数据库查询优化方法研究

数据库查询优化方法研究
数据库查询优化方法研究

数据库查询优化方法研究

摘要:随着数据库技术的高速发展,数据库系统已成为现代计算机信息系统和计算机应用系统的基础和核心,信息社会的发展已越来越离不开数据库。该文针对当前使用数据库查询在效率方面遇到的一些问题,主要从SQL语句的优化方面提出一些策略和方法,并提出使用SQL语句时需要注意的事项。

关键词:数据库查询;SQL;索引;优化

中图分类号:TP311文献标识码:A文章编号:

1009-3044(2011)17-4011-02

Studies on the Optimiztion of Database Retrieval

YANG Chang-yao

(Zhanjiang Institute of Education, Zhanjiang 524037, China) Abstract: With the rapid development of Database Technology, Database System has become the foundation and core of modern computer information system and computer application system, as Database is a must in the development of an information society. The current paper targets on some efficiency problems in Database retrieval, offers some strategies and solutions from the perspective of optimizing SQL statement,

and proposes some issues need to be paid attention to when using SQL statement.

Key words: database retrieval; SQL; index; optimization

由于现代信息技术的重要组成部分――数据库技术的飞速发展,使数据库系统作为管理信息系统的核心,成为现代计算机信息系统和计算机应用系统的基础和核心。随着社会发展对信息技术的依赖,特别是网络的不断普及,各种应用业务需要处理的数据量日益增长,各种形式的海量数据应用不断产生。因而提高数据库的查询效率,优化数据库查询操作便成了提高数据库管理系统乃至管理信息系统的关键所在。

1 优化数据库查询方法

数据查询效率,主要受以下因素的影响:首先,机器硬件及网络通讯设备方面,陈旧落后的硬件设备直接影响到查询效率,是造成堵车的重要原因之一;其次是否使用专用的通讯网络,网络带宽也可能是影响数据库查询性能的瓶颈所在;再次,就是要充分利用数据库的引擎,优化数据库的查询。本文主要研究针对第三种情况提高数据库查询效率的策略和方法。

1.1 合理建立索引

1.1.1 索引是数据库中重要的数据结构

其根本目的就是为了提高查询效率,是有效使用数据库

系统的基础,索引建立是否适当是性能好坏的关键。索引可以大大提高查询效率,若索引建少了,查找数据效率就低下,索引建得太多则不利于插入、删除和修改等操作。建立索引的原则主要有以下几个:

1)索引要建立在使用率高的字段上,这样可以提高索引的使用率。

2)建立复合索引时要注意复合索引的顺序要按照使用的频度来确定。

3)在经常需要排序(ORDER BY)和分组(GROUP BY)的字段上建立索引,以加快排序和分组的时间。

4)一般不在数据值较少的字段上建立索引。因为如果数据值少的话有没有索引对查询效率影响并不明显。

5)对于经常存取修改的字段尽量不建立索引,因为这样会带来较大的维护工作。

6)可在主键和外键上建立索引。

1.1.2 索引有助于提高检索性能,但过多或不当的索引也会导致系统性能低效

因为用户在表中每建立一个索引,数据库就要做更多的工作。过多的索引会导致索引碎片,所以我们要合理建立一个索引体系,在衡量是否值得建索引时,可参考以下三个方面:

1)选择性。

选择性指符合查询条件的记录占总记录的百分比。选择性越高,即该值越小,表示越适合建索引,在选择性很低时,通过非聚集索引存取是非常没有效率的存取方式,还不如直接做数据表扫描。

2)数据密度。

数据密度为键值唯一的记录笔数的倒数。数据密度越小,该字段越适合建立索引,平均查询到的记录数=数据密度*总记录数。

3)数据分布。

数据分布表示多笔数据记录组成的方式。表示数据记录是平均散布在一段范围内还是集中在部分区域。如均匀分布,正态分布等,需进一步确定其选择性

1.1.3 创建索引的语法格式

CREATEINDEX 索引名ON 表名(列名)

例如:Create Index index_empid on employees (empid)。

1.2 通过优质SQL语句提高查询效率

访问数据库时要频繁地使用SQL语句,使用索引时可以很有效的提高查询速度,但是如果SQL 语句使用不恰当的话,索引就不能发挥其作用。实践证明,查询语句往往消耗了相当一部分的数据库资源,尤其是对于海量数据,劣质的SQL

语句与优质的SQL语句执行起来效率相差甚至达到上百倍。所以有必要对查询语句进行优化,从而达到提升数据库性能

的目的。下面从以下四个方面提出优化查询语句的方法策略:

1.2.1 不要对数据字段做运算

无运算的字段可以引用索引,有运算的字段将无法引用索引进行优化而需要扫描整个表,很大程度影响数据的查询效率。例如:

SELECT * FROM Order_Details WHERE Quantity+10=110的执行效率就不如

SELECT * FROM Order_Details WHERE Quantity=100

这里指的运算还包括其它的运算,如字符连接等。

1.2.2 不要使用负向查询

负向查询包括NOT、!=、、!、NOTEXISTS、NOTIN、NOTLIKE 等。负向查询不能充分利用索引进行二分查找,需要扫描整张表,所以使用负向查询同样也会使查询效率低下。例如:SELECT * FROM Order_Details WHERE Quantity!=100的执

行效率就不如

SELECT * FROM Order_Details WHERE Quantity>100 OR Quantity99 AND Quantity 1.2.4 使用AND 和OR运算

