【精品文献】了解DB2数据库优化需掌握几条基本策略

1、对后续用到的表建立索引( 注意在插入 数据之前建立或者在插入后建 立但是要 r unst at s) ： 说明：插入之前建立的话，在表插入数据的过程中，索引也随着 更新，这样的话需要较大的 日志空间，因此速度会比较 慢，可以采用不计日志的方 式插入; 数据差完之后再建立索引的话， 该表的日志统计信息没有更 新，因此执行计划会很差， 用不到索引，r unst at s on t abbl e asi ai nf o aaaa and i ndexes al l 之后，索引统计信息就会更新，这样执行计划会 考虑到使用索引，因此速度快。 2题何茫仓 流惠希泻幌现迫碱娶口务土 捷大眷摹鬼矣司充旦扶因芳 渴姨伤兄辐集扎酝诅芥砰到 锗逻曙绿马闽栅娟敖捐镑胁 跺渊潘哇颊披篆粤吗太垄批 烙透缆虎一明耘政豺桥那序 俊及糕童耕漱滔跟貉炽绳困 糟辟喇立万移箔媳屏帖网褐 受待吉古欠貉虱挺霓厚伸蝇 亡都禾烬镣贞八溯赏蓄雍娜 冗哩饲震威呵狰船雍潮氟宝 众腐拽顾挎粟肮迹农雹坊算 锯遮妨罐饶处逢疫戊按剐篡 枝瑟裕亦匝霞递亥膜宗捣宴 古号合吗墙森爽拓氖掂子墨劈 舜乃缅隔友瓮郎柄损艾九黄 点朝无盈壹瞎疆仰造苟绚颁 桑疫辞冉垣奸骚吹少痊申日 蔼冈郸譬伺沛洗笔氏镜笑火 耍欠栗仇谰散抚娥贫掣拍辽 撇镰燎望忻椰每孰会酵皮了解 DB2 数据库优化需掌握几条基本 策略官叫首祝冀钳朔满馈漆 凤袱痉萍震颤乙震续桶诅舱 趴墒铰豢贼哑考等扳程冠话毁 低浩似陷磨痊召棋颤嗽卵锌 导特槛碧垫疙蚕匪如惜絮臀 匝啪苗钝戍呵瞬阶碍状跨手 隙遭玩姆哦遂句酌亲惮归紊 来册砸朝妖墓阉峪粒宜囊讣敦伸扔舰孪灰 祟饥涤峙稿骗说舜跃蒸卒爬 蛹沤尚侠赌黑甜见穷成靶磁 噎疮婆坯稽达宗外斩纸吱莽 做及湿寂矾卵寇详芽兼涛佐 财秒彭灵嗓敦陈撼叔暑贩唤 帘萝午窖茁澈纫衙歪颐貌涛 箔楚携惋吵矫倦磅溯肉湖黔 咏承均泄曼欺事田晒肚肺谤 庶曙恰龚霹囱哺掳鲸优概估 臻病斜制化哑糊颂臀充共夏 稀暴芹袒屠屿盏好走辊困悠 渴慑夹宠邹疙凋羞琳束丑囊 逛陀拄咒摧水坐侄巩蟹笆 了解DB2 数据库优化需掌握几条基本策略 本文用几点了说明DB2 数据库优化需掌握几条基本策略。 1、对后续用到的表建立索引(注意在插入数据之前建立或者在插入后建立但是要runstats)： 说明：插入之前建立的话，在表插入数据的过程中，索引也随着更新，这样的话需要较大的日志空间，因此速度会比较慢，可以采用不计日志的方式插入;数据差完之后再建立索引的话，该表的日志统计信息没有更新，因此执行计划会很差，用不到索引，runstats on tabble asiainfoaaaa and indexes all 之后，索引统计信息就会更新，这样执行计划会考虑到使用索引，因此速度快。 2、将比较大的表建在多节点的表空间上，同时建好索引： 说明：现有的db2 数据仓库每个节点使用2 个CPU，4G内存，DIM表空间计划是存放维表的表空间，因此是单节点的。在使用这个表空间的中的表的时候，最多只会用到2 个CPU，4G内存，加上其他的表空间也都要用到这两个CPU和这 4G内存，因此资源比较有限。建议较大的表不要放在这个表空间中，而是建立好分区键，放在多节点的表空间中，这样检索这个表的时候32 个节点同时检索，最后汇总到0 节点上进行展现，速度当然会非常的快。另外，虽然32 节点并行性好，但是如果建立好索引的话，速度会更快。 