1. 北大青鳥java培訓：大規模資料庫的性能和伸縮性的優化
在需要支持移動/平板電腦應用及普通桌面瀏覽器訪問的時代，網站的普及率和有效性很大程度上取決於其可用性和性能。
一個訪問緩慢的網站會使得訪問者或潛在的客戶流失，並導致商業的失敗。
IT培訓http://www.kmbdqn.cn/認為一個訪問速度相當快的網站將會決定訪客是否會使用網站提供的產品或服務。
擁有大規模資料庫的網站始終需要適當的關注、配置、優化、調整和維護，以確保網站的快速載入。
這篇文章將討論如何優化有海量數據的Mysql資料庫。
選擇InnoDB作為存儲引擎大型產品的資料庫對於可靠性和並發性的要求較高，InnoDB作為默認的MySQL存儲引擎，相對於MyISAM來說是個更佳的選擇。
優化資料庫結構組織資料庫的schema、表和欄位以降低I/O的開銷，將相關項保存在一起，並提前規劃，以便隨著數據量的增長，性能可以保持較高的水平。
設計數據表應盡量使其佔用的空間最小化，表的主鍵應盡可能短。
對於InnoDB表，主鍵所在的列在每個輔助索引條目中都是可復制的，因此如果有很多輔助索引，那麼一個短的主鍵可以節省大量空間。
僅創建你需要改進查詢性能的索引。
索引有助於檢索，但是會增加插入和更新操作的執行時間。
InnoDB的ChangeBuffering特性InnoDB提供了changebuffering的配置，可減少維護輔助索引所需的磁碟I/O。
大規模的資料庫可能會遇到大量的表操作和大量的I/O，以保證輔助索引保持最新。
當相關頁面不在緩沖池裡面時，InnoDB的changebuffer將會更改緩存到輔助索引條目，從而避免因不能立即從磁碟讀取頁面而導致耗時的I/O操作。
當頁面被載入到緩沖池時，緩沖的更改將被合並，更新的頁面之後會刷新到磁碟。
這樣做可提高性能，適用於MySQL5.5及更高版本。
2. 北大青鳥java培訓：mysql資料庫的優化方法
我們都知道，伺服器資料庫的開發一般都是通過java或者是PHP語言來編程實現的，而為了提高我們資料庫的運行速度和效率，資料庫優化也成為了我們每日的工作重點，今天，福建IT培訓http://www.kmbdqn.cn/就一起來了解一下mysql伺服器資料庫的優化方法。
為什麼要了解索引真實案例案例一：大學有段時間學習爬蟲，爬取了知乎300w用戶答題數據，存儲到mysql數據中。
那時不了解索引，一條簡單的「根據用戶名搜索全部回答的sql「需要執行半分鍾左右，完全滿足不了正常的使用。
案例二：近線上應用的資料庫頻頻出現多條慢sql風險提示，而工作以來，對資料庫優化方面所知甚少。
例如一個用戶數據頁面需要執行很多次資料庫查詢，性能很慢，通過增加超時時間勉強可以訪問，但是性能上需要優化。
索引的優點合適的索引，可以大大減小mysql伺服器掃描的數據量，避免內存排序和臨時表，提高應用程序的查詢性能。
索引的類型mysql數據中有多種索引類型，primarykey，unique，normal，但底層存儲的數據結構都是BTREE;有些存儲引擎還提供hash索引，全文索引。
BTREE是常見的優化要面對的索引結構，都是基於BTREE的討論。
B-TREE查詢數據簡單暴力的方式是遍歷所有記錄;如果數據不重復，就可以通過組織成一顆排序二叉樹，通過二分查找演算法來查詢，大大提高查詢性能。
而BTREE是一種更強大的排序樹，支持多個分支，高度更低，數據的插入、刪除、更新更快。
現代資料庫的索引文件和文件系統的文件塊都被組織成BTREE。
btree的每個節點都包含有key，data和只想子節點指針。
btree有度的概念d>=1。
假設btree的度為d，則每個內部節點可以有n=[d+1，2d+1)個key，n+1個子節點指針。
樹的大高度為h=Logb[(N+1)/2]。
索引和文件系統中，B-TREE的節點常設計成接近一個內存頁大小(也是磁碟扇區大小)，且樹的度非常大。
這樣磁碟I/O的次數，就等於樹的高度h。
假設b=100，一百萬個節點的樹，h將只有3層。
即，只有3次磁碟I/O就可以查找完畢，性能非常高。
索引查詢建立索引後，合適的查詢語句才能大發揮索引的優勢。
另外，由於查詢優化器可以解析客戶端的sql語句，會調整sql的查詢語句的條件順序去匹配合適的索引。
3. 北大青鳥java培訓：SQL資料庫優化的方法有哪些
在進行軟體開發過程中，資料庫的使用是非常重要的，但是資料庫有很多種，不同資料庫的使用方法是不同的。
進行軟體開發過程中，至少需要掌握一種資料庫的使用方法。
SQL資料庫語法簡單、操作方便和高效，是很多人最優的選擇，但是SQL語句會受到不同資料庫功能的影響，在計算時間和語言的效率上面需要進行優化，根據實際情況進行調整。
