数据库智能优化设计方案
数据库智能优化设计方案
沉睡的大熊/258428852
目的
将数据库优化自动化
1.根据DB日志和系统状态监控，进行综合统计分析
2.给出对应的优化策略，并提供操作建议和入口
目标包括
1.数据库设计和SQL优化-表设计优化；索引新建、合并、删除
2.数据库参数优化建议
3.其他合理化建议：如读写分离、分表、分库等
主要步骤
1.统计分析日志和系统状态
2.给出优化建议
3.与前端展示系统进行接口交互
执行方案
1.分析SQL执行记录日志
针对每个表统计插入/更新/读取等操作的次数和比例
分析查询/更新热点数据
方案：抽取执行SQL语句（去掉具体条件取值），按不同的时间区间（如每小时或每天，可动态调整）统计出每条SQL语句的执行次数和执行频率。统计出每个表不同操作类型（插入/更新/读取等）的次数和比例。分析出查询和更新的热点数据。给出表结构设计优化和SQL优化建议，重点是索引的建立和调整。
重点关注分析数据库慢查询记录，做出合理调整，并预测性能提高幅度。
2.分析系统瓶颈
按时间区间统计系统运行状态，包括数据库所在机器I/O分析和CPU内存等主要参数监控。分析系统是否存在高峰瓶颈。若存在瓶颈，给出数据库调整方案。如数据库架构调整：读写分离、分表、分库等。
3.提供和系统其他部分接口（由web端提供数据界面展示和优化操作入口）
a)数据库执行频率统计数据
b)系统监控状态统计数据
c)提供优化建议并提供优化操作入口
4.Oralce数据库中的索引技术
SQL优化的目的在于寻找SQL语句最优化的访问路径。使用索引是减少SQL负载最有效的方法之一。一方面，索引能减少数据的读取量；另一方面对于需要进行排序操作的结果集，可以直接使用索引而不用对结果集进行排序操作。
在提升系统性能的同时，索引也会增加系统的负担：
（1）创建、维护索引需要耗费系统时间；
（2）存储索引需要额外的磁盘空间；
（3）对数据进行增、删、改操作的同时，需动态维护索引，进而降低了数据维护操作的速度。
因此，索引一定要在对应用程序进行细致分析的基础之上按需创建，并且随着应用的扩展和数据规模的扩大，对索引进行动态调整。医院信息系统以联机事务处理应用为主，对表的插入操作特别多，过多创建索引会影响插入操作的速度，考虑到这一点，初始创建表结构的时候，部分表只建立主键索引，随着数据量的增多，查询性能问题就可能会暴露出来。
索引的选择性是索引列里不同值的数目与表中记录数的比，基于代价的查询优化器根据索引的选择性进行访问路径分析，选择最佳的执行路径。索引的选择性越高，针对每个不同值返回的行也就会越少，执行效率就越高。索引的选择性可以通过创建组合索引来提高，但如果被加入到组合索引的附加列并没有显著改善选择性，使用额外列的代价会超出收益。
索引的合理有效使用在应用系统开发实施过程中是至关重要的。合理的索引大幅提升系统性能,不合理的索引不仅会导致系统性能下降,甚至可能导致数据库系统的崩溃。数据库管理员需要认真分析系统应用，定位影响系统性能的关键点，有的放矢加以解决。“优化”并不是“一劳永逸”的，随着数据的增长、应用的调整，需要对索引进行再次优化，以满足当时效率上的要求。
数据模型
1.主机和Table对应关系表
2.Table具体使用情况
按如下时间间隔统计操作
最近六小时（间隔五分钟）
最近一天（间隔十五分钟）
最近两星期（间隔两小时）
TPS（每秒钟请求数，热点操作）
Select
Insert
Update
Delete
Join
慢查询
频率
类型
语句
平均响应时间
3.Table总体使用情况
读写比例
热点数据
查询字段
条件字段
缓存命中率
4.主机CPU&内存压力状况
按如下时间间隔统计操作
最近六小时（间隔五分钟）
最近一天（间隔十五分钟）
最近两星期（间隔两小时）
CPU
内存
重点关注CPU高峰时间的SQL执行情况
论分布式数据库的设计与实现
论分布式数据库的设计与实现 摘要：本文讨论某高校管理信息系统中分布式数据库的设计与实现。该系统架构设计采用C/S与B/S混合的架构方式。在全局数据与各院系的数据关系中，采用水平分片的方式；在全局数据与各部门之间，以及数据库服务器与Web数据库服务器的数据关系中，采用垂直分片的方式。设计过程中采用了基于视图概念的数据库设计方法。开发过程中在数据集成、测试、分布式数据库部署等方面做了大量的工作。并使用合并复制的方式有效地解决了分布式数据库中数据同步的问题。 关键词：分布式数据库架构设计应用数据集成合并复制 针对某高校管理信息系统的开发，该高校共有三个校区，总校区和两个校区，教务处等校级行政部门在总校区办公，15个院、系分布在两个校区。在工作中它们处理各自的数据，但也需要彼此之间数据的交换和处理，如何处理分散的数据和集中的管理是一个难题。学校信息系统中复杂而分散的数据信息之间的交换、相互转换和共享等问题是系统开发要解决的关键性问题，分布式数据库系统技术为解决这个问题提供了可能。 1、系统的架构设计 采用分布式的C/S与B/S混合的架构方式。各院系、部（室）通过局域网直接访问数据库服务器，软件采用C/S架构；其它师生员工通过Internet访问Web 服务器，通过Web服务器再访问数据库服务器，软件采用B/S架构。学校各部门之间工作时数据交互性较强，采用C/S架构可以使查询和修改的响应速度快；其它师生员工不直接访问数据库服务器，能保证学校数据库的相对安全。 2、数据的分布 从全局应用的角度出发，将局部数据库自下而上构成分布式数据库系统，各系部存放本机构的数据，全局数据库则存放所有业务数据，并对数据进行完整性和一致性的检查，这种做法虽然有一定的数据冗余，但在不同场地存储同一数据的多个副本，能提高系统的可靠性和可用性，也提高了局部应用的效率，减少了通讯代价。 将关系分片，有利于按用户需求组织数据的分布，根据不同的数据关系采用了不同的分片方式： （1）在全局数据与各院系的数据关系中，由于各院系的数据是全局数据的子集，采用了水平分片的方式。 （2）在全局数据与教务处、总务处等各部门之间，数据是按照其应用功能来划分的，所以采用了垂直分片的方式。在数据库服务器与Web数据库服务器
