資料庫最主要的就是資料庫設計冗餘，還是sql語句之類的，還有就是用存儲過程比一般的sql語句快等到；其次就是編程代碼的問題，例如if
else
if
else
if
else這個判斷的，如果用switch的話就會快很多
Ⅱ GBase8s資料庫SQL語句性能緩慢從哪個方面入手分析
在實際的生產運行環境中，很多客戶現場都看到開發人員和系統管理人員遇到很多有關於GBase 8s 資料庫引起的性能問題，進而被多次問起如何進行GBase 8s 資料庫性能調優，
性能優化原則
包括：
性能規劃：深入了解應用與資料庫的交互特徵，確立良好的設計、開發、測試迭代過程，上線前消除模型上的性能瓶頸。
實例調優：建立性能基準，對比調節資料庫、操作系統、存儲、網路等的配置，主動監控、消除瓶頸。
SQL 調優：書寫高效 SQL，優化相關資料庫對象，充分藉助優化器，確定最佳執行計劃。
性能優化流程
首先執行下面的初始檢查：
– 獲取直接用戶的使用反饋，確定性能目標和范圍。
– 獲取性能表現好與壞時的操作系統、資料庫、應用統計信息。
– 對資料庫做一次全面健康檢查。
根據收集的信息，以及對應用特性的了解，構建性能概念模型，明確性能瓶頸所在，以及導致性能的根本原因。
– 首先應該排除操作系統、硬體資源造成的瓶頸。
– 然後針對資料庫系統性能進行分析
– 必要時，還需要檢查應用日誌，因為系統性能問題也可能由於應用非 SQL 部分造成瓶頸。
提出一系列針對的優化措施，並根據它們對性能改善的重要程度排序，然後逐一加以實施。不要一次執行所有的優化措施，必須逐條嘗試，逐步對比。
通過獲取直接用戶的反饋驗證調節是否已經產生預期的效果，否則，需要重新提煉性能概念模型，直到對應用特性了解進一步准確。
重復上述，直到性能達到目標或由於客觀約束無法進一步優化。
常見調優技巧
找到 CPU 佔用最高的 SQL
在 sysmaster 庫中執行
select sqx_estcost, sqx_sqlstatement
from syssqexplain
order by sqx_estcost desc
1
2
3
注意：此時看到的僅僅是當前正在執行的 SQL
需要多看幾次
onstat 命令
onstat -g act 得到當前正在執行的 SQL
根據 rstcb 列
onstat -u | grep 57c68220
1
從第三列 sessid 得到 SESSION
onstat -g ses SESSION 即可得到當時正在執行的 SQL
一般多找幾個 threads 後，就基本可以確定問題 SQL
得到 SQL 後，利用 set explain on 分析其查詢路徑，看是否未利用索引，在對大表進行全表掃描，根據需要創建相應索引。
找到全表掃描較多的表及其 SQL
得到全表掃描較多的表
-- 系統順序掃描較多時，被多次順序掃描的大表，如果有，應該考慮增加索引
select first 5
substr(t.tabname,0,20) tabname,
substr(dbsname,0,10) dbname,
nrows*rowsize*p.seqscans costs,
substr(p.seqscans,0,8) seqscans,
substr(nrows,0,8) nrows
from sysmaster:sysptprof p , systables t,sysmaster:sysprofile s
where p.tabname = t.tabname
and p.seqscans > s.value/50
and s.name = 'seqscans'
--and s.value > 2000000 and nrows > 2000
order by 3 desc
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
利用 onstat –g ses 0 –r 5/ onstat –g stm 的輸出信息，根據表名，找到可能的 SQL 語句。由於以上獲取 SQL 的辦法是有局限的，如果無法獲取，建議通過查看應用日誌或聯系開發人員查看源代碼的方式來找到。
利用 set explain on 分析其查詢路徑，確認是在對表進行全表掃描，根據需要創建相應索引。
Ⅲ 如何解決SQL查詢速度太慢
1. 執行計劃中明明有使用到索引，為什麼執行還是這么慢？
2. 執行計劃中顯示掃描行數為 644，為什麼 slow log 中顯示 100 多萬行？
a. 我們先看執行計劃，選擇的索引 「INDX_BIOM_ELOCK_TASK3(TASK_ID)」。結合 sql 來看，因為有 "ORDER BY TASK_ID DESC" 子句，排序通常很慢，如果使用了文件排序性能會更差，優化器選擇這個索引避免了排序。
那為什麼不選 possible_keys:INDX_BIOM_ELOCK_TASK 呢？原因也很簡單，TASK_DATE 欄位區分度太低了，走這個索引需要掃描的行數很大，而且還要進行額外的排序，優化器綜合判斷代價更大，所以就不選這個索引了。不過如果我們強制選擇這個索引（用 force index 語法），會看到 SQL 執行速度更快少於 10s，那是因為優化器基於代價的原則並不等價於執行速度的快慢；
b. 再看執行計劃中的 type:index，"index" 代表 「全索引掃描」，其實和全表掃描差不多，只是掃描的時候是按照索引次序進行而不是行，主要優點就是避免了排序，但是開銷仍然非常大。
Extra:Using where 也意味著掃描完索引後還需要回表進行篩選。一般來說，得保證 type 至少達到 range 級別，最好能達到 ref。
在第 2 點中提到的「慢日誌記錄Rows_examined: 1161559，看起來是全表掃描」，這里更正為「全索引掃描」，掃描行數確實等於表的行數；
c. 關於執行計劃中：「rows：644」，其實這個只是估算值，並不準確，我們分析慢 SQL 時判斷准確的掃描行數應該以 slow log 中的 Rows_examined 為准。
4. 優化建議：添加組合索引 IDX_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID)
優化過程：
TASK_DATE 欄位存在索引，但是選擇度很低，優化器不會走這個索引，建議後續可以刪除這個索引：
