数据库结构的优化设计研究
关于数据库查询优化设计的方法
2008年第5期(总第111期)牡丹江教育学院学报J O U R N A L O F M U D A N J I A N G C O L LE G E O F E D U C A T I O NN o．5，2008Ser ial N o．111关于数据库查询优化设计的方法苏树鹏(广西机电职业技术学院，广西南宁530007)[摘要]结构化查询语言(sQ L)的查询效率一直是人们关注的焦点．本文从数据库查询的角度出发．探讨了如何设计性能更优的查询策略。
以便提高系统的运行效率．[关键词]关系数据库；壹询；优化[中图分类号]T P31[文献标识码]A[文章编号]1009--2323(2008)05一0147一021．引言以关系数据库技术为主体的计算机应用系统已得到广泛应用，了解和掌握结构化查询语言(SQ L)成为数据应用中必备的技能．在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少．对于查询SQ L语句、复杂视图的编写等体会不出SQ L语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后。
随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一．因为对于海量数据，劣质sQ L语句和优质SQ L语句之间的速度差别可以达到上百倍。
可见．对于一个系统不是简单地能实现其功能就可以了．而是要写出高质量的SQ L语句。
提高系统的性能。
本文从实际工作出发．对利用SQ L的查询优化方法从6个方面探讨如何改善用户的查询计划。
以便提高系统的查询效率．2．优化方法本文探讨的优化方法中使用到如下3个关系；e m pl oye e(ss num．F l am e，m a na ge r dept，sa l a ry，sum-f ri ends)，s s num和nam e都是码。
s t udent(ss num，na m e。
c ours e，gra de)．s s num和na m e 都是码。
t e ehde pt(dept．m anager．10cat i on)。
数据库设计的技术和方法
数据库设计的技术和方法数据库设计是一项非常重要的任务，它涉及到了数据架构的规划、设计和实现等多个方面。
数据库设计技术和方法是一项需要深入研究和实践的工作，本文将介绍数据库设计的技术和方法，以及在实际应用中如何优化数据库设计。
一、数据库设计的主要原则在进行数据库设计之前，需要明确数据库设计的主要原则，以确保设计的完整性、准确性和可维护性。
1、数据规范化数据规范化是数据库设计的核心原则，它可以将数据分为多个表，减少数据冗余性和增强数据的完整性。
一般来说，进行规范化的方法包括将数据分解成多个粒度更小的表，消除冗余数据，并确保每个表都有一个清晰的主键。
2、数据完整性在数据库设计中确保数据的完整性是至关重要的，这意味着所有的数据都应该进行验证，以确保它们是准确的、合法的和一致的。
数据完整性的保证可以通过设计各种规则、约束和触发器来实现。
3、系统的可扩展性数据库应当具有可扩展性属性，这意味着应该在设计中预留可扩展和可变更性。
遵循这一原则可以使数据库在未来的升级与维护中更加方便。
