数据库相关职位

个人感觉数据库架构师和数据仓库工程师的能力要求要高些，对大型数据库的应用要达到熟练或精通的水平，因此，待遇也相对来说好一些。数据库开发工程师的层次相对低些，待遇也稍低。数据架构师，一般企业需要一两个足以。

数据仓库工程师在金融行业或者大型网站的就业机会会大些。

数据库开发工程师的就业路子最宽。以下是一些个案，仅供参考。

一、数据库架构师

任职要求：

1项目开发经验；

2丰富的SQLServer、DB2、Oracle、Sybase大型数据库研发设计经验；

3丰富的数据库关系模型和物理模型建模经验；

4有数据库性能优化经验；

5掌握数据仓库的基本理论，有数据仓库的实际开发经验；二、数据仓库工程师

职位描述：

1、对数据仓库系统的架构设计，编写专业的系统设计文档；

2、配合项目经理进行项目需求分析、应用分解、各模块的概要和详细设计；

3、实施项目开发。

职位要求：

1、有1年以上的ETL、OLAP工具的实际开发经验，有BO、MSTR、Insight、Hyperion(Brio)等其中一种开发工具实践经验者优先；

2、熟练使用Oracle等数据库，精通SQL、存储过程，有Java和数据库性能调优的经验者优先；

3、深入理解数据仓库、数据建模等概念，有商业智能相关系统实际建模经验者优先；三、数据库开发工程师

岗位职责：

1、数据库设计与优化；

2、存储过程设计与开发；

3、审核、指导开发工程师有关数据库设计、数据存取方法；

4、协助工程部门实施数据库部署；

5、为测试部门提供数据库支持。

任职要求：

1、本科学历，计算机相关专业

2、两年以上工作经验和数据库设计/开发/管理经验

3、熟悉计算机和数据库等相关基础知识

4、熟悉linux/unix、windows等相关技术

5、精通oracle等大型数据库技术，熟练掌握数据库开发技术，熟练使用sqlplus进行存储过程开发，精确sql语言。

6、掌握系统数据存储架构设计技能和数据备份管理技术

7、良好的沟通能力和执行能力；正直、务实、敬业、善于思考、良好的团队合作精神

数据库系统一般包含以下几个方面：

1、数据库：

是指长期存储在计算机内的，有组织，可共享的数据的集合。数据库中的数据按一定的数学模型组织、描述和存储，具有较小的冗余，较高的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享。

2、硬件：

构成计算机系统的各种物理设备，包括存储所需的外部设备。硬件的配置应满足整个数据库系统的需要。

3、软件：

包括 *** 作系统、数据库管理系统及应用程序。数据库管理系统是数据库系统的核心软件，是在 *** 作系统的支持下工作，解决如何科学地组织和存储数据，如何高效获取和维护数据的系统软件。

4、人员：

第一类为系统分析员和数据库设计人员，系统分析员负责应用系统的需求分析和规范说明。数据库设计人员负责数据库中数据的确定、数据库各级模式的设计。

第二类为应用程序员，负责编写使用数据库的应用程序。第三类为最终用户，他们利用系统的接口或查询语言访问数据库。第四类用户是数据库管理员，负责数据库的总体信息控制。

扩展资料：

数据库系统的基本功能：

1、能够保证数据的独立性。数据和程序相互独立有利于加快软件开发速度，节省开发费用。

2、冗余数据少，数据共享程度高。

3、系统的用户接口简单，用户容易掌握，使用方便。

4、能够确保系统运行可靠，出现故障时能迅速排除；能够保护数据不受非受权者访问或破坏；能够防止错误数据的产生，一旦产生也能及时发现。

5、有重新组织数据的能力，能改变数据的存储结构或数据存储位置，以适应用户 *** 作特性的变化，改善由于频繁插入、删除 *** 作造成的数据组织零乱和时空性能变坏的状况。

参考资料来源：百度百科-数据库系统

任何web软件和应用程序都需要强大的数据库管理工具，因此开发者选择一款合适的数据库管理工具尤为重要。南邵电脑培训列出了几款好用的数据库管理工具（有些并非开源或免费），以供开发者们参考选择：

1、MySQL管理工具phpMyAdmin

phpMyAdmin是一个非常受欢迎的基于web的MySQL数据库管理工具。它能够创建和删除数据库，创建/删除/修改表格,删除/编辑/新增字段，执行SQL脚本等。

缺点：

SQL语法不高亮

2、数据库管理工具NavicatLite

Navicat是一套快速、可靠并价格相宜的资料库管理工具，大可使用来简化资料库的管理及降低系统管理成本。它的设计符合资料库管理员、开发人员及中小企业的需求。Navicat是以直觉化的使用者图形介面所而建的，让你可以以安全且简单的方式建立、组织、存取并共用资讯。Navicat支持的数据库包括MySQL、Oracle、SQLite、PostgreSQL和SQLServer等。

Navicat提供商业版NavicatPremium和免费的版本NavicatLite。但目前Navicat已不再提供LITE版本。

缺点：

免费版本已停止更新。

3、数据库管理工具DBeaver

DBeaver是一个通用的数据库管理工具和SQL客户端，支持MySQL,PostgreSQL,Oracle,DB2,MSSQL,Sybase,Mimer,HSQLDB,Derby,以及其他兼容JDBC的数据库。DBeaver提供一个图形界面用来查看数据库结构、执行SQL查询和脚本，浏览和导出数据，处理BLOB/CLOB数据，修改数据库结构等等。

