MS_SQL_Server_数据库性能优化方法总结

MS_SQL_Server_数据库性能优化方法总结
MS_SQL_Server_数据库性能优化方法总结

1.列出数据库服务器、Web服务器的基本的硬件配置,如CPU、内存等。

2.检查数据库服务器是否真正启用了AWE内存。

(1) 启用AWE:数据库服务器检查C:\boot.ini文件,需要配置"/PAE"(*重启电脑才能生效),如下:

[boot loader]

timeout=30

default=multi(0)disk(0)rdisk(0)partition(1)\WINDOWS

[operating systems]

multi(0)disk(0)rdisk(0)partition(1)\WINDOWS="Windows Server 2003, Enterprise"

/noexecute=optout /fastdetect /PAE

(2) 开启sql server 服务用户的,内存中锁定页面权限 (*重启电脑才能生效)在“服务管理”中查看 SQL SERVER 服务登录账户,默认是本地系统帐户(System)。然后在运行 gpedit.msc ,选择计算机配置->windows 设置->安全设置->本地策略->用户权限分配->内存中锁定页面。添加SQL SERVER服务的登录用户到里面去。

(3)启用数据库AWE内存,以服务器8G内存为例,一般设置如下,最小2G,最大6G(重启SQL SERVER服务即可):

(4)跟踪数据库性能“Total Server Memory ”的使用情况,看看数据库真正使

用的内存,越接近为数据库分配的最大内存越好。

或使用如下语句,查询数据库的内存使用情况:

use master

go

select * from sysperfinfo where counter_name like '%Total Server Memory(KB)%'

go

3.Web服务器监控项:

4.数据库服务器监控项:

5.系统运行时,检查数据库的内存、cpu、页面错误情况。

(1)查看服务器“性能”,跟踪“Total Server Memory ”的使用情况,看看数据库真正使用的内存,越接近为数据库分配的最大内存越好。

(2)从任务管理器中查看“sqlservr.exe”进程的“内存使用”和“页面错误”情况,一般此处的内存使用一般比(1)中使用的内存要小,页面错误也是越少越好。

(3)CPU的使用情况:如果发现CPU一直比较高,经常达到90%以上,此时需考虑可能是某些存储过程中逻辑有问题,数据库需要不停的运算,导致CPU较高。

6.优化数据库索引。

(1)系统原来每个索引的索引项很多,而且存在和其他索引有交叉的现象。可将主表如: Transfer_TransactInfo的非聚集索引全部删除,重新建立。

(2)跟踪数据库缺失的索引,参考实际的存储过程逻辑,确定可能需要建立哪些索引,索引项一定不要交叉。参考查找缺失的索引脚本如下:

select * from(

select [Total Cost]=ROUND(avg_total_user_cost * avg_user_impact * (user_seeks + user_scans),0)

,db_name(d.database_id) dbname,object_name(d.object_id)

tablename,d.index_handle,

d.equality_columns,d.inequality_columns,d.included_columns,d.statement as

fully_qualified_object,gs.*

from sys.dm_db_missing_index_groups g

join sys.dm_db_missing_index_group_stats gs on

gs.group_handle=g.index_group_handle

join sys.dm_db_missing_index_details d on g.index_handle=d.index_handle

--where d.database_id=d.database_id and d.object_id=d.object_id

) as tt

where dbname='whOA' ORDER BY [Total Cost] desc ,tablename DESC

(3)在用户访问量较大时,使用SQL Server Profile跟踪一段时间(半小时左右),找出执行时间超过3秒以上的脚本,开启“执行计划”,查看每个语句的索引使用情况(能否有效缩小数据量),逐个优化。

(4)如果还有问题,可查找耗CPU时间较多的SQL语句,然后优化。参考脚本如下:

SELECT TOP 50

sql_handle,total_worker_time/1000 AS [总消耗CPU 时间(ms)],execution_count [运行次数],

qs.total_worker_time/qs.execution_count/1000 as [平均消耗CPU 时间(ms)]

FROM sys.dm_exec_query_stats qs

ORDER BY [平均消耗CPU 时间(ms)] DESC ,[运行次数] desc

select * from

sys.dm_exec_sql_text(0x0200000065400C20DC86E9D045BD6AFA56960F0B05A71657)

经验:

1.一般公文处理只要优化“流转表(Transfer_TransactInfo)”的索引就会达到很

好的效果,附带在优化几个其他表的索引。

2.存储过程优化:

(1)存储过程中未进行锁降级的,可以先导出所有的主要的存储过程,将锁降级的语句加上,如with(nolock)、with(rowlock)。

(2)一般需要重点优化的存储过程有:发件执行情况列表、来件执行情况列表、已签收列表、未签收列表、待办来文列表

(3)优化思路:有的存储过程可去除查询两次来获取列表总数和当前页数据的情况,改用@@rowcount来获取。可参考马鞍山的优化成果。

3.各项目的优化成果脚本都放在各自的项目ST的07.Test\ DailyBuild下,命名以“日期_数据库性能优化_优化描述_项目简称.txt”,可以参考一下。