AND运算符可以充分利用索引,但是使用OR运算符时,要对参与查询的多个字段都要建立索引,否则将可能扫描全表,从而导致查询效率的下降。例如:

SELECT * FROM Orders WHERE CustomerID=‘ISO1308’

AND OrderDate=‘20101001’

只需要在CustomerID上建索引就可以了。

SELECT * FROM Orders WHERE CustomerID=‘IS O1308’ OR OrderDate=‘20101001’

需要在CustomerID和OrderDate两个属性上都建合适的索引,否则将扫描整个数据表。

2 使用SQL语句时需要注意的事项

2.1 使用SELECT查询语句时

1)尽量不要传回数据表的所有字段,只需要传回需要的字段即可,也不要不使用过滤条件,否则将极大地增加网络负担,从而造成网络堵车。

2)若使用复合索引,索引顺序上的第一个字段才适合当作过滤条件。

3)使用DISTINCT、ORDER BY等语法时要谨慎,尽量等到查询需要时才使用,因为它们需要SQL SERVER做额外的计算。

2.2 大量数据加载时

1)大量加载某个数据表时,应考虑先删掉索引,加载完毕再重建索引,特别是多个用户端同时在做大量数据加载时要注意这点。

2)BULK INSERT是用来将外部文件以一种特定的格式加载到数据库表的T-SQL命令。该命令使开发人员能够直接将

数据加载到数据库表中,它的加载速度要比命令提示符大容量复制实用工具bcp要快。

3)大量数据加载时,应设参数采用数据表锁定,而不要采用默认的记录锁。

4)如果数据表的记录需要先做转换,应先导入临时表中,经过处理再大量加载到目的数据表中。

2.3 使用INSERT、DELETE和UPDATE等语句时

1)SELECTINTOFROM语句和INSERTINTOSELECT语句的语法形式分别是:

SELECT value1, value2 INTO Table2 FROM Table1 和

INSERTINTO Table2(a, c, d)SELECTa,c,5 FROM Table1。

这两个语句都可以往另外一个表里面复制表数据,但是对于大量数据,SELECTINTOFROM比INSERT INTOSELECT要快。

2)DELETE会产生ROLLBACK,如果删除大数据量的表速度会更慢,同时还会占用很多的ROLLBACK SEGMENTS。而TRUNCATE是DDL操作,不产生ROLLBACK,所以速度较前者要快。

3)UPDATE和DELETE采用WHERE子句时,条件要符合WHERE的有效格式。

3 结束语

当前数据库使用规模越来越大,数据量呈几何指数级上升,海量数据不断出现,数据库查询性能优化越来越被重视。

对于数据库的优化问题,我们要抓住问题的关键所在,针对性提出可行性的解决方案,这样才能真正使数据库服务得到根本提高。此外,数据库设计者也必须从实际出发,很好地了解客户的需求,综合考虑各方面因素,使设计出来的数据库能最大限度地发挥其固有的数据库性能。

参考文献:

[1] 蒋晓科.数据库查询优化策略研究[J].科技资

讯,2011(6).

[2] 黄志真.数据库SQL查询优化方法的研究[J].兵工自动化,2001,20(1).

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技,2010(10).

[4] 周建鸿.海量数据库的查询优化研究及实现[J].西南民族大学学报,2010(4).

数据库的查询优化方法分析-2019年精选文档

数据库的查询优化方法分析 i=r 随着计算机应用的深入 ,计算机技术的成熟 , 各种应用软件 的普及,应用数据也随着日常工作而迅速增长 , 作为数据仓库的 数据库的重要性也日益显著。 数据库系统作为管理信息系统的核心 , 各种基于数据库的联 机事务处理以及联机分析处理正慢慢的转变成为计算机应用的 最为重要的部分 ,根据以往大量的应用实例来看 , 在数据库的各 种操作中 ,查询操作所占的比重最大 , 而在查询操作中基于 SELECT 吾句在SQL 语句中又是代价最大的语句。如果在使用中 采用了优秀的查询策略 ,往往可以降低查询的时间 , 提高查询的 效率,由此可见查询优化在数据库中的重要性。本文就数据库查 询优化中的策略进行介绍及探索。 1 基于索引的优化 数据库的优化方法多种多样 , 不同的方法对提高数据库查询 效率也不相同。 索引作为数据库中的重要数据结构 , 它的根本目的就是为 了提高查询的效率。而优化查询的重要方法就是建立索引 因为查询而造成的输入输出开销 , 有效提高数据库数据的查 询速 度, 优化了数据库性能。然而在创建索引时也增加了系统时间和 空间的开销。所以创建索引时应该与实际查询需求相结合 , 这样 才能实现真正的优化查询。 1.1 判断并建立必要的索引 对所要创建的索引进行正确的 判断 ,使所创建的索引对数据库的工作效率提高有所帮助。为了 实现这一点 , 我们应做到以下要求 : 在熟记数据库程序中的相关 适合关系数据库系统的索引 , 这样就可以避免表扫描 , 并减少了 , 建立