4、MySQL数据库建模工具MySQLWorkbench

MySQLWorkbench是数据库架构师和开发人员的可视化数据库设计、管理的工具，它是著名的数据库设计工具DBDesigner4的继任者。你可以用MySQLWorkbench设计和创建新的数据库图示，建立数据库文档。它同时有开源和商业化的两个版本。可以在Windows，Linux和MACOSX上使用。

它在2016年十月份成为一个稳定的工具。

缺点：

比phpMyAdmin更复杂。

查询速度慢的原因很多，常见如下几种：

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 15 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 15 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 *** 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

10、分布式分区视图可用于实现数据库服务器联合体。联合体是一组分开管理的服务器，但它们相互协作分担系统的处理负荷。这种通过分区数据形成数据库服务器联合体的机制能够扩大一组服务器，以支持大型的多层 Web 站点的处理需要。有关更多信息，参见设计联合数据库服务器。（参照SQL帮助文件'分区视图'）

a、在实现分区视图之前，必须先水平分区表

b、在创建成员表后，在每个成员服务器上定义一个分布式分区视图，并且每个视图具有相同的名称。这样，引用分布式分区视图名的查询可以在任何一个成员服务器上运行。系统 *** 作如同每个成员服务器上都有一个原始表的复本一样，但其实每个服务器上只有一个成员表和一个分布式分区视图。数据的位置对应用程序是透明的。

11、重建索引 DBCC REINDEX ,DBCC INDEXDEFRAG,收缩数据和日志 DBCC SHRINKDB,DBCC SHRINKFILE 设置自动收缩日志对于大的数据库不要设置数据库自动增长，它会降低服务器的性能。 在T-sql的写法上有很大的讲究，下面列出常见的要点：首先，DBMS处理查询计划的过程是这样的：

1、 查询语句的词法、语法检查

2、 将语句提交给DBMS的查询优化器

3、 优化器做代数优化和存取路径的优化

4、 由预编译模块生成查询规划

5、 然后在合适的时间提交给系统处理执行

6、 最后将执行结果返回给用户其次，看一下SQL SERVER的数据存放的结构：一个页面的大小为8K(8060)字节，8个页面为一个盘区，按照B树存放。

12、Commit和rollback的区别 Rollback:回滚所有的事物。 Commit:提交当前的事物 没有必要在动态SQL里写事物，如果要写请写在外面如： begin tran exec(@s) commit trans 或者将动态SQL 写成函数或者存储过程。

13、在查询Select语句中用Where字句限制返回的行数,避免表扫描,如果返回不必要的数据，浪费了服务器的I/O资源，加重了网络的负担降低性能。如果表很大，在表扫描的期间将表锁住，禁止其他的联接访问表,后果严重。

14、SQL的注释申明对执行没有任何影响

15、尽可能不使用光标，它占用大量的资源。如果需要row-by-row地执行，尽量采用非光标技术,如：在客户端循环，用临时表，Table变量，用子查询，用Case语句等等。游标可以按照它所支持的提取选项进行分类： 只进 必须按照从第一行到最后一行的顺序提取行。FETCH NEXT 是唯一允许的提取 *** 作,也是默认方式。可滚动性 可以在游标中任何地方随机提取任意行。游标的技术在SQL2000下变得功能很强大，他的目的是支持循环。有四个并发选项 READ_ONLY：不允许通过游标定位更新(Update)，且在组成结果集的行中没有锁。 OPTIMISTIC WITH valueS:乐观并发控制是事务控制理论的一个标准部分。乐观并发控制用于这样的情形，即在打开游标及更新行的间隔中，只有很小的机会让第二个用户更新某一行。当某个游标以此选项打开时，没有锁控制其中的行，这将有助于最大化其处理能力。如果用户试图修改某一行，则此行的当前值会与最后一次提取此行时获取的值进行比较。如果任何值发生改变，则服务器就会知道其他人已更新了此行，并会返回一个错误。如果值是一样的，服务器就执行修改。 选择这个并发选项�OPTIMISTIC WITH ROW VERSIONING:此乐观并发控制选项基于行版本控制。使用行版本控制，其中的表必须具有某种版本标识符，服务器可用它来确定该行在读入游标后是否有所更改。在 SQL Server 中，这个性能由 timestamp 数据类型提供，它是一个二进制数字，表示数据库中更改的相对顺序。每个数据库都有一个全局当前时间戳值：@@DBTS。每次以任何方式更改带有 timestamp 列的行时，SQL Server 先在时间戳列中存储当前的 @@DBTS 值，然后增加 @@DBTS 的值。如果某 个表具有 timestamp 列，则时间戳会被记到行级。服务器就可以比较某行的当前时间戳值和上次提取时所存储的时间戳值，从而确定该行是否已更新。服务器不必比较所有列的值，只需比较 timestamp 列即可。如果应用程序对没有 timestamp 列的表要求基于行版本控制的乐观并发，则游标默认为基于数值的乐观并发控制。 SCROLL LOCKS 这个选项实现悲观并发控制。在悲观并发控制中，在把数据库的行读入游标结果集时，应用程序将试图锁定数据库行。在使用服务器游标时，将行读入游标时会在其上放置一个更新锁。如果在事务内打开游标，则该事务更新锁将一直保持到事务被提交或回滚；当提取下一行时，将除去游标锁。如果在事务外打开游标，则提取下一行时，锁就被丢弃。因此，每当用户需要完全的悲观并发控制时，游标都应在事务内打开。更新锁将阻止任何其它任务获取更新锁或排它锁，从而阻止其它任务更新该行。然而，更新锁并不阻止共享锁，所以它不会阻止其它任务读取行，除非第二个任务也在要求带更新锁的读取。滚动锁根据在游标定义的 SELECT 语句中指定的锁提示，这些游标并发选项可以生成滚动锁。滚动锁在提取时在每行上获取，并保持到下次提取或者游标关闭，以先发生者为准。下次提取时，服务器为新提取中的行获取滚动锁，并释放上次提取中行的滚动锁。滚动锁独立于事务锁，并可以保持到一个提交或回滚 *** 作之后。如果提交时关闭游标的选项为关，则 COMMIT 语句并不关闭任何打开的游标，而且滚动锁被保留到提交之后，以维护对所提取数据的隔离。所获取滚动锁的类型取决于游标并发选项和游标 SELECT 语句中的锁提示。锁提示 只读 乐观数值 乐观行版本控制 锁定无提示 未锁定 未锁定 未锁定 更新 NOLOCK 未锁定 未锁定 未锁定 未锁定 HOLDLOCK 共享 共享 共享 更新 UPDLOCK 错误 更新 更新 更新 TABLOCKX 错误 未锁定 未锁定 更新其它 未锁定 未锁定 未锁定 更新 指定 NOLOCK 提示将使指定了该提示的表在游标内是只读的。