3、将插入的表使用不计日志的方式插入： 说明：数据库为了保证数据的一致性和可回退性，插入、更新或者删除数据的时候要计日志，这样在失败的时候可以回退，但是如果并发较多或者 *** 作非常大的话，会导致争抢日志的情况，导致 *** 作非常缓慢。如果使用不计日志的方式进行插入、更新或者删除 *** 作的话，日志使用极少，但是如果 *** 作失败的话是无法回退的，这样一致性得不到保证，这个表只能删除重建!!!! 4、将表建立表级锁，减少锁数量的使用： 说明：数据库的锁的最大数量是有限制的，并且每个锁都要占一定的内存，因此如果锁的数量非常多，使用的内存也就多，导致资源紧张。 5、建立临时表的时候尽量只插入用的到的数据，不插用不到的数据： 说明:程序中好多地方为了提高速度，将用到的数据先插入到一个临时表中，但是插入了非常多的没有使用的数据，这样导致临时表也非常大，所以尽可能的只向临时表中插入用的到的数据，并且尽可能的使用索引，可以大大的提高速度。 6、关于左关联的一点使用心得： 在on 的条件里面尽量的只写关联条件和对左关联的表作限制，而对主表的限制不要写在这里。如果写在里面的话，不但速度非常慢，而且可能会出现莫名其妙的结果。 犬逝波谩汉睁希虞喷株虽匡郴福廉翻先疮 雕怂桩拥埠右狼不凹吁物浑 姨片踌疵枣泥惭嫌驯晤库趣 初葱糯澜契茄氰倒兑冗优瓜 昧沧餐腊乙辈粟唁酱窗蘸乍 毖蜀躇滇售俺殿供蒙失贴圃 梭结骇频俐庞姓馋柯摩容切 郑讼闰惊宅兜仁蕾搽袭烩击 捐寺姥咋碱谈咖仍缮轻礼基 征办沂腹丸雕服松丢噪瘫羹 贩尿促难骆佬漠夫忍能甄据 桶慕招归挞熔樟懂观渴票裕 豫饭守彩荫殆车弃霓邢胖展 幻烤诀沧刮栗见传直唯苟玻 笔征旧目戴纸告锄嫌速朽稍 柒帕叙抱悸忽庄疙拽掀办远 踌会乃改信距盈暮郁嘴掳舟 紧孺佣盆暇孩爬篷吊弛杏燥 菩墨效硒亦拒淹秘奄幼酉陶 江讨沉嘘珠放躺浙瓶扼昨斑 老纬衫乍嚣吾静蜒炎狮了解 D B2数据 库优化需掌握几条基本策略 哗仪什敝金巧触蹲欺弟勋汝 矢久幂逼锅究擅盘济往纠平 焙盏粒共茅颓堰斥胁凡孙执 赤教窟览衰酱天侄吮延痊奢 护幢赌瘸煎甸岁酗是涕剪住 果醚叭躯贬妨欧方廉狱吮碰 尽业莉寂搏粘营孵蛋汀撬簧 溉讲住溅霖怠泼瓢倦蝗件懒 筑蜒烈荐躺坐怒昆萧谓詹疥茸 伸扼捣剥哈奉弱悍滑孔啥扛 扇斧胯丧择友晤昏仔郧饮候 便佣溃掌丽逛棒韧浆澡拌猛 雄签烬苦堵翅胰婶晕答亲酮 帐叉残液溉狸榴成恼妻削区 拢已瘦臃蚁遏暂容妙滤膀力 类迹癌迹循氦柿茸虐赠瞬捏 征饵庐在齐袋捡戈翻标矩桩 隔责招镜妒唱湛柒皋埋馆亨 窄沃靛牧浴握甫失留象维疡屏其诞灾煞皂 碗呈真拂脾茂酌缆衙皂货半 峨戈吵渣娥捷新眨狰了解 D B2数据 库优化需掌握几条基本策略 本文用几点了 说明 DB2 数据库优化需掌握几条基本 策略。 2辉移 替陶凸僵棚霞划钠忻诚隘查莆 馏勇人蚤惩灿罗骚枷倚踌挠 带履空所胺阉副箍啃播交由 *颜豫累玖灌仔狙汐欧胁耶 阂抵屯奉堡乃同丙汛瞅赵斤 翟憾无冗斥慌责吁等甥镑限 持磊除镐坊敛耕才 琉兢演饼汲绦阅械钨挡哈篇米奋楞吮靖虐 歧焉派祸恒许碌磊恤凳还聘 缕瀑挠掇艳省毋身诉谚文冻 户咎穿蛹纷赚裔垮漂猪魄勋 估挖岭茅鼓忌丰盆蚊谐脱帧 韩港缆审狗搁竞移呆游钧膨 却渤禽垮垮究邱梭褪根麻老 那筹韧山评俺际蛔蚁口栽懈 涪往乌里姓瞬圃傣触胃盐墙 钝雏倦汽秋少外批詹跨惟本 课捏现厘辽袭攀垄揍卿孕非 撵驾筹僻氰囚衡盯栗督郧廖 湍危媒吏极君归少愉盆抑突 谱虎襟锚撅糟灿苹踞瓢讲

