数据库优化方案

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数据库运维解决方案

数据库运维解决方案

数据库运维解决方案第1篇数据库运维解决方案一、方案背景随着信息化建设的不断深入,数据库作为信息系统的核心组件,其稳定性、安全性和高效性对整个信息系统至关重要。

为确保数据库运维的合法合规性,提高数据库运维质量,降低运维风险,制定本数据库运维解决方案。

二、方案目标1. 确保数据库运维的合法合规性,遵循国家相关法律法规和行业标准。

2. 提高数据库运维效率,降低运维成本。

3. 提升数据库稳定性、安全性和性能,保障信息系统正常运行。

4. 建立完善的数据库运维管理体系,实现运维工作的持续改进。

三、方案内容1. 组织架构与职责(1)成立数据库运维团队,负责数据库的日常运维、故障处理、性能优化等工作。

(2)明确团队成员职责,制定岗位职责,确保团队成员具备相应的专业技能和资质。

(3)建立跨部门沟通协作机制,确保数据库运维工作的高效推进。

2. 制度与流程(1)制定数据库运维管理制度,包括但不限于运维操作规范、变更管理、备份恢复、监控报警等。

(2)建立数据库运维流程,包括但不限于日常巡检、故障处理、性能优化、版本升级等。

(3)定期对运维制度和流程进行评审,确保其符合法律法规、行业标准和实际业务需求。

3. 技术措施(1)数据库选型:根据业务需求,选择成熟、稳定、具有良好社区支持的数据库产品。

(2)部署架构:采用高可用、灾备部署架构,确保数据库的稳定性和数据的安全性。

(3)备份恢复:制定备份策略,定期进行数据备份,确保数据的安全性和完整性。

(4)监控报警:部署数据库监控工具,实时监控数据库性能和运行状态,发现异常及时报警并处理。

(5)性能优化:定期对数据库进行性能分析,针对瓶颈问题进行优化,提升数据库性能。

4. 安全管理(1)制定数据库安全策略,包括身份认证、权限控制、审计等。

(2)加强数据库安全防护,防范SQL注入、拖库等安全风险。

(3)定期进行安全评估,发现安全隐患及时整改。

5. 培训与评估(1)定期组织数据库运维培训,提升团队成员的专业技能和素质。

数据库批量操作的优化策略

数据库批量操作的优化策略

数据库批量操作的优化策略数据库是现代应用程序的核心组成部分之一,批量操作是在数据库中进行大规模数据处理时常见的需求。

然而,由于批量操作涉及大量数据的读取和写入,可能导致数据库性能下降和系统资源的过度消耗。

为了克服这些问题,我们需要制定相应的优化策略,以提高批量操作的执行效率。

本文将介绍一些常用的数据库批量操作优化策略。

一、使用事务事务是一组数据库操作的逻辑单元,可以保证其原子性、一致性、隔离性和持久性。

当执行批量操作时,使用事务可以将多个操作合并为一个操作,减少数据库的通信开销,提高性能。

此外,事务可以保证数据的一致性,即如果其中一个操作失败,所有操作都会回滚到事务之前的状态,避免了数据的不一致性。

二、使用批量插入语句在进行大规模的数据插入操作时,不建议使用单条插入语句,而是使用批量插入语句。

批量插入语句可以通过一次网络请求将多条数据插入数据库,减少了网络通信的开销。

此外,批量插入语句还可以减少数据库索引的维护开销,从而提高插入操作的性能。

三、合理设置批量操作的大小在进行批量操作时,需要考虑操作的大小。

如果批量操作的大小太小,会导致数据库频繁地进行网络通信,从而影响性能。

相反,如果批量操作的大小太大,会导致过多的数据加载到内存中,占用过多的系统资源。

因此,我们需要根据具体情况设置合适的批量操作大小,以达到最佳性能。

四、使用预编译语句预编译语句是一种将 SQL 语句编译为可重复使用的格式,并在执行时绑定参数的技术。