16、用Profiler来跟踪查询，得到查询所需的时间，找出SQL的问题所在;用索引优化器优化索引

17、注意UNion和UNion all 的区别。UNION all好

18、注意使用DISTINCT，在没有必要时不要用，它同UNION一样会使查询变慢。重复的记录在查询里是没有问题的

19、查询时不要返回不需要的行、列

20、用sp_configure 'query governor cost limit'或者SET QUERY_GOVERNOR_COST_LIMIT来限制查询消耗的资源。当评估查询消耗的资源超出限制时，服务器自动取消查询,在查询之前就扼杀掉。SET LOCKTIME设置锁的时间

21、用select top 100 / 10 Percent 来限制用户返回的行数或者SET ROWCOUNT来限制 *** 作的行

22、在SQL2000以前，一般不要用如下的字句: "IS NULL", "<>", "!=", "!>", "!<", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN", "NOT LIKE", and "LIKE '%500'"，因为他们不走索引全是表扫描。也不要在WHere字句中的列名加函数，如Convert，substring等,如果必须用函数的时候，创建计算列再创建索引来替代还可以变通写法：WHERE SUBSTRING(firstname,1,1) = 'm'改为WHERE firstname like 'm%'（索引扫描），一定要将函数和列名分开。并且索引不能建得太多和太大。NOT IN会多次扫描表，使用EXISTS、NOT EXISTS ，IN , LEFT OUTER JOIN 来替代，特别是左连接,而Exists比IN更快，最慢的是NOT *** 作如果列的值含有空，以前它的索引不起作用，现在2000的优化器能够处理了。相同的是IS NULL，"NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN"能优化她，而"<>"等还是不能优化，用不到索引。

23、使用Query Analyzer，查看SQL语句的查询计划和评估分析是否是优化的SQL。一般的20%的代码占据了80%的资源，我们优化的重点是这些慢的地方。

24、如果使用了IN或者OR等时发现查询没有走索引，使用显示申明指定索引：

SELECT FROM PersonMember (INDEX = IX_Title) WHERE processid IN ('男'，'女')

25、将需要查询的结果预先计算好放在表中，查询的时候再SELECT。这在SQL70以前是最重要的手段。例如医院的住院费计算。

26、MIN() 和 MAX()能使用到合适的索引。

27、数据库有一个原则是代码离数据越近越好，所以优先选择Default,依次为Rules,Triggers, Constraint（约束如外健主健CheckUNIQUE……,数据类型的最大长度等等都是约束）,Procedure这样不仅维护工作小，编写程序质量高，并且执行的速度快。

28、如果要插入大的二进制值到Image列，使用存储过程，千万不要用内嵌INsert来插入(不知JAVA是否)。因为这样应用程序首先将二进制值转换成字符串（尺寸是它的两倍），服务器受到字符后又将他转换成二进制值存储过程就没有这些动作: 方法：

Create procedure p_insert as insert into table(Fimage) values (@image)

在前台调用这个存储过程传入二进制参数，这样处理速度明显改善。

29、Between在某些时候比IN速度更快,Between能够更快地根据索引找到范围。用查询优化器可见到差别。

select from chineseresume where title in ('男','女')

Select from chineseresume where title between '男' and '女'

是一样的。由于in会在比较多次，所以有时会慢些。

30、在必要是对全局或者局部临时表创建索引，有时能够提高速度，但不是一定会这样，因为索引也耗费大量的资源。他的创建同是实际表一样。

31、不要建没有作用的事物例如产生报表时，浪费资源。只有在必要使用事物时使用它。

32、用OR的字句可以分解成多个查询，并且通过UNION 连接多个查询。他们的速度只同是否使用索引有关,如果查询需要用到联合索引，用UNION all执行的效率更高多个OR的字句没有用到索引，改写成UNION的形式再试图与索引匹配。一个关键的问题是否用到索引。

