关系数据库性能调优方法
MySQL中的参数配置及调优方法
MySQL中的参数配置及调优方法MySQL是当前最流行的开源关系型数据库管理系统之一。
它的广泛应用和可灵活配置的特点使得它成为许多企业和个人的首选。
然而，未经优化的MySQL可能会面临性能下降、资源浪费等问题，因此正确配置和调优MySQL参数是至关重要的。
本文将介绍MySQL中的参数配置及调优方法，帮助读者解决数据库性能问题。
一、参数配置在MySQL中，有许多参数可以配置，以满足不同应用的需求。
以下是一些重要参数的简要介绍：1. 缓冲区参数- innodb_buffer_pool_size：InnoDB存储引擎使用的缓冲池大小。
增大该值可以提高读写性能，但会占用更多内存。
- key_buffer_size：MyISAM存储引擎使用的键缓冲区大小。
同样，增大该值可以提高性能，但会占用更多内存。
2. 连接参数- max_connections：允许的最大连接数。
该值应根据应用的并发连接数进行适当调整，以避免资源浪费和连接超时问题。
- wait_timeout：连接空闲后等待关闭的时间。
默认值为28800秒，可以根据具体需求进行调整。
3. 查询缓存参数- query_cache_type：查询缓存类型。
0表示禁用查询缓存，1表示启用，2表示只缓存SQL_NO_CACHE标记的查询结果。
- query_cache_size：查询缓存大小。
指定用于存储查询缓存的内存大小。
二、调优方法在配置参数之前，我们需要先了解数据库当前的性能瓶颈。
可以通过以下几种方式进行分析：1. 使用MySQL自带的性能监控工具MySQL提供了一系列的性能监控工具，如：MySQL Performance Schema、MySQL Enterprise Monitor等。
通过这些工具，可以实时监控MySQL的运行状态，获得性能数据。
2. 使用开源的性能监控工具除了MySQL自带的工具，还有一些开源的性能监控工具可以用于MySQL性能分析。
数据库性能调优的技巧与方法
数据库性能调优的技巧与方法数据库是现代应用开发中不可或缺的一部分，它负责存储和管理大量的数据，并提供高效的数据访问和查询功能。
然而，在面对大量数据和复杂查询需求时，数据库的性能可能受到挑战。
为了提高数据库的性能和响应能力，我们需要使用一些调优的技巧和方法。
1. 合理设计数据库结构合理设计数据库结构是提高性能的基础。
首先，应该遵循第一范式、第二范式和第三范式，以避免数据冗余和不一致。
其次，应该正确选择和使用数据类型，根据数据的特性来选择合适的数据类型，避免存储不必要的信息。
此外，还应该为每个表创建适当的索引，以便加快查询效率。
2. 优化查询语句查询语句的优化对于提高性能至关重要。
首先，应该避免使用全表扫描，使用索引来加快查询速度。
其次，应该尽量避免使用复杂的子查询和连接操作，可以使用JOIN来替代连接操作。
另外，应该避免使用通配符查询，尽量将查询条件写得更精确，以减少数据库的查询压力。
3. 使用合适的索引索引是提高数据库查询性能的关键。
在设计和创建索引时，应该注意以下几点。
首先，应该根据查询需求和频率来选择合适的列作为索引列。
通常情况下，选择频繁查询和过滤的列作为索引列会更有效。
其次，可以考虑创建复合索引，将多个列作为索引列，以优化多列的查询效率。
另外，应该定期维护和优化索引，删除不必要或者不再使用的索引。
4. 定期统计和优化表格定期统计和优化表格可以提高数据库的性能和查询速度。
通过收集和分析统计信息，我们可以了解哪些表格的数据量较大或者查询频率较高，从而进行相应的优化。
可以使用数据库自带的分析工具或者第三方工具来帮助我们完成这一过程。