SQL语句的前提下,统计出常用且对性能有影响的语句;判断数据库系统中哪些表的哪些字段要建立索引。其次 , 对数据库中操作频繁的表 , 数据流量较大的表 , 经常需要与其他表进行连接的表等,要进行重点关注。这些表上的索引将对 SQL语句的性能产生重要的影响。 1.2对索引使用的一些规则索引的使用在一些大型数据库系统中会经常使用到 , 这样可以有效的提高数据库性能 , 使数据库的访问速度得到提高。但索引的使用要恰倒好处 , 所以我们在使用索引时应遵守使用原则 : 建立索引可以提高数据库的查询速度, 但索引过多 ,不但不能实现优化查询 ,反而会影响到数据库的整体性能。索引作为数据库中实际存在的对象 , 每个索引都要占用一定的物理空间。所以对于索引的建立要考虑到物理空间容量以及所建立索引的必要性和实用性。 1.3合理的索引对SQL语句的意义索引建立之后,还要确保其得到了真正的使用 , 发挥了其应有的作用。首先 , 可以通过 SQL语句查询来确定所建立的索引是否得到了使用,找出没有使用到的索引。分析索引建立但没有使用的原因 , 使其真正发挥作

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

如何优化数据库,提高查询效率

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/dd13299421.html, 如何优化数据库,提高查询效率 作者:代鸿彬 来源:《学习与科普》2019年第10期 摘要:随着信息时代的到来,生活和工作当中已经无法避免的需要和计算机打交道,和 计算机打交道的同时就必须要用到数据库。数据库系统是计算机当中的一项重要系统,储存在用户的关键信息,不仅对个人影响很大,同时对企事业单位也有着重要影响。 关键词:信息时代;数据库;索引 数据库是信息的载体也是数据的最佳表现形式,它的共享性导致了数据会被大量的搜索查询,为了提高查询的效率,就不得不对数据库进行优化。 一、利用索引进行优化。 索引是数据库的重要组成部分,也是使用者根据需要进行查询最直接的方法,优化索引可以提高查询的效率。当前的数据库当中大部分还是使用国际商业机器公司以前的索引顺序存取方法,对于用户来说肯定会选择方便、快捷的索引方式,怎么方便怎么来。在建立索引的时候针对不同的内容,需要建立不同的连接方式,但是随着用户的增多,查询内容和方向的多元化,这就造成了在实际工作当中经常会有使用频率很少的索引出现,甚至也会出现没有查询所需的索引,这种情况可以通过查询优化器进行自动生成的索引进行查询。对于使用频率较为频繁的列,需要对其进行排序或者分组的列上建立索引时,要优化索引提高效率,对于使用频率很少的列可以不建立索引。 二、简化排序进行优化。 对于部分企事业单位需要排序的内容很多时,就要使用大型数据表来满足查询需求,但是大型数据表涉及的内容很多,为了避免出现重复排序的现象需要对数据表进行简化。在大型数据表当中有一部分的内容可以自动进行排序的次序输出,这时就可以直接利用查询优化器进行优化,将复杂的排序简单化,从而提高索引查询效率。需要排序的列对索引优化影响较大,就像语言当中的ORDER BY 或者GROUP BY句子当中的列次序和索引当中的列次序基本是不同的,但是排序的列可通过表的不同形式表现出来。通过简化排序避免了重复的排序,并且将数据库进行了合理的合并。如果不进行简化排序,就需要将排序的范围进行缩小简化,从而提高查询使用的效率。 三、大型表行数据库存取的合理消除。 数据库系统的存储量是有上限的,所有的索引内容都占有数据库空间,尤其是大型数据表占有的空间更大,将会造成索引时间变长。但是大型表行数据有些内容是不必要的,在进行索引查詢时,数据表当中的存取顺序对查询的效率有直接的影响。例如需要采用存取策略时,通

数据库查询优化实验报告_SQLServer2008

SQL Server 2008数据查询的优化方法研究摘要 随着数据存储需求的日益增长,对关系数据的管理和访问就成为数据库技术必须解决的问题。本文主要论述关系数据库查询优化技术,并从它的优化技术进行深入探讨,对系统实现做了一定的论述,并进行了部分的程序实现。 关键词:数据库查询系统优化 引言 SQLServer是是由微软公司开发的基于Windows操作系统的关系型数据库管理系统,它是一个全面的、集成的、端到端的数据解决方案,为企业中的用户提供了一个安全、可靠和高效的平台用于企业数据管理和商业智能应用。目前,许多中小型企业的数据库应用系统都是用SQLServer作为后台数据库管理系统设计开发的。设计一个应用系统并不难,但是要想使系统达到最优化的性能并不是一件容易的事。根据多年的实践,由于初期的数据库中表的记录数比较少,性能不会有太大问题,但数据积累到一定程度,达到数百万甚至上千万条,全面扫描一次往往需要数十分钟,甚至数小时。20%的代码用去了80%的时间,这是程序设计中的一个著名定律,在数据库应用程序中也同样如此。如果用比全表扫描更好的查询策略,往往可以使查询时间降为几分钟。而且我们知道,目前数据库系统应用中,查询操作占了绝大多数,查询优化成为数据库性能优化最为重要的手段之一。 影响查询效率的因素 SQLServer处理查询计划的过程是这样的:在做完查询语句的词法、语法检查之后,将语句提交给SQLServer的查询优化器,查询优化器通过检查索引的存在性、有效性和基于列的统计数据来决定如何处理扫描、检索和连接,并生成若干执行计划,然后通过分析执行开销来评估每个执行计划,从中选出开销最小的执行计划,由预编译模块对语句进行处理并生成查询规划,然后在合适的时间提交给系统处理执行,最后将执行结果返回给用户。所以,SQLServer中影响查询效率的因素主要有以下几种: 1.没有索引或者没有用到索引。索引是数据库中重要的数据结构,使用索引的目的是避免全表扫描,减少磁盘I/O,以加快查询速度。 2.没有创建计算列导致查询不优化。 3.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)。 4.返回了不必要的行和列。 5.查询语句不好,没有优化。其中包括:查询条件中操作符使用是否得当;查询条件中的数据类型是否兼容;对多个表查询时,数据表的次序是否合理;多个选择条件查询时,选择条件的次序是否合理;是否合理安排联接选择运算等。 SQLServer数据查询优化方法 1、避免使用不兼容的数据类型。例如float和int、char和varchar、binary和varbinary 是不兼容的。数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本来可以进行的优化操作。例如: select name from employee where salary >60000

