Oracle数据库性能优化(碎片整理)
数据库空间管理的碎片整理与存储优化
数据库空间管理的碎片整理与存储优化数据库是现代应用中最常见的数据存储方式之一，随着数据量不断增长，数据库的性能和空间管理变得越来越重要。
数据库碎片是一种常见问题，它会导致性能下降和空间浪费。
因此，数据库管理员需要采取措施来对数据库进行碎片整理和存储优化。
碎片整理是指将散落在数据库中的碎片收集并重新组织，以减少数据库空间的浪费。
将碎片整理视为数据库的“春季大扫除”，通过重新组织数据，数据库可以提高查询和更新性能，并减少物理磁盘读取和写入操作。
下面将介绍一些常见的碎片整理方法。
首先，索引碎片是最常见也最容易解决的问题之一。
通过使用索引重建或重新排序，可以减少磁盘I/O操作和查询时间。
索引碎片可分为内部和外部碎片。
内部碎片是指数据块中未被利用的空间，而外部碎片是指散落在数据库中的未被使用的数据块。
索引重建是一种常用的方法，它可以重新创建整个索引，消除内部碎片。
同时，确保数据库表的顺序与常见查询的顺序一致，也可以减少外部碎片。
其次，数据碎片也可以通过重新整理和重新组织数据来解决。
通过压缩表、重新组织表或重新生成索引，可以清除未使用的空间并提高查询性能。
压缩表是一种常见的方法，可以在重新组织表时将未使用的空间回收并减少数据库的物理大小。
但需要注意的是，在进行压缩表操作时，需要预留足够的空间来处理其他事务。
除此之外，重新生成索引也可以通过消除碎片来优化存储。
重新生成索引会创建一个干净的索引而非重组既有索引，从而提高查询性能。
此外，及时删除不再使用的数据也是优化存储空间的重要步骤之一。
不再使用的数据包括过期的数据、缓存数据和错误数据等。
这些数据占据了宝贵的存储空间，除非有特殊需求，应当及时删除以减少碎片和提高性能。
另外，合理的数据分区和文件组织也对数据库性能和空间管理起着重要作用。
根据不同的业务需求，将数据分为多个分区，可以提高查询和备份的效率，并且可以更好地应对不同访问模式下的数据管理需求。
同时，将表和索引存储在不同的文件组中，可以实现更好的性能和空间利用率。
oracle优化方案
千里之行，始于足下。
oracle优化方案Oracle优化方案Oracle数据库是当今企业界最受欢迎的关系型数据库管理系统之一。
但是，随着数据量的不断增加和业务需求的不断增长，数据库的性能问题也会渐渐变得突出。
因此，对Oracle数据库进行优化是提高系统性能和运行效率的关键。
本文将介绍几个常见的Oracle数据库优化方案，挂念您更好地管理和优化您的数据库环境。
1. 索引优化索引是提高查询性能的关键。
可以通过以下几个方面对索引进行优化：（1）合理选择索引类型：依据查询的特点和数据分布选择合适的索引类型，如B-tree索引、位图索引等。
（2）避开过多的索引：过多的索引会增加数据插入、更新和删除的成本，并降低查询性能。
只保留必要的索引，可以有效提高性能。
（3）定期重建和重新组织索引：定期重建和重新组织索引可以提高索引的查询效率，削减碎片和冗余。
2. SQL优化SQL语句是Oracle数据库的核心，对SQL进行优化可以显著提高数据库的性能。
以下是一些SQL优化的建议：第1页/共3页锲而不舍，金石可镂。
（1）优化查询语句：避开使用不必要的子查询，尽量使用连接查询代替子查询，削减查询次数。
同时，避开使用全表扫描，可以通过创建合适的索引来提高查询效率。
（2）避开使用不必要的OR运算符：OR运算符的查询效率较低，应尽量避开使用。
可以通过使用UNION或UNION ALL运算符代替OR运算符来提高性能。
（3）避开使用ORDER BY和GROUP BY子句：ORDER BY和GROUP BY子句会造成排序和分组操作，对于大数据集来说是格外耗时的。
假如可能，可以考虑使用其他方式来实现相同的功能。
3. 系统资源优化合理配置和管理系统资源是确保数据库运行稳定和高效的重要因素。
以下是一些建议：（1）合理安排内存：依据系统和数据库的实际需求，合理安排内存资源。
调整SGA（System Global Area）区域的大小，确保适当的内存安排给缓冲池和共享池。
ORACLE表空间碎片整理
ORACLE表空间的碎片整理---- 1、碎片是如何产生的---- 当生成一个数据库时，它会分成称为表空间（tablespace）的多个逻辑段（segment），如系统（system）表空间,临时（temporary）表空间等。
一个表空间可以包含多个数据范围（extent）和一个或多个自由范围块，即自由空间（free space）。
---- 表空间、段、范围、自由空间的逻辑关系如下：---- 当表空间中生成一个段时，将从表空间有效自由空间中为这个段的初始范围分配空间。
在这些初始范围充满数据时，段会请求增加另一个范围。
这样的扩展过程会一直继续下去，直到达到最大的范围值，或者在表空间中已经没有自由空间用于下一个范围。
最理想的状态就是一个段的数据可被存在单一的一个范围中。
这样，所有的数据存储时靠近段内其它数据，并且寻找数据可少用一些指针。
但是一个段包含多个范围的情况是大量存在的，没有任何措施可以保证这些范围是相邻存储的，如图〈1〉。
当要满足一个空间要求时，数据库不再合并相邻的自由范围（除非别无选择），而是寻找表空间中最大的自由范围来使用。
这样将逐渐形成越来越多的离散的、分隔的、较小的自由空间，即碎片。