5. 分区和分表对于大型数据库，可以考虑使用分区和分表的技术来提高性能。
分区是将一个大型表格分割为多个小的逻辑表格，可以减少查询的开销和提高数据库的可扩展性。
分表是将一个大型表格分割为多个相同结构的物理表格，可以减少单个表格的数据量和查询的复杂性。
6. 缓存数据和查询结果使用缓存是提高数据库性能的一种常用方法。
数据库性能优化与调优
数据库性能优化与调优数据库是现代应用程序中不可或缺的一部分，它负责存储和管理大量数据，并提供高效的数据访问接口。
然而，在应用程序运行过程中，数据库的性能可能会受到各种因素的影响，从而导致应用程序的响应时间变长或者出现系统崩溃等问题。
因此，数据库性能优化与调优是保证应用程序高效运行的关键。
一、数据库性能优化的意义数据库性能优化旨在提高数据库系统的处理能力，减少系统响应时间，提高用户体验。
性能优化的好处如下：1.提升用户满意度：用户对于应用程序的响应速度要求越来越高，通过性能优化，可以有效降低应用程序的响应时间，提升用户体验，增加用户满意度。
2.提高系统稳定性：数据库性能优化可以减少系统资源的占用，减轻系统负担，避免系统崩溃和死锁等问题，提高系统的稳定性。
3.节约成本：通过性能优化可以提高数据库系统的处理能力，减少系统的负载，从而延长数据库的寿命，减少硬件升级等成本。
二、数据库性能优化的方法1.索引优化索引是提高数据库查询效率的重要手段之一。
通过合理的索引设计和优化，可以加快数据的查询速度。
索引的选择和创建应根据具体的业务需求进行，常见的索引类型有B树索引、哈希索引等。
2.优化SQL查询语句SQL查询语句的效率直接影响数据库的性能。
需要尽量减少查询语句的执行次数和扫描的数据量，避免全表扫描和重复查询。
合理使用索引、使用连接查询、避免使用子查询和不必要的函数等都可以提高查询效率。
3.合理分表和分区对于大规模数据集，可以根据数据库的大小和查询需求，合理地进行分表和分区。
分表可以减少单个表中的数据量，提高查询效率，而分区可以将数据按照某个条件进行划分，提高查询和维护的效率。
4.优化数据库配置参数数据库的配置参数对性能有重大影响。
合理调整数据库的缓存大小、连接数、并发数等配置参数，可以根据具体的硬件环境和应用需求进行设置，提高数据库的性能。
5.定期维护和优化定期进行数据库的维护和优化，包括备份和恢复、数据压缩、数据库重建等，可以清理不必要的数据，提高数据库的整体性能。
数据库性能评估与调优的指标和方法
数据库性能评估与调优的指标和方法数据库的性能是影响系统整体性能的重要因素之一。
在现代数字化环境中，大量的数据需要高效地存储、管理和检索。
因此，对数据库的性能进行评估和调优变得至关重要。
本文将介绍数据库性能评估的指标和调优的常用方法，帮助读者更好地理解和优化数据库性能。
一、数据库性能评估的指标在评估数据库性能时，需要考虑以下的指标。
这些指标可以帮助我们全面地了解数据库的性能状况。
1. 响应时间响应时间是指某个操作（如查询、插入或更新）从发起请求到返回结果所花费的时间。
较低的响应时间意味着系统速度快，用户可以在短时间内得到响应。
通常情况下，响应时间越快，数据库的性能越好。
2. 吞吐量吞吐量是指系统单位时间内可以处理的请求数量。
较高的吞吐量意味着系统可以更好地处理高负载情况下的请求，提高并发处理能力。
3. 并发性能并发性能是指系统能够同时处理多个请求的能力。
高并发性能可以保证系统在大规模用户同时操作下仍能保持高效运行。
4. 可靠性可靠性是指系统在长时间运行过程中的稳定性。
数据库需要具备良好的容错能力，能够预防和修复数据损坏或丢失的情况。
5. 可扩展性可扩展性是指系统能够在负载增加时进行水平或垂直扩展，以满足更多用户和数据的需求。
二、数据库性能调优的方法数据库性能调优是通过优化数据库的结构、查询语句和硬件设置等方式来提高数据库性能的过程。