在进行批量操作时,可以事先编译SQL 语句,将参数作为变量绑定到预编译语句中。

这样做可以避免在每次操作中重新解析 SQL 语句,提高了操作的性能。

五、合理利用数据库索引数据库索引可以加快数据库的查询速度,但在进行批量操作时可能会对性能产生负面影响。

因此,我们需要合理利用数据库索引来提高批量操作的效率。

如果批量操作中没有需要使用索引的查询条件,可以考虑临时禁用索引,减少对数据库的索引维护开销。

海量瓦片数据管理及优化方案

海量瓦片数据管理及优化方案

海量瓦片数据管理及优化方案一、海量瓦片数据的管理1.瓦片数据的特点瓦片数据是应用地图瓦片技术对地图数据进行切片所得到的,其对数据的切分规则通常是按照固定的若干个比例尺(瓦片级别)和指定图片尺寸,切成若干行、列的正方形图片,并以指定的格式保存为图片文件,再按一定的命名规则与组织方式存储到目录系统中或关系数据库里。

地图切图所获得的地图切图也叫瓦片,瓦片金字塔是瓦片数据的一种多分辨率层次模型,从金字塔底层到顶层,数据分辨率越来越低,但是其表示的地理范围不变。

瓦片数据是改进系统性能的最佳选择,它通过对地图数据预先渲染、切片,有效减轻服务器处理压力,减少网络负载和响应延迟。

但是,瓦片地图服务都基于文件方式进行图片缓存,这种方式实现简单,但因瓦片数据动辄几百至上千万个文件,且文件很小,导致磁盘存储碎片化严重,影响IO性能,且数据可迁移性差,无论是数据备份、迁移或是恢复都耗时漫长。

如何优化瓦片技术,减小数据冗余,提高访问效率和管理效率是当前我们急需解决的问题。

2.海量瓦片数据的管理目前很多GIS平台对数据的管理方式虽然类似但也不尽相同。

总结起来大概有三种方式。

一是基于文件系统凡人管理,对切分后的数据按照瓦片数据的切分规则分别用文件夹存储管理,即地图瓦片数据的组织方式采用数据集、层、行目录结构描述,并基于文件系统的方式进行调度;此方法调度简单,检索过程依赖文件系统的文件查询方式和访问方式,容易实现,但效率不高,维护=复杂,同时存在数据的安全隐患。

图 1 瓦片文件组织二是采用大型的关系数据引擎:此种方式通常将预处理后凡人瓦片数据以一条独立记录的形式存放于数据库中,通常可以根据瓦片切分的层级或则金字塔结构分表存储以提高数据的检索效率。

这种方式可以利用数据库的安全机制有效的解决基于文件系统管理存在的安全隐患,但是由于关系型的数据库对于此类数据很难建立快速的索引机制,所以相对调度效率较低,但是实现相对容易。

三是基于GIS自身为满足空间数据检索而开发的一些专用数据库管理引擎,如GFS等等,这类引擎能够较好的解决数据调度的效率同时也能有效的避免文件系统存在的各种安全隐患,但实现复杂。

优化方案的实施步骤

优化方案的实施步骤

优化方案的实施步骤 1. 确立优化目标 在实施优化方案之前,首先需要明确优化的目标。这可以是提高网站的加载速度,提升用户体验,优化数据库查询等方面的目标。确立明确的优化目标有助于指导后续的工作。

2. 进行性能评估 在实施优化方案之前,需要对现有系统进行性能评估。这可以通过使用性能测试工具来模拟多种负载情况,以评估系统在不同负载下的性能表现。评估结果将帮助我们了解系统的瓶颈,并确定需要改进的方面。

3. 分析瓶颈 通过性能评估,可以确定系统的瓶颈所在。可能的瓶颈包括网络延迟、数据库查询效率低下、代码逻辑复杂等。根据评估结果,我们可以分析瓶颈的原因,并针对性地制定优化策略。

4. 制定优化策略 基于分析瓶颈的结果,制定相应的优化策略。例如,如果网络延迟是瓶颈,可以考虑使用CDN加速、进行网络优化等措施。如果数据库查询效率低下是瓶颈,可以考虑使用缓存、优化查询语句等措施。根据具体情况,确定一系列的优化策略。

