说明在创建数据库时如何合理规划数据库的物理存储结构和逻辑存储结构

Oracle数据库的逻辑结构和物理结构

Oracle 数据库的逻辑结构是由一些数据库对象组成，如数据库表空间、表、索引、段、视图、存储过程、触发器等。数据库的逻辑存储结构(表空间等)决定了数据库的物理空间是如何被使用的，数据库对象如表、索引等分布在各个表空间中。

Oracle 数据库的物理结构从 *** 作系统一级查看，是由一个个的文件组成，从物理上可划分为:数据文件、日志文件、控制文件和参数文件。数据文件中存放了所有的数据信息日志文件存放数据库运行期间产生的日志信息，它被重复覆盖使用，若不采用归档方式的话，已被覆盖的日志信息将无法恢复控制文件记录了整个数据库的关键结构信息，它若被破坏，整个数据库将无法工作和恢复参数文件中设置了很多Oracle 数据库的配置参数，当数据库启动时，会读取这些信息。

逻辑结构的优化

逻辑结构优化用通俗的话来说就是通过增加、减少或调整逻辑结构来提高应用的效率，下面通过对基本表的设计及索引、聚簇的讨论来分析ORACLE逻辑结构的优化。

1、基本表扩展

数据库性能包括存储空间需求量的大小和查询响应时间的长短两个方面。为了优化数据库性能，需要对数据库中的表进行规范化。一般来说，逻辑数据库设计满足第三范式的表结构容易维护且基本满足实际应用的要求。所以，实际应用中一般都按照第三范式的标准进行规范化，从而保证了数据库的一致性和完整性，设计人员往往会设计过多的表间关联，以尽可能地降低数据冗余。但在实际应用中这种做法有时不利于系统运行性能的优化:如过程从多表获取数据时引发大量的连接 *** 作，在需要部分数据时要扫描整个表等，这都消耗了磁盘的I/O 和CPU 时间。

为解决这一问题，在设计表时应同时考虑对某些表进行反规范化，方法有以下几种:一是分割表。分割表可分为水平分割表和垂直分割表两种:水平分割是按照行将一个表分割为多个表，这可以提高每个表的查询速度，但查询、更新时要选择不同的表，统计时要汇总多个表，因此应用程序会更复杂。垂直分割是对于一个列很多的表，若某些列的访问频率远远高于其它列，就可以将主键和这些列作为一个表，将主键和其它列作为另外一个表。通过减少列的宽度，增加了每个数据页的行数，一次I/O就可以扫描更多的行，从而提高了访问每一个表的速度。但是由于造成了多表连接，所以应该在同时查询或更新不同分割表中的列的情况比较少的情况下使用。二是保留冗余列。当两个或多个表在查询中经常需要连接时，可以在其中一个表上增加若干冗余的列，以避免表之间的连接过于频繁，一般在冗余列的数据不经常变动的情况下使用。三是增加派生列。派生列是由表中的其它多个列的计算所得，增加派生列可以减少统计运算，在数据汇总时可以大大缩短运算时间。

因此，在数据库的设计中，数据应当按两种类别进行组织: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。有时还需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 *** 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。

2、索引和聚簇

创建索引是提高检索效率最有效的方法之一，索引把表中的逻辑值映射到安全的RowID，能快速定位数据的物理地址，可以大大加快数据库的查询速度，一个建有合理索引的数据库应用系统可能比一个没有建立索引的数据库应用系统效率高几十倍，但并不是索引越多越好，在那些经常需要修改的数据列上建立索引，将导致索引B*树的不断重组，造成系统性能的下降和存储空间的浪费。对于一个大型表建立的索引，有时并不能改善数据查询速度，反而会影响整个数据库的性能。这主要是和SGA的数据管理方式有关，Oracle在进行数据块高速缓存管理时，索引数据比普通数据具有更高的驻留权限，在进行空间竞争时，Oracle会先移出普通数据，对建有索引的大型表进行数据查询时，索引数据可能会用完所有的数据块缓存空间，Oracle不得不频繁地进行磁盘读写来获取数据，所以，在对一个大型表进行分区之后，可以根据相应的分区建立分区索引。

Oracle提供了另一种方法来提高查询速度，就是聚簇(Cluster)。所谓聚簇，简单地说就是把几个表放在一起，按一定公共属性混合存放。聚簇根据共同码值将多个表的数据存储在同一个Oracle块中，这时检索一组Oracle块就同时得到两个表的数据，这样就可以减少需要存储的Oracle块，从而提高应用程序的性能。

对于逻辑结构的优化，还应将表数据和索引数据分开表空间存储，分别使用独立的表空间。因为如果将表数据和索引数据放在一起，表数据的I/O *** 作和索引的I/O *** 作将产生影响系统性能的I/O竞争，降低系统的响应效率。将表数据和索引数据存放在不同的表空间中，并在物理层面将这两个表空间的数据文件放在不同的物理磁盘上，就可以避免这种竞争了。