33、尽量少用视图，它的效率低。对视图 *** 作比直接对表 *** 作慢,可以用stored procedure来代替她。特别的是不要用视图嵌套,嵌套视图增加了寻找原始资料的难度。我们看视图的本质：它是存放在服务器上的被优化好了的已经产生了查询规划的SQL。对单个表检索数据时，不要使用指向多个表的视图，直接从表检索或者仅仅包含这个表的视图上读，否则增加了不必要的开销,查询受到干扰为了加快视图的查询，MsSQL增加了视图索引的功能。

34、没有必要时不要用DISTINCT和ORDER BY，这些动作可以改在客户端执行。它们增加了额外的开销。这同UNION 和UNION ALL一样的道理。

select top 20 adcompanyname,comid,position,adreferenceid,worklocation,

convert(varchar(10),adpostDate,120) as postDate1,workyear,degreedescription FROM

jobcn_querydboCOMPANYAD_query ad where referenceID in('JCNAD00329667','JCNAD132168','JCNAD00337748','JCNAD00338345',

'JCNAD00333138','JCNAD00303570','JCNAD00303569',

'JCNAD00303568','JCNAD00306698','JCNAD00231935','JCNAD00231933',

'JCNAD00254567','JCNAD00254585','JCNAD00254608',

'JCNAD00254607','JCNAD00258524','JCNAD00332133','JCNAD00268618',

'JCNAD00279196','JCNAD00268613') order by postdate desc

35、在IN后面值的列表中，将出现最频繁的值放在最前面，出现得最少的放在最后面，减少判断的次数。

36、当用SELECT INTO时，它会锁住系统表(sysobjects，sysindexes等等)，阻塞其他的连接的存取。创建临时表时用显示申明语句，而不是

select INTO drop table t_lxh begin tran select into t_lxh from chineseresume

where name = 'XYZ' --commit

在另一个连接中SELECT from sysobjects可以看到 SELECT INTO 会锁住系统表，Create table 也会锁系统表(不管是临时表还是系统表)。所以千万不要在事物内使用它！！！这样的话如果是经常要用的临时表请使用实表，或者临时表变量。

37、一般在GROUP BY 个HAVING字句之前就能剔除多余的行，所以尽量不要用它们来做剔除行的工作。他们的执行顺序应该如下最优：select 的Where字句选择所有合适的行，Group By用来分组个统计行，Having字句用来剔除多余的分组。这样Group By 个Having的开销小，查询快对于大的数据行进行分组和Having十分消耗资源。如果Group BY的目的不包括计算，只是分组，那么用Distinct更快

38、一次更新多条记录比分多次更新每次一条快,就是说批处理好

39、少用临时表，尽量用结果集和Table类性的变量来代替它,Table 类型的变量比临时表好

40、在SQL2000下，计算字段是可以索引的，需要满足的条件如下：

a、计算字段的表达是确定的

b、不能用在TEXT,Ntext，Image数据类型

c、必须配制如下选项 ANSI_NULLS = ON, ANSI_PADDINGS = ON, ……

41、尽量将数据的处理工作放在服务器上，减少网络的开销，如使用存储过程。存储过程是编译好、优化过、并且被组织到一个执行规划里、且存储在数据库中的SQL语句，是控制流语言的集合，速度当然快。反复执行的动态SQL,可以使用临时存储过程，该过程（临时表）被放在Tempdb中。以前由于SQL SERVER对复杂的数学计算不支持，所以不得不将这个工作放在其他的层上而增加网络的开销。SQL2000支持UDFs,现在支持复杂的数学计算，函数的返回值不要太大，这样的开销很大。用户自定义函数象光标一样执行的消耗大量的资源，如果返回大的结果采用存储过程

42、不要在一句话里再三的使用相同的函数，浪费资源,将结果放在变量里再调用更快

43、SELECT COUNT()的效率教低，尽量变通他的写法，而EXISTS快同时请注意区别： select count(Field of null) from Table 和 select count(Field of NOT null) from Table 的返回值是不同的！！！

44、当服务器的内存够多时，配制线程数量 = 最大连接数+5，这样能发挥最大的效率；否则使用 配制线程数量<最大连接数启用SQL SERVER的线程池来解决,如果还是数量 = 最大连接数+5，严重的损害服务器的性能。

45、按照一定的次序来访问你的表。如果你先锁住表A，再锁住表B，那么在所有的存储过程中都要按照这个顺序来锁定它们。如果你（不经意的）某个存储过程中先锁定表B，再锁定表A，这可能就会导致一个死锁。如果锁定顺序没有被预先详细的设计好，死锁很难被发现

46、通过SQL Server Performance Monitor监视相应硬件的负载 Memory: Page Faults / sec计数器如果该值偶尔走高，表明当时有线程竞争内存。如果持续很高，则内存可能是瓶颈。

Process:

1、% DPC Time 指在范例间隔期间处理器用在缓延程序调用(DPC)接收和提供服务的百分比。(DPC 正在运行的为比标准间隔优先权低的间隔)。 由于 DPC 是以特权模式执行的，DPC 时间的百分比为特权时间 百分比的一部分。这些时间单独计算并且不属于间隔计算总数的一部 分。这个总数显示了作为实例时间百分比的平均忙时。

