5、如果打开一个空数据表文件，用函数RECNO()函数测试，其结果一定是__________。

版的二级VFP上机一百套就行了，我当时考的上机题就是资料上的第87题。

2、笔试你应该学过VFP的吧，如果学过，那只要看看你书本就好了，但是考前一到两个星期，要买本二级公共基础知识，把里面的内容多但几遍，这里面占了笔试的三十分，有时间的话可以买本历年的笔试试题看下就好（笔试很容易过，如果想考优秀，那就要好好看了，有点难度）。

3、考前一定要熟悉上机的环境，即编程软件，避免考试时紧张，导致出错。

愿你顺利通过考试，不用焦急的，很容易过！ 相信我的没错，笔试的只要把等级考试配套的资料看两遍就行了，愿你考试顺利

4、平时只要把书本看好就行，书当然有的知识点要记，上机试题要做，笔试无所谓了，想考高分就做啊。下面是考试重点：

重点：

11 数据库基础知识

考点1 计算机数据管理的发展

1数据与数据处理

数据是指存储在某一种媒体上能够识别的物理符号。数据处理的中心问题是数据管理。

2计算机数据管理

(l)人工管理。

(2)文件系统。

(3)数据库系统。

(4)分布式数据库系统。

(5)面向对象数据库系统。

3数据库管理系统

为数据库的建立、使用和维护而配置的软件称为数据库管理系统DBMS (DataBase Management System)。

考点2 数据库系统

1有关数据库的概念

(1)数据库(DataBase)：存储在计算机存储设备上、结构化的相关数据的集合。

(2)数据库应用系统(DBAS )：是由系统开发人员利用数据库系统资源开发出来的，面向某一类实际应用的应用软件系统。

(3)数据库管理系统(DBMS)：对数据实行专门管理，提供安全性和完整性等统一机制，可以对数据库的建立、使用和维护进行管理。

(4)数据库系统(DBS)：是指引进数据库技术后的计算机系统，实现有组织地、动态地存储大量相关数据，提供数据处理和信息资源共享的便利手段。数据库系统由硬件系统、数据库、数据库管理系统及相关软件、数据库管理员和用户等部分组成。

2数据库系统的特点

(l)实现数据共享，减少数据冗余。

(2)采用特定的数据模型。

(3)具有较高的数据独立性。

(4)具有统一的数据控制功能。

考点3 数据模型

1实体的描述

(1)实体。

(2)实体的属性。

(3)实体集和实体型。

2实体间联系及联系的种类

(1)一对一联系。

(2)一对多联系。

(3)多对多联系。

3数据模型简介

为了反映事物本身及事物之间的各种联系，数据库中的数据必须有一定的结构，这种结构用数据模型来表示，通常有以下3种。

(1)层次数据模型。

(2)网状数据模型。

(3)关系数据模型。

小提示：

数据库DB、数据库系统DBS和数据库管理系统DBMS之间的关系是DBS包括DB和DBMS。

12 关系模型

关系模型的用户界面非常简单，一个关系的逻辑结构就是一张二维表。这种用二维表的形式表示实体和实体间联系的数据模型称为关系数据模型。

1关系术语

(l)关系：一个关系就是一张二维表，每个关系有一个关系名。在Visual FoxPro中一个关系存储为一个文件，扩展名为DBF，称为“表”。

对关系的描述称为关系模式，一个关系模式对应一个关系的结构，格式为：

关系名(属性名1，属性名2，…，属性名n)