仓库布局优化方案设计.doc
仓库布局优化方案设计1 《仓库布局优化方案设计》 课程作业 学院: 交通运输与物流学院专业年级: 2010级物流管理课程: 物流中心规划与管理成绩: 目录 1.方案设计目的…………………………….第(3)页 2.方案设计内容及要求…………………….第(3)页 3.方案设计分析步骤……………………….第(3)页 4.参考文献………………………………….第(13)页 H公司仓库布局优化方案 一、目的 1.发现和挖掘仓库管理存在的不合理方面 2.分析不合理的布局设计 3.优化公司的仓库布局，从而使仓库利用率最大化 二、内容以及要求 1.分析H公司仓库货物及货位利用情况
2.对H公司仓库原有货位利用状况进行调整并提出优化方案 3.小组单独提出的仓库布局方面的问题以及解决方案 三、分析步骤 1.原理（运用EIQ分析法等基础理论对H公司仓库布局优化方案设计） (1).EIQ分析法是以顾客导向为主，且针对具有不稳定或波动条件的物流 配送中心作业系统的一种分析方法。 (2).EIQ分析法的目的是协助设计者掌控物流作业特性，探讨其运作方式， 规划作业系统、拣货方式和储位划分。 (3).EIQ分析法的要素： ①E(Entry)是指订单件数； ②I(Item)是指货物品项或种类； ③Q(Quantity)是指每一笔订单、每一类货物所订购的数量资料，是结合 订单与类别的桥梁。 (4).EIQ 分析法流程图
2.步骤 (1). 运用EIQ分析(包括订单量(EQ)分析; 品项数量(IQ)分析; 订单品项数(EN)分析; 品项受订次数(IK)分析)， (2).各种参数分析 ①H公司订单量(EQ)分析 EQ分析见表1所示 ②H公司品项数量(IQ)分析IQ分析见表2所示
大型ORACLE数据库优化设计方案
大型ORACLE数据库优化设计方案 本文主要从大型数据库ORACLE环境四个不同级别的调整分析入手，分析ORACLE的系统结构和工作机理，从九个不同方面较全面地总结了ORACLE数据库的优化调整方案。 对于ORACLE数据库的数据存取，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ORACLE 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ORACLE数据库优化设计方案。 一.数据库优化自由结构OFA(Optimal flexible Architecture) 数据库的逻辑配置对数据库性能有很大的影响,为此,ORACLE公司对表空间设计提出了一种优化结构OFA。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OFA,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SGA(SYSTEM GLOBAL AREA) SGA是oracle数据库的心脏。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
分布式数据库系统的设计与优化
近年来，计算机技术的发展日新月异，借助于计算机网络而崛起的数据库技术已不断渗透到了社会生活的各个领域．分布式数据库系统是数据库技术的一种，它的产生，使在地理上、组织上分散的单位得以实现信息、数据共享，使系统的可靠性、可用性等得到了明显的改善和提高．因此，如何优化分布式数据库系统，如何更高效地实施数据库查询等问题便显得尤为重要，它关系着整个系统性能和系统效率等诸多关键因素的完善和提高．1分布式数据库的定义 分布式数据库系统的基础是集中式数据库，但是比集中式数据库具有更大的可扩展性，它适用于单位和企业的各下属、分散部门，允许将分工后的针对性较强的各部门数据存储在本地存储设备上，从而提高用户操作应用程序的反馈速度，在一定程度上降低网络通信费用． 分布式数据库系统可以分为两种：一是物理分布逻辑集中，即在物理上是分布的，在逻辑上是一个统一整体，这类数据库系统比较适用于用途单一、专业性强的中小企业或部门；二是无论在物理上或是逻辑上都是分布的，这种分布式数据库系统类型称为联邦式，此类型主要用于集成大 范围数据库，因为该系统主要由用途迥异、 差别明显的数据库组成． 分布式数据库的物理分布性主要表现在数据库中的数据分别存储在不同的地域内或主机上，而逻辑集中性主要表现在无论用户处于哪个位置或使用本局域网中的哪台主机，都可以通过应用程序对数据库进行操作，但这些数据库具体的分布位置用户并不需要知道，就如同数据库存储在本机，并且由本机的数据库管理系统进行管理．