❶ Mysql性能調優與架構設計的編輯推薦
支付寶架構師馮大輝、淘寶首席DBA陳吉平、阿里巴巴首席DBA馮春培、網易高級DBA翟振興、搜狐高級DBA葉金榮、網路高級DBA吳詩展等6位資料庫專家作序推薦。
初級DBA到LAMP架構設計師必備利器。
剖析高性能高可用MySQL調優方法，探索低成本資料庫系統構建之道。
❷ 優化Derby資料庫程序性能的方法有哪些
derby資料庫可視化操作工具，該怎麼解決
淺談一下Cognos處理大數據的思路，僅針對10.2.1以下的版本，對於10.2.1當中引入的hadloop等分布式數據倉庫等不做介紹。我們主要從一個一般中等項目當中，用怎樣的思路來優化我們的查詢。
我們主要從3個思路來思考大數據的處理
一、資料庫層次
現在主流的Cognos項目，主要的開發模式還是基於rolap的dmr報表建模。因此，資料庫的優化就顯得由為重要。主要通過以下幾個方面優化我們的資料庫：
(1)維度id，維度層次id等關鍵減縮欄位建立索引建立、維護。
(2)根據數據量的大小，按時間等進行分區優化。
(3)高速緩沖表MQT的使用
(4)表空間、緩沖池設置等
(5)資料庫性能優化
二、Cognos Server優化
Cognos優化包括對配置文件的優化，集群的搭建，服務和日誌的開啟等基於cognos 軟體安裝，配置的優化，主要包括以下幾個方面：
2.1 apache 配置優化
Timeout（超時）/MaxKeepAliveRequests（最大的請求數）/KeepAliveTimeout（請求超時）的優化配置
2.2Cognos自帶tomcat配置調優
(1)可修改TOMCAT配置文件CRN_ROOT\tomcat.\conf\server.xml。其參數集中在行：
可以對maxProcessors（最大進程數）/AcceptCount(最大連接數) ConnectionTimeout（連接超時）進行修改
(2)文件路徑：CRN_ROOT\tomcat.\conf\web.xml
可以對session-timeout進行修改.
❸ 資料庫調優是什麼
一、概述
隨著資料庫在各個領域的使用不斷增長，越來越多的應用提出了高性能的要求。資料庫性能調優是知識密集型的學科，需要綜合考慮各種復雜的因素：資料庫緩沖區的大小、索引的創建、語句改寫等等。總之，資料庫性能調優的目的在於使系統運行得更快。
調優需要有廣泛的知識，這使得它既簡單又復雜。
說調優簡單，是因為調優者不必糾纏於復雜的公式和規則。許多學術界和業界的研究者都在嘗試將調優和查詢處理建立在數學基礎之上。
稱調優復雜，是因為如果要完全理解常識所依賴的原理，還需要對應用、資料庫管理系統、操作系統以及硬體有廣泛而深刻的理解。
資料庫調優技術可以在不同的資料庫系統中使用。如果需要調優資料庫系統，最好掌握如下知識：1)查詢處理、並發控制以及資料庫恢復的知識；2)一些調優的基本原則。
這里主要描述索引調優。
二、索引調優
索引是建立在表上的一種數據組織，它能提高訪問表中一條或多條記錄的特定查詢效率。因此，適當的索引調優是很重要的。
對於索引調優存在如下的幾個誤區：
誤區1：索引創建得越多越好?
實際上：創建的索引可能建立後從來未使用。索引的創建也是需要代價的，對於刪除、某些更新、插入操作，對於每個索引都要進行相應的刪除、更新、插入操作。從而導致刪除、某些更新、插入操作的效率變低。
誤區2：對於一個單表的查詢，可以索引1進行過濾再使用索引2進行過濾?
