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數(shù)據(jù)庫優(yōu)化的流程簡述(數(shù)據(jù)庫優(yōu)化流程)

隨著互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字化時代的到來，數(shù)據(jù)在我們生活和經(jīng)濟發(fā)展中的作用越來越大，數(shù)據(jù)庫也因此成為企業(yè)中不可或缺的重要資源。然而，隨著數(shù)據(jù)量的增長和業(yè)務(wù)的擴展，數(shù)據(jù)庫面臨諸多方面的性能問題，如響應(yīng)速度慢、死鎖等，這就需要對數(shù)據(jù)庫進行優(yōu)化。本文將介紹數(shù)據(jù)庫優(yōu)化的流程，幫助大家更好地理解和掌握數(shù)據(jù)庫優(yōu)化的方法。

成都創(chuàng)新互聯(lián)公司是工信部頒發(fā)資質(zhì)IDC服務(wù)器商，為用戶提供優(yōu)質(zhì)的達(dá)州服務(wù)器托管服務(wù)

1. 需求分析

在進行數(shù)據(jù)庫優(yōu)化之前，我們需要了解需要達(dá)到什么樣的目標(biāo)，確定優(yōu)化的方向和重點，因此需求分析是優(yōu)化的之一步。需求分析包括以下幾個方面：

（1）系統(tǒng)的性能指標(biāo)：要了解當(dāng)前系統(tǒng)的性能狀況，如響應(yīng)速度、吞吐量、處理能力等。

（2）瓶頸分析：需要分析數(shù)據(jù)庫操作中的瓶頸，如CPU和內(nèi)存的使用率、I/O的瓶頸、鎖、等待和死鎖等。

（3）用戶需求：需要考慮用戶的需求，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度和用戶體驗。

（4）系統(tǒng)容量規(guī)劃：需要評估當(dāng)前數(shù)據(jù)庫的容量是否滿足業(yè)務(wù)需求，以及未來的擴容計劃。

2. 性能分析

在需求分析的基礎(chǔ)上，我們需要對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)實際運行中的性能進行分析，尋找系統(tǒng)的性能瓶頸，性能分析主要包括以下幾個方面：

（1）SQL執(zhí)行分析：通過SQL執(zhí)行統(tǒng)計，確定SQL執(zhí)行頻率、執(zhí)行時間、表掃描次數(shù)等指標(biāo)，找出影響性能的SQL命令。

（2）系統(tǒng)資源利用率分析：通過分析CPU、內(nèi)存、磁盤、網(wǎng)絡(luò)等資源的利用率，找出資源瓶頸。

（3）Wts和Locks分析：通過分析等待和鎖的情況，找出原因及解決方案。

3. 設(shè)計優(yōu)化方案

在進行性能分析后，我們可以針對性能瓶頸提出優(yōu)化方案，從以下方面出發(fā)進行設(shè)計優(yōu)化：

（1）優(yōu)化SQL語句：通過修改SQL語句，減少表掃描、索引失效、慢查詢等情況，提高查詢效率。

（2）優(yōu)化數(shù)據(jù)模型：通過調(diào)整表結(jié)構(gòu)、拆分大表、選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)類型等方式減少冗余數(shù)據(jù)、降低存儲成本、優(yōu)化查詢速度等。

（3）硬件優(yōu)化：對于資源瓶頸，可以考慮進行硬件升級或優(yōu)化，如增加CPU、擴充內(nèi)存、改善磁盤I/O等方案。

（4）緩存技術(shù)：緩存可以在一定程度上減輕數(shù)據(jù)庫的壓力，加速數(shù)據(jù)讀寫的速度，可以采用緩存技術(shù)來提高系統(tǒng)性能。

