数据库优化技巧

A. oracle数据库的性能优化有哪些方法

你最好买一本专门讲ORACLE性能优化的书，好好看看\x0d\x0a1、调整数据库服务器的性能\x0d\x0aOracle数据库服务器是整个系统的核心，它的性能高低直接影响整个系统的性能，为了调整Oracle数据库服务器的性能，主要从以下几个方面考虑： \x0d\x0a1.1、调整操作系统以适合Oracle数据库服务器运行\x0d\x0aOracle数据库服务器很大程度上依赖于运行服务器的操作系统，如果操作系统不能提供最好性能，那么无论如何调整，Oracle数据库服务器也无法发挥其应有的性能。 \x0d\x0a1.1.1、为Oracle数据库服务器规划系统资源 \x0d\x0a据已有计算机可贺察裂用资源, 规划分配给Oracle服务器资源原则是：尽可能使Oracle服务器使用资源最大化,特别在Client/Server中尽量让服务器上所有资源都来运行Oracle服务。 \x0d\x0a1.1.2、调整计算机系统中的内存配置 \x0d\x0a多数操作系统都用虚存来模拟计算机上更大的内存，它实际上是硬盘上的一定的磁盘空间。当实际的内存空间不能满足应用软件的要求时，操作系统就将用这部分的磁盘空间对内存中的信息进行页面替换，这将引起大量的磁盘I/O操作，使整个服务器的性能下降。为了避免过多地使用虚存，应加大计算机的内存。 \x0d\x0a1.1.3、为Oracle数据库服务器设置操作系统进程优先级 \x0d\x0a不要在操作系统中调整Oracle进程的优先级，因为在Oracle数据库系统中，所有的后台和前台数据库服务器进程执行的是同等重要的工作，需要同等的优先级。所以在安装时，让所有的数据库服务器进程都使用缺省的优先级运行。 \x0d\x0a1.2、调整内存分配\x0d\x0aOracle数据库服务器保留3个基本的内存高速缓存，分别对应3种不同类型的数据：库高速缓存，字典高速缓存和缓冲区高速缓存。库高速缓存和字典高速缓存一起构成共享池，共享池再加上缓冲区高速缓存便构成了系统全程区(SGA)。SGA是对数据库数据进行快速访问的一个系统全程区，若SGA本身需要频繁地进行释放、分配，则不能达到快速访问数据的目的，因此应把SGA放在主存中，不要放在虚拟内存中。内存的调整主要是指调整组成SGA的内存结构没斗的大小来提高系统性能，由于Oracle数据库服务器的内存结构需求与应用密切相关，所以内存结构的调整应在磁盘I/O调整之前进行。 \x0d\x0a1.2.1、库缓冲区的调整 \x0d\x0a库缓冲区中包含私用和共享sql和PL/SQL区，通过比较库缓冲区的命中率决定它的大小。要调整库缓冲区，必须首先了解该库缓冲区的活动情况，库缓冲区的活动统计信息保留在动态性能表v$librarycache数据字典中，可通过查询该表来了解其活动情况，以决定如何调整。 \x0d\x0a \x0d\x0aSelect sum(pins),sum(reloads) from v$librarycache; \x0d\x0a \x0d\x0aPins列给出SQL语句，PL/SQL块及被访问对象定义的总次数；Reloads列给出SQL 和PL/SQL块的隐式分析或对象定义重装载时在库程序缓冲区中发生的错误。如果sum(pins)/sum(reloads) ≈0，则库缓冲区的命中率合适；若sum(pins)/sum(reloads)>1, 则需调整初始化参数 shared_pool_size来重新调整分配给共享禅闭池的内存量。 \x0d\x0a1.2.2、数据字典缓冲区的调整 \x0d\x0a数据字典缓冲区包含了有关数据库的结构、用户、实体信息。数据字典的命中率，对系统性能影响极大。数据字典缓冲区的使用情况记录在动态性能表v$librarycache中，可通过查询该表来了解其活动情况，以决定如何调整。 \x0d\x0a \x0d\x0aSelect sum(gets),sum(getmisses) from v$rowcache; \x0d\x0a \x0d\x0aGets列是对相应项请求次数的统计；Getmisses 列是引起缓冲区出错的数据的请求次数。对于频繁访问的数据字典缓冲区，sum(getmisses)/sum(gets)<10%～15%。若大于此百分数，则应考虑增加数据字典缓冲区的容量，即需调整初始化参数shared_pool_size来重新调整分配给共享池的内存量。 \x0d\x0a1.2.3、缓冲区高速缓存的调整 \x0d\x0a用户进程所存取的所有数据都是经过缓冲区高速缓存来存取，所以该部分的命中率，对性能至关重要。缓冲区高速缓存的使用情况记录在动态性能表v$sysstat中，可通过查询该表来了解其活动情况，以决定如何调整。 \x0d\x0a \x0d\x0aSelect name,value from v$sysstat where name in ('dbblock gets','consistent gets','physical reads'); \x0d\x0a \x0d\x0adbblock gets和consistent gets的值是请求数据缓冲区中读的总次数。physical reads的值是请求数据时引起从盘中读文件的次数。从缓冲区高速缓存中读的可能性的高低称为缓冲区的命中率，计算公式： \x0d\x0a \x0d\x0aHit Ratio=1-(physical reds/(dbblock gets+consistent gets)) \x0d\x0a \x0d\x0a如果Hit Ratio<60%～70%，则应增大db_block_buffers的参数值。db_block_buffers可以调整分配给缓冲区高速缓存的内存量，即db_block_buffers可设置分配缓冲区高速缓存的数据块的个数。缓冲区高速缓存的总字节数=db_block_buffers的值*db_block_size的值。db_block_size 的值表示数据块大小的字节数，可查询 v$parameter 表： \x0d\x0a \x0d\x0aselect name,value from v$parameter where name='db_block_size'; \x0d\x0a \x0d\x0a在修改了上述数据库的初始化参数以后，必须先关闭数据库，在重新启动数据库后才能使新的设置起作用。