性能优化的方法和技巧

性能优化方法和技巧:概述 性能优化有三个层次: ?系统层次 ?算法层次 ?代码层次 系统层次关注系统的控制流程和数据流程,优化主要考虑如何减少消息传递的个数;如何使系统的负载更加均衡;如何充分利用硬件的性能和设施;如何减少系统额外开销(比如上下文切换等)。 算法层次关注算法的选择(用更高效的算法替换现有算法,而不改变其接口);现有算法的优化(时间和空间的优化);并发和锁的优化(增加任务的并行性,减小锁的开销);数据结构的设计(比如lock-free的数据结构和算法)。 代码层次关注代码优化,主要是cache相关的优化(I-cache, D-cache相关的优化);代码执行顺序的调整;编译优化选项;语言相关的优化技巧等等。 性能优化需要相关的工具支持,这些工具包括编译器的支持;CPU的支持;以及集成到代码里面的测量工具等等。这些工具主要目的是测量代码的执行时间以及相关的cache miss, cache hit等数据,这些工具可以帮助开发者定位和分析问题。 性能优化和性能设计不同。性能设计贯穿于设计,编码,测试的整个环节,是产品生命周期的第一个阶段;而性能优化,通常是在现有系统和代码基础上所做的改进,属于产品生命周期的后续几个阶段(假设产品有多个生命周期)。性能优化不是重新设计,性能优化是以现有的产品和代码为基础的,而不是推倒重来。性能优化的方法和技巧可以指导性能设计,但两者的方法和技巧不能等同。两者关注的对象不同。性能设计是从正向考虑问题:如何设计出高效,高性能的系统;而性能优化是从反向考虑问题:在出现性能问题时,如何定位和优化性能。性能设计考验的是开发者正向建设的能力,而性能优化考验的是开发者反向修复的能力。两者可以互补。

如何优化数据库,提高查询效率

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/412440061.html, 如何优化数据库,提高查询效率 作者:代鸿彬 来源:《学习与科普》2019年第10期 摘要:随着信息时代的到来,生活和工作当中已经无法避免的需要和计算机打交道,和 计算机打交道的同时就必须要用到数据库。数据库系统是计算机当中的一项重要系统,储存在用户的关键信息,不仅对个人影响很大,同时对企事业单位也有着重要影响。 关键词:信息时代;数据库;索引 数据库是信息的载体也是数据的最佳表现形式,它的共享性导致了数据会被大量的搜索查询,为了提高查询的效率,就不得不对数据库进行优化。 一、利用索引进行优化。 索引是数据库的重要组成部分,也是使用者根据需要进行查询最直接的方法,优化索引可以提高查询的效率。当前的数据库当中大部分还是使用国际商业机器公司以前的索引顺序存取方法,对于用户来说肯定会选择方便、快捷的索引方式,怎么方便怎么来。在建立索引的时候针对不同的内容,需要建立不同的连接方式,但是随着用户的增多,查询内容和方向的多元化,这就造成了在实际工作当中经常会有使用频率很少的索引出现,甚至也会出现没有查询所需的索引,这种情况可以通过查询优化器进行自动生成的索引进行查询。对于使用频率较为频繁的列,需要对其进行排序或者分组的列上建立索引时,要优化索引提高效率,对于使用频率很少的列可以不建立索引。 二、简化排序进行优化。 对于部分企事业单位需要排序的内容很多时,就要使用大型数据表来满足查询需求,但是大型数据表涉及的内容很多,为了避免出现重复排序的现象需要对数据表进行简化。在大型数据表当中有一部分的内容可以自动进行排序的次序输出,这时就可以直接利用查询优化器进行优化,将复杂的排序简单化,从而提高索引查询效率。需要排序的列对索引优化影响较大,就像语言当中的ORDER BY 或者GROUP BY句子当中的列次序和索引当中的列次序基本是不同的,但是排序的列可通过表的不同形式表现出来。通过简化排序避免了重复的排序,并且将数据库进行了合理的合并。如果不进行简化排序,就需要将排序的范围进行缩小简化,从而提高查询使用的效率。 三、大型表行数据库存取的合理消除。 数据库系统的存储量是有上限的,所有的索引内容都占有数据库空间,尤其是大型数据表占有的空间更大,将会造成索引时间变长。但是大型表行数据有些内容是不必要的,在进行索引查詢时,数据表当中的存取顺序对查询的效率有直接的影响。例如需要采用存取策略时,通

Linux操作系统性能调优的方法

按照传统,Linux不同的发行版本和不同的内核对各项参数及设置均做了改动,从而使得系统能够获得更好的性能。下边将分四部分介绍在Red Hat Enterprise Linux AS和SUSE LINUX Enterprise Server系统下,如何用以下几种技巧进行性能的优化: QUOTE: 1、Disabling daemons (关闭 daemons) 2、Shutting down the GUI (关闭GUI) 3、Changing kernel parameters (改变内核参数) 4、Kernel parameters (内核参数) 5、Tuning the processor subsystem(处理器子系统调优) 6、Tuning the memory subsystem (内存子系统调优) 7、Tuning the file system(文件系统子系统调优) 8、Tuning the network subsystem(网络子系统调优) 1 关闭daemons 有些运行在服务器中的daemons (后台服务),并不是完全必要的。关闭这些daemons可释放更多的内存、减少启动时间并减少CPU处理的进程数。减少daemons数量的同时也增强了服务器的安全性。缺省情况下,多数服务器都可以安全地停掉几个daemons。 Table 10-1列出了Red Hat Enterprise Linux AS下的可调整进程. Table 10-2列出了SUSE LINUX Enterprise Server下的可调整进程.

注意:关闭xfs daemon将导致不能启动X,因此只有在不需要启动GUI图形的时候才可以关闭xfs daemon。使用startx命令前,开启xfs daemon,恢复正常启动X。 可以根据需要停止某个进程,如要停止sendmail 进程,输入如下命令: Red Hat: /sbin/service sendmail stop SUSE LINUX: /etc/init.d/sendmail stop

大数据库优化(SQLServer)