大数据库优化(SQLServer)

SQL SERVER性能优化综述 近期因工作需要,希望比较全面的总结下SQL SERVER数据库性能优化相关的注意事项,在 网上搜索了一下,发现很多文章,有的都列出了上百条,但是仔细看发现,有很多似是而非或 者过时(可能对SQL SERVER6.5以前的版本或者ORACLE是适用的)的信息,只好自己根据以 前的经验和测试结果进行总结了。 我始终认为,一个系统的性能的提高,不单单是试运行或者维护阶段的性能调优的任务,也不单单是开发阶段的事情,而是在整个软件生命周期都需要注意,进行有效工作才能达到的。所以我希望按照软件生命周期的不同阶段来总结数据库性能优化相关的注意事项。 一、分析阶段 一般来说,在系统分析阶段往往有太多需要关注的地方,系统各种功能性、可用性、可靠性、安全性需求往往吸引了我们大部分的注意力,但是,我们必须注意,性能是很重要的非功能 性需求,必须根据系统的特点确定其实时性需求、响应时间的需求、硬件的配置等。最好能 有各种需求的量化的指标。 另一方面,在分析阶段应该根据各种需求区分出系统的类型,大的方面,区分是OLTP(联机事务处理系统)和OLAP(联机分析处理系统)。 二、设计阶段 设计阶段可以说是以后系统性能的关键阶段,在这个阶段,有一个关系到以后几乎所有性能 调优的过程—数据库设计。 在数据库设计完成后,可以进行初步的索引设计,好的索引设计可以指导编码阶段写出高效 率的代码,为整个系统的性能打下良好的基础。 以下是性能要求设计阶段需要注意的: 1、数据库逻辑设计的规范化 数据库逻辑设计的规范化就是我们一般所说的范式,我们可以这样来简单理解范式: 第1规范:没有重复的组或多值的列,这是数据库设计的最低要求。 第2规范: 每个非关键字段必须依赖于主关键字,不能依赖于一个组合式主关键字的某些组 成部分。消除部分依赖,大部分情况下,数据库设计都应该达到第二范式。 第3规范: 一个非关键字段不能依赖于另一个非关键字段。消除传递依赖,达到第三范式应该是系统中大部分表的要求,除非一些特殊作用的表。 更高的范式要求这里就不再作介绍了,个人认为,如果全部达到第二范式,大部分达到第三

数据库查询方法

数据查询(检索) 一、简单查询(单张表) 字段筛选输出全部列select * select 输出部分列select 列名… 记录筛选比较运算符> < = != !> !< >= <= <> Where 逻辑运算符and or 范围运算符Between小值and 大值 列表运算符In(值1,值2,….) 模糊匹配运算符Like ‘通配表达式’ 空值运算符is null 关键字辅助distinct select distinct 列名… Top select top n 列名… 二、高级查询(多张表) 一、简单查询 1、基本语法格式 结合实现的查询功能 1)输出表的全部列(全部行、列) 查找所有客户的基本信息(查看客户信息表) use spgl go select客户编号,客户姓名,联系电话,地址,邮箱 from客户信息表

use spgl go select* from客户信息表

2)输出表的部分列 查找所有客户的姓名(查看客户信息表的姓名列) select客户姓名 from客户信息表 查找所有商品的编号(查看商品信息表的商品编 号列) select商品编号 from商品信息表

3)输出表中满足条件的记录 --查找所有单位是“个”的商品的编号(查看商品信息表的商品编号列)select商品编号 from商品信息表 where商品单位='个'

查找11110001商品的销售信息(查看销售信息表 的商品编号为指定值的这些行,相当于进行条件 筛选) select* from销售信息表 where商品编号=11110001

