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DB2

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V7.1

数据库管理

认证指南，然后加上帮助第一本《

循序渐进DB2——DBA系统管理、运维与应用案例

》第二本《

DB2数据库性能调整和优化

》第三本《深入解析DB2——高级管理、内部体系结构与诊断案例》

摘要 结合DB 的使用经验 从数据库设计 查询优化 并发控制 客户/服务器模式四个方面来讨论数据库应用系统性能优化的一些原则 方法等

关键词 DB 性能优化 数据库设计 查询优化 并发控制 C/S模式

引言

DB 是一种高性能的大型关系数据库管理系统 广泛的应用在客户/服务器体系结构中 评价系统性能优化的标准有 吞吐量 响应时间 并行能力等 本文从数据库的设计 查询的优化 并发控制以及客户/服务器模式这四个角度来讨论优化系统性能

设计数据库

熟悉业务系统

对业务系统的熟悉程度对整个数据库系统的性能有很大影响 一个对业务不熟悉的设计人员 尽管有丰富的数据库知识 也很难设计出性能最佳的数据库应用系统

规范化与非规范化

数据库被规范化后 减少了数据冗余 数据量变小 数据行变窄 这样DB 的每一页可以包括更多行 那么每一区里的数据量更多 从而加速表的扫描 改进了单个表的查询性能 但是 当查询涉及多个表的时候 需要用很多连接 *** 作把信息从各个表中组合在一起 导致更高的CPU和I/O花销 那么 有很多时候需要在规范化和非规范化之间保持平衡 用适当的冗余信息来减少系统开销 用空间代价来换取时间代价 有订单信息表OrderDetail 它里面记录了投递员信息 收款员信息 物品信息 价格策略 客户信息… 这些信息分别在投递员信息表 收款员信息表 物品信息表 价格策略表 客户信息表中存放 如果按照规范化的要求 OrderDetail查询时就必须要与这么多个表进行连接或者嵌套查询 如果OrderDetail表中的数据量是在百万级的 那么一次查询所需要的时间可能会达到好几个小时 事实上 只要在设计时保证数据的逻辑有效性 很多信息都可以直接冗余在OrderDetail表中 这些冗余的数据能够极大的提高查询的效率 从而减少CPU和I/O *** 作

数据条带化

如果一个表的记录条数超过一定的规模 那么最基本的查询 *** 作也会受到影响 需要将该表根据日期水平划分 把最近 最经常用的数据和历史的 不经常用的数据划分开来 或是根据地理位置 部门等等进行划分 还有一种划分方式――垂直划分 即把一个属性列很多的表分割成好几个小表 比如把经常用到的属性放在一个表里 不经常用到的属性放在另一个表里 这样可以加快表的扫描 提高效率

选择数据类型

对每一属性选择什么样的数据类型很大程度上依据表的要求 但是在不违背表要求的前提下 选择适当的数据类型可以提高系统性能 比如有text列存放一本书的信息 用BLOB而不是character( ) BLOB存放的是指针或者文件参照变量 真正的文本信息可以放在数据库之外 从而减少数据库存储空间 使得程序运行的速度提高 DB 提供了UDT（User Defined Datatypes）功能 用户可以根据自己的需要定义自己的数据类型

选择索引

索引是数据库中重要的数据结构 它的根本目的就是为了提高查询效率 现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构 使用索引可以快速 直接 有序的存取数据 索引的建立虽然加快了查询 另一方面却将低了数据更新的速度 因为新数据不仅要增加到表中 也要增加到索引中 另外 索引还需要额外的磁盘空间和维护开销 因此 要合理使用索引

●在经常进行连接 但是没有指定为外键的属性列上建立索引

●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by *** 作）的列上建立索引 按索引来排序或分组 可以提高效率

●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索 在不同值少的列上不要建立索引

●如果待排序的列有多个 可以在这些列上建立复合索引（pound index） 即索引由多个字段复合而成

查询优化

现在的数据库产品在系统查询优化方面已经做得越来越好 但由于用户提交的SQL语句是系统优化的基础 很难设想一个原本糟糕的查询计划经过系统的优化之后会变得高效 因此用户所写语句的优劣至关重要 下面重点说明改善用户查询计划的解决方案

． 排序

在很多时候 应当简化或避免对大型表进行重复的排序 当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时 可以避免排序的步骤 当以下的情况发生时 排序就不能省略