物理结构的优化

数据库的数据最终是存储在物理磁盘上的，对数据进行访问就是对这些物理磁盘进行读写，因此对于这些物理存储的优化是系统优化的一个重要部分。对于物理存储结构优化，主要是合理地分配逻辑结构的物理存储地址，这样虽不能减少对物理存储的读写次数，但却可以使这些读写尽量并行，减少磁盘读写竞争，从而提高效率，也可以通过对物理存储进行精密的计算减少不必要的物理存储结构扩充，从而提高系统利用率。

1、磁盘读写并行优化

对于数据库的物理读写，Oracle系统本身会进行尽可能的并行优化，例如在一个最简单的表检索 *** 作中，如果表结构和检索域上的索引不在一个物理结构上，那么在检索的过程中，对索引的检索和对表的检索就是并行进行的。

2、 *** 作并行优化

*** 作并行的优化是基于 *** 作语句的统计结果，首先是统计各个表的访问频率，表之间的连接频率，根据这些数据按如下原则分配表空间和物理磁盘，减少系统进程和用户进程的磁盘I/O竞争把需要连接的表格在表空间/物理磁盘上分开把高频访问的表格在表空间/物理磁盘上分开把经常需要进行检索的表格的表结构和索引在表空间/物理磁盘上分开。

3、减少存储结构扩展

如果应用系统的数据库比较脆弱，并在不断地增长或缩小，这样的系统在非动态变化周期内效率合理，但是当在动态变化周期内的时候，性能却很差，这是由于Oracle的动态扩展造成的。在动态扩张的过程中，Oracle必须根据存储的要求，在创建行、行变化获取缺省值时，扩展和分配新的存储空间，而且表格的扩展往往并不是事情的终结，还可能导致数据文件、表空间的增长，这些扩展会导致在线系统反应缓慢。对于这样的系统，最好的办法就是在建立的时候预先分配足够的大小和合适的增长幅度。在一个对象建立的时候要根据应用充分地计算他们的大小，然后再根据这些数据来定义对象Initial、Next和Minextents的值，使数据库在物理存储上和动态增长次数上达到一个比较好的平衡点，使这些对象既不经常发生增长，也不过多地占用数据库。

DB2数据库的性能与稳定性直接跟数据库对象的多少、大小有关。如果对象很少，不复杂，那么就算不怎么规划，也能够达到比较高的性能。如果对象数据比较多、比较大的话，那么就需要在数据库设计之前好好的规划，否则会在很大程度上影响数据库的性能与稳定性。

一、选择合适的语言与数据库字符集。

在企业中部署数据库的时候，首先需要在 *** 作系统上安装数据库。而在安装数据库的时候，需要选择安装的语言环境。即是以中文状态下安装数据库还是以英文状态安装数据库。如在启动安装程序的时，可以利用/i language选项来指定安装过程中所采用的语言。到目前为止，DB2数据库已经支持很多种语言。那么数据库在安装过程中，该采用什么语言呢？笔者建议，只要数据库管理员有一点英语基础，最好能够采用英文语言环境来进行安装。虽然说现在DB2数据库的中文语言环境已经设计的比较完善，但是笔者仍然担心其有一些不知名的漏洞。为此笔者在安装DB2数据库的时候，基本上都采用的是英文语言环境来进行安装。即将语言设置为“EN”，表示英文。提高DB2数据备份与恢复的效率。

另外如果DB2 数据库中要保存英文以外的数据，或者说用户会使用不同的字符集访问数据库时，还需要在数据库安装过程中选择特定的数据库字符集。DB2数据库中的所有字符数据，包括数据字典中的数据，都是存储在数据库字符集中的。如果用户使用不同的字符集访问数据库时，数据库管理员就需要选择包含所有这些用户的字符集的超集。只有如此，才能够确保系统能够很方便的使用替代字符完成字符的转换，从而提高数据库的性能。如果用户选择的字符集不对，有可能会出现一些莫名其妙的问题。如一次用户在安装数据库过程中，没有选择合适的字符集。虽然在使用的过程中，其存储中文字符没有问题。但是当对数据库采取还原 *** 作时，却发现还原后的数据库中有些原来是中文字符的地方，尽然出现了乱码。这主要就是没有选择合适的字符集惹的祸。有时候如果字符集选择不当的话，从外部数据源(如Excel表格)导入数据的时候，中文数据也会无法顺利导入。所以，数据库管理员在安装数据库的时候，需要根据实际企业，来选择合适的字符集。