2、%Processor Time计数器 如果该参数值持续超过95%，表明瓶颈是CPU。可以考虑增加一个处理器或换一个更快的处理器。

3、% Privileged Time 指非闲置处理器时间用于特权模式的百分比。(特权模式是为 *** 作系统组件和 *** 纵硬件驱动程序而设计的一种处理模式。它允许直接访问硬件和所有内存。另一种模式为用户模式，它是一种为应用程序、环境分系统和整数分系统设计的一种有限处理模式。 *** 作系统将应用程序线程转换成特权模式以访问 *** 作系统服务)。 特权时间的 % 包括为间断和 DPC 提供服务的时间。特权时间比率高可能是由于失败设备产生的大数量的间隔而引起的。这个计数器将平均忙时作为样本时间的一部分显示。

4、% User Time表示耗费CPU的数据库 *** 作，如排序，执行aggregate functions等。如果该值很高，可考虑增加索引，尽量使用简单的表联接，水平分割大表格等方法来降低该值。 Physical Disk: Curretn Disk Queue Length计数器该值应不超过磁盘数的15~2倍。要提高性能，可增加磁盘。 SQLServer:Cache Hit Ratio计数器该值越高越好。如果持续低于80%，应考虑增加内存。 注意该参数值是从SQL Server启动后，就一直累加记数，所以运行经过一段时间后，该值将不能反映系统当前值。

47、分析select emp_name form employee where salary > 3000 在此语句中若salary是Float类型的，则优化器对其进行优化为Convert(float,3000)，因为3000是个整数，我们应在编程时使用30000而不要等运行时让DBMS进行转化。同样字符和整型数据的转换。

48、查询的关联同写的顺序

select apersonMemberID, from chineseresume a,personmember b where personMemberID

= breferenceid and apersonMemberID = 'JCNPRH39681' （A = B ,B = '号码'）

select apersonMemberID, from chineseresume a,personmember b where apersonMemberID

= breferenceid and apersonMemberID = 'JCNPRH39681' and breferenceid = 'JCNPRH39681' （A = B ,B = '号码'， A = '号码'）

select apersonMemberID, from chineseresume a,personmember b where breferenceid

= 'JCNPRH39681' and apersonMemberID = 'JCNPRH39681' （B = '号码'， A = '号码'）

49、

(1)IF 没有输入负责人代码 THEN code1=0 code2=9999 ELSE code1=code2=负责人代码 END IF 执行SQL语句为: SELECT 负责人名 FROM P2000 WHERE 负责人代码>=:code1 AND负责人代码 <=:code2

(2)IF 没有输入负责人代码 THEN SELECT 负责人名 FROM P2000 ELSE code= 负责人代码 SELECT 负责人代码 FROM P2000 WHERE 负责人代码=:code END IF 第一种方法只用了一条SQL语句,第二种方法用了两条SQL语句。在没有输入负责人代码时,第二种方法显然比第一种方法执行效率高,因为它没有限制条件;在输入了负责人代码时,第二种方法仍然比第一种方法效率高,不仅是少了一个限制条件,还因相等运算是最快的查询运算。我们写程序不要怕麻烦

50、关于JOBCN现在查询分页的新方法（如下），用性能优化器分析性能的瓶颈，如果在I/O或者网络的速度上，如下的方法优化切实有效，如果在CPU或者内存上，用现在的方法更好。请区分如下的方法，说明索引越小越好。

begin

DECLARE @local_variable table (FID int identity(1,1),ReferenceID varchar(20))

insert into @local_variable (ReferenceID)

select top 100000 ReferenceID from chineseresume order by ReferenceID

select from @local_variable where Fid > 40 and fid <= 60

end

和

begin

DECLARE @local_variable table (FID int identity(1,1),ReferenceID varchar(20))

insert into @local_variable (ReferenceID)

select top 100000 ReferenceID from chineseresume order by updatedate

select from @local_variable where Fid > 40 and fid <= 60

end

的不同

begin

create table #temp (FID int identity(1,1),ReferenceID varchar(20))

insert into #temp (ReferenceID)

select top 100000 ReferenceID from chineseresume order by updatedate

select from #temp where Fid > 40 and fid <= 60 drop table #temp

end

为了能最小化磁盘I/O MyISAM 存储引擎采用了很多数据库系统使用的一种策略 它采用一种机制将最经常访问的表保存在内存区块中

对索引区块来说 它维护着一个叫索引缓存(索引缓冲)的结构体 这个结构体中放著许多那些最常使用的索引区块的缓冲区块 对数据区块来说 MySQL没有使用特定的缓存 它依靠 *** 作系统的本地文件系统缓存

本章首先描述了 MyISAM 索引缓存的基本 *** 作 然后讨论在MySQL 中所做的改进 它提高了索引缓存性能 同时能更好地控制缓存 *** 作

线程之间不再是串行地访问索引缓存 多个线程可以并行地访问索引缓存 可以设置多个索引缓存 同时也能指定数据表索引到特定的缓存中

索引缓存机制对 ISAM 表同样适用 不过 这种有效性正在减弱 自从MySQL 开始 MyISAM 表类型引进之后 ISAM 就不再建议使用了 MySQL 更是延续了这个趋势 ISAM 类型默认被禁用了

可以通过系统变量 key_buffer_size 来控制索引缓存区块的大小 如果这个值大小为 那么就不使用缓存 当这个值小得于不足以分配区块缓冲的最小数量( )时 也不会使用缓存

当索引缓存无法 *** 作时 索引文件就只通过 *** 作系统提供的本地文件系统缓冲来访问(换言之 表索引区块采用的访问策略和数据区块的一致)

一个索引区块在 MyISAM 索引文件中是一个连续访问的单元 通常这个索引区块的大小和B树索引节点大小一样(索引在磁盘中是以B树结构来表示的 这个树的底部时叶子节点 叶子节点之上则是非叶子节点)