(2)元组：在一个二维表中，水平方向的行称为元组，每一行为一个元组。

(3)属性：将二维表中垂直方向的列称为属性，每一列都有一个属性名。

(4)域：属性的取值范围，即不同元组对同一个属性的取值所限定的范围。

(5)关键字：属性或属性的组合，其值能够唯一地标识一个元组。在Visual FoxPro中，主关键字和候选关键字就起唯一标志一个元组的作用。

(6)外部关键字：如果表中一个字段不是本表的主关键字或候选关键字，而是另一个表的主关键字或候选关键字，那么这个字段(属性)就称为外部关键字。

2关系的特点

(1)关系必须规范化。

(2)在同一个关系中不能出现同名属性，Visual FoxPro中表示为字段名的不同。

(3)关系中不允许有完全相同的元组，即冗余。

(4)在一个关系中元组的次序无关紧要。

(5)在一个关系中列的次序无关紧要。

考点5 关系运算

对关系数据库进行查询时，需要找到用户感兴趣的数据，这就需要对关系进行一定的关系运算，关系的基本运算有两类：传统的集合运算和专门的关系运算。

1传统的集合运算

(1)并：两个相同结构关系的并是由属于这两个关系的全部元组组成的集合。

(2)差：两个相同结构关系的差是由属于前一个关系的元组而不属于后一个关系的元组组成的集合。例如，关系R和S的差结果是由属于R但不属于S的元组组成的集合。

(3)交：两个相同结构关系的交是由属于这两个关系所共有的元组组成的集合。

2专门的关系运算

(1)选择：从关系中找出满足给定条件的元组的 *** 作。

(2)投影：从关系模式中指定若干个属性组成新的关系：

(3)连接：关系的横向结合，将两个关系模式拼接成一个更宽的关系模式。

(4)自然连接：在连接运算中，按照字段值对应相等为条件进行的连接 *** 作称为等值连接。自然连接是去掉重复属性的等值连接。

小提示：

选择和投影运算的 *** 作对象只是一个表，相当于对一个二维表进行切割。连接运算则需要把两个表作为 *** 作对象。如果两个表以上进行连接，应当两两进行连接。

13 数据库设计基础

考点6 数据库设计步骤

1设计原则

(l)关系数据库的设计应遵从概念单一化“一事一地”的原则。

(2)避免在表之间出现重复字段。

(3)表中的字段必须是原始数据和基本数据元素。

(4)用外部关键字保证有关联的表之间的联系。

2设计步骤

利用Visual FoxPro来开发数据库应用系统，可以按照以下步骤来设计。

6、SQL重点：

SQL

create table 表名(学号 C(8),,,)

alter table <及其参数> add(增加)\alter(修改)\drop(删除)

alter命令是对表结构的 *** 作,相当于是modi stru

select from where

其它参数：into、between、order by(ASC/DESC)、group by (Having)等

说明: 对于这些参数,一定要能填空,并且理解其含义

insert into

update set

delete from where

Visual Foxpro重点:

第一部分:数据管理系统概述:

1、DBS、DBMS、DB的关系。DBMS是DBS的核心

2、理解数据库的特点

3、三种数据模型

4、关系数据库：关系、元组、属性、关键字，关系模式的描述

5、三种关系运算：选择、投影、连接（要能区分）

select from where

6、完整性控制（理解）：实体完整性、域完整性、参照完整性

主健属性不能为空、引用完整性规则：该规则要求不允许引用不存在的元组、

保持数据的一致性

第二部分:VFP初步知识

1、性能指标

2、退出quit

3、扩展名：DBF和FPT，MEM，DBC、DCT和DCX、PJX、PRG和FXP、

IDX和CDX、TXT、SCX

4、工作方式：交互方式、程序方式（other:菜单方式、工具栏方式）

5、向导：工具栏、工具菜单栏、新建都可以使用向导

6、项目管理器的 *** 作（如何添加、修改表单和程序）

第三部分:VFP数据基础

1、常量(判断的唯一标准是定界符)、变量的区分

2、运算符：或^ 、 $ 、% 、==和= set exact on/off

其它set设置命令

set default to \ set exact \ set filter to \set fields to \

set relation to \ set printer to \set deleted to \set device to

3、not -> and -> or

4、函数：

重点掌握：int()、所有的字符处理函数和转换函数、year()

date()、time()、测试函数recno()、reccount()、

type()、IIF()、BOF()、EOF()、FOUND()

第四部分:表的创建和 *** 作

1、字段三要素：字段名、字段类型和字段宽度

2、备注型、通用型知识和如何 *** 作。

3、关闭命令大全：use 、close all 、clear memory、clear all

close database 、close table 、close

4、list/disp [范围][for/while <条件>][fields <字段名表>]

[OFF][to printer/to file <文本文件TXT>]

三大参数：范围、条件、字段名表

注意：书写条件时间，字段名是变量，字段值得是常量(定界符)

例如：性别='男'

list=disp all(disp要分屏显示)

disp=list next 1(next 1为当前记录)

5、命令：go、list structure 、modify structure(添加新字段)

skip、browse、copy、replace、insert、append、

delete、recall、pack、zap、edit/change、过滤(非重点)

6、重要命令：replace、copy to和copy structure to 、

append blank和insert blank

7、scatter和gather、copy to array和append from array

第五部分:查询、统计和索引

1、sort 排序：产生新文件。默认是/a，也可以是/d(降序)