4. 實施優(yōu)化方案

在設(shè)計優(yōu)化方案后，我們需要對其實施，比如：

（1）SQL調(diào)整：修改或優(yōu)化SQL語句。

（2）數(shù)據(jù)模型調(diào)整：進行數(shù)據(jù)拆分、分區(qū)、優(yōu)化索引等操作。

（3）硬件升級：增加CPU、內(nèi)存、提高磁盤性能等。

（4）緩存技術(shù)使用：如使用Redis等緩存技術(shù)。

5. 性能測試與評估

在實施優(yōu)化方案后，我們需要對優(yōu)化后的系統(tǒng)進行性能測試與評估，以確認(rèn)優(yōu)化效果。測試工作包括以下幾個方面：

（1）性能測試：對系統(tǒng)進行壓力測試、負(fù)載測試等，以識別并解決貼頂問題。

（2）安全測試：考慮在對數(shù)據(jù)庫進行優(yōu)化的同時，保證系統(tǒng)的安全性，避免數(shù)據(jù)泄露、漏洞和入侵等問題。

（3）可靠性測試：保持?jǐn)?shù)據(jù)庫的可靠性，防止數(shù)據(jù)丟失和損壞等問題。

6. 持續(xù)監(jiān)測

優(yōu)化并不是一次性的事情，隨著業(yè)務(wù)或數(shù)據(jù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)庫性能會周期性地出現(xiàn)問題，因此持續(xù)監(jiān)測是必要的。持續(xù)監(jiān)測需要對數(shù)據(jù)庫進行系統(tǒng)性的觀察和評估，發(fā)現(xiàn)問題時及時處理，避免被問題困擾。

通過以上流程，我們可以了解數(shù)據(jù)庫優(yōu)化的流程，從需求分析、性能分析、優(yōu)化方案設(shè)計、實施優(yōu)化、性能測試與評估、持續(xù)監(jiān)測等方面出發(fā)，針對性地解決瓶頸問題，減少系統(tǒng)耗時、降低數(shù)據(jù)庫風(fēng)險，進而為企業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)展提供有力的技術(shù)支撐和保障。

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我的程序，查詢數(shù)據(jù)庫很慢。請問怎么提高查詢速度

SQL提高查詢效率

1.對查詢進行優(yōu)化，應(yīng)盡量避免全表掃描，首先應(yīng)考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2.應(yīng)盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：

select id from t where num is null

可以在num上設(shè)置默認(rèn)值0，確保表中num列沒有null值，然后這樣查詢：

select id from t where num=0

3.應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用!=或操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。

4.應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：

select id from t where num=10 or num=20

可以這樣查詢：

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

5.in 和 not in 也要慎用，否則會導(dǎo)致全表掃描，如：

select id from t where num in(1,2,3)

對于連續(xù)的數(shù)值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

6.下面的查詢也將導(dǎo)致全表掃描：

select id from t where name like ‘%abc%’

若要提高效率，可以考慮全文檢索。

7.如果在 where 子句中使用參數(shù)，也會導(dǎo)致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變量，但優(yōu)化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時；它必須在編譯時進行選擇。然而，如果在編譯時建立訪問計劃，變量的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描：

select id from t where num=@num

可以改為強制查詢使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8.應(yīng)盡量避免在 where 子句中對字段進行表達(dá)式操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：

select id from t where num/2=100

應(yīng)改為:

select id from t where num=100*2

9.應(yīng)盡量避免在where子句中對字段進行函數(shù)操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：

select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc開頭的id

select id from t where datediff(day,createdate,”)=0–‘’生成的id

應(yīng)改為:

select id from t where name like ‘a(chǎn)bc%’

select id from t where createdate>=” and createdate、>= 等操作符的條件語句可以直接使用索引，如下列是搜索參數(shù)：

emp_id = “10001” 或 salary > 3000 或 a =1 and c = 7

而下列則不是搜索參數(shù)：

salary = emp_salary 或 dep_id != 10 或 salary * 12 >= 3000 或 a=1 or c=7

應(yīng)當(dāng)盡可能提供一些冗余的搜索參數(shù)，使優(yōu)化器有更多的選擇余地。請看以下3種方法：

之一種方法：

select employee.emp_name,department.dep_name from department,employee where (employee.dep_id = department.dep_id) and (department.dep_code=”01″) and (employee.dep_code=”01″);

它的搜索分析結(jié)果如下：

Estimate 2 I/O operations

Scan department using primary key

for rows where dep_code equals “01”

Estimate getting here 1 times

Scan employee sequentially

Estimate getting here 5 times

第二種方法：

select employee.emp_name,department.dep_name from department,employee where (employee.dep_id = department.dep_id) and (department.dep_code=”01″);

它的搜索分析結(jié)果如下：

Estimate 2 I/O operations

Scan department using primary key

for rows where dep_code equals “01”

Estimate getting here 1 times

Scan employee sequentially

Estimate getting here 5 times

之一種方法與第二種運行效率相同，但之一種方法更好，因為它為優(yōu)化器提供了更多的選擇機會。

第三種方法：

select employee.emp_name,department.dep_name from department,employee where (employee.dep_id = department.dep_id) and (employee.dep_code=”01″);

