数据库优化设计方案

合集下载

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;。

浅析数据库的优化设计

浅析数据库的优化设计
o tmi a i n p o r m , be e et a s p i z to r g a I f v tmo tORACLE p i a i n c n b o y t e twa st c e st e d t . i h a pl to a e d neb heb s y o a c s h a c a Ke wo d : y r s ORACLE t b s tm ia i n Da a a e Op i z to
Abta t hsat l rm elred tb s sr c: i rcef T i o t g a aeORACL n i n n n lsso o r i ee t eeso dut n, ay e h a a E e vr me t ayi ffu f rn v l fajsme t n lz s o a d l a teORACL ytm t cuea d wokn c a im fo t zt n i t du tfrap r oet mpo etep r r n e h Ess e sr tr n r ig meh ns o pi ai s o aj s o up s o i rv h ef ma c u mi o o
关键 词 : ORACL E数 据 库 优 化 设 计
中图分 类号 :T 3 1 3 P 1. 1
文 献标识 码 :A
文 章编 号 :10— 59( 00 3 04 — 2 0 7 99 21 )1— 10 0
O p i a sgn o t ba e tm lDe i fDa a s
对 数据库 进行 调整 、优化 ,数据 库 的整 体性 能会 得到 很大 的 改善。下 面从 几个不 同方面 介绍 数据库优 化设 计方 案 。 数据库优化 自由结构 O A O t m l lx b e r h t c u e F ( p i f e i IA t i t r ) a e 数据 库 的逻 辑配 置对数 据库 性能有 很大 的影 响, 为此 , R C E O A L 公司对 表空间 设计 提出 了一种优 化结 构 O A F 。使 用这 种结 构进 行 设 计会大 大简 化物理 设计 中的数 据管 理 。优 化 自由结构 O A F ,简 单 地讲就 是在数 据库 中可 以高效 自由地分布 逻辑 数据对 象 ,因此 首先要对 数据库 中 的逻辑 对象根 据他 们的使 用方 式和 物理 结构对 数 据库 的影响 来进 行分类 ,这种 分类 包括将 系统 数据 和用户 数据 分开、一般数 据和索 引数据 分开 、 低活 动表 和 高活 动表 分开 等等 。 二 、规范 与反规 范设计 数据库 ( )规 范化 。范式 是符合 某一 级别 的关系 模式 的集合 ,根 一 据 约束条 件的 不同 ,一般有 1 F N 、3 F三种 范式 。规 范化理 N 、2 F N 论是围绕 这些 范式 而建立 的 。规 范化 的基本 思想 是逐 步消 除数据 依 赖中不 合适 的部分 , 使模 式 中的各关 系模式 达到 某种程 度 的“ 分 离” ,即采 用 “ 事一地 ”的模式 设计 原则 ,因此 ,所 谓规 范化 实 一 质 上就 是概念 的单 一化 。数据库 中数 据规 范化 的优点 是减 少 了数 据 冗余 ,节约 了存储 空问 ,相 应逻 辑和物 理 的 io次数减 少 ,同 / 时加快 了增 、删 、改的速度 。但 是一 个完全 规范 化 的设计 并不 总 能生成 最优的 性能 , 因为对 数据库 查询通 常需要 更 多的连接 操作 , 从 而影 响到查 询的速 度 。故有 时为 了提高某 些查 询或 应用 的性 能 而 有意破 坏规 范规 则 ,即反规 范化 。 ( )反 规范化 。在进 行反 规范 设计之 前 ,要充 分考 虑数据 二 的存取需 求 ,常用表 的大 小 、特 殊的 计算 、数据 的物 理存储 等 。 常 用的 反规范 技术有 合理增加 冗 余列 、 派生 列, 重新 组表 几种 。 或 反规范化 的好 处是 降低连 接操作 的需 求 、降低外 码和 索引 数 目, 减 少表 的个数 ,从 而提高 查询速 度 ,这对 于性 能要求 相对较 高 的 数据库 系统来 说 ,能有效 地改 善系统 的性 能 ,但 相应 的 问题是 可 能影响 数据的 完整性 ,加快 查询速 度 的同时 降低修 改速度 。 ( )数 据库 设计 中的优化 策 略 。数 据应 当按两 种类 别进 行 三 组织 :频繁访 问的 数据和 频繁 修改 的数据 。对 于频繁 访 问但是 不 频繁修 改的数 据 ,内部设 计应 当物理 不规 范化 。对 于频繁 修改 但 并不频 繁访 问的数 据, 内部设 计应 当物理 规范化 。比较复 杂 的方 法是将 规范化 的表 作为逻 辑数 据库 设计 的基础 ,然后 再根 据整 个 应用 系统 的需要 ,物理 地非规 范化 数据 。规范 与 反规范都 是建 立 在实 际的操 作基础 之上 的约束 ,脱 离 了实 际两 者都 没有意 义 。只 有把两 者合理 地结 合在一起 , 才能相 互补充 ,发挥 各 自的优 点。 三 、索 引 Id x的优 化设计 e n

