資料庫優化問題

① 實際工作中怎麼解決資料庫優化問題

優化總結如下:
1、主鍵就是聚集索引
2、只要建立索引就能顯著提高查詢速度
3、把所有需要提高查詢速度的欄位都加進聚集索引，以提高查詢速度
注意事項
1. 不要索引常用的小型表
2. 不要把社會保障號碼(SSN)或身份證號碼(ID)選作鍵
3. 不要用用戶的鍵
4. 不要索引 memo/notes 欄位和不要索引大型文本欄位(許多字元)
5. 使用系統生成的主鍵

② 資料庫性能優化主要包括哪些方面

包括網路、硬體、操作系統、資料庫參數和應用程序。

資料庫的優化通常可以通過對網路、硬體、操作系統、資料庫參數和應用程序的優化來進行。最常見的優化手段就是對硬體的升級。

根據統計，對網路、硬體、操作系統、資料庫參數進行優化所獲得的性能提升，全部加起來只佔資料庫系統性能提升的40%左右，其餘的60%系統性能提升來自對應用程序的優化。許多優化專家認為，對應用程序的優化可以得到80%的系統性能的提升。

(2)資料庫優化問題擴展閱讀

資料庫性能優化法則歸納為5個層次：

1、減少數據訪問（減少磁碟訪問）

2、返回更少數據（減少網路傳輸或磁碟訪問）

3、減少交互次數（減少網路傳輸）

4、減少伺服器CPU開銷（減少CPU及內存開銷）

5、利用更多資源（增加資源）

由於每一層優化法則都是解決其對應硬體的性能問題，所以帶來的性能提升比例也不一樣。傳統資料庫系統設計是也是盡可能對低速設備提供優化方法，因此針對低速設備問題的可優化手段也更多，優化成本也更低。

任何一個sql的性能優化都應該按這個規則由上到下來診斷問題並提出解決方案，而不應該首先想到的是增加資源解決問題。

③ 資料庫規范化與優化問題講解

資料庫設計是應用程序設計的基礎 其性能直接影響應用程序的性能 資料庫性能包括存儲空間需求量的大小和查詢響應時間的長短兩個方面 為了優化資料庫性能 需要對資料庫中的表進行規范化 規范化的範式可分為第一範式 第二範式 第三範式 BCNF範式 第四範式和第五範式 一般來說 邏輯資料庫設計會滿足規范化的前 級標准 但由於滿足第三範式的表結構容易維護且基本滿足實際應用的要求 因此 實際應用中一般都按照第三範式的標准進行規范化 但是 規范化也有缺點 由於將一個表拆分成為多個表 在查詢時需要多表連接 降低了查詢速度

由於規范化有可能導致查詢速度慢的缺點 考慮到一些應用需要較快的響應速度 在設計表時應同時考慮對某些表進行反規范化 反規范化可以採用以下幾種方法

分割表

分割表包括水平分割和垂直分割

水平分割是按照行將一個表分割為多個表 這可以提高每個表的查詢速度 但查詢 更新時要選擇不同的表 統計時要匯總多個表 因此應用程序會更復雜

垂直分割是對於一個列很多的表 若某些列的訪問頻率遠遠高於其它列 就可以將主鍵和這些列作為一個表 將主鍵和其它列作為另外一個表 通過減少列的寬度 增加了每個數據頁的行數 一次I/O就可以掃描更多的行 從而提高了訪問每一個表的速度 但是由於造成了多表連接 所以應該在同時查詢或更新不同分割表中的列的情況比較少的情況下使用

保留冗餘列

當兩個或多個表在查詢中經常需要連接時 可以在其中一個表上增加若干冗餘的列 以避免表之間的連接過於頻繁 由於對冗餘列的更新操作必須對多個表同步進行 所以一般在冗餘列的數據不經常變動的情況下使用

增加派生列

派生列是由表中的其它多個列計算所得 增加派生列可以減少統計運算 在數據匯總時可以大大縮短運算時間

二應用程序性能的優化

應用程序的優化通常可分為兩個方面 源代碼和SQL語句 由於涉及到對程序邏輯的改變 源代碼的優化在時間成本和風險上代價很高 而對資料庫系統性能的提升收效有限 因此應用程序的優化應著重在SQL語句的優化 對於海量數據 劣質SQL語句和優質SQL語句之間的速度差別可以達到上百倍 可見對於一個系統不是簡單地能實現其功能就行 而是要寫出高質量的SQL語句 提高系統的可用性