SQL SERVER性能优化综述 近期因工作需要,希望比较全面的总结下SQL SERVER数据库性能优化相关的注意事项,在 网上搜索了一下,发现很多文章,有的都列出了上百条,但是仔细看发现,有很多似是而非或 者过时(可能对SQL SERVER6.5以前的版本或者ORACLE是适用的)的信息,只好自己根据以 前的经验和测试结果进行总结了。 我始终认为,一个系统的性能的提高,不单单是试运行或者维护阶段的性能调优的任务,也不单单是开发阶段的事情,而是在整个软件生命周期都需要注意,进行有效工作才能达到的。所以我希望按照软件生命周期的不同阶段来总结数据库性能优化相关的注意事项。 一、分析阶段 一般来说,在系统分析阶段往往有太多需要关注的地方,系统各种功能性、可用性、可靠性、安全性需求往往吸引了我们大部分的注意力,但是,我们必须注意,性能是很重要的非功能 性需求,必须根据系统的特点确定其实时性需求、响应时间的需求、硬件的配置等。最好能 有各种需求的量化的指标。 另一方面,在分析阶段应该根据各种需求区分出系统的类型,大的方面,区分是OLTP(联机事务处理系统)和OLAP(联机分析处理系统)。 二、设计阶段 设计阶段可以说是以后系统性能的关键阶段,在这个阶段,有一个关系到以后几乎所有性能 调优的过程—数据库设计。 在数据库设计完成后,可以进行初步的索引设计,好的索引设计可以指导编码阶段写出高效 率的代码,为整个系统的性能打下良好的基础。 以下是性能要求设计阶段需要注意的: 1、数据库逻辑设计的规范化 数据库逻辑设计的规范化就是我们一般所说的范式,我们可以这样来简单理解范式: 第1规范:没有重复的组或多值的列,这是数据库设计的最低要求。 第2规范: 每个非关键字段必须依赖于主关键字,不能依赖于一个组合式主关键字的某些组 成部分。消除部分依赖,大部分情况下,数据库设计都应该达到第二范式。 第3规范: 一个非关键字段不能依赖于另一个非关键字段。消除传递依赖,达到第三范式应该是系统中大部分表的要求,除非一些特殊作用的表。 更高的范式要求这里就不再作介绍了,个人认为,如果全部达到第二范式,大部分达到第三

系统性能优化方案

系统性能优化方案 (第一章) 系统在用户使用一段时间后(1年以上),均存在系统性能(操作、查询、分析)逐渐下降趋势,有些用户的系统性能下降的速度非常快。同时随着目前我们对数据库分库技术的不断探讨,在实际用户的生产环境,现有系统在性能上的不断下降已经非常严重的影响了实际的用户使用,对我公司在行业用户内也带来了不利的影响。 通过对现有系统的跟踪分析与调整,我们对现有系统的性能主要总结了以下几个瓶颈: 1、数据库连接方式问题 古典C/S连接方式对数据库连接资源的争夺对DBServer带来了极大的压力。现代B/S连接方式虽然不同程度上缓解了连接资源的压力,但是由于没有进行数据库连接池的管理,在某种程度上,随着应用服务器的不断扩大和用户数量增加,连接的数量也会不断上升而无截止。 此问题在所有系统中存在。 2、系统应用方式(架构)问题(应用程序设计的优化) 在业务系统中,随着业务流程的不断增加,业务控制不断深入,分析统计、决策支持的需求不断提高,我们现有的业务流程处理没有针对现有的应用特点进行合理的应用结构设计,例如在‘订单、提油单’、‘单据、日报、帐务的处理’关系上,单纯的数据关系已经难以承载多元的业务应用需求。 3、数据库设计问题(指定类型SQL语句的优化)

目前在系统开发过程中,数据库设计由开发人员承担,由于缺乏专业的数据库设计角色、单个功能在整个系统中的定位模糊等原因,未对系统的数据库进行整体的分析与性能设计,仅仅实现了简单的数据存储与展示,随着用户数据量的不断增加,系统性能逐渐下降。 4、数据库管理与研究问题(数据存储、物理存储和逻辑存储的优化) 随着系统的不断增大,数据库管理员(DBA)的角色未建立,整个系统的数据库开发存在非常大的随意性,而且在数据库自身技术的研究、硬件配置的研究等方面未开展,导致系统硬件、系统软件两方面在数据库管理维护、研究上无充分认可、成熟的技术支持。 5、网络通信因素的问题 随着VPN应用技术的不断推广,在远程数据库应用技术上,我们在实际设计、开发上未充分的考虑网络因素,在数据传输量上的不断加大,传统的开发技术和设计方法已经无法承载新的业务应用需求。 针对以上问题,我们进行了以下几个方面的尝试: 1、修改应用技术模式 2、建立历史数据库 3、利用数据库索引技术 4、利用数据库分区技术 通过尝试效果明显,仅供参考!

数据库性能优化基础步骤

1性能优化基本步骤 1.1定位跟踪耗费资源较多的SQL语句步骤 1.1.1 通过SQL查询 (1): 查询出最耗费资源的SQL语句 select t1.SID, t1.SERIAL#, tt.HASH_VALUE, tt.ADDRESS, tt.BUFFER_GETS, --读内存次数 tt.DISK_READS, --磁盘物理读次数 tt.EXECUTIONS, --语句的执行次数 tt.BUFFER_GETS / tt.EXECUTIONS, --平均读内存次数 tt.SQL_FULLTEXT from v$sqlareatt, v$session t1 where (tt.BUFFER_GETS>100000 or tt.DISK_READS>100000) and tt.HASH_VALUE = t1.SQL_HASH_VALUE and tt.ADDRESS = t1.SQL_ADDRESS and t1.STATUS = 'ACTIVE' orderby tt.BUFFER_GETS desc (2):根据客户端程序发出的SQL来定位需要跟踪的session select s.sid sid, s.SERIAL# "serial#", https://www.360docs.net/doc/412440061.html,ername, s.machine, s.program, s.server, s.LOGON_TIME from v$session s 1.1.2 通过Oracle提供的SQL TRACE进行SQL跟踪 (1):跟踪前设定相应参数 1.查询得到需要跟踪的session 2.打开时间开关