實際上：假設查詢語句如下select * from t1 where c1=1 and c2=2，c1列和c2列上分別建有索引ic1、ic2。先使用ic1(或ic2)進行過濾，產生的結果集是臨時數據，不再具有索引，所以不可使用ic2(或ic1)進行再次過濾。
索引優化的基本原則：
1、將索引和數據存放到不同的文件組
沒有將表數據和索引數據存儲到不同的文件組，而不加區別地將它們存儲到同一文件組。這樣，不但會造成I/O競爭，也為資料庫的維護工作帶來不變。
2、組合索引的使用
假設存在組合索引it1c1c2(c1,c2)，查詢語句select * from t1 where c1=1 and c2=2能夠使用該索引。查詢語句select * from t1 where c1=1也能夠使用該索引。但是，查詢語句select * from t1 where c2=2不能夠使用該索引，因為沒有組合索引的引導列，即，要想使用c2列進行查找，必需出現c1等於某值。
根據where條件的不同，歸納如下：
1) c1=1 and c2=2：使用索引it1c1c2進行等值查找。
2) c1=1 and c2>2：使用索引it1c1c2進行范圍查找，可以有兩種方法。
方法1，使用通過索引鍵(1,2)在B樹中命中一條記錄，然後向後掃描找出 第一條符合條件的記錄，從此記錄往後的每一條記錄都是符合條件的。這種方法的弊端在於：如果c1=1 and c2=2對應的記錄數很多，會產生很多無效的掃描。
方法2，如果c2對應的int型數據，可以使用索引鍵(1,3)在B樹中命中一條記錄，從此記錄往後的每一條記錄都是符合條件的。
本文中的例子均採用方法1。
3)c1>1 and c2=2：因為索引的第一個列不是等於號的，索引即使後面出現了c2=2，也不能將c2=2應用於索引查找。這里，通過索引鍵(1,- ∞)在B樹中命中一條記錄，向後掃描找出第一條符合c1>1的記錄，此後的每一條記錄判斷是否符合c2=2，如果符合則輸出，否則過濾掉。這里我們稱c2=2沒有參與到索引運算中去。這種情況在實際應用中經常出現。
4)c1>1：通過索引鍵(1,- ∞) 在B樹中命中一條記錄，以此向後掃描找出第一條符合c1>1的記錄，此後的每條記錄都是符合條件的。
3、唯一索引與非唯一索引的差異
假設索引int1c1(c1)是唯一索引，對於查詢語句select c1 from t1 where c1=1，達夢資料庫使用索引鍵(1)命中B樹中一條記錄，命中之後直接返回該記錄(因為是唯一索引，所以最多隻能有一條c1=1的記錄)。
假設索引it1c2(c2)是非唯一索引，對於查詢語句select c2 from t2 where c2=2，達夢資料庫使用索引鍵(2)命中B樹中一條記錄，返回該記錄，並繼續向後掃描，如果該記錄是滿足c=2，返回該記錄，繼續掃描，直到遇到第一條不符合條件c2=2的記錄。
於是，我們可以得知，對於不存在重復值的列，創建唯一索引優於創建非唯一索引。
4、非聚集索引的作用
每張表只可能一個聚集索引，聚集索引用來組織真實數據。語句「create table employee (id int cluster primary key,name varchar(20),addr varchar(20))」。表employee的數據用id來組織。如果要查找id=1000的員工記錄，只要用索引鍵(1000)命中該聚集索引。但是，對於要查找name=』張三』的員工記錄就不能使用該索引了，需要進行全表掃描，對於每一條記錄判斷是否滿足name=』張三』，這樣會導致查詢效率非常低。
要使用聚集索引，必需提供id，我們只能提供name，於是需要引入一個輔助結構實現name到id的轉換，這就是非聚集索引的作用。該非聚集索引的鍵是name，值是id。於是語句「select * from employee where name=』張三』」的執行流程是：通過鍵(』張三』)命中非聚集索引，得到對應的id值3(假設』張三』對應的id為3)，然後用鍵(3)命中聚集索引，得到相應的記錄。
5、是不是使用非聚集索引的查詢都需要進行聚集的查詢?