下面介绍几种常用的数据库性能调优方法。
1. 优化数据库结构数据库结构的优化可以提高数据库查询、插入和更新的效率。
通过合理设计表的关系、索引和约束，可以减少数据存储和查询时的冗余和重复度，从而提高数据库的性能。
2. 优化查询语句查询语句的优化是提高数据库性能的关键。
通过优化查询语句的写法、选择适当的查询方式和充分利用索引可以减少数据库的查询时间和资源消耗。
a. 避免全表扫描：尽可能使用索引和覆盖索引来加快查询速度，避免全表扫描的低效操作。
b. 避免过多的连接查询：连接查询会增加系统的负载，应尽量避免使用过多的连接查询，或者通过合理的索引设计来优化连接操作。
数据库性能调优的整体流程与方法
数据库性能调优的整体流程与方法数据库性能调优是提高数据库系统性能的关键步骤之一。
当数据库系统出现性能问题时，通过调优可以帮助优化查询、提高响应速度、增加系统容量等，从而更好地满足业务需求和用户期望。
本文将介绍数据库性能调优的整体流程与方法，以帮助读者深入了解并掌握这一重要技能。
一、性能调优的整体流程数据库性能调优包含以下几个关键步骤：1. 收集性能指标：首先需要收集数据库系统的性能指标，如CPU利用率、内存利用率、磁盘I/O等。
这些指标反映了数据库系统的运行状况，帮助我们定位性能问题的根本原因。
2. 分析问题症结：根据收集到的性能指标，分析性能问题的症结所在。
可能会发现一些明显的性能瓶颈，如查询慢、连接数过高等。
这一步骤是深入了解问题所在的关键，可以采用数据库监控工具、性能剖析工具等来帮助分析。
3. 优化数据库设计：数据库设计是影响数据库性能的重要因素之一。
根据分析结果，考虑优化表结构、索引设计、数据模型等。
在表结构设计方面，可以进行分表、分区等优化；在索引设计方面，需要权衡索引的创建与维护成本。
4. 优化查询语句：查询语句是数据库性能调优的关键点之一。
通过检查查询语句是否合理、是否有优化空间，优化查询语句的执行计划、避免全表扫描等方式，提高查询效率和性能。
5. 调整系统参数：根据具体的数据库产品，调整相应的系统参数。
数据库产品通常提供了一些性能调优的参数，可以根据实际情况进行调整以达到最佳性能。
比如可以调整数据库缓存大小，设置并发连接数等。
6. 硬件升级与优化：当软件调优无法满足性能需求时，可以考虑进行硬件升级与优化。
这可能涉及增加内存、扩容磁盘空间、更换更高性能的存储设备等方面。
此外，优化网络架构、负载均衡等也可以改善数据库系统的性能。
7. 执行测试与监控：在完成调优后，需要进行系统测试和性能监控，以确保调优效果达到预期。
可以使用模拟负载、压力测试工具进行测试，同时监控性能指标来评估系统的性能状况。
优化数据库的八种方法
优化数据库的八种方法优化数据库是提高数据库性能和效率的重要手段之一。
下面将介绍八种常见的数据库优化方法。
一、合理设计数据库结构数据库结构的设计直接影响数据库的性能和效率。
在设计数据库时，应注意以下几点：1. 表的字段应设置合理的数据类型和长度，避免浪费存储空间和计算资源。
2. 为表添加适当的索引，以加快查询速度。
索引应根据查询的频率和类型进行选择。
3. 合理划分表和字段的关系，避免冗余和重复数据。
使用范式化的设计可以提高数据的一致性和完整性。
二、优化查询语句优化查询语句是提高数据库性能的关键。
以下是一些优化查询语句的方法：1. 调整查询语句的顺序，将最常用和最重要的条件放在前面，以提高查询效率。
2. 避免使用通配符查询，如“%”，会导致全表扫描，影响性能。
3. 使用合适的连接方式，如INNER JOIN、LEFT JOIN等，减少不必要的数据读取。
4. 避免在WHERE子句中使用函数，函数会导致索引失效，影响查询效率。
