数据库性能优化主要包括哪些方面

包括网络、硬件、 *** 作系统、数据库参数和应用程序。

数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、 *** 作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。最常见的优化手段就是对硬件的升级。

根据统计，对网络、硬件、 *** 作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升，全部加起来只占数据库系统性能提升的40%左右，其余的60%系统性能提升来自对应用程序的优化。许多优化专家认为，对应用程序的优化可以得到80%的系统性能的提升。

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数据库性能优化法则归纳为5个层次：

1、  减少数据访问（减少磁盘访问）

2、  返回更少数据（减少网络传输或磁盘访问）

3、  减少交互次数（减少网络传输）

4、  减少服务器CPU开销（减少CPU及内存开销）

5、  利用更多资源（增加资源）

由于每一层优化法则都是解决其对应硬件的性能问题，所以带来的性能提升比例也不一样。传统数据库系统设计是也是尽可能对低速设备提供优化方法，因此针对低速设备问题的可优化手段也更多，优化成本也更低。

任何一个SQL的性能优化都应该按这个规则由上到下来诊断问题并提出解决方案，而不应该首先想到的是增加资源解决问题。

参考资料来源：百度百科--数据库系统优化

一个数据库系统的生命周期可以分成设计 开发和成品三个阶段 在设计阶段进行数据库性能优化的成本最低 收益最大 在成品阶段进行数据库性能优化的成本最高 收益最小 数据库的优化可以通过对网络 硬件 *** 作系统 数据库参数和应用程序的优化来进行 最常见的优化手段就是对硬件的升级 据统计 对网络 硬件 *** 作系统 数据库参数进行优化所获得的性能提升 全部加起来只占数据库系统性能提升的 %左右 其余的 %系统性能提升来自对应用程序的优化 许多优化专家认为 对应用程序的优化可以得到 %的系统性能的提升

一 数据库性能的优化

数据库设计是应用程序设计的基础 其性能直接影响应用程序的性能 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 规范化的范式可分为第一范式 第二范式 第三范式 BCNF范式 第四范式和第五范式 一般来说 逻辑数据库设计会满足规范化的前 级标准 但由于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 因此 实际应用中一般都按照第三范式的标准进行规范化 但是 规范化也有缺点 由于将一个表拆分成为多个表 在查询时需要多表连接 降低了查询速度

由于规范化有可能导致查询速度慢的缺点 考虑到一些应用需要较快的响应速度 在设计表时应同时考虑对某些表进行反规范化 反规范化可以采用以下几种方法

分割表

分割表包括水平分割和垂直分割

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

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 由于对冗余列的更新 *** 作必须对多个表同步进行 所以一般在冗余列的数据不经常变动的情况下使用

增加派生列

派生列是由表中的其它多个列计算所得 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

二 应用程序性能的优化

应用程序的优化通常可分为两个方面 源代码和SQL语句 由于涉及到对程序逻辑的改变 源代码的优化在时间成本和风险上代价很高 而对数据库系统性能的提升收效有限 因此应用程序的优化应着重在SQL语句的优化 对于海量数据 劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍 可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就行 而是要写出高质量的SQL语句 提高系统的可用性

下面就某些SQL语句的where子句编写中需要注意的问题作详细介绍 在这些where子句中 即使某些列存在索引 但是由于编写了劣质的SQL 系统在运行该SQL语句时也不能使用该索引 而同样使用全表扫描 这就造成了响应速度的极大降低

IS NULL 与 IS NOT NULL

不能用null作索引 任何包含null值的列都将不会被包含在索引中 即使索引有多列的情况下 只要这些列中有一列含有null 该列就会从索引中排除 也就是说如果某列存在空值 即使对该列建索引也不会提高性能

任何在where子句中使用is null或is not null的语句优化器是不允许使用索引的

联接列

对于有联接的列 即使最后的联接值为一个静态值 优化器不会使用索引的 例如 假定有一个职工表（employee） 对于一个职工的姓和名分成两列存放（FIRST_NAME和LAST_NAME） 现在要查询一个叫乔治？布什（Gee Bush）的职工 下面是一个采用联接查询的SQL语句

select from employee where first_name|| ||last_name = Gee Bush

上面这条语句完全可以查询出是否有Gee Bush这个员工 但是这里需要注意 系统优化器对基于last_name创建的索引没有使用

当采用下面这种SQL语句的编写 Oracle系统就可以采用基于last_name创建的索引

Select From employee where first_name = Gee and last_name = Bush

遇到下面这种情况又如何处理呢？如果一个变量（name）中存放著Gee Bush这个员工的姓名 对于这种情况我们又如何避免全程遍历使用索引呢？可以使用一个函数 将变量name中的姓和名分开就可以了 但是有一点需要注意 这个函数是不能作用在索引列上 下面是SQL查询脚本

