数据库性能优化基础步骤
php面试题_数据库优化方案(3篇)
第1篇一、引言随着互联网技术的飞速发展，数据库在各个领域中的应用越来越广泛。
数据库优化作为数据库性能提升的关键环节，对于保证系统的稳定性和高效性具有重要意义。
本文将从以下几个方面探讨数据库优化方案，以期为PHP面试提供参考。
二、数据库优化原则1. 确保数据一致性：保证数据的准确性和完整性，避免数据冗余和错误。
2. 提高查询效率：通过优化查询语句、索引、存储过程等手段，降低查询时间。
3. 优化存储结构：合理设计表结构，减少数据冗余，提高数据存储效率。
4. 保障系统稳定性：合理配置数据库资源，避免系统崩溃和故障。
5. 降低运维成本：优化数据库性能，降低硬件和人力资源成本。
三、数据库优化方案1. 查询优化（1）合理设计查询语句：遵循SQL最佳实践，避免使用复杂的子查询和连接操作。
（2）优化索引：合理创建索引，提高查询效率。
（3）查询缓存：利用查询缓存减少数据库压力，提高查询速度。
（4）分析查询计划：通过EXPLAIN分析查询计划，找出性能瓶颈。
2. 索引优化（1）合理创建索引：根据业务需求，创建必要的索引，避免过度索引。
（2）优化索引列：选择合适的索引列，提高查询效率。
（3）复合索引：根据查询条件，创建复合索引，提高查询速度。
（4）索引维护：定期维护索引，保持索引的完整性。
3. 存储过程优化（1）合理设计存储过程：遵循存储过程最佳实践，避免复杂的逻辑和循环。
（2）优化存储过程：减少存储过程中的数据访问次数，提高执行效率。
（3）存储过程缓存：利用存储过程缓存，减少数据库压力。
4. 数据库表结构优化（1）合理设计表结构：遵循规范化原则，避免数据冗余。
（2）存储引擎优化：选择合适的存储引擎，提高性能。
（3）分区表：对于大数据量的表，采用分区表提高查询效率。
（4）归档和清理：定期清理和归档历史数据，释放空间。
5. 数据库配置优化（1）合理配置内存：根据业务需求，合理配置内存大小。
（2）合理配置连接数：根据业务需求，合理配置连接数。
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
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；。
数据库性能优化方案
数据库性能优化方案1.硬件升级硬件升级是最直接的提升数据库性能的方法之一、可以考虑增加服务器的内存容量、升级处理器、使用更快速的硬盘驱动器（如SSD）等。
2.索引优化索引是数据库中提高查询性能的重要因素。
通过分析查询语句和数据表的特点，合理设置索引，可以提高查询效率。
常见的索引优化策略包括创建覆盖索引、删除冗余索引、优化组合索引等。
3.查询优化优化查询语句可以显著提高数据库的性能。
避免使用不必要的JOIN 操作，尽量减少子查询的使用，使用优化器强制使用索引、避免使用全表扫描等技巧可以有效地提升查询性能。
4.数据库分区对于大型数据库，可以将数据按照其中一种规则（如范围、列表、哈希等）进行分区存储，可以提高查询效率。
分区存储可以使查询仅在特定的分区上执行，减少扫描的数据量，提高查询性能。
5.缓存和缓冲池使用缓存和缓冲池可以大幅度提高数据库的读写性能。
将经常被访问的数据缓存到内存中，避免频繁的磁盘读写操作，可以提高响应速度。
可以使用缓存技术如Redis、Memcached等。
6.分布式数据库对于大规模的数据库应用，可以考虑使用分布式数据库系统，将数据分布在多台服务器上，有效降低单台服务器的负载压力，提高整体性能。
7.数据库连接池数据库连接的创建和销毁是开销较大的操作。
使用数据库连接池可以连接的复用，提高访问效率。
连接池可以预先创建一定数量的数据库连接，当需要时直接使用，而不需要每次都创建新的连接。
8.查询缓存查询缓存可以缓存经常使用的查询结果，避免相同的查询重复执行，提高查询性能。
但是需要注意缓存的一致性和更新机制，以免出现脏数据。
9.数据库设计优化合理的数据库设计可以提高查询效率。
根据业务需求，尽量减少表之间的关联关系，避免数据冗余和复杂的查询操作，可以提高数据库的性能。
10.数据库参数调优不同的数据库系统有不同的配置参数可以调整，根据实际情况调整参数值可以优化数据库的性能。
例如，MySQL的参数innodb_buffer_pool_size用于配置InnoDB存储引擎的缓冲池大小。
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。
数据库性能监测指标与优化方法
数据库性能监测指标与优化方法引言：数据库是现代计算机应用中不可或缺的组成部分之一，它承载着大量的数据并提供对数据的读写操作。
然而，随着应用规模的扩大和用户数量的增加，数据库的性能问题变得尤为突出。
为了确保数据库的高效运行和良好的用户体验，对数据库性能进行监测和优化是非常重要的。
一、数据库性能监测指标数据库性能监测指标是评价数据库性能的重要依据。