5. 实施优化策略 将制定好的优化策略付诸实施。根据具体的优化策略,进行相应的操作。例如,如果要使用CDN加速,需要配置CDN服务、修改网站代码等。如果要优化数据库查询,需要对查询语句进行优化、配置数据库缓存等。

6. 进行性能测试 在实施优化策略之后,需要进行性能测试来评估优化效果。与前期的性能评估相似,使用性能测试工具来模拟负载情况,评估系统在优化后的性能表现。通过性能测试,可以了解优化效果,并作出必要的调整。 7. 监测与调优 优化工作并不是一次性的,而是一个迭代的过程。进行实施和性能测试之后,需要对系统进行持续的监测与调优。通过监测,我们可以及时发现新的问题,并针对性地进行优化。这可以包括优化代码、调整配置、增加硬件资源等。

8. 文档总结 完成优化方案的实施后,对整个过程进行文档总结。总结包括实施过程的步骤、策略和措施,以及性能评估和测试的结果。文档总结的目的是为了记录优化工作的历程,并为后续的优化工作提供参考。

MYSQL数据库和MSSQL数据库性能对比分析及优化策略

MYSQL数据库和MSSQL数据库性能对比分析及优化策略

MYSQL数据库和MSSQL数据库性能对比分析及优化策略企业的数据库管理系统(DBMS)是企业网络基础设施中非常重要的一部分,它们承载了组织的全部数据。

因此,选择合适的DBMS系统是至关重要的。

MYSQL和MSSQL是两种最流行的关系型数据库管理系统。

他们各有优劣,根据你的商业需求,你需要先了解他们之间的一些重要区别。

性能对比MYSQL和MSSQL之间最大的区别可能在于他们在性能方面的表现。

MYSQL的性能在处理大量数据时表现出色,并且在处理非事务性操作时表现出色。

另一方面,MSSQL对事务操作的支持非常出色,而且更适合处理大量的并发访问。

虽然两者的性能都很出色,但在某些特定情况下,某一个系统可能更适合你的需求。

例如,如果你需要处理大量数据并且不需要强大的事务支持,那么MYSQL可能是更好的选择。

另一方面,如果你需要支持复杂的事务,例如金融和工业自动化等领域,那么MSSQL可能是更好的选择。

优化策略无论你选择的是MYSQL还是MSSQL,你都需要考虑数据库的性能优化。

以下是一些针对两种系统的优化策略。

MSSQL优化策略1. 索引优化:索引是数据库查询的关键。

通过创建适当的索引,可以确保查询速度最优。

对于高交易/高并发的环境,对索引进行适当优化是非常必要的。

2. 数据库服务器性能优化:对于MSSQL,可以通过调整数据库服务器参数来提高性能。

例如,可以通过增加内存、磁盘空间和CPU来提高性能。

3. 选择正确的数据类型:为每个表和列选择正确的数据类型是非常重要的,这可以直接影响到查询和插入数据。

MYSQL优化策略1. 缓存优化:将经常访问的数据缓存在内存中,以避免每次请求都必须查询磁盘中的数据。

这可以大大提高查询性能。

2. 语句优化:使用正确的SQL语句可以大大提高系统性能,并减少查询时间。

您可以使用MySQL EXPLAIN命令来优化查询,并使用索引对查询进行加速。

3. 数据库分区:对于大型数据库,分区可以使查询更快。

海量数据库解决方案

海量数据库解决方案

海量数据库解决方案海量数据库解决方案1. 引言随着互联网的快速发展,大数据量的产生与存储成为一个日益重要的问题。

