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 *** 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。

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。

扩展资料

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 *** 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。

参考资料：

数据库的百度百科

首先性能肯定受影响，因为要反向回滚 *** 作。

以sqlserver为例，如果是插入 *** 作，回滚期间锁表，而且一般级别数据库消耗时间接近1:3。如果插入进行了1小时有可能要超过3小时多来完成回滚，此时不要强行关闭数据库或者杀死进程，也为无论如何为了保持acid特性也不会中止回滚只能等。

mysql57 使用事务是否会影响性能

MySQL的事务支持不是绑定在MySQL服务器本身，而是与存储引擎相关1MyISAM：不支持事务，用于只读程序提高性能 2InnoDB：支持ACID事务、行级锁、并发 3Berkeley DB：支持事务

一个事务是一个连续的一组数据库 *** 作，就好像它是一个单一的工作单元进行。换言之，永远不会是完整的事务，除非该组内的每个单独的 *** 作是成功的。如果在事务的任何 *** 作失败，则整个事务将失败。

您好，MySQL事务对查询有着重要的影响。MySQL事务是一种数据库技术，它可以保证一组SQL语句在执行过程中的原子性，即要么全部执行，要么全部不执行。这意味着，当您使用MySQL事务时，您可以确保您的查询不会被中断，从而保证查询的完整性和一致性。MySQL事务还可以帮助您控制数据库的可用性，确保您的查询不会被其他用户的 *** 作所干扰。此外，MySQL事务还可以帮助您控制数据库的安全性，确保您的查询不会被未经授权的用户访问。总之，MySQL事务对查询有着重要的影响，它可以帮助您更好地控制数据库的可用性、一致性和安全性。

MySQL的事务支持不是绑定在MySQL服务器本身，而是与存储引擎相关1MyISAM：不支持事务，用于只读程序提高性能 2InnoDB：支持ACID事务、行级锁、并发 3Berkeley DB：支持事务

一个事务是一个连续的一组数据库 *** 作，就好像它是一个单一的工作单元进行。换言之，永远不会是完整的事务，除非该组内的每个单独的 *** 作是成功的。如果在事务的任何 *** 作失败，则整个事务将失败。

实际上，会俱乐部许多SQL查询到一个组中，将执行所有的人都一起作为事务的一部分。

事务的特性：

事务有以下四个标准属性的缩写ACID，通常被称为：

原子性: 确保工作单元内的所有 *** 作都成功完成，否则事务将被中止在故障点，和以前的 *** 作将回滚到以前的状态。

一致性: 确保数据库正确地改变状态后，成功提交的事务。

隔离性: 使事务 *** 作彼此独立的和透明的。

持久性: 确保提交的事务的结果或效果的系统出现故障的情况下仍然存在。

在MySQL中，事务开始使用COMMIT或ROLLBACK语句开始工作和结束。开始和结束语句的SQL命令之间形成了大量的事务。

COMMIT & ROLLBACK:

这两个关键字提交和回滚主要用于MySQL的事务。

当一个成功的事务完成后，发出COMMIT命令应使所有参与表的更改才会生效。

如果发生故障时，应发出一个ROLLBACK命令返回的事务中引用的每一个表到以前的状态。

可以控制的事务行为称为AUTOCOMMIT设置会话变量。如果AUTOCOMMIT设置为1（默认值），然后每一个SQL语句（在事务与否）被认为是一个完整的事务，并承诺在默认情况下，当它完成。 AUTOCOMMIT设置为0时，发出SET AUTOCOMMIT =0命令，在随后的一系列语句的作用就像一个事务，直到一个明确的COMMIT语句时，没有活动的提交。

