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数据库脚本性能调优

发布时间: 2022-08-20 06:56:27

Ⅰ asp中如何优化数据库好点

在ASP中优化数据库处理

ASP是一个WEB服务器端的开发环境,它提供了一种简单易学的脚本(VBScript或Jscript),并带有许多内置的对象,从而提供了一条简捷的编程之路。更为重要的是,ASP中提供了ADO对象,让程序员可以轻松操作各种数据库,从而可以产生和运行动态的、交互的WEB服务应用程序。目前,国内很多电子商务站点都采用了ASP技术来与数据库交互,为用户提供各类服务。
由于电子商务站点的大部分信息都存放在数据库中,要提高WEB的响应速度,建立高性能的电子商务站点,很大一部分取决于ASP与数据库之间的处理性能。因此,在ASP编写时,要注意数据库处理方法。
1、 使用Connection pool机制
在数据库处理中,资源花销最大的是建立数据库连接,而且用户还会有一个较长的连接等待时间。若每一个用户访问时,都重新建立连接,不仅用户要长时间等待,而且系统有可能会由于资源消耗过大而停止响应。如果能够重用以前建立的数据库连接,而不是每次访问时都重新建立连接,则可以很好地解决这些问题,从而提高整个系统的性能。在IIS+ASP处理体系中,采用了Connection pool机制来保证这一点。
Connection pool的原理是,IIS+ASP体系中维持了一个连接缓冲池,建立好的数据库连接在ASP程序中的断开都是逻辑断开,而实际的物理连接被存储在池中并被维护。这样,当下一个用户访问时,直接从连接缓冲池中取得一个数据库连接,而不需重新连接数据库,因此,可以大大地提高系统的响应速度。
为了正确使用Connection pool时,必须注意以下几点:
a). 在MDAC2.0以前的版本中,必须经过数据库驱动程序的配置才能使用Connection Pool;在以后的版本中(比如MDAC2.1),缺省是使用Connection Pool机制。具体配置情况可以参见微软公司的站点(http://www.microsoft.com/data/)。
顺便提一句,在使用ORACLE数据库时,最好使用微软提供的驱动程序。
b). 每次数据库连接串参数必须相同,否则会被认为是不同的连接而重新去连接数据库,而不是使用缓冲池中的连接。最好的做法是将连接串存储在Application变量中,所有的程序在建立连接时使用Application变量的值。
c). 为了更好地使用和维护连接缓冲池,建议在程序中使用以下的方法对数据库连接进行操作,因为隐式使用数据库连接时不能利用缓冲池的机制:
¨ 显示地创建连接对象: Set conn=Server.CreateObject(“Adodb.connection”)
¨ 建立数据库连接:conn.open Application(“connection_string”),…
¨ 进行数据库操作:…
¨ 显式地关闭连接对象:conn.close

2、 利用直接的Ole DB驱动程序
在Asp中,通过ADO可以使用两种方式连接数据库,一种是传统的ODBC方式,一种是Ole DB方式。由于ADO是建立在Ole DB技术上的,为了支持ODBC,必须建立相应的Ole DB 到ODBC的调用转换(如MS Oledb provider for ODBC)。而使用直接的Ole DB方式(如MS Oledb provider for sql, Oracle),则不需转换,从而提高处理速度,同时,还能利用Ole DB的新特性。

3、 在内存中缓存ADO对象或其内容
通常,在ASP程序中,都会涉及到一些存储在数据库中的常用信息,如省份列表,商品分类等,这些信息对于每一个访问用户都是相同的。若每一个用户访问时,都要去数据库里取出来,然后显示给用户,不仅会使数据库服务器负载加重,无法快速服务于更重要的事务处理,而且WEB服务器也必须不停地创建ADO对象,消耗大量资源,导致了当用户很多时几乎失去响应。若能把一些常用信息事先存储在内存中,当用户访问时,直接从内存中取出,显示给用户,则可以大大减小系统的压力,提高响应速度。
比如,我们可以把已经取得了数据的RecordSet对象存储在Application变量中,当用户访问时,从Application变量中取得RecordSet对象,而不需再次建立数据库连接;也可以将RecordSet对象里的数据以其他方式存储,比如存储在数组中,然后再将数组存储在Application变量中,使用时用数组的方式读取。
需要注意的是,一个对象要存储在Application变量中,线程模式必须是Both;对于不满足该条件的对象,必须以其他方式,比如转换成数组的方式存储在Application变量中,这也是上面所说的将内容存储在数组中的原因。