下面就某些SQL語句的where子句編寫中需要注意的問題作詳細介紹 在這些where子句中 即使某些列存在索引 但是由於編寫了劣質的SQL 系統在運行該SQL語句時也不能使用該索引 而同樣使用全表掃描 這就造成了響應速度的極大降低

IS NULL 與 IS NOT NULL

不能用null作索引 任何包含null值的列都將不會被包含在索引中 即使索引有多列的情況下 只要這些列中有一列含有null 該列就會從索引中排除 也就是說如果某列存在空值 即使對該列建索引也不會提高性能

任何在where子句中使用is null或is not null的語句優化器是不允許使用索引的

聯接列

對於有聯接的列 即使最後的聯接值為一個靜態值 優化器不會使用索引的 例如 假定有一個職工表(employee) 對於一個職工的姓和名分成兩列存放(FIRST_NAME和LAST_NAME) 現在要查詢一個叫喬治·布希(Gee Bush)的職工 下面是一個採用聯接查詢的SQL語句

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

上面這條語句完全可以查詢出是否有Gee Bush這個員工 但是這里需要注意 系統優化器對基於last_name創建的索引沒有使用

當採用下面這種SQL語句的編寫 Oracle系統就可以採用基於last_name創建的索引

Select * From employee where first_name = Gee and last_name = Bush ;

遇到下面這種情況又如何處理呢?如果一個變數(name)中存放著Gee Bush這個員工的姓名 對於這種情況我們又如何避免全程遍歷使用索引呢?可以使用一個函數 將變數name中的姓和名分開就可以了 但是有一點需要注意 這個函數是不能作用在索引列上 下面是SQL查詢腳本

select *

from employee where first_name = SUBSTR

( &&name INSTR( &&name ) )

and last_name = SUBSTR( &&name INSTR

( &&name )+ ) ;

帶通配符(%)的like語句

同樣以上面的例子來看這種情況 目前的需求是這樣的 要求在職工表中查詢名字中包含Bush的人 可以採用如下的查詢SQL語句

select * from employee where last_name like %Bush% ;

這里由於通配符(%)在搜尋詞首出現 所以Oracle系統不使用last_name的索引 在很多情況下可能無法避免這種情況 但是一定要心中有底 通配符如此使用會降低查詢速度 然而當通配符出現在字元串其他位置時 優化器就能利用索引 例如 在下面的查詢中索引得到了使用

select * from employee where last_name like c% ;

NOT

我們在查詢時經常在where子句使用一些邏輯表達式 如大於 小於 等於以及不等於等等 也可以使用and(與) or(或)以及not(非) NOT可用來對任何邏輯運算符號取反 下面是一個NOT子句的例子

where not (status = VALID )

如果要使用NOT 則應在取反的短語前面加上括弧 並在短語前面加上NOT運算符 NOT運算符包含在另外一個邏輯運算符中 這就是不等於(<>)運算符 換句話說 即使不在查詢where子句中顯式地加入NOT詞 NOT仍在運算符中 見下例

where status <> INVALID ;

再看下面這個例子

select * from employee wheresalary<> ;

對這個查詢 可以改寫為不使用NOT的語句

select * from employee wheresalary< or salary> ; lishixin/Article/program/SQL/201311/16352

④ 資料庫該如何優化

資料庫優化可以從以下幾個方面進行：
1.結構層: web伺服器採用負載均衡伺服器,mysql伺服器採用主從復制,讀寫分離
2.儲存層: 採用合適的存儲引擎,採用三範式
3.設計層: 採用分區分表,索引,表的欄位採用合適的欄位屬性,適當的採用逆範式,開啟mysql緩存
4.sql語句層:結果一樣的情況下,採用效率高,速度快節省資源的sql語句執行

⑤ 資料庫性能優化有哪些措施

1、調整數據結構的設計。這一部分在開發信息系統之前完成，程序員需要考慮是否使用ORACLE資料庫的分區功能，對於經常訪問的資料庫表是否需要建立索引等。

2、調整應用程序結構設計。這一部分也是在開發信息系統之前完成，程序員在這一步需要考慮應用程序使用什麼樣的體系結構，是使用傳統的Client/Server兩層體系結構，還是使用Browser/Web/Database的三層體系結構。不同的應用程序體系結構要求的資料庫資源是不同的。

