1、数据库逻辑设计的规范化 数据库逻辑设计的规范化就是我们一般所说的范式,我们可以这样来简单理解范式:第1规范:没有重复的组或多值的列,这是数据库设计的最低要求。第2规范: 每个非关键字段必须依赖于主关键字,不能依赖于一个组合式主关键字的某些组成部分。消除部分依赖,大部分情况下,数据库设计都应该达到第二范式。第3规范: 一个非关键字段不能依赖于另一个非关键字段。消除传递依赖,达到第三范式应该是系统中大部分表的要求,除非一些特殊作用的表。更高的范式要求这里就不再作介绍了,个人认为,如果全部达到第二范式,大部分达到第三范式,系统会产生较少的列和较多的表,因而减少了数据冗余,也利于性能的提高。2、合理的冗余完全按照规范化设计的系统几乎是不可能的,除非系统特别的小,在规范化设计后,有计划地加入冗余是必要的。冗余可以是冗余数据库、冗余表或者冗余字段,不同粒度的冗余可以起到不同的作用。冗余可以是为了编程方便而增加,也可以是为了性能的提高而增加。从性能角度来说,冗余数据库可以分散数据库压力,冗余表可以分散数据量大的表的并发压力,也可以加快特殊查询的速度,冗余字段可以有效减少数据库表的连接,提高效率。3、主键的设计主键是必要的,SQL SERVER的主键同时是一个唯一索引,而且在实际应用中,我们往往选择最小的键组合作为主键,所以主键往往适合作为表的聚集索引。聚集索引对查询的影响是比较大的,这个在下面索引的叙述。在有多个键的表,主键的选择也比较重要,一般选择总的长度小的键,小的键的比较速度快,同时小的键可以使主键的B树结构的层次更少。主键的选择还要注意组合主键的字段次序,对于组合主键来说,不同的字段次序的主键的性能差别可能会很大,一般应该选择重复率低、单独或者组合查询可能性大的字段放在前面。4、外键的设计外键作为数据库对象,很多人认为麻烦而不用,实际上,外键在大部分情况下是很有用的,理由是:外键是最高效的一致性维护方法,数据库的一致性要求,依次可以用外键、CHECK约束、规则约束、触发器、客户端程序,一般认为,离数据越近的方法效率越高。谨慎使用级联删除和级联更新,级联删除和级联更新作为SQL SERVER 2000当年的新功能,在2005作 了保留,应该有其可用之处。我这里说的谨慎,是因为级联删除和级联更新有些突破了传统的关于外键的定义,功能有点太过强大,使用前必须确定自己已经把握好 其功能范围,否则,级联删除和级联更新可能让你的数据莫名其妙的被修改或者丢失。从性能看级联删除和级联更新是比其他方法更高效的方法。5、字段的设计字段是数据库最基本的单位,其设计对性能的影响是很大的。需要注意如下:A、数据类型尽量用数字型,数字型的比较比字符型的快很多。B、数据类型尽量小,这里的尽量小是指在满足可以预见的未来需求的前提下的。C、 尽量不要允许NULL,除非必要,可以用NOT NULL+DEFAULT代替。D、少用TEXT和IMAGE,二进制字段的读写是比较慢的,而且,读取的方法也不多,大部分情况下最好不用。E、自增字段要慎用,不利于数据迁移。6、数据库物理存储和环境的设计在设计阶段,可以对数据库的物理存储、 *** 作系统环境、网络环境进行必要的设计,使得我们的系统在将来能适应比较多的用户并发和比较大的数据量。这里需要注意文件组的作用,适用文件组可以有效把I/O *** 作分散到不同的物理硬盘,提高并发能力。7、系统设计整个系统的设计特别是系统结构设计对性能是有很大影响的,对于一般的OLTP系统,可以选择C/S结构、三层的C/S结构等,不同的系统结构其性能的关键也有所不同。系统设计阶段应该归纳一些业务逻辑放在数据库编程实现,数据库编程包括数据库存储过程、触发器和函数。用数据库编程实现业务逻辑的好处是减少网络流量并可更充分利用数据库的预编译和缓存功能。8、索引的设计在设计阶段,可以根据功能和性能的需求进行初步的索引设计,这里需要根据预计的数据量和查询来设计索引,可能与将来实际使用的时候会有所区别。关于索引的选择,应改主意:A、根据数据量决定哪些表需要增加索引,数据量小的可以只有主键。B、根据使用频率决定哪些字段需要建立索引,选择经常作为连接条件、筛选条件、聚合查询、排序的字段作为索引的候选字段。C、把经常一起出现的字段组合在一起,组成组合索引,组合索引的字段顺序与主键一样,也需要把最常用的字段放在前面,把重复率低的字段放在前面。D、一个表不要加太多索引,因为索引影响插入和更新的速度。 具体有什么工具,我就不知道了
数据库性能优化主要包括以下几个方面:
1、sql语句的执行计划是否正常;
2、减少应用和数据库的交互次数、同一个sql语句的执行次数;
3、数据库实体的碎片的整理;
4、减少表之间的关联,特别对于批量数据处理,尽量单表查询数据,统一在内存中进行逻辑处理,减少数据库压力;
5、对访问频繁的数据,充分利用数据库cache和应用的缓存;
6、数据量比较大的,在设计过程中,为了减少其他表的关联,增加一些冗余字段,提高查询性能。
在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。
系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就可,而是要写出高质量的SQL语句,提高系统的可用性。
简单的优化一下数据库。
一、启动
microsoft
sql
server
management
studio(就是sql的管理工具)
二、工具->sql
server
PRofiler
三、sql
server
profiler->文件->新建跟踪
->运行
时间长一点,点停止
然后保存这个跟踪
sql
server
profiler->文件->保存->
取个名字
。
详细查看:
如何创建跟踪
(SQL
Server
Profiler)
>
一、MySQL数据库有几个配置选项可以帮助我们及时捕获低效SQL语句
1,slow_query_log
这个参数设置为ON,可以捕获执行时间超过一定数值的SQL语句。
2,long_query_time
当SQL语句执行时间超过此数值时,就会被记录到日志中,建议设置为1或者更短。
3,slow_query_log_file
记录日志的文件名。
4,log_queries_not_using_indexes
这个参数设置为ON,可以捕获到所有未使用索引的SQL语句,尽管这个SQL语句有可能执行得挺快。
二、检测mysql中sql语句的效率的方法
1、通过查询日志
(1)、Windows下开启MySQL慢查询
MySQL在Windows系统中的配置文件一般是是myini找到[mysqld]下面加上
代码如下
log-slow-queries
=
F:/MySQL/log/mysqlslowquery。log
long_query_time
=
2
(2)、Linux下启用MySQL慢查询
MySQL在Windows系统中的配置文件一般是是mycnf找到[mysqld]下面加上
代码如下
log-slow-queries=/data/mysqldata/slowquery。log
long_query_time=2
改进数据库sql语句进行优化的理由 应用程序之优化通常可分为两个方面:源代码之优化和sql语句之优化。源代码之优化在时间成本和风险上代价很高;另一方面,源代码之优化对数据库系统性能之提升收效有限。 优化之理由 1)sql语句是对数据库(数据)进行 *** 作之惟一途径; 2)sql语句消耗了70%~90%之数据库资源; 3)sql语句独立于程序设计逻辑,相对于对程序源代码之优化,对sql语句之优化在时间成本和风险上之代价都很低; 4)sql语句可以有不同之写法; 5)sql语句易学,难精通。 优化技术之发展 第一代之sql优化工具是执行计划分析工具。这类之工具对输入之sql语句从数据库提取执行计划,并解释执行计划中关键字之含义;第二代之sql优化工具只能提供增加索引之建议,它通过对输入之sql语句之执行计划之分析来产生是否要增加索引之建议。该类工具存在着致命之缺点——只分析了一条sql语句就得出增加某个索引之结论,根本不理会(实际上也无法评估到)增加之索引对整体数据库系统性能之影响。其破坏性在于: 1、不理会增加之索引对其他增、删、改sql语句之负面影响; 2、没有考虑增加之索引可能导致数据库判断失误; 3、对由于增加索引引起之数据库系统负担忽略不计。 同时,这些工具由于技术水平之限制存在着以下缺点: 1、无法保证建议或改写之正确性; 2、无法进行重写,仅仅提供了建议或有限程度之改写,重写工作还是需要人工完成,优化工作所需之时间和工作量同人工进行优化差不多; 3、改写之规则和hints有限,难以处理复杂之sql语句; 4、必须人手逐条进行测试。 这类工具曾经盛极一时,直到人工智能自动sql优化之出现。
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