三、优化索引索引是提高数据库查询效率的重要手段。
以下是一些优化索引的方法：1. 选择合适的索引类型，如B树索引、哈希索引等，根据查询的类型和频率进行选择。
2. 避免在索引列上使用函数或运算符，这会导致索引失效。
3. 定期对索引进行优化和重建，以保证索引的有效性和性能。
四、合理使用缓存缓存是提高数据库访问速度的重要手段。
以下是一些合理使用缓存的方法：1. 使用数据库缓存，如Redis、Memcached等，可以减少对数据库的访问次数。
2. 合理设置缓存时间，避免缓存数据过期或过长时间没有更新。
3. 使用缓存预热，提前加载常用数据到缓存中，减少用户访问时的延迟。
五、分表分库当数据库数据量庞大时，可以考虑进行分表分库操作，以减轻单个数据库的压力。
以下是一些分表分库的方法：1. 根据业务需求和数据特点，将数据划分到不同的表或数据库中。
2. 使用分片技术，将数据按照一定规则分布到多个数据库中。
SQLServer数据库性能调优技巧
SQLServer数据库性能调优技巧第一章：SQLServer数据库性能调优概述SQLServer是一种常用的关系型数据库管理系统，在大型企业和云计算环境中广泛应用。
为了确保数据库的高性能和可靠性，进行数据库性能调优非常重要。
本章将介绍SQLServer数据库性能调优的概念和目标。
1.1 数据库性能调优的概念数据库性能调优是指通过分析和优化数据库的结构、查询、索引、存储和配置等方面的问题，以提高数据库系统的效率和性能。
优化数据库性能可以显著提升数据的访问速度、减少系统响应时间和提高数据库的处理能力。
1.2 数据库性能调优的目标数据库性能调优的主要目标是提高数据库的运行效率和用户的体验，具体目标包括：- 提高数据的访问速度：通过合理的查询优化和索引设计，加快数据的检索速度。
- 减少系统响应时间：通过调整数据库配置、优化SQL 查询和提高硬件性能等措施，缩短系统响应时间。
- 提高数据库的处理能力：通过合理的分区设计、并行处理和负载均衡等措施，提高数据库的并发处理能力。
第二章：SQLServer数据库性能调优基础在进行SQLServer数据库性能调优之前，有几个基础概念需要了解，包括数据库的结构、查询执行计划和索引等。
2.1 数据库的结构SQLServer数据库由多个表组成，每个表由多个行和列组成。
表有一定的关系，通过主键和外键来建立关联。
了解数据库的结构对于进行性能调优非常重要。
2.2 查询执行计划查询执行计划是SQLServer数据库执行查询语句时的执行路径和操作过程的详细描述。
通过分析查询执行计划，可以找到潜在的性能问题，并进行相应的优化。
2.3 索引索引是一种特殊的数据库对象，用于加快查询速度。
常见的索引类型包括聚集索引、非聚集索引和全文索引等。
合理设计索引可以提高查询的性能。
第三章：SQLServer数据库性能调优技巧本章将介绍一些常用的SQLServer数据库性能调优技巧，包括查询优化、索引优化、配置优化和硬件优化等。
MySQL数据导入与导出的性能调优方法
MySQL数据导入与导出的性能调优方法随着大数据时代的到来，数据的快速导入和导出成为了数据库管理和分析的重要环节。
尤其对于MySQL这样被广泛应用的关系型数据库而言，提高数据导入和导出的性能是一个非常关键的问题。
本文将介绍一些MySQL数据导入与导出的性能调优方法，帮助读者更好地应对这一挑战。
一、数据导入性能调优方法1. 数据文件格式选择MySQL支持多种数据文件格式，如CSV、JSON、XML等。
在进行数据导入之前，根据实际情况选择合适的格式是非常重要的。
一般来说，CSV格式是导入性能最高的，而JSON和XML格式由于其结构化的特点，在处理复杂数据时更为方便。