在索引缓存结构中所有的区块大小都是一样的 这个值可能等于 大于 或小于表的索引区块大小 通常这两个值是不一样的

当必须访问来自任何表的索引区块时 服务器首先检查在索引缓存中是否有可用的缓冲区块 如果有 服务器就访问缓存中的数据 而非磁盘 就是说 它直接存取缓存 而不是存取磁盘 否则 服务器选择一个(多个)包含其它不同表索引区块的缓存缓冲区块 将它的内容替换成请求表的索引区块的拷贝 一旦新的索引区块在缓存中了 索引数据就可以存取了

当发生被选中要替换的区块内容修改了的情况时 这个区块就被认为 脏 了 那么 在替换之前 它的内容就必须先刷新到它指向的标索引

通常服务器遵循LRU(最近最少使用)策略 当要选择替换的区块时 它选择最近最少使用的索引区块 为了想要让选择变得更容易 索引缓存模块会维护一个包含所有使用区块特别的队列(LRU链) 当一个区块被访问了 就把它放到队列的最后位置 当区块要被替换时 在队列开始位置的区块就是最近最少使用的 它就是第一候选删除对象

共享访问索引缓存

在MySQL 以前 访问索引缓存是串行的 两个线程不能并行地访问索引缓存缓冲 服务器处理一个访问索引区块的请求只能等它之前的请求处理完 结果 新的请求所需的索引区块就不在任何索引缓存环冲区块中 因为其他线程把包含这个索引区块的缓冲给更新了

从MySQL 开始 服务器支持共享方式访问索引缓存

没有正在被更新的缓冲可以被多个线程访问

缓冲正被更新时 需要使用这个缓冲的线程只能等到更新完成之后

多个线程可以初始化需要替换缓存区块的请求 只要它们不干扰别的线程(也就是 它们请求不同的索引区块 因此不同的缓存区块被替换)

共享方式访问索引缓存令服务器明显改善了吞吐量

多重索引缓存

共享访问索引缓存改善了性能 却不能完全消除线程间的冲突 它们仍然争抢控制管理存取索引缓存缓冲的结构 为了更进一步减少索引缓存存取冲突 MySQL 提供了多重索引缓存特性 这能将不同的表索引指定到不同的索引缓存

当有多个索引缓存 服务器在处理指定的 MyISAM 表查询时必须知道该使用哪个 默认地 所有的 MyISAM 表索引都缓存在默认的索引缓存中 想要指定到特定的缓存中 可以使用 CACHE INDEX 语句

如下语句所示 指定表的索 t t 和 t 引缓存到名为 hot_cache 的缓存中

mysql> CACHE INDEX t  t  t  IN hot_cache; + + + + + | Table | Op | Msg_type | Msg_text | + + + + + | test t  | assign_to_keycache | status | OK | | test t  | assign_to_keycache | status | OK | | test t  | assign_to_keycache | status | OK | + + + + +

注意 如果服务器编译支持存 ISAM 储引擎了 那么 ISAM 表也使用索引缓存机制 不过 ISAM 表索引只能使用默认的索引缓存而不能自定义

CACHE INDEX 语句中用到的索引缓存是根据用 SET GLOBAL 语句的参数设定的值或者服务器启动参数指定的值创建的 如下 mysql> SET GLOBAL keycache key_buffer_size= ;想要删除索引缓存 只需设置它的大小为 mysql> SET GLOBAL keycache key_buffer_size= ;索引缓存变量是一个结构体变量 由名字和组件构成 例如 keycache key_buffer_size keycache 就是缓存名 key_buffer_size 是缓存组件 默认地 表索引在服务器启动时指定到主(默认的)索引缓存中 当一个索引缓存被删掉后 指定到这个缓存的所有索引都被重新指向到了默认索引缓存中去 对一个繁忙的系统来说 我们建议以下三条策略来使用索引缓存 热缓存占用 %的总缓存空间 用于繁重搜索但很少更新的表 冷缓存占用 %的总缓存空间 用于中等强度更新的表 如临时表 冷缓存占用 %的总缓存空间 作为默认的缓存 用于所有其他表 使用三个缓存的一个原因是好处在于 存取一个缓存结构时不会阻止对其他缓存的访问 访问一个表索引的查询不会跟指定到其他缓存的查询竞争 性能提高还表现在以下几点原因 热缓存只用于检索记录 因此它的内容总是不需要变化 所以 无论什么时候一个索引区块需要从磁盘中引入 被选中要替换的缓存区块的内容总是要先被刷新 索引被指向热缓存中后 如果没有需要扫描全部索引的查询 那么对应到B树中非叶子节点的索引区块极可能还保留在缓存中 在临时表里必须频繁执行一个更新 *** 作是相当快的 如果要被更新的节点已经在缓存中了 它无需先从磁盘中读取出来 当临时表的索引大小和冷缓存大小一样时 那么在需要更新一个节点时它已经在缓存中存在的几率是相当高的

中点插入策略

默认地 MySQL 的索引缓存管理系统采用LRU策略来选择要被清除的缓存区块 不过它也支持更完善的方法 叫做 中点插入策略

使用中点插入策略时 LRU链就被分割成两半 一个热子链 一个温子链 两半分割的点不是固定的 不过缓存管理系统会注意不让温子链部分 太短 总是至少包括全部缓存区块的 key_cache_division_limit 比率 key_cache_division_limit 是缓存结构体变量的组件部分 因此它是每个缓存都可以设置这个参数值

