数据库性能优化

设计数据库的优化措施。这要看你对预期的数据量的一个估计，不同的数据量有不同的策略。100万数据的表和1亿的数据表的策略肯定是不一样的。同样的设计，查询语句不一样，效果可能也不一样。

比较常用的数据库设计方面的处理措施是，

1、索引的建立，一张表，如果有一些经常查询的字段上，要建立索引。比如库存表，你会经常按厂家查询，那么在厂家这个字段上就要建立索引。如楼上所说，在某些时刻，要采取违反第3范式的一些数据库设计手段。

2、分库，分表技术。可以按业务层次，或者日期、厂家、地区等字段，对表进行横向或纵向的分割。把事务表和数据仓库表分开等。

3、事实上，对于系统的优化，从数据库本身的优化，数据库表的设计，以及应用程序的设计上，关联是很密切的。比如在数据库，可以把临时表，或者一些日志类的表放在内存盘中。在程序设计上，采用缓存机制，分布式数据库机制等等，都是提高系统响应能力的方法。

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

Oracle 建立索引及SQL优化

Oracle 建立索引及SQL优化

数据库索引:

索引有单列索引

复合索引之说

如何某表的某个字段有主键约束和唯一性约束，则Oracle 则会自动在相应的约束列上建议唯一索引。数据库索引主要进行提高访问速度。

建设原则:

1、索引应该经常建在Where 子句经常用到的列上。如果某个大表经常使用某个字段进行查询，并且检索行数小于总表行数的5%。则应该考虑。

2、对于两表连接的字段，应该建立索引。如果经常在某表的一个字段进行Order By 则也经过进行索引。

3、不应该在小表上建设索引。

优缺点:

1、索引主要进行提高数据的查询速度。 当进行DML时，会更新索引。因此索引越多，则DML越慢，其需要维护索引。 因此在创建索引及DML需要权衡。

创建索引:

单一索引:Create Index <Index-Name> On <Table_Name>(Column_Name);

复合索引: Create Index i_deptno_job on emp(deptno,job); —>在emp表的deptno、job列建立索引。

select from emp where deptno=66 and job='sals' ->走索引。

select from emp where deptno=66 OR job='sals' ->将进行全表扫描。不走索引

select from emp where deptno=66 ->走索引。

select from emp where job='sals' ->进行全表扫描、不走索引。

如果在where 子句中有OR *** 作符或单独引用Job 列(索引列的后面列) 则将不会走索引，将会进行全表扫描。

Sql 优化:

当Oracle数据库拿到SQL语句时，其会根据查询优化器分析该语句，并根据分析结果生成查询执行计划。

也就是说，数据库是执行的查询计划，而不是Sql语句。

查询优化器有rule-based-optimizer(基于规则的查询优化器) 和Cost-Based-optimizer(基于成本的查询优化器)。

其中基于规则的查询优化器在10g版本中消失。

对于规则查询，其最后查询的是全表扫描。而CBO则会根据统计信息进行最后的选择。

1、先执行From ->Where ->Group By->Order By

2、执行From 字句是从右往左进行执行。因此必须选择记录条数最少的表放在右边。这是为什么呢？

3、对于Where字句其执行顺序是从后向前执行、因此可以过滤最大数量记录的条件必须写在Where子句的末尾，而对于多表之间的连接，则写在之前。

因为这样进行连接时，可以去掉大多不重复的项。

4 SELECT子句中避免使用()ORACLE在解析的过程中, 会将’’ 依次转换成所有的列名, 这个工作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间

5、索引失效的情况:

① Not Null/Null 如果某列建立索引,当进行Select from emp where depto is not null/is null。 则会是索引失效。

② 索引列上不要使用函数,SELECT Col FROM tbl WHERE substr(name ,1 ,3 ) = 'ABC' 

或者SELECT Col FROM tbl WHERE name LIKE '%ABC%' 而SELECT Col FROM tbl WHERE name LIKE 'ABC%' 会使用索引。

③ 索引列上不能进行计算SELECT Col FROM tbl WHERE col / 10 > 10 则会使索引失效，应该改成

SELECT Col FROM tbl WHERE col > 10 10

④ 索引列上不要使用NOT （ != 、 <> ）如:SELECT Col FROM tbl WHERE col ! = 10 

应该 改成：SELECT Col FROM tbl WHERE col > 10 OR col < 10 。

6、用UNION替换OR(适用于索引列)

union:是将两个查询的结果集进行追加在一起，它不会引起列的变化。 由于是追加 *** 作，需要两个结果集的列数应该是相关的，

并且相应列的数据类型也应该相当的。union 返回两个结果集，同时将两个结果集重复的项进行消除。 如果不进行消除，用UNOIN ALL

通常情况下, 用UNION替换WHERE子句中的OR将会起到较好的效果 对索引列使用OR将造成全表扫描 注意, 以上规则只针对多个索引列有效 

如果有column没有被索引, 查询效率可能会因为你没有选择OR而降低 在下面的例子中, LOC_ID 和REGION上都建有索引

高效:

SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION

FROM LOCATION

WHERE LOC_ID = 10

UNION

SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION

FROM LOCATION

WHERE REGION = “MELBOURNE”

低效:

SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION

FROM LOCATION

WHERE LOC_ID = 10 OR REGION = “MELBOURNE”

如果你坚持要用OR, 那就需要返回记录最少的索引列写在最前面

7 用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN

在许多基于基础表的查询中, 为了满足一个条件, 往往需要对另一个表进行联接 在这种情况下, 使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提高查询的效率 

在子查询中, NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并 无论在哪种情况下, NOT IN都是最低效的(因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历) 

为了避免使用NOT IN, 我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS

例子：

高效: SELECT FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS (SELECT ‘X’ FROM DEPT WHERE DEPTDEPTNO = EMPDEPTNO AND LOC = ‘MELB’)

低效: SELECT FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0 AND DEPTNO IN(SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = ‘MELB’)

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。

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