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。

分布式数据库设计与优化

分布式数据库设计与优化

分布式数据库设计与优化随着互联网的发展和数据量的不断增长,传统的单机数据库已经无法满足大规模的数据存储和访问需求。

为了解决这一问题,分布式数据库被广泛采用。

本文将着重介绍分布式数据库的设计和优化策略。

一、分布式数据库设计1. 数据划分在分布式数据库中,数据划分是非常重要的一步。

好的数据划分可以提高系统的并发性能和可伸缩性。

其思路是将数据按照某种规则分散到不同的节点上,实现负载均衡和数据的并行处理。

常见的数据划分策略有两种,即垂直划分和水平划分。

垂直划分指的是将一个表按照列进行拆分,将不同的列存储在不同的节点上。

水平划分则是根据某个条件将表中的数据分散到不同的节点上。

2. 数据复制为了保证分布式数据库的高可用性和容错能力,数据复制是必不可少的。

通过将数据复制到多个节点上,可以避免单点故障,提高系统的可靠性。

数据复制有两种方式,即主备复制和多库复制。

主备复制是将一个节点作为主节点,其他节点作为备节点。

主节点负责处理用户的读写请求,备节点则负责同步主节点的数据。

当主节点发生故障时,可以通过自动切换备节点来保证系统的正常运行。

多库复制是将数据复制到多个节点上,每个节点都可以处理用户的读写请求。

通过多库复制可以提高系统的读取性能,但写入操作需要同步到所有节点,对于写入性能有一定的影响。

3. 数据一致性在分布式数据库中,数据一致性是一个复杂而重要的问题。

由于数据被分散存储在不同的节点上,数据的一致性需要得到保证。

在设计分布式数据库时,需要考虑如何解决数据一致性的问题。

常见的保证数据一致性的方法有两种,即强一致性和最终一致性。

强一致性要求所有节点在同一时刻看到的数据是一致的,但会影响系统的性能和可伸缩性。

最终一致性则允许在一段时间内存在数据不一致的情况,但能够保证最终数据的一致性。

二、分布式数据库优化1. 查询优化查询优化是提高分布式数据库性能的关键。

在设计查询时,应尽量减少数据的传输和节点间的通信开销。

可以通过以下方法来进行查询优化:- 使用索引:在查询中使用索引可以加快数据的查找速度,降低系统的负载。

如何优化数据库管理以提高系统性能

如何优化数据库管理以提高系统性能

如何优化数据库管理以提高系统性能随着信息化的快速发展,数据库管理对于系统性能的影响变得越来越重要。

优化数据库管理可以提高系统的性能,提升用户体验。

本文将探讨如何优化数据库管理以提高系统性能的几个关键方面。

一、合理设计数据库结构数据库结构的设计是数据库管理的基础,一个良好的数据库结构可以提高系统查询和更新的效率。

在设计数据库结构时,应该考虑以下几个方面:1. 数据表的规范化设计将数据表规范化可以最大程度地减少数据冗余,提高数据的一致性和可维护性。

同时,规范化设计还能减少数据更新时的锁冲突,提高并发处理能力。

2. 合理定义数据字段对数据库字段的定义应该尽量减少字段长度,避免使用大字段类型,除非确实需要存储大量数据。

合理选择字段类型,避免存储冗余数据,提高存储效率。

3. 设计适当的索引合理的索引设计可以加快数据的检索速度,但过多或不必要的索引会增加数据库的维护成本。

根据具体的业务需求,选择适当的字段作为索引,并对字段进行合理的排序和分组。

二、优化查询语句查询语句是数据库管理中最频繁使用的操作,优化查询语句可以显著提高系统的性能。

以下是一些优化查询语句的建议:1. 避免使用SELECT *使用SELECT *会导致数据库查询所有字段的数据,增加网络传输和内存开销。

应该只查询需要的字段,减少数据量。

2. 使用合适的条件使用合适的条件来过滤数据,减少不必要的数据读取和传输。

同时,合理使用索引可以加快查询速度。

3. 使用JOIN查询在需要关联多个表的查询中,使用JOIN语句能够减少数据库的查询次数,提高查询效率。

三、定期清理和备份数据定期清理和备份数据是数据库管理的重要环节,对系统性能有着直接的影响。

