資料庫的優化方面

㈠ 資料庫優化可以從哪些方面進行優化

1、sql語句的執行計劃是否正常。
2、減少應用和資料庫的交互次數、同一個sql語句的執行次數。
3、資料庫實體的碎片的整理（特別是對某些表經常進行insert和delete動作，尤其注意，索引欄位為系列欄位、自增長欄位、時間欄位，對於業務比較頻繁的系統，最好一個月重建一次）。 4、減少表之間的關聯，特別對於批量數據處理，盡量單表查詢數據，統一在內存中進行邏輯處理，減少資料庫壓力（java處理批量數據不可取，盡量用c或者c++ 進行處理，效率大大提升）。
5、對訪問頻繁的數據，充分利用資料庫cache和應用的緩存。
6、數據量比較大的，在設計過程中，為了減少其他表的關聯，增加一些冗餘欄位，提高查詢性能。

㈡ 資料庫優化方面的問題

t.hld like '%張三%' or t.zishen like '%李四%'
這個效率很低，這種模糊匹配是不會走索引的，再加上本身還是從函數計算獲得，所以很難優化了。

對於條件你可以把or改成union看看是否有些幫助
select t.docunid,t.dockeyunid,t.fromdateyear,t.sendtime_prenode,
row_number() over(partion by t.dockeyunid order by fsnumber asc) as rowindex
from SW_MAIN_ALL t
where t.hld like '%張三%'
union
select t.docunid,t.dockeyunid,t.fromdateyear,t.sendtime_prenode,
row_number() over(partion by t.dockeyunid order by fsnumber asc) as rowindex
from SW_MAIN_ALL t
where t.zishen like '%李四%'

㈢ 資料庫查詢有哪些優化方面

1 SQL查詢語句的重寫，對於一個查詢可以用多種查詢語句實現，但不同查詢語句的資料庫執行計劃是不同的，一旦不能夠使用索引或造成較大的內存佔用會導致性能下降，因此需要對查詢語句進行重寫優化，最典型的例子就是not in語句使用外連接方式實現來進行優化
2 創建合理的索引結構，根據查詢語句的中查詢條件，在關系表上建立相應的索引，如B+樹索引和hash索引
3 修改程序業務邏輯，有些功能如果使用SQL語句實現，不但SQL語句復雜，還將導致資料庫的負擔增加，因此可以將有些數據操作的業務邏輯放到應用層進行實現，就是通過java編程實現
4 修改資料庫伺服器相關參數，優化伺服器性能

㈣ 從哪些方面優化mysql資料庫

這本書從資料庫的基礎、開發、優化、管理維護4個方面對MySQL進行了詳細的介紹，其中每一部分都獨立成篇基礎篇主要適合於MySQL的初學者，內容包括MySQL的安裝與配置、SQL基礎、MySQL支持的數據類型、MySQL中的運算符、常用函數、圖形化工具的使用等。開發篇主要適合於MySQL的設計和開發人員，內容包括表類型(存儲引擎)的選擇、選擇合適的數據類型、字元集、索引的設計和使用、視圖、存儲過程和函數、觸發器、事務控制和鎖定語句、SQL中的安全問題、SQL Mode及相關問題等。優化篇主要適合於開發人員和資料庫管理員，內容包括常用SQL技巧和常見問題、SQL優化、優化資料庫對象、鎖問題、優化 MySQL Server、磁碟I/O問題、應用優化等。管理維護篇主要適合於資料庫管理員

㈤ 資料庫優化都包括那些方面

優化三言兩語說不清楚，大致需要以下幾點： 8.存儲引擎的選擇 8.表結構，包括索引，欄位類型，表數據 8.sql不能寫太爛，至少通過explain測試查詢利用了索引 8.硬體優化，包括cpu，內存，磁碟i/o，等合理分配