二、数据库设计的技术1、概念结构设计概念结构设计是对数据的规划和定义，包括整个业务的对象、数据流和数据定义等。
其目的是理清业务流程，确定模型及其关系，为后续的物理设计提供思路。
2、逻辑结构设计逻辑结构设计是建立在概念结构设计之上，表现了业务的实现方式，包括数据库结构、实体、关系、数据表和数据类型等。
逻辑设计是基本结构设计宏观描述的过程。
3、物理结构设计物理结构设计是在逻辑结构设计基础上，将数据存储到物理设备上的过程。
包括如何存储数据、哪些数据用哪种数据存储方式，以及如何为在数据访问时提供最高的性能。
三、数据库设计的优化技巧1、优化表结构在数据库设计中，必须仔细分析建立的各个表之间的关系。
这可以通过优化表结构来实现。
可以从减小纵向关系数量、增加横向关联表的数量等方面入手，以减轻表的负载。
2、优化查询语句查询语句是在数据库中查找记录的主要方法。
浅析数据库的优化设计
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
数据流处理系统设计与优化研究
数据流处理系统设计与优化研究随着互联网和物联网的快速发展，数据的数量和种类日益增多，对数据处理系统的要求也越来越高。
数据流处理系统因其高效性、实时性和可扩展性等优点被广泛应用。
本文将从系统架构、数据处理流程、优化设计等方面对数据流处理系统进行深入研究和探讨。
一、系统架构设计数据流处理系统主要由数据输入源、数据处理模块和数据输出端组成，其系统架构如下图所示：数据输入源：数据输入源可分为实时数据源和离线数据源，实时数据源通过消息队列或分布式文件系统将数据传输到数据处理模块；而离线数据源则通过批量的方式将数据导入到数据处理模块。
为了提高数据传输的效率，同时减轻模块之间的压力，建议使用分布式文件系统，如HDFS和S3。
数据处理模块：数据处理模块是数据流处理系统的核心部分，对输入数据进行各种操作和转换，并将处理后的数据发送给输出端。
数据处理模块一般分为三个部分，即数据过滤模块、数据计算模块和数据存储模块。
数据输出端：数据输出端主要是将处理后的数据发送给用户或其他系统。
常见的数据输出方式包括消息队列和数据库等。
在数据输出端，还可以结合机器学习算法对处理后的数据进行分析和预测。
二、数据处理流程数据处理流程是数据流处理系统的核心部分，包括数据的输入、处理和输出三个部分。
下面将详细介绍数据处理流程的各个环节及其重要性。
1. 数据输入数据输入部分是数据流处理的第一步，主要任务是将输入数据传输给数据处理模块。
由于数据输入速度可能会很快，因此建议在数据输入端引入消息队列，以平滑数据输入压力，在未来应对高峰期或错误数据等情况时提高系统的可靠性。
2. 数据过滤数据过滤是数据处理的第二步，主要负责根据业务需要进行多条件筛选操作，过滤掉无用或错误的数据以及重复的数据。
数据过滤也可以提高系统的性能和效率，因为处理过滤后的数据可以降低数据处理模块的负载和防止处理无用数据浪费资源。
3. 数据计算数据计算是数据处理的核心步骤，主要进行数据的计算，包括聚合、统计、计费和机器学习等操作。
ORACLE数据库优化设计方案的研究
第 ３期 （ 第 ２ 期 ） 总 ｌ
ＯＡＬ Ｒ Ｃ Ｅ数据库优化设计方案 的研究
林 其 东
（ 州大学， 江 温 州 ３ ５ ３ ） 温 浙 ２ ０ ５
摘 要 ： Ｒ Ｃ Ｅ系统结构复杂 ， 能受 多方面因素影响 ， 能的调 整是一 项 系统 工程 文章 从 Ｏ Ａ Ｉ Ｏ ＡＬ 性 性 Ｒ Ｃ 系统结 构蕾 Ｅ的