4、 使用数字序列
在Asp程序中,从诸如RecordSet中读取数据时,为了方便,常使用数据库列名的方式进行:
Response.write rs(“fieldnameN”)
而很少采用该数据库列名所在的数字序列来读取,即:
Response.write rs(N)
其实,为了从RecordSet得到列值,ADO必须将列名转化为数字序列,因此,若直接使用数字序列,则可以提高读取速度。若感觉使用数字序列,程序可读性不直观,可以采用建立常量的方法,定义:
const FIELDNAME1 1

5、 使用数据库过程(procere)
在电子商务站点中,尤其是要进行交易的站点,为了完成交易,可能需要多次查询大量的信息,用于判定是非,然后更新入库。若在编写Asp时,直接在一个程序中作多次数据库操作,不仅IIS要创建很多ADO对象,消耗资源,而且加重了数据库服务器的负担,增大了网络流量。若把多次数据库操作流程定义为一个数据库过程,用如下方式调用:
connection.execute “{call procerename(..)}”
则可以利用数据库的强大性能,大大减轻Web系统的压力,而且由于页面内容与业务分开,管理维护也变得方便。

6、 使用优化过的sql语句
对于电子商务网站,最主要的就是要保证,不论访问用户的多少,系统都要有足够快的响应速度。由于在Asp技术中,ADO对象消耗的资源是非常大的,若一个sql语句要执行很长的一段时间,对整个资源也将一直占用,使系统没有足够的资源服务于其它用户。因此,尽量使用优化过的sql语句,减少执行时间。比如,不使用在in语句中包含子查询的语句,充分利用索引。

7、 利用数据库的特性
ADO是一套通用的对象控件,本身没有利用数据库的任何特性。但若在Asp程序编写时,有意识地考虑结合数据库的特性,往往可以有很好的效果。
比如,Oracle数据库服务器对于执行过的sql语句,通常都经过了分析优化,并存储在一个sql内存缓冲区中,当下次同样的sql语句请求时,直接从内存缓冲区取出执行,不再进行分析优化,从而可以大幅度提高性能。这就要求在Asp程序编写时,尽量使用相同的Sql语句,或者参数化的Sql语句:
Set cmd=Server.createobject(“adodb.command”)
cmd.CommandText=”select * from proct where proctcode=?”

8、 用时创建,用完释放
在前面也提到过,ADO对象是非常消耗资源的,因此一定要牢牢记住,只在用到ADO对象时才创建,用完后马上释放:
set rs=Server.createobject(“adodb.recordset”)
….
rs.close
set rs=nothing

愿您愉快地编程,让人们享受社会信息化所带来的好处。

Ⅱ 如何利用MySQL设置远程数据库以优化站点性能

用于向Web服务器交付动态内容。在这里我们使用WordPress作为示例,并将在Web服务器上配置Nginx以接入远程设备上的MySQL数据库。在示例中,我们将使用Ubuntu 12.04 VPS实例。
在数据库服务器上安装MySQL
作为起步,我们将把一项VPS实例配置为MySQL服务器。将数据存储在独立计算机上能够有效防止资源不足,同时也能够面向未来需求实现负载均衡及设置扩展。
在开始之前,大家需要在数据库服务器上安装一些基础软件包。其安装过程与传统LEMP堆栈类似,不过这里我们并不需要全部组件(部分组件需要安装在另一台服务器上)。
首先更新软件包缓存并安装MySQL服务器:
sudo apt-get update
sudo apt-get install mysql-server

安装过程中,我们需要选定并确认MySQL的root密码。
完成后,需要运行数据库安装命令以生成管理各组件的对应目录。
sudo mysql_install_db

接下来,我们需要运行一套脚本以禁用各不安全默认选项:
sudo mysql_secure_installation

接下来输入之前设定的MySQL管理员密码,而后选择“N”保留现有密码。
对于其它问题,一路回车按下去保留默认即可。
配置MySQL以允许远程访问
现在数据库已经开始运行,接下来变更对应值以接受来自其它计算机的访问。
以root权限在编辑器中打开MySQL的主配置文件:

Ⅲ 数据库设计,调优,存储过程,触发器,Job问题 DBA进

太理论的东西我也不一定能说得很清晰
1、一个上亿记录的一般都使用分区表,添加时只要索引不建太多没什么影响
2、在大表删除的时候使用ROWID删除是最快的
3、ORACLE脚本是没编译过了,存储过程是有编译过的,但要是用的频率不高,编译与没编译差距不大
4、开发经验就是做ORACLE项目经验
5、触发器会很大程度上影响性能,存储过程没什么影响,两者都只是几行代码
6、性能优化最多是SQL优化、数据库软件优化、服务器优化
7、触发器什么上网络
8、我觉得你应该找些SQL入门的书来看

Ⅳ 性能测试中懂脚本会调优是什么意思

可以委托第三方做调优啊,我们公司是委托精灵云测做的性能。

Ⅳ 为什么要优化数据库 ORACLE数据库为什么要做优化

当数据多到一定程度的时候,数据库的性能就会开始变慢了,适当的优化提高数据库的查询和访问效率

Ⅵ 一直想深入学习数据库,比如性能优化。不想只会编那些查询,更新语句。各位大神有什么好的建议吗

我和你一样,主要是没人指导,都是要自己来,走了很多弯路,准备过完年考个ocp,找份oracle
dba的工作,本人现在在同时学习 mysql和oracle,边上班打杂 边学习,从完全不懂linux 到现在源码configure 安装mysql 到现在能独立 安装mysql集群(用虚拟机)主从复制,脚本备份,会用shell脚本监测数据。不过都在从了解到熟练的过程中,接下来几天准备研究 sql/索引/schema优化,明天我打印的资料就能到了,主要是高性能mysql第三版(中文)书里的知识。
我比较喜欢mysql,应为他开源,自己能看到里面的源代码,虽然我c和c++不是很会,说不定以后为了mysql我也要重新学习 c/c++,不过这应该几年以后的事了。
喜欢归喜欢,我经常看招聘要求 前程无忧和智联招聘上好多招初级的DBA都要求ocp的,虽然很贵,今年就是因为没钱才拖到明年了。希望考下来能有个敲门砖,当然我不会去被题目过,要逼自己学的扎实,虽然想是这么想,不知道 到时候学起来会怎么样,尽管我有点基础。我大学还考过了软考的数据库系统工程师。
最后想说的是凭我个人感觉,毕竟接触了这么多的资料,信息。英语应该会很重要,我也在利用oracle concepts 中英问对照版 学习英语,平时也会偷懒,但自己也没放弃,相信慢慢会进步的,每天坐公交上下班也利用手机有道词典被平时遇到不会的单词。
有时候自己迷茫的时候也是多想找个前辈指导指导,现实是这些只能靠自己了,弯路就弯路吧,总比停滞不前的好。
你也加油!

Ⅶ 如何设置使oracle10g性能最优 性能调优 步骤

一、 磁盘方面调优
1. 规范磁盘阵列
RAID 10比RAID5更适用于OLTP系统,RAID10先镜像磁盘,再对其进行分段,由于对数据的小规模访问会比较频繁,所以对OLTP适用。而RAID5,优势在于能够充分利用磁盘空间,并且减少阵列的总成本。但是由于阵列发出一个写入请求时,必须改变磁盘上已修改的块,需要从磁盘上读取“奇偶校验”块,并且使用已修改的块计算新的奇偶校验块,然后把数据写入磁盘,且会限制吞吐量。对性能有所影响,RAID5适用于OLAP系统。

2. 数据文件分布
分离下面的东西,避免磁盘竞争
Ø SYSTEM表空间
Ø TEMPORARY表空间
Ø UNDO表空间
Ø 联机重做日志(放在最快的磁盘上)
Ø 操作系统磁盘
Ø ORACLE安装目录
Ø 经常被访问的数据文件
Ø 索引表空间
Ø 归档区域(应该总是与将要恢复的数据分离)
例:
² /: System
² /u01: Oracle Software
² /u02: Temporary tablespace, Control file1
² /u03: Undo Segments, Control file2
² /u04: Redo logs, Archive logs, Control file4
² /u05: System, SYSAUX tablespaces
² /u06: Data1 ,control file3
² /u07: Index tablespace
² /u08: Data2
通过下列语句查询确定IO问题
select name ,phyrds,phywrts,readtim,writetim
from v$filestat a,v$datafile b
where a.file#=b.file# order by readtim desc;