Show parameter timed_statistics alter session set timed_statistics=true; execsys.dbms_system.set_bool_param_in_session(sid => 8,serial# => 3,parnam => 'timed_statistics',bval => true); 3.设置跟踪文件存放位置 Show parameter user_dump_dest alter system set user_dump_dest='c:\temp'; (2):启动跟踪功能并让系统运行一段时间 alter session set sql_trace=true; execsys.dbms_system.set_sql_trace_in_session(8, 3, true); (3):关闭跟踪功能 alter session set sql_trace=false; execsys.dbms_system.set_sql_trace_in_session(8, 3, false); (4):格式化跟踪数据文件,并分析跟踪结果文件 tkprof dsdb2_ora_18468.trc dsdb2_trace.txt EXPLAIN=SCOTT/TIGER tkprof各参数含义: ' traced_file ' 指定输入文件,即oracle产生的trace文件 'formatted_file'指定输出文件,即我们想得到的易于理解的格式化文件 'EXPLAIN' 利用哪个用户对trace文件中的sql进行分析得到该sql语句的执行计划1.2查看分析执行计划 1.2.1查看执行计划 (1):Sqlplus中可按F5查看执行计划 (2):使用执行计划表进行查看 使用语句将SQL语句的执行计划装入plan_table表,然后进行分析查看explainplansetstatement_id = 'dd'into plan_table for select t.type_name,t.source_value,t.standard_value from ODS_STD_COMP t,ODS_STD_COMP_BAK t1 where t.system_id = t1.system_id and t.type = t1.type and t.source_value = t1.source_value (3):示例演示 1.让ORALCE自动选择最优的执行计划,不人为干预 explainplansetstatement_id = 'dd'into plan_table for select t.type_name,t.source_value,t.standard_value from ODS_STD_COMP t,ODS_STD_COMP_BAK t1 where t.system_id = t1.system_id and t.type = t1.type and t.source_value = t1.source_value

安卓性能优化方案

随着技术的发展,智能手机硬件配置越来越高,可是它和现在的PC相比,其运算能力,续航能力,存储空间等都还是受到很大的限制,同时用户对手机的体验要求远远高于PC的桌面应用程序。以上理由,足以需要开发人员更加专心去实现和优化你的代码了。选择合适的算法和数据结构永远是开发人员最先应该考虑的事情。同时,我们应该时刻牢记,写出高效代码的两条基本的原则:(1)不要做不必要的事;(2)不要分配不必要的内存。 我从去年开始接触Android开发,以下结合自己的一点项目经验,同时参考了Google的优化文档和网上的诸多技术大牛给出的意见,整理出这份文档。 1. 内存优化 Android系统对每个软件所能使用的RAM空间进行了限制(如:Nexus o ne 对每个软件的内存限制是24M),同时Java语言本身比较消耗内存,d alvik虚拟机也要占用一定的内存空间,所以合理使用内存,彰显出一个程序员的素质和技能。 1) 了解JIT 即时编译(Just-in-time Compilation,JIT),又称动态转译(Dynamic Translation),是一种通过在运行时将字节码翻译为机器码,从而改善字节码编译语言性能的技术。即时编译前期的两个运行时理论是字节码编译和动态编译。Android原来Dalvik虚拟机是作为一种解释器实现,新版

(Android2.2+)将换成JIT编译器实现。性能测试显示,在多项测试中新版本比旧版本提升了大约6倍。 详细请参考https://www.360docs.net/doc/412440061.html,/cool_parkour/blog/item/2802b01586e22cd8a6ef3f6b. html 2) 避免创建不必要的对象 就像世界上没有免费的午餐,世界上也没有免费的对象。虽然gc为每个线程都建立了临时对象池,可以使创建对象的代价变得小一些,但是分配内存永远都比不分配内存的代价大。如果你在用户界面循环中分配对象内存,就会引发周期性的垃圾回收,用户就会觉得界面像打嗝一样一顿一顿的。所以,除非必要,应尽量避免尽力对象的实例。下面的例子将帮助你理解这条原则: 当你从用户输入的数据中截取一段字符串时,尽量使用substring函数取得原始数据的一个子串,而不是为子串另外建立一份拷贝。这样你就有一个新的String对象,它与原始数据共享一个char数组。如果你有一个函数返回一个String对象,而你确切的知道这个字符串会被附加到一个Stri ngBuffer,那么,请改变这个函数的参数和实现方式,直接把结果附加到StringBuffer中,而不要再建立一个短命的临时对象。 一个更极端的例子是,把多维数组分成多个一维数组: int数组比Integer数组好,这也概括了一个基本事实,两个平行的int数组比(int,int)对象数组性能要好很多。同理,这试用于所有基本类型的组合。如果你想用一种容器存储(Foo,Bar)元组,尝试使用两个单独的Foo[]

数据库查询优化实验报告_SQLServer2008

SQL Server 2008数据查询的优化方法研究摘要 随着数据存储需求的日益增长,对关系数据的管理和访问就成为数据库技术必须解决的问题。本文主要论述关系数据库查询优化技术,并从它的优化技术进行深入探讨,对系统实现做了一定的论述,并进行了部分的程序实现。 关键词:数据库查询系统优化 引言 SQLServer是是由微软公司开发的基于Windows操作系统的关系型数据库管理系统,它是一个全面的、集成的、端到端的数据解决方案,为企业中的用户提供了一个安全、可靠和高效的平台用于企业数据管理和商业智能应用。目前,许多中小型企业的数据库应用系统都是用SQLServer作为后台数据库管理系统设计开发的。设计一个应用系统并不难,但是要想使系统达到最优化的性能并不是一件容易的事。根据多年的实践,由于初期的数据库中表的记录数比较少,性能不会有太大问题,但数据积累到一定程度,达到数百万甚至上千万条,全面扫描一次往往需要数十分钟,甚至数小时。20%的代码用去了80%的时间,这是程序设计中的一个著名定律,在数据库应用程序中也同样如此。如果用比全表扫描更好的查询策略,往往可以使查询时间降为几分钟。而且我们知道,目前数据库系统应用中,查询操作占了绝大多数,查询优化成为数据库性能优化最为重要的手段之一。 影响查询效率的因素 SQLServer处理查询计划的过程是这样的:在做完查询语句的词法、语法检查之后,将语句提交给SQLServer的查询优化器,查询优化器通过检查索引的存在性、有效性和基于列的统计数据来决定如何处理扫描、检索和连接,并生成若干执行计划,然后通过分析执行开销来评估每个执行计划,从中选出开销最小的执行计划,由预编译模块对语句进行处理并生成查询规划,然后在合适的时间提交给系统处理执行,最后将执行结果返回给用户。所以,SQLServer中影响查询效率的因素主要有以下几种: 1.没有索引或者没有用到索引。索引是数据库中重要的数据结构,使用索引的目的是避免全表扫描,减少磁盘I/O,以加快查询速度。 2.没有创建计算列导致查询不优化。 3.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量)。 4.返回了不必要的行和列。 5.查询语句不好,没有优化。其中包括:查询条件中操作符使用是否得当;查询条件中的数据类型是否兼容;对多个表查询时,数据表的次序是否合理;多个选择条件查询时,选择条件的次序是否合理;是否合理安排联接选择运算等。 SQLServer数据查询优化方法 1、避免使用不兼容的数据类型。例如float和int、char和varchar、binary和varbinary 是不兼容的。数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本来可以进行的优化操作。例如: select name from employee where salary >60000