不是的，雖然在上一點中查詢轉換為聚集索引的查找，有時候可以只需要使用非聚集索引。
創建表並創建相應的索引：create table t1(c1 int,c2 int,c3 int);create index it1c2c3 on t1(c2,c3)。查詢語句為：select c3 from t1 where c2=1。
因為索引it1c2c3(c2,c3)覆蓋查詢語句中的列(c2,c3)。所以，該查詢語句的執行流程為：通過索引鍵(1,- ∞)命中索引it1c2c3，對於該記錄直接返回c3對應的值，繼續向後掃描，如果索引記錄中c1還是等於1，那麼輸出c3，以此類推，直到出現第一條c1不等於1的索引記錄,結束查詢。
6、創建索引的規則
創建索引首先要考慮的是列的可選擇性。比較一下列中唯一鍵的數量和表中記錄的行數，就可以判斷該列的可選擇性。如果該列的「唯一鍵的數量/表中記錄行數」的比值越接近於1，則該列的可選擇行越高。在可選擇性高的列上進行查詢，返回的數據就較少，比較適合索引查詢。相反，比如性別列上只有兩個值，可選擇行就很小，不適合索引查詢。
❹ MySQL 5.7中新增sys schema有什麼好處
性能優化利器:剖析MySQL 5.7新特徵 sys schema
導讀：很多團隊在評估合適的時機切換到 MySQL 5.7，本文是在高可用架構群的分享，介紹 MySQL 5.7 新的性能分析利器。
李春，現任科技 MySQL 負責人，高級 MySQL 資料庫專家，從事 MySQL 開發和運維工作 8 年。在擔任 MySQL 資料庫 leader 期間，主要負責應用架構的優化和部署，實現了阿里巴巴 3 億 產品 從 Oracle 小型機到 64 台 MySQL 的平滑遷移。專注於研究 MySQL 復制、高可用、分布式和運維自動化相關領域。在大規模、分布式 MySQL 集群管理、調優、快速定位和解決問題方面有豐富經驗。管理超過 1400 台 MySQL 伺服器，近 3000 個實例。完成 MySQL 自動裝機系統、MySQL 標准化文檔和操作手冊、MySQL 自動規范性檢查系統、MySQL 自動信息採集系統等標准化文檔和自動化運維工具。
sys schema 由來
Performance schema 引入
Oracle 早就有了 v$ 等一系列方便診斷資料庫性能的工具，MySQL DBA 只有羨慕嫉妒恨的份，但是 5.7 引入的 sys schema 緩解了這個問題，讓我們可以通過 sys schema 一窺 MySQL 性能損耗，診斷 MySQL 的各種問題。
說到診斷 MySQL 性能問題，不得不提在 MySQL 5.5 引入的 performance_schema，最開始引入時，MySQL 的 performance_schema 性能消耗巨大，隨著版本的更新和代碼優化，5.7 的 performance_schema 對 MySQL 伺服器額外的消耗越來越少，我們可以放心的打開 performance_shema 來收集 MySQL 資料庫的性能損耗。Tarique Saleem 同學測試了一下 sys schema 對 CPU 和 IO的額外消耗，基本在 1% - 3% 之間，有興趣的同學可以參考他的這篇 blog：
（CPU Bound, Sysbench Read Only Mode）
performance_schema 不僅由於他的性能消耗大著名，還由於其復雜難用而臭名昭著。5.7 上的 performance schema 已經有 87 張表了，每個表都是各種統計信息的羅列；另外，他的這些表和 information_schema 中的部分表也纏夾不清，讓大家用得很不習慣。
sys schema VS performance schema VS information schema
現在 MySQL 在 5.7 又新增了sys schema，它和 performance_schema 和 information schema 到底是什麼關系？
Information_schema 定位基本是 MySQL 元數據信息，比如：TABLES 記錄了 MySQL 有哪些表，COLUMNS 記錄了各個表有哪些列 。
performance_schema 記錄了 MySQL 實時底層性能消耗情況，比如：events_waits_current 記錄了 MySQL 各個線程當前在等待的 event。
雖然他們之間的這個定位區別並沒有那麼明顯：比如，Information_schema 的 innodb_locks 就記錄了 innodb 當前鎖的信息，它並不是 MySQL 的元數據信息。sys schema 最開始是 MarkLeith 同學為了方便讀取和診斷 MySQL 性能引入到 MySQL 的。所以 sys schema 定位應該是最清晰的：它包含一系列對象，這些對象能夠輔助 DBA 和開發人員了解 performance schema 和 information_schema 採集的數據。