這種方法最不好，因為它無法使用索引，也就是無法優(yōu)化……

使用SQL語句時應(yīng)注意以下幾點：

1、避免使用不兼容的數(shù)據(jù)類型。例如，F(xiàn)loat和Integer，Char和Varchar，Binary和Long Binary不兼容的。數(shù)據(jù)類型的不兼容可能使優(yōu)化器無法執(zhí)行一些本可以進行的優(yōu)化操作。例如：

select emp_name form employee where salary > 3000;

在此語句中若salary是Float類型的，則優(yōu)化器很難對其進行優(yōu)化，因為3000是個整數(shù)，我們應(yīng)在編程時使用3000.0而不要等運行時讓DBMS進行轉(zhuǎn)化。

2、盡量不要使用表達(dá)式，因它在編繹時是無法得到的，所以SQL只能使用其平均密度來估計將要命中的記錄數(shù)。

3、避免對搜索參數(shù)使用其他的數(shù)學(xué)操作符。如：

select emp_name from employee where salary * 12 > 3000;

應(yīng)改為：

select emp_name from employee where salary > 250;

4、避免使用 != 或等這樣的操作符，因為它會使系統(tǒng)無法使用索引，而只能直接搜索表中的數(shù)據(jù)。

· ORACAL中的應(yīng)用

一個1600萬數(shù)據(jù)表－－短信上行表TBL_S_MO

結(jié)構(gòu)：

CREATE TABLE TBL_S_MO

(

S_ID NUMBER,

MO_ID VARCHAR2(50),

MOBILE VARCHAR2(11),

SPNUMBER VARCHAR2(20),

MESSAGE VARCHAR2(150),

TRADE_CODE VARCHAR2(20),

LINK_ID VARCHAR2(50),

GATEWAY_ID NUMBER,

GATEWAY_PORT NUMBER,

MO_TIME DATE DEFAULT SYSDATE

);

CREATE INDEX IDX_MO_DATE ON TBL_S_MO (MO_TIME)

PCTFREE 10

INITRANS 2

MAXTRANS 255

STORAGE

(

INITIAL 1M

NEXT 1M

MINEXTENTS 1

MAXEXTENTS UNLIMITED

PCTINCREASE 0

);

CREATE INDEX IDX_MO_MOBILE ON TBL_S_MO (MOBILE)

PCTFREE 10

INITRANS 2

MAXTRANS 255

STORAGE

(

INITIAL 64K

NEXT 1M

MINEXTENTS 1

MAXEXTENTS UNLIMITED

PCTINCREASE 0

);

問題：從表中查詢某時間段內(nèi)某手機發(fā)送的短消息，如下SQL語句：

SELECT MOBILE,MESSAGE,TRADE_CODE,MO_TIME

FROM TBL_S_MO

WHERE MOBILE=’130XXXXXXXX’

AND MO_TIME BETWEEN TO_DATE(”,’YYYY-MM-DD HH24:MI:SS’) AND TO_DATE(”,’YYYY-MM-DD HH24:MI:SS’)

ORDER BY MO_TIME DESC

返回結(jié)果大約需要10分鐘，應(yīng)用于網(wǎng)頁查詢，簡直難以忍受。

分析：

在PL/SQL Developer，點擊“Explain Plan”按鈕（或F5鍵），對SQL進行分析，發(fā)現(xiàn)缺省使用的索引是IDX_MO_DATE。問題可能出在這里，因為相對于總數(shù)量1600萬數(shù)據(jù)來說，都mobile的數(shù)據(jù)是很少的，如果使用IDX_MO_MOBILE比較容易鎖定數(shù)據(jù)。

如下優(yōu)化：

SELECT /*+ index(TBL_S_MO IDX_MO_MOBILE) */ MOBILE,MESSAGE,TRADE_CODE,MO_TIME

FROM TBL_S_MO

WHERE MOBILE=’130XXXXXXXX’

AND MO_TIME BETWEEN TO_DATE(”,’YYYY-MM-DD HH24:MI:SS’) AND TO_DATE(”,’YYYY-MM-DD HH24:MI:SS’)

ORDER BY MO_TIME DESC

測試：

按F8運行這個SQL，哇～… … 2.360s，這就是差別。

關(guān)于數(shù)據(jù)庫優(yōu)化流程的介紹到此就結(jié)束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關(guān)注本站。

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