二、评估数据库对象的大小、数量。

DB2数据库的性能与稳定性直接跟数据库对象的多少、大小有关。如果对象很少，不复杂，那么就算不怎么规划，也能够达到比较高的性能。如果对象数据比较多、比较大的话，那么就需要在数据库设计之前好好的规划，否则会在很大程度上影响数据库的性能与稳定性。其实DB2 数据库就好像一个仓库，数据库中的对象(如索引、数据表、表空间)等等就好像仓库中的货物。如果货物比较少，那么随便放放，仓库都显得很空旷。货物寻找起来也会很方便。但是如果货物数量比较多、比较大，就必须要对其存储空间进行合理规划。只有如此才能够让仓库的空间利用率达到最佳状态。并且货物的存放有序，在查找起来也特别的方便。笔者这里就以仓库管理为例，说话该如何做好数据库对象大小、数量等方便的评估，以及他们对于数据库性能与稳定性的影响。

1、根据对象大小来规划存储空间。在仓库货物的摆放上，要根据货物的大小来规划存储空间。或者说要首先防止大的货物。只有如此空间的利用率才会最高。其实在规划DB2对象的时候，也是如此。如某些表可能会包含的记录比较多，属于大表。此时数据库管理员就需要考虑，是否将其放置在一个独立的表空间或者硬盘空间上，以提高数据 *** 作的性能。大表所对应的索引往往也是比较大的。为此在硬件条件允许的情况下，将索引表与数据表分别存放在不同的硬盘上，可以提高数据库的性能。而对于一些比较小的对象(如数据表)，可以将它们存放在一个表空间中。其实这个表空间就好像仓库中的一个个纸盒子。将小的对象放入到这个“纸盒子”中，不但不占空间，而且也容易管理。

2、根据对象的使用频率来规划存放空间。在仓库中摆放物品的时候，往往会把近期就要用到的货物或者频繁需要用到的东西放在仓库门口或者容易拿到的地方。如此在拿这些货物时就会比较便捷，也不会对其他货物产生影响。对于DB2数据库中的对象来说，也是这么一回事。可以将那些访问量比较大的对象，如索引、数据表，存放在性能比较好的硬盘上或者单独的硬盘中。此时访问这些数据，就不会与其它对象产生I/O冲突， *** 作起来速度就会比较快。而将不怎么用到的对象，存放在一起。由于他们不怎么被用到，所以即使存放在性能比较低的硬盘上，其对数据库性能产生的负面影响也是非常有限的。 在DB2数据库里面如何更新执行计划

3、根据类别来存放数据库对象。在仓库中存放货物的时候，还会对其进行分类。然后根据类别来进行存放。这有利于货物的管理与检索。其实在数据库对象存储空间设计时，也需要考虑这个因素。如现在应用软件在设计的时候，很多都是根据模块来设计。那么在数据库对象设计时，也需要根据这个模块来设计存储的空间。如将同一个模块的数据库对象存放在同一个表空间内。不过这可能会跟上面的两个建立相违背。此时最好是在对象的命名上做文章。如可以根据模块的不同，分别给数据库对象取一个相同的前缀或者后缀。如即使同一块模块要用到多个表空间，此时就可以给表空间一个相同的前缀。如此在管理数据库对象的时候，根据表空间的前缀就可以判断其所属的模块了。如果再加上一个后缀来表示其数据库对象的分类，那么就更合理了。为此在管理数据库对象的时候，要执行分类管理。不仅要从技术上对其进行分类，如分为索引、数据表、关键字等等。还需要从功能上进行分类，如按应用程序的模块来进行分类等等。

三、设计好数据库备份与还原的方案。

在数据库交付生产使用之后，往往需要进行大量的测试。但是在测试过程中往往又会产生很多的垃圾数据。可是交给企业应用的，肯定是一个干净的数据库系统。为此在数据库设计的时候，就需要想好如果减少测试过程中的垃圾数据。或者采取什么样的方式来实现在交互时自动清除垃圾数据的机制。

一般来说，想要一个数据库备份与还原的方案，减少数据库测试所产生的垃圾数据。如现在在给企业部署数据库的时候，往往是先安装一个干净的数据库系统。当然字符集这些需要预先设置好。然后再利用数据库还原功能将预先定义好的数据库模型还原出来。

另外有些时候需要两个方案互为补充。如在数据库初始化的过程中，采用数据库还原的方式来创建数据库对象。但是在应用软件升级的时候，由于此时已经有了用户的数据，为此不能够在使用数据库还原的方法。而是通过应用程序来执行某些SQL代码，来调整或者增加部分数据库对象。无论采用哪一种方式，需要遵循的一个原则就是在给企业创建数据库对象时要最大限度的减少测试。而要做到这一点，就是需要先在测试服务器上创建对象并测试对象可用。然后直接将相关的SQL代码在投入使用的数据库服务器上执行。

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