系统性能调优方案

第1章系统性能调优方案 1.1系统的性能扩展模型介绍 在进行性能指标设计工作前,必须从理论上对性能指标的可实现性进行分析。理论上,系统的扩展模型可以分成两类,系统可扩展模型和不可扩展模型,如下图所示: 两种性能扩展模型 以上左图代表了系统随着并发用户量的增加系统响应时间呈现线性增长的 趋势,是一种可扩展的情况;但对于系统右边的方式则是不可扩展的,它将随着用户数量的增大而响应时间大大急剧增加,这种模型是完全不可控制的。 通过系统压力实验,我们发现,即使是遵循可扩展模型设计的系统的响应性能和并发用户量并不能成永远的线性关系,在系统压力超过一定的值之后,如100并发,系统响应时间增加非常快,我们把这个点称为拐点。在拐点以下,系统性能呈现良好的线性特性,在拐点以上,则呈现出非线性的特征,同时CPU 和内存出现相当大的增长,甚至100%占用。这种现象的出现,说明系统的性能 不仅仅取决于软件系统,而也同时取决于承载系统的硬件基础环境,如计算能力和内存大小。 为此,系统性能设计的目的就是为系统设置合理的拐点并发值,而不可能无限制的追求无限大的并发下系统响应仍旧呈现线形特征。

1.2对响应时间的技术保障手段 金税三期工程第二阶段河南地税建设项目财务管理子系统对系统的性能要求是比较高的,为了满足这个要求,在系统实现上必须要采用一系列的技术措施才能达到,具体来说将采用下面方式进行: 1、预处理技术的应用 预处理技术是一种在预定计划上由系统激发主动执行的计算模式,它对于一些处理内容固定,处理方式固定的功能非常有效,通过提前处理,实现数据生成时间和数据访问时间的隔离,在数据访问的时候不再需要为拿到结果而执行任何的计算,只需要简单的查询结果即可,这样可以大大增强系统的访问性能,有效的利用系统闲置时间。 2、变动态内容查找为静态数据访问 一些情况下,经过各种调优手段仍不能满足要求,就需要将一些动态的内容进行静态化处理,如可以将复杂的动态报表转化成HTML网页并发布在WEB服务器上,这种方式可以大大减轻应用服务器的访问压力,进一步减少用户等待的时间。例如,对一段历史时期的数据的汇总报表结果的查询,复杂报表结果等查询。 3、异步功能调用模式 对一些耗时较长的处理内容,如果必须由人工进行启动,那么,可以采用这种方式,用户调用程序的时候,实际上只是发送了一个消息给后台服务器,并在服务器端注册信息处理完后需要回馈的客户端,然后系统提示用户系统正在或很快处理这个任务,这样,立刻就能够解放用户,用户可以利用在后台处理的时间去处理其他的任务,在系统处理完后,采用推技术(push),将处理结果提示给用户,从而完成功能的调用全过程。 4、浏览器显示时采用分页、分时显示技术 用户从数据库查询得到的数据如果行数比较多,比如大于100行。在IE端显示就需要花费很长时间,有时让查询人员无法忍受。分页技术,就是利用先显示结果的一部分,一般结果的前50条记录,后面的记录通过翻页的功能去显示其余部分。比如在查询正常计划详细列表页面时,通过查询得到1000条记录,

22提供性能优化方案---Google-Code

Linux系统性能测试与分析 1、前言 通过对系统中和性能相关的各个环节的介绍,使大家知道出现性能问题时可以从那些方面入手去查,而分析典型应用对系统资源使用的特点,让大家对应用和系统资源的依赖有了更直观的认识。大多数的硬件性能问题主要和CPU、磁盘、内存相关,还没有遇到因为开发语言的运行效率对整个应用的性能造成影响,而应用程序设计的缺陷和数据库查询的滥用反倒是最最常见的性能问题。需要注意的是,大多数情况下,虽然性能瓶颈的起因是程序性能差或者是内存不足或者是磁盘瓶颈等各种原因,但最终表现出的结果就是CPU耗尽,系统负载极高,响应迟缓,甚至暂时失去响应,因此我们观察服务器状况时,最先看的就是系统负载和CPU空闲度。当你阅读完了这遍文档以后就会有一个对系统分析的思路。 2、性能分析的目的 2.1找出系统性能瓶颈 1.硬件瓶颈 2.软件瓶颈 2.2提供性能优化方案 1.升级硬件 2.改进系统结构 达到合理的硬件和软件配置,使系统资源使用达到平衡。但遗憾的是解决一个性能瓶颈,往往又会出现另外的瓶颈或者其他问题,所以性能优化更加切实的目标是做到在一定范围内使系统的各项资源使用趋向合理和保持一定的平衡。系统运行良好的时候恰恰也是各项资源达到了一个平衡体,任何一项资源的过渡使用都会造成平衡体系破坏,从而造成系统负载极高或者响应迟缓。比如CPU过渡使用会造成大量进程等待 CPU资源,系统响应变慢,等待会造成进程数增加,进程增加又会造成内存使用增加,内存耗尽又会造成虚拟内存使用,使用虚拟内存又会造成磁盘IO增加和CPU开销增加(用于进程切换、缺页处理的CPU开销) 3、性能相关的各个环节 3.1 硬件资源 3.1.1、CPU ⒈ 是否使用SMP。 ⒉ 单颗CPU的性能对依赖CPU的某些应用的影响很严重,比如数据库的查询处理。 3.1.2、内存