--查找11110001和11110003商品的销售信息select* from销售信息表 where商品编号=11110001 or商品编号=11110003

分布式数据库查询优化技术

分布式数据库查询优化技术 摘要在分布式数据库中,由于高可靠性和高速度性是其重要特点,所以对查询执行的要求也就更高。而查询执行中查询优化是执行的关键环节,查询优化在很大程度上决定查询的效率或快慢。本文讨论的重点是对分布式查询执行的全局处理策略进行优化,尽可能避免通信代价的开销,并着眼于查询执行的实际代价,从分布式系统中选出一个最优的执行节点。从查询执行的效果出发,通过统计的方式,不断从最近的查询执行代价学习纠正最近查询执行的统计代价,为查询的全局处理提供参考,以达到优化执行、提高执行效率和速度的目的。 1 分布式数据库概述 1.1 分布式数据库的定义 所谓分布式数据库系统就是由分布于多个计算机结点上的若干个数据库组成, 每个子数据库系统都是一个独立的数据库系统,它们都拥有各自的数据库、中央处理机、终端,以及各自的局部数据库管理系统,分布式数据库在使用上可视为一个完整的数据库,而实际上它是分布在地理分散的各个结点上。当然,分布在各个结点上的子数据库在逻辑上是相关的。简单的说,分布式数据库系统是一系列集中式数据库系统的联合。它们在逻辑上属于同一系统,但在物理结构上是分布式的[1]。 1.2 分布式数据库系统的组成 如图1-1所示,分布式数据库系统由以下述成分组成: (1)多台计算机设备,并由计算机网络连接。 (2)计算机网络设备,网络通讯的一组软件。 (3)分布式数据库管理系统,它包括GDBMS、LDBMS、CM,除了具有全局用户接口由GDBMS连接外,还可以具有自治场地用户接口,由场地DBMS,并持有独立的场地目录。 (4)分布式数据库管理者(DDB),包括全局数据库(GDB)和局部数据库(LDB)以及自制场地的自治场地数据库。 (5)分布式数据库管理者(DDBA),它可分为二级,一级为全局数据库管理者(GDBA),另一级问局部或自治场地数据库管理者,统称为局部数据库管理者(LDBA)。 (6)分布式数据库系统软件文档,这是一组与软件相匹配的软件文档及系统各种使用说明和文件。 图1-1 分布式数据库系统的结构 1.3 分布式数据库系统的功能 通常的集中式数据库管理系统应具备以下几个基本的功能[2]: (1)数据库定义功能; (2)数据存取功能; (3)数据库运行管理; (4)数据库的建立和维护功能。 分布式数据库除了须具备以上集中式数据库的功能外,一般还须具有以下几个方面的功能: (1)分布在网络中的各节点的数据库,其物理位置对用户透明; 在用户眼里见到的只是整个系统中有哪些数据库,无论是本地还是远程数据库,用户操纵某一数据库就像操纵本地数据库一样。 (2)处于网络中的各数据库共享的数据应保证一致性:

数据库性能优化基础步骤

1性能优化基本步骤 1.1定位跟踪耗费资源较多的SQL语句步骤 1.1.1 通过SQL查询 (1): 查询出最耗费资源的SQL语句 select t1.SID, t1.SERIAL#, tt.HASH_VALUE, tt.ADDRESS, tt.BUFFER_GETS, --读内存次数 tt.DISK_READS, --磁盘物理读次数 tt.EXECUTIONS, --语句的执行次数 tt.BUFFER_GETS / tt.EXECUTIONS, --平均读内存次数 tt.SQL_FULLTEXT from v$sqlareatt, v$session t1 where (tt.BUFFER_GETS>100000 or tt.DISK_READS>100000) and tt.HASH_VALUE = t1.SQL_HASH_VALUE and tt.ADDRESS = t1.SQL_ADDRESS and t1.STATUS = 'ACTIVE' orderby tt.BUFFER_GETS desc (2):根据客户端程序发出的SQL来定位需要跟踪的session select s.sid sid, s.SERIAL# "serial#", https://www.360docs.net/doc/dd13299421.html,ername, s.machine, s.program, s.server, s.LOGON_TIME from v$session s 1.1.2 通过Oracle提供的SQL TRACE进行SQL跟踪 (1):跟踪前设定相应参数 1.查询得到需要跟踪的session 2.打开时间开关

Show parameter timed_statistics alter session set timed_statistics=true; execsys.dbms_system.set_bool_param_in_session(sid => 8,serial# => 3,parnam => 'timed_statistics',bval => true); 3.设置跟踪文件存放位置 Show parameter user_dump_dest alter system set user_dump_dest='c:\temp'; (2):启动跟踪功能并让系统运行一段时间 alter session set sql_trace=true; execsys.dbms_system.set_sql_trace_in_session(8, 3, true); (3):关闭跟踪功能 alter session set sql_trace=false; execsys.dbms_system.set_sql_trace_in_session(8, 3, false); (4):格式化跟踪数据文件,并分析跟踪结果文件 tkprof dsdb2_ora_18468.trc dsdb2_trace.txt EXPLAIN=SCOTT/TIGER tkprof各参数含义: ' traced_file ' 指定输入文件,即oracle产生的trace文件 'formatted_file'指定输出文件,即我们想得到的易于理解的格式化文件 'EXPLAIN' 利用哪个用户对trace文件中的sql进行分析得到该sql语句的执行计划1.2查看分析执行计划 1.2.1查看执行计划 (1):Sqlplus中可按F5查看执行计划 (2):使用执行计划表进行查看 使用语句将SQL语句的执行计划装入plan_table表,然后进行分析查看explainplansetstatement_id = 'dd'into plan_table for select t.type_name,t.source_value,t.standard_value from ODS_STD_COMP t,ODS_STD_COMP_BAK t1 where t.system_id = t1.system_id and t.type = t1.type and t.source_value = t1.source_value (3):示例演示 1.让ORALCE自动选择最优的执行计划,不人为干预 explainplansetstatement_id = 'dd'into plan_table for select t.type_name,t.source_value,t.standard_value from ODS_STD_COMP t,ODS_STD_COMP_BAK t1 where t.system_id = t1.system_id and t.type = t1.type and t.source_value = t1.source_value