2、索引的分类(主、候选、普通、唯一)，理解索引和排序的区别

索引的另一种分类: 单索引和复合索引(熟悉建立方法)

关于降序:

单索引只有数字型才能降序 index on -语文 to xx

其它要降序需要使用 desc 参数,只能在复合索引中完成

结构复合索引的特点: (1)与表同名 (2)随着表的打开而自动打开,但是不生效

3、重点掌握单索引文件，不要求order参数

索引的打开: (1)和表一起打开 (2)先打开表再打开 set index to

(3)建立时就打开并生效

从打开的索引中设置主索引(主控索引) set order to

4、其它：索引更新(重点)、关闭、删除。

5、查询：lodate 和 seek

6、统计：count、sum、average、total、calculate(非重点)

7、多工作区(重点！！！！！) 0号工作区的含义

select、三大命令set rela to 、join with 、updat

第六部分:数据库和视图

1、数据库的概念和基本文件：DBC、DCT、DCX

2、数据库基本命令：打开、修改、关闭、浏览

3、永久关系的建立方法(数据库中表与表之间)

4、理解设置参照完整性

5、视图：虚拟的表(兼有表的功能和查询的功能)。

理解本地视图和远程视图(不要求 *** 作)

第七部分:程序设计。

1、程序基本结构：顺序、分支循环

2、理解算法和流程图

3、程序的编辑、运行。

4、退出程序：return、cancel、quit

5、输入/输出语句

第八部分:面向对象程序设计和表单。

1、对象和类

2、对象的属性、事件和方法

3、类和子类

4、类的特性：继承、封装、多态

5、基类(控件、容器)、子类、用户自定义类(不要求定义)

6、对象的引用：this、thisform、thisformset、parent

7、表单的概念

第九部分:基本控件和属性、事件、方法

一、基本知识

1、重点事件：click、init、gotfocus、lostfocus、interactivechange

2、重点方法：refresh、release、setfocus

表单调用：do form

3、函数：messagebox() additem() 。掌握名字，注意扩号

4、区别是一般控件还是容器类控件

容器类对象的 *** 作方法：鼠标右键点容器：选编辑

主要属性：buttoncount

5、属性修改：引用对象名属性=值

方法的使用：引用对象名方法

事件的选择

二、控件和属性

1、重要：

文本框Label1(value、readonly、passwordchar)

命令按钮Command1(click事件、enabled、caption、visible)

标签label1(caption、font字体相关<字号、字体>)

表单Form1(Init事件、caption、autocenter) 单选按钮组

复选框(buttoncount、value)、命令按钮组、编辑框(属性和文本框一样，不过是多行)

列表框和组合框(兼有编辑框和列表框的功能)(value、Rowsource、RowsourceType)

表格(能用生成器直接生成、修改就行，无需记属性)

4、其次：微调按钮(Increment、SpinnerHighValue、SpinnerlowValue)

图象(picture、Stretch) ActiveX(可以显示通用型字段)

表单集(注意使用thisformset。)

计时器Timer(timer、Enabled、Interval毫秒计算)

5、表单中控件和表的连接：ControlSource属性

6、数据环境和列控件(重点)。

7、如何在数据环境中建立关联。

说明：比较重要、一般和其次的控件无须牢牢记住其属性，因为是上机时

考的可能性比较大。建议你熟悉它，只要在属性工具栏中能找就行

希望对你有所帮助！

影响数据库性能的因素

对于数据库爱好者们，数据库底层的各种细节，内幕，等待事件，隐藏参数等津津乐道，对于调整好一条SQL语句使之在查询优化器/查询引擎下能高性能运转具有巨大的满足感成功感，仿佛自己掌握了天下最有价值的真理，驾驭了天下最有难度的技术。但对于设计和开发出这个数据库系统的人来说，他们看到此情此景，只好躲在一边偷偷的笑了。那么问题来了，使用别人数据库的人被称为大师（如：OCM），那么自己写出一个数据库来的人又该称为什么呢？到底谁才是真正的高手呢？

数据库系统优化中的一些观点：

“系统性能出现问题进行优化，一定要深入了解数据库内部参数、等待事件、Latch、缓冲池、trace文件、查询/优化引擎等底层细节。”