B. 让数据库飞起来 十大DB2优化技巧[2]

db get snapshot for database on DBNAME

并查找以下的行

Database files closed =

如果上述参数的值和亩不为 那么增加MAXFILOP的值直到不断打开和关闭文件的状态停埂渣棚滑

db update db cfg for DBNAME using MAXFILOP N

四 锁

LOCKTIMEOUT的缺省值是 这意味着将没有锁超时(对 OLTP 应用程序 这种情况可能会是灾难性的) 尽管如此 我还是经常发现许多 DB 用户用LOCKTIMEOUT= 将LOCKTIMEOUT设置为很短的时间值 例如 或 秒 在锁上等待过长时间会在锁上产生雪崩效应

首先 用以下命令检查LOCKTIMEOUT的值

db get db cfg for DBNAME

并查找包含以下文本的行

Lock timeout (sec) (LOCKTIMEOUT) =

如腊 如果值是 考虑使用以下命令将它更改为 秒(一定要首先询问应用程序开发者或您的供应商以确保应用程序能够处理锁超时)

db update db cfg for DBNAME using LOCKTIMEOUT

您同时应该监视锁等待的数量 锁等待时间和正在使用锁列表内存(lock list memory)的量 请发出以下命令

db get snapshot for database on DBNAME 查找以下行 Locks held currently= Lock waits= Time database waited on locks (ms)= Lock list memory in use (Bytes)= Deadlocks detected= Lock escalations=

lishixin/Article/program/DB2/201311/21957

C. mysql数据库的优化方法

我们都知道，服务器数据库的开发一般都是通过java或者是PHP语言来编程实现的，而为了提高我们数据库的运行速度和效率，数据库优化也成为了我们每日的工作重点，今天，霍营IT培训就一起来了解一下mysql服务器数据库的优化方法。

为什么磨局要了解索引

真实案例

案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。

案例二：近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示，而工作以来，对数据库优化方面所知甚少。例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询，性能很慢，通过增加超时时间勉强可以访问，但是性能上需要优化。

索引的优点

合适的索引，可以大大减小mysql服务器扫描的数据量，避免内存排序和临时表，提高兄稿应用程序的查询性能。

索引的类型

mysql数据中有多种索引类型，primarykey，unique，normal，但瞎尘让底层存储的数据结构都是BTREE;有些存储引擎还提供hash索引，全文索引。

BTREE是常见的优化要面对的索引结构，都是基于BTREE的讨论。

B-TREE

查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录;如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能。而BTREE是一种更强大的排序树，支持多个分支，高度更低，数据的插入、删除、更新更快。

现代数据库的索引文件和文件系统的文件块都被组织成BTREE。

btree的每个节点都包含有key，data和只想子节点指针。

btree有度的概念d>=1。假设btree的度为d，则每个内部节点可以有n=[d+1，2d+1)个key，n+1个子节点指针。树的大高度为h=Logb[(N+1)/2]。

索引和文件系统中，B-TREE的节点常设计成接近一个内存页大小(也是磁盘扇区大小)，且树的度非常大。这样磁盘I/O的次数，就等于树的高度h。假设b=100，一百万个节点的树，h将只有3层。即，只有3次磁盘I/O就可以查找完毕，性能非常高。

索引查询

建立索引后，合适的查询语句才能大发挥索引的优势。

另外，由于查询优化器可以解析客户端的sql语句，会调整sql的查询语句的条件顺序去匹配合适的索引。

D. 数据库性能优化有哪些措施

1、调整数据结构的设计。这一部分在开发信息系统之前完成，程序员需要考虑是否使用ORACLE数据库的分区功能，对于经常访问的数据库表是否需要建立索引等。

2、调整应用程序结构设计。这一部分也是在开发信息系统之前完成，程序员在这一步需要考虑应用程序使用什么样的体系结构，是使用传统的Client/Server两层体系结构，还是使用Browser/Web/Database的三层体系结构。不同的应用程序体系结构要求的数据库资源是不同的。

3、调整数据库SQL语句。应用程序的执行最终将归结为数据库中的SQL语句执行，因此SQL语句的执行效率最终决定了ORACLE数据库的性能。ORACLE公司推荐使用ORACLE语句优化器（Oracle Optimizer）和行锁管理器（row-level manager）来调整优化SQL语句。

4、调整服务器内存分配。内存分配是在信息系统运行过程中优化配置的，数据库管理员可以根据数据库运行状况调整数据库系统全局区（SGA区）的数据缓冲区、日志缓冲区和共享池的大小；还可以调整程序全局区（PGA区）的大小。需要注意的是，SGA区不是越大越好，SGA区过大会占用操作系统使用的内存而引起虚拟内存的页面交换，这样反而会降低系统。

5、调整硬盘I/O，这一步是在信息系统开发之前完成的。数据库管理员可以将组成同一个表空间的数据文件放在不同的硬盘上，做到硬盘之间I/O负载均衡。

6、调整操作系统参数，例如：运行在UNIX操作系统上的ORACLE数据库，可以调整UNIX数据缓冲池的大小，每个进程所能使用的内存大小等参数。

数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。

在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。

在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样的“仓库”，并根据管理的需要进行相应的处理。

例如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库"，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。