sys schema 包含了什麼？
sys schema 包含一些對象，這些對象主要用於調優和故障分析。包括：
將 performance schema 和 information schema 中的數據用更容易理解的方式來總結歸納出來的「視圖」。
提供 performance schema 和 information schema 配置或者生成分析報告類似操作的「存儲過程」
sys schema 本身不採集和存儲什麼信息，它只是為程序或者用戶提供一個更加方便的診斷系統性能和排除故障的「介面」。也就是說，查詢 performance schema 和 information schema 配置和提供格式化服務的「存儲函數」。
避免用戶在 information schema 和 performance schema 中寫各種復雜的查詢來獲得到底誰鎖了誰，每個線程消耗的內存是多少 ( 視圖 memory_by_thread_by_current_bytes )，每個 SQL 執行了多少次，大致的執行時間是多少（ 視圖 statements_with_runtimes_in_95th_percentile ）等，這些 sys schema 都直接幫你寫好，你只需要直接查詢就好了。
編寫了一些現成的存儲過程，方便你：直接使用 diagnostics() 存儲過程創建用於診斷當前伺服器狀態的報告；使用 ps_trace_thread() 存儲過程創建對應線程的圖形化（ .dot類型 ）性能數據。
編寫了一些現成的存儲函數，方便你：直接使用 ps_thread_account() 存儲函數獲得發起這個線程的用戶，使用 ps_thread_trx_info() 來獲得某線程當前事務或者歷史執行過的語句（ JSON 格式返回 ）。
當然，你也可以在 sys schema 下增加自己用於診斷 MySQL 性能的「視圖」、「存儲過程」和「存儲函數」。
sys schema 舉例
怎麼利用 sys schema 來定位問題和診斷資料庫性能？這里簡單舉一個 innodb 行鎖的例子來說明。
模擬行鎖
拿一個實際的場景來說 sys schema 能夠輔助我們分析當前資料庫上哪個 session 被鎖住了，並且提供「清理」鎖的語句。我們模擬一個表的某一行被鎖住的情況，假設表創建語句如下：
CREATE TABLE `test2` (
`id` int(11) NOT NULL,
`name` varchar(16) DEFAULT NULL,
`age` int(11) DEFAULT NULL,
`sex` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1
有一條數據如下：
mysql > select * from test2;
+----+---------+------+------+
| id | name | age | sex |
+----+---------+------+------+
| 2 | pickup1 | 1 | 1 |
+----+---------+------+------+
我們分別在 session 1 和 session 2 上同時操作這條數據，這樣的話必然對同一行記錄相互有鎖死的情況，然後我們通過 session 3 來查看 sys schema 裡面的 innodb_lock_waits，確定到底是誰鎖了誰，怎麼解鎖？操作步驟如下：
通過 sys.innodb_lock_waits 查看 innodb 鎖表情況
對應的在 session 3上查看到的記錄：
mysql > select * from sys.innodb_lock_waitsG
*************************** 1. row ***************************
wait_started: 2016-05-04 01:04:38
wait_age: 00:00:02
wait_age_secs: 2
locked_table: `test`.`test2`
locked_index: PRIMARY
locked_type: RECORD
waiting_trx_id: 5382
waiting_trx_started: 2016-05-04 00:24:21
waiting_trx_age: 00:40:19
waiting_trx_rows_locked: 4
waiting_trx_rows_modified: 0
waiting_pid: 3