可以通过使用mysql_query()函数在PHP中执行这些SQL命令。

通用事务例子

这一系列事件是独立于所使用的编程语言，可以建立在任何使用的语言来创建应用程序的逻辑路径。

可以通过使用mysql_query()函数在PHP中执行这些SQL命令。

BEGIN WORK开始事务发出SQL命令

发出一个或多个SQL命令，如SELECT，INSERT，UPDATE或DELETE

检查是否有任何错误，一切都依据的需要。

如果有任何错误，那么问题ROLLBACK命令，否则发出COMMIT命令。

在MySQL中的事务安全表类型：

如果打算使用MySQL事务编程，那么就需要一种特殊的方式创建表。有很多支持事务但最流行的是InnoDB表类型。

从源代码编译MySQL时，InnoDB表支持需要特定的编译参数。如果MySQL版本没有InnoDB支持，请互联网服务提供商建立一个版本的MySQL支持InnoDB表类型，或者下载并安装Windows或Linux/UNIX的MySQL-Max二进制分发和使用的表类型在开发环境中。

如果MySQL安装支持InnoDB表，只需添加一个的TYPE=InnoDB 定义表创建语句。例如，下面的代码创建InnoDB表tcount_tbl：

回答的有点多请耐心看完。

希望能帮助你还请及时采纳谢谢

1事务的原理

事务就是将一组SQL语句放在同一批次内去执行，如果一个SQL语句出错,则该批次内的所有SQL都将被取消执行。MySQL事务处理只支持InnoDB和BDB数据表类型。

1事务的ACID原则

1（Atomicity）原子性： 事务是最小的执行单位，不允许分割。原子性确保动作要么全部完成，要么完全不起作用；

2（Consistency）一致性： 执行事务前后，数据保持一致；

3（Isolation）隔离性： 并发访问数据库时，一个事务不被其他事务所干扰。

4（Durability）持久性: 一个事务被提交之后。对数据库中数据的改变是持久的，即使数据库发生故障。

1缓冲池（Buffer Pool）

Buffer Pool中包含了磁盘中部分数据页的映射。当从数据库读取数据时，会先从Buffer Pool中读取数据，如果Buffer Pool中没有，则从磁盘读取后放入到Buffer Pool中。当向数据库写入数据时，会先写入到Buffer Pool中，Buffer Pool中更新的数据会定期刷新到磁盘中（此过程称为刷脏）。

2日志缓冲区（Log Buffer）

当在MySQL中对InnoDB表进行更改时，这些更改命令首先存储在InnoDB日志缓冲区（Log Buffer）的内存中，然后写入通常称为重做日志（redo logs）的InnoDB日志文件中。

3双写机制缓存（DoubleWrite Buffer）

Doublewrite Buffer是共享表空间的物理文件的 buffer,其大小是2MB是一个一分为二的2MB空间。

刷脏 *** 作开始之时,先进行脏页‘备份’ *** 作将脏页数据写入 Doublewrite Buffer

将Doublewrite Buffer(顺序IO)写入磁盘文件中(共享表空间) 进行刷脏 *** 作

4回滚日志(Undo Log)

Undo Log记录的是逻辑日志记录的是事务过程中每条数据的变化版本和情况

在Innodb 磁盘架构中Undo Log 默认是共享表空间的物理文件的Buffer

在事务异常中断,或者主动(Rollback)回滚的过程中 ,Innodb基于 Undo Log进行数据撤销回滚,保证数据回归至事务开始状态

5重做日志(Redo Log)

Redo Log通常指的是物理日志，记录的是数据页的物理修改并不记录行记录情况。（也就是只记录要做哪些修改，并不记录修改的完成情况） 当数据库宕机重启的时候，会将重做日志中的内容恢复到数据库中。

1原子性

Innodb事务的原子性保证,包含事务的提交机制和事务的回滚机制在Innodb引擎中事务的回滚机制是依托 回滚日志(Undo Log) 进行回滚数据，保证数据回归至事务开始状态