(4)数据库优化技巧扩展阅读

数据库，简单来说是本身可视为电子化的文件柜--存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。

数据库指的是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的冗余度的特点、是与应用程序彼此独立的数据集合。

在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样的"仓库"，并根据管理的需要进行相应的处理。

例如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库"，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。

E. mysql数据库怎么优化，有几方面的优化

在键租谨开始演示之前，我们先介绍下两个概念。

概念一，数据的可选择性基数，也就是常说的cardinality值。

查询优化器在生成各种执行计划之前，得先从统计信息中取得相关数据，这样才能估算每步操作所涉及到的记录数，而这个相关数据就是cardinality。简单来说，就是每个值在每个字段中的唯一值分布状态。

比如表t1有100行记录，其中一列为f1。f1中唯一值的个数可以是100个，也可以是1个，当然也可以是1到100之间的任何一个数字。这里唯一值越的多少，就是这个列的可选择基数。

那看到这里我们就明白了，为什么要在基数高的字段上建立索引，而基数低的的字段建立索引反而没有全表扫描来的快。当然这个只是一方面，至于更深入的探讨就不在我这篇探讨的范围了。

概念二，关于HINT的使用。

这里我来说下HINT是什么，在什么时候用。

HINT简单来说就是在某些特定的场景下人工协助MySQL优化器的工作，使她生成最优的执行计划。一般来说，优化器的执行计划都是最优化的，不过在某些特定场景下，执行计划可能不是最优化。

比如：表t1经过大稿基量的频繁更新操作，（UPDATE,DELETE,INSERT），cardinality已经很不准确了，这时候刚好执行了一条SQL，那么有可能这条SQL的执行计划就不是最优的。为什么说有可能呢？

来看下具体演示

譬如，以下两条SQL，

• A：

• select * from t1 where f1 = 20;



• B：

• select * from t1 where f1 = 30;



如果f1的值刚好频繁更新的值为30，并且没有达到MySQL自动更新cardinality值的临界值或者说用户设置了手动更新又或者用户减少了sample page等等，那么对这两条语句来说，可能不准确的就是B了。

这里顺带说下，MySQL提供了自动更新和手动更新表cardinality值的方法，因篇幅有限，需要的可以查阅手册。

那回到正题上，MySQL 8.0 带来了几个HINT，我今天就举个index_merge的例子。

示例表结构：

• mysql> desc t1;+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment || rank1 | int(11) | YES | MUL | NULL | || rank2 | int(11) | YES | MUL | NULL | || log_time | datetime | YES | MUL | NULL | || prefix_uid | varchar(100) | YES | | NULL | || desc1 | text | YES | | NULL | || rank3 | int(11) | YES | MUL | NULL | 型启 |+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+7 rows in set (0.00 sec)



表记录数：


• mysql> select count(*) from t1;+----------+| count(*) |+----------+| 32768 |+----------+1 row in set (0.01 sec)



这里我们两条经典的SQL：

• SQL C：

• select * from t1 where rank1 = 1 or rank2 = 2 or rank3 = 2;



• SQL D：

• select * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100;



表t1实际上在rank1,rank2,rank3三列上分别有一个二级索引。

那我们来看SQL C的查询计划。

显然，没有用到任何索引，扫描的行数为32034，cost为3243.65。

• mysql> explain format=json select * from t1 where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "3243.65" }, "table": { "table_name": "t1", "access_type": "ALL", "possible_keys": [ "idx_rank1", "idx_rank2", "idx_rank3" ], "rows_examined_per_scan": 32034, "rows_proced_per_join": 115, "filtered": "0.36", "cost_info": { "read_cost": "3232.07", "eval_cost": "11.58", "prefix_cost": "3243.65", "data_read_per_join": "49K" }, "used_columns": [ "id", "rank1", "rank2", "log_time", "prefix_uid", "desc1", "rank3" ], "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank1` = 1) or (`ytt`.`t1`.`rank2` = 2) or (`ytt`.`t1`.`rank3` = 2))" } }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)



我们加上hint给相同的查询，再次看看查询计划。

这个时候用到了index_merge,union了三个列。扫描的行数为1103，cost为441.09，明显比之前的快了好几倍。

• mysql> explain format=json select /*+ index_merge(t1) */ * from t1 where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "441.09" }, "table": { "table_name": "t1", "access_type": "index_merge", "possible_keys": [ "idx_rank1", "idx_rank2", "idx_rank3" ], "key": "union(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)", "key_length": "5,5,5", "rows_examined_per_scan": 1103, "rows_proced_per_join": 1103, "filtered": "100.00", "cost_info": { "read_cost": "330.79", "eval_cost": "110.30", "prefix_cost": "441.09", "data_read_per_join": "473K" }, "used_columns": [ "id", "rank1", "rank2", "log_time", "prefix_uid", "desc1", "rank3" ], "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank1` = 1) or (`ytt`.`t1`.`rank2` = 2) or (`ytt`.`t1`.`rank3` = 2))" } }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)



我们再看下SQL D的计划：

• 不加HINT，

• mysql> explain format=json select * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "534.34" }, "table": { "table_name": "t1", "access_type": "ref", "possible_keys": [ "idx_rank1", "idx_rank2", "idx_rank3" ], "key": "idx_rank1", "used_key_parts": [ "rank1" ], "key_length": "5", "ref": [ "const" ], "rows_examined_per_scan": 555, "rows_proced_per_join": 0, "filtered": "0.07", "cost_info": { "read_cost": "478.84", "eval_cost": "0.04", "prefix_cost": "534.34", "data_read_per_join": "176" }, "used_columns": [ "id", "rank1", "rank2", "log_time", "prefix_uid", "desc1", "rank3" ], "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank3` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank2` = 100))" } }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)