当一个索引区块从表中读入缓存时 它首先放在温子链的末尾 当达到一定的点击率(访问这个区块)后 它就提升到热子链中去 目前 要提升一个区块的点击率( )对每个区块来说都是一样的 将来 我们会让点击率依靠B树中对应的索引区块节点的级别 包含非叶子节点的索引区块所要求的提升点击率就低一点 包含叶子节点的B索引树的区块的值就高点

提升起来的区块首先放在热子链的末尾 这个区块在热子链内一直循环 如果这个区块在该子链开头位置停留时间足够长了 它就会被降级回温子链 这个时间是由索引缓存结构体变量的组件 key_cache_age_threshold 值来决定的

这个阀值是这么描述的 一个索引缓存包含了 N 个区块 热子链开头的区块在低于 Nkey_cache_age_threshold/ 次访问后就被移动到温子链的开头位置 它又首先成为被删除的候选对象 因为要被替换的区块还是从温子链的开头位置开始的

中点插入策略就能在缓存中总能保持更有价值的区块 如果更喜欢采用LRU策略 只需让 key_cache_division_limit 的值低于默认值

中点插入策略能帮助改善在执行需要有效扫描索引 它会将所有对应到B树中高级别的有价值的节点推出的查询时的性能 为了避免这样 就必须设定 key_cache_division_limit 远远低于 以采用中点插入策略 则在扫描索引 *** 作时那些有价值的频繁点击的节点就会保留在热子链中了

索引预载入

如果索引缓存中有足够的区块用来保存全部索引 或者至少足够保存全部非叶子节点 那么在使用前就载入索引缓存就很有意义了 将索引区块以十分有效的方法预载入索引缓存缓冲 从磁盘中顺序地读取索引区块

没有预载入 查询所需的索引区块仍然需要被放到缓存中去 虽然索引区块要保留在缓存中 因为有足够的缓冲 它们可以从磁盘中随机读取到 而非顺序地

想要预载入缓存 可以使用 LOAD INDEX INTO CACHE 语句 如下语句预载入了表 t 和 t 的索引节点(区块)

mysql> LOAD INDEX INTO CACHE t  t  IGNORE LEAVES; + + + + + | Table | Op | Msg_type | Msg_text | + + + + + | test t  | preload_keys | status | OK | | test t  | preload_keys | status | OK | + + + + +

增加修饰语 IGNORE LEAVES 就只预载入非叶子节点的索引区块 因此 上述语句加载了 t 的全部索引区块 但是只加载 t 的非叶子节点区块

如果使用 CACHE INDEX 语句将索引指向一个索引缓存 将索引区块预先放到那个缓存中去 否则 索引区块只会加载到默认的缓存中去

索引缓存大小

MySQL 引进了对每个索引缓存的新变量 key_cache_block_size 这个变量可以指定每个索引缓存的区块大小 用它就可以来调整索引文件I/O *** 作的性能

当读缓冲的大小和本地 *** 作系统的I/O缓冲大小一样时 就达到了I/O *** 作的最高性能了 但是设置索引节点的大小和I/O缓冲大小一样未必能达到最好的总体性能 读比较大的叶子节点时 服务器会读进来很多不必要的数据 这大大阻碍了读其他叶子节点

目前 还不能控制数据表的索引区块大小 这个大小在服务器创建索引文件 ` MYI 时已经设定好了 它根据数据表的索引大小的定义而定 在很多时候 它设置成和I/O缓冲大小一样 在将来 可以改变它的值 并且会全面采用变量 key_cache_block_size

重建索引缓存

索引缓存可以通过修改其参数值在任何时候重建它 例如

mysql> SET GLOBAL cold_cache key_buffer_size= ;

如果设定索引缓存的结构体变量组件变量 key_buffer_size 或 key_cache_block_size 任何一个的值和它当前的值不一样 服务器就会清空原来的缓存 在新的变量值基础上重建缓存 如果缓存中有任何的 脏 索引块 服务器会先把它们保存起来然后才重建缓存 重新设定其他的索引缓存变量并不会重建缓存

lishixinzhi/Article/program/Oracle/201311/16615

服务器，电脑配置，网速等问题。

宽带网速慢可能有以下几种常见原因：

一、访问的网站服务器带宽窄或服务器繁忙，您可尝试换时段访问或者访问其他网站，判断是否此问题导致；

二、如电脑配置比较低或系统处理能力弱等电脑原因；

三、病毒或者木马等原因造成上网速度慢，建议您下载病毒防护软件进行全盘扫码杀毒；

四、使用路由器共享上网导致网速慢；

五、Modem设备出现工作不稳定，建议您更换Modem设备测试；

六、线路原因（如线路长、线路噪声较大、入户线质量不好、用户端线路改动等）。

定义1

严格地说，数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样的“仓库”，并根据管理的需要进行相应的处理。例如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库"，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。JMartin给数据库下了一个比较完整的定义：数据库是存储在一起的相关数据的集合，这些数据是结构化的，无有害的或不必要的冗余，并为多种应用服务；数据的存储独立于使用它的程序；对数据库插入新数据，修改和检索原有数据均能按一种公用的和可控制的方式进行。当某个系统中存在结构上完全分开的若干个数据库时，则该系统包含一个“数据库集合”。

