数据库优化

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数据库优化方法

数据库优化方法

数据库优化方法数据库是现代应用程序的核心组成部分,它们存储着应用程序所需的所有数据。

但是,随着数据量的增加,数据库的性能可能会受到影响。

为了确保数据库的高效性和可靠性,需要进行数据库优化。

本文将介绍一些常用的数据库优化方法。

1. 索引优化索引是数据库中最重要的优化工具之一。

它们可以加快查询速度,提高数据库的性能。

在创建索引时,应该选择适当的列,并确保索引的数量不会过多。

过多的索引会降低数据库的性能。

2. 查询优化查询是数据库中最常用的操作之一。

因此,优化查询是提高数据库性能的关键。

在编写查询时,应该尽量避免使用复杂的查询语句。

此外,应该使用合适的数据类型和数据长度,以减少查询时间。

3. 数据库设计优化数据库设计是数据库性能的关键因素之一。

在设计数据库时,应该遵循一些基本原则,如避免冗余数据、使用适当的数据类型和长度、避免使用过多的表等。

此外,应该定期进行数据库维护,以确保数据库的高效性和可靠性。

4. 缓存优化缓存是提高数据库性能的另一种方法。

通过缓存,可以减少数据库的访问次数,从而提高数据库的性能。

在使用缓存时,应该选择适当的缓存策略,并确保缓存的数据与数据库的数据保持同步。

5. 硬件优化硬件优化是提高数据库性能的另一种方法。

通过升级硬件,可以提高数据库的处理能力和存储能力。

在升级硬件时,应该选择适当的硬件配置,并确保硬件的兼容性和稳定性。

数据库优化是确保数据库高效性和可靠性的关键。

通过索引优化、查询优化、数据库设计优化、缓存优化和硬件优化等方法,可以提高数据库的性能,从而提高应用程序的性能和可靠性。

数据库性能优化方法

数据库性能优化方法

数据库性能优化方法
1. 使用索引:使用合适的索引可以提高数据库的查询速度。

根据查询的字段和查询条件来选择合适的索引类型和列,可以有效减少数据的读取和过滤时间。

2. 避免全表扫描:尽量避免对整个表进行扫描,可以通过使用索引、加入合适的查询条件和优化查询语句等方法来避免。

3. 正确使用事务:事务的正确使用可以提高数据库的并发处理能力,避免锁的竞争和冲突。

4. 分区和分表:对于大型数据库或者数据量较大的表,可以考虑进行分区或者分表,将数据存储在多个物理文件中,提高查询和插入的效率。

5. 数据库缓存:使用缓存技术可以将常用的数据存储在内存中,避免频繁的磁盘读写,提高访问速度。

6. 优化查询语句:对于复杂的查询语句,可以通过优化语句的结构、使用合适的操作符和函数等方法,减少查询的时间和资源消耗。

7. 避免多次连接和断开连接:数据库连接是一种资源消耗较大的操作,应尽量避免频繁的连接和断开操作。

8. 合理设计数据库结构:合理设计数据库表的结构和关系,尽量避免冗余和重复数据的存储,可以节省存储空间和提高查询效率。

9. 使用合适的数据类型:选择合适的数据类型可以节省存储空间,减少磁盘读写的时间。

10. 定期清理和优化数据库:定期清理无用的数据和优化数据库的结构可以提高数据库的性能,减少查询和写入的时间。

优化数据库查询的六种方法

优化数据库查询的六种方法

优化数据库查询的六种方法数据库查询是开发过程中常见的操作,对于大型系统来说,查询的性能优化至关重要。

本文将介绍六种常用的优化数据库查询的方法,帮助开发人员提升系统的性能。

一、合理设计数据库结构良好的数据库结构是查询性能优化的基础。

在设计数据库时,需要合理划分表和字段,遵循范式原则,避免冗余数据和不必要的连接。

另外,可以使用索引来加速查询,选择适当的数据类型,减小存储空间,提高查询效率。

二、减少查询数据量优化查询的关键是减少查询的数据量。

通过精确的条件筛选和投影查询可以减少返回的数据条目,提高查询速度。

合理使用WHERE子句、GROUP BY子句和HAVING子句,尽量避免全表扫描和排序操作。

三、使用适当的索引索引是提高查询效率的重要手段。

在选择索引时,需要考虑查询的频率和字段的选择性。

高频率的查询字段和选择性较高的字段适合创建索引,而低频率的查询字段和选择性较差的字段则可以不考虑。

同时,需要定期维护索引,避免过多的无效索引对性能造成影响。

四、避免跨表查询和多重连接跨表查询和多重连接通常导致性能下降,应尽量避免使用。

可以通过合理的数据库设计和多表关联查询来减少跨表查询的次数。

此外,可以使用子查询、联合查询和视图等方式代替多重连接,提高查询效率。

五、使用缓存技术缓存技术是提高查询性能的有效手段。