• 加了HINT，

• mysql> explain format=json select /*+ index_merge(t1)*/ * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "5.23" }, "table": { "table_name": "t1", "access_type": "index_merge", "possible_keys": [ "idx_rank1", "idx_rank2", "idx_rank3" ], "key": "intersect(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)", "key_length": "5,5,5", "rows_examined_per_scan": 1, "rows_proced_per_join": 1, "filtered": "100.00", "cost_info": { "read_cost": "5.13", "eval_cost": "0.10", "prefix_cost": "5.23", "data_read_per_join": "440" }, "used_columns": [ "id", "rank1", "rank2", "log_time", "prefix_uid", "desc1", "rank3" ], "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank3` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank2` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank1` = 100))" } }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)



对比下以上两个，加了HINT的比不加HINT的cost小了100倍。

总结下，就是说表的cardinality值影响这张的查询计划，如果这个值没有正常更新的话，就需要手工加HINT了。相信MySQL未来的版本会带来更多的HINT。

F. oracle数据库优化有哪些方法

你最好买一本专门讲ORACLE性能优化的书，好好看看
1、调整数据库服务器的性能
Oracle数据库服务器是整个系统的核心，它的性能高低直接影响整个系统的性能，为了调整Oracle数据库服务器的性能，主要从以下几个方面考虑：
1.1、调整操作系统以适合Oracle数据库服务器运行
Oracle数据库服务器很大程度上依赖于运行服务器的操作系统，如果操作系统不能提供最好性能，那么无论如何调整，Oracle数据库服务器也无法发挥其应有的性能。
1.1.1、为Oracle数据库服务器规划系统资源
据已有计算机可用资源, 规划分配给Oracle服务器资源原则是：尽可能使Oracle服务器使用资源最大化,特别在Client/Server中尽量让服务器上所有资源都来运行Oracle服务。
1.1.2、调整计算机系统中的内存配置
多数操作系统都用虚存来模拟计算机上更大的内存，它实际上是硬盘上的一定的磁盘空间。当实际的内存空间不能满足应用软件的要求时，操作系统就将用这部分的磁盘空间对内存中的信息进行页面替换，这将引起大量的磁盘I/O操作，使整个服务器的性能下降。为了避免过多地使用虚存，应加大计算机的内存。
1.1.3、为Oracle数据库服务器设置操作系统进程优先级
不要在操作系统中调整Oracle进程的优先级，因为在Oracle数据库系统中，所有的后台和前台数据库服务器进程执行的是同等重要的工作，需要同等的优先级。所以在安装时，让所有的数据库服务器进程都使用缺省的优先级运行。
1.2、调整内存分配
Oracle数据库服务器保留3个基本的内存高速缓存，分别对应3种不同类型的数据：库高速缓存，字典高速缓存和缓冲区高速缓存。库高速缓存和字典高速缓存一起构成共享池，共享池再加上缓冲区高速缓存便构成了系统全程区(SGA)。SGA是对数据库数据进行快速访问的一个系统全程区，若SGA本身需要频繁地进行释放、分配，则不能达到快速访问数据的目的，因此应把SGA放在主存中，不要放在虚拟内存中。内存的调整主要是指调整组成SGA的内存结构的大小来提高系统性能，由于Oracle数据库服务器的内存结构需求与应用密切相关，所以内存结构的调整应在磁盘I/O调整之前进行。
1.2.1、库缓冲区的调整
库缓冲区中包含私用和共享SQL和PL/SQL区，通过比较库缓冲区的命中率决定它的大小。要调整库缓冲区，必须首先了解该库缓冲区的活动情况，库缓冲区的活动统计信息保留在动态性能表v$librarycache数据字典中，可通过查询该表来了解其活动情况，以决定如何调整。

Select sum(pins),sum(reloads) from v$librarycache;

Pins列给出SQL语句，PL/SQL块及被访问对象定义的总次数；Reloads列给出SQL 和PL/SQL块的隐式分析或对象定义重装载时在库程序缓冲区中发生的错误。如果sum(pins)/sum(reloads) ≈0，则库缓冲区的命中率合适；若sum(pins)/sum(reloads)>1, 则需调整初始化参数 shared_pool_size来重新调整分配给共享池的内存量。
1.2.2、数据字典缓冲区的调整
数据字典缓冲区包含了有关数据库的结构、用户、实体信息。数据字典的命中率，对系统性能影响极大。数据字典缓冲区的使用情况记录在动态性能表v$librarycache中，可通过查询该表来了解其活动情况，以决定如何调整。

Select sum(gets),sum(getmisses) from v$rowcache;

Gets列是对相应项请求次数的统计；Getmisses 列是引起缓冲区出错的数据的请求次数。对于频繁访问的数据字典缓冲区，sum(getmisses)/sum(gets)<10%～15%。若大于此百分数，则应考虑增加数据字典缓冲区的容量，即需调整初始化参数shared_pool_size来重新调整分配给共享池的内存量。
1.2.3、缓冲区高速缓存的调整
用户进程所存取的所有数据都是经过缓冲区高速缓存来存取，所以该部分的命中率，对性能至关重要。缓冲区高速缓存的使用情况记录在动态性能表v$sysstat中，可通过查询该表来了解其活动情况，以决定如何调整。

Select name,value from v$sysstat where name in ('dbblock gets','consistent gets','physical reads');

dbblock gets和consistent gets的值是请求数据缓冲区中读的总次数。physical reads的值是请求数据时引起从盘中读文件的次数。从缓冲区高速缓存中读的可能性的高低称为缓冲区的命中率，计算公式：