2分布式数据库系统的特点 ２．１数据的独立性和分布的透明性 数据的独立性可以说是分布式数据库系统的核心和目标，而分布的透明性表现在用户在操作带有数据库的应用程序时，不必了解数据存储的具体物理位置，不必关心数据逻辑集中的区域，也不必验证本地系统支持哪些数据模型．分布透明的特点，在很大程度上增加了应用程序的可移植性． ２．２集中和自治相结合 对于分布式数据库系统来说，数据共享分为两层：局部共享和全局共享．局部共享是相对于局部数据库而言的，存储在局部数据库中的一般是专门针对本地用户的常用数据；全局共享就是说在各个分布的数据库区域，也能够支持 系统在全局上的应用，可以存储可供本网中其他位置的用户共享的数据．那么对于这两层数据共享的分类，就有相应的两种控制方式，即集中和自治，各个局部的数据库管理系统可以对本区域的数据库实施独立管理，称为自治；与此同时，为了协调各个局部数据库管理系统，为了宏观、整体地把握各局部数据库的运行情况等，系统还设置了集中控制的工作方式． ２．３易于扩展性 由于单位、 企业等的数据量越来越庞大，对于数据库服务器的需求也越来越多．如果服务器的应用程序支持水平方向的扩展，那么就可以通过多增加服务器来分担数据的处理任务． 3分布式数据库系统的设计３．１设计的原则 ３．１．１分布式数据库系统的主要设计原则是本地和近地．所以，在设计的过程中，应当尽量实现数据的本地化，这样可以有效减少数据节点之间的相互通信，从而提高整个系统的效率． ３．１．２为了改善和提高数据库数据的可用性和可靠性，有时候在分布式数据库系统中可以将数据保存为副本，如果数据的其中一个副本被损坏或者不能使用，那么在网络环境中的另一个节点中可以对损坏的副本进行恢复．不过，在恢复的同时有可能增加冗余的数据，所以在设计分布式数据库系统时应当全面考虑最优的数据冗余程序，从而减少数据库更新的成本． ３．１．３在用户通过应用程序对数据库进行操作的时候，分布式数据库系统应当将总的工作量分流到网络环境中的各局域节点，从而提高了应用程序的执行效率、扩大了数据传输的并行度、充分利用了各局域节点计算机的资源．因此在设计分布式数据库系统的同时，要将负荷合理地分流． ３．１．４在设计分布式数据库系统时，要对网络各局域节点进行存储能力的统筹，对有限的存储控件进行合理的规划．３．２设计的内容 与集中式数据库的设计相类似，分布式数据库系统也包括了数据库和应用．其中，数据库的设计又包括全局的模式设计和局部的模式设计．分布式数据库系统设计的关键是 Ｖｏｌ．２８Ｎｏ．１０ Ｏｃｔ．２０１２ 赤峰学院学报（自然科学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｆｅｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）第２８卷第１０期（下） ２０１２年１０月分布式数据库系统的设计与优化 左 翔，姜文彪 （安徽医科大学计算机系，安徽 合肥 ２３００３２） 摘要：分布式数据库是数据库技术和网络技术相结合的产物，本文从分布式数据库系统的定义和特点入手，介绍了其设计、优化的目标以及优化的方法． 关键词：分布式数据库系统；设计；优化中图分类号：ＴＰ３１０ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７３－２６０Ｘ（２０１２）１０－００２０－０２ ２０－－
数据库及SQL代码优化方案
1.1、数据库及SQL代码优化方案 （1）每周检查统计信息是否及时更新。 （2）每周检查各索引是否有效。 （3）每周检查分区是否正确。 （4）每周检查执行计划是否正确。 （5）每天检查RAC和ASM是否正常运行。 （6）每天检查相关日志是否正常备份。 （7）每天检查相关文件系统和表空间的占用率是否在国家税务总局规定的阀值以下。 （8）在每月申报高峰等业务繁忙期采样并找出消耗I/O资源和CPU资源较多的SQL语句。 （9）分析上述SQL语句，与软件服务商充分沟通后，提出优化建议。 （10）在每月申报高峰期每隔15分钟检查一次数据库连接数，发现异常及时处理。 1.1.1、系统数据库索引、表分区和对象优化方案 数据库对象的优化主要包括：表、索引和sequence等对象，通过优化对象参数、调整对象属性（例如分区表、分区索引、反转索引等等）等方法来实现对数据库对象的优化改造。 1.1.1.1表和索引并行参数优化 数据库的表和索引的并行参数值的设置对相关的sql语句的执行计划会造成影响，表和索引的degree值大于1，执行计划就偏向于使用全表和全索引扫描，另外如果并行参数值过大，短时间内也会对主机和数据库的资源造成很大的压力，因此在oltp的数据库下建议将表和索引的degree值设为1。 1.1.1.2热点大表的分区改造 对访问量很大、表的记录数很多、存在热块争用的表，可以考虑对表和索引进行适当的分区改造，分散访问压力，提高数据访问的性能。 对以下表的记录数超过1000万并且记录数持续增长的大表，建议进行分区