０ 概 述
Ｓ Ａ是 Ｏ Ａ Ｌ Ｇ Ｒ Ｃ Ｅ数 据 库 的心 脏 ：用 户 的 进 程 对 这 个 内存 区 发送事 务 ， 且 以这 里 作 为 高速 缓 存 并 读 取命 中的数据 ， 以实 现加 速 的 目的 一正 确 的 Ｓ Ａ Ｇ
对于 Ｏ Ａ Ｌ Ｒ Ｃ Ｅ数据 库 的数据 存 取 ， 要 有 四 个 主
数 据库 的逻 辑 配 置 对 数 据 怍性 能 有 ， 的 影 艮大
响， 为此 ， Ｒ Ｃ Ｅ公 司对 表 空 间设 计 提 出 了 一种 ＯＡＬ 一
优化结 构 Ｏ Ａ．使 用 这 种 结 构 进 行 设 计 会 大大 简 Ｆ 化物 理设 计 中的数 据管 理 一优 化 自ｆ 结构 Ｏ Ａ， ｌ 扫 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
区域 ；４ 最小 化表 空 问冲突 ；５ 将 数据 字典 分离 ： （） （）
２ 充分 利用 系统 全 局 区域 Ｓ Ａ（ Ｙ Ｔ Ｍ Ｇ Ｏ Ａ Ｇ Ｓ ＳＥ Ｌ Ｂ ｌ
Ａ Ｅ Ｒ Ａ）
收 稿 日期 ：０ ６—０ ２０ ２—２ ７
（ Ｓ Ｉ共 享池 ～保 存执 行 计 划 和运 行 数据 库 ４）Ｑ 的 Ｓ Ｌ语 句 的 语 法 分 析 树 ：也 采 用 Ｌ Ｕ算 法 管 Ｑ Ｒ
用存储过程改进C／S结构的大型数据库系统性能的优化设计技术
摘 要 ： 绍 了三 层 Ｃ Ｓ结 构 模 式 和 存 储 过 程 的 概 念 和 特 点 ， 以 大 型 数 据 库 Ｏｒｃ 介 ／ 并 ａｌ ｅ系统 应 用 设 计 为 例 ，
探 讨 了 用 存 储 过 程 改进 Ｃ／ 结 构 的 大 型 数 据 库 系统 性 能 的 优 化 设 计 技 术 。 ８ 主 题 词 ： 据 库 ； 化 设 计 ； 储 过 程 ； ／ Ｏｒｃｅ 数 优 存 Ｃ Ｓ； ａ ｌ
用 存储 过 程 改进 Ｃ ｓ结 ｊ 的 ／ Ｉ ｛ ｌ 大 型 数 据 库 系 统性 能的 优 化 设 计 技 ７ Ｉ ｃ
工 学院计 算机 系 ， 苏 常州 江 江 中 图 分 类 号 ： Ｐ １ Ｔ ３１ 文 献 标 识 码 ： Ｂ
２３ １ ） １ ０ ６
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔｈ ｓｐ ｐ ｒ ｉ ｔｏ ｕ ｅ ｈ ＊ ｃ ｐ ｉ ｎ ａ ｄ ｃ ａ ａ ｔｒｓｉｓ ｏ ｈ ｅ — ｉｒ Ｃ／ ｎ ｔ ｒ ｒ ｃ ｄ ｒ ， ｓｒ ｃ ： ｉ ａ ｅ ｎ ｒ ｄ ｃ ｓ ｔ ｅ ｃ ｎ ｅ ｔ ｎ ｈ ｒ ｃ ｅｉ ｔ １ ｔ ｒ ｅ ｔ ８ ａ ｄ ｓｏ ｅ ｐ ｏ ｅ ｕ ｅ ￣ ｏ ｃ ｅ ａ ｄ ｄ ｓ ｕ ｓ ｓ ｔ ｅ ｏ ｔ ｚ ｔ ｎ ｄ ｓｇ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｏ ｐ ｏ ｉ ｇ ｔ ｅｑ ａｉｙ ｏ ａ ｇ —ｃ ｌ ｄ ｔｂ ｓ ｙ ｔ ｍ ａ ｅ ｆ ｎ ｉ ｓ ｅ ｈ ｐ ｉ ａ ｉ ｅ ｉ ｎ ｔ ｃ ｎ ｌｇ １ｉ ｒ ｖ ｎ ｈ ｕ ｌ １ ｒ ｅ ｓ ａｅ ａ ａ ａ ｅｓ ｓ ｅ ｂ ｓ ｄ ｏ ｔ ｃ ｍｉ ｏ ｍ ｔ Ｌ Ｃ Ｓ ｂ ｔ ｒ ｒ ｃ ｄ ｒ ｔ ｈ ｘ ｍｐ ｅｏ ａ ａ ａ ｅ Ｏｒ ｃｅ ／ ｙ ｓｏ ｅ ｐ ｏ ｅ ｕ ｅ ｗｉｈ ｔ ｅ ｅ ａ ｌ ｆｄ ｔ ｂ ｓ ａ ｌ Ｋｅ ｏ ｄ ：ｄ ｔ ｂ ｓ ，ｏ ｔ ｉ ｔ ｎ ｄ ｓｇ ｙ ｗ ｒ ｓ ａ ａ ａ ｅ ｐ ｉ ｚ ｉ ｅ ｉ ｎ，ｓｏ ｅ ｐ ｏ ｅ ｕ ｅ ｍ ａｏ ｔ ｒ ｒ ｃ ｄ ｒ ，Ｃ／ Ｓ，Ｏｒ ｃ ａｌ ｅ