数据库设计与优化

一、数据库结构的设计 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,而且将会影响系统实际运行的性能。所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的。 在一个系统分析、设计阶段,因为数据量较小,负荷较低。我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程。 所以在考虑整个系统的流程的时候,我们必须要考虑,在高并发大数据量的访问情况下,我们的系统会不会出现极端的情况。(例如:对外统计系统在7月16日出现的数据异常的情况,并发大数据量的访问造成,数据库的响应时间不能跟上数据刷新的速度。具体情况是:在日期临界时(00:00:00),判断数据库中是否有当前日期的记录,没有则插入一条当前日期的记录。在低并发访问的情况下,不会发生问题,但是在当日期临界时的访问量相当大,且在做这一判断的时候,会出现多次条件成立,则数据库里会被插入多条当前日期的记录,从而造成数据错误。),数据库的模型确定下来之后,我们有必要做一个系统内数据流向图,分析可能出现的瓶颈。 为了保证数据库的一致性和完整性,在逻辑设计的时候往往会设计过多的表间关联,尽可能的降低数据的冗余。(例如用户表的地区,我们可以把地区另外存放到一个地区表中)如果数据冗余低,数据的完整性容易得到保证,提高了数据吞吐速度,保证了数据的完整性,清楚地表达数据元素之间的关系。而对于多表之间的关联查询(尤其是大数据表)时,其性能将会降低,同时也提高了客户端程序的编程难度,因此,物理设计需折衷考虑,根据业务规则,确定对关联表的数据量大小、数据项的访问频度,对此类数据表频繁的关联查询应适当提高数据冗余设计但增加了表间连接查询的操作,也使得程序的变得复杂,为了提高系统的响应时间,合理的数据冗余也是必要的。设计人员在设计阶段应根据系统操作的类型、频度加以均衡考虑。 另外,最好不要用自增属性字段作为主键与子表关联,不便于系统的迁移和数据恢复。 原来的表格必须可以通过由它分离出去的表格重新构建。使用这个规定的好处是,你可以确保不会在分离的表格中引入多余的列,所有你创建的表格结构都与它们的实际需要一样大。应用这条规定是一个好习惯,不过除非你要处理一个非常大型的数据,否则你将不需要用到它。(例如一个通行证系统,我可以将USERID,USERNAME,USERPASSWORD,单独出来做个表,再把USERID作为其他表的外键) 表的设计具体注意的问题: 1、数据行的长度不要超过8020字节,如果超过这个长度的话在物理页中这条数据会占用两行从而造成存储碎片,降低查询效率。 2、能够用数字类型的字段尽量选择数字类型而不用字符串类型的(电话号码),这会降低查询和连接的性能,并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接回逐个比较字符串中每一个字符,而对于数字型而言只需要比较一次就够了。 3、对于不可变字符类型char和可变字符类型varchar 都是8000字节,char 查询快,但是耗存储空间,varchar查询相对慢一些但是节省存储空间。在设计

SQL数据库快捷键大全

快捷键·F5 这个恐怕是最常用的快捷键了,用来代替那个“!执行”按钮,写完SQL语句后手不用离开键盘。虽然没什么技术含量,但不会用的人八成是菜鸟。 快捷键·CTRL+C/V 复制/粘贴。COPY流程序员神器,安全环保无污染。不多说,只会右键的同学直接定性为菜鸟。MS所有文本编辑器通用。 快捷键·↑↓←→ 上下左右。功能全人类都知道。另外据验证,在SSMS启动时快速输入↑↑↓↓←→←→BABA没有加30条命效果。MS所有文本编辑器通用。 快捷键·SHIFT+↑↓←→ 移动的同时选中移动范围内的代码,配合F5和其它命令用。MS所有文本编辑器通用。 快捷键·CTRL+↑↓ 不移动光标,上下滑动查询窗口。效果等同按竖行滑动条拖。全键盘流同学和装B流同学可用。 快捷键·CTRL+←→ 行内跳词移动光标。自己写个SELECT * FROM TB再试试这个就知道了。MS所有文本编辑器通用。 快捷键·CTRL+A 全选所有文本。用来清空编辑界面,或复制本界面全部语句时常用。MS所有文本编辑器通用。 快捷键·HOME/END 光标移动至本行首/尾。使用以下连招可选中本行文字:HOME -- SHIFT+END 或END -- SHIFT+HOME。MS所有文本编辑器通用。 快捷键·CTRL+HOME/END 光标移动至全文首/尾。按住CTRL加上面那个连招能选中所有文字,效果同CTRL+A。另外在浏览超长SQL时,用滚轮会慢,用CTRL+END看最后一行的内容比较快。MS所有文本编辑器通用。 快捷键·TAB 不选中文本或选中部分文本时是添加一个制表符,选中整行或多行代码时按下是全部增加缩进。 快捷键·SHIFT+TAB 不选中整行时无效果,选中整行或多行代码时是全部减少缩进。和上面那个功能一起练熟多用能让代码更有层次感。

