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 *** 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 *** 作系统参数

例如：运行在UNIX *** 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。

*** 作系统工具，例如UNIX *** 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 *** 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 *** 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,deptnoFROMdeptWHEREdeptnoNOTIN

(SELECTdeptnoFROMemp);

语句B：SELECTdname,deptnoFROMdeptWHERENOTEXISTS

(SELECTdeptnoFROMempWHEREdeptdeptno=empdeptno);

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

WHEREaacolbetween:alowand:ahigh

ANDbbcolbetween:blowand:bhigh

ANDcccolbetween:clowand:chigh

ANDakey1=bkey1

AMDakey2=ckey2;

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 *** 作相同命令可以看到CPU的使用情况，一般UNIX *** 作系统的服务器，可以使用sar_u命令查看CPU的使用率，NT *** 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 *** 作系统用户态下的CPU时间，查看“OSSystemcallCPUtime”统计项得知 *** 作系统系统态下的CPU时间， *** 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 *** 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：

SELECTFROMV$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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第一优化你的sql和索引；

第二加缓存，memcached,redis；

第三以上都做了后，还是慢，就做主从复制或主主复制，读写分离，可以在应用层做，效率高，也可以用三方工具，第三方工具推荐360的atlas,其它的要么效率不高，要么没人维护；

第四如果以上都做了还是慢，不要想着去做切分，mysql自带分区表，先试试这个，对你的应用是透明的，无需更改代码,但是sql语句是需要针对分区表做优化的，sql条件中要带上分区条件的列，从而使查询定位到少量的分区上，否则就会扫描全部分区，另外分区表还有一些坑，在这里就不多说了；

第五如果以上都做了，那就先做垂直拆分，其实就是根据你模块的耦合度，将一个大的系统分为多个小的系统，也就是分布式系统；

第六才是水平切分，针对数据量大的表，这一步最麻烦，最能考验技术水平，要选择一个合理的sharding key,为了有好的查询效率，表结构也要改动，做一定的冗余，应用也要改，sql中尽量带sharding key，将数据定位到限定的表上去查，而不是扫描全部的表；

mysql数据库一般都是按照这个步骤去演化的，成本也是由低到高。

bulk_insert_buffer_size参数相对增大———用于存放insert语句的缓存空间，增大可以提高insert的速度

对于insert频率较大的表，可以适当删除不常用的索引，可以减少对表索引维护的开销

在业务允许的情况下，也就是说不需要事物机制，建议用myisam引擎，相比较而言，myisam比innodb的批量插入要快很多，当然还有archive引擎，不过这个引擎很少用，所以建议还是用myisam

1优化数据结构，每张数据表字段4-5个，加上索引。还可以将不同的种类的数据存入不同的数据库。减少单个数据库的压力。

2写入数据只是存的问题，问题在于读取数据会变慢。建议使用缓存memcache，redis在向你招收哦。将用户数据存入内存，再次读取避免从数据库查找。

3分布式，搞集群，扩大配置。

一条新闻的相关信息，来源，作者，正文，这些基本不变咯，除了正文可能文字比较多，其他的你可以存进缓存，正文的话，你这里可以把前面200字作为正文缩略，存进缓存。

要看数据多到何种程度。

比如一个表的笔数只是几百，如果不需要和其他大表关联查询数据，连索引都不用建。

如果是几十万级别的表，一般正确建索引就可以。

如果是千万级别的表，不但要正确建索引，而且要定时手工进行收集统计信息维护，不建议系统自动维护，以免影响使用性能。

如果是亿以上级别的表，则可考虑按一定条件拆分表资料，将旧资料归档，这样可改善生成表的使用。

数据库优化的同时，程序也要进行相应优化，程序和

数据科学

搭配，才能使性能达到最佳。

数据千万级别之多，占用的存储空间也比较大，可想而知它不会存储在一块连续的物理空间上，而是链式存储在多个碎片的物理空间上。可能对于长字符串的比较，就用更多的时间查找与比较，这就导致用更多的时间。

可以做表拆分，减少单表字段数量，优化表结构。

在保证主键有效的情况下，检查主键索引的字段顺序，使得查询语句中条件的字段顺序和主键索引的字段顺序保持一致。

主要两种拆分 垂直拆分，水平拆分。

垂直分表

也就是“大表拆小表”，基于列字段进行的。一般是表中的字段较多，将不常用的， 数据较大，长度较长（比如text类型字段）的拆分到“扩展表“。 一般是针对 那种 几百列的大表，也避免查询时，数据量太大造成的“跨页”问题。