可以使用缓存存储查询结果,当有相同查询请求时,直接从缓存中读取数据,避免重复查询数据库。

同时,需要合理设置缓存的过期时间和更新策略,保证数据的及时性和准确性。

六、定期优化数据库定期优化数据库是保证查询性能持续稳定的重要措施。

可以通过数据库性能分析工具来监控查询的执行计划和性能指标,及时发现和解决潜在问题。

另外,可以进行数据库的分区、拆分和归档,优化数据库的管理和维护。

综上所述,优化数据库查询是提升系统性能的关键步骤。

通过合理设计数据库结构、减少查询数据量、使用适当的索引、避免跨表查询和多重连接、使用缓存技术以及定期优化数据库,可以有效提高查询的效率和性能,提升用户的体验和系统的可用性。

数据库性能优化方案

数据库性能优化方案

数据库性能优化方案
一、设计优化
1、分析应用程序对数据库的访问模式,确定查询需要优化的优先级;
2、设计数据库的索引结构;
3、记录查询执行的过程,通过查看查询分析器来发现瓶颈;
4、减少或者消除不必要的连接;
5、优化存储结构;
6、增加视图、函数、触发器等概念,使系统模块得以更加细粒度的
划分;
8、精简SQL语句,比如使用更有效的 Join 方式;
9、使用合理的数据类型,比如 varchar 改为 char等,也可以为相
同结构内的表单施加一定的压缩技术;
10、设置合理的缓存;
11、避免使用排序操作,或者尝试使用外部排序;
二、数据库工具优化
1、使用数据库工具来实现备份与恢复,并定期备份数据;
2、使用SQL分析器及数据库工具,检查索引是否被合理的使用;
3、使用数据库工具来诊断存储过程性能,并优化其执行计划;
4、使用数据库管理软件来分析系统表空间的使用,自动扩展表空间;
5、使用管理工具来控制系统资源,来优化系统性能。

三、系统配置优化
1、尽可能减少系统中的等待和锁定操作,优化排序,减少全表扫描;。

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。

数据库的优化面试题

数据库的优化面试题

数据库的优化面试题一、数据库的优化意义及原则数据库的优化是提高数据库性能和响应速度的关键步骤。

通过优化数据库结构、查询语句、索引和硬件设备等方面,可以提高数据库的效率和性能。

在进行数据库优化时,需要遵循以下原则:1. 数据库设计的规范化:将数据库表设计成结构合理、无冗余的形式,减少数据冗余,提高数据库的查询和更新效率。

2. 合理的索引设计:根据实际查询需求,对数据库表中的字段加索引,提高查询效率。

但是过多的索引也会增加数据库的存储空间和更新操作的开销,因此需要权衡索引的数量和频繁使用的字段。

3. 优化数据库查询语句:避免在查询语句中使用不必要的关联、多层子查询和函数操作,减少查询的复杂度,提高查询效率。

4. 恰当的硬件设备配置:数据库的性能不仅与软件优化有关,还与硬件设备的配置有关。

合理选择存储设备、内存和CPU等硬件配置,提高数据库的读写速度。

二、数据库优化面试题以下是一些常见的数据库优化面试题,供参考:1. 什么是数据库索引?请解释一下索引的作用和优化策略。

索引是数据库中对某一列或多列进行排序的一种结构,用于提高数据库查询的效率。

索引可以加快数据的查找速度,减少数据库的IO访问次数,提高查询效率。

优化策略包括根据查询需求选择合适的字段进行索引,避免过多的索引和频繁的更新操作。

2. 数据库查询语句中join和子查询有什么区别?在性能上有何影响?Join是通过连接两个或多个表的共同字段来获取结果集,而子查询是在查询语句的内部查询中嵌套了一个完整的查询语句。

在性能上,Join一般比子查询具有更好的性能,因为Join可以利用索引进行高效的连接操作,而子查询需要执行多次查询语句。

3. 如何优化SQL查询语句的性能?- 使用合适的索引:根据查询语句的条件选择合适的字段进行索引,尽量避免全表扫描。

- 减少不必要的关联和子查询:避免使用复杂的查询语句,尽量简化查询条件。

- 避免在查询条件和索引字段上进行类型转换:类型转换会导致索引失效,降低查询效率。

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1、1、调整数据结构的设计。

这一部分在开发信息系统之前完成,程序员需要考虑是否使用ORACLE数据库的分区功能,对于经常访问的数据库表是否需要建立索引等。

2、2、调整应用程序结构设计。

这一部分也是在开发信息系统之前完成,程序员在这一步需要考虑应用程序使用什么样的体系结构,是使用传统的Client/Server两层体系结构,还是使用Browser/Web/Database的三层体系结构。