Hit Ratio=1-(physical reds/(dbblock gets+consistent gets))

如果Hit Ratio<60%～70%，则应增大db_block_buffers的参数值。db_block_buffers可以调整分配给缓冲区高速缓存的内存量，即db_block_buffers可设置分配缓冲区高速缓存的数据块的个数。缓冲区高速缓存的总字节数=db_block_buffers的值*db_block_size的值。db_block_size 的值表示数据块大小的字节数，可查询 v$parameter 表：

select name,value from v$parameter where name='db_block_size';

在修改了上述数据库的初始化参数以后，必须先关闭数据库，在重新启动数据库后才能使新的设置起作用。

G. 50种方法巧妙优化你的SQLServer数据库（一）

查询速度慢的原因很多，常见如下几种：
1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)

2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。

3、没有创建计算列导致查询不优化。

4、内存不足

5、网络速度慢

6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量）

7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)

8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。

9、返回了不必要的行和列

10、查询语句不好，没有优化

可以通过如下方法来优化查询 :

1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在支持。数据量（尺寸）越大，提高I/O越重要.

2、纵向、横向分割表，减少表的尺寸(sp_spaceuse)

3、升级硬件

4、根据查询条件,建立索引,优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。注意填充因子要适当（是使用默认值0）。索引应该尽量小，使用字节数小的列建索引好（参照索引的创建）,不要对有限的几个值的字段建单一索引如性别字段

5、提高网速;

6、扩大服务器的内存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的内存。配置虚拟内存：虚拟内存大小应基于计算机上并发运行的服务进行配置。运行 Microsoft SQL Server? 2000 时，可考虑将虚拟内存大小设置为计算机中安装的物理内存的 1.5 倍。如果另外安装了全文检索功能，并打算运行 Microsoft 搜索服务以便执行全文索引和查询，可考虑：将虚拟内存大小配置为至少是计算机中安装的物理内存的 3 倍。将 SQL Server max server memory 服务器配置选项配置为物理内存的 1.5 倍（虚拟内存大小设置的一半）。

7、增加服务器CPU个戚镇陵数;但是必须明白并行处理串行处理更需要资源例如内存。使用并行还是串行程是MsSQL自动评估选择的。单个任务分解成多个任务，就可以在处理器上运行。例如耽搁查询的排序、连接、扫描和GROUP BY字句同时执行，SQL SERVER根据系统的负载情况决定的并行等级，复杂的需要消耗大量的CPU的查询最适合并行处理。但是更新操作UPDATE,INSERT，DELETE还不能并行处理。

8、如果是使用like进行查询的话，简单的使用index是不行的，但是全旅手文索引，耗空间。 like 'a%' 使用索引 like '%a' 不使用索引用 like '%a%' 查询时，查询耗时和字段值总长度成正比,所以不能用CHAR类型，而是VARCHAR。对于字段的值很长的建全文索引。

9、DB Server 和APPLication Server 分离；OLTP和OLAP分离

10、分布式分区视图可用于实现数据库服务器联合体。联合体是一组分开管理的服务器，但它们相互协作分担系统的处理负荷。这种通过分区数据形成数据库服务器联合体的机制能够扩大一组服务器，以支持大型的多层 Web 站点的处理需要。有关更多信息，参见设计联合数据库服务器。（参照SQL帮助文件'分区视图'）

a、在实现分区视图之前，必须先水平分区表

b、在创建成员表后，在每个成员服务器上定义一个分布式分区视图，并且每个视图具有相同的名称。这样，引用分布式分区视图名的查询可以在任何一个成员服务器上运行。系统操作如同每个成员服务器上都有一个原始表的复本一样，但其实每个服务器上只有一个成员表和一个分布式分区视图。数据的位置对应用程高戚序是透明的。

11、重建索引 DBCC REINDEX ,DBCC INDEXDEFRAG,收缩数据和日志 DBCC SHRINKDB,DBCC SHRINKFILE. 设置自动收缩日志.对于大的数据库不要设置数据库自动增长，它会降低服务器的性能。 在T-sql的写法上有很大的讲究，下面列出常见的要点：首先，DBMS处理查询计划的过程是这样的：

1、 查询语句的词法、语法检查

2、 将语句提交给DBMS的查询优化器

3、 优化器做代数优化和存取路径的优化

4、 由预编译模块生成查询规划

5、 然后在合适的时间提交给系统处理执行

6、 最后将执行结果返回给用户其次，看一下SQL SERVER的数据存放的结构：一个页面的大小为8K(8060)字节，8个页面为一个盘区，按照B树存放。

12、Commit和rollback的区别 Rollback:回滚所有的事物。 Commit:提交当前的事物. 没有必要在动态SQL里写事物，如果要写请写在外面如： begin tran exec(@s) commit trans 或者将动态SQL 写成函数或者存储过程。

13、在查询Select语句中用Where字句限制返回的行数,避免表扫描,如果返回不必要的数据，浪费了服务器的I/O资源，加重了网络的负担降低性能。如果表很大，在表扫描的期间将表锁住，禁止其他的联接访问表,后果严重。

14、SQL的注释申明对执行没有任何影响

H. SQL数据库优化的方法有哪些

在进行软件开发过程中，数据库的使用是非常重要的，氏雀梁但是数据库有很多种，不同数据库的使用方法是不同的。进行软件开发过程中，至少需要掌握一种数据库的使用方法。SQL数据库语法简单、操作方便和高效，是岁颂很多人最优的选择，但是SQL语句会受到不同数据库功能的影响，在计算时间和语言的效率上面需要进行优化，根据实际情况进行调整。下面电脑培训为大家介绍SQL数据库的优化方法。