这种观点往往出自数据库“高手”，这部分人以了解数据库底层实现细节而感到非常骄傲。但是从优化角度讲数据库的等待事件、Latch等指标高等等都只是问题的表象，懂得底层细节和内幕固然是好。但是解决问题的关键往往是在应用层进行优化。

“只要系统参数调整了，性能就能提高。系统优化应该调整那些参数…”

这种观点往往出自于一些偏运维和应用层的DBA，迷恋参数配置来调优。

调整系统参数是非常重要的，但不一定能解决性能问题，否则就不会有去IOE了，问题可能性最大的还是应用设计和开发问题。

同理，很多运维人员和系统架构师比较迷恋“Linux系统调优”。认为对“文件句柄数、磁盘子系统…”那些做了优化，就能提升整个应用系统的性能。其实不然。有些场景下，针对业务特点和应用类型做 *** 作系统调优是能取到立竿见影的效果，但是大多数时候往往提升并不明显。所以最关键的还是找出瓶颈所在，对症下药。/

“系统性能问题需要从架构上解决，与应用开发关系不大。”

系统性能与各个层面都有关，架构很重要，但应用开发也是非常重要的一环。

影响数据库性能的因素

1业务需求和技术选型

2应用系统的开发及架构

3数据库自身

31表结构的设计

32查询语句

33索引设计

34Mysql服务（安装、配置等）

35 *** 作系统调优

36硬件升级（SSD、更强的CPU、更大的内存）

4数据架构（读写分离、分库分表等）

在很多情况下，数据库可能是互联网应用系统的瓶颈。但是单纯从数据库角度去做优化，可能未必能达到理想的效果。

说点题外话，最近看到很多公司使用中间件或者分布式数据访问层来做数据库分片，说明也许该公司业务发展很快。但另一个方面，也令人担忧，他们的数据库压力真的已经到了必须切分不可的程度了吗？分库分表真的像科普的那么简单吗？他们能搞定分库分表带来的成本和问题吗？有没有更合适的优化方法呢？

当然是有的。其实“过度设计”和“提前优化”就是系统万恶之源。

如何应对数据库CPU打满？最优解在这里

阿里云数据库

2020-04-26 16:48·字数:4996·阅读:129

如何用好数据库，调校数据库使其发挥最优的性能？

如何快速诊断和应对各种原因导致的突发数据库性能问题？

如何以最低资源成本满足业务需求？

这些复杂的运维难题最优解到底是什么？

今天（4月22日）15:00数据库自治服务DAS重磅发布会

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今天提前为大家揭秘数据库自治服务DAS的一个创新功能 —— AutoScale，基于数据库实例的实时性能数据作为输入，由DAS完成流量异常发现、合理数据库规格建议和合理磁盘容量建议，使数据库服务具备自动扩展存储和计算资源的能力。

01背 景

为业务应用选择一个合适的数据库规格，是每个数据库运维同学都会经常面临的一个问题。若规格选的过大，会产生资源浪费；若规格选的过小，计算性能不足会影响业务。

通常情况下，运维同学会采用业务平稳运行状态下，CPU可处于合理水位（例如50%以下）的一个规格（如4核CPU配8G内存）并配一个相对富余的磁盘规格（如200G）。

然而在数据库应用运维同学的日常生活里，线上应用流量突增导致数据库资源打满的情况时有发生，而引发这类问题的场景可能多种多样：

1、新业务上线，对业务流量预估不足，导致资源打满，如新上线的应用接入了大量的引流，或基础流量比较大的平台上线了一个新特性功能。

2、不可预知的流量，如突发的舆论热点带来的临时流量，或某个网红引发的限时抢购、即兴话题等。

3、一些平时运行频次不高，但又偶发集中式访问，如每日一次的上班打卡场景，或每周执行几次的财务核算业务。这类业务场景平时业务压力不高，虽已知会存在访问高峰，但为节省资源而通常不会分配较高的规格。

当上述业务场景突发计算资源不足状况时，通常会让运维同学措手不及，严重影响业务，如何应对“数据库资源打满”是运维同学常常被挑战的问题之一。

在数据库场景下，资源打满可分为计算资源和存储资源两大类，其主要表现：

1、计算资源打满，主要表现为CPU资源利用率达到100%，当前规格下的计算能力不足以应对；

2、存储资源打满，主要表现为磁盘空间使用率达到100%，数据库写入的数据量达到当前规格下的磁盘空间限制，导致业务无法写入新数据；

针对上述两类问题，数据库自治服务 DAS 进行了服务创新，使数据库服务具备自动扩展存储和计算资源的技术能力，应对上述的问题。

DAS AutoScale基于数据库实例的实时性能数据作为输入，由DAS完成流量异常发现、合理数据库规格建议和合理磁盘容量建议，使数据库服务具备自动扩展存储和计算资源的能力。