定义2

数据库是依照某种数据模型组织起来并存放二级存储器中的数据集合。这种数据集合具有如下特点：尽可能不重复，以最优方式为某个特定组织的多种应用服务，其数据结构独立于使用它的应用程序，对数据的增、删、改和检索由统一软件进行管理和控制。从发展的历史看，数据库是数据管理的高级阶段，它是由文件管理系统发展起来的。

定义3

(伯尔尼公约议定书专家委员会的观点)所有的信息(数据率档）的编纂物，不论其是以印刷形式，计算机存储单元形式，还是其它形式存在，都应视为“数据库”。数字化内容选择的原因有很多，概括起来主要有：(1)存储空间的原因。数字化的产品是通过网络被广大用户存取利用，而大家都知道数字化产品是存放在磁盘阵列上的，磁盘阵列由服务器来管理，磁盘空间是有限的，服务器的能力也是有限的，不可能无限量地存入数字资源，这就需要我们对文献资源数字化内容进行选择。(2)解决数字化生产高成本和图书馆经费有限性之间矛盾的需要。几乎没有图书馆有充足的资源来对整个馆藏进行数字化，内容选择不可避免。(3)数字资源管理的需要。技术的快速发展使数字化项目所生成的数字资源的生命周期越来越短，投入巨资进行数字迁移是延长数字资源生命的1个重要途径，昂贵的维护成本就必须考虑数字化的内容选择。数据库发展史数据库技术从诞生到现在，在不到半个世纪的时间里，形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域，吸引越来越多的研究者加入。数据库的诞生和发展给计算机信息管理带来了一场巨大的革命。三十多年来，国内外已经开发建设了成千上万个数据库，它已成为企业、部门乃至个人日常工作、生产和生活的基础设施。同时，随着应用的扩展与深入，数据库的数量和规模越来越大，数据库的研究领域也已经大大地拓广和深化了。30年间数据库领域获得了三次计算机图灵奖（CWBachman,EFCodd,JGray），更加充分地说明了数据库是一个充满活力和创新精神的领域。就让我们沿着历史的轨迹，追溯一下数据库的发展历程。传统上，为了确保企业持续扩大的IT系统稳定运行，一般用户信息中心往往不仅要不断更新更大容量的IT运维软硬件设备，极大浪费企业资源；更要长期维持一支由数据库维护、服务器维护、机房值班等各种维护人员组成的运维大军，维护成本也随之节节高升。为此，企业IT决策者开始思考：能不能像拧水龙头一样按需调节的使用IT

企业里常用的数据库软件有Mysql、PostgreSQL、Microsoft SQL Server、Oracle数据库、MongoDB。

1、Mysql。

MySQL原本是一个开放源码的关系数据库管理系统，原开发者为瑞典的MySQL AB公司，该公司于2008年被升阳微系统（Sun Microsystems）收购。2009年，甲骨文公司（Oracle）收购升阳微系统公司，MySQL成为Oracle旗下产品。

MySQL由于性能高、成本低、可靠性好，已经成为最流行的开源数据库，因此被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。随着MySQL的不断成熟，它也逐渐用于更多大规模网站和应用。

2、PostgreSQL。

PostgreSQL 可以说是目前功能最强大、特性最丰富和结构最复杂的开源数据库管理系统，其中有些特性甚至连商业数据库都不具备。这个起源于加州大学伯克利分校的数据库，现已成为一项国际开发项目，并且拥有广泛的用户群，尤其是在海外，目前国内使用者也越来越多。

PostgreSQL 基本上算是见证了整个数据库理论和技术的发展历程，由 UCB 计算机教授 Michael Stonebraker 于 1986 年创建。在此之前，Stonebraker 教授主导了关系数据库 Ingres 研究项目，88 年，提出了 Postgres 的第一个原型设计。

MySQL 号称是使用最广泛的开源数据库，而 PG 则被称为功能最强大的开源数据库。

3、Microsoft SQL Server。

SQL Server 是 Microsoft 开发的一个关系数据库管理系统(RDBMS)，现在是世界上最为常用的数据库。SQL Server 现在是包括内置的商务智能工具，以及一系列的分析和报告工具，可以创建数据库、备份、复制、安全性更好以及更多。

SQL Server 是一个高度可扩展的产品，可以从一个单一的笔记本电脑上运行的任何东西或以高倍云服务器网络，或在两者之间任何东西。虽然说是“任何东西”，但是仍然要满足相关的软件和硬件的要求。

4、Oracle数据库。

Oracle数据库系统是美国Oracle（甲骨文）公司提供的以分布式数据库为核心的一组软件产品，是目前最流行的客户/服务器（Client/Server，C/S）或浏览器/服务器（Browser/Server，B/S）体系结构的数据库之一。

Oracle数据库是目前世界上使用最为广泛的数据库管理系统，作为一个通用的数据库系统，它具有完整的数据管理功能；作为一个关系数据库，它是一个完备关系的产品；作为分布式数据库它实现了分布式处理功能。

5、MongoDB

mongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品，是最接近于关系型数据库的NoSQL数据库。它在轻量级JSON交换基础之上进行了扩展，即称为BSON的方式来描述其无结构化的数据类型。尽管如此它同样可以存储较为复杂的数据类型。

参考资料来源：百度百科——Mysql

参考资料来源：百度百科——PostgreSQL

参考资料来源：百度百科——Microsoft SQL Server

参考资料来源：百度百科——Oracle数据库

参考资料来源：百度百科——MongoDB

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