waiting_query: update test2 set name='pickup3' where id=2
waiting_lock_id: 5382:31:3:3
waiting_lock_mode: X
blocking_trx_id: 5381
blocking_pid: 2
blocking_query: NULL
blocking_lock_id: 5381:31:3:3
blocking_lock_mode: X
blocking_trx_started: 2016-05-04 00:23:49
blocking_trx_age: 00:40:51
blocking_trx_rows_locked: 1
blocking_trx_rows_modified: 1
sql_kill_blocking_query: KILL QUERY 2
sql_kill_blocking_connection: KILL 2
這里我們可以看到 3 號線程（ waiting_pid: 3 ）在等待 2 號線程（ blocking_pid: 2 ）的 X 鎖（ blocking_lock_mode: X ），如果需要解鎖，需要殺掉 2 號線程（ sql_kill_blocking_connection: KILL 2 ）。
innodb_lock_waits 本質
其實 sys schema 的 innodb_lock_waits 只是 information schema 的視圖而已。
CREATE ALGORITHM = TEMPTABLE DEFINER = `mysql.sys`@`localhost` SQL SECURITY INVOKER VIEW `innodb_lock_waits` AS
SELECT
`r`.`trx_wait_started` AS `wait_started`,
TIMEDIFF(NOW(),
`r`.`trx_wait_started`) AS `wait_age`,
TIMESTAMPDIFF(
SECOND,
`r`.`trx_wait_started`,
NOW()) AS `wait_age_secs`,
`rl`.`lock_table` AS `locked_table`,
`rl`.`lock_index` AS `locked_index`,
`rl`.`lock_type` AS `locked_type`,
`r`.`trx_id` AS `waiting_trx_id`,
`r`.`trx_started` AS `waiting_trx_started`,
TIMEDIFF(NOW(),
`r`.`trx_started`) AS `waiting_trx_age`,
`r`.`trx_rows_locked` AS `waiting_trx_rows_locked`,
`r`.`trx_rows_modified` AS `waiting_trx_rows_modified`,
`r`.`trx_mysql_thread_id` AS `waiting_pid`,
`sys`.`format_statement`(`r`.`trx_query`) AS `waiting_query`,
`rl`.`lock_id` AS `waiting_lock_id`,
`rl`.`lock_mode` AS `waiting_lock_mode`,
`b`.`trx_id` AS `blocking_trx_id`,
`b`.`trx_mysql_thread_id` AS `blocking_pid`,
`sys`.`format_statement`(`b`.`trx_query`) AS `blocking_query`,
`bl`.`lock_id` AS `blocking_lock_id`,
`bl`.`lock_mode` AS `blocking_lock_mode`,
`b`.`trx_started` AS `blocking_trx_started`,
TIMEDIFF(NOW(),
`b`.`trx_started`) AS `blocking_trx_age`,
`b`.`trx_rows_locked` AS `blocking_trx_rows_locked`,
`b`.`trx_rows_modified` AS `blocking_trx_rows_modified`,
CONCAT(
'KILL QUERY ',
`b`.`trx_mysql_thread_id`
) AS `sql_kill_blocking_query`,
CONCAT('KILL ',
`b`.`trx_mysql_thread_id`) AS `sql_kill_blocking_connection`