关系数据库性能的优化研究
规 范化 的基本 思想 就是逐 步消 除数据 依赖 中不合适 的部分 ， 使各关 系模 式达 到某 种程 度 的“ 离” 分 。规 范化能 消除数 据冗余 ， 免一定 的更新 异常 ， 避 提高 数据库 的完整性 ， 从而提 高数据 库的可维 护性和 可靠性 ， 但
是， 规范化 也会 把一个 全局关 系 分解为 多个规 范化关 系 ， 导 致连 接操作 效 率低 ， 而 影 响整个 关 系数 据库 会 从 的查 询效 率 。因此 ， 综合 各种 因素适 当地规范 化数 据库基本 表 。 要 在数 据库设 计 中 ， 应该尽 量使基 本表 达到第 三范式 模 式¨ 。基 于第 三范 式 的数据 库基 本表 设计 具有 很 ｊ
第 ３ 卷第 ２期 ｌ
２１ ０ １年 ４月
河 池学 院学 报
Ｊ ＯＵＲ ＮＡＬ ＯＦ ＨＥＣ Ｉ ＥＲ Ｉ Ｙ ＨＩＵＮ Ｖ Ｓ Ｔ
ｖ Ｊ ｌ ０２ ０ ３ ． ． Ｎ
Ａｐ ． ０１ ｒ２ １
关 系数 据 库 性 能 的 优 化 研 究
段 艳 明 ，肖辉 辉
（ 池学院 河 计 算 机 与信 息 科 学 系 。广 西 宜州 ５ ６０ ） ４ ３０
多优 点 ：
①能 消除数 据冗余 、 节省 磁盘存储 空 问 ；
②能 良好的限制数据完整性 ， 使数据容易维护、 移植和更新 ； ③数据的可逆性好 ， 在连接查询或者合并表时不遗漏 、 不重复；
５ ２
④ 消除了数据冗余列 ， 使查询时每个数据页存储 的数据行增多 ， 能有效地减少逻辑 ＩＯ和物理 ＩＯ ； 这样 ／ ／
关 系就越 多 ， 过多 的关 系会 导致 表 之间 的连 接操 作频 繁 ， 表 之 间的 连 接操 作性 能 较 低 ， 而直 接 影 响 到查 而 进 询 的速度 ］ 。所 以对 于查询 操作 较 多 的应用 ， 系统 就 需要 根 据实 际 情况 运 用 反规 范 化对 数 据库 基 本 表进 行 设计 ， 过反 规范 来 提高查 询 的性 能 ， 而 提高 整个 数据 库 的性 能 。因此 ， 当降 低数 据 库 规 范化 程 度可 以 通 进 适 简 化复 杂处 理进 而提 高数 据库 的性 能 。 根 据数 据库 在性 能方 面 的不 同 ， 用 不 同的方 法进 行 反规 范 化 。 以下反 规 范 化设 计 经 实 践 验证 能 提 高 运 数 据库 的性 能 。
浅谈ORACLE数据库优化设计
、
果对这样大 型表 的数据查 询比较频繁 ， 或者干脆不建索引 。另外 ， Ｂ ＤＡ 创建索 引时 ， 应尽量保证该 索引最可能地被用 于ｗ ｅｅ ｈ ｒ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 个适合所需的访问路径。 ２ 优化设置索引 、 优 化设置 的索引 ， 分利用 才能加 快数据 库的访 问速度 。Ｏ Ａ 充 Ｒ —
科 技信息
浅谈 ＯＲ Ｃ Ｅ数据库优化设计 Ａ Ｌ