不同的应用程序体系结构要求的数据库资源是不同的。

3、3、调整数据库SQL语句。

应用程序的执行最终将归结为数据库中的SQL语句执行,因此SQL语句的执行效率最终决定了ORACLE数据库的性能。

ORACLE公司推荐使用ORACLE语句优化器(Oracle Optimizer)和行锁管理器(row-level manager)来调整优化SQL语句。

4、4、调整服务器内存分配。

内存分配是在信息系统运行过程中优化配置的,数据库管理员可以根据数据库运行状况调整数据库系统全局区(SGA区)的数据缓冲区、日志缓冲区和共享池的大小;还可以调整程序全局区(PGA区)的大小。

需要注意的是,SGA区不是越大越好,SGA区过大会占用操作系统使用的内存而引起虚拟内存的页面交换,这样反而会降低系统。

5、5、调整硬盘I/O,这一步是在信息系统开发之前完成的。

数据库管理员可以将组成同一个表空间的数据文件放在不同的硬盘上,做到硬盘之间I/O负载均衡。

6、6、调整操作系统参数,例如:运行在UNIX操作系统上的ORACLE数据库,可以调整UNIX数据缓冲池的大小,每个进程所能使用的内存大小等参数。

实际上,上述数据库优化措施之间是相互联系的。

ORACLE数据库性能恶化表现基本上都是用户响应时间比较长,需要用户长时间的等待。

但性能恶化的原因却是多种多样的,有时是多个因素共同造成了性能恶化的结果,这就需要数据库管理员有比较全面的计算机知识,能够敏感地察觉到影响数据库性能的主要原因所在。

另外,良好的数据库管理工具对于优化数据库性能也是很重要的。

ORACLE数据库性能优化工具常用的数据库性能优化工具有:1、1、ORACLE数据库在线数据字典,ORACLE在线数据字典能够反映出ORACLE动态运行情况,对于调整数据库性能是很有帮助的。

2、2、操作系统工具,例如UNIX操作系统的vmstat,iostat等命令可以查看到系统系统级内存和硬盘I/O的使用情况,这些工具对于管理员弄清出系统瓶颈出现在什么地方有时候很有用。

3、3、SQL语言跟踪工具(SQL TRACE FACILITY),SQL语言跟踪工具可以记录SQL语句的执行情况,管理员可以使用虚拟表来调整实例,使用SQL语句跟踪文件调整应用程序性能。

SQL语言跟踪工具将结果输出成一个操作系统的文件,管理员可以使用TKPROF工具查看这些文件。

4、4、ORACLE Enterprise Manager(OEM),这是一个图形的用户管理界面,用户可以使用它方便地进行数据库管理而不必记住复杂的ORACLE数据库管理的命令。

5、5、EXPLAIN PLAN——SQL语言优化命令,使用这个命令可以帮助程序员写出高效的SQL 语言。

ORACLE数据库的系统性能评估信息系统的类型不同,需要关注的数据库参数也是不同的。

数据库管理员需要根据自己的信息系统的类型着重考虑不同的数据库参数。

1、1、在线事务处理信息系统(OLTP),这种类型的信息系统一般需要有大量的Insert、Update 操作,典型的系统包括民航机票发售系统、银行储蓄系统等。

OLTP系统需要保证数据库的并发性、可靠性和最终用户的速度,这类系统使用的ORACLE数据库需要主要考虑下述参数:l l 数据库回滚段是否足够?l l 是否需要建立ORACLE数据库索引、聚集、散列?l l 系统全局区(SGA)大小是否足够?l l SQL语句是否高效?2、2、数据仓库系统(Data Warehousing),这种信息系统的主要任务是从ORACLE的海量数据中进行查询,得到数据之间的某些规律。

数据库管理员需要为这种类型的ORACLE数据库着重考虑下述参数:l l 是否采用B*-索引或者bitmap索引?l l 是否采用并行SQL查询以提高查询效率?l l 是否采用PL/SQL函数编写存储过程?l l 有必要的话,需要建立并行数据库提高数据库的查询效率SQL语句的调整原则SQL语言是一种灵活的语言,相同的功能可以使用不同的语句来实现,但是语句的执行效率是很不相同的。

程序员可以使用EXPLAIN PLAN语句来比较各种实现方案,并选出最优的实现方案。

总得来讲,程序员写SQL语句需要满足考虑如下规则:1、1、尽量使用索引。

试比较下面两条SQL语句:语句A:SELECT dname, deptno FROM dept WHERE deptno NOT IN(SELECT deptno FROM emp);语句B:SELECT dname, deptno FROM dept WHERE NOT EXISTS(SELECT deptno FROM emp WHERE dept.deptno = emp.deptno);这两条查询语句实现的结果是相同的,但是执行语句A的时候,ORACLE会对整个emp表进行扫描,没有使用建立在emp表上的deptno索引,执行语句B的时候,由于在子查询中使用了联合查询,ORACLE只是对emp表进行的部分数据扫描,并利用了deptno列的索引,所以语句B的效率要比语句A的效率高一些。