3、調整資料庫SQL語句。應用程序的執行最終將歸結為資料庫中的SQL語句執行，因此SQL語句的執行效率最終決定了ORACLE資料庫的性能。ORACLE公司推薦使用ORACLE語句優化器（Oracle Optimizer）和行鎖管理器（row-level manager）來調整優化SQL語句。

4、調整伺服器內存分配。內存分配是在信息系統運行過程中優化配置的，資料庫管理員可以根據資料庫運行狀況調整資料庫系統全局區（SGA區）的數據緩沖區、日誌緩沖區和共享池的大小；還可以調整程序全局區（PGA區）的大小。需要注意的是，SGA區不是越大越好，SGA區過大會佔用操作系統使用的內存而引起虛擬內存的頁面交換，這樣反而會降低系統。

5、調整硬碟I/O，這一步是在信息系統開發之前完成的。資料庫管理員可以將組成同一個表空間的數據文件放在不同的硬碟上，做到硬碟之間I/O負載均衡。

6、調整操作系統參數，例如：運行在UNIX操作系統上的ORACLE資料庫，可以調整UNIX數據緩沖池的大小，每個進程所能使用的內存大小等參數。

資料庫(Database)是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，它產生於距今六十多年前，隨著信息技術和市場的發展，特別是二十世紀九十年代以後，數據管理不再僅僅是存儲和管理數據，而轉變成用戶所需要的各種數據管理的方式。資料庫有很多種類型，從最簡單的存儲有各種數據的表格到能夠進行海量數據存儲的大型資料庫系統都在各個方面得到了廣泛的應用。

在信息化社會，充分有效地管理和利用各類信息資源，是進行科學研究和決策管理的前提條件。資料庫技術是管理信息系統、辦公自動化系統、決策支持系統等各類信息系統的核心部分，是進行科學研究和決策管理的重要技術手段。

在經濟管理的日常工作中，常常需要把某些相關的數據放進這樣的「倉庫」，並根據管理的需要進行相應的處理。

例如，企業或事業單位的人事部門常常要把本單位職工的基本情況(職工號、姓名、年齡、性別、籍貫、工資、簡歷等)存放在表中，這張表就可以看成是一個資料庫。有了這個"數據倉庫"我們就可以根據需要隨時查詢某職工的基本情況，也可以查詢工資在某個范圍內的職工人數等等。這些工作如果都能在計算機上自動進行，那我們的人事管理就可以達到極高的水平。此外，在財務管理、倉庫管理、生產管理中也需要建立眾多的這種"資料庫"，使其可以利用計算機實現財務、倉庫、生產的自動化管理。

(5)資料庫優化問題擴展閱讀

資料庫，簡單來說是本身可視為電子化的文件櫃--存儲電子文件的處所，用戶可以對文件中的數據進行新增、截取、更新、刪除等操作。

資料庫指的是以一定方式儲存在一起、能為多個用戶共享、具有盡可能小的冗餘度的特點、是與應用程序彼此獨立的數據集合。

在經濟管理的日常工作中，常常需要把某些相關的數據放進這樣的"倉庫"，並根據管理的需要進行相應的處理。

例如，企業或事業單位的人事部門常常要把本單位職工的基本情況(職工號、姓名、年齡、性別、籍貫、工資、簡歷等)存放在表中，這張表就可以看成是一個資料庫。有了這個"數據倉庫"我們就可以根據需要隨時查詢某職工的基本情況，也可以查詢工資在某個范圍內的職工人數等等。這些工作如果都能在計算機上自動進行，那我們的人事管理就可以達到極高的水平。此外，在財務管理、倉庫管理、生產管理中也需要建立眾多的這種"資料庫"，使其可以利用計算機實現財務、倉庫、生產的自動化管理。

⑥ 資料庫性能優化有哪些措施

1、調整數據結構的設計

這一部分在開發信息系統之前完成，程序員需要考慮是否使用ORACLE資料庫的分區功能，對於經常訪問的資料庫表是否需要建立索引等。

2、調整應用程序結構設計

這一部分也是在開發信息系統之前完成，程序員在這一步需要考慮應用程序使用什麼樣的體系結構，是使用傳統的Client/Server兩層體系結構，還是使用Browser/Web/Database的三層體系結構。不同的應用程序體系結構要求的資料庫資源是不同的。

