查询速度慢的原因很多,常见如下几种:
1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)
2、I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应。
3、没有创建计算列导致查询不优化。
4、内存不足
5、网络速度慢
6、查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量)
7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)
8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。
9、返回了不必要的行和列
10、查询语句不好,没有优化
可以通过如下方法来优化查询 :
1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上,增加读取速度,以前可以将Tempdb应放在RAID0上,SQL2000不在支持。数据量(尺寸)越大,提高I/O越重要
2、纵向、横向分割表,减少表的尺寸(sp_spaceuse)
3、升级硬件
4、根据查询条件,建立索引,优化索引、优化访问方式,限制结果集的数据量。注意填充因子要适当(是使用默认值0)。索引应该尽量小,使用字节数小的列建索引好(参照索引的创建),不要对有限的几个值的字段建单一索引如性别字段
5、提高网速;
6、扩大服务器的内存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的内存。配置虚拟内存:虚拟内存大小应基于计算机上并发运行的服务进行配置。运行 Microsoft SQL Server 2000 时,可考虑将虚拟内存大小设置为计算机中安装的物理内存的 15 倍。如果另外安装了全文检索功能,并打算运行 Microsoft 搜索服务以便执行全文索引和查询,可考虑:将虚拟内存大小配置为至少是计算机中安装的物理内存的 3 倍。将 SQL Server max server memory 服务器配置选项配置为物理内存的 15 倍(虚拟内存大小设置的一半)。
7、增加服务器CPU个数;但是必须明白并行处理串行处理更需要资源例如内存。使用并行还是串行程是MsSQL自动评估选择的。单个任务分解成多个任务,就可以在处理器上运行。例如耽搁查询的排序、连接、扫描和GROUP BY字句同时执行,SQL SERVER根据系统的负载情况决定的并行等级,复杂的需要消耗大量的CPU的查询最适合并行处理。但是更新 *** 作UPDATE,INSERT,DELETE还不能并行处理。
8、如果是使用like进行查询的话,简单的使用index是不行的,但是全文索引,耗空间。 like 'a%' 使用索引 like '%a' 不使用索引用 like '%a%' 查询时,查询耗时和字段值总长度成正比,所以不能用CHAR类型,而是VARCHAR。对于字段的值很长的建全文索引。
9、DB Server 和APPLication Server 分离;OLTP和OLAP分离
10、分布式分区视图可用于实现数据库服务器联合体。联合体是一组分开管理的服务器,但它们相互协作分担系统的处理负荷。这种通过分区数据形成数据库服务器联合体的机制能够扩大一组服务器,以支持大型的多层 Web 站点的处理需要。有关更多信息,参见设计联合数据库服务器。(参照SQL帮助文件'分区视图')
a、在实现分区视图之前,必须先水平分区表
b、在创建成员表后,在每个成员服务器上定义一个分布式分区视图,并且每个视图具有相同的名称。这样,引用分布式分区视图名的查询可以在任何一个成员服务器上运行。系统 *** 作如同每个成员服务器上都有一个原始表的复本一样,但其实每个服务器上只有一个成员表和一个分布式分区视图。数据的位置对应用程序是透明的。
11、重建索引 DBCC REINDEX ,DBCC INDEXDEFRAG,收缩数据和日志 DBCC SHRINKDB,DBCC SHRINKFILE 设置自动收缩日志对于大的数据库不要设置数据库自动增长,它会降低服务器的性能。 在T-sql的写法上有很大的讲究,下面列出常见的要点:首先,DBMS处理查询计划的过程是这样的:
1、 查询语句的词法、语法检查
2、 将语句提交给DBMS的查询优化器
3、 优化器做代数优化和存取路径的优化
4、 由预编译模块生成查询规划
5、 然后在合适的时间提交给系统处理执行
6、 最后将执行结果返回给用户其次,看一下SQL SERVER的数据存放的结构:一个页面的大小为8K(8060)字节,8个页面为一个盘区,按照B树存放。
12、Commit和rollback的区别 Rollback:回滚所有的事物。 Commit:提交当前的事物 没有必要在动态SQL里写事物,如果要写请写在外面如: begin tran exec(@s) commit trans 或者将动态SQL 写成函数或者存储过程。
13、在查询Select语句中用Where字句限制返回的行数,避免表扫描,如果返回不必要的数据,浪费了服务器的I/O资源,加重了网络的负担降低性能。如果表很大,在表扫描的期间将表锁住,禁止其他的联接访问表,后果严重。
14、SQL的注释申明对执行没有任何影响
数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷
1 优化一览图
2 优化
笔者将优化分为了两大类,软优化和硬优化,软优化一般是 *** 作数据库即可,而硬优化则是 *** 作服务器硬件及参数设置
21 软优化
211 查询语句优化
1首先我们可以用EXPLAIN或DESCRIBE(简写:DESC)命令分析一条查询语句的执行信息
2例:
显示:
其中会显示索引和查询数据读取数据条数等信息
212 优化子查询
在MySQL中,尽量使用JOIN来代替子查询因为子查询需要嵌套查询,嵌套查询时会建立一张临时表,临时表的建立和删除都会有较大的系统开销,而连接查询不会创建临时表,因此效率比嵌套子查询高