以下是几点值得注意的方面:1. 清理无用数据删除无用的数据可以减少磁盘空间的占用,提高数据库存储的效率。

同时,定期清理无用数据还能减少查询时的数据量,提高查询速度。

2. 增量备份数据每天都进行完整备份是十分耗时和冗余的,可以考虑使用增量备份的方式。

数据库优化方案

数据库优化方案

数据库优化方案随着互联网时代的到来,数据库在各行各业中扮演着至关重要的角色。

然而,随着数据量的不断增长以及用户对数据需求的日益增加,数据库的性能问题也逐渐显露出来。

为了提高数据库的性能并优化其运行效率,需要采取一系列的数据库优化方案。

1. 合理设计数据模型数据库的性能问题往往源自于不合理的数据模型设计。

因此,合理的数据模型设计是数据库优化的第一步。

在设计数据模型时,需要充分考虑业务需求,并根据业务需求合理划分表,减少数据冗余和表之间的关联数量。

同时,还需要选择合适的数据类型和字段长度,避免存储时的浪费和索引时的性能损耗。

2. 优化查询语句查询语句是数据库最频繁执行的操作之一,也是影响数据库性能的重要因素。

为了提高查询效率,需要优化查询语句。

首先,尽量避免使用通配符查询,而是使用具体的条件进行查询,以减少不必要的扫描和匹配。

其次,合理利用索引以加快查询速度。

在设计表结构时,需要根据查询频率和字段的特点选择合适的字段建立索引。

另外,还可以通过调整查询语句的顺序和结构,以及合理设置分页参数来提高查询效率。

3. 调整数据库参数数据库的性能还与数据库参数的设置密切相关。

通过调整数据库参数,可以在不改变硬件环境和数据库结构的情况下提高数据库性能。

常见的参数包括缓冲区大小、连接数、并发数等。

在调整这些参数时,需要根据具体的业务需求和硬件环境的实际情况进行权衡和调整,以达到最佳的性能效果。

4. 定期清理和优化数据库随着时间的推移,数据库中的数据量不断增加,数据库性能也会逐渐下降。

为了保持数据库的良好性能,需要定期清理和优化数据库。

首先,定期清理无用的数据和重复的数据,以减少数据量并提高查询效率。

其次,可以通过表分区、表压缩、索引重建等方式对数据库进行优化,以提高数据库性能和响应速度。

5. 数据库分片对于大型的数据库,单个数据库服务器可能无法满足数据量和访问压力的需求。

为了提高数据库的性能和可扩展性,可以考虑对数据库进行分片。

常见数据库优化方案

常见数据库优化方案

常见数据库优化方案数据库作为企业和组织中非常重要的信息管理工具,承载着大量的数据和业务操作。

为了提高数据库的性能和效率,我们需要进行优化。

以下是常见的数据库优化方案:一、合理设计数据库结构数据库的结构设计是数据库性能优化的基础。

优化数据库结构包括以下几个方面:1. 数据库范式设计:合理运用数据库范式,减少数据冗余,提高数据库的存储效率和数据更新的速度。

2. 合理选择字段类型和长度:根据实际需求选择合适的字段类型和长度,避免存储过长的数据造成空间浪费,同时尽量减少字段数量,提高查询效率。

3. 设计索引:在经常用于查询的字段上创建索引,加快查询速度。

但过多的索引会影响更新数据的性能,因此需要权衡。

二、优化SQL查询语句SQL查询是数据库最常用的操作之一,通过优化SQL查询语句可以提高数据库的性能。

以下是一些常用的SQL查询优化方案:1. 避免使用SELECT *:只选择需要的字段,避免不必要的数据传输,提高查询速度。

2. 使用JOIN代替子查询:子查询比较耗费资源,可以使用JOIN将多个表连接起来查询。

3. 使用索引列进行查询:根据索引列进行查询可以提高查询效率。

4. 避免使用模糊查询:%like%这种模糊查询对数据库性能有较大影响,建议使用全文索引或其他高效的方式代替。

5. 分页查询优化:对于大数据量的分页查询,可以使用数据分段加载或者使用主键分页等方式提高查询效率。

三、优化数据库配置数据库的配置也会对数据库的运行性能产生一定的影响,以下是一些常见的数据库配置优化方案:1. 内存配置:根据实际情况合理设置数据库使用的内存大小,避免过大或者过小导致性能下降。

