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資料庫系統有優化改進

發布時間: 2023-07-27 18:36:21

資料庫系統優化--業務邏輯設計優化

【IT 技術分析】

當我們優化一個系統時 有時發現一種情況就是自己修改sql 索引以及分區是不能解決性能問題的 這時你要考慮業務邏輯優化和表設計的重構 這兩點的確和設計結合的很緊密

業務邏輯優化

結合實際 我們先談談業務邏輯優化

案例一

我們的系統一個文檔模塊 客戶點擊時很慢 通過性能分析 是點擊是去查詢資料庫 這散源時系統是通過Hibernate來兩步處理

計算該類型的文檔數量總數

顯示最新文檔的前 篇文檔

這時顯示第二步的時間是很快的 只取 條記錄 但是計算該類型的所有總數很慢 系統的這時的輸入是很大的(計算該類型的全部文檔 可能有幾萬篇數據) 輸出就一條總數 這時因為業務邏輯復雜 即使建立索引 分區等等速度也是無法提高 因為不能真正做到索引覆蓋和分區消除

客戶是點一下要等十幾秒是不能容忍的 這時可能輸入數據量很大下 資料庫很可能採用的是hash聯結 而且並發用戶一大 資料庫伺服器壓力很大

這時常規的優化方法是沒有效果的 這時我們也發現 客戶其實對以前比較老的數據是不關心的 一般只是對近期的數據比較感興趣 所有我們就在查詢時默認設定半年的時間 然後在時間上設定聚集索引 並默認在此時間上排序 使其使用合並聯結 減少輸入數據量 結果速度有明顯的提升

案例二

我們在優化一個客戶系統時 碰到一種情況 在客戶的一選擇功能時 客戶點擊一下選擇相關數據 這時頁面要要幾分鍾才能出來 客戶很不滿意 這時修改sql和索引都沒有辦法 他的輸入的數據量也很大 和上面一下也要計算總數和取最新前幾條數據

這時我們在查詢是關聯了人員 通過調查 發現客戶只對和自己相關的數據感興趣 也只是查詢自己相關的數據 所以這時在sql語句里增加用戶id這條限制 同時在增加userid的索引 這樣一來 速度就大大提高

總結

當然以上兩個案例 是從輸入入手 減少輸入和輸出的數據量 主要優化業務邏輯 達到優化系統 當然有些情況要和客戶確認和說服他們 有時他們不一定都認可 這時要說明這樣做的目的 相信他們也會理解

表設計優化

表設計 在我們開發系統時已經確定 好的設計的確能大大提高性能 我們在優化系統時 碰到段掘埋一個比較麻煩的問題

原文 資料庫重構(一) 欄位合並

這條sql是判斷 個維度 一個用戶id 一個機構id 一握螞個崗位id 還有級別判斷和是否公共 sql語句里有 個 or 組成查詢 表數據一大就表掃描 性能很差 但業務要求和系統要求這樣判斷 即使在表中這五個欄位都建索引 速度也不會快 太多 OR 了 SQL Server 查詢分析器無法優化

這時由於設計時 用戶id 機構id 崗位id為 個只有一個有數據 所以將這 個欄位合並 較少 Or 語句 讓資料庫能使用索引

總結

lishixin/Article/program/SQL/201311/16321

② 資料庫如何優化

body{

line-height:200%;

}

如何優化MySQL資料庫

當MySQL資料庫邂逅優化,它有好幾個意思,今天我們所指的是性能優化。櫻明棗

我們究竟該如何對MySQL資料庫進行優化呢?下面我就從MySQL對硬體的選擇、Mysql的安裝、myf的優化、MySQL如何進行架構設計及數據切分等方面來說明這個問題。

1.伺服器物理硬體的優化

1)磁碟(I/O),MySQL每一秒鍾都在進行大量、復雜的查詢操作,對磁碟的讀寫量可想而知,所以推薦使用RAID10磁碟陣列,如果資金允許,可以選擇固態硬碟做RAID10;

2)cpu對Mysql的影響也是不容忽視的,建槐睜議選擇運算能力強悍的CPU。

2.MySQL應該採用編譯安裝的方式

MySQL資料庫的線上環境安裝,我建議採取編譯安裝,這樣性能會較大的提升。

3.MySQL配置文件的優化

1)skip

-name

-resolve,禁止MySQL對外部連接進行DNS解析,使用這一選項可以消除MySQL進行DNS解析的時間;