3. 增大日志文件

u 增大日志文件的大小,从而增加处理大型INSERT,DELETE,UPDATE操作的比例
查询日志文件状态
select a.member,b.* from v$logfile a,v$log b where a.GROUP#=b.GROUP#
查询日志切换时间
select b.RECID,to_char(b.FIRST_TIME,'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') start_time,a.RECID,to_char(a.FIRST_TIME,'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') end_time,round(((a.FIRST_TIME-b.FIRST_TIME)*25)*60,2) minutes
from v$log_history a ,v$log_history b
where a.RECID=b.RECID+1
order by a.FIRST_TIME desc

增大日志文件大小,以及对每组增加日志文件(一个主文件、一个多路利用文件)
u 增大LOG_CHECKPOINT_INTERVAL参数,现已不提倡使用它
如果低于每半小时切换一次日志,就增大联机重做日志大小。如果处理大型批处理任务时频繁进行切换,就增大联机重做日志数目。
alter database add logfile member ‘/log.ora’ to group 1;
alter database drop logfile member ‘/log.ora’;

4. UNDO表空间
修改三个初始参数:
UNDO_MANAGEMENT=AUTO
UNDO_TABLESPACE=CLOUDSEA_UNDO
UNDO_RETENTION=<#of minutes>

5. 不要在系统表空间中执行排序

二、 初始化参数调优
32位的寻址最大支持应该是2的32次方,就是4G大小。但实际中32位系统(XP,windows2003等MS32位系统, ubuntu等linux32 位系统)要能利用4G内存,都是采用内存重映射技术。需要主板及系统的支持。如果关闭主板BIOS的重映射功能,系统将不能利用4G内存,可能只达3.5G.而在windows下看到的一般为3.25G。所以SGA设置为内存的40%,但不能超过3.25G
1. 重要初始化参数
l SGA_MAX_SIZE
l SGA_TARGET
l PGA_AGGREGATE_TARGET
l DB_CACHE_SIZE
l SHARED_POOL_SIZE

2. 调整DB_CACHE_SIZE来提高性能
它设定了用来存储和处理内存中数据的SGA区域大小,从内存中取数据比磁盘快10000倍以上
根据以下查询出数据缓存命中率
select sum(decode(name,'physical reads',value,0)) phys,
sum(decode(name,'db block gets',value,0)) gets,
sum(decode(name,'consistent gets',value,0)) con_gets,
(1- (sum(decode(name,'physical reads',value,0))/(sum(decode(name,'db block gets',value,0))+sum(decode(name,'consistent gets',value,0)) ) ))*100 Hitratio
from v$sysstat;
一个事务处理程序应该保证得到95%以上的命中率,命中率从90%提高到98%可能会提高500%的性能,ORACLE正在通过CPU或服务时间与等待时间来分析系统性能,不太重视命中率,不过现在的库缓存和字典缓存仍将命中率作为基本的调整方法。

在调整DB_CACHE_SIZE时使用V$DB_CACHE_ADVICE
select size_for_estimate, estd_physical_read_factor, estd_physical_reads
from v$db_cache_advice
where name = 'DEFAULT';

如果查询的命中率过低,说明缺少索引或者索引受到限制,通过V$SQLAREA视图查询执行缓慢的SQL

3. 设定DB_BLOCK_SIZE来反映数据读取量大小
OLTP一般8K
OLAP一般16K或者32K

4. 调整SHARED_POOL_SIZE以优化性能

正确地调整此参数可以同等可能地共享SQL语句,使得在内存中便能找到使用过的SQL语句。为了减少硬解析次数,优化对共享SQL区域的使用,需尽量使用存储过程、使用绑定变量

保证数据字典缓存命中率在95%以上
select ((1- sum(getmisses)/(sum(gets)+sum(getmisses)))*100) hitratio
from v$rowcache
where gets+getmisses <>0;

如果命中率小于 99%,就可以考虑增加shared pool 以提高library cache 的命中率

SELECT SUM(PINS) "EXECUTIONS",SUM(RELOADS) "CACHE MISSES WHILE EXECUTING",1 - SUM(RELOADS)/SUM(PINS)
FROM V$LIBRARYCACHE;

通常规则是把它定为DB_CACHE_SIZE大小的50%-150%,在使用了大量存储过程或程序包,但只有有限内存的系统里,最后分配为150%。在没有使用存储过程但大量分配内存给DB_CACHE_SIZE的系统里,这个参数应该为10%-20%

5. 调整PGA_AGGREGATE_TARGET以优化对内存的应用
u OLTP :totalmemory*80%*20%
u DSS: totalmemory*80%*50%