2、2、选择联合查询的联合次序。

考虑下面的例子:SELECT stuff FROM taba a, tabb b, tabc cWHERE a.acol between :alow and :ahighAND b.bcol between :blow and :bhighAND ol between :clow and :chighAND a.key1 = b.key1AMD a.key2 = c.key2;这个SQL例子中,程序员首先需要选择要查询的主表,因为主表要进行整个表数据的扫描,所以主表应该数据量最小,所以例子中表A的acol列的范围应该比表B和表C相应列的范围小。

3、3、在子查询中慎重使用IN或者NOT IN语句,使用where (NOT) exists的效果要好的多。

4、4、慎重使用视图的联合查询,尤其是比较复杂的视图之间的联合查询。

一般对视图的查询最好都分解为对数据表的直接查询效果要好一些。

5、5、可以在参数文件中设置SHARED_POOL_RESERVED_SIZE参数,这个参数在SGA 共享池中保留一个连续的内存空间,连续的内存空间有益于存放大的SQL程序包。

6、6、ORACLE公司提供的DBMS_SHARED_POOL程序可以帮助程序员将某些经常使用的存储过程―钉‖在SQL区中而不被换出内存,程序员对于经常使用并且占用内存很多的存储过程―钉‖到内存中有利于提高最终用户的响应时间。

CPU参数的调整CPU是服务器的一项重要资源,服务器良好的工作状态是在工作高峰时CPU的使用率在90%以上。

如果空闲时间CPU使用率就在90%以上,说明服务器缺乏CPU资源,如果工作高峰时CPU使用率仍然很低,说明服务器CPU资源还比较富余。

使用操作相同命令可以看到CPU的使用情况,一般UNIX操作系统的服务器,可以使用sar –u 命令查看CPU的使用率,NT操作系统的服务器,可以使用NT的性能管理器来查看CPU的使用率。

数据库管理员可以通过查看v$sysstat数据字典中―CPU used by this session‖统计项得知ORACLE数据库使用的CPU时间,查看―OS User level CPU time‖统计项得知操作系统用户态下的CPU时间,查看―OS System call CPU time‖统计项得知操作系统系统态下的CPU时间,操作系统总的CPU时间就是用户态和系统态时间之和,如果ORACLE数据库使用的CPU 时间占操作系统总的CPU时间90%以上,说明服务器CPU基本上被ORACLE数据库使用着,这是合理,反之,说明服务器CPU被其它程序占用过多,ORACLE数据库无法得到更多的CPU时间。

数据库管理员还可以通过查看v$sesstat数据字典来获得当前连接ORACLE数据库各个会话占用的CPU时间,从而得知什么会话耗用服务器CPU比较多。

出现CPU资源不足的情况是很多的:SQL语句的重解析、低效率的SQL语句、锁冲突都会引起CPU资源不足。

1、数据库管理员可以执行下述语句来查看SQL语句的解析情况:SELECT * FROM V$SYSSTATWHERE NAME IN('parse time cpu', 'parse time elapsed', 'parse count (hard)');这里parse time cpu是系统服务时间,parse time elapsed是响应时间,用户等待时间waite time = parse time elapsed – parse time cpu由此可以得到用户SQL语句平均解析等待时间=waite time / parse count。

这个平均等待时间应该接近于0,如果平均解析等待时间过长,数据库管理员可以通过下述语句SELECT SQL_TEXT, PARSE_CALLS, EXECUTIONS FROM V$SQLAREAORDER BY PARSE_CALLS;来发现是什么SQL语句解析效率比较低。

程序员可以优化这些语句,或者增加ORACLE参数SESSION_CACHED_CURSORS的值。

2、数据库管理员还可以通过下述语句:SELECT BUFFER_GETS, EXECUTIONS, SQL_TEXT FROM V$SQLAREA;查看低效率的SQL语句,优化这些语句也有助于提高CPU的利用率。

3、3、数据库管理员可以通过v$system_event数据字典中的―latch free‖统计项查看ORACLE 数据库的冲突情况,如果没有冲突的话,latch free查询出来没有结果。

如果冲突太大的话,数据库管理员可以降低spin_count参数值,来消除高的CPU使用率。

内存参数的调整内存参数的调整主要是指ORACLE数据库的系统全局区(SGA)的调整。

SGA主要由三部分构成:共享池、数据缓冲区、日志缓冲区。

1、1、共享池由两部分构成:共享SQL区和数据字典缓冲区,共享SQL区是存放用户SQL命令的区域,数据字典缓冲区存放数据库运行的动态信息。

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