2. 缓存配置:设置适合的缓存大小,提高热点数据的读写速度。

3. 日志配置:选择合适的日志级别,避免过多的日志记录造成性能下降。

4. 网络配置:优化数据库与应用服务器之间的网络带宽和延迟,提高数据传输速度。

四、定期维护和监控数据库的维护和监控是保持数据库性能稳定和高效的重要手段。

数据时序数据库设计与性能优化方法

数据时序数据库设计与性能优化方法

数据时序数据库设计与性能优化方法数据时序数据库是一种专门用于存储和管理时间序列数据的数据库系统。

随着物联网、金融交易和监控系统等领域对时间序列数据处理需求的增加,数据时序数据库也变得越来越重要。

在设计和优化数据时序数据库时,需要考虑数据存储、索引方式、数据压缩和查询性能等因素。

本文将介绍数据时序数据库的设计原则和性能优化方法。

首先,数据时序数据库的设计需要考虑数据存储方式。

一种常见的方法是按照时间顺序将数据存储在连续的存储介质中,例如按照时间顺序存储在硬盘上或者按照时间顺序存储在内存中。

这样可以提高数据的读取和写入效率,因为数据存储的顺序与查询时常使用的时间范围相匹配。

其次,索引方式对于数据时序数据库的性能优化也非常重要。

在处理时间序列数据时,常用的索引结构包括B-树、R树和哈希索引。

根据数据时序数据库的特点,可以选择适合的索引结构。

例如,B-树适合范围查询,R树适合多维数据查询,哈希索引适合等值查询。

选择合适的索引结构可以提高查询性能。

此外,数据压缩也是提高数据时序数据库性能的一项重要方法。

由于时间序列数据通常具有周期性、重复性和局部性,因此可以利用数据的特点进行无损和有损的压缩。

无损压缩方法包括gzip、snappy和LZO等,有损压缩方法包括差值压缩、哈夫曼压缩和波峰波谷压缩等。

选择合适的压缩方法可以减少存储空间的占用,提高读写和查询性能。

另外,查询性能是数据时序数据库设计中需要特别关注的问题。

为了提高查询性能,可以使用索引、分区和缓存等技术。

索引已经提到过,可以根据查询的特点选择合适的索引结构。

分区可以将大表按照时间或其他方式划分成多个较小的表,查询时只需要扫描部分表,减少查询的数据量。

缓存可以将查询结果缓存到内存中,下次查询时直接从缓存中读取结果,避免重复计算。

这些技术可以提高查询性能。

除了以上的方法,数据时序数据库的性能优化还可以通过批量写入、数据预聚合和负载均衡等手段来实现。

批量写入可以减少写入操作的频率,提高写入性能。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