莱芜 职业技 术 学院信 息工程 系 闰爱 涛
［ 摘 要］ 本文从 Ｏ Ａ Ｌ 数据库 管理 系统 的系统结构和工作机理分析 ， Ｒ ＣＥ 结合数据库设计理论 以及 ＯＲ Ｃ Ｅ Ａ Ｌ 数据 库运行管理 ， 从六
优化设 计
个 不 同 方 面较 全 面地 阐述 了 ＯＲＡＣＬ Ｅ数 据 库 的优 化 设 计 。
一
ＣＥ Ｌ 要使用一个索引 ， 有一些最基本的条件 ： （ ） ｈｒ 子名 中的这个字段 ， １ｗ ｅｅ 必须是复合索引的第一个字段 ； （ ） ｈ ｒ子名中的这个 字段 ， ２ｗ ｅ ｅ 不应该参与任何形式的计算 。 五、 使用最优的数据库连接和 Ｓ 优化 方案 ＱＬ 通 常情况下 ， 以采用下面的方法优 少对数据库 的查询次数 ， 即减 少对系统资源 的请 求 ， 使用快 照和显形 图等分布式数据库对象可以减少 对数据库 的查询次数 。 （） ２ 尽量 使用相 同的或 非常类 似的Ｓ Ｌ Ｑ 语句进行查询 ， 这样不仅充 分利用 Ｓ Ｌ Ｑ 共享池 中的已经分析的语法树 ， 查询的数据在 Ｓ Ａ中命 要 Ｇ 中的可能性也会大大增加 。 （） ３ 限制 动态 Ｓ Ｌ的使用 ， Ｑ 虽然动 态 Ｓ Ｌ很好用 ， 是 即使 在 Ｓ Ｌ Ｑ 但 Ｑ 共享池中有一个完全相 同的查询值 ， 动态 Ｓ Ｌ Ｑ 也会重新进行语法分析。 （） ４ 避免不 带任何条件 的 Ｓ Ｌ Ｑ 语句 的执行 。没有任 何条件 的 Ｓ Ｌ Ｑ 语句在执 行时 ， 常要进行 Ｆ Ｓ 数 据库先定位一 个数据块 ， 通 Ｔ， 然后按顺 序依次查 找其它数据 ， 对于大型表这将是一个漫长 的过程 。 （） ５ 如果 对有些表 中的数据有约束 ， 最好在建表的 Ｓ Ｌ Ｑ 语句用 描述 完整性来实现 ， 而不 是用 Ｓ 程序实现。 ＱＬ （） ６ 可以通过取消 自动提交模式 ， Ｓ Ｌ 句汇集 一组执 行后集 中 将 Ｑ语 提交 ， 程序还可 以通过显 式地用 Ｃ ＭＭＩ Ｒ Ｌ Ｂ Ｃ Ｏ Ｔ和 Ｏ Ｌ Ａ Ｌ进行提交 和回 滚该事务。 （） ７ 检索大量数据时费时很长 ， 置行预取数则能改善系统的工作 设 表现 ， 置一个最大值 ， Ｓ Ｌ 设 当 Ｑ 语句返 回行超过该 值 ， 数值库暂 时停 止 执行 ， 除非用户发 出新 的指令 ， 开始组织并显示数 据 ， 而不是让用 户继 续等待。 六、 充分利用数据的后台处理方案减少 网络流量 、 １合理创建临时表或视 图 、 所谓创建 临时表或视 图 ， 是根据需要在数 据库基础上创建新 表 就 或视 图， 对于多表关联后再查询信息 的可建新表 ， 对于单表查询的可创 建视 图 ， 这样可充分利用数 据库的容量大 、 可扩充性强等特点 ， 有条 所 件 的判断 、 数值计算 统计 均可在数据库 服务器后台统一处理 后追加到 临时表 中， 形成数据结果的过程可用数据库 的过程或函数来实现。 ２ 数据库打包技术 的充分利用 、 利用数 据库描述语言编 写数据库 的过程 或函数 ， 然后把 过程或 函 数打成包在数据库后台统一运行包 即可 。 ３ 数据复制 、 、 快照 、 视图 ， 远程过程调用技术的运用 数据复制 ， 即将数据一次复制到本地 ， 这样 以后 的查询就使用本地 数据 ， 但是只适合那些 变化不大 的数据 。