A. 有哪些常见的数据库优化方法
关于数据库优化,可以从以下几个方面入手:
对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断。
应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符。
查询的时候select后面不要用*,手动把字段名字加上。
B. 数据库的优化包括哪些方面呀
数据库的优化说起来很简单。
就像打水的木桶一样,降低瓶颈。首先要对数据库运行情况做分析。
看哪些等待时间较多,有哪些瓶颈。比如是cpu?IO?硬解析较多?cache命中率低?再分别处理。,
从数据库整体来说,一般主要还是根据主机配置情况和实际使用情况做一些配置调整比如SGA的容量。增加数据文件,合理分配表空间,合理分区,降低IO热点等。
但大多数时候数据库优化都会在SQL上体现出来,一般有问题的数据库多半是有执行计划异常,或者是表设计不合理等造成某些SQL执行效率极低,影响这个数据库性能。
C. mysql 优化包括哪些内容
mysql的优化大的有两方面:
1、配置优化
配置的优化其实包含两个方面的:操作系统内核的优化和mysql配置文件的优化
1)系统内核的优化对专用的mysql服务器来说,无非是内存实用、连接数、超时处理、TCP处理等方面的优化,根据自己的硬件配置来进行优化,这里不多讲;
2)mysql配置的优化,一般来说包含:IO处理的常用参数、最大连接数设置、缓存使用参数的设置、慢日志的参数的设置、innodb相关参数的设置等,如果有主从关系在设置主从同步的相关参数即可,网上的相关配置文件很多,大同小异,常用的设置大多修改这些差不多就够用了。
2、sql语句的优化
1、 尽量稍作计算
Mysql的作用是用来存取数据的,不是做计算的,做计算的话可以用其他方法去实现,mysql做计算是很耗资源的。
2.尽量少 join
MySQL 的优势在于简单,但这在某些方面其实也是其劣势。MySQL 优化器效率高,但是由于其统计信息的量有限,优化器工作过程出现偏差的可能性也就更多。对于复杂的多表 Join,一方面由于其优化器受限,再者在 Join 这方面所下的功夫还不够,所以性能表现离 Oracle 等关系型数据库前辈还是有一定距离。但如果是简单的单表查询,这一差距就会极小甚至在有些场景下要优于这些数据库前辈。
3.尽量少排序
排序操作会消耗较多的 CPU 资源,所以减少排序可以在缓存命中率高等 IO 能力足够的场景下会较大影响 SQL的响应时间。
对于MySQL来说,减少排序有多种办法,比如:
通过利用索引来排序的方式进行优化
减少参与排序的记录条数
非必要不对数据进行排序
4.尽量避免 select *
在数据量少并且访问量不大的情况下,select * 没有什么影响,但是量级达到一定级别的时候,在执行效率和IO资源的使用上,还是有很大关系的,用什么字段取什么字段,减少不必要的资源浪费。
之前遇到过因为一个字段存储的数据比较大,并发高的情况下把网络带宽跑满的情况,造成网站打不开或是打开速度极慢的情况。
5.尽量用 join 代替子查询
虽然 Join 性能并不佳,但是和 MySQL 的子查询比起来还是有非常大的性能优势。MySQL 的子查询执行计划一直存在较大的问题,虽然这个问题已经存在多年,但是到目前已经发布的所有稳定版本中都普遍存在,一直没有太大改善。虽然官方也在很早就承认这一问题,并且承诺尽快解决,但是至少到目前为止我们还没有看到哪一个版本较好的解决了这一问题。