数据库优化方案设计XX信息管理平台从大型数据库环境四个不同级别的调整分析入手,分析数据库平台的系统结构和工作机理,从九个不同方面设计数据库的优化方案。

对于数据库的数据优化,主要有四个不同的调整级别,第一级调整是操作系统级包括硬件平台,第二级调整是RDBMS级的调整,第三级是数据库设计级的调整,最后一个调整级是SQL级。

通常依此四级调整级别对数据库进行调整、优化,数据库的整体性能会得到很大的改善。

下面从九个不同方面介绍数据库优化设计方案。

一、数据库优化自由结构数据库的逻辑配置对数据库性能有很大的影响。

为此,数据库平台一般对表空间设计提出有相应的优化结构,如ORACLE公司的OFA(Optimal flexible Architecture),使用这种结构进行设计会大大简化物理设计中的数据管理。

优化自由结构,简单地讲就是在数据库中可以高效自由地分布逻辑数据对象,因此首先要对数据库中的逻辑对象根据他们的使用方式和物理结构对数据库的影响来进行分类,这种分类包括将系统数据和用户数据分开、一般数据和索引数据分开、低活动表和高活动表分开等等。

数据库逻辑设计的结果应当符合下面的准则:(1)把以同样方式使用的段类型存储在一起;(2)按照标准使用来设计系统;(3)存在用于例外的分离区域;(4)最小化表空间冲突;(5)将数据字典分离。

二、充分利用系统全局区域系统全局区域是数据库平台的心脏,如Oracle数据库的SGA(SYSTEM GLOBAL AREA) 。

用户的进程对这个内存区发送事务,并且以这里作为高速缓存读取命中的数据,以实现加速的目的。

正确的SGA大小对数据库的性能至关重要。

SGA包括以下几个部分:1、数据块缓冲区(data block buffer cache)是SGA中的一块高速缓存,占整个数据库大小的1%-2%,用来存储从数据库重读取的数据块(表、索引、簇等),因此采用least recently used (LRU,最近最少使用)的方法进行空间管理。

2、字典缓冲区。

该缓冲区内的信息包括用户账号数据、数据文件名、段名、盘区位置、表说明和权限,它也采用LRU方式管理。

3、重做日志缓冲区。

该缓冲区保存为数据库恢复过程中用于前滚操作。

4、SQL共享池。

保存执行计划和运行数据库的SQL语句的语法分析树。

也采用LRU 算法管理。

如果设置过小,语句将被连续不断地再装入到库缓存,影响系统性能。

另外,SGA还包括大池、JAVA池、多缓冲池。

但是主要是由上面4种缓冲区构成。

对这些内存缓冲区的合理设置,可以大大加快数据查询速度,一个足够大的内存区可以把绝大多数数据存储在内存中,只有那些不怎么频繁使用的数据,才从磁盘读取,这样就可以大大提高内存区的命中率。