2)back_log

=

384,back_log指出在MySQL暫時停止響應新請求之前,短時間內的多少個請求可以被存在堆棧中,對於Linux系統而言,推薦設置小於512的整數。

3)如果key_reads太大,則應該把myf中key_buffer_size變大,保持key_reads/key_read_requests至少在1/100以上,越小越好。

4.MySQL上線後根據status狀態進行適當優化

1)打開慢查詢日誌可能會對系統性能有一點點影響,如果你的MySQL是主-從結構,可以考慮打開其中一台從伺服器的慢查詢日誌,這樣既可以監控慢查詢,對系統性能影響也會很小。

2)MySQL伺服器過去的最大連接數是245,沒有達到伺服器連接數的上限256,應該不會出現1040錯誤。比較理想的設置是:Max_used_connections/max_connections

*

100%

=85%

5.MySQL資料庫的可擴展架構方案

1)MySQL

cluster,其特點為可用性非常高,性能非常好,但脊拆它的維護非常復雜,存在部分Bug;

2)DRBD磁碟網路鏡像方案,其特點為軟體功能強大,數據可在底層塊設備級別跨物理主機鏡像,且可根據性能和可靠性要求配置不同級別的同步。

③ 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。

(3)資料庫系統有優化改進擴展閱讀

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。

④ 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。

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⑤ 如何優化操作大數據量資料庫

如何優化操作大數據量資料庫

下面以關系資料庫系統Informix為例,介紹改善用戶查詢計劃的方法。
1.合理使用索引
索引是資料庫中重要的數據結構,它的根本目的就是為了提高查詢效率。現在大多數的資料庫產品都採用IBM最先提出的ISAM索引結構。索引的使用要恰到好處,其使用原則如下:
●在經常進行連接,但是沒有指定為外鍵的列上建立索引,而不經常連接的欄位則由優化器自動生成索引。
●在頻繁進行排序或分組(即進行group by或order by操作)的列上建立索引。
●在條件表達式中經常用到的不同值較多的列上建立檢索,在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇員表的「性別」列上只有「男」與「女」兩個不同值,因此就無必要薯棗兄建立索引。如果建立索引不但不會提高查詢效率,反而會嚴重降低更新速度。
●如果待排序的列有多個,可以在這些列上建立復合索引(pound index)。
●使用系統工具。如Informix資料庫有一個tbcheck工具,可以在可疑的索引上進行檢查。在一些資料庫伺服器上,索引可能失效或者因為頻繁操作而使得讀取效率降低,如果一個使用索引的查詢不明不白地慢下來,可以試著用tbcheck工具檢查索引的完整性,必要時進行修復。另外,當資料庫表更新大量數據後,刪除並重建索引可以提高查詢速度。
2.避免或簡化排序
應當簡化或避免對大型表進行重復的排序。當能夠利用索引自動以適當的次序產生輸出時,優化器就避免了排序的步驟。以下是一些影響因素:
●索引中不包括一個或幾個待排序的列;
●group by或order by子句中列的次序與索引的次序不一樣;
●排序的列來自不同的表。
為了避免不必要的排序,就要正確地增建索引,合理地合並資料庫表(盡管有時可能影響表的規范化,但相對於效率的提高是值得的)。如果排序不可避免,那麼應當試圖簡化它,如縮小排序的列的范圍等。
3.消除對大型錶行數據的順序存取
在嵌套查詢中,對表的順序存取對查詢效率可能產生致命的影響。比如採用順序存取策略,一個嵌套3層的查詢,如果每層都查詢1000行,那麼這個查詢就要查詢10億行數據。避免這種情況的主要方法就是對連接的列進行索引。例如,兩個表:學生表(學號、姓名、年齡……)和選課表(學號、課程號、成績)。如果兩個表要做連接,就要在「學號」這個連接欄位上建立索引。
還可以使用並集來避免順序存取。盡管在所有的檢查列上都有索引,但某些形式的where子句強迫優化器使用順序存取。下面的查詢將強迫對orders表執行順序操作:
SELECT * FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008
雖然在customer_num和order_num上建有索引,但是在上面的語句中優化器還是使用順序存取路徑掃描整個表。因為這個語句要檢索的是分離的行的 *** ,所以應該改為如下語句:
SELECT * FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001
UNION
SELECT * FROM orders WHERE order_num=1008
這樣就能利用索引路徑處理查詢。
4.避免相關子查詢
一個列的標簽同時在主查詢和where子句中的查詢中出現,那麼很可能當主查詢中的列值改變之後,子查詢必須重新查詢一次。查詢嵌套層次越多,效率越低,因此應當盡量避免子查詢。如果子查詢不可避免,那麼要在子查詢中過濾掉盡可能多的行岩皮。
5.避免困難的正規表達式
MATCHES和LIKE關鍵字支持通配符匹配,技術上叫正規表達式。但這種匹配特別耗費時間。例如:SELECT * FROM customer WHERE zipcode LIKE 「98_ _ _」
即使在zipcode欄位上建立了數襲索引,在這種情況下也還是採用順序掃描的方式。如果把語句改為SELECT * FROM customer WHERE zipcode >「98000」,在執行查詢時就會利用索引來查詢,顯然會大大提高速度。
另外,還要避免非開始的子串。例如語句:SELECT * FROM customer WHERE zipcode[2,3]>「80」,在where子句中採用了非開始子串,因而這個語句也不會使用索引。
6.使用臨時表加速查詢
把表的一個子集進行排序並創建臨時表,有時能加速查詢。它有助於避免多重排序操作,而且在其他方面還能簡化優化器的工作。例如:
SELECT cust.name,rcvbles.balance,……other columns
FROM cust,rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
AND cust.postcode>「98000」
ORDER BY cust.name
如果這個查詢要被執行多次而不止一次,可以把所有未付款的客戶找出來放在一個臨時文件中,並按客戶的名字進行排序:
SELECT cust.name,rcvbles.balance,……other columns
FROM cust,rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
ORDER BY cust.name
INTO TEMP cust_with_balance
然後以下面的方式在臨時表中查詢:
SELECT * FROM cust_with_balance
WHERE postcode>「98000」
臨時表中的行要比主表中的行少,而且物理順序就是所要求的順序,減少了磁碟I/O,所以查詢工作量可以得到大幅減少。
注意:臨時表創建後不會反映主表的修改。在主表中數據頻繁修改的情況下,注意不要丟失數據。