select count(*),count(distinct TASK_DATE) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+------------+---------------------------+| count(*) | count(distinct TASK_DATE) |+------------+---------------------------+| 1161559 | 223 |+------------+---------------------------+
在這個 sql 中 REL_DEVID 欄位從命名上看選擇度較高，通過下面 sql 來檢驗確實如此：
select count(*),count(distinct REL_DEVID) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+----------+---------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID) |+----------+---------------------------+| 1161559 | 62235 |+----------+---------------------------+
由於有排序，所以得把 task_id 也加入到新建的索引中，REL_DEVID,task_id 組合選擇度 100%：
select count(*),count(distinct REL_DEVID,task_id) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+----------+-----------------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID,task_id) |+----------+-----------------------------------+| 1161559 | 1161559 |+----------+-----------------------------------+
在測試環境添加 REL_DEVID，TASK_ID 組合索引，測試 sql 性能：alter table T_BIOMA_ELOCK_TASK add index idx_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID);
添加索引後執行計劃：
這里還要注意一點「隱式轉換」：REL_DEVID 欄位數據類型為 varchar，需要在 sql 中加引號：AND T.REL_DEVID = 000000025xxx >> AND T.REL_DEVID = '000000025xxx'
執行時間從 10s+ 降到 毫秒級別：
1 row in set (0.00 sec)
結論
一個典型的 order by 查詢的優化，添加更合適的索引可以避免性能問題：執行計劃使用索引並不意味著就能執行快。
Ⅳ oracle資料庫運行sql很卡很慢很頓，看等待事件都是cursor:pin s on x,這是啥
詳解cursor: pin S wait on X等待事件
『cursor: pin * events』等待事件
該類等待事件一般是為了pin相關的子游標
『Cursor: pin S on X』 最常見的等待事件， 進程為了共享操作例如執行pin游標而以SHRD S mode申請mutex， 但是未立即獲得。原因是該游標被其他進程以EXCL X mode 持有了。
實際該 cursor: pin S wait on X等待事件往往是由於其他因素誘發的。Mutex爭用僅僅是問題的症狀，但根本原因需要Database Consultant 進一步挖掘。
下面我們列出一些已知的常見案例， 在這些例子中可以看到 我上面提到的 Mutex的爭用僅僅是偽爭用:
過多的子游標 High Version Counts
過多的子游標版本Version Count可能導致Mutex 爭用，一般一個SQL的Version Count不要高於500。
檢查High Version Count很簡單， 在AWR里就有SQL ordered by High Version Count，也可以寫SQL查V$SQL、V$SQLAREA
昂貴的X$、V$視圖查詢
一些對於V$、X$視圖的查詢，需要訪問X$KGL*之類的fixed table，可能觸發Mutex爭用。
Mutex持有者得不到CPU
Mutex持有者若得不到足夠的CPU片可能一直阻塞他人，直到它拿到需要的CPU。
這種情況可能由於OS操作系統的實際情況或者使用Resource Manager而引起。需要配合AWR中的Host CPU、Instance CPu一起看。
已經被KILLED的SESSION仍持有Mutex
當session正持有Mutex，而其對應的Process被強制KILL掉， 則直到PMON徹底清理掉該Dead Process並釋放Mutex，其他session才能不再等待。 診斷該類問題，最好能檢查PMON的TRACE。 當然也存在部分BUG會導致PMON清理過程非常慢。
舉例來說，bug 9312879描述了一種場景：PMON 需要獲得某個Mutex以便清理某個dead process，但是該Mutex又被其他進程持有，則PMON甚至無法開始真正清理並釋放Mutex。
如果自己搞不定可以找ASKMACLEAN專業ORACLE優化團隊成員幫您搞定!
Ⅳ 資料庫寫入數據很卡，查詢也很慢，懂的高手請來，賞分解決可以追加分
看這種現象，估計是SQL語句寫的不夠好，SQL要用綁定變數的方式，影響查詢性能主要就是執行SQL過多，而且SQL寫的不好，無效索引過多，第一步必須優化SQL，之後就是清理歷史數據，清理無用索引，大表數據可以用分區表，還有就是tomcat的性能也需要注意，如果太卡，重啟一下tomcat試試，是否有效果
Ⅵ sql資料庫寫入時慢做其他的很正常
數據量多大了？看看有沒有一些不應該做索引的欄位做了索引，如果寫了觸發器看看觸發器的運行是否有問題。最好直接用SQL查詢分析器運行下插入，看看問題所在。
Ⅶ oracle資料庫執行sql很慢怎麼回事
由於經常執行sql語句，如果一條一條執行效率低下。
oarclecmd.commandtext
=
sqlstr;
oraclecmd.executenonquery();
sqlstr
可以寫成如下所示語句
begin
sql1;
sql2;
......
sqln;
end;
//注意此處的分號很重要
然後同樣調用executenonquery()方法，可以一次執行多條sql語句。