接下来，本文将对DAS AutoScale服务的架构进行详细的介绍，包括技术挑战、解决方案和关键技术。

02技术挑战

计算节点规格调整是数据库优化的一种常用手段，尽管计算资源规格只涉及到CPU和内存，但在生产环境进行规格变配的影响还是不容忽视，将涉及数据迁移、HA切换、Proxy切换等 *** 作，对业务也会产生影响。

业务有突发流量时，计算资源通常会变得紧张甚至出现CPU达到100%的情况。通常情况下，这种情况会通过扩容数据库规格的方式来解决问题，同时DBA在准备扩容方案时会至少思考如下三个问题：

1扩容是否能解决资源不足的问题？

2何时应该进行扩容？

3如何扩容，规格该如何选择？

解决这三个问题，DAS同样面临如下三个方面挑战：

21 挑战一：如何判别扩容是否能够解决问题？

在数据库场景下，CPU打满只是一个计算资源不足的表征，导致这个现象的根因多样，解法也同样各异。例如业务流量激增，当前规格的资源确实不能够满足计算需求，在合适的时机点，d性扩容是一个好的选择，再如出现了大量的慢SQL，慢SQL堵塞任务队列，且占用了大量的计算资源等，此时资深的数据库管理员首先想到的是紧急SQL限流，而不是扩容。在感知到实例资源不足时，DAS同样需要从错综复杂的问题中抽丝剥茧定位根因，基于根因做出明智的决策，是限流，是扩容，还是其它。

22 挑战二：如何选择合适的扩容时机和扩容方式？

对于应急扩容时机，选择的好坏与紧急情况的判断准确与否密切相关。“紧急”告警发出过于频繁，会导致实例频繁的高规格扩容，产生不必要的费用支出；“紧急”告警发出稍晚，业务受到突发情况影响的时间就会相对较长，对业务会产生影响，甚至引发业务故障。在实时监控的场景下，当我们面临一个突发的异常点时，很难预判下一时刻是否还会异常。因此，是否需要应急告警变得比较难以决断。

对于扩容方式，通常有两种方式，分别是通过增加只读节点的水平扩容，以及通过改变实例自身规格的垂直扩容。

其中，水平扩容适用于读流量较多，而写流量较少的场景，但传统数据库需要搬迁数据来搭建只读节点，而搬迁过程中主节点新产生的数据还存在增量同步更新的问题，会导致创建新节点比较慢。

垂直扩容则是在现有规格基础上进行升级，其一般流程为先对备库做升级，然后主备切换，再对新备库做规格升级，通过这样的流程来降低对业务的影响，但是备库升级后切换主库时依然存在数据同步和数据延迟的问题。因此，在什么条件下选择哪种扩容方式也需要依据当前实例的具体流量来进行确定。

23 挑战三：如何选择合适的计算规格？

在数据库场景下，实例变更一次规格涉及多项管控运维 *** 作。以物理机部署的数据库变更规格为例，一次规格变更 *** 作通常会涉及数据文件搬迁、cgroup隔离重新分配、流量代理节点切换、主备节点切换等 *** 作步骤；而基于Docker部署的数据库规格变更则更为复杂，会额外增加Docker镜像生成、Ecs机器选择、规格库存等微服务相关的流程。因此，选择合适的规格可有效地避免规格变更的次数，为业务节省宝贵的时间。

当CPU已经是100%的时候，升配一个规格将会面临两种情况：第一种是升配之后，计算资源负载下降并且业务流量平稳；第二种是升配之后，CPU依然是100%，并且流量因为规格提升后计算能力增强而提升。

第一种情况，是比较理想的情况，也是预期扩容后应该出现的效果，但是第二种情况也是非常常见的情形，由于升配之后的规格依然不能承载当前的业务流量容量，而导致资源依然不足，并且仍在影响业务。如何利用数据库运行时的信息选择一个合适的高配规格是将直接影响升配的有效性。

03解决方案

针对上述提到的三项技术挑战，下面从DAS AutoScale服务的产品能力、解决方案、核心技术这三个方面进行解读，其中涉及RDS和PolarDB两种数据库服务，以及存储自动扩容和规格自动变更两个功能，最后以一个案例进一步具体说明。