6.尽量少 or
当 where 子句中存在多个条件以“或”并存的时候,MySQL 的优化器并没有很好的解决其执行计划优化问题,再加上 MySQL 特有的 SQL 与 Storage 分层架构方式,造成了其性能比较低下,很多时候使用 union all 或者是union(必要的时候)的方式来代替“or”会得到更好的效果。
7.尽量用 union all 代替 union
union 和 union all 的差异主要是前者需要将两个(或者多个)结果集合并后再进行唯一性过滤操作,这就会涉及到排序,增加大量的 CPU 运算,加大资源消耗及延迟。所以当我们可以确认不可能出现重复结果集或者不在乎重复结果集的时候,尽量使用 union all 而不是 union。
8.尽量早过滤
这一优化策略其实最常见于索引的优化设计中(将过滤性更好的字段放得更靠前)。
在 SQL 编写中同样可以使用这一原则来优化一些 Join 的 SQL。比如我们在多个表进行分页数据查询的时候,我们最好是能够在一个表上先过滤好数据分好页,然后再用分好页的结果集与另外的表 Join,这样可以尽可能多的减少不必要的 IO 操作,大大节省 IO 操作所消耗的时间。
9.避免类型转换
这里所说的“类型转换”是指 where 子句中出现 column 字段的类型和传入的参数类型不一致的时候发生的类型转换:
A:人为在column_name 上通过转换函数进行转换
直接导致 MySQL(实际上其他数据库也会有同样的问题)无法使用索引,如果非要转换,应该在传入的参数上进行转换
B:由数据库自己进行转换
如果我们传入的数据类型和字段类型不一致,同时我们又没有做任何类型转换处理,MySQL 可能会自己对我们的数据进行类型转换操作,也可能不进行处理而交由存储引擎去处理,这样一来,就会出现索引无法使用的情况而造成执行计划问题。
以上两种情况在开发者因为某种原因经常会有,本来可以用到索引的结果类型不对没有用到索引,或是因为类型不对又有越界的情况发生造成无法使用索引的情况,结果造成很严重的事故。
10.优先优化高并发的 SQL,而不是执行频率低某些“大”SQL
对于破坏性来说,高并发的 SQL 总是会比低频率的来得大,因为高并发的 SQL 一旦出现问题,甚至不会给我们任何喘息的机会就会将系统压跨。而对于一些虽然需要消耗大量 IO 而且响应很慢的 SQL,由于频率低,即使遇到,最多就是让整个系统响应慢一点,但至少可能撑一会儿,让我们有缓冲的机会。
11.从全局出发优化,而不是片面调整
SQL 优化不能是单独针对某一个进行,而应充分考虑系统中所有的 SQL,尤其是在通过调整索引优化 SQL 的执行计划的时候,千万不能顾此失彼,因小失大。
12.尽可能对每一条运行在数据库中的SQL进行 explain
优化 SQL,需要做到心中有数,知道SQL 的执行计划才能判断是否有优化余地,才能判断是否存在执行计划问题。在对数据库中运行的 SQL 进行了一段时间的优化之后,很明显的问题 SQL 可能已经很少了,大多都需要去发掘,这时候就需要进行大量的 explain 操作收集执行计划,并判断是否需要进行优化。
D. 数据库的优化包括哪些
首先就是创建索引,如果数据多了,这个是必须的!