特别是对于一些大型企业或互联网公司来说,海量数据库的管理与解决方案显得尤为关键。

传统的数据库系统往往难以应对超大规模的数据存储和处理需求,因此需要采用一些特殊的技术和策略来应对这些挑战。

本文将介绍一些常用的海量数据库解决方案,包括分布式数据库、数据分片、数据压缩和数据存储优化等。

2. 分布式数据库分布式数据库是一种将数据存储和处理分散到多个节点上的数据库系统。

通过将数据划分为多个分片,并将这些分片存储在不同的物理节点上,可以实现海量数据的存储和处理。

常见的分布式数据库解决方案有Hadoop、Apache Cassandra和Redis Cluster等。

这些分布式数据库系统通过将数据划分为多个分片,并使用一致性哈希算法来进行数据定位和访问,从而实现了高可扩展性和高性能的存储和处理。

3. 数据分片数据分片是指将数据划分为多个片段,每个片段存储在不同的物理节点或磁盘上。

通过数据分片可以实现数据的并行存储和处理,提高数据的存取速度和系统的整体性能。

在数据分片的过程中,需要考虑到数据的划分策略和数据的均衡性。

通常采用的划分策略包括哈希划分、范围划分和静态划分等。

哈希划分将数据的键进行哈希运算,然后根据哈希结果将数据划分到不同的分片中。

范围划分是根据数据的键值范围将数据划分到不同的分片中。

静态划分是根据数据的特定属性将数据划分到不同的分片中。

数据分片可以有效地降低单个节点的存储压力,提高数据的并发处理能力和系统的可用性。

4. 数据压缩数据压缩是一种将数据编码为更紧凑形式的技术,可以大幅减少数据的存储空间和传输带宽。

海量数据库中的数据通常具有冗余性和重复性,因此可以通过数据压缩来减少存储和传输的开销。

常见的数据压缩算法有Lempel-Ziv算法、gzip算法和Snappy算法等。

在海量数据库中使用数据压缩时,需要权衡压缩算法的压缩比和压缩解码的性能。

大型数据库的性能优化方法

大型数据库的性能优化方法

0 引 言
随着计算机 应用 系统 向复杂化 、 大型化的方 向发展 , 大型 命周期都需要 注意 , 并进行有效 工作才能达到的 。 数据库应 用也越来越 广泛 。由于 大型数据 库处理 的数据量很 大, 如果不能设 计一个合理 的数据库模 型 , 不仅会增 加客户端 和服务器端程序的编程和维护的难度 , 而且会影响系统实际运
d sg d a pl a i n,a d s me s c f p i ia i n me o s a e i e ei a p i t n n c o n o p i c o t z t t d r g v n. e i m o h Ke r s l r e d t b s a pl a i n; p ro ma c ; o tmi ai n y wo d : a g a a a e; p it o c e r n e f p i z o me od t h t
HUAN G i — u M ng h i
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需 的库表 , 因此数据小组最好 由熟悉业务的项 目 干组成 。 骨
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数据库管理方案