2. 批量导入对于大量数据的导入，最好使用批量导入的方式，而不是逐条插入。
这样可以减少事务开销和网络通信的次数，提高导入的效率。
MySQL提供了LOAD DATA INFILE语句，可以将数据直接加载到表中，比INSERT语句效率更高。
此外，可以结合使用事务和批量提交，提高导入性能。
3. 禁用索引在进行数据导入时，禁用索引是提高导入性能的一种常用方法。
索引的维护需要额外的时间和资源，对于导入操作而言是多余的。
可以使用ALTER TABLE语句将索引禁用，导入完成后再重新启用索引。
4. 使用并行导入对于大量数据的导入，可以考虑使用并行导入的方式，将数据分成多个文件进行导入，提高导入的并发性能。
MySQL 5.7版本之后支持并行导入，可以设置导入线程的数量，根据实际需求进行调整。
二、数据导出性能调优方法1. 查询性能优化在进行数据导出之前，要先对导出的查询进行性能优化。
可以通过创建合适的索引、优化查询语句等方法提高查询速度。
尽量减少查询涉及的表、字段和条件，避免全表扫描和不必要的计算。
2. 数据传输压缩在将数据导出到文件中时，可以考虑使用数据传输压缩的方式，减少传输的数据量和时间。
MySQL提供了mysqldump命令，可以使用--compress选项对导出的数据进行压缩，减少输出文件的大小。
数据库性能调优的常见瓶颈与解决方法
数据库性能调优的常见瓶颈与解决方法随着互联网的快速发展，数据量的指数级增长使得数据库的性能调优成为了迫切需要解决的问题。
优化数据库性能可以提高系统的响应速度，降低服务器的负载，提升用户体验，因此是数据库管理工作中的重要环节。
数据库性能问题往往由一系列瓶颈导致，下面将介绍几种常见的数据库性能瓶颈及解决方法。
1. 硬件限制与数据库配置不匹配硬件性能直接影响数据库的响应速度，如果硬件配置不足以支撑数据库的负载需求，会造成性能瓶颈。
此外，数据库的配置参数也需要根据硬件环境进行合理设置。
解决方法：- 增加硬件资源：提升CPU、内存、磁盘等硬件性能，以支撑数据库的高并发操作。
- 合理配置数据库参数：根据硬件环境和业务需求，调整数据库参数，如连接数、缓冲区大小、并发线程数等。
2. 查询优化不当数据库查询是常见的性能瓶颈之一，一些查询可能消耗大量的时间和计算资源，导致系统相应速度下降。
解决方法：- 创建合适的索引：索引能够加快查询速度，根据业务需求创建适当的索引，避免全表扫描。
- 优化查询语句：避免使用复杂的SQL语句，尽量简化查询语句，减少数据库的压力。
- 使用合理的连接方式：避免使用大量子查询，可以考虑使用JOIN操作来提高查询的效率。
3. 数据库设计不合理数据库的设计也直接影响着数据库性能，如果数据库结构不合理，数据量庞大或者表之间的关系复杂，都可能导致性能问题。
解决方法：- 合理划分表和字段：根据实际需求，将数据划分到不同的表中，设计合适的字段并控制冗余。
- 优化数据模型：避免使用过多的关联操作（JOIN），尽可能地减少数据库中冗余的数据。
- 正确选择存储引擎：根据业务需求，选择适合的存储引擎，如InnoDB或MyISAM等。
4. 锁竞争与死锁在多用户访问的情况下，锁的竞争和死锁问题是常见的数据库性能瓶颈。
解决方法：- 减少锁冲突：合理设计数据库事务，减少事务并发冲突，避免长时间占用锁资源。
- 设置合理的锁粒度：根据业务需求，设置合适的锁粒度，尽量减少锁竞争的频率。
数据库优化与性能调优方法
数据库优化与性能调优方法引言随着互联网的快速发展和大数据时代的到来，数据库的重要性日益凸显。
优化数据库的性能不仅可以提高系统的响应速度，还能够增加系统可靠性和用户体验。
本文将介绍数据库优化与性能调优的方法，分为以下几个章节。
章节一：数据库设计与规范化在进行数据库优化之前，首先要从数据库设计入手。