下面列举了几个常见的数据库性能监测指标。
1. 响应时间：响应时间是指从用户发出一个请求到数据库返回结果所需要的时间。
对于用户来说，响应时间越短越好，因为它直接影响着用户体验。
2. 吞吐量：吞吐量是指数据库系统在单位时间内能够完成的请求数量。
它衡量了数据库处理请求的能力，通常以每秒处理的请求数来衡量。
3. 并发性能：并发性能是指数据库在同一时间能够同时处理的并发请求数量。
数据库并发性能的好坏直接影响着系统的并发处理能力。
4. 空间利用率：空间利用率是指数据库中实际使用的磁盘空间与总磁盘空间的比值。
高的空间利用率可以节约存储成本，提高系统性能。
5. 数据库负载：数据库负载是指数据库在一段时间内的处理请求量。
通过监测数据库负载，可以及时检测到系统运行压力过大的情况，避免系统崩溃。
二、数据库性能优化方法数据库性能优化是指通过合理的方法和策略来提高数据库性能，使其更好地满足系统需求。
下面介绍几种常用的数据库性能优化方法。
1. 合理设计数据库结构合理的数据库设计是优化数据库性能的基础。
在设计数据库结构时，可以通过合理划分表和字段、避免过度冗余和数据冗余，以及使用合适的主键和索引等方式来优化数据库结构，提高数据库查询效率。
此外，还可以通过水平分割和垂直分割等方法来分割大型数据库，提高数据库的并发性能。
2. 使用索引索引是提高数据库查询效率的重要手段。
通过在查询频繁的列上创建索引，可以加快查询速度，减少数据库的IO操作。
但是过多的索引也会增加数据库的存储空间和维护成本，因此需要权衡利弊，并合理选择创建索引的列。
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。
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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_FULLTEXTfrom v$sqlareatt, v$session t1where (tt.BUFFER_GETS>100000or tt.DISK_READS>100000)and tt.HASH_VALUE = t1.SQL_HASH_VALUEand tt.ADDRESS = t1.SQL_ADDRESSand 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sessionselect s.sid sid,s.SERIAL# "serial#",ername,s.machine,s.program,s.server,s.LOGON_TIMEfrom v$session s1.1.2 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session2．打开时间开关Show parameter timed_statisticsalter 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_destalter 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/TIGERtkprof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 forselect t.type_name,t.source_value,t.standard_value fromODS_STD_COMP t,ODS_STD_COMP_BAK t1where t.system_id = t1.system_idand t.type = t1.typeand 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 forselect t.type_name,t.source_value,t.standard_value fromODS_STD_COMP t,ODS_STD_COMP_BAK t1where t.system_id = t1.system_idand t.type = t1.typeand t.source_value = t1.source_value选择对表ODS_STD_COMP进行索引范围扫描2.不走索引，使用hints干预select/*+ NO_INDEX(t,IND_ODS_STD_COMP01)*/t.type_name, t.source_value, t.standard_valuefrom ODS_STD_COMP t, ODS_STD_COMP_BAK t1where t.system_id = t1.system_idand t.type = t1.typeand t.source_value = t1.source_value或者指定表ODS_STD_COMP使用全表扫描(full(t)),得到相同执行计划3．