6. 25个重要初始化参数
² DB_CACHE_SIZE:分配给数据缓存的初始化内存
² SGA_TARGET:使用了自动内存管理,则设置此参数。设置为0可禁用它
² PGA_AGGREGATE_TARGET:所有用户PGA软内存最大值
² SHARED_POOL_SIZE:分配给数据字典、SQL和PL/SQL的内存
² SGA_MAX_SIZE:SGA可动态增长的最大内存
² OPTIMIZER_MODE:
² CURSOR_SHARING:把字面SQL转换成带绑定变更的SQL,可减少硬解析开销
² OPTIMIZER_INDEX_COST_ADJ:索引扫描成本和全表扫描成本进行调整,设定在1-10间会强制频繁地使用索引,保证索引可用性
² QUERY_REWRITE_ENABLED:用于启用具体化视图和基于函数的索引功能
² DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT:对于全表扫描,为了更有效执行IO,此参数可在一次IO中读取多个块
² LOG_BUFFER:为内存中没有提交的事务分配缓冲区(非动态参数)
² DB_KEEP_CACHE_SIZE:分配给KEEP池或者额外数据缓存的内存
² DB_RECYCLE_CACHE_SIZE:
² DBWR_IO_SLAVES:如果没有异步IO,参数等同于DB_WRITER_PROCESSES模拟异步IO而分配的从SGA到磁盘的写入器数。如果有异步IO,则使用DB_WRITER_PROCESSES设置多个写程序,在DBWR期间更快地写出脏块
² LARGE_POOL_SIZE:分配给大型PLSQL或其他一些很少使用的ORACLE选项LARGET池的总块数
² STATISTICS_LEVEL:启用顾问信息,并可选择提供更多OS统计信息来改进优化器决策。默认:TYPICAL
² JAVA_POOL_SIZE:为JVM使用的JAVA存储过程所分配的内存
² JAVA_MAX_SESSIONSPACE_SIZE:跟踪JAVA类的用户会话状态所用内存上限
² MAX_SHARED_SERVERS:当使用共享服务器时的共享服务器上限
² WORKAREA_SIZE_POLICY:启用PGA大小自动管理
² FAST_START_MTTR_TARGET:完成一次崩溃恢复的大概时间/S
² LOG_CHECKPOINT_INTERVAL:检查点频率
² OPEN_CURSORS:指定了保存用户语句的专用区域大小,如此设置过高会导致ORA-4031
² DB_BLOCK_SIZE:数据库默认块大小
² OPTIMIZER_DYNAMIC_SAMPLING:控制动态抽样查询读取的块数量,对正在使用全局临时表的系统非常有用

三、 SQL调优1. 使用提示
1.1 改变执行路径
通过OPTIMIZER_MODE参数指定优化器使用方法,默认ALL_ROWS
Ø ALL_ROWS 可得最佳吞吐量执行查询所有行
Ø FIRST_ROWS(n) 可使优化器最快检索出第一行:
select /*+ FIRST_ROWS(1) */ store_id,… from tbl_store

1.2 使用访问方法提示
允许开发人员改变访问的实际查询方式,经常使用INDEX提示
Ø CLUSTER 强制使用集群
Ø FULL
Ø HASH
Ø INDEX 语法:/*+ INDEX (TABLE INDEX1,INDEX2….) */ COLUMN 1,….
当不指定任何INDEX时,优化器会选择最佳的索引
SELECT /*+ INDEX */ STORE_ID FROM TBL_STORE
Ø INDEX_ASC 8I开始默认是升序,所以与INDEX同效
Ø INDEX_DESC
Ø INDEX_COMBINE 用来指定多个位图索引,而不是选择其中最好的索引
Ø INDEX_JOIN 只需访问这些索引,节省了重新检索表的时间
Ø INDEX_FFS 执行一次索引的快速全局扫描,只处理索引,不访问具体表
Ø INDEX_SS
Ø INDEX_SSX_ASC
Ø INDEX_SS_DESC
Ø NO_INDEX
Ø NO_INDEX_FFS
Ø NO_INDEX_SS
1.3 使用查询转换提示
对于数据仓库非常有帮助
Ø FACT
Ø MERGE
Ø NO_EXPAND 语法:/*+ NO_EXPAND */ column1,…
保证OR组合起的IN列表不会陷入困境,/*+ FIRST_ROWS NO_EXPAND */
Ø NO_FACT
Ø NO_MERGE
Ø NO_QUERY_TRANSFORMATION
Ø NO_REWRITE
Ø NO_STAR_TRANSFORMATION
Ø NO_UNSET
Ø REWRITE
Ø STAR_TRANSFORMATION
Ø UNSET
Ø USE_CONCAT