其次就是写sql语句的时候少用复杂的嵌套,一条能出来的何必写那么多条。
以前见过一篇关于oracle数据库优化的文章,现在忘记在哪了,等找到了给你发过来……
E. 数据库优化可以从哪些方面进行优化
1、sql语句的执行计划是否正常。
2、减少应用和数据库的交互次数、同一个sql语句的执行次数。
3、数据库实体的碎片的整理(特别是对某些表经常进行insert和delete动作,尤其注意,索引字段为系列字段、自增长字段、时间字段,对于业务比较频繁的系统,最好一个月重建一次)。 4、减少表之间的关联,特别对于批量数据处理,尽量单表查询数据,统一在内存中进行逻辑处理,减少数据库压力(java处理批量数据不可取,尽量用c或者c++ 进行处理,效率大大提升)。
5、对访问频繁的数据,充分利用数据库cache和应用的缓存。
6、数据量比较大的,在设计过程中,为了减少其他表的关联,增加一些冗余字段,提高查询性能。
F. 数据库性能优化主要包括哪些方面
包括网络、硬件、操作系统、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、操作系统、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、操作系统、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。
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。
G. 数据库查询性能优化方式有哪些
1、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、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、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、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区过大会占用操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、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、6、调整操作系统参数,例如:运行在UNIX操作系统上的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。
实际上,上述数据库优化措施之间是相互联系的。ORACLE数据库性能恶化表现基本上都是用户响应时间比较长,需要用户长时间的等待。但性能恶化的原因却是多种多样的,有时是多个因素共同造成了性能恶化的结果,这就需要数据库管理员有比较全面的计算机知识,能够敏感地察觉到影响数据库性能的主要原因所在。另外,良好的数据库管理工具对于优化数据库性能也是很重要的。
ORACLE数据库性能优化工具
常用的数据库性能优化工具有:
1、1、ORACLE数据库在线数据字典,ORACLE在线数据字典能够反映出ORACLE动态运行情况,对于调整数据库性能是很有帮助的。
2、2、操作系统工具,例如UNIX操作系统的vmstat,iostat等命令可以查看到系统系统级内存和硬盘I/O的使用情况,这些工具对于管理员弄清出系统瓶颈出现在什么地方有时候很有用。
3、3、SQL语言跟踪工具(SQL TRACE FACILITY),SQL语言跟踪工具可以记录SQL语句的执行情况,管理员可以使用虚拟表来调整实例,使用SQL语句跟踪文件调整应用程序性能。SQL语言跟踪工具将结果输出成一个操作系统的文件,管理员可以使用TKPROF工具查看这些文件。
4、4、ORACLE Enterprise Manager(OEM),这是一个图形的用户管理界面,用户可以使用它方便地进行数据库管理而不必记住复杂的ORACLE数据库管理的命令。
5、5、EXPLAIN PLAN——SQL语言优化命令,使用这个命令可以帮助程序员写出高效的SQL语言。
ORACLE数据库的系统性能评估
信息系统的类型不同,需要关注的数据库参数也是不同的。数据库管理员需要根据自己的信息系统的类型着重考虑不同的数据库参数。
1、1、在线事务处理信息系统(OLTP),这种类型的信息系统一般需要有大量的Insert、Update操作,典型的系统包括民航机票发售系统、银行储蓄系统等。OLTP系统需要保证数据库的并发性、可靠性和最终用户的速度,这类系统使用的ORACLE数据库需要主要考虑下述参数:
l l 数据库回滚段是否足够?
l l 是否需要建立ORACLE数据库索引、聚集、散列?
l l 系统全局区(SGA)大小是否足够?
l l SQL语句是否高效?
2、2、数据仓库系统(Data Warehousing),这种信息系统的主要任务是从ORACLE的海量数据中进行查询,得到数据之间的某些规律。数据库管理员需要为这种类型的ORACLE数据库着重考虑下述参数:
l l 是否采用B*-索引或者bitmap索引?
l l 是否采用并行SQL查询以提高查询效率?
l l 是否采用PL/SQL函数编写存储过程?