3、調整資料庫SQL語句

應用程序的執行最終將歸結為資料庫中的SQL語句執行，因此SQL語句的執行效率最終決定了ORACLE資料庫的性能。ORACLE公司推薦使用ORACLE語句優化器(OracleOptimizer)和行鎖管理器(row-levelmanager)來調整優化SQL語句。

4、調整伺服器內存分配

內存分配是在信息系統運行過程中優化配置的，資料庫管理員可以根據資料庫運行狀況調整資料庫系統全局區(SGA區)的數據緩沖區、日誌緩沖區和共享池的大小;還可以調整程序全局區(PGA區)的大小。需要注意的是，SGA區不是越大越好，SGA區過大會佔用操作系統使用的內存而引起虛擬內存的頁面交換，這樣反而會降低系統。

5、調整硬碟I/O

這一步是在信息系統開發之前完成的。資料庫管理員可以將組成同一個表空間的數據文件放在不同的硬碟上，做到硬碟之間I/O負載均衡。

6、調整操作系統參數

例如：運行在UNIX操作系統上的ORACLE資料庫，可以調整UNIX數據緩沖池的大小，每個進程所能使用的內存大小等參數。

實際上，上述資料庫優化措施之間是相互聯系的。ORACLE資料庫性能惡化表現基本上都是用戶響應時間比較長，需要用戶長時間的等待。但性能惡化的原因卻是多種多樣的，有時是多個因素共同造成了性能惡化的結果，這就需要資料庫管理員有比較全面的計算機知識，能夠敏感地察覺到影響資料庫性能的主要原因所在。另外，良好的資料庫管理工具對於優化資料庫性能也是很重要的。

一、ORACLE資料庫性能優化工具

常用的資料庫性能優化工具有：

ORACLE資料庫在線數據字典，ORACLE在線數據字典能夠反映出ORACLE動態運行情況，對於調整資料庫性能是很有幫助的。

操作系統工具，例如UNIX操作系統的vmstat，iostat等命令可以查看到系統系統級內存和硬碟I/O的使用情況，這些工具對於管理員弄清出系統瓶頸出現在什麼地方有時候很有用。

SQL語言跟蹤工具(SQLTRACEFACILITY)，SQL語言跟蹤工具可以記錄SQL語句的執行情況，管理員可以使用虛擬表來調整實例，使用SQL語句跟蹤文件調整應用程序性能。SQL語言跟蹤工具將結果輸出成一個操作系統的文件，管理員可以使用TKPROF工具查看這些文件。

ORACLEEnterpriseManager(OEM)，這是一個圖形的用戶管理界面，用戶可以使用它方便地進行資料庫管理而不必記住復雜的ORACLE資料庫管理的命令。

EXPLAINPLAN——SQL語言優化命令，使用這個命令可以幫助程序員寫出高效的SQL語言。

二、ORACLE資料庫的系統性能評估

信息系統的類型不同，需要關注的資料庫參數也是不同的。資料庫管理員需要根據自己的信息系統的類型著重考慮不同的資料庫參數。

1、在線事務處理信息系統(OLTP)，這種類型的信息系統一般需要有大量的Insert、Update操作，典型的系統包括民航機票發售系統、銀行儲蓄系統等。OLTP系統需要保證資料庫的並發性、可靠性和最終用戶的速度，這類系統使用的ORACLE資料庫需要主要考慮下述參數：

資料庫回滾段是否足夠?

是否需要建立ORACLE資料庫索引、聚集、散列?

系統全局區(SGA)大小是否足夠?

SQL語句是否高效?

2、數據倉庫系統(DataWarehousing)，這種信息系統的主要任務是從ORACLE的海量數據中進行查詢，得到數據之間的某些規律。資料庫管理員需要為這種類型的ORACLE資料庫著重考慮下述參數：

是否採用B*-索引或者bitmap索引?

是否採用並行SQL查詢以提高查詢效率?

是否採用PL/SQL函數編寫存儲過程?