三、规范与反规范设计数据库1、规范化范式是符合某一级别的关系模式的集合,根据约束条件的不同,一般有1NF、2NF、3NF三种范式。

规范化理论是围绕这些范式而建立的。

规范化的基本思想是逐步消除数据依赖中不合适的部分,使模式中的各关系模式达到某种程度的“分离”,即采用“一事一地”的模式设计原则,因此,所谓规范化实质上就是概念的单一化。

数据库中数据规范化的优点是减少了数据冗余,节约了存储空间,相应逻辑和物理的I/O次数减少,同时加快了增、删、改的速度。

但是一个完全规范化的设计并不总能生成最优的性能,因为对数据库查询通常需要更多的连接操作,从而影响到查询的速度。

故有时为了提高某些查询或应用的性能而有意破坏规范规则,即反规范化。

2、反规范化⑴反规范的必要性是否规范化的程度越高越好呢?答案是否定的,应根据实际需要来决定,因为“分离”越深,产生的关系越多,结构越复杂。

关系越多,连接操作越频繁,而连接操作是最费时间的,在数据库设计中特别对以查询为主的数据库设计来说,频繁的连接会严重影响查询速度。

所以,在数据库的设计过程中有时故意保留非规范化约束,或者规范化以后又反规范,这样做通常是为了改进数据库的查询性能,加快数据库系统的响应速度。

⑵反规范技术在进行反规范设计之前,要充分考虑数据的存取需求,常用表的大小、特殊的计算、数据的物理存储等。

常用的反规范技术有合理增加冗余列、派生列,或重新组表几种。

反规范化的好处是降低连接操作的需求、降低外码和索引数目,减少表的个数,从而提高查询速度,这对于性能要求相对较高的数据库系统来说,能有效地改善系统的性能,但相应的问题是可能影响数据的完整性,加快查询速度的同时降低修改速度。

3、数据库设计中的优化策略数据应当按两种类别进行组织:频繁访问的数据和频繁修改的数据。

对于频繁访问但是不频繁修改的数据,内部设计应当物理不规范化。

对于频繁修改但并不频繁访问的数据,内部设计应当物理规范化。

比较复杂的方法是将规范化的表作为逻辑数据库设计的基础,然后再根据整个应用系统的需要,物理地非规范化数据。

规范与反规范都是建立在实际的操作基础之上的约束,脱离了实际两者都没有意义。

只有把两者合理地结合在一起,才能相互补充,发挥各自的优点。

四、合理设计和管理表1、利用表分区分区将数据在物理上分隔开,不同分区的数据可以保存在不同磁盘的数据文件里。

这样,当对这个表进行查询时,只需要在表分区中进行扫描,而不必进行FTS(Full Table Scan,全表扫描),明显缩短了查询时间。

另外处于不同磁盘的分区也将这个表的数据传输分散在不同的磁盘I/O,优化分区可以将数据传输对磁盘I/O竞争均匀地分散开。

2、避免出现行连接和行迁移在建立表时,由于参数pctfree和pctused不正确的设置,数据块中的数据会出现行链接和行迁移,也就是同一行的数据不保存在同一个数据块中。

如果在进行数据查询时遇到了这些数据,那么为了读出这些数据,磁头必须重新定位,这样势必会大大降低数据库执行的速度。

因此,在创建表时,就应该充分估计到将来可能出现的数据变化,正确地设置这两个参数,尽量减少数据库中出现行链接和行迁移。

3、控制碎片碎片(fragmentation)是对一组非邻接的数据库对象的描述。

碎片意味着在执行数据库的功能时要耗费额外的资源(磁盘I/O,磁盘驱动的循环延迟,动态扩展,链接的块等),并浪费大量磁盘空间。

当两个或多个数据对象在相同的表空间中,会发生区间交叉。

在动态增长中,对象的区间之间不再相互邻接。

为了消除区间交叉将静态的或只有小增长的表放置在一个表空间中,而把动态增长的对象分别放在各自的表空间中。

在create table、create index、create tablespace、create cluster时,在storage子句中的参数的合理设置,可以减少碎片的产生。