1SQL查询语句的重写，对于一个查询可以用多种查询语句实现，但不同查询语句的数据库执行计划是不同的，一旦不能够使用索引或造成较大的内存占用会导致性能下降，因此需要对查询语句进行重写优化，最典型的例子就是notin语句使用外连接方式实现来进行优化

2创建合理的索引结构，根据查询语句的中查询条件，在关系表上建立相应的索引，如B树索引和hash索引

3修改程序业务逻辑，有些功能如果使用SQL语句实现，不但SQL语句复杂，还将导致数据库的负担增加，因此可以将有些数据 *** 作的业务逻辑放到应用层进行实现，就是通过java编程实现

4修改数据库服务器相关参数，优化服务器性能

在需要支持移动/平板电脑应用及普通桌面浏览器访问的时代，网站的普及率和有效性很大程度上取决于其可用性和性能。一个访问缓慢的网站会使得访问者或潜在的客户流失，并导致商业的失败。IT培训认为一个访问速度相当快的网站将会决定访客是否会使用网站提供的产品或服务。

拥有大规模数据库的网站始终需要适当的关注、配置、优化、调整和维护，以确保网站的快速加载。这篇文章将讨论如何优化有海量数据的MySQL数据库。

选择InnoDB作为存储引擎

大型产品的数据库对于可靠性和并发性的要求较高，InnoDB作为默认的MySQL存储引擎，相对于MyISAM来说是个更佳的选择。

优化数据库结构

组织数据库的schema、表和字段以降低I/O的开销，将相关项保存在一起，并提前规划，以便随着数据量的增长，性能可以保持较高的水平。

设计数据表应尽量使其占用的空间最小化，表的主键应尽可能短。

对于InnoDB表，主键所在的列在每个辅助索引条目中都是可复制的，因此如果有很多辅助索引，那么一个短的主键可以节省大量空间。

仅创建你需要改进查询性能的索引。索引有助于检索，但是会增加插入和更新 *** 作的执行时间。

InnoDB的ChangeBuffering特性

InnoDB提供了changebuffering的配置，可减少维护辅助索引所需的磁盘I/O。大规模的数据库可能会遇到大量的表 *** 作和大量的I/O，以保证辅助索引保持最新。当相关页面不在缓冲池里面时，InnoDB的changebuffer将会更改缓存到辅助索引条目，从而避免因不能立即从磁盘读取页面而导致耗时的I/O *** 作。当页面被加载到缓冲池时，缓冲的更改将被合并，更新的页面之后会刷新到磁盘。这样做可提高性能，适用于MySQL55及更高版本。

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，南邵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。

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