下面電腦培訓為大家介紹SQL資料庫的優化方法。
一、適當的索引索引基本上是一種數據結構，有助於加速整個數據檢索過程。
唯一索引是創建不重疊的數據列的索引。
正確的索引可以更快地訪問資料庫，但是索引太多或沒有索引會導致錯誤的結果。
IT培訓認為如果沒有索引，處理速度會變得非常慢。
二、僅索引相關數據指定需要檢索數據的精度。
使用命令*和LIMIT代替SELECT*。
調整資料庫時，必須使用所需的數據集而不是整個數據集，尤其是當數據源非常大時，指定所需的數據集，能夠節省大部分時間。
三、根據需求使用或避免臨時表如果代碼可以用簡單的方式編寫，那麼永遠不要使臨時表變得復雜。
當然，如果數據具有需要多個查詢的特定程序，北大青鳥建議在這種情況下，使用臨時表。
臨時表通常由子查詢交替。
四、避免編碼循環避免編碼循環是非常重要的，因為它會減慢整個序列的速度。
通過使用具有單行的唯一UPDATE或INSERT命令來避免編碼循環，並且浙江北大青鳥發現WHERE命令能夠確保存儲的數據不被更新，這樣能夠方便在找到匹配和預先存在的數據時被找到。
4. Java程序性能優化--讓你的Java程序更快、更穩定
第 章 Java性能調優概述
性能概述
看懂程序的性能
性能的參考指標
木桶原理與性能瓶頸
Amdahl定律
設計調優
代碼調優
JVM調優
資料庫調優
操作系統調優
優化的一般步驟
系統優化注意事項
小結
第 章設計優化
善用設計模式
單例模式（ ）
單例模式（ ）
單例模式（ ）
代理模式（ ）
代理模式（ ）
代理模式（ ）
代理模式（ ）
代理模式（ ）
代理模式（ ）
代理模式（ ）
享元模式（ ）
享元模式（ ）
裝飾者模式（ ）
裝飾者模式（ ）
裝飾者模式（ ）
裝飾者模式（ ）
觀察者模式（ ）
觀察者模式（ ）
觀察者模式（ ）
Value Object模式（ ）
Value Object模式（ ）
業務代理模式（ ）
業務代理模式（ ）
緩沖（Buffer）（ ）
緩沖（Buffer）（ ）
緩存（Cache）（ ）
緩存（Cache）（ ）
緩存（Cache）（ ）
對象復用 池 （ ）
對象復用 池 （ ）
對象復用 池 （ ）
對象復用 池 （ ）
對象復用 池 （ ）
並行替代串列
負載均衡（ ）
負載均衡（ ）
負載均衡（ ）
負載均衡（ ）
時間換空間
空間換時間
小結
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5. Java批量資料庫操作,如何性能優化
List<Student> list = new ArrayList<Student>();
for(int i=0;i<list.size();i++){
Student st = (Student)list.get(i);
Object o = getHibernateTemplate().get(Student.class, st.getStudentId());
if(null == o){
...
Address addr = new Address();
...
getHibernateTemplate().saveOrUpdate(addr);
getHibernateTemplate().saveOrUpdate(o);
getSession().flush();
getSession().evict(addr);
getSession().evict(o);
} else {
...
Address addr = methodForFindAddr(o);
...
getHibernateTemplate().saveOrUpdate(hql);
getHibernateTemplate().saveOrUpdate(o);
getSession().flush();
getSession().evict(addr);
getSession().evict(o);
}
}
現在實現如上面代碼所示，如果list數據量比較小的話，還可勉強湊合，若超過數萬條數據，需耗費大量時間，有什麼好的建議對此進行優化？
我曾試兩種方法：1.過線程池的方式，可方法methodForFindAddr可能會出現同步問題，線程之間數據串了。
2.將所有saveOrUpdate的對象抽取出來，循環批量保存，每循環50次，flush一次。可是兩個循環耗費的時間仍然很長。
6. java多線程訪問資料庫怎麼優化啊，並發很大
個人覺得高寫入並發的話先用緩存緩沖一下，可以合並的寫入合並成批量寫入可以管一些用但終歸寫入量很大的話還是要在資料庫端優化了，把並發寫均衡到多台伺服器上，應該沒有別的辦法了。如果瓶頸不再資料庫那就是應用伺服器處理能力不足，升級應用伺服器。