7.用排序來取代非順序存取
非順序磁碟存取是最慢的操作,表現在磁碟存取臂的來回移動。SQL語句隱藏了這一情況,使得我們在寫應用程序時很容易寫出要求存取大量非順序頁的查詢。
有些時候,用資料庫的排序能力來替代非順序的存取能改進查詢。
實例分析
下面我們舉一個製造公司的例子來說明如何進行查詢優化。製造公司資料庫中包括3個表,模式如下所示:
1.part表
零件號?????零件描述????????其他列
(part_num)?(part_desc)??????(other column)
102,032???Seageat 30G disk?????……
500,049???Novel 10M neork card??……
……
2.vendor表
廠商號??????廠商名??????其他列
(vendor _num)?(vendor_name) (other column)
910,257?????Seageat Corp???……
523,045?????IBM Corp?????……
……
3.parven表
零件號?????廠商號?????零件數量
(part_num)?(vendor_num)?(part_amount)
102,032????910,257????3,450,000
234,423????321,001????4,000,000
……
下面的查詢將在這些表上定期運行,並產生關於所有零件數量的報表:
SELECT part_desc,vendor_name,part_amount
FROM part,vendor,parven
WHERE part.part_num=parven.part_num
AND parven.vendor_num = vendor.vendor_num
ORDER BY part.part_num
如果不建立索引,上述查詢代碼的開銷將十分巨大。為此,我們在零件號和廠商號上建立索引。索引的建立避免了在嵌套中反復掃描。關於表與索引的統計信息如下:
表?????行尺寸???行數量?????每頁行數量???數據頁數量
(table)?(row size)?(Row count)?(Rows/Pages)?(Data Pages)
part????150?????10,000????25???????400
Vendor???150?????1,000???? 25???????40
Parven???13????? 15,000????300?????? 50
索引?????鍵尺寸???每頁鍵數量???頁面數量
(Indexes)?(Key Size)?(Keys/Page)???(Leaf Pages)
part?????4??????500???????20
Vendor????4??????500???????2
Parven????8??????250???????60
看起來是個相對簡單的3表連接,但是其查詢開銷是很大的。通過查看系統表可以看到,在part_num上和vendor_num上有簇索引,因此索引是按照物理順序存放的。parven表沒有特定的存放次序。這些表的大小說明從緩沖頁中非順序存取的成功率很小。此語句的優化查詢規劃是:首先從part中順序讀取400頁,然後再對parven表非順序存取1萬次,每次2頁(一個索引頁、一個數據頁),總計2萬個磁碟頁,最後對vendor表非順序存取1.5萬次,合3萬個磁碟頁。可以看出在這個索引好的連接上花費的磁碟存取為5.04萬次。