改造（地区+时间）： 1.1.1.3分区索引的清理 对最近30天数据库分区索引访问情况进行统计，对访问次数为0的分区索引和应用部门进行确认，若确认为多余的索引，建议进行删除清理。 1.1.1.4Sequence序列优化 加大sequence 的 cache，并使用noorder选项。在RAC中经常会遇到SQ 锁等待，这是因为在RAC环境下，sequence也成为全局性的了，不同节点要生成序列号，就会产生对sequence资源的争用。而目前大多数系统中，sequence 大多数被作为主键发生器来使用，使用的频率十分高，在RAC环境中，需要设置较大的 sequence cache，否则会造成较为严重的争用，从而影响业务。 1.1.2、SQL硬解析优化方案 1.1. 2.1相关知识点介绍 1.1. 2.1.1Oracle的硬解析和软解析 Oracle对sql的处理过程：当发出一条sql语句交付Oracle，在执行和获取结果前，Oracle对此sql将进行几个步骤的处理过程： 1、语法检查(syntax check) 检查此sql的拼写是否语法。 2、语义检查(semantic check) 诸如检查sql语句中的访问对象是否存在及该用户是否具备相应的权限。 3、对sql语句进行解析(prase) 利用内部算法对sql进行解析，生成解析树(parse tree)及执行计划(execution plan)。 4、执行sql，返回结果(execute and return) 其中，软、硬解析就发生在第三个过程里。 Oracle利用内部的hash算法来取得该sql的hash值，然后在library cache
FH公司线缆仓库布局优化方案设计
FH公司线缆仓库布局优化方案设计 1 目的 1.对FH公司线缆仓库的使用进行优化布局，提出合理的可行性方案； 2.发现和挖掘FH公司线缆仓库存在的有关问题，并进行延伸研究。 2 原理 运用EIQ分析法等基础理论对FH公司仓库布局优化方案设计。 3 仓库的EIQ分析 3.1 订单量（EQ）分析。 将EQ按照Q量的大小进行排序，如图3-1所示。 表3-1 EQ分析表 EQ分析表列1 列2 列3 列4 列5 列6 列7 E 70122a 70123a 70124a 70127a 70125a 70128a 70127p Q 36186.2 30313.2 30053.2 28597 26054 25762.2 23108 EQ分析表列8 列9 列10 列11 列12 列13 列14 E 70124p 70122p 70125p 70123p 70126a 70128p 70126p Q 21988.2 19234.8 17925 15741.6 13197 9920 7152 根据表3-1，我们可以进行ABC分类，A类为E70122a、E70123a、E70124a、E70127a 和E70125a。对于A类订单，要进行重点管理。为了更直观的了解，可以将其上表绘制成图的形式，如图3-1、3-2所示。
依据EQ分布图的类型分析，其图标为一般物流配送中心常见模式，由于数量分布具有一定的两极化趋势，可利用ABC做进一步分类处理。规划时可将订单作ABC分类，对于次数少数量大的订单可以作重点管理。 3.2 品项数量（IQ）分析。 将IQ分析按照Q量的大小进行排序，如表3-2所示。 表3-2 IQ分析表 IQ分析表列1 列2 列3 列4 列5 列6 列7 列8 I 005 004 006 009 007 003 001 002 Q 154800 40912 28898 23049 17285.6 16000 11050 6600 IQ分析表列9 列10 列11 列12 列13 列14 列15 I 012 013 015 011 010 014 008 Q 4350 897.8 701 330 280 50 29 根据表3-2，同样要进行ABC分类，A类为I005。这种货物的订货数量较大，应重点管理，保证其货源充足，定期查看库存，对于此货物不应出现缺货情况，另外，应尽量将此货物安放在出入口，以便加速货物流转，节省资源。B类为IOO4、I006和I009。对于此类货物，重视程度应该仅次于A类。其余货物划分为C类。对于此类货物，可允许偶尔缺货，重视程度次于A类和B类货物。 为了更直观的了解，可以将表3-2绘制成如下图3-3所示的形式。从下图3-3中可以看出，IQ分布图类型为一般物流配送中心常见模式，由于分布趋两极化，可利用ABC作进一步分类。规划时可将订单作ABC分类，将次数少数量大的订单作重点管理；将产品分类以分区式存储，按各类产品存储单位、存货设定水平的不同，可分级使用拣货设备。
仓库布局优化方案设计
仓库布局优化方案设计 1 《仓库布局优化方案设计》 课程作业 学院: 交通运输与物流学院专业年级: 2010 级物流管理课程: 物流中心规划与管理成绩: 目录 1?方案设计目的 .................... ?第(3)页 2?方案设计内容及要求 .............. ?第(3)页 3?方案设计分析步骤 ................ ?第(3)页 4?参考文献 ........................ ?第(13)页 H 公司仓库布局优化方案 一、目的 1.发现和挖掘仓库管理存在的不合理方面 2.分析不合理的布局设计 3.优化公司的仓库布局，从而使仓库利用率最大化 二、内容以及要求