MS_SQL_Server_数据库性能优化方法总结

1.列出数据库服务器、Web服务器的基本的硬件配置,如CPU、内存等。 2.检查数据库服务器是否真正启用了AWE内存。 (1) 启用AWE:数据库服务器检查C:\boot.ini文件,需要配置"/PAE"(*重启电脑才能生效),如下: [boot loader] timeout=30 default=multi(0)disk(0)rdisk(0)partition(1)\WINDOWS [operating systems] multi(0)disk(0)rdisk(0)partition(1)\WINDOWS="Windows Server 2003, Enterprise" /noexecute=optout /fastdetect /PAE (2) 开启sql server 服务用户的,内存中锁定页面权限 (*重启电脑才能生效)在“服务管理”中查看 SQL SERVER 服务登录账户,默认是本地系统帐户(System)。然后在运行 gpedit.msc ,选择计算机配置->windows 设置->安全设置->本地策略->用户权限分配->内存中锁定页面。添加SQL SERVER服务的登录用户到里面去。 (3)启用数据库AWE内存,以服务器8G内存为例,一般设置如下,最小2G,最大6G(重启SQL SERVER服务即可): (4)跟踪数据库性能“Total Server Memory ”的使用情况,看看数据库真正使 用的内存,越接近为数据库分配的最大内存越好。 或使用如下语句,查询数据库的内存使用情况: use master go select * from sysperfinfo where counter_name like '%Total Server Memory(KB)%' go 3.Web服务器监控项:

数据库优化

关于数据库优化方面的文章很多,但是有的写的似是而非,有的不切实际,对一个数据库来说,只能做到更优,不可能最优,并且由于实际需求不同,优化方案还是有所差异,根据实际需要关心的方面(速度、存储空间、可维护性、可拓展性)来优化数据库,而这些方面往往又是相互矛盾的,下面结合网上的一些看法和自己的一些观点做个总结。 一个系统的性能的提高,不单单是试运行或者维护阶段的性能调优,也不单单是开发阶段的事情,而是在整个软件生命周期都需要注意。所以我希望按照软件生命周期的不同阶段来总结数据库性能优化相关的注意事项。 一、分析阶段 一般来说,在系统分析阶段往往有太多需要关注的地方,系统各种功能性、可用性、可靠性、安全性需求往往吸引了我们大部分的注意力,但是,我们必须注意,性能是很重要的非功能性需求,必须根据系统的特点确定其实时性需求、响应时间的需求、硬件的配置等。最好能有各种需求的量化的指标。 另一方面,在分析阶段应该根据各种需求区分出系统的类型,大的方面,区分是OLTP(联机事务处理系统)和OLAP(联机分析处理系统)。 二、设计阶段 设计阶段可以说是以后系统性能的关键阶段,在这个阶段,有一个关系到以后几乎所有性能调优的过程—数据库设计。 在数据库设计完成后,可以进行初步的索引设计,好的索引设计可以指导编码阶段写出高效率的代码,为整个系统的性能打下良好的基础。 以下是性能要求设计阶段需要注意的: 1、数据库逻辑设计的规范化 数据库逻辑设计的规范化就是我们一般所说的范式,我们可以这样来简单理解范式:第1规范:没有重复的组或多值的列,这是数据库设计的最低要求。 第2规范: 每个非关键字段必须依赖于主关键字,不能依赖于一个组合式主关键字的某些组成部分。消除部分依赖,大部分情况下,数据库设计都应该达到第二范式。 第3规范: 一个非关键字段不能依赖于另一个非关键字段。消除传递依赖,达到第三范式应该是系统中大部分表的要求,除非一些特殊作用的表。 更高的范式要求这里就不再作介绍了,个人认为,如果全部达到第二范式,大部分达到第三范式,系统会产生较少的列和较多的表,因而减少了数据冗余,也利于性能的提高。 2、合理的冗余 完全按照规范化设计的系统几乎是不可能的,除非系统特别的小,在规范化设计后,有计划地加入冗余是必要的。 冗余可以是冗余数据库、冗余表或者冗余字段,不同粒度的冗余可以起到不同的作用。 冗余可以是为了编程方便而增加,也可以是为了性能的提高而增加。从性能角度来说,冗余数据库可以分散数据库压力,冗余表可以分散数据量大的表的并发压力,也可以加快特殊查询的速度,冗余字段可以有效减少数据库表的连接,提高效率。 3、主键的设计 主键是必要的,SQL SERVER的主键同时是一个唯一索引,而且在实际应用中,我们往往选择最小的键组合作为主键,所以主键往往适合作为表的聚集索引。聚集索引对查询的影响是比较大的,这个在下面索引的叙述。 在有多个键的表,主键的选择也比较重要,一般选择总的长度小的键,小的键的比较速度快,同时小的键可以使主键的B树结构的层次更少。 主键的选择还要注意组合主键的字段次序,对于组合主键来说,不同的字段次序的主键的性能差别可能会很大,一般应该选择重复率低、单独或者组合查询可能性大的字段放在前

