oracle 数据库很慢,应该如何优化

oracle 数据库很慢,应该如何优化,第1张

1、是这样的。

2、这个说不好,我没这么做过。你手边应该有oralce的全套电子文档吧。关键是你要找对系统表或者视图。我记得索引的系统视图不是这个。

3、这些与你要做的有关系吗?别像没头苍蝇一样瞎撞了。

4、不用删表,如果你连基本的语句命令都不懂,那只能看书了。

5、慢的原因有好多,逐步排除吧,等找到真正原因再说。急没用的。

6、默认情况下,是会建到用户的默认表空间的。

7、这个看你的维护需要。最起码先弄明白你的库是怎么回事再说吧。就从这些问题看,你根本就是门外汉,连库是怎么回事都没弄明白。

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

表设计可以采取拆分表的方式

纵向拆分表:根据字段拆分为多个表,每个表都有关联字段,可以将他们关联起来

(例如:订单表,几个根据字段拆分的表中都有1个订单号字段)

横向拆分表:不知道你具体什么数据,假定其中有时间字段,根据时间来拆分

(例如:1年有12个月,1个月的数据放入一个表中)


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