数据库管理方案

数据库管理方案简介本文档旨在提出一个数据库管理方案,以帮助组织更有效地管理其数据库。

数据库是组织重要的信息资产之一,因此合理的数据库管理对于组织的正常运作至关重要。

数据库管理目标以下是数据库管理的主要目标:1. 确保数据的完整性和一致性。

2. 提供安全的数据存储和访问。

3. 优化数据库性能,以提高数据处理效率。

4. 实施灾难恢复和备份策略,以确保数据的可靠性和可恢复性。

数据库管理策略数据库设计合理的数据库设计是数据管理的基础。

设计数据库时,应考虑以下方面:1. 数据库结构:确定数据库表和字段的结构,以确保数据的有效存储和检索。

2. 数据库范式:遵循范式化设计原则,以避免数据冗余和不一致。

3. 数据库索引:合理创建索引以加快数据检索速度。

数据库安全数据安全是数据库管理的重要方面。

以下是一些保护数据库安全的策略:1. 验证和权限管理:确保只有授权的用户能够访问数据库,并根据其角色和权限限制其访问。

2. 数据加密:对敏感数据进行加密,以防止未经授权的访问。

3. 定期审计:对数据库进行定期审计,以发现任何安全漏洞或异常活动。

数据库性能优化数据库性能的优化可以提高数据处理效率和系统响应时间。

以下是一些性能优化策略:1. 查询优化:通过合理的查询语句和索引使用,优化查询性能。

2. 数据库分区:根据数据的特性将数据库分为多个分区,以提高查询和维护效率。

3. 缓存管理:考虑合理使用缓存来减少数据库访问的开销。

灾难恢复和备份策略灾难恢复和备份策略是数据库管理中的重要组成部分。

以下是一些策略建议:1. 定期备份:根据数据的重要性和变动频率,制定定期备份计划。

2. 备份验证:定期验证备份文件的完整性和可恢复性。

3. 灾难恢复计划:制定详细的灾难恢复计划,以迅速恢复数据库服务。

结论一个合理的数据库管理方案可以帮助组织更好地管理其数据资产,确保数据的完整性、安全性和可靠性。

本文档提出了数据库设计、安全、性能优化和灾难恢复备份等方面的策略建议,用于指导组织的数据库管理工作。

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数据库优化方案 Company number:【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】 数据库优化方案 1. 高效地进行SQL语句设计: 通常情况下,可以采用下面的方法优化SQL对数据操作的表现: (1)减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SQL语句进行查询,这样不仅充分利用SQL共享池中的已经分析的语法树,要查询的数据在SGA中命中的可能性也会大大增加。 (3)避免不带任何条件的SQL语句的执行。没有任何条件的SQL语句在执行时,通常要进行FTS,数据库先定位一个数据块,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。 (4)如果对有些表中的数据有约束,最好在建表的SQL语句用描述完整性来实现,而不是用SQL程序中实现。 一、操作符优化: 1、IN操作符 用IN写出来的SQL的优点是比较容易写及清晰易懂,这比较适合现代软件开发的风格。但是用IN的SQL性能总是比较低的,从Oracle执行的步骤来分析用IN的SQL与不用IN的SQL有以下区别: ORACLE试图将其转换成多个表的连接,如果转换不成功则先执行IN里面的子查询,再查询外层的表记录,如果转换成功则直接采用多个表的连接方式查询。由此可见用IN的SQL至少多了一个转换的过程。一般的SQL都可以转换成功,但对于含有分组统计等方面的SQL就不能转换了。在业务密集的SQL当中尽量不采用IN操作符。 优化sql时,经常碰到使用in的语句,一定要用exists把它给换掉,因为Oracle在处理In时是按Or的方式做的,即使使用了索引也会很慢。 2、 NOT IN操作符 强列推荐不使用的,因为它不能应用表的索引。用NOT EXISTS或(外连接+判断为空)方案代替 3、IS NULL或IS NOT NULL操作 判断字段是否为空一般是不会应用索引的,因为B树索引是不索引空值的。 用其它相同功能的操作运算代替,a is not null改为 a>0 或a>’’等。 不允许字段为空,而用一个缺省值代替空值,如业扩申请中状态字段不允许为空,缺省为申请。 避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL 避免在索引中使用任何可以为空的列,ORACLE将无法使用该索引.对于单列索引,如果列包含空值,索引中将不存在此记录.对于复合索引,如果每个列都为空,索引中同样不存在此记录.如果至少有一个列不为空,则记录存在于索引中.举例:如果唯一性索引建立在表的A 列和B 列上,并且表中存在一条记录的A,B 值为(123,null) , ORACLE 将不接受下一条具有相同A,B值(123,null)的记录(插入).然而如果所有的索引列都为空,ORACLE将认为整个键值为空而空不等于空.因此你可以插入1000 条具有相同键值的记录,当然它们都是空!因为空值不存在于索引列中,所以WHERE子句中对索引列进行空值比较将使ORACLE停用该索引. 低效: (索引失效) SELECT …FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE ISNOTNULL; 高效: (索引有效) SELECT …FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE >=0; 4、>及 < 操作符(大于或小于操作符) 大于或小于操作符一般情况下是不用调整的,因为它有索引就会采用索引查找,但有的情况下可以对它进行优化,如一个表有100万记录,一个数值型字段 A,30万记录的A=0,30万记录的A=1,39万记录的A=2,1万记录的A=3。那么执行A>2与A>=3的效果就有很大的区别了,因为A>2时ORACLE会先找出为2的记录索引再进行比较,而A>=3时ORACLE则直接找到=3的记录索引。 