2那么不同的隔离级别，隔离性是如何实现的，为什么不同事物间能够互不干扰？ 答案是 锁 和 MVCC。

3持久性

基于事务的提交机制流程有可能出现三种场景

1 数据刷脏正常一切正常提交，Redo Log 循环记录数据成功落盘持久性得以保证

2数据刷脏的过程中出现的系统意外导致页断裂现象 (部分刷脏成功)，针对页断裂情况,采用Double write机制进行保证页断裂数据的恢复

3数据未出现页断裂现象,也没有刷脏成功，MySQL通过Redo Log 进行数据的持久化即可

4一致性

从数据库层面，数据库通过原子性、隔离性、持久性来保证一致性

2事务的隔离级别

Mysql 默认采用的 REPEATABLE_READ隔离级别 Oracle 默认采用的 READ_COMMITTED隔离级别

脏读： 指一个事务读取了另外一个事务未提交的数据。

不可重复读： 在一个事务内读取表中的某一行数据，多次读取结果不同

虚读(幻读)： 是指在一个事务内读取到了别的事务插入的数据，导致前后读取不一致。

2基本语法

-- 使用set语句来改变自动提交模式

SET autocommit = 0; /关闭/

SET autocommit = 1; /开启/

-- 注意:

--- 1MySQL中默认是自动提交

--- 2使用事务时应先关闭自动提交

-- 开始一个事务,标记事务的起始点

START TRANSACTION

-- 提交一个事务给数据库

COMMIT

-- 将事务回滚,数据回到本次事务的初始状态

ROLLBACK

-- 还原MySQL数据库的自动提交

SET autocommit =1;

-- 保存点

SAVEPOINT 保存点名称 -- 设置一个事务保存点

ROLLBACK TO SAVEPOINT 保存点名称 -- 回滚到保存点

RELEASE SAVEPOINT 保存点名称 -- 删除保存点

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课堂测试题目

A在线买一款价格为500元商品,网上银行转账

A的yhk余额为2000,然后给商家B支付500

商家B一开始的yhk余额为10000

创建数据库shop和创建表account并插入2条数据

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CREATE DATABASE `shop`CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci;

USE `shop`;

CREATE TABLE `account` (

`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`name` VARCHAR(32) NOT NULL,

`cash` DECIMAL(9,2) NOT NULL,

PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8

INSERT INTO account (`name`,`cash`)

VALUES('A',200000),('B',1000000)

-- 转账实现

SET autocommit = 0; -- 关闭自动提交

START TRANSACTION; -- 开始一个事务,标记事务的起始点

UPDATE account SET cash=cash-500 WHERE `name`='A';

UPDATE account SET cash=cash+500 WHERE `name`='B';

COMMIT; -- 提交事务

# rollback;

SET autocommit = 1; -- 恢复自动提交

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3事务实现方式-MVCC

1什么是MVCC

MVCC是mysql的的多版本并发控制即multi-Version Concurrency Controller，mysql的innodb引擎支持MVVC。MVCC是为了实现事务的隔离性，通过版本号，避免同一数据在不同事务间的竞争，你可以把它当成基于多版本号的一种乐观锁。当然，这种乐观锁只在事务级别为RR（可重复读）和RC（读提交）生效。MVCC最大的好处，相信也是耳熟能详：读不加锁，读写不冲突，极大的增加了系统的并发性能。

2MVCC的实现机制

InnoDB在每行数据都增加两个隐藏字段，一个记录创建的版本号，一个记录删除的版本号。

在多版本并发控制中，为了保证数据 *** 作在多线程过程中，保证事务隔离的机制，降低锁竞争的压力，保证较高的并发量。在每开启一个事务时，会生成一个事务的版本号，被 *** 作的数据会生成一条新的数据行（临时），但是在提交前对其他事务是不可见的；对于数据的更新（包括增删改） *** 作成功，会将这个版本号更新到数据的行中；事务提交成功，新的版本号也就更新到了此数据行中。这样保证了每个事务 *** 作的数据，都是互不影响的，也不存在锁的问题。

3MVCC下的CRUD

SELECT：

当隔离级别是REPEATABLE READ时select *** 作，InnoDB每行数据来保证它符合两个条件：

1 事务的版本号 大于等于 创建行版本号

　 2 行数据的删除版本 未定义 或者大于 事务版本号

　 行创建版本号 事务版本号 行删除版本号

　