一、适当的索引

索引基本上是一种数据结构，有助于加速整个数据检索过程。唯一索引是创建不重叠的数据列的索引。正确歼运的索引可以更快地访问数据库，但是索引太多或没有索引会导致错误的结果。IT培训认为如果没有索引，处理速度会变得非常慢。

二、仅索引相关数据

指定需要检索数据的精度。使用命令*和LIMIT代替SELECT*。调整数据库时，必须使用所需的数据集而不是整个数据集，尤其是当数据源非常大时，指定所需的数据集，能够节省大部分时间。

三、根据需求使用或避免临时表

如果代码可以用简单的方式编写，那么永远不要使临时表变得复杂。当然，如果数据具有需要多个查询的特定程序，北大青鸟建议在这种情况下，使用临时表。临时表通常由子查询交替。

四、避免编码循环

避免编码循环是非常重要的，因为它会减慢整个序列的速度。通过使用具有单行的唯一UPDATE或INSERT命令来避免编码循环，并且回龙观北大青鸟发现WHERE命令能够确保存储的数据不被更新，这样能够方便在找到匹配和预先存在的数据时被找到。

I. 数据库性能优化有哪些措施

1、调整数据结构的设计

这一部分在开发信息系统之前完成，程序员需要考虑是否使用ORACLE数据库的分区功能，对于经常访问的数据库表是否需要建立索引等。

2、调整应用程序结构设计

这一部分也是在开发信息系统之前完成，程序员在这一步需要考虑应用程序使用什么样的体系结构，是使用传统的Client/Server两层体系结构，还是使用Browser/Web/Database的三层体系结构。不同的应用程序体系结构要求的数据库资源是不同的。

3、调整数据库SQL语句

应用程序的执行最终将归结为数据库中的SQL语句执行，因此SQL语句的执行效率最终决定了ORACLE数据库的性能。ORACLE公司推荐使用ORACLE语句优化器(OracleOptimizer)和行锁管理器(row-levelmanager)来调整优化SQL语句。

4、调整服务器内存分配

内存分配是在信息系统运行过程中优化配置的，数据库管理员可以根据数据库运行状况调整数据库系统全局区(SGA区)的数据缓冲区、日志缓冲区和共享池的大小;还可以调整程序全局区(PGA区)的大小。需要注意的是，SGA区不是越大越好，SGA区过大会占用操作系统使用的内存而引起虚拟内存的页面交换，这样反而会降低系统。

5、调整硬盘I/O

这一步是在信息系统开发之前完成的。数据库管理员可以将组成同一个表空间的数据文件放在不同的硬盘上，做到硬盘之间I/O负载均衡。

6、调整操作系统参数

例如：运行在UNIX操作系统上的ORACLE数据库，可以调整UNIX数据缓冲池的大小，每个进程所能使用的内存大小等参数。

实际上，上述数据库优化措施之间是相互联系的。ORACLE数据库性能恶化表现基本上都是用户响应时间比较长，需要用户长时间的等待。但性能恶化的原因却是多种多样的，有时是多个因素共同造成了性能恶化的结果，这就需要数据库管理员有比较全面的计算机知识，能够敏感地察觉到影响数据库性能的主要原因所在。另外，良好的数据库管理工具对于优化数据库性能也是很重要的。

一、ORACLE数据库性能优化工具

常用的数据库性能优化工具有：

ORACLE数据库在线数据字典，ORACLE在线数据字典能够反映出ORACLE动态运行情况，对于调整数据库性能是很有帮助的。

操作系统工具，例如UNIX操作系统的vmstat，iostat等命令可以查看到系统系统级内存和硬盘I/O的使用情况，这些工具对于管理员弄清出系统瓶颈出现在什么地方有时候很有用。

SQL语言跟踪工具(SQLTRACEFACILITY)，SQL语言跟踪工具可以记录SQL语句的执行情况，管理员可以使用虚拟表来调整实例，使用SQL语句跟踪文件调整应用程序性能。SQL语言跟踪工具将结果输出成一个操作系统的文件，管理员可以使用TKPROF工具查看这些文件。

ORACLEEnterpriseManager(OEM)，这是一个图形的用户管理界面，用户可以使用它方便地进行数据库管理而不必记住复杂的ORACLE数据库管理的命令。

EXPLAINPLAN——SQL语言优化命令，使用这个命令可以帮助程序员写出高效的SQL语言。

二、ORACLE数据库的系统性能评估

信息系统的类型不同，需要关注的数据库参数也是不同的。数据库管理员需要根据自己的信息系统的类型着重考虑不同的数据库参数。

1、在线事务处理信息系统(OLTP)，这种类型的信息系统一般需要有大量的Insert、Update操作，典型的系统包括民航机票发售系统、银行储蓄系统等。OLTP系统需要保证数据库的并发性、可靠性和最终用户的速度，这类系统使用的ORACLE数据库需要主要考虑下述参数：

数据库回滚段是否足够?

是否需要建立ORACLE数据库索引、聚集、散列?

系统全局区(SGA)大小是否足够?

SQL语句是否高效?

2、数据仓库系统(DataWarehousing)，这种信息系统的主要任务是从ORACLE的海量数据中进行查询，得到数据之间的某些规律。数据库管理员需要为这种类型的ORACLE数据库着重考虑下述参数：

是否采用B*-索引或者bitmap索引?

是否采用并行SQL查询以提高查询效率?