有效的数据库设计能够提高系统性能和响应速度。
规范化是一种常用的数据库设计方法，它通过将数据分解成更小的数据集合，减少了数据冗余和不一致性。
同时，合理的表结构和索引设计也能够提高查询效率。
1.1 规范化数据库规范化的目的是消除冗余数据，提高数据存储效率和数据处理的速度。
常用的规范化范式有第一范式、第二范式和第三范式。
根据数据库的实际情况，选择合适的范式进行规范化设计。
1.2 表结构设计合理的表结构能够提高数据库的性能。
根据业务需求和数据特点，设计出合适的表结构，避免冗余字段和多次关联查询。
对于大数据量的表，可以考虑分库分表的方式来优化查询性能。
1.3 索引设计索引是提高查询效率的关键。
根据查询频率和查询字段的选择，合理地创建索引可以大大减少数据库的扫描时间。
但是过多的索引也会增加数据库的额外开销，所以需要在创建索引时权衡利弊。
章节二：SQL语句优化SQL是数据库操作的核心语言，合理优化SQL语句可以直接提升数据库的性能。
在进行SQL语句优化时，可以从以下几个方面入手。
2.1 避免全表查询全表查询是数据库性能低下的常见原因之一。
为了提高查询效率，可以通过添加条件、创建索引或者改写SQL语句的方式来避免全表扫描。
合理利用查询条件、使用合适的索引和根据实际情况改写SQL语句可以有效地减少数据库的查询时间。
2.2 使用合适的连接方式在多表查询时，选择合适的连接方式对查询性能影响很大。
根据数据的关系和查询需求，选择INNER JOIN、LEFT JOIN或者其他连接方式可以提高查询效率。
2.3 适当分页查询对于大数据量的表，适当分页查询可以减少数据库的压力。
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命 中一条记录 ， 从此记录往后的每一条记录都是符合条件 的。 ３ ｖ ＞ ａ ｄ ２ ２ 因为索引的第一个列不是等于号 的， ） １ １ ｎ ｖ ＝ ： 索引 即使后 面出现 了 ｖ ＝ ，也不能将 ｖ＝ ２２ ２ ２应用于索引查 找。这里，通过索 引键 （， ｔ ） Ｂ树 中命 中一 条 记 录 ， 在 向后 扫 描 找 出第 一 条 符 合 ｖ ＞ ｌ １的记 录 ， 后 此 的每 一 条 记录 判 断 是 否 符 合 ｖ ＝ ， 果 符 合 则 输 出 ， 则 过 滤 掉 。 这 里 我 ２２如 否 们称 ｖ＝ ２ ２没 有 参 与 到 索 引 运 算 中 去 。 这 种 情 况 在 实 际 应 用 中经 常 出现 。
科 学论坛
关 系数据库性能调优方 法
刘湘 鹏
（ 同济 大学
［ 键词】 关系数据库 关 １ 引言 、 查 询 优 化 方 法 １ 使 用 通 过 索 引 键 （， ） Ｂ树 中命 中一 条 记 录 ， 后 向后 扫 描 ， １２ 在 然 找出 第 一条符合条件 的记录 ， 从此记录往后 的每一条记录都 是符合条件 的。 这种方法的弊端在于： 如果 ｖ ＝ ａ ｄ ２ ２对应 的记录数很多， １ １ ｎ ｖ ＝ 会产 生 很 多无 效 的扫 描 。 方法 ２ 如 果 ｖ ， ２对应 的 ｉ ｔ型数据 ， 以使用 索 引键 （，） Ｂ树 中 ｎ 可 １３ 在
软件学 院）
［ 要】 随着数据库规模的扩大， 能问题越来越突 出。本文从查询操作的角度提出了一些实现关系数据库优化 的方法 。 摘 性
在信息管理 自动化程度 日益提高 的今天 ， 数据库技术 已经成为现代计 算 机 信 息 系统 和 应 用
系 统 的基 础 和 核 心 。 于 数 据库 的联 机 事 物 处 理 以及 联 机 分 析 处 理 是 基 企 业 、 行 、 府 部 分 最 为 重 要 的 计 算 机应 用 之 一 。 次 数 据 库 技 术 应 用 也 银 政 其