INSERT：

InnoDB为这个新行 记录 当前的系统版本号。

DELETE：

InnoDB将当前的系统版本号 设置为 这一行的删除版本号。

UPDATE：

InnoDB会写一个这行数据的新拷贝，这个拷贝的版本为 当前的系统版本号。它同时也会将这个版本号 写到 旧行的删除版本里。

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原文链接：>

具体来说，本文包括以下内容:

事务

查询性能

用户和查询冲突

容量

配置

NoSQL 数据库

事务

事务可以观察真实用户的行为：能够在应用交互时捕获实时性能。众所周知，测量事务的性能包括获取整个事务的响应时间和组成事务的各个部分的响应时间。通常我们可以用这些响应时间与满足事务需求的基线对比，来确定当前事务是否处于正常状态。

如果你只想衡量应用的某个方面，那么可以评估事务的行为。所以，尽管容器指标能够提供更丰富的信息，并且帮助你决定何时对当前环境进行自动测量，但你的事务就足以确定应用性能。无需向应用程序服务器获取 CPU 的使用情况，你更应该关心用户是否完成了事务，以及该事务是否得到了优化。

补充一个小知识点，事务是由入口点决定的，通过该入口点可以启动事务与应用进行交互。

一旦定义了事务，会在整个应用生态系统中对其性能进行测量，并将每个事务与基线进行比对。例如，我们可能会决定当事务的响应时间与基线相比，一旦慢于平均响应时间的两个标准差是否就应该判定为异常，如图1所示。

图1-基于基线评估当前事务响应时间

用于评估事务的基线与正在进行的事务活动在时间上是一致的，但事务会由每个事务执行来完善。例如，当你选定一个基线，在当前事务结束之后，将事务与平均响应时间按每天的小时数和每周的天数进行对比，所有在那段时间内执行的事务都将会被纳入下周的基线中。通过这种机制，应用程序可以随时间而变化，而无需每次都重建原始基线；你可以将其看作是一个随时间移动的窗口。

总之，事务最能反映用户体验的测量方法，所以也是衡量性能状况最重要的指标。

查询性能 

最容易检测到查询性能是否正常的指标就是查询本身。由查询引起的问题可能会导致时间太长而无法识别所需数据或返回数据。所以不妨在查询中排查以下问题。

1 选择过多冗余数据

编写查询语句来返回适当的数据是远远不够的，很可能你的查询语句会返回太多列，从而导致选择行和检索数据变得异常缓慢。所以，最好是列出所需的列，而不是直接用 SELECT。当需要在特定字段中查询时，该计划可能会确定一个覆盖索引从而加快结果返回。覆盖索引通常会包含查询中使用的所有字段。这意味着数据库可以仅从索引中产生结果，而不需要通过底层表来构建。

另外，列出结果中所需的列不仅可以减少传输的数据，还能进一步提高性能。

2 表之间的低效联接

联接会导致数据库将多组数据带到内存中进行比较，这会产生多个数据库读取和大量 CPU。根据表的索引，联接还可能需要扫描两个表的所有行。如果写不好两个大型表之间的联接，就需要对每个表进行完整扫描，这样的计算量将会非常大。其他会拖慢联接的因素包括联接列之间存在不同的数据类型、需要转换或加入包含 LIKE 的条件，这样就会阻止使用索引。另外，还需注意避免使用全外联接；在恰当的时候使用内部联接只返回所需数据。

3 索引过多或过少

如果查询优化没有可用的索引时，数据库会重新扫描表来产生查询结果，这个过程会生成大量的磁盘输入/输出（I/O）。适当的索引可以减少排序结果的需要。虽然非唯一值的索引在生成结果时，不能像唯一索引那样方便。如果键越大，索引也会变大，并通过它们创建更多的磁盘 I/O。大多数索引是为了提高数据检索的性能，但也需要明白索引本身也会影响数据的插入和更新，因为所有相关联的指标都必须更新。