㈥ 資料庫性能優化有哪些措施

1、調整數據結構的設計。這一部分在開發信息系統之前完成，程序員需要考慮是否使用ORACLE資料庫的分區功能，對於經常訪問的資料庫表是否需要建立索引等。

2、調整應用程序結構設計。這一部分也是在開發信息系統之前完成，程序員在這一步需要考慮應用程序使用什麼樣的體系結構，是使用傳統的Client/Server兩層體系結構，還是使用Browser/Web/Database的三層體系結構。不同的應用程序體系結構要求的資料庫資源是不同的。

3、調整資料庫SQL語句。應用程序的執行最終將歸結為資料庫中的SQL語句執行，因此SQL語句的執行效率最終決定了ORACLE資料庫的性能。ORACLE公司推薦使用ORACLE語句優化器（Oracle Optimizer）和行鎖管理器（row-level manager）來調整優化SQL語句。

4、調整伺服器內存分配。內存分配是在信息系統運行過程中優化配置的，資料庫管理員可以根據資料庫運行狀況調整資料庫系統全局區（SGA區）的數據緩沖區、日誌緩沖區和共享池的大小；還可以調整程序全局區（PGA區）的大小。需要注意的是，SGA區不是越大越好，SGA區過大會佔用操作系統使用的內存而引起虛擬內存的頁面交換，這樣反而會降低系統。

5、調整硬碟I/O，這一步是在信息系統開發之前完成的。資料庫管理員可以將組成同一個表空間的數據文件放在不同的硬碟上，做到硬碟之間I/O負載均衡。

6、調整操作系統參數，例如：運行在UNIX操作系統上的ORACLE資料庫，可以調整UNIX數據緩沖池的大小，每個進程所能使用的內存大小等參數。

資料庫(Database)是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，它產生於距今六十多年前，隨著信息技術和市場的發展，特別是二十世紀九十年代以後，數據管理不再僅僅是存儲和管理數據，而轉變成用戶所需要的各種數據管理的方式。資料庫有很多種類型，從最簡單的存儲有各種數據的表格到能夠進行海量數據存儲的大型資料庫系統都在各個方面得到了廣泛的應用。

在信息化社會，充分有效地管理和利用各類信息資源，是進行科學研究和決策管理的前提條件。資料庫技術是管理信息系統、辦公自動化系統、決策支持系統等各類信息系統的核心部分，是進行科學研究和決策管理的重要技術手段。

在經濟管理的日常工作中，常常需要把某些相關的數據放進這樣的「倉庫」，並根據管理的需要進行相應的處理。

例如，企業或事業單位的人事部門常常要把本單位職工的基本情況(職工號、姓名、年齡、性別、籍貫、工資、簡歷等)存放在表中，這張表就可以看成是一個資料庫。有了這個"數據倉庫"我們就可以根據需要隨時查詢某職工的基本情況，也可以查詢工資在某個范圍內的職工人數等等。這些工作如果都能在計算機上自動進行，那我們的人事管理就可以達到極高的水平。此外，在財務管理、倉庫管理、生產管理中也需要建立眾多的這種"資料庫"，使其可以利用計算機實現財務、倉庫、生產的自動化管理。

(6)資料庫的優化方面擴展閱讀

資料庫，簡單來說是本身可視為電子化的文件櫃--存儲電子文件的處所，用戶可以對文件中的數據進行新增、截取、更新、刪除等操作。

資料庫指的是以一定方式儲存在一起、能為多個用戶共享、具有盡可能小的冗餘度的特點、是與應用程序彼此獨立的數據集合。

在經濟管理的日常工作中，常常需要把某些相關的數據放進這樣的"倉庫"，並根據管理的需要進行相應的處理。

例如，企業或事業單位的人事部門常常要把本單位職工的基本情況(職工號、姓名、年齡、性別、籍貫、工資、簡歷等)存放在表中，這張表就可以看成是一個資料庫。有了這個"數據倉庫"我們就可以根據需要隨時查詢某職工的基本情況，也可以查詢工資在某個范圍內的職工人數等等。這些工作如果都能在計算機上自動進行，那我們的人事管理就可以達到極高的水平。此外，在財務管理、倉庫管理、生產管理中也需要建立眾多的這種"資料庫"，使其可以利用計算機實現財務、倉庫、生產的自動化管理。