用>=替代> 高效: SELECT …FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE >=0; 低效: SELECT*FROM EMPWHERE DEPTNO >3 两者的区别在于, 前者DBMS将直接跳到第一个DEPT等于4的记录而后者将首先定位到DEPT NO=3的记录并且向前扫描到第一个DEPT大于3的记录. 5、LIKE操作符: LIKE操作符可以应用通配符查询,里面的通配符组合可能达到几乎是任意的查询,但是如果用得不好则会产生性能上的问题,如LIKE ‘%5400%’这种查询不会引用索引,而LIKE‘X5400%’则会引用范围索引。一个实际例子:用YW_YHJBQK表中营业编号后面的户标识号可来查询营业编号 YY_BH LIKE‘%5400%’ 这个条件会产生全表扫描,如果改成YY_BH LIKE ’X5400%’ OR YY_BH LIKE ’B5400%’ 则会利用YY_BH的索引进行两个范围的查询,性能肯定大大提高。 6、用EXISTS替换DISTINCT: 当提交一个包含一对多表信息(比如部门表和雇员表)的查询时,避免在SELECT子句中使用DISTINCT. 一般可以考虑用EXIST 替换, EXISTS使查询更为迅速,因为RDBMS核心模块将在子查询的条件一旦满足后,立刻返回结果. 例子: (低效): SELECTDISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAMEFROM DEPT D , EMP EWHERE = (高效): SELECT DEPT_NO,DEPT_NAMEFROM DEPT D WHEREEXISTS (SELECT'X'FROM EMP EWHERE = ; 如: 用EXISTS 替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN: 在许多基于基础表的查询中,为了满足一个条件,往往需要对另一个表进行联接.在这种情况下,使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提高查询的效率.在子查询中,NOT IN 子句将执行一个内部的排序和合并. 无论在哪种情况下,NOT IN都是最低效的(因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历).为了避免使用NOT IN ,我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS. 例子: (高效): SELECT*FROM EMP (基础表)WHERE EMPNO >0ANDEXISTS (SELECT'X'FROM DEPTWHERE = AND LOC='MELB') (低效): SELECT*FROM EMP (基础表)WHERE EMPNO >0AND DEPTNOIN (SELECT DEP TNOFROM DEPT WHERE LOC ='MELB') 7、用UNION替换OR (适用于索引列) 通常情况下, 用UNION替换WHERE 子句中的OR 将会起到较好的效果.对索引列使用OR 将造成全表扫描. 注意,以上规则只针对多个索引列有效.如果有column 没有被索引, 查询效率可能会因为你没有选择OR而降低. 在下面的例子中, LOC_ID和REGION 上都建有索引. (高效): SELECT LOC_ID,LOC_DESC,REGIONFROM LOCATION WHERE LOC_ID =10 UNIONSELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGIONFROM LOCATION WHERE REGION ='MELBOURNE' (低效): SELECT LOC_ID,LOC_DESC,REGIONFROM LOCATION WHERE LOC_ID= 10OR REGION = 'MELBOURNE' 如果你坚持要用OR, 那就需要返回记录最少的索引列写在最前面. 8、用IN来替换OR 这是一条简单易记的规则,但是实际的执行效果还须检验,在ORACLE8i下,两者的执行路径似乎是相同的. 低效: SELECT….FROM LOCATION WHERE LOC_ID =10OR LOC_ID=20OR LOC_ID=30 高效: SELECT…FROM LOCATION WHERE LOC_IN IN (10,20,30); 二、SQL语句结构优化 1、SELECT子句中避免使用‘ * ‘: 2、用TRUNCATE替代DELETE : 用TRUNCATE替代DELETE删除全表记录:(大数据量的表用次方法) 当删除表中的记录时,在通常情况下,回滚段(rollback segments )用来存放可以被恢复的信息. 如果你没有COMMIT 事务,ORACLE会将数据恢复到删除之前的状态(准确地说是恢复到执行删除命令之前的状况)而当运用TRUNCATE 时, 回滚段不再存放任何可被恢复的信息. 3、用Where子句替换HAVING 子句: 避免使用HAVING 子句, HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤.这个处理需要排序,总计等操作.如果能通过WHERE 子句限制记录的数目,那就能减少这方面的开销. (非oracle中)on、where、having这三个都可以加条件的子句中,on是最先执行,where 次之,having 最后,因为on是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计,它就可以减少中间运算要处理的数据,按理说应该速度是最快的, where 也应该比having快点的 4、sql语句用大写 因为oracle 总是先解析sql语句,把小写的字母转换成大写的再执行。

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