1.分析H 公司仓库货物及货位利用情况 2.对H 公司仓库原有货位利用状况进行调整并提出优化方案 3.小组单独提出的仓库布局方面的问题以及解决方案 三、分析步骤 1.原理(运用EIQ 分析法等基础理论对H 公司仓库布局优化方案设计) (1).EIQ 分析法是以顾客导向为主，且针对具有不稳定或波动条件的物流 配送中心作业系统的一种分析方法。 (2).EIQ 分析法的目的是协助设计者掌控物流作业特性，探讨其运作方式， 规划作业系统、拣货方式和储位划分。 (3).EIQ 分析法的要素： ①E(E ntry)是指订单件数； ②l(ltem)是指货物品项或种类； ③Q(Qua ntity)是指每一笔订单、每一类货物所订购的数量资料，是结合 订单与类别的桥梁。 (4).ElQ 分析法流程图
2.步骤 (1).运用EIQ分析(包括订单量(EQ)分析；品项数量(IQ)分析; 订单品项数(EN)分析；品项受订次数(IK)分析), (2).各种参数分析 ①H公司订单量(EQ)分析 EQ 分析见表 1 所示 ②H公司品项数量(IQ)分析IQ 分析见表 2 所示
分布式数据库设计报告
分布式数据库设计报告
目录 1案例背景 (1) 需求分析 (1) 2 分布式数据库设计 (2) 设计目标 (2) 总体设计目标 (2) （4）可靠性： (3) 完成方式及周期 (3) 分布式数据库架构图 (4) 物理设计施工 (5) 3 总结 (5) 4所用设备汇总 (7) 5所使用软件 (7)
成品车间分布式数据库设计 1案例背景 随着成品车间信息化程度越来越高，我们的传统集中式数据库系统的缺点逐渐体现出来主要有: 1、所有数据处理、存储集中在一台计算机上完成，一旦机器损坏或系统崩 溃数据数据很难恢复。 2、单台机器写入/查询处理能力不足，一台机器既要读取数据，又要写入数 据，遇到大批量超过单台数据库的处理能力，就会出现卡顿，在生产时 间不敢批量制造/查询数据。 3、硬件性能瓶颈，包括(硬盘、CPU、内存)，使用升级硬件的方法效果有限。 4、出现故障没有备用服务器可以替代。 5、当前成品车间存在2种数据库，oracle，sql sever，交叉使用不方便管 理维护，出现问题排查困难。 6、由于数据库初期创建数据库/表比较混乱，现在对数据的统计管理需要在 两台服务器之间交叉进行，统计难度高，效率低。 需求分析 成品车间信息化程度越来越高，各个节点产生的数据量越来越大，对数据系统要求越来越高，我们所使用的传统集中式数据库已经无法从容应对越来越大的数据。 成品车间生产线数据库主要有oracle和sql server两种，分别分布在2台计算机中，柔性线、自动线、三相线交叉使用两种类型数据库，主要出现的问题有; 1、一旦其中一个数据库出现问题，那么就有很大的几率导致三条线体 的某个节点或全部节点失去数据服务，导致停线。 2、数据库出现故障，必须停线，故障修复之后才可以上线使用。
大型数据库的优化方法及实例
大型数据库的优化方法及实例 尹德明杨富玉杨莹时鹏泉 中国金融电子化公司 E_mail: dm_mis@https://www.360docs.net/doc/cc1649837.html, 1.引言 随着银行业数据集中，作为整个系统核心的数据库，其存放、管理的数据越来越庞大，已经超越GB而到达TB数据量层次，数据库的性能成为整个系统性能的关键。 国库会计核算系统是国库部门用以进行国库业务的会计核算，并通过支付系统、国库内部往来、同城票据交换系统进行资金清算的计算机网络系统。国家金库会计核算系统每天处理的税票数据多达10万笔，税收高峰可能会到100万笔，这样一年累计下来其中历史登记簿中的数据达到2000万条以上，给检索和数据处理带来非常大的困难。 如何对于一个已经上线运行的重要业务系统，通过对数据库的优化和简单的系统流程调整，实现系统性能的大幅提升具有现实、迫切、重要的意义。 2.优化策略 根据Sybase的数据存储机制，在进行一段时期的数据删除、插入和更新等操作后，数据库往往会产生大量的碎片。大量碎片的存在，会严重影响数据库的I/O性能，如果在使用数据库一段时间后，整理碎片，可以提高数据库的性能。由于国家金库会计核算系统在预处理、日间报解、日初始化等步骤，会大批量进行数据删除、插入和更新等操作，因此会产生大量的数据碎片。碎片整理对于国家金库会计核算系统性能优化将会有重要效果。 Sybase Adaptive Server对于按顺序存储和访问的页，在单个I/O中最多读取八个数据页。由于大部分I/O时间都花在磁盘上的物理定位和搜寻上，因此大I/O可极大地减少磁盘访问时间。在大多数情况下，希望在缺省数据高速缓存中配置一个16K缓冲池。为事务日志创建4K缓冲池可极大地减少数据库系统日志写操作的数量。 好的性能同优良的数据库设计及优秀的程序写法关系极大，可以这样说，如果一个数据库没有好的设计及对程序未进行优化的话即使对参数进行调整也不可能有好的性能。 3.数据库碎片整理 由于Sybase是通过OAM页、分配单元和扩展页来管理数据的，所以对OLTP应用的Database Server会十分频繁地进行数据删除、插入和更新等操作，时间一长就会出现以下几种情况： (1)页碎片 即本来可以存放在一个页上的数据却分散地存储在多个页上。如果这些页存储在不同的扩展单元上，Database Server就要访问多个扩展单元，因此降低了系统性能。 (2)扩展单元碎片 在堆表中，当删除数据链中间的记录行时，会出现空页。随着空页的累积，扩展单元的利用率也会下降，从而出现扩展单元碎片。带cluster index的table也有可能出现扩展单元碎片。当有扩展单元碎片存在，会出现以下问题： 对表进行处理时，常常出现死锁；利用较大的I/O操作或增加I/O缓冲区的大小也无法改变较慢的I/O速度；行操作的争用。 （3）扩展单元遍历 带有cluster index的table会由于插入记录而导致页分裂，但当删除记录后，页会获得释放，从而形成跨几个扩展单元和分配单元的数据，而要访问该数据就必须遍历几个扩展单元和分配单元。这将导致访问/查询记录的时间大大延长，开始时数据库的性能虽然较高，