4 太多的SQL导致争用解析资源

任何 SQL 查询在执行之前都必须被解析，在生成执行计划之前需要对语法和权限进行检查。由于解析非常耗时，数据库会保存已解析的 SQL 来重复利用，从而减少解析的耗时。因为 WHERE 语句不同，所以使用文本值的查询语句不能被共享。这将导致每个查询都会被解析并添加到共享池中，由于池的空间有限，一些已保存的查询会被舍弃。当这些查询再次出现时，则需要重新解析。

用户和查询冲突 

数据库支持多用户，但多用户活动也可能造成冲突。

1 由慢查询导致的页/行锁定

为了确保查询产生精确的结果，数据库必须锁定表以防止在运行读取查询时再发生其他的插入和更新行为。如果报告或查询相当缓慢，需要修改值的用户可能需要等待至更新完成。锁提示能帮助数据库使用最小破坏性的锁。从事务数据库中分离报表也是一种可靠的解决方法。

2 事务锁和死锁

当两个事务被阻塞时会出现死锁，因为每一个都需要使用被另一个占用的资源。当出现一个普通锁时，事务会被阻塞直到资源被释放。但却没有解决死锁的方案。数据库会监控死锁并选择终止其中一个事务，释放资源并允许该事务继续进行，而另一个事务则回滚。

3 批处理 *** 作造成资源争夺

批处理过程通常会执行批量 *** 作，如大量的数据加载或生成复杂的分析报告。这些 *** 作是资源密集型的，但可能影响在线用户的访问应用的性能。针对此问题最好的解决办法是确保批处理在系统使用率较低时运行，比如晚上，或用单独的数据库进行事务处理和分析报告。

容量 

并不是所有的数据库性能问题都是数据库问题。有些问题也是硬件不合适造成的。

1 CPU 不足或 CPU 速度太慢

更多 CPU 可以分担服务器负载，进一步提高性能。数据库的性能不仅是数据库的原因，还受到服务器上运行其他进程的影响。因此，对数据库负载及使用进行审查也是必不可少的。由于 CPU 的利用率时时在变，在低使用率、平均使用率和峰值使用率的时间段分别检查该指标可以更好地评估增加额外的 CPU 资源是否有益。

2 IOPS 不足的慢磁盘

磁盘性能通常以每秒输入/输出 *** 作（IOPS）来计。结合 I/O 大小，该指标可以衡量每秒的磁盘吞吐量是多少兆。同时，吞吐量也受磁盘的延迟影响，比如需要多久才能完成请求，这些指标主要是针对磁盘存储技术而言。传统的硬盘驱动器（HDD）有一个旋转磁盘，通常比固态硬盘（SSD）或闪存更慢。直到近期，SSD 虽然仍比 HDD 贵，但成本已经降了下来，所以在市场上也更具竞争力。

3 全部或错误配置的磁盘

众所周知，数据库会被大量磁盘访问，所以不正确配置的磁盘可能带来严重的性能缺陷。磁盘应该适当分区，将系统数据目录和用户数据日志分开。高度活跃的表应该区分以避免争用，通过在不同磁盘上存放数据库和索引增加并行放置，但不要将 *** 作系统和数据库交换空间放置在同一磁盘上。

4 内存不足

有限或不恰当的物理内存分配会影响数据库性能。通常我们认为可用的内存更多，性能就越好。监控分页和交换,在多个非繁忙磁盘中建立多页面空间，进一步确保分页空间分配足够满足数据库要求；每个数据库供应商也可以在这个问题上提供指导。

5 网速慢

网络速度会影响到如何快速检索数据并返回给终端用户或调用过程。使用宽带连接到远程数据库。在某些情况下，选择 TCP/IP 协议而不是命名管道可显著提高数据库性能。

配置

每个数据库都需设置大量的配置项。通常情况下，默认值可能不足以满足数据库所需的性能。所以，检查所有的参数设置，包括以下问题。

1 缓冲区缓存太小

通过将数据存储在内核内存，缓冲区缓存可以进一步提高性能同时减少磁盘 I/O。当缓存太小时，缓存中的数据会更频繁地刷新。如果它再次被请求，就必须从磁盘重读。除了磁盘读取缓慢之外，还给 I/O 设备增添了负担从而成为瓶颈。除了给缓冲区缓存分配足够的空间，调优 SQL 查询可以帮助其更有效地利用缓冲区缓存。