FROM
(
(
(
(
`information_schema`.`innodb_lock_waits` `w`
JOIN
`information_schema`.`innodb_trx` `b` ON((`b`.`trx_id` = `w`.`blocking_trx_id`))
)
JOIN
`information_schema`.`innodb_trx` `r` ON(
(`r`.`trx_id` = `w`.`requesting_trx_id`)
)
)
JOIN
`information_schema`.`innodb_locks` `bl` ON(
(
`bl`.`lock_id` = `w`.`blocking_lock_id`
)
)
)
JOIN
`information_schema`.`innodb_locks` `rl` ON(
(
`rl`.`lock_id` = `w`.`requested_lock_id`
)
)
)
ORDER BY
`r`.`trx_wait_started`
innodb_lock_waits和x$innodb_lock_waits區別
有心的同學可能會注意到，sys schema 裡面有 innodb_lock_waits 和 x$innodb_lock_waits。其實 sys schema 的這些視圖大部分都成對出現，其中一個的名字除了 x$ 前綴以外跟另外一個是一模一樣的。例如，host_summmary_by_file_io 視圖分析匯總的是根據主機匯總的文件 IO 情況，並將延遲從皮秒（ picoseconds ）轉換成更加易讀值（ 帶單位 ）顯示出來：
mysql> SELECT * FROM host_summary_by_file_io;
+------------+-------+------------+
| host | ios | io_latency |
+------------+-------+------------+
| localhost | 67570 | 5.38 s |
| background | 3468 | 4.18 s |
+------------+-------+------------+
而 x$host_summary_by_file_io 視圖分析匯總的是同樣的數據，但是顯示的是未格式化過的皮秒（ picosecond ）延遲值
mysql> SELECT * FROM x$host_summary_by_file_io;
+------------+-------+---------------+
| host | ios | io_latency |
+------------+-------+---------------+
| localhost | 67574 | 5380678125144 |
| background | 3474 | 4758696829416 |
+------------+-------+---------------+
沒有 x$ 前綴的視圖是為了提供更加友好，對人更加易讀的輸出格式。帶 x$ 前綴的視圖顯示了數據原始格式，它方便其他工具基於這些數據進行自己的處理。需要了解非 x$ 和 x$ 視圖的不同點的進一步信息。
Q&A
提問：sys schema 只是在 performance_schema 和 information_schema 之上創建視圖和存儲過程？
李春：對，sys schema 主要針對的其實是 iperformance schema，有部分 information schema 的表也會整理到 sys schema 中統一展現。
提問：運行 KILL 2 殺掉 2 線程？blocking_lock_mode: X 的 X 什麼意思？
李春：blocking_lock_mode 的 X 是指 X 鎖，exclusive 鎖，排它鎖，跟它對應的是 S 鎖，共享鎖。kill 2 是殺掉 2 號線程，這樣可以將鎖釋放，讓被鎖的這個線程正常執行下去。
提問：可以放心的打開 performance_schema，為何不使用 performance_schema 再造一個 sys schema？
李春：performance schema 是 MySQL 採集資料庫性能的存儲空間。sys schema 其實只是對 performance schema 多個表 join 和整合。兩者的定位有所不同，如果直接放在 performance schema 中，分不清哪些是基表，哪些是視圖，會比較混淆。
提問：pt-query-digest 這些工具的有開始使用 sys schema 嗎？
