚少。例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询，性能很慢，通过增加超时时间勉强可以访问，但是性能上需要优化。
索引的优点
合适的索引，可以大大减小mysql服务器扫描的数据量，避免内存排序和临时表，提高应用程序的查询性能。
索引的类型
mysql数据中有多种索引类型，primary key，unique，normal，但底层存储的数据结构都是BTREE;有些存储引擎还提供hash索引，全文索引。
BTREE是常见的优化要面对的索引结构，都是基于BTREE的讨论。
B-TREE
查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录;如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能。而BTREE是一种更强大的排序树，支持多个分支，高度更低，数据的插入、删除、更新更快。
现代数据库的索引文件和文件系统的文件块都被组织成BTREE。
btree的每个节点都包含有key，data和只想子节点指针。
btree有度的概念d>=1。假设btree的度为d，则每个内部节点可以有n=[d+1，2d+1)个key，n+1个子节点指针。树的大高度为h=Logb[(N+1)/2]。
索引和文件系统中，B-TREE的节点常设计成接近一个内存页大小(也是磁盘扇区大小)，且树的度非常大。这样磁盘I/O的次数，就等于树的高度h。假设b=100，一百万个节点的树，h将只有3层。即，只有3次磁盘I/O就可以查找完毕，性能非常高。
索引查询
建立索引后，合适的查询语句才能大发挥索引的优势。
另外，由于查询优化器可以解析客户端的sql语句，会调整sql的查询语句的条件顺序去匹配合适的索引。