数据库的性能优化有哪些

在数据库优化上有两个主要方面：

安全：数据可持续性。

性能：数据的高性能访问。

优化的范围有哪些

存储、主机和 *** 作系统方面：

主机架构稳定性

I/O 规划及配置

Swap 交换分区

OS 内核参数和网络问题

应用程序方面：

应用程序稳定性

SQL 语句性能

串行访问资源

性能欠佳会话管理

这个应用适不适合用 MySQL

数据库优化方面：

内存

数据库结构(物理&逻辑)

实例配置

说明：不管是设计系统、定位问题还是优化，都可以按照这个顺序执行。

数据库优化维度有如下四个：

硬件

系统配置

数据库表结构

SQL 及索引

优化选择：

优化成本：硬件>系统配置>数据库表结构>SQL 及索引。

优化效果：硬件<系统配置<数据库表结构

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，并且回龙观北大青鸟发现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。

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

1数据库I/O方面硬件性能

最有可能影响性能的是磁盘和网络吞吐量。解决办法：

扩大虚拟内存，并保证有足够可以扩充的空间

把数据库服务器上的不必要服务关闭掉

把SQL数据库服务器的吞吐量调为最大

2调整数据库

若对该表的查询频率比较高，则建立索引。

分区（如MySQL，按时间分区）

尽量使用固定长度字段和限制字段长度（如 varchar(10)）优势：

降低物理存储空间

提高数据库处理速度

附带校验数据库是否合法功能

3使用存储过程

应用程序的实现过程中，能够采用存储过程实现的对数据库的 *** 作尽量通过存储过程来实现。

因为存储过程是存放在数据库服务器上的一次性被设计、编码、测试，并被再次使用，需要执行该任务的应用可以简单地执行存储过程，并且只返回结果集或者数值。

这样不仅可以使程序模块化，同时提高响应速度，减少网络流量，并且通过输入参数接受输入，使得在应用中完成逻辑的一致性实现。

4SQL语句方面

建立查询条件索引仅仅是提高速度的前提条件，响应速度的提高还依赖于对索引的使用。不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句。

优化sql语句，减少比较次数

限制返回条目数(mysql中使用limit)

5Java方面

尽可能的少创造对象

合理摆正系统设计的位置。大量数据 *** 作，和少量数据 *** 作一定是分开的。

合理利用内存，有的数据要缓存。让数据流起来，而不是全部读到内存再处理，而是边读取边处理。

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，回龙观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。

设计数据库要满足三大范式：第一范式：

1、内容相似的数据列必须消除(消除的办法就是再创建一个数据表来存放他们，建立关联关系)

2、必须为每一组相关数据分别创建一个表

3、每条数据记录必须用一个主键来标示

第二范式：

1、只要数据列里面的内容出现重复，就意味着应该把表拆分为多个表

2、拆分形成的表必须用外键关联起来。

第三范式：

1、与主键没有直接关系的数据列必须消除(消除的办法就是再创建一个表来存放他们)

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