一
４ｖ＞ ： ） ｌ １通过索引键 （， 一） 在 Ｂ树中命中一条记录 ， １一 以此 向后扫描 找出第一条符合 ｖ ＞ ｌｌ的记录， 此后的每条记 录都是符合条件 的。 （） 如 果 进 行 查 询 的字 段 具 有 唯 一 值 ， 应 在 该 字 段 上 建 立 唯 一 索 ３． 则
库业 界 通 常 认 为 性 能 调 整 的 目的 是 通 过 将 网络 流 通 、磁 盘 Ｉ Ｏ和 Ｃ Ｕ时 间 Ｐ
减 到最小 ， 使每个查询的响应时间最短并最大限度地提高整个数据库 服务 的吞吐量 。查询操作是所有数据库 操作中 占比重最大的操作 ， 如何 设计数 据库 ， 取什么样的查询方法， 采 来提 高 查询 效 率 ， 就 是 查 询 优 化 要 解 决 的 这 问题 。 ２ 索引的创 建与调优 、 ２１ ． 创建索引的必要 性 建 立“ 当 ” 索 引 是 实现 查询 优 化 的首 要 前 提 。 引 的 正确 使 用 可 以 适 的 索 显著减少对大表 的多余 Ｉ ， 而极大地改进查询 的响应 时间， Ｏ进 实现快速访 问 。 引 是建 立 在 表 列 上 的辅 助 对 象 ， 中 存 入 指 向 某个 表 中 的 行 的指 针 ， 索 其 用来唯一确定数据库 的某一特定行 的 Ｒ Ｗ Ｄ Ｏ ｌ 。索引的主要作用就是 降低系 统 处 理 的 数据 量 、 少磁 盘 ｉ ０操 作 ， 减 ／ 改进 查 询 响应 时 间 ， 而 提 高 系 统 性 从 能和处理能力。 ２ ２怎样创 建合适 的索引 ． 通常 ， 使用索引比全表 扫描要快很 多。 但索引的创建也是需要代价 的， 每一个索引的使用都必须 占用 以磁盘容量， 因此索 引不是越 多越好 。特别 是 大 量 从 来或 者 几 乎 不 用 的索 引 ， 系 统 只 有 损 害 。合 适 的 索 引 的 判 断 标 对 准 就 是 这 些 索 引 是否 能够 提 高 数 据 库 系 统 的 运 行 效 率 。 在创建索引 时通 过参照下列规 则， 以更好地 创建有用 的索引， 可 进一 步 提 高 索 引 的 利 用率 （） 有 一 定 范 围 的 表 列 应 该 被 索 引 ： 果 表 中 列 的 值 占该 表 中 行 的 １具 如 ２％以内， ０ 这个表列就可 以作为候选索引表列， 以获得性能上的提高。 （） ２ 在条件表达式 中经常用到 的不 同值较 多的列 上建立索 引， 在不 同 的 值 少 的 列上 不 要 建 立 索 引 。 （） ３ 比较 窄的索 引与多索引和复合索引相 比具有较高的效率。 （） 频 繁 进 行 排 序 或 分 组 （ ４在 即进 行 ｇｏ ｐ ｂ ｒ ｕ ｙ或 ｏ ｄｒ ｂ ｒ ｅ ｙ操 作 ） 的 列 上 建立 索 引 。 （） ５创建索 引时须注意索引导致的性能提升与更新数据 时性能降低之
从传统 的商务数据处理不断扩大到许多新的领域 ，如计算机 图像 处理 、 多 媒体应用、 商业管理、 Ｉ Ｇ Ｓ等， 要使这些领域 中应用 的信 息系统高效 、 常、 正 安全地运行 ， 中最为显著的就是数据库的性能问题 。 其 数 据 库 性 能 优 化 的概 念 在 ２ ０世 纪 ７ Ｏ年代 就 已经 被 提 出 ， 目前 ， 据 数
引。
假 设索引 ｉ ｔ ｖ （１ 是 唯～索引 ， 于查询 语句 ｓ ｌ ｃ ｖ ｆ ｏ ｎｌ１ｖ） 对 ｅｅｔ Ｉ ｒｍ ｔ ｗ ｅ ｅ ｖ ＝ ， 据库使用索 引键 ｖ ＝ １ ｈ ｒ ｌ ｌ数 ｌ ｌ命中 Ｂ树 中一条记录 ， 中之 命 后 直 接 返 回该 记 录 （ 为 是 唯 一 索 引 ， 所 以 最 多 只 能 有 一 条 ｖ＝ 因 ｌ ｌ的 记