使用快照也可 以在 分布式数 据 库之间动态复制数据 ， 定义快照 的 自 动刷新时 间或手工刷新 ， 以保证 数据 的引用参 照完整性 。调用远程过程也会大 大减 少因频繁 的Ｓ Ｌ Ｑ 语 句 调用而带来的 网络拥挤。 结束语 总之 ， 化是进行 有 目的的调整组 件 以及改 善性能 ， 优 即增加 吞 吐 量， 减少 响应 时间 。如果 Ｄ Ａ能从上述六 个方面综 合考虑优化 ， Ｂ 相信 多数 Ｏ Ａ Ｌ 应用运行可 以更加高效。 Ｒ ＣＥ 参考文献 ［］ １格林威 尔著． ａ ｅ 髓［ ． ｏ ｃ精 ｒｌ Ｍ］ 龚波等译 机械 工业出版社 ，０９１ ２（． ｝ ［］ ２ 谭怀 远著． ｒ ｌ ０ 性能分 析与优 化思路 ［ ． Ｏ ａｅ ｇ ｃｌ Ｍ］ 电子 工业 出版
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数据库结构的优化设计研究
关键词：数据库；共享；dbms
【中图分类号】g712
一、计算机数据库系统
数据库中的所有数据都是储存在及孙吉里面的，为了使在计算机里面储存的数据能够得到有组织有结构的被记录下来而被创建的集合。
这个集合也就是数据库系统主要具有的特点有；
1）数据结构化；把数据存储于文件中，数据尽管在内部有了结构的构建，但是他们彼此之间却没有被联系起来。
而这点数据库就能够实现全部数据之间的结构化，这也是数据库的最为主要的特征之一。
正式数据库与文件之间最根本的区别。
2）数据的共享性高、冗余度低、易于扩充；对于数据库来说其中的所有数据要从整体上去看待和描述，数据不能看待成是某一个特定的程序所面向的，而是对于整个系统的面向，所以数据就拥有了可以被用户、应用程序共享的特征。
遮掩刚坐到的数据的共享使得系统的冗余性大大的减少了，对于存储的空间也增添了很多空余。
数据的共享还可以有效的避免数据之间的不相容性和不一致性。
3）数据整体独立；对于数据的独立性的理解是从两个方面的；一是物理独特性，二是逻辑独特性。
物理独特性是指数据本身是与用户计算机上的应用程序是相互独立的，可以理解为，数据在计算机内部是如何被储存的用户无需了解，因为数据的储存工作是有
dbms来管理的。
而应用程序组要处理的问题时数据的逻辑结构，这样即使数据的物理储存结构早发生改变的情况下，用户本身的程序并不会遭受到改变。
4）数据由dbms统一管理和控制；数据库的共享是并发的共享，即多个用户可以同时存取数据库中的数据，甚至可以同时存取数据库中的同一个数据。
dbms必须提供以下几方面的数据控制功能：数据的安全性保护，数据的完整性检查，数据库的并发访问控制数据库的故障恢复。
二、数据空设计要点
1、设计人与用户的协调
要设计一个有效的数据库，必须用系统工程的观点来考虑问题。
在系统分析阶段，设计者和用户双方要密切合作，共同收集和分析数据管理中信息的内容和用户对处理的需求。
在调研中，首先要了解数据库所管理的数据将覆盖哪些工作部门，每个部门的数据来自何处，它们是依照什么样的原则处理加工这些数据的，在处理完毕后输出哪些信息到其他部门。
其次要确定系统的边界，在与用户充分讨论的基础上，确定计算机数据处理范围，确定哪些工作要由人工来完成，确定人机接口界面。
在系统分析过程中，要确定数据管理的信息要求和处理要求。
信息要求是指用户需要从数据库中获得信息的内容与性质。
由用户的信息要求可以导出数据要求，即在数据库中需要存储哪些数据。