---- 2、碎片对系统的影响---- 随着时间推移，基于数据库的应用系统的广泛使用，产生的碎片会越来越多，将对数据库有以下两点主要影响：---- （1）导致系统性能减弱---- 如上所述，当要满足一个空间要求时，数据库将首先查找当前最大的自由范围，而"最大"自由范围逐渐变小，要找到一个足够大的自由范围已变得越来越困难，从而导致表空间中的速度障碍，使数据库的空间分配愈发远离理想状态；---- （2）浪费大量的表空间---- 尽管有一部分自由范围（如表空间的pctincrease为非0）将会被smon（系统监控）后台进程周期性地合并，但始终有一部分自由范围无法得以自动合并，浪费了大量的表空间。
Oracle数据库参数优化
千里之行，始于足下。
Oracle数据库参数优化Oracle数据库参数优化是指通过调整数据库的配置参数，提高数据库的性能和稳定性。
下面是一些常见的Oracle数据库参数优化技巧：1. SGA参数优化：- 调整sga_target参数以控制SGA的大小。
SGA包括数据库缓冲区、共享池、重做日志缓冲区等，适当调整SGA的大小可以减少IO操作，提高数据库性能。
- 调整db_cache_size参数以增大数据库缓冲区的大小，提高数据块的访问速度。
- 调整shared_pool_size参数以增大共享池的大小，提高SQL语句的解析和执行效率。
2. PGA参数优化：- 调整pga_aggregate_target参数以控制PGA的大小。
PGA是用于处理SQL查询和排序的内存区域，适当调整PGA的大小可以减少磁盘IO操作，提高查询和排序的性能。
3. Redo日志参数优化：- 调整log_buffer参数以增大重做日志缓冲区的大小，减少频繁的重做日志刷新操作，提高数据库的写入性能。
- 调整log_checkpoint_timeout参数以控制重做日志刷新的频率，避免过于频繁的刷新。
4. 并行处理参数优化：- 调整parallel_max_servers参数以增大并行处理的资源限制，提高并行查询和并行DML操作的性能。
第1页/共2页锲而不舍，金石可镂。
- 调整parallel_min_servers参数以设置最小的并行处理资源数，避免并行操作的启动延迟。
5. SQL优化：- 使用合适的索引和优化的SQL语句，优化查询的执行计划。
- 使用绑定变量而不是直接将参数传递到SQL语句中，避免SQL重解析，提高性能。
6. 服务器参数优化：- 调整processes参数以增加数据库的并发连接数。
- 调整sessions参数以控制数据库的最大会话数。
- 调整open_cursors参数以增大打开游标的数量，避免游标溢出。
以上是一些常见的Oracle数据库参数优化技巧，但具体的优化策略需要根据实际情况进行调整，可以参考Oracle官方文档和专业的DBA建议。
oracle性能优化
驱动表和被驱动表
多表连接优化的基本思路
OLTP应用的表连接优化
子查询好不好---不好
原则上等同于多表连接，多此一举 子查询书写方式导致SQL语句冗长，可读性下降 也是最重要的，子查询方式可能会强制oracle优化
器选择错误的执行路径，导致整个语句的性能急剧 下降
建议：能不写子查询就不写，而是直接编写多表连 接操作
到底是使用in还是exists
六.应用综合优化及总结
导致数据库性能问题的常见原因
不合理的大表全表扫描 语句共享性不好
何谓全表扫描
全表扫描非常容易理解，就是不合理的消耗大量资 源的数据访问方式，解决该问题的最简单策略就是 合理的设计和使用索引。
(cust_data01,cust_data02)
create table CUSTOMERS (... column definitions ...) pctfree 0 nologging storage ( initial 40m next 40m pctincrease 0 ) partition by hash(customer_no) (partition cust_p01 tablespace cust_data01 ,partition cust_p02 tablespace cust_data02 ,partition cust_p03 tablespace cust_data03 ,partition cust_p04 tablespace cust_data04 ,partition cust_p05 tablespace cust_data05 ,partition cust_p06 tablespace cust_data06 ,partition cust_p07 tablespace cust_data07 ,partition cust_p08 tablespace cust_data08)
Oracle的性能优化剖析
Oracle的性能优化：要想让你的Oracle数据库软件运行的效率比较高，就需要在性能上进行合理的优化。
Oracle的性能优化可以从四个不同的角度进行，首先是对操作系统级的调整(包括硬件平台的调整和软件平台的调整),接下来是对ORACLE数据库性能参数的调整,然后是对数据库设计的调整,最后是对SQL的调整。
一、操作系统级的调整Oracle和其他软件产品一样，是要运行在一定的环境下的。
这个环境包括：网络环境服务器硬件配置操作系统其他软件的影响1、网络环境基本上所有的数据库应用不会是单纯的服务器段应用，为了保证客户端访问服务器的性能较好，需要有网络带宽的保障，以避免由于网络原因造成SQL查询变慢。
2、服务器硬件配置为服务器配置性能较好的CPU：cpu资源的不足令查询变慢。
当查询超过了oracle服务器的cpu性能时，你的数据库性能就受到cpu的限制。