31 能力介绍

在产品能力上，目前DAS AutoScale服务针对阿里云RDS数据库和PolarDB数据提供存储自动扩容服务和规格自动变配服务。

其中，针对即将达到用户已购买规格上限的实例，DAS存储自动扩容服务可以进行磁盘空间预扩容，避免出现因数据库磁盘满而影响用户业务的发生。在该服务中，用户可自主配置扩容的阈值比例，也可以采用DAS服务预先提供的90%规格上界的阈值配置，当触发磁盘空间自动扩容事件后，DAS会对该实例的磁盘进行扩容；

针对需要变更实例规格的数据库实例，DAS规格自动变配服务可进行计算资源的调整，用更符合用户业务负载的计算资源来处理应用请求，在该服务中，用户可自主配置业务负载流量的突发程度和持续时间，并可以指定规格变配的最大配置以及变配之后是否回缩到原始规格。

在用户交互层面，DAS AutoScale主要采用消息通知的方式展示具体的进度以及任务状态，其中主要包括异常触发事件、规格建议和管控任务状态三部分。异常触发事件用于通知用户触发变配任务，规格建议将针对存储扩容和规格变配的原始规格和目标值进行说明，而管控任务状态则将反馈AutoScale任务的具体进展和执行状态。

32 方案介绍

为了实现上面介绍的具体能力，DAS AutoScale实现了一套完整的数据闭环，如图1：

图1 DAS AutoScale数据闭环

在该闭环中，包含性能采集模块、决策中心、算法模型、规格建议模块、管控执行模块和任务跟踪模块，各模块的具体功能如下：

性能采集模块负责对实例进行实时性能数据采集，涉及数据库的多项性能指标信息、规格配置信息、实例运行会话信息等；

决策中心模块则会根据当前性能数据、实例会话列表数据等信息进行全局判断，以解决挑战一的问题。例如可通过SQL限流来解决当前计算资源不足的问题则会采取限流处理；若确实为突增的业务流量，则会继续进行AutoScale服务流程；

算法模型是整个DAS AutoScale服务的核心模块，负责对数据库实例的业务负载异常检测和容量规格模型推荐进行计算，进而解决挑战二和挑战三的具体问题；

规格建议校验模块将产出具体建议，并针对数据库实例的部署类型和实际运行环境进行适配，并与当前区域的可售卖规格进行二次校验，确保的建议能够顺利在管控侧进行执行；

管控模块负责按照产出的规格建议进行分发执行；

状态跟踪模块则用于衡量和跟踪规格变更前后数据库实例上的性能变化情况；

接下来，将分别针对DAS AutoScale支持的存储扩容和规格变配两个业务场景进行展开介绍。

!图2 存储扩容方案](>

实际上 为了保证ORACLE数据库运行在最佳的性能状态下 在信息系统开发之前就应该考虑数据库的优化策略 优化策略一般包括服务器 *** 作系统参数调整 ORACLE数据库参数调整 网络性能调整 应用程序SQL语句分析及设计等几个方面 其中应用程序的分析与设计是在信息系统开发之前完成的

分析评价ORACLE数据库性能主要有数据库吞吐量 数据库用户响应时间两项指标 数据库吞吐量是指单位时间内数据库完成的SQL语句数目 数据库用户响应时间是指用户从提交SQL语句开始到获得结果的那一段时间 数据库用户响应时间又可以分为系统服务时间和用户等待时间两项 即

数据库用户响应时间＝系统服务时间 ＋ 用户等待时间

上述公式告诉我们 获得满意的用户响应时间有两个途径 一是减少系统服务时间 即提高数据库的吞吐量 二是减少用户等待时间 即减少用户访问同一数据库资源的冲突率

性能优化包括如下几个部分

ORACLE数据库性能优化之一 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

ORACLE数据库性能优化之二 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

ORACLE数据库性能优化之三 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

ORACLE数据库性能优化之四 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

ORACLE数据库性能优化之五 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

ORACLE数据库性能优化之六 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

lishixinzhi/Article/program/Oracle/201311/17687

以上就是关于5、如果打开一个空数据表文件，用函数RECNO()函数测试，其结果一定是__________。全部的内容，包括:5、如果打开一个空数据表文件，用函数RECNO()函数测试，其结果一定是__________。、影响数据库性能的因素、数据库在资源充足的表现等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！