Linux 性能调优的几种方法

Linux 性能调优的几种方法 按照传统,Linux不同的发行版本和不同的内核对各项参数及设置均做了改动,从而使得系统能够获得更好的性能。下边将分四部分介绍在Red Hat Enterprise Linux AS和SUSE LINUX Enterprise Server系统下,如何用以下几种技巧进行性能的优化: 1、Disabling daemons (关闭daemons) 2、Shutting down the GUI (关闭GUI) 3、Changing kernel parameters (改变内核参数) 4、Kernel parameters (内核参数) 5、Tuning the processor subsystem(处理器子系统调优) 6、Tuning the memory subsystem (内存子系统调优) 7、Tuning the file system(文件系统子系统调优) 8、Tuning the network subsystem(网络子系统调优) 1 关闭daemons 有些运行在服务器中的daemons (后台服务),并不是完全必要的。关闭这些daemons可释放更多的内存、减少启动时间并减少CPU处理的进程数。减少daemons数量的同时也增强了服务器的安全性。缺省情况下,多数服务器都可以安全地停掉几个daemons。 Table 10-1列出了Red Hat Enterprise Linux AS下的可调整进程. Table 10-2列出了SUSE LINUX Enterprise Server下的可调整进程

注意:关闭xfs daemon将导致不能启动X,因此只有在不需要启动GUI图形的时候才可以关闭xfs daemon。使用startx命令前,开启xfs daemon,恢复正常启动X。

优化数据库性能

查询速度慢如何解决 ------主要针对SQL 2005 为例 引起查询或更新的执行时间超过预期时间的原因有多种。查询运行慢,可能是由与运行 SQL Server 的网络或计算机相关的性能问题引起的,也可能是由物理数据库设计问题引起的。 查询和更新运行慢的最常见原因有: ?网络通讯速度慢。 ?服务器的内存不足,或者没有足够的内存供 SQL Server 使用。 ?索引列上缺少有用的统计信息。 ?索引列上的统计信息过期。 ?缺少有用的索引。 ?缺少有用的索引视图。 ?缺少有用的数据条带化。 ?缺少有用的分区。 1、用于对运行慢的查询进行故障排除的清单 当查询或更新花费的时间比预期时间长时,请考虑以下问题,找到可解答前一节中列出的查询运行慢的原因: ①. 是与组件而不是与查询相关的性能问题吗?例如,是网络性能低的问题吗?有其他可能引起或造成性能降低的组件吗? Windows 系统监视器可用于监视与 SQL Server 和非 SQL Server 相关的组件的性能。有关详细信息,请参阅监视资源使用情况(系统监视器)。 ②. 如果性能问题与查询相关,那么涉及到的是哪个或哪组查询? 首先使用 SQL Server Profiler来帮助找出运行慢的查询。有关详细信息,请参阅使用 SQL Server Profiler。 在找出运行慢的查询后,可以使用 SET 语句启用 SHOWPLAN、STATISTICS IO、STATISTICS TIME 和 STATISTICS PROFILE 选项,进一步分析查询的性能,相关描述如下: ?SET SHOWPLAN_XML ON 描述 SQL Server 查询优化器选择用来检索完善的 XML 文档数据的方法。有关详细信息,请参阅 SET SHOWPLAN_XML (Transact-SQL)。在 Microsoft SQL Server 2005 中,建议使用这种方法。此 SET 选项生成的信息比 SHOWPLAN_ALL 和 SHOWPLAN_TEXT SET 选项生成的信息详细。 ?SET SHOWPLAN_ALL ON 描述 SQL Server 查询优化器选择的数据检索方法。有关详细信息,请参阅 SET SHOWPLAN_ALL (Transact-SQL)。此 SET 选项生成的信息比 SHOWPLAN_TEXT SET 选项生成的信息详细。 ?SET SHOWPLAN_TEXT ON 返回每条 Transact-SQL 语句的执行信息,但不执行它们。有关详细信息,请参阅SET SHOWPLAN_TEXT (Transact-SQL)。

Java程序性能优化方案

Java程序性能优化方案 StringTokenizer比String.split()方法效率高 更优化的方式 Java代码 while(true){ String splitStr=null; int j=temp.indexOf(';'); if(j<0)break; SplitStr=tmp.substring(0,j); tmp=tmp.substring(j+1); } while(true){ String splitStr=null; int j=temp.indexOf(';'); if(j<0)break; SplitStr=tmp.substring(0,j); tmp=tmp.substring(j+1); } 比String.startsWith和endsWith性能更优的方式:Java代码 int len=orgStr.length(); if(orgStr.charAt(0)=='a' &&orgStr.charAt(1)=='b' &&orgStr.charAt(2)=='b'); if(orgStr.charAt(len-1)=='a' &&orgStr.charAt(len-2)=='b' &&orgStr.charAt(len-3)=='c');

int len=orgStr.length(); if(orgStr.charAt(0)=='a' &&orgStr.charAt(1)=='b' &&orgStr.charAt(2)=='b'); if(orgStr.charAt(len-1)=='a' &&orgStr.charAt(len-2)=='b' &&orgStr.charAt(len-3)=='c'); StringBuffer(int capacity)指定初始容量可以减少扩容的操作