2 没有查询缓存

查询缓存会存储数据库查询和结果集。当执行相同的查询时，数据会在缓存中被迅速检索，而不需要再次执行查询。数据会更新失效结果，所以查询缓存是唯一有效的静态数据。但在某些情况下，查询缓存却可能成为性能瓶颈。比如当锁定为更新时，巨大的缓存可能导致争用冲突。

3 磁盘上临时表创建导致的 I/O 争用

在执行特定的查询 *** 作时，数据库需要创建临时表，如执行一个 GROUP BY 子句。如果可能，在内存中创建临时表。但是，在某些情况下，在内存中创建临时表并不可行，比如当数据包含 BLOB 或 TEXT 对象时。在这些情况下，会在磁盘上创建临时表。大量的磁盘 I / O 都需要创建临时表、填充记录、从表中选择所需数据并在查询完成后舍弃。为了避免影响性能，临时数据库应该从主数据库中分离出来。重写查询还可以通过创建派生表来减少对临时表的需求。使用派生表直接从另一个 SELECT 语句的结果中选择，允许将数据加到内存中而不是当前磁盘上。

NoSQL 数据库

NoSQL 的优势在于它处理大数据的能力非常迅速。但是在实际使用中，也应该综合参考 NoSQL 的缺点，从而决定是否适合你的用例场景。这就是为什么NoSQL通常被理解为 「不仅仅是 SQL」，说明了 NoSQL 并不总是正确的解决方案，也没必要完全取代 SQL，以下分别列举出五大主要原因。

1 挑剔事务

难以保持 NoSQL 条目的一致性。当访问结构化数据时，它并不能完全确保同一时间对不同表的更改都生效。如果某个过程发生崩溃，表可能会不一致。一致事务的典型代表是复式记账法。相应的信贷必须平衡每个借方，反之亦然。如果双方数据不一致则不能输入。NoSQL 则可能无法保证「收支平衡」。

2 复杂数据库

NoSQL 的支持者往往以高效代码、简单性和 NoSQL 的速度为傲。当数据库任务很简单时，所有这些因素都是优势。但当数据库变得复杂，NoSQL 会开始分解。此时，SQL 则比 NoSQL 更好地处理复杂需求，因为 SQL 已经成熟，有符合行业标准的接口。而每个 NoSQL 设置都有一个唯一的接口。

3 一致联接

当执行 SQL 的联接时，由于系统必须从不同的表中提取数据进行键对齐，所以有一个巨大的开销。而 NoSQL 似乎是一个空想，因为缺乏联接功能。所有的数据都在同一个表的一个地方。当检索数据时，它会同时提取所有的键值对。问题在于这会创建同一数据的多个副本。这些副本也必须更新，而这种情况下，NoSQL 没有功能来确保更新。

4 Schema设计的灵活性

由于 NoSQL 不需要 schema，所以在某些情况下也是独一无二的。在以前的数据库模型中，程序员必须考虑所有需要的列能够扩展，能够适应每行的数据条目。在 NoSQL 下，条目可以有多种字符串或者完全没有。这种灵活性允许程序员迅速增加数据。但是，也可能存在问题，比如当有多个团体在同一项目上工作时，或者新的开发团队接手一个项目时。开发人员能够自由地修改数据库，也可能会不断实现各种各样的密钥对。

5 资源密集型

NoSQL 数据库通常比关系数据库更加资源密集。他们需要更多的 CPU 储备和 RAM 分配。出于这个原因，大多数共享主机公司都不提供 NoSQL。你必须注册一个 VPS 或运行自己的专用服务器。另一方面，SQL 主要是在服务器上运行。初期的工作都很顺利，但随着数据库需求的增加，硬件必须扩大。单个大型服务器比多个小型服务器昂贵得多，价格呈指数增长。所以在这种企业计算场景下，使用 NoSQL 更为划算，例如那些由谷歌和 Facebook 使用的服务器。

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