l l 有必要的话,需要建立并行数据库提高数据库的查询效率
SQL语句的调整原则
SQL语言是一种灵活的语言,相同的功能可以使用不同的语句来实现,但是语句的执行效率是很不相同的。程序员可以使用EXPLAIN PLAN语句来比较各种实现方案,并选出最优的实现方案。总得来讲,程序员写SQL语句需要满足考虑如下规则:
1、1、尽量使用索引。试比较下面两条SQL语句:
语句A:SELECT dname, deptno FROM dept WHERE deptno NOT IN
(SELECT deptno FROM emp);
语句B:SELECT dname, deptno FROM dept WHERE NOT EXISTS
(SELECT deptno FROM emp WHERE dept.deptno = emp.deptno);
这两条查询语句实现的结果是相同的,但是执行语句A的时候,ORACLE会对整个emp表进行扫描,没有使用建立在emp表上的deptno索引,执行语句B的时候,由于在子查询中使用了联合查询,ORACLE只是对emp表进行的部分数据扫描,并利用了deptno列的索引,所以语句B的效率要比语句A的效率高一些。
2、2、选择联合查询的联合次序。考虑下面的例子:
SELECT stuff FROM taba a, tabb b, tabc c
WHERE a.acol between :alow and :ahigh
AND b.bcol between :blow and :bhigh
AND c.ccol between :clow and :chigh
AND a.key1 = b.key1
AMD a.key2 = c.key2;
这个SQL例子中,程序员首先需要选择要查询的主表,因为主表要进行整个表数据的扫描,所以主表应该数据量最小,所以例子中表A的acol列的范围应该比表B和表C相应列的范围小。
3、3、在子查询中慎重使用IN或者NOT IN语句,使用where (NOT) exists的效果要好的多。
4、4、慎重使用视图的联合查询,尤其是比较复杂的视图之间的联合查询。一般对视图的查询最好都分解为对数据表的直接查询效果要好一些。
5、5、可以在参数文件中设置SHARED_POOL_RESERVED_SIZE参数,这个参数在SGA共享池中保留一个连续的内存空间,连续的内存空间有益于存放大的SQL程序包。
6、6、ORACLE公司提供的DBMS_SHARED_POOL程序可以帮助程序员将某些经常使用的存储过程“钉”在SQL区中而不被换出内存,程序员对于经常使用并且占用内存很多的存储过程“钉”到内存中有利于提高最终用户的响应时间。
CPU参数的调整
CPU是服务器的一项重要资源,服务器良好的工作状态是在工作高峰时CPU的使用率在90%以上。如果空闲时间CPU使用率就在90%以上,说明服务器缺乏CPU资源,如果工作高峰时CPU使用率仍然很低,说明服务器CPU资源还比较富余。
使用操作相同命令可以看到CPU的使用情况,一般UNIX操作系统的服务器,可以使用sar –u命令查看CPU的使用率,NT操作系统的服务器,可以使用NT的性能管理器来查看CPU的使用率。
数据库管理员可以通过查看v$sysstat数据字典中“CPU used by this session”统计项得知ORACLE数据库使用的CPU时间,查看“OS User level CPU time”统计项得知操作系统用户态下的CPU时间,查看“OS System call CPU time”统计项得知操作系统系统态下的CPU时间,操作系统总的CPU时间就是用户态和系统态时间之和,如果ORACLE数据库使用的CPU时间占操作系统总的CPU时间90%以上,说明服务器CPU基本上被ORACLE数据库使用着,这是合理,反之,说明服务器CPU被其它程序占用过多,ORACLE数据库无法得到更多的CPU时间。
数据库管理员还可以通过查看v$sesstat数据字典来获得当前连接ORACLE数据库各个会话占用的CPU时间,从而得知什么会话耗用服务器CPU比较多。
出现CPU资源不足的情况是很多的:SQL语句的重解析、低效率的SQL语句、锁冲突都会引起CPU资源不足。
1、数据库管理员可以执行下述语句来查看SQL语句的解析情况:
SELECT * FROM V$SYSSTAT
WHERE NAME IN
('parse time cpu', 'parse time elapsed', 'parse count (hard)');
这里parse time cpu是系统服务时间,parse time elapsed是响应时间,用户等待时间
waite time = parse time elapsed – parse time cpu