213 使用索引
索引是提高数据库查询速度最重要的方法之一,关于索引可以参高笔者<MySQL数据库索引>一文,介绍比较详细,此处记录使用索引的三大注意事项:
214 分解表
对于字段较多的表,如果某些字段使用频率较低,此时应当,将其分离出来从而形成新的表,
215 中间表
对于将大量连接查询的表可以创建中间表,从而减少在查询时造成的连接耗时
216 增加冗余字段
类似于创建中间表,增加冗余也是为了减少连接查询
217 分析表,,检查表,优化表
分析表主要是分析表中关键字的分布,检查表主要是检查表中是否存在错误,优化表主要是消除删除或更新造成的表空间浪费
1 分析表: 使用 ANALYZE 关键字,如ANALYZE TABLE user;
2 检查表: 使用 CHECK关键字,如CHECK TABLE user [option]
option 只对MyISAM有效,共五个参数值:
3 优化表:使用OPTIMIZE关键字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user;
LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不写入日志,优化表只对VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通过OPTIMIZE TABLE语句可以消除文件碎片,在执行过程中会加上只读锁
22 硬优化
221 硬件三件套
1配置多核心和频率高的cpu,多核心可以执行多个线程
2配置大内存,提高内存,即可提高缓存区容量,因此能减少磁盘I/O时间,从而提高响应速度
3配置高速磁盘或合理分布磁盘:高速磁盘提高I/O,分布磁盘能提高并行 *** 作的能力
222 优化数据库参数
优化数据库参数可以提高资源利用率,从而提高MySQL服务器性能MySQL服务的配置参数都在mycnf或myini,下面列出性能影响较大的几个参数
223 分库分表
因为数据库压力过大,首先一个问题就是高峰期系统性能可能会降低,因为数据库负载过高对性能会有影响。另外一个,压力过大把你的数据库给搞挂了怎么办?所以此时你必须得对系统做分库分表 + 读写分离,也就是把一个库拆分为多个库,部署在多个数据库服务上,这时作为主库承载写入请求。然后每个主库都挂载至少一个从库,由从库来承载读请求。
224 缓存集群
如果用户量越来越大,此时你可以不停的加机器,比如说系统层面不停加机器,就可以承载更高的并发请求。然后数据库层面如果写入并发越来越高,就扩容加数据库服务器,通过分库分表是可以支持扩容机器的,如果数据库层面的读并发越来越高,就扩容加更多的从库。但是这里有一个很大的问题:数据库其实本身不是用来承载高并发请求的,所以通常来说,数据库单机每秒承载的并发就在几千的数量级,而且数据库使用的机器都是比较高配置,比较昂贵的机器,成本很高。如果你就是简单的不停的加机器,其实是不对的。所以在高并发架构里通常都有缓存这个环节,缓存系统的设计就是为了承载高并发而生。所以单机承载的并发量都在每秒几万,甚至每秒数十万,对高并发的承载能力比数据库系统要高出一到两个数量级。所以你完全可以根据系统的业务特性,对那种写少读多的请求,引入缓存集群。具体来说,就是在写数据库的时候同时写一份数据到缓存集群里,然后用缓存集群来承载大部分的读请求。这样的话,通过缓存集群,就可以用更少的机器资源承载更高的并发。
一个完整而复杂的高并发系统架构中,一定会包含:各种复杂的自研基础架构系统。各种精妙的架构设计因此一篇小文顶多具有抛砖引玉的效果,但是数据库优化的思想差不多就这些了
数据库优化的指导思路是首先写出的SQL是优化器喜欢的,然后在排除烂的SQL的情况下就是,找瓶颈,数据库吞吐量上不去或者查询慢都是因为某一瓶颈的存在,从非常大的粒度来看,瓶颈可以分为五类:io内存CPU网络锁。
当卡在某一瓶颈时,其他的资源就会被闲置,解决瓶颈或者用非瓶颈的资源做tradeoff达到总和的最大才是优化的正解,比如建索引就是以空间换时间的做法。
由于数据库相对比较复杂,上下文有区别优化思路也会不一样,所以离开上下文谈具体的优化手段就是坑。
大部分开发人员会犯的错误是所谓的“锤子人”,也就是自己是锤子看什么都像钉子,比如觉得慢就说要分区,觉得某种语句的写法一定比另一种快而不考虑场景。
在进行软件开发过程中,数据库的使用是非常重要的,但是数据库有很多种,不同数据库的使用方法是不同的。进行软件开发过程中,至少需要掌握一种数据库的使用方法。SQL数据库语法简单、 *** 作方便和高效,是很多人最优的选择,但是SQL语句会受到不同数据库功能的影响,在计算时间和语言的效率上面需要进行优化,根据实际情况进行调整。下面电脑培训为大家介绍SQL数据库的优化方法。
一、适当的索引
索引基本上是一种数据结构,有助于加速整个数据检索过程。唯一索引是创建不重叠的数据列的索引。正确的索引可以更快地访问数据库,但是索引太多或没有索引会导致错误的结果。IT培训认为如果没有索引,处理速度会变得非常慢。
二、仅索引相关数据
指定需要检索数据的精度。使用命令和LIMIT代替SELECT。调整数据库时,必须使用所需的数据集而不是整个数据集,尤其是当数据源非常大时,指定所需的数据集,能够节省大部分时间。
三、根据需求使用或避免临时表
如果代码可以用简单的方式编写,那么永远不要使临时表变得复杂。当然,如果数据具有需要多个查询的特定程序,北大青鸟建议在这种情况下,使用临时表。临时表通常由子查询交替。
四、避免编码循环
避免编码循环是非常重要的,因为它会减慢整个序列的速度。通过使用具有单行的唯一UPDATE或INSERT命令来避免编码循环,并且昌平镇北大青鸟发现WHERE命令能够确保存储的数据不被更新,这样能够方便在找到匹配和预先存在的数据时被找到。
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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