是否采用PL/SQL函数编写存储过程?

有必要的话，需要建立并行数据库提高数据库的查询效率

三、SQL语句的调整原则

SQL语言是一种灵活的语言，相同的功能可以使用不同的语句来实现，但是语句的执行效率是很不相同的。程序员可以使用EXPLAINPLAN语句来比较各种实现方案，并选出最优的实现方案。总得来讲，程序员写SQL语句需要满足考虑如下规则：

1、尽量使用索引。试比较下面两条SQL语句：

语句A：SELECTdname,

(SELECTdeptnoFROMemp);

语句B：SELECTdname,deptnoFROMdeptWHERENOTEXISTS

(SELECTdeptnoFROMempWHEREdept.deptno=emp.deptno);

这两条查询语句实现的结果是相同的，但是执行语句A的时候，ORACLE会对整个emp表进行扫描，没有使用建立在emp表上的deptno索引，执行语句B的时候，由于在子查询中使用了联合查询，ORACLE只是对emp表进行的部分数据扫描，并利用了deptno列的索引，所以语句B的效率要比语句A的效率高一些。

2、选择联合查询的联合次序。考虑下面的例子：

SELECTstuffFROMtabaa,tabbb,tabcc

WHEREa.acolbetween:alowand:ahigh

ANDb.bcolbetween:blowand:bhigh

ANDc.ccolbetween:clowand:chigh

ANDa.key1=b.key1

AMDa.key2=c.key2;

这个SQL例子中，程序员首先需要选择要查询的主表，因为主表要进行整个表数据的扫描，所以主表应该数据量最小，所以例子中表A的acol列的范围应该比表B和表C相应列的范围小。

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

4、慎重使用视图的联合查询，尤其是比较复杂的视图之间的联合查询。一般对视图的查询最好都分解为对数据表的直接查询效果要好一些。

5、可以在参数文件中设置SHARED_POOL_RESERVED_SIZE参数，这个参数在SGA共享池中保留一个连续的内存空间，连续的内存空间有益于存放大的SQL程序包。

6、ORACLE公司提供的DBMS_SHARED_POOL程序可以帮助程序员将某些经常使用的存储过程“钉”在SQL区中而不被换出内存，程序员对于经常使用并且占用内存很多的存储过程“钉”到内存中有利于提高最终用户的响应时间。

四、CPU参数的调整

CPU是服务器的一项重要资源，服务器良好的工作状态是在工作高峰时CPU的使用率在90%以上。如果空闲时间CPU使用率就在90%以上，说明服务器缺乏CPU资源，如果工作高峰时CPU使用率仍然很低，说明服务器CPU资源还比较富余。

使用操作相同命令可以看到CPU的使用情况，一般UNIX操作系统的服务器，可以使用sar_u命令查看CPU的使用率，NT操作系统的服务器，可以使用NT的性能管理器来查看CPU的使用率。

数据库管理员可以通过查看v$sysstat数据字典中“CPUusedbythissession”统计项得知ORACLE数据库使用的CPU时间，查看“OSUserlevelCPUtime”统计项得知操作系统用户态下的CPU时间，查看“OSSystemcallCPUtime”统计项得知操作系统系统态下的CPU时间，操作系统总的CPU时间就是用户态和系统态时间之和，如果ORACLE数据库使用的CPU时间占操作系统总的CPU时间90%以上，说明服务器CPU基本上被ORACLE数据库使用着，这是合理，反之，说明服务器CPU被其它程序占用过多，ORACLE数据库无法得到更多的CPU时间。

数据库管理员还可以通过查看v$sesstat数据字典来获得当前连接ORACLE数据库各个会话占用的CPU时间，从而得知什么会话耗用服务器CPU比较多。

出现CPU资源不足的情况是很多的：SQL语句的重解析、低效率的SQL语句、锁冲突都会引起CPU资源不足。

1、数据库管理员可以执行下述语句来查看SQL语句的解析情况：

SELECT*FROMV$SYSSTATWHERENAMEIN

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

这里parsetimecpu是系统服务时间，parsetimeelapsed是响应时间，用户等待时间，waitetime=parsetimeelapsed_parsetimecpu

由此可以得到用户SQL语句平均解析等待时间=waitetime/parsecount。这个平均等待时间应该接近于0，如果平均解析等待时间过长，数据库管理员可以通过下述语句

SELECTSQL_TEXT,PARSE_CALLS,EXECUTIONSFROMV$SQLAREA

ORDERBYPARSE_CALLS;

来发现是什么SQL语句解析效率比较低。程序员可以优化这些语句，或者增加ORACLE参数SESSION_CACHED_CURSORS的值。

2、数据库管理员还可以通过下述语句：

SELECTBUFFER_GETS,EXECUTIONS,SQL_TEXTFROMV$SQLAREA;

查看低效率的SQL语句，优化这些语句也有助于提高CPU的利用率。

3、数据库管理员可以通过v$system_event数据字典中的“latchfree”统计项查看ORACLE数据库的冲突情况，如果没有冲突的话，latchfree查询出来没有结果。如果冲突太大的话，数据库管理员可以降低spin_count参数值，来消除高的CPU使用率。

五、内存参数的调整

内存参数的调整主要是指ORACLE数据库的系统全局区(SGA)的调整。SGA主要由三部分构成：共享池、数据缓冲区、日志缓冲区。

1、共享池由两部分构成：共享SQL区和数据字典缓冲区，共享SQL区是存放用户SQL命令的区域，数据字典缓冲区存放数据库运行的动态信息。数据库管理员通过执行下述语句：