hibernate如何優化大數據量操作?

建議你直接用Jdbc好了,用batch,這樣是最快的。

如何實現大數據量資料庫的歷史數據歸檔

打開資料庫
con.Open();
讀取數據
OdbcDataReader reader = cmd.ExecuteReader();
把數據載入到臨時表
dt.Load(reader);
在使用完畢之後,一定要關閉,要不然會出問題
reader.Close();

這個問題是這樣的:
首先你要明確你的插入是正常業務需求么?如果是,那麼只能接受這樣的數據插入量。
其次你說資料庫存不下了 那麼你可以讓你的資料庫上限變大 這個你可以在資料庫裡面設置的 裡面有個資料庫文件屬性 maxsize
最後有個方法可以使用,如果你的歷史數據不會對目前業務造成很大影響 可以考慮歸檔處理 定時將不用的數據移入歷史表 或者另外一個資料庫。
注意平時對資料庫的維護 定期整理索引碎片

時間維度分區表,然後定情按照規則將屬於歷史的分區數據遷移到,歷史庫上,寫個存儲自動維護分區表。

如何用java jdbc 向資料庫表插入大數據量

一次性插入大量數據,只能使用循環,
如:游標,while 循環語句
下面介紹While 循環插入數據,
SQL 代碼如下:
IF OBJECT_ID('dbo.Nums') IS NOT NULL
DROP TABLE dbo.Nums;
GO
CREATE TABLE dbo.Nums(n INT NOT NULL PRIMARY KEY);
DECLARE @max AS INT, @rc AS INT;
SET @max = 5000000;
SET @rc = 1;
INSERT INTO Nums VALUES(1);
WHILE @rc * 2 <= @max
BEGIN
INSERT INTO dbo.Nums SELECT n + @rc FROM dbo.Nums;
SET @rc = @rc * 2;
END
INSERT INTO dbo.Nums SELECT n + @rc FROM dbo.Nums WHERE n + @rc <= @max;
--以上函數取自Inside SQL Server 2005: T-SQL Query一書。
INSERT dbo.Sample SELECT n, RAND(CAST(NEWID() AS BINARY(16))) FROM Nums

php 怎麼解決 大數據量 插入資料庫

ini_set('max_execution_time',Ɔ');
$pdo = new PDO("mysql:host=localhost;dbname=test","root","123456");
$sql = "insert into test(name,age,state,created_time) values";
for($i=0; $i<100000; $i++){
$sql .="('zhangsan',21,1,񟭏-09-17')";
}
$sql = substr($sql,0,strlen($sql)-1);
var_mp($sql);
if($pdo -> exec($sql)){
echo "插入成功!";
echo $pdo -> lastinsertid();
}
試試吧。10萬條1分鍾多,我覺得還行

請教如何通過WCF傳輸大數據量數據

就是直接把DataSet 類型作為參數直接傳遞給服務端
WCF默認支持這么做,直接傳Datatable不行。
你看一下 「服務引用設置」中你選的 *** 類型是什麼,我選的是System.Array
字典 *** 類型是默認第一項 System.Collections.Generic.Dictionary

又是一個把自己架在火上烤的需求啊,
如果不考慮傳輸因素,可以調整wcf配置,提升傳遞的容量,如果是對象傳遞可能還要調整對象層次的深度

⑥ 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,霍營IT培訓就一起來了解一下mysql伺服器資料庫的優化方法。



為什麼磨局要了解索引


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,提高兄稿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,但瞎塵讓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。