有必要的話，需要建立並行資料庫提高資料庫的查詢效率

三、SQL語句的調整原則

SQL語言是一種靈活的語言，相同的功能可以使用不同的語句來實現，但是語句的執行效率是很不相同的。程序員可以使用EXPLAINPLAN語句來比較各種實現方案，並選出最優的實現方案。總得來講，程序員寫SQL語句需要滿足考慮如下規則：

1、盡量使用索引。試比較下面兩條SQL語句：

語句A：SELECTdname,

(SELECTdeptnoFROMemp);

語句B：SELECTdname,deptnoFROMdeptWHERENOTEXISTS

(SELECTdeptnoFROMempWHEREdept.deptno=emp.deptno);

這兩條查詢語句實現的結果是相同的，但是執行語句A的時候，ORACLE會對整個emp表進行掃描，沒有使用建立在emp表上的deptno索引，執行語句B的時候，由於在子查詢中使用了聯合查詢，ORACLE只是對emp表進行的部分數據掃描，並利用了deptno列的索引，所以語句B的效率要比語句A的效率高一些。

2、選擇聯合查詢的聯合次序。考慮下面的例子：

SELECTstuffFROMtabaa,tabbb,tabcc

WHEREa.acolbetween:alowand:ahigh

ANDb.bcolbetween:blowand:bhigh

ANDc.ccolbetween:clowand:chigh

ANDa.key1=b.key1

AMDa.key2=c.key2;

這個SQL例子中，程序員首先需要選擇要查詢的主表，因為主表要進行整個表數據的掃描，所以主表應該數據量最小，所以例子中表A的acol列的范圍應該比表B和表C相應列的范圍小。

3、在子查詢中慎重使用IN或者NOTIN語句，使用where(NOT)exists的效果要好的多。

4、慎重使用視圖的聯合查詢，尤其是比較復雜的視圖之間的聯合查詢。一般對視圖的查詢最好都分解為對數據表的直接查詢效果要好一些。

5、可以在參數文件中設置SHARED_POOL_RESERVED_SIZE參數，這個參數在SGA共享池中保留一個連續的內存空間，連續的內存空間有益於存放大的SQL程序包。

6、ORACLE公司提供的DBMS_SHARED_POOL程序可以幫助程序員將某些經常使用的存儲過程「釘」在SQL區中而不被換出內存，程序員對於經常使用並且佔用內存很多的存儲過程「釘」到內存中有利於提高最終用戶的響應時間。

四、CPU參數的調整

CPU是伺服器的一項重要資源，伺服器良好的工作狀態是在工作高峰時CPU的使用率在90%以上。如果空閑時間CPU使用率就在90%以上，說明伺服器缺乏CPU資源，如果工作高峰時CPU使用率仍然很低，說明伺服器CPU資源還比較富餘。

使用操作相同命令可以看到CPU的使用情況，一般UNIX操作系統的伺服器，可以使用sar_u命令查看CPU的使用率，NT操作系統的伺服器，可以使用NT的性能管理器來查看CPU的使用率。

資料庫管理員可以通過查看v$sysstat數據字典中「CPUusedbythissession」統計項得知ORACLE資料庫使用的CPU時間，查看「OSUserlevelCPUtime」統計項得知操作系統用戶態下的CPU時間，查看「OSSystemcallCPUtime」統計項得知操作系統系統態下的CPU時間，操作系統總的CPU時間就是用戶態和系統態時間之和，如果ORACLE資料庫使用的CPU時間占操作系統總的CPU時間90%以上，說明伺服器CPU基本上被ORACLE資料庫使用著，這是合理，反之，說明伺服器CPU被其它程序佔用過多，ORACLE資料庫無法得到更多的CPU時間。

資料庫管理員還可以通過查看v$sesstat數據字典來獲得當前連接ORACLE資料庫各個會話佔用的CPU時間，從而得知什麼會話耗用伺服器CPU比較多。

出現CPU資源不足的情況是很多的：SQL語句的重解析、低效率的SQL語句、鎖沖突都會引起CPU資源不足。

1、資料庫管理員可以執行下述語句來查看SQL語句的解析情況：

SELECT*FROMV$SYSSTATWHERENAMEIN

('parsetimecpu','parsetimeelapsed','parsecount(hard)');

這里parsetimecpu是系統服務時間，parsetimeelapsed是響應時間，用戶等待時間，waitetime=parsetimeelapsed_parsetimecpu

由此可以得到用戶SQL語句平均解析等待時間=waitetime/parsecount。這個平均等待時間應該接近於0，如果平均解析等待時間過長，資料庫管理員可以通過下述語句

SELECTSQL_TEXT,PARSE_CALLS,EXECUTIONSFROMV$SQLAREA

ORDERBYPARSE_CALLS;