要想使Oracle的运行效率提高，最好为服务器配置性能较好的CPU，最好是64位的CPU，以提高分析速度；通常在大型应用中会为服务器配置多个CPU，以增加并行处理能力。
为服务器分配足够的内存：Oracle的运行在启动时会从内存中分配一块SGA，而这部分内存的大小在一个专用Oracle系统中几乎占用服务器内存的一大半。
系统上总的可用内存应该以所有系统成员均具有足够的的内存且功能处于最佳状态来配置。
假定服务器配置了足够的内存，通常的经验内存配置为用等，即用部分磁盘区域补充物理内存。
为了避免I/O争用，不要将虚拟内存空间与其他Oracle数据库数据文件放在同一分区上。
合理设置磁盘I/O：Oracle的运行是离不开磁盘读写的，Oracle的配置文件、数据文件、控制文件、日志文件都存储于磁盘上。
大家都知道，I/O请求包括数据定位、等待、数据传输三个主要部分，其中又属数据定位花费的代价最高。
合理的设置服务器磁盘I/O，可以避免I/O争用，提高Oracle 的性能。
通常，我们采用将数据文件、日志文件分磁盘(分分区)存储，以避免I/O争用。
Oracle性能调优
千里之行，始于足下。
Oracle性能调优
Oracle性能调优是指通过对数据库系统进行各种配置和优化，以提升数据库的响应速度、并发能力和稳定性，以满足用户的需求。
以下是一些常见的Oracle性能调优技巧：
1. 硬件配置：增加服务器的内存、CPU和磁盘等硬件资源，以提高数据库的整体性能。
2. SQL优化：通过检查和优化SQL语句，去除不必要的查询、索引不匹配等问题，以提高查询性能。
3. 索引优化：根据实际查询访问模式，设计合适的索引并定期进行重建和维护，以加快查询速度。
4. 数据库参数优化：调整Oracle数据库的各项参数，如SGA、PGA、缓冲池等，以提升数据库的性能。
5. 分区表和分区索引：将大表分割为多个小表，并使用分区索引来提高查询效率和维护性能。
6. 批处理操作：对于大批量的数据操作，尽量使用批处理操作，减少物理I/O次数，提高处理效率。
7. 数据库统计信息收集：定期收集和更新表的统计信息，以便查询优化器做出更准确的查询计划。
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锲而不舍，金石可镂。
8. 资源管理：合理配置Oracle数据库的资源管理策略，如设置合适的连接数、并行度等，以实现最大化的利用率。
9. 数据库分析工具：使用各种数据库性能监控和分析工具，如AWR报告、SQL Trace等，来定位和解决性能瓶颈问题。
总结来说，Oracle性能调优是一个持续优化的过程，需要不断地监测、分析、调整和测试，以实现最佳的数据库性能。
同时，在调优过程中需根据具体情况进行有针对性的优化措施，以达到最好的性能效果。
Oracle数据库系统的性能优化技术研究
Oracle数据库系统的性能优化技术研究在今天的信息时代，数据库系统已成为了企业和组织的重要组成部分，如何保障数据库系统的稳定性和高效性具有重要意义。
Oracle作为其中的佼佼者，其数据库系统的性能优化技术成为了研究热点。
一、Oracle数据库系统性能瓶颈分析数据库系统的性能瓶颈通常表现为如下几个方面：1.硬件瓶颈：包括I/O子系统、CPU、存储子系统等，这些因素都会影响到数据库性能。
2.系统设置与参数配置的不合理：包括数据库的缓存机制、日志管理、锁及并发处理等机制。
3.存储结构的问题：包括表、索引及其他存储结构的设计，特别是存储空间的分配、碎片整理等。
针对上述问题，可以通过如下方法进行分析：1.使用工具对数据库进行监测，收集相关性能指标。
2.查看系统的日志，包括Oracle的日志和系统的日志，以发现问题。
3.对系统参数进行调整，排除可能存在的问题。
4.对存储结构进行优化，如进行表和索引的优化。
二、Oracle数据库系统性能优化技术1.数据库缓存机制优化：在实际应用中，应当根据具体的场景需要适当配置数据库缓存机制，包括缓存大小、缓存的数据对象等。
对于Oracle数据库而言，应当针对性地设置UIO和缓存重载等。
在此基础上，还可以通过调整读写比率、磁盘I/O调度算法等方式进一步优化。
2.索引的优化：索引作为关系型数据库的核心之一，在Oracle中也同样适用。
将适当的列设置为索引，可以起到提高查询效率的效果。
通过对索引进行适当的分区、合并、重构等处理，进一步优化索引的使用性能。
3.查询语句的优化：在进行查询时，应当尽量避免使用or、not、like等方式，对于需要排除或包括某些值的情况，可以使用另外的比较符合逻辑符。
对于复杂的关联查询，可以通过建立临时表、使用视图进行优化等方式。
此外，还可以通过尽可能减少查询结果返回的行数等方式进行优化。
4.分区的优化：针对大数据量场景，可以采用分区表的方式解决性能瓶颈的问题。
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1 系统问题 XX公司BI系统上线运行以来，客户反映系统目前存在着下面的几个问题，涉及到数据库和ETL.
问题一：表空间增长太快，每个月需增加3—5G空间。 问题二：ETL JOB会经常导致数据库产生表空间不足错误。
2 系统优化分析 2.1 分析思路 要解决表空间的问题，我们必须搞清楚下面几个问题： 思路一：真正每个月数据仓库增量是多少空间？ 目的：得出一个正确的月表空间增长量。
思路二：目前的数据仓库表空间是是如何分布的。 目的：找出那些对象是最占空间，分析其合理性。