李春：沒有，pt-query-digest 主要用於分析慢查和 tcpmp 的結果，跟 sys schema 的定位有部分重疊的地方，sys schema 會分析得更細，更內核，更偏底層一些，pt-query-digest 主要還是從慢查和 tcpmp 中抽取 SQL 來格式化展現。
提問：阿里這么多資料庫實例，使用什麼運維工具？分布式事務又是怎麼解決的呢？
李春：阿里內部有非常多的運維工具，dbfree，idb 等，用於資料庫資源池管理，資料庫脫敏，開發測試庫同步，資料庫訂正，表結構變更等。分布式事務主要通過業務上的修改去屏蔽掉，比如：電影買票並不是你選了座位和付款就必須在一個事務裡面，搶票，選座，付款分別是自己的子事務，系統耦合性比較弱，相互通知解決問題。
提問：Oracle 有 v$，MySQL 有 x$ ？兩個 $ 是完成相似功能的嗎？
李春：MySQL 的 x$ 可以說是仿照 Oracle 的 v$ 來做的，但是目前離 Oracle 的那麼強大的資料庫診斷功能還有一些距離。
提問：資料庫脫敏能否簡單介紹下實現方式？
李春：開發測試人員無法訪問線上資料庫，需要通過一個專門的 idb 來訪問，而 idb 系統每個欄位都有密級定義，滿足許可權的才能被訪問；這個系統頁控制了用戶是否可以訪問某個表，可以訪問數據表的行數，只有主管同意了，用戶才能訪問某個表的數據，並且加密數據是以*顯示的。
❺ SQL資料庫性能和資料庫調優
連接數量有三種方法查看 1.通過系統的逗性能地來查看： 開始->管理工具->性能（或者是運行裡面輸入 mmc）然後通過 添加計數器添加 SQL 的常用統計 然後在下面列出的項目裡面選擇用戶連接就可以時時查詢到sql server資料庫連接數了。 不過此方法的話需要有訪問那台計算機的許可權，就是要通過windows賬戶登陸進去才可以添加此計數器。 2.通過系統表來查詢： SELECT * FROM [Master].[dbo].[SYSPROCESSES] WHERE [DBID] IN ( SELECT [DBID] FROM [Master].[dbo].[SYSDATABASES] WHERE NAME='databaseName' ) databaseName 是需要查看的資料庫，然後查詢出來的行數，就是當前的sql server資料庫連接數。不過裡面還有一些別的狀態可以做參考用。 3.通過系統過程來查詢： SP_WHO 'loginName' loginName 是當然登陸Sql的用戶名，一般程序裡面都會使用一個username來登陸SQL這樣通過這個用戶名就能查看到此用戶名登陸之後佔用的連接了。 如果不寫loginName，那麼返回的就是所有的sql server資料庫連接。 至於如何改善資料庫性能，就是屬於資料庫調優方面的工作了，通常有以下幾種調優方法： 1 查看資料庫中造成資料庫訪問變慢的語句，通常是執行數量較多，執行速度慢的語句，對這些語句進行執行計劃分析，並重寫語句來優化，最常見的就是not in語句使用外連接語句代替； 2 根據語句中查詢訪問條件中的謂詞，創建對應的索引，以提高查詢的執行效率； 3 在數據存儲上優化，將數據文件根據某個頻繁訪問屬性的屬性值進行水平分片，提高對應表的訪問效率（oracle支持，sql server2000沒有此功能） 4 重新設計業務邏輯結構，避免執行代價高的查詢語句 5 伺服器和資料庫軟體的能力終究還是有限的，無論如何優化當達到一定的訪問數量是還是會超出負載，此時就需要考慮可擴展規模的分布式並行數據存儲架構了。
❻ 資料庫性能優化主要包括哪些方面
資料庫性能優化主要包括以下幾個方面：
1、sql語句的執行計劃是否正常；
2、減少應用和資料庫的交互次數、同一個sql語句的執行次數；
3、資料庫實體的碎片的整理；
4、減少表之間的關聯，特別對於批量數據處理，盡量單表查詢數據，統一在內存中進行邏輯處理，減少資料庫壓力；
5、對訪問頻繁的數據，充分利用資料庫cache和應用的緩存；
6、數據量比較大的，在設計過程中，為了減少其他表的關聯，增加一些冗餘欄位，提高查詢性能。
在應用系統開發初期，由於開發資料庫數據比較少，對於查詢SQL語句，復雜視圖的的編寫等體會不出SQL語句各種寫法的性能優劣，但是如果將應用系統提交實際應用後，隨著資料庫中數據的增加，系統的響應速度就成為目前系統需要解決的最主要的問題之一。
系統優化中一個很重要的方面就是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可，而是要寫出高質量的SQL語句，提高系統的可用性。
❼ 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。
(7)資料庫性能調優利器擴展閱讀
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。