●索引中不包括一个或几个待排序的列

●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样

●排序的列来自不同的表

为了避免不必要的排序 就要正确地增建索引 合理地合并数据库表 尽管有时可能影响表的规范化 但相对于效率的提高是值得的 如果排序不可避免 那么应当试图简化它 如缩小排序列的范围等

． 主键

主键用整型会极大的提高查询效率 而字符型的比较开销要比整型的比较开销大很多 用字符型数据作主键会使数据插入 更新与查询的效率降低 数据量小的时候这点降低可能不会被注意 可是当数据量大的时候 小的改进也能够提高系统的响应速度

． 嵌套查询

在SQL语言中 一个查询块可以作为另一个查询块中谓词的一个 *** 作数 因此 SQL查询可以层层嵌套 例如在一个大型分布式数据库系统中 有订单表Order 订单信息表OrderDetail 如果需要两表关联查询

SELECT CreateUserFROM Order WHERE OrderNo IN(SELECT OrderNoFROM OrderDetail WHERE Price= )

在这个查询中 找出报纸单价为 元的收订员名单 下层查询返回一组值给上层查询 然后由上层查询块再根据下层块提供的值继续查询 在这种嵌套查询中 对上层查询的每一个值OrderNo 下层查询都要对表OrderDetail进行全部扫描 执行效率显然不会高 在该查询中 有 层嵌套 如果每层都查询 行 那么这个查询就要查询 万行数据 在系统开销中 对表Order的扫描占 ％ 对表OrderDetail的搜索占 ％ 如果我们用连接来代替 即

　 　SELECT CreateUserFROM Order OrderDetailWHERE Order OrderNo=OrderDetail OrderNo AND Praice=

那么对表Order的扫描占 ％ 对表OrderDetail的搜索占 ％

而且 一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现 那么很可能当主查询中的列值改变之后 子查询必须重新查询一次 查询嵌套层次越多 效率越低 因此应当尽量避免子查询 如果子查询不可避免 那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行

． 通配符

在SQL语句中 LIKE关键字支持通配符匹配 但这种匹配特别耗费时间 例如 SELECT * FROM Order WHERE CreateUser LIKE M_ _ _ 即使在CreateUser字段上建立了索引 在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式 Order表中有 条记录 就需要比较 次 如果把语句改为SELECT * FROM Order WHERE CreateUser >M AND CreateUser <N 在执行查询时就会利用索引来查询 显然会大大提高速度

． distinct

使用distinct是为了保证在结果集中不出现重复值 但是distinct会产生一张工作表 并进行排序来删除重复记录 这会大大增加查询和I/O的 *** 作次数 因此应当避免使用distinct关键字

． 负逻辑

负逻辑如!= <>not in等 都会导致DB 用表扫描来完成查询 当表较大时 会严重影响系统性能 可以用别的 *** 作来代替

． 临时表

使用临时表时数据库会在磁盘中建立相应的数据结构 因为内存的访问速度远远大于外部存储器的访问速度 在复杂查询中使用临时表时 中间结果会被导入到临时表中 这种磁盘 *** 作会大大降低查询效率 另外 在分布式系统中 临时表的使用还会带来多个查询进程之间的同步问题 所以 在进行复杂查询时最好不要使用临时表

． 存储过程

DB 中的Stored Procedure Builder可以产生存储过程 运行并测试存储过程 存储过程可以包含巨大而复杂的查询或SQL *** 作 经过编译后存储在DB 数据库中 用户在多次使用同样的SQL *** 作时 可以先把这些SQL *** 作做成存储过程 在需要用到的地方直接引用其名字进行调用 存储过程在第一次执行时建立优化的查询方案 DB 将查询方案保存在高速缓存里 以后调用运行时可以直接从高速缓存执行 省去了优化和编译的阶段 节省了执行时间 从而提高效率和系统利用率

最优的查询方案按照某些标准选择往往不可行 要根据实际的要求和具体情况 通过比较进行选择 DB 提供的Query Patroller可以对不同的查询方案的查询代价进行比较 通过追踪查询语句 返回查询不同阶段的系统开销 从而作出最佳选择 DB 提供的Performance Monitor也对整个数据库系统的性能进行监控 包括I/O时间 查询次数 排序时间 同步读写时间等等

数据库系统的并发控制也能影响系统性能 多个用户的同时 *** 作可能导致数据的不一致性 DB 为了防止同时修改造成数据丢失和访问未被提交的数据 以及数据的保护读 采用Lock机制来实现控制

lishixinzhi/Article/program/DB2/201311/21921

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