2.2 分析过程 要得到真实的数据分布必须对表进行分析，首先需要对数据仓库的oracle数据库进行表分析，。执行下面脚本可以对数据库进行表分析。
脚本一 analyze table SA_IMS_PRODUCT_GROUP compute statistics; analyze table SA_CONSUMP_ACT_DEL compute statistics; analyze table SA_FINANCE_ACT compute statistics; analyze table SA_CONSUMP_TGT_DEL compute statistics; analyze table SA_FACT_IS compute statistics; analyze table SA_CPA compute statistics; analyze table SA_REF_TERR_ALIGNMENT_DEL compute statistics; analyze table SA_IMS_MTHLC_BK compute statistics; analyze table SA_IMS_CHPA compute statistics; analyze table SA_FINANCE_PNL compute statistics; analyze table SA_CUST_TARG_SEG compute statistics; analyze table SA_CONSUMP_ACT compute statistics; analyze table SA_FINANCE_BS compute statistics; analyze table SA_FINANCE_BGT_QTY compute statistics; analyze table SA_CONSUMP_ACT0423 compute statistics; analyze table SA_CALLS compute statistics; analyze table SA_COMPANY_DAILY_SALES_ALL compute statistics; analyze table SA_IMS_MTHLC compute statistics; analyze table SA_IMS_MTHUS compute statistics; analyze table SA_CONSUMP_TGT compute statistics; analyze table TEST_TABLE compute statistics; analyze table SA_DOCTOR_CYCLE_EXTRACT compute statistics; analyze table SA_EXCHANGE_ACT compute statistics; analyze table SA_IMS_MTHST compute statistics; analyze table SA_FINANCE_CONCUR_DETAIL compute statistics; analyze table WK_SA_CPA compute statistics; analyze table SA_REF_TERR_ALIGNMENT compute statistics; analyze table SA_CONSUMP_TGT0316 compute statistics; analyze table SA_CUSTOMER compute statistics; analyze table SA_CUST compute statistics; analyze table SA_HKAPI compute statistics; analyze table SA_CONSUMP_TGT_AMT compute statistics; analyze table SA_CUST0423 compute statistics; analyze table SA_COMMUNITY_TGT compute statistics; analyze table SA_CM_WORKING_DATE compute statistics; analyze table SA_CM_IN_MARKET_SALES_CU compute statistics; analyze table SA_DASH_SFE compute statistics; analyze table SA_CPA_TERR compute statistics; analyze table IDX_SA_CUST compute statistics; analyze table SA_REF_EMP_TERR compute statistics; analyze table SA_CM_IN_MARKET_SALES_OCM compute statistics; analyze table SA_COMPANY_MONTHLY_SALES compute statistics; analyze table SA_MAP_YEARMONTH_RATE compute statistics; analyze table SA_FINANCE_ACT_BPCS_TEST compute statistics; analyze table SA_REF_EMP_TERR0413 compute statistics; analyze table SA_FINANCE_ACT_BPCS