4、别名的使用别名是大型数据库的应用技巧,就是表名、列名在查询中以一个字母为别名,查询速度要比建连接表快1.5倍。

5、回滚段的交替使用由于数据库配置对应用表具有相对静止的数据字典和极高的事务率特点。

而且数据库的系统索引段、数据段也具有相对静止,并发现在应用中最高的负荷是回滚段表空间。

把回滚段定义为交替引用,这样就达到了循环分配事务对应的回滚段,可以使磁盘负荷很均匀地分布。

五、索引Index的优化设计1、管理组织索引索引可以大大加快数据库的查询速度,索引把表中的逻辑值映射到安全的RowID,因此索引能进行快速定位数据的物理地址。

但是对一个大型表建立的索引,并不能改善数据查询速度,反而会影响整个数据库的性能。

这主要是和SGA的数据管理方式有关。

数据库在进行数据块高速缓存管理时,索引数据比普通数据具有更高的驻留权限,在进行空间竞争时,数据库会先移出普通数据。

对一个建有索引的大型表的查询时,索引数据可能会用完所有的数据块缓存空间,数据库不得不频繁地进行磁盘读写来获取数据,因此在对一个大型表进行分区之后,可以根据相应的分区建立分区索引。

如果对这样大型表的数据查询比较频繁,建议不创建索引。

另外,DBA创建索引时,应尽量保证该索引最可能地被用于where子句中,如果对查询只简单地制定一个索引,并不一定会加快速度,因为索引必须指定一个适合所需的访问路径。

2、聚簇的使用数据库提供了另一种方法来提高查询速度,如Oracle的聚簇(Cluster)。

所谓聚簇,简单地说就是把几个表放在一起,按一定公共属性混合存放。

聚簇根据共同码值将多个表的数据存储在同一个数据库块中,这时检索一组数据库块就同时得到两个表的数据,这样就可以减少需要存储的数据库块,从而提高应用程序的性能。

3、优化设置的索引,就必须充分利用才能加快数据库访问速度。

数据库要使用一个索引,有一些最基本的条件:(1)、where子名中的这个字段,必须是复合索引的第一个字段;(2)、where子名中的这个字段,不应该参与任何形式的计算。

六、多CPU和并行查询PQO(Parallel Query Option)方式的利用1、尽量利用多个CPU处理器来执行事务处理和查询CPU的快速发展使得数据库越来越重视对多CPU的并行技术的应用,一个数据库的访问工作可以用多个CPU相互配合来完成,加上分布式计算已经相当普遍,建议将数据库服务器和应用程序的CPU请求分开,或将CPU请求从一个服务器移到另一个服务器。

对于多CPU系统尽量采用Parallel Query Option(PQO,并行查询选项)方式进行数据库操作。

2、使用Parallel Query Option(PQO,并行查询选择)方式进行数据查询使用PQO方式不仅可以在多个CPU间分配SQL语句的请求处理,当所查询的数据处于不同的磁盘时,一个个独立的进程可以同时进行数据读取。

3、使用SQL*Loader Direct Path选项进行大量数据装载使用该方法进行数据装载时,程序创建格式化数据块直接写入数据文件中,不要求数据库内核的其他I/O。

七、实施系统资源管理分配计划数据库提供了数据库资源管理器来控制用户的资源分配,DBA可以用它分配用户类和作业类的系统资源百分比,如Oracle的DRM(Database Resource Manager)。

在一个OLDP 系统中,可给联机用户分配75%的CPU资源,剩下的25%留给批用户。

另外,还可以进行CPU的多级分配。

除了进行CPU资源分配外,DRM还可以对资源用户组执行并行操作的限制。

八、使用最优的数据库连接和SQL优化方案1、使用直接的OLE DB数据库连接方式。

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。

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,而使用直接的OLE DB方式则不需转换,从而提高处理速度。

2、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。

相关文档
最新文档