select from employee where first_name = SUBSTR（ &&name INSTR（ &&name ） ）

and last_name = SUBSTR（ &&name INSTR（ &&name ）+ ）

带通配符（%）的like语句

同样以上面的例子来看这种情况 目前的需求是这样的 要求在职工表中查询名字中包含Bush的人 可以采用如下的查询SQL语句

select from employee where last_name like %Bush%

这里由于通配符（%）在搜寻词首出现 所以Oracle系统不使用last_name的索引 在很多情况下可能无法避免这种情况 但是一定要心中有底 通配符如此使用会降低查询速度 然而当通配符出现在字符串其他位置时 优化器就能利用索引 例如 在下面的查询中索引得到了使用

select from employee where last_name like c%

Order by语句

Order by语句决定了Oracle如何将返回的查询结果排序 Order by语句对要排序的列没有什么特别的限制 也可以将函数加入列中（象联接或者附加等） 任何在Order by语句的非索引项或者有计算表达式都将降低查询速度

仔细检查order by语句以找出非索引项或者表达式 它们会降低性能 解决这个问题的办法就是重写order by语句以使用索引 也可以为所使用的列建立另外一个索引 同时应绝对避免在order by子句中使用表达式

NOT

我们在查询时经常在where子句使用一些逻辑表达式 如大于 小于 等于以及不等于等等 也可以使用and（与） or（或）以及not（非） NOT可用来对任何逻辑运算符号取反 下面是一个NOT子句的例子

…… where not （status = VALID ）

如果要使用NOT 则应在取反的短语前面加上括号 并在短语前面加上NOT运算符 NOT运算符包含在另外一个逻辑运算符中 这就是不等于（<>）运算符 换句话说 即使不在查询where子句中显式地加入NOT词 NOT仍在运算符中 见下例

…… where status <> INVALID

再看下面这个例子

select from employee where　salary<>

对这个查询 可以改写为不使用NOT的语句

select from employee where　salary< or salary>

虽然这两种查询的结果一样 但是第二种查询方案会比第一种查询方案更快些 第二种查询允许Oracle对salary列使用索引 而第一种查询则不能使用索引

IN和EXISTS

有时候会将一列和一系列值相比较 最简单的办法就是在where子句中使用子查询 在where子句中可以使用两种格式的子查询

第一种格式是使用IN *** 作符 …… where column in（select from …… where ……）

第二种格式是使用EXIST *** 作符 …… where exists （select X from ……where ……）

绝大多数人会使用第一种格式 因为它比较容易编写 而实际上第二种格式要远比第一种格式的效率高 在Oracle中可以将几乎所有的IN *** 作符子查询改写为使用EXISTS的子查询

第二种格式中 子查询以 select X 开始 运用EXISTS子句不管子查询从表中抽取什么数据它只查看where子句 这样优化器就不必遍历整个表而仅根据索引就可完成工作（这里假定在where语句中使用的列存在索引） 相对于IN子句来说 EXISTS使用相连子查询 构造起来要比IN子查询困难一些

通过使用EXISTS Oracle系统会首先检查主查询 然后运行子查询直到找到第一个匹配项 这就节省了时间 Oracle系统在执行IN子查询时 首先执行子查询 并将获得的结果列表存放在一个加了索引的临时表中 在执行子查询之前 系统先将主查询挂起 待子查询执行完毕 存放在临时表中以后再执行主查询 这也就是使用EXISTS比使用IN通常查询速度快的原因

同时应尽可能使用NOT EXISTS来代替NOT IN 尽管二者都使用了NOT（不能使用索引而降低速度） 但NOT EXISTS要比NOT IN查询效率更高

lishixinzhi/Article/program/Oracle/201311/17060

你好！如果有大量的访问用到调取到数据库时，往往查询速度会变得很慢，所以我们需要进行优化处理。

优化从三个方面考虑：

SQL语句优化、

主从复制，读写分离，负载均衡、

数据库分库分表。

一、SQL查询语句优化

1、使用索引

建立索引可以使查询速度得到提升，我们首先应该考虑在where及orderby，groupby涉及的列上建立索引。

2、借助explain（查询优化神器）选择更好的索引和优化查询语句

SQL的Explain通过图形化或基于文本的方式详细说明了SQL语句的每个部分是如何执行以及何时执行的，以及执行效果。通过对选择更好的索引列，或者对耗时久的SQL语句进行优化达到对查询速度的优化。