compute statistics; analyze table IDX$$_143D0001 compute statistics; analyze table SA_COMPANY_DAILY_SALES_ALL_23 compute statistics; analyze table SA_COMMUNITY_TGT_AMT compute statistics; analyze table SA_DASH_MONTHLY_MAT_SALES compute statistics; analyze table SA_DASH_ATTRITION compute statistics; analyze table SA_DASH_MARKET_SHARE compute statistics; analyze table SA_CORP compute statistics; analyze table SA_COMMUNITY_ACT compute statistics; analyze table SA_CM_IN_MARKET_SALES_CU_DEL compute statistics; analyze table WK_SA_COMPETITOR_PRODUCT compute statistics; analyze table SA_IMS_ANTI_HYPER_TEST compute statistics; analyze table SA_TERRITORY compute statistics; analyze table TEST_CUSTOMER_TGT compute statistics; analyze table SA_COMPETITOR_PRODUCT compute statistics; analyze table SA_CM_IN_MARKET_SALES_OCM_DEL compute statistics; analyze table SA_COMPANY_DAILY_SALES compute statistics; analyze table SA_REF_MR_CORP compute statistics; analyze table SA_IS_MATERIAL compute statistics; analyze table SA_IS_KEY_MESSAGE compute statistics; analyze table SA_DRIVER_REASON compute statistics; analyze table SA_REF_MR_CUST compute statistics; analyze table SA_BARRIER_REASON compute statistics; analyze table SA_ACCOUNT compute statistics; analyze table SA_REF_MR_PROD compute statistics; analyze table SA_REF_VENDOR_EMP compute statistics; analyze table SA_FINANCE_ACT_ADJUSTMENT compute statistics; analyze table SA_RANKING_MESSAGE compute statistics; analyze table SA_TC compute statistics; analyze table SA_CUST_PARENT compute statistics; analyze table SA_EXCHANGE_RATE_ACT_MTH compute statistics; analyze table SA_EXCHANGE_RATE compute statistics; analyze table SA_DASH_GROWTH_BUBBLE compute statistics; analyze table SA_COST_CENTER compute statistics; analyze table PM_KEY compute statistics; analyze table SA_CM_REF_TERR_OCM compute statistics; analyze table SA_CM_REF_TERR_CU compute statistics; analyze table SA_BPCS_TO_ISMI compute statistics; analyze table PRODUCT compute statistics; analyze table SA_SHIFT_LEVEL compute statistics; analyze table SA_SFE_VARIABLES compute statistics; analyze table SA_PRODUCT compute statistics; analyze table SA_PATIENT_TYPE_EN compute statistics; analyze table SA_MR_KEY_PRODUCT compute statistics; analyze table SA_MAP_TEAM_BRAND compute statistics; analyze table SA_MAP_CUSTOMER compute statistics;