处理要求是指用户要求完成什么处理功能，对处理的响应时间有什么要求，处理方式是批处理还是联机处
理。
新系统的功能必须满足用户的信息要求，处理要求，安全性和完整性要求。
2、系统整体设计的概念
在需求分析阶段数据库设计人员充分调查并描述了用户的应用
需求，但这些应用需求还是现实世界的具体需求，应该首先把他们抽象为信息世界的结构，才能更好地、更准确地用某个dbms实现用户的这些需求。
将需求分析得到的用户需求抽象为信息结构即概念模型的过程就是概念结构设计。
概念结构独立于数据库逻辑结构，也独立于支持数据库的dbms。
它是现实世界与机器世界的中介，它一方面能够充分反映现实世界，包括实体和实体之间的联系，同时又易于向关系、网状、层次等各种数据模型转换。
它是现实世界的一个真实模型，易于理解，便于和不熟悉计算机的用户交换意见，使用户易于参与。
当现实世界需求改变时，概念结构可以很容易地作出相应调整。
因此概念结构设计是整个数据库设计的关键所在。
概念结构设计一般需要两个阶段：第一个阶段是根据用户对数据和处理的需求，为产生全局视图，得到每个用户各自的局部视图，对每个用户的局部数据结构进行描述。
第二阶段是在定义了各用户的局部视图的基础上，利用一定的工具分析各个局部视图，并把它们合并成一个统一的全局数据结构，即全局视图。
全局视图被称为数据库概念模型。
3、系统程序的逻辑设计
概念结构是各种数据模型的共同基础，它比数据模型更独立于机
器，更抽象，从而更加稳定。
但为了能够用某一dbms实现用户需要，还必须将概念结构进一步转化为相应的数据模型，这正是数据库逻辑结构设计所要完成的任务。
从理论上讲，设计逻辑结构应该选择最适于描述与表达相应概念的结构模型，然后对支持这种数据模型的各种dbms进行比较，综合考虑性能、价格等各种因素，从中选出最合适的dbms。
但在实际当中，往往是已给定了某台机器，设计人员没有选择dbms的余地。
目前dbms产品一般只支持关系、网状、层次种模型中的某一种，对某一种数据模型，各个机器系统又有许多不同的限制，提供不同的环境与工具。
对于给定的逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构的过程为物理设计。
数据库的物理结构主要指数据库的存储记录格式、存储记录安排和存储方法，这些都依赖于所使用的系统。
在网状模型和层次模型系统中，这一部分内容较复杂，因为它们是用指针表示记录的联系。
关系模型系统比较简单一些，仅包含索引机制、空间大小、块的大小等内容。
在设计物理结构时，应先确定数据库的物理结构，然后对物理结构进行评价。
评价的重点是时间和空间的效率。
数据的存储决定了数据库占用多少空间，数据的处理决定了操作时间的效率。
三、结语
综上所述，表明了计算机数据库徐婷拥有广泛的应用前景，主要是他具有良好的适用性，但是经济在发展科学在进步，我们仍然需要不断的对计算机数据库系统进行开发与研究以使得数据库系统
更好的发展，计算机数据库在信息的管理方面将会更加的安全。
他
的发展前景就笔者认为有；对于应用界面的美化，在视觉效果上使得他更加美观。
加强拘束的转换能力，增加装换街口使得本系统能与管理系统数据库进行无缝连接；
参考文献
1、刘乃丽.精通2.0+sqlserver2005项目开发..北京：人民邮电出版社
2、易向东，陈蓓，万英编著.程序员开发指南.北京：北京希望电子出版社，
2006。