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

来查看共享SQL区的使用率。这个使用率应该在90%以上，否则需要增加共享池的大小。数据库管理员还可以执行下述语句：

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

查看数据字典缓冲区的使用率，这个使用率也应该在90%以上，否则需要增加共享池的大小。

2、数据缓冲区。数据库管理员可以通过下述语句：

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

来查看数据库数据缓冲区的使用情况。查询出来的结果可以计算出来数据缓冲区的使用命中率=1-(physicalreads/(dbblockgets+consistentgets))。

这个命中率应该在90%以上，否则需要增加数据缓冲区的大小。

3、日志缓冲区。数据库管理员可以通过执行下述语句：

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

查看日志缓冲区的使用情况。查询出的结果可以计算出日志缓冲区的申请失败率：

申请失败率=requests/entries，申请失败率应该接近于0，否则说明日志缓冲区开设太小，需要增加ORACLE数据库的日志缓冲区。

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J. 50种方法巧妙优化你的SQLServer数据库（二）

26、MIN() 和 MAX()能使用到合适的索引。
27、数据库有一个原则是代码离数据越近越好，所以优先选择Default,依次为Rules,Triggers, Constraint（约束如外健主健CheckUNIQUE……,数据类型的长度等等都是约束）,Procere.这样不仅维护工作小，编写程序质量高，并且执行的速度快。

28、如果要插入大的二进制值到Image列，使用存储过程，千万不要用内嵌INsert来插入(不知JAVA是否)。因为这样应消袭用程序首先将二进制值转换成字符串（尺寸是它的两倍），服务器受到字符后又将他转换成二进制值.存储过程就没有这些动作: 方法：

Create procere p_insert as insert into table(Fimage) values (@image)

在前台调用这个存储过程传入二进制参数，这样处理速度明显改善。

29、Between在某些时候比IN速度更快,Between能够更快地根据索引找到范围。用查询优化器可见到差别。

select * from chineseresume where title in ('男','女') Select * from chineseresume where between

'男' and '女' 是一样的。由于in会在比较多次，所以有时会慢些。

30、在必要是对全局或者局部临时表创建索引，有时能够提高速度，但不是一定会这样，因为索引也耗费大量的资源。他的创建同是实际表一样。

31、不要建没有作用的事物例如产生报表时，浪费资源。只有在必要使用事物时使用它。

32、用OR的字句可以分解成多个查询，并且通过UNION 连接行桥森多个查询。他们的速度只同是否使用索引有关,如果查询需要用到联合索引，用UNION all执行的效率更高.多个OR的字句没有用到索引，改写成UNION的形式再试图与索引匹配。一个关键的问题是否用到索引。

33、尽量少用视图，它的效率低。对视图操作比直接对表操作慢,可以用stored procere来代替她。特别的是不要用视图嵌套,嵌套视图增加了寻找原始资料的难度。我们看视图的本质：它是存放在服务器上的被优化好了的已经产生了查档亩询规划的SQL。对单个表检索数据时，不要使用指向多个表的视图，直接从表检索或者仅仅包含这个表的视图上读，否则增加了不必要的开销,查询受到干扰.为了加快视图的查询，MsSQL增加了视图索引的功能。

34、没有必要时不要用DISTINCT和ORDER BY，这些动作可以改在客户端执行。它们增加了额外的开销。这同UNION 和UNION ALL一样的道理。

select top 20 ad.companyname,comid,position,ad.referenceid,worklocation,
convert(varchar(10),ad.postDate,120) as postDate1,workyear,degreedescription FROM
jobcn_query.dbo.COMPANYAD_query ad where referenceID in('JCNAD00329667','JCNAD132168','JCNAD00337748','JCNAD00338345',
'JCNAD00333138','JCNAD00303570','JCNAD00303569',
'JCNAD00303568','JCNAD00306698','JCNAD00231935','JCNAD00231933',
'JCNAD00254567','JCNAD00254585','JCNAD00254608',
'JCNAD00254607','JCNAD00258524','JCNAD00332133','JCNAD00268618',
'JCNAD00279196','JCNAD00268613') order by postdate desc

35、在IN后面值的列表中，将出现最频繁的值放在最前面，出现得最少的放在最后面，减少判断的次数。

36、当用SELECT INTO时，它会锁住系统表(sysobjects，sysindexes等等)，阻塞其他的连接的存取。创建临时表时用显示申明语句，而不是

select INTO. drop table t_lxh begin tran select * into t_lxh from chineseresume
where name = 'XYZ' --commit

在另一个连接中SELECT * from sysobjects可以看到 SELECT INTO 会锁住系统表，Create table 也会锁系统表(不管是临时表还是系统表)。所以千万不要在事物内使用它！！！这样的话如果是经常要用的临时表请使用实表，或者临时表变量。

37、一般在GROUP BY 个HAVING字句之前就能剔除多余的行，所以尽量不要用它们来做剔除行的工作。他们的执行顺序应该如下：select 的Where字句选择所有合适的行，Group By用来分组个统计行，Having字句用来剔除多余的分组。这样Group By 个Having的开销小，查询快.对于大的数据行进行分组和Having十分消耗资源。如果Group BY的目的不包括计算，只是分组，那么用Distinct更快

38、一次更新多条记录比分多次更新每次一条快,就是说批处理好

39、少用临时表，尽量用结果集和Table类性的变量来代替它,Table 类型的变量比临时表好

40、在SQL2000下，计算字段是可以索引的，需要满足的条件如下：

a、计算字段的表达是确定的

b、不能用在TEXT,Ntext，Image数据类型

c、必须配制如下选项 ANSI_NULLS = ON, ANSI_PADDINGS = ON, …….