來發現是什麼SQL語句解析效率比較低。程序員可以優化這些語句，或者增加ORACLE參數SESSION_CACHED_CURSORS的值。

2、資料庫管理員還可以通過下述語句：

SELECTBUFFER_GETS,EXECUTIONS,SQL_TEXTFROMV$SQLAREA;

查看低效率的SQL語句，優化這些語句也有助於提高CPU的利用率。

3、資料庫管理員可以通過v$system_event數據字典中的「latchfree」統計項查看ORACLE資料庫的沖突情況，如果沒有沖突的話，latchfree查詢出來沒有結果。如果沖突太大的話，資料庫管理員可以降低spin_count參數值，來消除高的CPU使用率。

五、內存參數的調整

內存參數的調整主要是指ORACLE資料庫的系統全局區(SGA)的調整。SGA主要由三部分構成：共享池、數據緩沖區、日誌緩沖區。

1、共享池由兩部分構成：共享SQL區和數據字典緩沖區，共享SQL區是存放用戶SQL命令的區域，數據字典緩沖區存放資料庫運行的動態信息。資料庫管理員通過執行下述語句：

select(sum(pins-reloads))/sum(pins)"LibCache"fromv$librarycache;

來查看共享SQL區的使用率。這個使用率應該在90%以上，否則需要增加共享池的大小。資料庫管理員還可以執行下述語句：

select(sum(gets-getmisses-usage-fixed))/sum(gets)"RowCache"fromv$rowcache;

查看數據字典緩沖區的使用率，這個使用率也應該在90%以上，否則需要增加共享池的大小。

2、數據緩沖區。資料庫管理員可以通過下述語句：

SELECTname,valueFROMv$sysstatWHEREnameIN('dbblockgets','consistentgets','physicalreads');

來查看資料庫數據緩沖區的使用情況。查詢出來的結果可以計算出來數據緩沖區的使用命中率=1-(physicalreads/(dbblockgets+consistentgets))。

這個命中率應該在90%以上，否則需要增加數據緩沖區的大小。

3、日誌緩沖區。資料庫管理員可以通過執行下述語句：

selectname,valuefromv$sysstatwherenamein('redoentries','redologspacerequests');

查看日誌緩沖區的使用情況。查詢出的結果可以計算出日誌緩沖區的申請失敗率：

申請失敗率=requests/entries，申請失敗率應該接近於0，否則說明日誌緩沖區開設太小，需要增加ORACLE資料庫的日誌緩沖區。

昆明北大青鳥java培訓班轉載自網路如有侵權請聯系我們感謝您的關注謝謝支持

⑦ 資料庫怎麼優化

方法/步驟

• 對sql語句優化：

  就是能分開寫的語句就分開寫，不要一次性就解決，這樣對效率來說是很大的開銷的，如下圖所示。

  

⑧ 資料庫的性能優化有哪些

在資料庫優化上有兩個主要方面：
安全：數據可持續性。
性能：數據的高性能訪問。
優化的范圍有哪些
存儲、主機和操作系統方面：
主機架構穩定性
I/O 規劃及配置
Swap 交換分區
OS 內核參數和網路問題
應用程序方面：
應用程序穩定性
SQL 語句性能
串列訪問資源
性能欠佳會話管理
這個應用適不適合用 MySQL
資料庫優化方面：
內存
資料庫結構(物理&邏輯)
實例配置
說明：不管是設計系統、定位問題還是優化，都可以按照這個順序執行。
資料庫優化維度有如下四個：
硬體
系統配置
資料庫表結構
SQL 及索引
優化選擇：
優化成本：硬體>系統配置>資料庫表結構>SQL 及索引。
優化效果：硬體<系統配置<資料庫表結構

⑨ 超詳細MySQL資料庫優化

資料庫優化一方面是找出系統的瓶頸,提高MySQL資料庫的整體性能,而另一方面需要合理的結構設計和參數調整,以提高用戶的相應速度,同時還要盡可能的節約系統資源,以便讓系統提供更大的負荷.

1. 優化一覽圖

2. 優化

筆者將優化分為了兩大類,軟優化和硬優化,軟優化一般是操作資料庫即可,而硬優化則是操作伺服器硬體及參數設置.