1.4 使用连接操作提示
显示如何将连接表中的数据合并在一起,可用两提示直接影响连接顺序。LEADING指定连接顺序首先使用的表,ORDERED告诉优化器基于FROM子句中的表顺序连接这些表,并使用第一个表作为驱动表(最行访问的表)
ORDERED语法:/*+ ORDERED */ column 1,….
访问表顺序根据FROM后的表顺序来
LEADING语法:/*+ LEADING(TABLE1) */ column 1,….
类似于ORDER,指定驱动表
Ø NO_USE_HASH
Ø NO_USE_MERGE
Ø NO_USE_NL
Ø USE_HASH前提足够的HASH_AREA_SIZE或PGA_AGGREGATE_TARGET
通常可以为较大的结果集提供最佳的响应时间
Ø USE_MERGE
Ø USE_NL 通常可以以最快速度返回一个行
Ø USE_NL_WITH_INDEX

1.5 使用并行执行
Ø NO_PARALLEL
Ø NO_PARALLEL_INDEX
Ø PARALLEL
Ø PARALLEL_INDEX
Ø PQ_DISTRIBUTE

1.6 其他提示
Ø APPEND 不会检查当前所用块中是否有剩余空间,而直接插入到表中,会直接将数据添加到新的块中。
Ø CACHE 会将全表扫描全部缓存到内存中,这样可直接在内存中找到数据,不用在磁盘上查询
Ø CURSOR_SHARING_EXACT
Ø DRIVING_SITE
Ø DYNAMIC_SAMPLING
Ø MODEL_MIN_ANALYSIS
Ø NOAPPEND
Ø NOCACHE
Ø NO_PUSH_PRED
Ø NO_PUSH_SUBQ
Ø NO_PX_JOIN_FILTER
Ø PUSH_PRED
Ø PUSH_SUBQ 强制先执行子查询,当子查询很快返回少量行时,这些行可以用于限制外部查询返回行数,可极大地提高性能
例:select /*+PUSH_SUBQ */ emp.empno,emp.ename
From emp,orders
where emp.deptno=(select deptno from dept where loc=’1’)
Ø PX_JOIN_FILTER
Ø QB_NAME

2. 调整查询

2.1 在V$SQLAREA中选出最占用资源的查询

HASH_VALUE:SQL语句的Hash值。
ADDRESS:SQL语句在SGA中的地址。
PARSING_USER_ID:为语句解析第一条CURSOR的用户
VERSION_COUNT:语句cursor的数量
KEPT_VERSIONS:
SHARABLE_MEMORY:cursor使用的共享内存总数
PERSISTENT_MEMORY:cursor使用的常驻内存总数
RUNTIME_MEMORY:cursor使用的运行时内存总数。
SQL_TEXT:SQL语句的文本(最大只能保存该语句的前1000个字符)。
MODULE,ACTION:用了DBMS_APPLICATION_INFO时session解析第一条cursor时信息
SORTS: 语句的排序数
CPU_TIME: 语句被解析和执行的CPU时间
ELAPSED_TIME: 语句被解析和执行的共用时间
PARSE_CALLS: 语句的解析调用(软、硬)次数
EXECUTIONS: 语句的执行次数
INVALIDATIONS: 语句的cursor失效次数
LOADS: 语句载入(载出)数量
ROWS_PROCESSED: 语句返回的列总数
select b.username,a.DISK_READS,a.EXECUTIONS,a.DISK_READS/decode(a.EXECUTIONS,0,1,a.EXECUTIONS) rds_exec_ratio,a.SQL_TEXT
from v$sqlarea a ,dba_users b
where a.PARSING_USER_ID=b.user_id and a.DISK_READS>100 order by a.DISK_READS desc;

2.2 在V$SQL中选出最占用资源的查询
与V$SQLAREA类似
select * from
(select sql_text,rank() over (order by buffer_gets desc) as rank_buffers,to_char(100*ratio_to_report(buffer_gets) over (),'999.99') pct_bufgets from v$sql)
where rank_buffers <11