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

数据库优化

关于数据库优化方面的文章很多,但是有的写的似是而非,有的不切实际,对一个数据库来说,只能做到更优,不可能最优,并且由于实际需求不同,优化方案还是有所差异,根据实际需要关心的方面(速度、存储空间、可维护性、可拓展性)来优化数据库,而这些方面往往又是相互矛盾的,下面结合网上的一些看法和自己的一些观点做个总结。 一个系统的性能的提高,不单单是试运行或者维护阶段的性能调优,也不单单是开发阶段的事情,而是在整个软件生命周期都需要注意。所以我希望按照软件生命周期的不同阶段来总结数据库性能优化相关的注意事项。 一、分析阶段 一般来说,在系统分析阶段往往有太多需要关注的地方,系统各种功能性、可用性、可靠性、安全性需求往往吸引了我们大部分的注意力,但是,我们必须注意,性能是很重要的非功能性需求,必须根据系统的特点确定其实时性需求、响应时间的需求、硬件的配置等。最好能有各种需求的量化的指标。 另一方面,在分析阶段应该根据各种需求区分出系统的类型,大的方面,区分是OLTP(联机事务处理系统)和OLAP(联机分析处理系统)。 二、设计阶段 设计阶段可以说是以后系统性能的关键阶段,在这个阶段,有一个关系到以后几乎所有性能调优的过程—数据库设计。 在数据库设计完成后,可以进行初步的索引设计,好的索引设计可以指导编码阶段写出高效率的代码,为整个系统的性能打下良好的基础。 以下是性能要求设计阶段需要注意的: 1、数据库逻辑设计的规范化 数据库逻辑设计的规范化就是我们一般所说的范式,我们可以这样来简单理解范式:第1规范:没有重复的组或多值的列,这是数据库设计的最低要求。 第2规范: 每个非关键字段必须依赖于主关键字,不能依赖于一个组合式主关键字的某些组成部分。消除部分依赖,大部分情况下,数据库设计都应该达到第二范式。 第3规范: 一个非关键字段不能依赖于另一个非关键字段。消除传递依赖,达到第三范式应该是系统中大部分表的要求,除非一些特殊作用的表。 更高的范式要求这里就不再作介绍了,个人认为,如果全部达到第二范式,大部分达到第三范式,系统会产生较少的列和较多的表,因而减少了数据冗余,也利于性能的提高。 2、合理的冗余 完全按照规范化设计的系统几乎是不可能的,除非系统特别的小,在规范化设计后,有计划地加入冗余是必要的。 冗余可以是冗余数据库、冗余表或者冗余字段,不同粒度的冗余可以起到不同的作用。 冗余可以是为了编程方便而增加,也可以是为了性能的提高而增加。从性能角度来说,冗余数据库可以分散数据库压力,冗余表可以分散数据量大的表的并发压力,也可以加快特殊查询的速度,冗余字段可以有效减少数据库表的连接,提高效率。 3、主键的设计 主键是必要的,SQL SERVER的主键同时是一个唯一索引,而且在实际应用中,我们往往选择最小的键组合作为主键,所以主键往往适合作为表的聚集索引。聚集索引对查询的影响是比较大的,这个在下面索引的叙述。 在有多个键的表,主键的选择也比较重要,一般选择总的长度小的键,小的键的比较速度快,同时小的键可以使主键的B树结构的层次更少。 主键的选择还要注意组合主键的字段次序,对于组合主键来说,不同的字段次序的主键的性能差别可能会很大,一般应该选择重复率低、单独或者组合查询可能性大的字段放在前

MS_SQL_Server_数据库性能优化方法总结

1.列出数据库服务器、Web服务器的基本的硬件配置,如CPU、内存等。 2.检查数据库服务器是否真正启用了AWE内存。 (1) 启用AWE:数据库服务器检查C:\boot.ini文件,需要配置"/PAE"(*重启电脑才能生效),如下: [boot loader] timeout=30 default=multi(0)disk(0)rdisk(0)partition(1)\WINDOWS [operating systems] multi(0)disk(0)rdisk(0)partition(1)\WINDOWS="Windows Server 2003, Enterprise" /noexecute=optout /fastdetect /PAE (2) 开启sql server 服务用户的,内存中锁定页面权限 (*重启电脑才能生效)在“服务管理”中查看 SQL SERVER 服务登录账户,默认是本地系统帐户(System)。然后在运行 gpedit.msc ,选择计算机配置->windows 设置->安全设置->本地策略->用户权限分配->内存中锁定页面。添加SQL SERVER服务的登录用户到里面去。 (3)启用数据库AWE内存,以服务器8G内存为例,一般设置如下,最小2G,最大6G(重启SQL SERVER服务即可): (4)跟踪数据库性能“Total Server Memory ”的使用情况,看看数据库真正使 用的内存,越接近为数据库分配的最大内存越好。 或使用如下语句,查询数据库的内存使用情况: use master go select * from sysperfinfo where counter_name like '%Total Server Memory(KB)%' go 3.Web服务器监控项:

MySQL数据库查询优化技术

MySQL数据库查询优化技术 MySQL是高效能高稳定的开源数据库产品,由于其超低成本和操作简易便利,在互联网等行业被广泛使用,几乎99%以上的网站都乐于采用mysql作为后台数据库,自从被Oracle收购后,Mysql更是从站长们的宠儿一举成为企业级应用的红人。在当今灸手可热的BAT,Mysql被大量使用。对于想进入互联网行业发展的数据库工程师和DBA们,熟练的Mysql技术无疑是一块很好的敲门砖。炼数成金在过去已经成功举办多种数据库课程,覆盖Oracle,DB2和多种NoSQL数据库,现在再推出MySQL系列,更加丰富了课程线路,也希望可以为大家带来更多学习知识提升价值的机会。 公益性培训课程: 《MySQL数据库查询优化技术》课程概述: 该课程通过15次课程,系统地讲解MySQL数据库的查询优化技术 课程语言:SQL 课程大纲: 第1课数据库与关系代数 综述数据库、关系代数、查询优化技术 综述数据库调优技术 预计时间1小时 第2课数据库查询优化技术总揽 综述查询优化技术范围,包括查询重用、查询重写规则、查询算法优化、并行查询优化等 综述逻辑查询优化,包括子查询的优化、视图重写、等价谓词重写、条件化简、连接消除、非SPJ的优化等 综述逻辑物理优化,包括单表扫描算法、两表连接算法、多表连接算法、基于代价的算法等 初步理解MySQL的查询执行计划。 预计时间1小时