2.1 軟優化

2.1.1 查詢語句優化

1.首先我們可以用EXPLAIN或DESCRIBE(簡寫:DESC)命令分析一條查詢語句的執行信息.

2.例:

顯示:

其中會顯示索引和查詢數據讀取數據條數等信息.

2.1.2 優化子查詢

在MySQL中,盡量使用JOIN來代替子查詢.因為子查詢需要嵌套查詢,嵌套查詢時會建立一張臨時表,臨時表的建立和刪除都會有較大的系統開銷,而連接查詢不會創建臨時表,因此效率比嵌套子查詢高.

2.1.3 使用索引

索引是提高資料庫查詢速度最重要的方法之一,關於索引可以參高筆者<MySQL資料庫索引>一文,介紹比較詳細,此處記錄使用索引的三大注意事項:

2.1.4 分解表

對於欄位較多的表,如果某些欄位使用頻率較低,此時應當,將其分離出來從而形成新的表,

2.1.5 中間表

對於將大量連接查詢的表可以創建中間表,從而減少在查詢時造成的連接耗時.

2.1.6 增加冗餘欄位

類似於創建中間表,增加冗餘也是為了減少連接查詢.

2.1.7 分析表,,檢查表,優化表

分析表主要是分析表中關鍵字的分布,檢查表主要是檢查表中是否存在錯誤,優化表主要是消除刪除或更新造成的表空間浪費.

1. 分析表: 使用 ANALYZE 關鍵字,如ANALYZE TABLE user;

2. 檢查表: 使用 CHECK關鍵字,如CHECK TABLE user [option]

option 只對MyISAM有效,共五個參數值:

3. 優化表:使用OPTIMIZE關鍵字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user;

LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不寫入日誌.,優化表只對VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通過OPTIMIZE TABLE語句可以消除文件碎片,在執行過程中會加上只讀鎖.

2.2 硬優化

2.2.1 硬體三件套

1.配置多核心和頻率高的cpu,多核心可以執行多個線程.

2.配置大內存,提高內存,即可提高緩存區容量,因此能減少磁碟I/O時間,從而提高響應速度.

3.配置高速磁碟或合理分布磁碟:高速磁碟提高I/O,分布磁碟能提高並行操作的能力.

2.2.2 優化資料庫參數

優化資料庫參數可以提高資源利用率,從而提高MySQL伺服器性能.MySQL服務的配置參數都在my.cnf或my.ini,下面列出性能影響較大的幾個參數.

2.2.3 分庫分表

因為資料庫壓力過大，首先一個問題就是高峰期系統性能可能會降低，因為資料庫負載過高對性能會有影響。另外一個，壓力過大把你的資料庫給搞掛了怎麼辦？所以此時你必須得對系統做分庫分表 + 讀寫分離，也就是把一個庫拆分為多個庫，部署在多個資料庫服務上，這時作為主庫承載寫入請求。然後每個主庫都掛載至少一個從庫，由從庫來承載讀請求。

2.2.4 緩存集群

如果用戶量越來越大，此時你可以不停的加機器，比如說系統層面不停加機器，就可以承載更高的並發請求。然後資料庫層面如果寫入並發越來越高，就擴容加資料庫伺服器，通過分庫分表是可以支持擴容機器的，如果資料庫層面的讀並發越來越高，就擴容加更多的從庫。但是這里有一個很大的問題：資料庫其實本身不是用來承載高並發請求的，所以通常來說，資料庫單機每秒承載的並發就在幾千的數量級，而且資料庫使用的機器都是比較高配置，比較昂貴的機器，成本很高。如果你就是簡單的不停的加機器，其實是不對的。所以在高並發架構里通常都有緩存這個環節，緩存系統的設計就是為了承載高並發而生。所以單機承載的並發量都在每秒幾萬，甚至每秒數十萬，對高並發的承載能力比資料庫系統要高出一到兩個數量級。所以你完全可以根據系統的業務特性，對那種寫少讀多的請求，引入緩存集群。具體來說，就是在寫資料庫的時候同時寫一份數據到緩存集群里，然後用緩存集群來承載大部分的讀請求。這樣的話，通過緩存集群，就可以用更少的機器資源承載更高的並發。

一個完整而復雜的高並發系統架構中，一定會包含：各種復雜的自研基礎架構系統。各種精妙的架構設計.因此一篇小文頂多具有拋磚引玉的效果,但是資料庫優化的思想差不多就這些了.