由此可以得到用户SQL语句平均解析等待时间=waite time / parse count。这个平均等待时间应该接近于0,如果平均解析等待时间过长,数据库管理员可以通过下述语句
SELECT SQL_TEXT, PARSE_CALLS, EXECUTIONS FROM V$SQLAREA
ORDER BY PARSE_CALLS;
来发现是什么SQL语句解析效率比较低。程序员可以优化这些语句,或者增加ORACLE参数SESSION_CACHED_CURSORS的值。
2、数据库管理员还可以通过下述语句:
SELECT BUFFER_GETS, EXECUTIONS, SQL_TEXT FROM V$SQLAREA;
查看低效率的SQL语句,优化这些语句也有助于提高CPU的利用率。
3、3、数据库管理员可以通过v$system_event数据字典中的“latch free”统计项查看ORACLE数据库的冲突情况,如果没有冲突的话,latch free查询出来没有结果。如果冲突太大的话,数据库管理员可以降低spin_count参数值,来消除高的CPU使用率。
内存参数的调整
内存参数的调整主要是指ORACLE数据库的系统全局区(SGA)的调整。SGA主要由三部分构成:共享池、数据缓冲区、日志缓冲区。
1、 1、 共享池由两部分构成:共享SQL区和数据字典缓冲区,共享SQL区是存放用户SQL命令的区域,数据字典缓冲区存放数据库运行的动态信息。数据库管理员通过执行下述语句:
select (sum(pins - reloads)) / sum(pins) "Lib Cache" from v$librarycache;
来查看共享SQL区的使用率。这个使用率应该在90%以上,否则需要增加共享池的大小。数据库管理员还可以执行下述语句:
select (sum(gets - getmisses - usage - fixed)) / sum(gets) "Row Cache" from v$rowcache;
查看数据字典缓冲区的使用率,这个使用率也应该在90%以上,否则需要增加共享池的大小。
2、 2、 数据缓冲区。数据库管理员可以通过下述语句:
SELECT name, value FROM v$sysstat WHERE name IN ('db block gets', 'consistent gets','physical reads');
来查看数据库数据缓冲区的使用情况。查询出来的结果可以计算出来数据缓冲区的使用命中率=1 - ( physical reads / (db block gets + consistent gets) )。
这个命中率应该在90%以上,否则需要增加数据缓冲区的大小。
3、 3、 日志缓冲区。数据库管理员可以通过执行下述语句:
select name,value from v$sysstat where name in ('redo entries','redo log space requests');查看日志缓冲区的使用情况。查询出的结果可以计算出日志缓冲区的申请失败率:
申请失败率=requests/entries,申请失败率应该接近于0,否则说明日志缓冲区开设太小,需要增加ORACLE数据库的日志缓冲区。
H. 什么叫做数据库优化
数据库优化,是根据一开始网站数据库设计而进行的优化。开始网站设计的时候,可能考虑的不是很全面。后期网站访问量增加,出现页面数据显示过慢,程序执行效果差等现象。优化数据库从而加速数据读取,页面访问速度加快。
常见的优化:
1.增加索引
2.sql语句优化
3.程序优化
详细的可以网络一下。。。网上例子很多。。
I. 有哪些常见的数据库优化方法
数据库优化的指导思路是首先写出的SQL是优化器喜欢的,然后在排除烂的SQL的情况下就是,找瓶颈,数据库吞吐量上不去或者查询慢都是因为某一瓶颈的存在,从非常大的粒度来看,瓶颈可以分为五类:io 内存 CPU 网络 锁。
当卡在某一瓶颈时,其他的资源就会被闲置,解决瓶颈或者用非瓶颈的资源做trade off达到总和的最大才是优化的正解,比如建索引就是以空间换时间的做法。
由于数据库相对比较复杂,上下文有区别优化思路也会不一样,所以离开上下文谈具体的优化手段就是坑。
大部分开发人员会犯的错误是所谓的“锤子人”,也就是自己是锤子看什么都像钉子,比如觉得慢就说要分区,觉得某种语句的写法一定比另一种快而不考虑场景。
J. 优化数据库性能的方式有哪些
优化SQL语句
写存储过程
给表建索引
减少一些不必要的查询
比如:只要查询demo表中的
name
字段一般都会这样写
"select
*
from
demo"
这样写他是查询的整张表如果有很多的字段这样差出来的效率是很低的
可以写成这样
"select
name
from
deom"