数据库优化

近期因工作需要,希望比较全面的总结下SQL SERVER数据库性能优化相关的注意事项,在网上搜索了一下,发现很多文章,有的都列出了上百条,但是仔细看发现,有很多似是而非或者过时(可能对SQL 以前的版本或者ORACLE是适用的)的信息,只好自己根据以前的经验和测试结果进行总结了。 我始终认为,一个系统的性能的提高,不单单是试运行或者维护阶段的性能调优的任务,也不单单是开发阶段的事情,而是在整个软件生命周期都需要注意,进行有效工作才能达到的。所以我希望按照软件生命周期的不同阶段来总结数据库性能优化相关的注意事项。 一、分析阶段 一般来说,在系统分析阶段往往有太多需要关注的地方,系统各种功能性、可用性、可靠性、安全性需求往往吸引了我们大部分的注意力,但是,我们必须注意,性能是很重要的非功能性需求,必须根据系统的特点确定其实时性需求、响应时间的需求、硬件的配置等。最好能有各种需求的量化的指标。 另一方面,在分析阶段应该根据各种需求区分出系统的类型,大的方面,区分是OLTP(联机事务处理系统)和OLAP(联机分析处理系统)。 二、设计阶段 设计阶段可以说是以后系统性能的关键阶段,在这个阶段,有一个关系到以后几乎所有性能调优的过程—数据库设计。 在数据库设计完成后,可以进行初步的索引设计,好的索引设计可以指导编码阶段写出高效率的代码,为整个系统的性能打下良好的基础。 以下是性能要求设计阶段需要注意的: 1、数据库逻辑设计的规范化 数据库逻辑设计的规范化就是我们一般所说的范式,我们可以这样来简单理解范式: 第1规范:没有重复的组或多值的列,这是数据库设计的最低要求。 第2规范: 每个非关键字段必须依赖于主关键字,不能依赖于一个组合式主关键字的某些组成部分。消除部分依赖,大部分情况下,数据库设计都应该达到第二范式。 第3规范: 一个非关键字段不能依赖于另一个非关键字段。消除传递依赖,达到第三范式应该是系统中大部分表的要求,除非一些特殊作用的表。 更高的范式要求这里就不再作介绍了,个人认为,如果全部达到第二范式,大部分达到第三范式,系统会产生较少的列和较多的表,因而减少了数据冗余,也利于性能的提高。

数据库优化查询计划的方法

数据库优化查询计划的方法 数据库系统是管理信息系统的核心,基于数据库的联机事务处理(OLTP)以及联机分析处理(OLAP)是银行、企业、政府等部门最为重要的计算机应用之一。从大多数系统的应用实例来看,查询操作在各种数据库操作中所占据的比重最大,而查询操作所基于的SELECT语句在SQL语句中又是代价最大的语句。举例来说,如果数据的量积累到一定的程度,比如一个银行的账户数据库表信息积累到上百万甚至上千万条记录,全表扫描一次往往需要数十分钟,甚至数小时。如果采用比全表扫描更好的查询策略,往往可以使查询时间降为几分钟,由此可见查询优化技术的重要性。 在应用项目的实施中发现,许多程序员在利用一些前端数据库开发工具(如PowerBuilder、Delphi等)开发数据库应用程序时,只注重用户界面的华丽,并不重视查询语句的效率问题,导致所开发出来的应用系统效率低下,资源浪费严重。因此,如何设计高效合理的查询语句就显得非常重要。本文以应用实例为基础,结合数据库理论,介绍查询优化技术在现实系统中的运用。 分析问题 许多程序员认为查询优化是DBMS(数据库管理系统)的任务,与程序员所编写的SQL语句关系不大,这是错误的。

一个好的查询计划往往可以使程序性能提高数十倍。查询计划是用户所提交的SQL语句的集合,查询规划是经过优化 处理之后所产生的语句集合。DBMS处理查询计划的过程是这样的:在做完查询语句的词法、语法检查之后,将语句提交给DBMS的查询优化器,优化器做完代数优化和存取路径的优化之后,由预编译模块对语句进行处理并生成查询规划,然后在合适的时间提交给系统处理执行,最后将执行结果返回给用户。在实际的数据库产品(如Oracle、Sybase等)的高版本中都是采用基于代价的优化方法,这种优化能根据从系统字典表所得到的信息来估计不同的查询规划的代价,然后选择一个较优的规划。虽然现在的数据库产品在查询优化方面已经做得越来越好,但由用户提交的SQL语句是系统优 化的基础,很难设想一个原本糟糕的查询计划经过系统的优化之后会变得高效,因此所写语句的优劣至关重要。下面重点说明改善查询计划的解决方案。 解决问题 下面以关系数据库系统Informix为例,介绍改善用户查询计划的方法。 1.合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构,它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处,其使用原则如

Oracle SQL性能优化方法研究

Oracle SQL性能优化方法探讨 Oracle性能优化方法(SQL篇) (1) 1综述 (2) 2表分区的应用 (2) 3访问Table的方式 (3) 4共享SQL语句 (3) 5选择最有效率的表名顺序 (5) 6WHERE子句中的连接顺序. (6) 7SELECT子句中幸免使用’*’ (6) 8减少访问数据库的次数 (6) 9使用DECODE函数来减少处理时刻 (7) 10整合简单,无关联的数据库访问 (8) 11删除重复记录 (8) 12用TRUNCATE替代DELETE (9) 13尽量多使用COMMIT (9) 14计算记录条数 (9) 15用Where子句替换HAVING子句 (9) 16减少对表的查询 (10) 17通过内部函数提高SQL效率 (11)

18使用表的不名(Alias) (12) 19用EXISTS替代IN (12) 20用NOT EXISTS替代NOT IN (13) 21识不低效执行的SQL语句 (13) 22使用TKPROF 工具来查询SQL性能状态 (14) 23用EXPLAIN PLAN 分析SQL语句 (14) 24实时批量的处理 (16)

1综述 ORACLE数据库的性能调整是个重要,却又有难度的话题,如何有效地进行调整,需要通过反反复复的过程。在数据库建立时,就能依照顾用的需要合理设计分配表空间以及存储参数、内存使用初始化参数,对以后的数据库性能有专门大的益处,建立好后,又需要在应用中不断进行应用程序的优化和调整,这需要在大量的实践工作中不断地积存经验,从而更好地进行数据库的调优。 数据库性能调优的方法 ●调整内存 ●调整I/O ●调整资源的争用问题 ●调整操作系统参数 ●调整数据库的设计 ●调整应用程序 本文针对应用程序的调整,来讲明对数据库性能如何进行优化。 2表分区的应用 关于海量数据的表,能够考虑建立分区以提高操作效率。建

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