垂直分库针对的是一个系统中的不同业务进行拆分，比如用户User一个库，商品Product一个库，订单Order一个库。 切分后，要放在多个服务器上，而不是一个服务器上。为什么？ 我们想象一下，一个购物网站对外提供服务，会有用户，商品，订单等的CRUD。没拆分之前， 全部都是落到单一的库上的，这会让数据库的单库处理能力成为瓶颈。按垂直分库后，如果还是放在一个数据库服务器上， 随着用户量增大，这会让单个数据库的处理能力成为瓶颈，还有单个服务器的磁盘空间，内存，tps等非常吃紧。 所以我们要拆分到多个服务器上，这样上面的问题都解决了，以后也不会面对单机资源问题。

数据库业务层面的拆分，和服务的“治理”，“降级”机制类似，也能对不同业务的数据分别的进行管理，维护，监控，扩展等。 数据库往往最容易成为应用系统的瓶颈，而数据库本身属于“有状态”的，相对于Web和应用服务器来讲，是比较难实现“横向扩展”的。 数据库的连接资源比较宝贵且单机处理能力也有限，在高并发场景下，垂直分库一定程度上能够突破IO、连接数及单机硬件资源的瓶颈。

水平分表

针对数据量巨大的单张表（比如订单表），按照某种规则（RANGE,HASH取模等），切分到多张表里面去。 但是这些表还是在同一个库中，所以库级别的数据库 *** 作还是有IO瓶颈。不建议采用。

水平分库分表

将单张表的数据切分到多个服务器上去，每个服务器具有相应的库与表，只是表中数据集合不同。 水平分库分表能够有效的缓解单机和单库的性能瓶颈和压力，突破IO、连接数、硬件资源等的瓶颈。

水平分库分表切分规则

1 RANGE

从0到10000一个表，10001到20000一个表；

2 HASH取模

一个商场系统，一般都是将用户，订单作为主表，然后将和它们相关的作为附表，这样不会造成跨库事务之类的问题。 取用户id，然后hash取模，分配到不同的数据库上。

3 地理区域

比如按照华东，华南，华北这样来区分业务，七牛云应该就是如此。

4 时间

按照时间切分，就是将6个月前，甚至一年前的数据切出去放到另外的一张表，因为随着时间流逝，这些表的数据 被查询的概率变小，所以没必要和“热数据”放在一起，这个也是“冷热数据分离”。

分库分表后面临的问题

事务支持

分库分表后，就成了分布式事务了。如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务，将付出高昂的性能代价； 如果由应用程序去协助控制，形成程序逻辑上的事务，又会造成编程方面的负担。

跨库join

只要是进行切分，跨节点Join的问题是不可避免的。但是良好的设计和切分却可以减少此类情况的发生。解决这一问题的普遍做法是分两次查询实现。在第一次查询的结果集中找出关联数据的id,根据这些id发起第二次请求得到关联数据。

跨节点的count,order by,group by以及聚合函数问题

这些是一类问题，因为它们都需要基于全部数据集合进行计算。多数的代理都不会自动处理合并工作。解决方案：与解决跨节点join问题的类似，分别在各个节点上得到结果后在应用程序端进行合并。和join不同的是每个结点的查询可以并行执行，因此很多时候它的速度要比单一大表快很多。但如果结果集很大，对应用程序内存的消耗是一个问题。

数据迁移，容量规划，扩容等问题

来自淘宝综合业务平台团队，它利用对2的倍数取余具有向前兼容的特性（如对4取余得1的数对2取余也是1）来分配数据，避免了行级别的数据迁移，但是依然需要进行表级别的迁移，同时对扩容规模和分表数量都有限制。总得来说，这些方案都不是十分的理想，多多少少都存在一些缺点，这也从一个侧面反映出了Sharding扩容的难度。

ID问题

一旦数据库被切分到多个物理结点上，我们将不能再依赖数据库自身的主键生成机制。一方面，某个分区数据库自生成的ID无法保证在全局上是唯一的；另一方面，应用程序在插入数据之前需要先获得ID,以便进行SQL路由

一些常见的主键生成策略

UUID

使用UUID作主键是最简单的方案，但是缺点也是非常明显的。由于UUID非常的长，除占用大量存储空间外，最主要的问题是在索引上，在建立索引和基于索引进行查询时都存在性能问题。

Twitter的分布式自增ID算法Snowflake

在分布式系统中，需要生成全局UID的场合还是比较多的，twitter的snowflake解决了这种需求，实现也还是很简单的，除去配置信息，核心代码就是毫秒级时间41位 机器ID 10位 毫秒内序列12位。

跨分片的排序分页

一般来讲，分页时需要按照指定字段进行排序。当排序字段就是分片字段的时候，我们通过分片规则可以比较容易定位到指定的分片，而当排序字段非分片字段的时候，情况就会变得比较复杂了。为了最终结果的准确性，我们需要在不同的分片节点中将数据进行排序并返回，并将不同分片返回的结果集进行汇总和再次排序，最后再返回给用户。

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