组合索引，查询关联条件不包含先导列，则不使用索引select t.type_name, t.source_value, t.standard_valuefrom ODS_STD_COMP t, ODS_STD_COMP_BAK t1where t.type = t1.typeand t.source_value = t1.source_value使用hints干预，指定对表ODS_STD_COMP进行索引扫描select/*+ index(t,IND_ODS_STD_COMP01)*/t.type_name, t.source_value, t.standard_valuefrom ODS_STD_COMP t, ODS_STD_COMP_BAK t1where t.type = t1.typeand t.source_value = t1.source_value4.走索引，使用嵌套连接,并指定特定的连接顺序select/*+ use_NL(t,t1) INDEX(t,IND_ODS_STD_COMP01)*/t.type_name, t.source_value, t.standard_valuefrom ODS_STD_COMP t, ODS_STD_COMP_BAK t1where t.system_id = t1.system_idand t.type = t1.typeand t.source_value = t1.source_value(4): 访问数据的存取方法1. 全表扫描（Full Table Scans， FTS）取出的数据量较多，使用多块读效率高2. 索引扫描唯一索引扫描索引范围扫描索引全扫描索引快速全扫描/*+INDEX_FFS(t,IND_ODS_STD_COMP01)*/3. By ROWID根据ROWID直接定位到目标数据上(ROWID指定了数据在数据文件，数据快以及行的位置)重点注意如下几点：1．组合索引中，若查询条件不包含“引导列”,不走索引2．索引快速全表扫描与index full scan很类似，但是一个显著的区别就是它不对查询出的数据进行排序3．走索引查询出来的结果都是经过排序了的(除了FFS)4．在索引中，除了存储索引值外，还存储了此值对应的ROWID 索引扫描的过程：(1): 扫描索引得到对应的rowid值(一般存于内存中)(2): 通过INDEX_ROWID读出具体的值,在这边每步都是单独的I/O所以当对大表进行索引扫描时(大表数据不可能全在内存中，取出数据大于总量的5%)会产生大量的I/O，效率低下1.3 SQL语句优化1.3.1 使用hints来干预执行计划(1)：改变数据存取方法对全表扫描，ROWID方式，索引扫描数据存取方式的最优选择(2)：改变表的连接方式合并连接(USE_MERGE):1．非等值连接嵌套连接(USE_NL):1.driving row source(外部表)比较小，并且在inner row source(内部表)上有唯一索引，或有高选择性非唯一索引时2.可以先返回已经连接的行，而不必等待所有的连接操作处理完才返回数据，这可以实现快速的响应时间哈希连接(USE_HASH):1.一般来说，其效率应该好于其它2种连接2.在2个较大的row source之间连接时会取得相对较好的效率3.只能用于等值连接中1.3.2 常用hints解析-优化方式和目标：如RULE、CHOOSE、FIRST_ROWS、ALL_ROWS-访问路径：如INDEX、FULL、CLUSTER、INDEX_FFS、NO_INDEX、ROWID(TABLE)等-查询转换：如MERGE、USE_CONCAT、NO_EXPAND等-连接顺序：如LEADING、ORDERED、STAR等-连接操作：如USE_NL、USE_HASH、USE_MERGE等-并行执行：如PARALLE、NOPARALLEL、PARALLEL_INDEX等-其他类型：如APPEND、UNNEST、CACHE、NOLOGGING等1.3.3收集统计信息(1):表统计信息的收集ANALYZE TABLE FDM.F_NIN_INWARD_REMITTANCEcompute statistics;dbms_stats.gather_table_stats(ownname => 'FDM',tabname => 'F_NIN_INWARD_REMITTANCE',estimate_percent =>1,degree =>8,cascade => true);参数含义：estimate_percent:采样百分比degree:并行度cascade:是否收集索引信息1.4 作业性能优化分析要点1.4.1 分析要点(1):查看创建的表分区是否合适(2):新增索引update的数据量占目标表数据量小比重，考虑给目标表以关联条件字段创建索引(3):分析是否有冗余逻辑，对冗余逻辑进行合并处理以减少insert,update步骤。