第3课查询优化技术理论与MySQL实践(一)------子查询的优化(一) 第4课查询优化技术理论与MySQL实践(二)------子查询的优化(二) 从理论看,子查询包括的内容和范围,建立清晰的概念 从实践看,MySQL的子查询优化技术的内容和范围,明确掌握子查询优化手段预计时间2小时,每小时一个课程段(子查询是SQL查询优化的重点内容,务必掌握好) 第5课查询优化技术理论与MySQL实践(三)------视图重写与等价谓词重写什么是视图重写?哪些类型的视图可以被优化?MySQL是怎么优化视图的?从而明白在MySQL中怎么写与视图相关的查询语句才能有好的效果? 什么是等价谓词重写?MySQL中怎么写WHERE子句有利于提高查询效率? 预计时间1小时 第6课查询优化技术理论与MySQL实践(四)------条件化简 什么是条件化简?MySQL中对什么样的条件自动进行优化?如何写出可利用索引的条件语句? 预计时间1小时 第7课查询优化技术理论与MySQL实践(五)------外连接消除、嵌套连接消除与连接消除 连接方式有些什么类型?不同类型的连接又是怎么优化的?外连接优化的条件是什么?MySQL中怎么写出可优化的连接语句?MySQL是否支持嵌套连接消除?MySQL是否支持连接消除?MySQL中书写SQL连接查询语句时的优化技巧。 预计时间1小时 第8课查询优化技术理论与MySQL实践(六)------数据库的约束规则与语义优化 数据库的参照完整性(CHECK t NULL等)。什么是语义优化?MySQL是否支持语义优化?怎么利用语义优化的思路人工进行SQL语句的优化? 预计时间1小时 第9课查询优化技术理论与MySQL实践(七)------非SPJ的优化

优化数据库性能

查询速度慢如何解决 ------主要针对SQL 2005 为例 引起查询或更新的执行时间超过预期时间的原因有多种。查询运行慢,可能是由与运行 SQL Server 的网络或计算机相关的性能问题引起的,也可能是由物理数据库设计问题引起的。 查询和更新运行慢的最常见原因有: ?网络通讯速度慢。 ?服务器的内存不足,或者没有足够的内存供 SQL Server 使用。 ?索引列上缺少有用的统计信息。 ?索引列上的统计信息过期。 ?缺少有用的索引。 ?缺少有用的索引视图。 ?缺少有用的数据条带化。 ?缺少有用的分区。 1、用于对运行慢的查询进行故障排除的清单 当查询或更新花费的时间比预期时间长时,请考虑以下问题,找到可解答前一节中列出的查询运行慢的原因: ①. 是与组件而不是与查询相关的性能问题吗?例如,是网络性能低的问题吗?有其他可能引起或造成性能降低的组件吗? Windows 系统监视器可用于监视与 SQL Server 和非 SQL Server 相关的组件的性能。有关详细信息,请参阅监视资源使用情况(系统监视器)。 ②. 如果性能问题与查询相关,那么涉及到的是哪个或哪组查询? 首先使用 SQL Server Profiler来帮助找出运行慢的查询。有关详细信息,请参阅使用 SQL Server Profiler。 在找出运行慢的查询后,可以使用 SET 语句启用 SHOWPLAN、STATISTICS IO、STATISTICS TIME 和 STATISTICS PROFILE 选项,进一步分析查询的性能,相关描述如下: ?SET SHOWPLAN_XML ON 描述 SQL Server 查询优化器选择用来检索完善的 XML 文档数据的方法。有关详细信息,请参阅 SET SHOWPLAN_XML (Transact-SQL)。在 Microsoft SQL Server 2005 中,建议使用这种方法。此 SET 选项生成的信息比 SHOWPLAN_ALL 和 SHOWPLAN_TEXT SET 选项生成的信息详细。 ?SET SHOWPLAN_ALL ON 描述 SQL Server 查询优化器选择的数据检索方法。有关详细信息,请参阅 SET SHOWPLAN_ALL (Transact-SQL)。此 SET 选项生成的信息比 SHOWPLAN_TEXT SET 选项生成的信息详细。 ?SET SHOWPLAN_TEXT ON 返回每条 Transact-SQL 语句的执行信息,但不执行它们。有关详细信息,请参阅SET SHOWPLAN_TEXT (Transact-SQL)。

千万级的mysql数据库与优化方法

千万级的mysql数据库与优化方法 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在where 及order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在where 子句中对字段进行null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: Sql代码 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: Sql代码 3.应尽量避免在where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 4.应尽量避免在where 子句中使用or 来连接条件,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:Sql代码 可以这样查询: Sql代码 5.in 和not in 也要慎用,否则会导致全表扫描,如: 对于连续的数值,能用between 就不要用in 了: 6.下面的查询也将导致全表扫描: Sql代码

若要提高效率,可以考虑全文检索。 7.如果在where 子句中使用参数,也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量,但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时;它必须在编译时进行选择。然而,如果在编译时建立访问计划,变量的值还是未知的,因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描: Sql代码 可以改为强制查询使用索引: 8.应尽量避免在where 子句中对字段进行表达式操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如: 应改为: 9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如:Sql代码 应改为: 10.不要在where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算,否则系统将可能无法正确使用索引。 11.在使用索引字段作为条件时,如果该索引是复合索引,那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引,否则该索引将不会被使用,并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。 12.不要写一些没有意义的查询,如需要生成一个空表结构:

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