2.3 确定何时使用索引
² 当查询条件只需要返回很少的行(受限列)时,则需要建立索引,不同的版本中这个返回要求不同
V5:20% V7:7% V8i,V9i:4% V10g: 5%
查看表上的索引
select a.table_name,a.index_name,a.column_name,a.column_position,a.table_owner
from dba_ind_columns a
where a.table_owner='CLOUDSEA'

² 修正差的索引,可使用提示来限制很差的索引,如INDEX,FULL提示
² 在SELECT 和WHERE中的列使用索引
如: select name from tbl where no=?
建立索引:create index test on tbl(name,no) tablespace cloudsea_index storage(….)
对于系统中很关键的查询,可以考虑建立此类连接索引

² 在一个表中有多个索引时可能出现麻烦,使用提示INDEX指定使用索引
² 使用索引合并,使用提示INDEX_JOIN
² 基于函数索引,由于使用了函数造成查询很慢.必须基于成本的优化模式,参数:
QUERY_REWRITE_ENALED=TRUE
QUERY_REWRITE_INTEGRITY=TRUSTED (OR ENFORCED)
create index test on sum(test);

2.4 在内存中缓存表
将常用的相对小的表缓存到内存中,但注意会影响到嵌套循环连接上的驱动表
alter table tablename cache;

2.5 使用EXISTS 与嵌套子查询 代替IN
SELECT …FROM EMP WHERE DEPT_NO NOT IN (SELECT DEPT_NO FROM DEPT WHERE DEPT_CAT=’A’);
(方法一: 高效)
SELECT ….FROM EMP A,DEPT B WHERE A.DEPT_NO = B.DEPT(+) AND B.DEPT_NO IS NULL AND B.DEPT_CAT(+) = ‘A’
(方法二: 最高效)
SELECT ….FROM EMP E WHERE NOT EXISTS (SELECT ‘X’ FROM DEPT D WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO AND DEPT_CAT = ‘A’);

四、 使用STATSPACK和AWR报表调整等待和闩锁

1. 10GR2里的脚本
在$ORACLE_HOME/RDBMS/ADMIN下

Spcreate.sql 通过调用spcusr.sql spctab.sql 和spcpkg.sql创建STATSPACK环境,使用SYSDBA运行它
Spdrop.sql 调用sptab.sql和spsr.sql删除整个STATSPACK环境,使用SYSDBA运行它
Spreport.sql 这是生成报表的主要脚本,由PERFSTAT用户运行
Sprepins.sql 为指定的数据库和实例生成实例报表
Sprepsql.sql 为指定的SQL散列值生成SQL报表
Sprsqins.sql 为指定的数据库和实例生成SQL报表
Spauto.sql 使用DBMS_JOB自动进行统计数据收集(照相)
Sprepcon.sql 配置SQLPLUS变量来设置像阈值这样的内容的配置文件
Spurge.sql 删除给定数据库实例一定范围内的快照ID,不删除基线快照
Sptrunc.sql 截短STATSPACK表里所有性能数据

五、 执行快速系统检查1. 缓冲区命中率
查询缓冲区命中率
select (1 - (sum(decode(name, 'physical reads',value,0)) /
(sum(decode(name, 'db block gets',value,0)) +
sum(decode(name, 'consistent gets',value,0))))) * 100 "Hit Ratio"
from v$sysstat;

Ⅷ oracle sql性能优化需注意哪些

1,sql的写法,有很多资料,不一一列举
比如 >= , <= 在一起的时候,直接用between and 等等。。。
2,加index

Ⅸ 如何优化wordpress数据库

WordPress系统使用时间长了,数据库中的冗余数据就会很多,定期优化和清理Wordpress的数据库,可以保证Wordpress能够快速工作。
首先,停用一些无用的插件,将WordPress系统表之外的数据表都删除,只保留wp_posts, wp_comments, wp_terms, wp_term_relationships, wp_term_taxonomy 等系统数据表。
其次,打开phpMyadmin,通过SQL语句进行冗余数据删除操作。删除前记得先备份一下。
删除脚本是:
DELETE FROM wp_posts WHERE post_type = 'revision';
DELETE FROM wp_postmeta WHERE meta_key = '_edit_lock';
DELETE FROM wp_postmeta WHERE meta_key = '_edit_last';
最后,在phpMyAdmin中,选中所有表,点“优化表”。
经过这一番优化操作,就可以将WordPress数据库中的冗余数据删除,优化了数据库的性能。