仓储管理优化方案设计.doc
仓储管理优化方案设计4 摘要 仓库作为物流的核心功能之一，在整个物流系统中具有非常重要的作用，是社会物质生产的必要条件。良好的仓库布局环境能够对货物进入下一个环节前的质量起保证作用，能够为货物进入市场作好准备。 本文主要介绍了兰州苏宁电器仓储管理现状，包括仓库布局、出入库、在库保管、盘点和退货几个方面，在现状中发现仓库功能分区不明确、没有入库作业考核指标、盘点制度不完善和货物验收不仔细的问题，针对这些问题进行了优化，让兰州苏宁电器的仓库布局更合理，从而使仓库内的各项工作实现省时、省力、省成本的目的，给苏宁带来更多的经济利益。 关键词：仓库；优化方案；管理 Abstract As one of the core functions of logistics warehouse, has a very important role in the whole logistics system, is the necessary condition of social material production. Good warehouse layout environment to the quality of the goods before entering the next link guarantee role, can to prepare for the goods into the market. This paper mainly introduces the pre sent situation of suning appliance in lanzhou warehouse management, including loading and unloading, in the custody, warehouse layout, inventory and return from several aspects, found in the present situation of the warehouse is not clear, no functional pa rtition, inventory, warehousing homework evaluation indexes system is imperfect and
分布式数据库设计方案
1.大型分布式数据库解决方案 企业数据库的数据量很大时候，即使服务器在没有任何压力的情况下，某些复杂的查询操作都会非常缓慢，影响最终用户的体验；当数据量很大的时候，对数据库的装载与导出，备份与恢复，结构的调整，索引的调整等都会让数据库停止服务或者高负荷运转很长时间，影响数据库的可用性和易管理性。 分区表技术 让用户能够把数据分散存放到不同的物理磁盘中，提高这些磁盘的并行处理能力，达到优化查询性能的目的。但是分区表只能把数据分散到同一机器的不同磁盘中，也就是还是依赖于一个机器的硬件资源，不能从根本上解决问题。 分布式分区视图 分布式分区视图允许用户将大型表中的数据分散到不同机器的数据库上，用户不需要知道直接访问哪个基础表而是通过视图访问数据，在开发上有一定的透明性。但是并没有简化分区数据集的管理、设计。用户使用分区视图时，必须单独创建、管理每个基础表（在其中定义视图的表）,而且必须单独为每个表管理数
据完整性约束，管理工作变得非常复杂。而且还有一些限制，比如不能使用自增列，不能有大数据对象。对于全局查询并不是并行计算，有时还不如不分区的响应快。 库表散列 在开发基于库表散列的数据库架构，经过数次数据库升级，最终采用按照用户进行的库表散列，但是这些都是基于自己业务逻辑进行的，没有一个通用的实现。客户在实际应用中要投入很大的研发成本，面临很大的风险。 面对海量数据库在高并发的应用环境下，仅仅靠提升服务器的硬件配置是不能从根本上解决问题的，分布式网格集群通过数据分区把数据拆分成更小的部分，分配到不同的服务器中。查询可以由多个服务器上的CPU、I/O来共同负载，通过各节点并行处理数据来提高性能；写入时，可以在多个分区数据库中并行写入，显著提升数据库的写入速度。
SQL Server数据库优化方案汇总