3、任何地方都不要使用SELECTFROM语句。

4、不要在索引列做运算或者使用函数

5、查询尽可能使用limit来减少返回的行数

6、使用查询缓存，并将尽量多的内存分配给MYSQL做缓存

二、主从复制，读写分离，负载均衡

目前大多数的主流关系型数据库都提供了主从复制的功能，通过配置两台（或多台）数据库的主从关系，可以将一台数据库服务器的数据更新同步到另一台服务器上。网站可以利用数据库这一功能，实现数据库的读写分离，从而改善数据库的负载压力。一个系统的读 *** 作远远多于写 *** 作，因此写 *** 作发向master，读 *** 作发向slaves进行 *** 作（简单的轮询算法来决定使用哪个slave）。

利用数据库的读写分离，Web服务器在写数据的时候，访问主数据库（master），主数据库通过主从复制将数据更新同步到从数据库（slave），这样当Web服务器读数据的时候，就可以通过从数据库获得数据。这一方案使得在大量读 *** 作的Web应用可以轻松地读取数据，而主数据库也只会承受少量的写入 *** 作，还可以实现数据热备份，可谓是一举两得。

三、数据库分表、分区、分库

1、分表

通过分表可以提高表的访问效率。有两种拆分方法：

垂直拆分

在主键和一些列放在一个表中，然后把主键和另外的列放在另一个表中。如果一个表中某些列常用，而另外一些不常用，则可以采用垂直拆分。

水平拆分

根据一列或者多列数据的值把数据行放到两个独立的表中。

2、分区

分区就是把一张表的数据分成多个区块，这些区块可以在一个磁盘上，也可以在不同的磁盘上，分区后，表面上还是一张表，但是数据散列在多个位置，这样一来，多块硬盘同时处理不同的请求，从而提高磁盘I/O读写性能。实现比较简单，包括水平分区和垂直分区。

3、分库

分库是根据业务不同把相关的表切分到不同的数据库中，比如web、bbs、blog等库。

分库解决的是数据库端并发量的问题。分库和分表并不一定两个都要上，比如数据量很大，但是访问的用户很少，我们就可以只使用分表不使用分库。如果数据量只有1万，而访问用户有一千，那就只使用分库。

注意：分库分表最难解决的问题是统计，还有跨表的连接（比如这个表的订单在另外一张表），解决这个的方法就是使用中间件，比如大名鼎鼎的MyCat，用它来做路由，管理整个分库分表，乃至跨库跨表的连接

1、调整数据结构的设计。这一部分在开发信息系统之前完成，程序员需要考虑是否使用ORACLE数据库的分区功能，对于经常访问的数据库表是否需要建立索引等。

2、调整应用程序结构设计。这一部分也是在开发信息系统之前完成，程序员在这一步需要考虑应用程序使用什么样的体系结构，是使用传统的Client/Server两层体系结构，还是使用Browser/Web/Database的三层体系结构。不同的应用程序体系结构要求的数据库资源是不同的。

3、调整数据库SQL语句。应用程序的执行最终将归结为数据库中的SQL语句执行，因此SQL语句的执行效率最终决定了ORACLE数据库的性能。ORACLE公司推荐使用ORACLE语句优化器（Oracle Optimizer）和行锁管理器（row-level manager）来调整优化SQL语句。

4、调整服务器内存分配。内存分配是在信息系统运行过程中优化配置的，数据库管理员可以根据数据库运行状况调整数据库系统全局区（SGA区）的数据缓冲区、日志缓冲区和共享池的大小；还可以调整程序全局区（PGA区）的大小。需要注意的是，SGA区不是越大越好，SGA区过大会占用 *** 作系统使用的内存而引起虚拟内存的页面交换，这样反而会降低系统。

5、调整硬盘I/O，这一步是在信息系统开发之前完成的。数据库管理员可以将组成同一个表空间的数据文件放在不同的硬盘上，做到硬盘之间I/O负载均衡。

6、调整 *** 作系统参数，例如：运行在UNIX *** 作系统上的ORACLE数据库，可以调整UNIX数据缓冲池的大小，每个进程所能使用的内存大小等参数。

数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。

在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。

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。

扩展资料

数据库，简单来说是本身可视为电子化的文件柜--存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等 *** 作。

数据库指的是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的冗余度的特点、是与应用程序彼此独立的数据集合。

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。

参考资料：

数据库的百度百科

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