SQL Server数据库优化方案汇总 50种方法优化SQL Server 1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。 3、没有创建计算列导致查询不优化。 4、内存不足 5、网络速度慢 6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量） 7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。 9、返回了不必要的行和列 10、查询语句不好，没有优化 可以通过如下方法来优化查询 : 1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在支持。数据量（尺寸）越大，提高I/O越重要. 2、纵向、横向分割表，减少表的尺寸(sp_spaceuse) 3、升级硬件 4、根据查询条件,建立索引,优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。注意填充因子要适当（最好是使用默认值0）。索引应该尽量小，使 用字节数小的列建索引好（参照索引的创建）,不要对有限的几个值的字段建单一索引如性别字段 5、提高网速; 6、扩大服务器的内存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的内存。配置虚拟内存：虚拟内存大小应基于计算机上并发运行的服务进行 配置。运行 Microsoft SQL Server? 2000 时，可考虑将虚拟内存大小设置为计算机中安装的物理内存的 1.5 倍。如果另外安装了全文检索功能，并打算 运行 Microsoft 搜索服务以便执行全文索引和查询，可考虑：将虚拟内存大小配置为至少是计算机中安装的物理内存的 3 倍。将 SQL Server max server memory 服务器配置选项配置为物理内存的 1.5 倍（虚拟内存大小设置的一半）。 7、增加服务器 CPU个数;但是必须明白并行处理串行处理更需要资源例如内存。使用并行还是串行程是MsSQL自动评估选择的。单个任务分解成 多个任务，就可以在处理器上运行。例如耽搁查询的排序、连接、扫描和GROUP BY字句同时执行，SQL SERVER根据系统的负载情况决定最优的并 行等级，复杂的需要消耗大量的CPU的查询最适合并行处理。但是更新操作Update,Insert， Delete还不能并行处理。 8、如果是使用like进行查询的话，简单的使用index是不行的，但是全文索引，耗空间。 like 'a%' 使用索引 like '%a' 不使用索引用 like '%a%' 查询时，查询耗时和字段值总长度成正比,所以不能用CHAR类型，而是VARCHAR。对于字段的值很长的建全文索引。 9、DB Server 和APPLication Server 分离；OLTP和OLAP分离
仓库布局优化方案设计任务书-林科大
仓库布局优化方案设计任务书 中南林业科技大学交通运输与物流学院 2014年3月
仓库布局优化方案设计任务书 一、设计任务与要求 （一）目的 能够对一个具体的企业的仓库使用进行优化布局,并发现和挖掘有关问题进行延伸研究。 （二）内容及要求 1.分析企业仓库货物及货位利用情况； 2.对企业仓库原有货位利用状况进行调整并提出优化方案。 3.自选问题研究,即对设计中遇到的关键问题或自己特别有感悟的问题单独在报告后面作为一个问题提出并进行理论深化探索。 （三）原理及步骤 １.原理 运用EIQ分析法等基础理论对H公司仓库布局优化方案设计。 2.步骤 （1）运用EIQ分析:包括订单量(EQ)分析; 品项数量(IQ)分析; 订单品项数(EN)分析; 品项受订次数(IK)分析 (2)仓库区现有布局数据分析:包括各类货物在仓库中占用面积; 各类货物出货次数降序排列; 各类货物出货量降序排列; （3）存在问题分析:包括仓库规划问题; 仓库布局问题; 货位利用问题等。 （4）根据上述分析提出多个(不少于3个)仓库布局可行优化方案及其特点。 （5）筛选最优方案。 （6）提出或抽象自选问题并研究。 （四）注意事项 可以是2人一组,注意分工各自提出不同方案，通过充分讨论形成共识确定最优方案。也可以是1人单独完成。 （五）结果分析及报告要求： 提出分析结果和报告，要求图表清晰，叙述有条有理。 （六）成绩评定 根据报告确定成绩。同等报告质量条件下，单独1人完成的比2人共同完成的成绩要高。 二、设计数据资料 H公司是国内制造通讯设备的上市企业，2001年8月，该公司8800万A股股票在上海证券交易所上市。H公司拥有亚洲一流的生产基地和先进的生产工艺，引进了国际先进水平的各种技术装备和生产线，年生产产品总值达50亿人民币。 发展线缆产业是H公司的一个重要战略，其规模近年不断扩大，已经跻身于行业的前三甲。但其物料仓库从建厂到现在，非但没有随产能的增加而扩大，反而由于扩产占用了部分原有仓库的位置。仓储布局经过几年的变化后显得凌乱、无序，仓库操作效率得不到有效提
数据库优化设计方案
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
分布式数据库课程设计报告
分布式数据库在学生信息管理系统中的应用 班级: 姓名: 设计时间: 指导教师: 评语:_________________________________ 评阅成绩:＿＿＿＿评阅教师:＿＿＿＿＿ 目录 摘要 (2) 第一章绪论 (4) 1．1课题研究的意义 (4)
1．2分布式数据库技术国外发展现状 (5) 1．3分布式数据库技术国内发展现状 (5) 1．4分布式数据库技术发展动向 (5) 第二章分布式数据库理论 (7) 2．1分布式数据库理论 (7) 2．1．1分布式数据库系统的有关概念 (7) 2．1．2分布式数据库系统的特点 (7) 2．1．3分布式数据库数据分片 (9) 2．1．4分布式数据库数据分布 (9) 2．1．5数据分布设计策略 (10) 第三章系统总体设计 (13) 系统功能设计 (13) 系统结构设计 (13) 系统概念设计 (14) 系统逻辑设计 (14) 系统物理设计（表设计） (14) 第四章系统实现 (19) P OWER B UILDER开发工具简介 (19) P OWERBUILDER 9应用程序开发的基本步骤 (19) 编码规范 (20) 应用程序对象A PP_MAPBEX (20) 具体窗口的实现 (21) 摘要 社会在飞速的发展，计算机的应用正深入到人们生活的每一个角落。我们作为当代的大学生，更应该推动和实践计算机信息系统在生活在的应用，为将来的工作和学习打好基础。
本系统为简易的分布式学生信息管理系统，实现学生的基本信息管理和学生成绩管理。 本系统采用了Power Builder9＋SQL2000的结构来开发程序。Power Bulider(以下简称pb)做为应用程序开发工具和程序界面开发工具，pb具有功能强大，集成性好的优点，很适合小型系统的应用开发和界面开发。后台数据库使用SQL 2000系统，Microsoft SQL Server 2000是美国微软公司推出的使用相当广泛的数据库管理系统，包含一套图形工具，如服务器管理（用于启动和关闭数据库服务）、企业管理器（用于创建和修改数据库及备份数据库等）和查询分析器（用于交互执行Transact-SQL 语句和过程并提供图形查询分析功能）等。本报告说明了整个系统从分析到设计再到实现的具体步骤和过程，从中我学到了很多知识和技能。 关键词：分布式信息管理系统 PB+SQL2000
仓库布局优化与设计
《仓库布局优化方案设计》 课程作业 2014年3月24日
目录 1.………………………………………课程设计目的 2.………………………………………课程设计步骤 3.………………………………………EIQ原理利用与具体分析 4.………………………………………仓库现有数据分析与问题 5.………………………………………仓库改进具体方案 6.………………………………………提出问题与具体研究 7. ………………………………………参考文献
一.课程设计目的 （1）能够对一个具体的企业的仓库使用进行优化布局 （2）发现和挖掘有关问题进行延伸研究。 二.课程科技设计步骤 （1）分析企业仓库货物及货位利用情况； （2）对企业仓库原有货位利用状况进行调整并提出优化方案。（3）对设计中遇到的关键问题或自己特别有感悟的问题提出并进行理论深化探索。 三.EIQ原理利用与具体分析 1.订单量（EQ）分析。 将EQ按Q量的大小进行排序如下表 根据ABC分类法对各订单进行分类，得出：70122a,70123a,70124a 的订单比为21.4%，数量比为31.6%，确定为A类订单； 70127a,70125a,70128a,70127p,70124p订单比为35.7%，数量比为41.1%，确定为B类订单； 22p,25p,23p,26a,28p,26p的订单比为
42.9%，数量比27.3%，确定为C类订单。 将上表绘制成图的形式如下图 根据EQ分布图的类型分析，其图表为一般物流配送中心常见模式，由于数量分布趋两级分化，可利用ABC做进一步的分析。仓库规划时，应保证A订单优先处理，保证A订单的订货信息快速准确地传递，该仓库可将订单分类管理，以实现合理迅速而迅速的订单分割。 2品项数量（IQ）分析 将IQ分析按Q数量的大小进行排序如下表 根据上表，同样进行ABC分类。其中品相005、004、006品项比重为
大型ORACLE数据库优化设计方案
大型ORACLE数据库优化设计方案 摘要主要从大型数据库ORACLE环境四个不同级别的调整分析入手，分析ORACLE的系统结构和工作机理，从九个不同方面较全面地总结了ORACLE数据库的优化调整方案。 关键词ORACLE数据库环境调整优化设计方案 对于ORACLE数据库的数据存取，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ORACLERDBMS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ORACLE数据库优化设计方案。 一.数据库优化自由结构OFA(OptimalflexibleArchitecture) 数据库的逻辑配置对数据库性能有很大的影响,为此,ORACLE公司对表空间设计提出了一种优化结构OFA。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OFA,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、充分利用系统全局区域SGA （SYSTEMGLOBALAREA) SGA是oracle数据库的心脏。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： 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、JA V A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