㈦ 資料庫如何優化

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如何優化MySQL資料庫
當MySQL資料庫邂逅優化，它有好幾個意思，今天我們所指的是性能優化。
我們究竟該如何對MySQL資料庫進行優化呢？下面我就從MySQL對硬體的選擇、Mysql的安裝、my.cnf的優化、MySQL如何進行架構設計及數據切分等方面來說明這個問題。
1.伺服器物理硬體的優化
1)磁碟(I/O)，MySQL每一秒鍾都在進行大量、復雜的查詢操作，對磁碟的讀寫量可想而知，所以推薦使用RAID1+0磁碟陣列，如果資金允許，可以選擇固態硬碟做RAID1+0；
2)cpu對Mysql的影響也是不容忽視的，建議選擇運算能力強悍的CPU。
2.MySQL應該採用編譯安裝的方式
MySQL資料庫的線上環境安裝，我建議採取編譯安裝，這樣性能會較大的提升。
3.MySQL配置文件的優化
1)skip
-name
-resolve，禁止MySQL對外部連接進行DNS解析，使用這一選項可以消除MySQL進行DNS解析的時間；
2)back_log
=
384，back_log指出在MySQL暫時停止響應新請求之前，短時間內的多少個請求可以被存在堆棧中，對於Linux系統而言，推薦設置小於512的整數。
3)如果key_reads太大，則應該把my.cnf中key_buffer_size變大，保持key_reads/key_read_requests至少在1/100以上，越小越好。
4.MySQL上線後根據status狀態進行適當優化
1)打開慢查詢日誌可能會對系統性能有一點點影響，如果你的MySQL是主-從結構，可以考慮打開其中一台從伺服器的慢查詢日誌，這樣既可以監控慢查詢，對系統性能影響也會很小。
2)MySQL伺服器過去的最大連接數是245，沒有達到伺服器連接數的上限256，應該不會出現1040錯誤。比較理想的設置是：Max_used_connections/max_connections
*
100%
=85%
5.MySQL資料庫的可擴展架構方案
1)MySQL
cluster，其特點為可用性非常高，性能非常好，但它的維護非常復雜，存在部分Bug;
2)DRBD磁碟網路鏡像方案，其特點為軟體功能強大，數據可在底層塊設備級別跨物理主機鏡像，且可根據性能和可靠性要求配置不同級別的同步。

㈧ 資料庫的性能優化有哪些

在資料庫優化上有兩個主要方面：
安全：數據可持續性。
性能：數據的高性能訪問。
優化的范圍有哪些
存儲、主機和操作系統方面：
主機架構穩定性
I/O 規劃及配置
Swap 交換分區
OS 內核參數和網路問題
應用程序方面：
應用程序穩定性
SQL 語句性能
串列訪問資源
性能欠佳會話管理
這個應用適不適合用 MySQL
資料庫優化方面：
內存
資料庫結構(物理&邏輯)
實例配置
說明：不管是設計系統、定位問題還是優化，都可以按照這個順序執行。
資料庫優化維度有如下四個：
硬體
系統配置
資料庫表結構
SQL 及索引
優化選擇：
優化成本：硬體>系統配置>資料庫表結構>SQL 及索引。
優化效果：硬體<系統配置<資料庫表結構

㈨ 資料庫的優化包括哪些方面呀

資料庫的優化說起來很簡單。
就像打水的木桶一樣，降低瓶頸。首先要對資料庫運行情況做分析。
看哪些等待時間較多，有哪些瓶頸。比如是cpu？IO？硬解析較多？cache命中率低？再分別處理。，

從資料庫整體來說，一般主要還是根據主機配置情況和實際使用情況做一些配置調整比如SGA的容量。增加數據文件，合理分配表空間，合理分區，降低IO熱點等。

但大多數時候資料庫優化都會在SQL上體現出來，一般有問題的資料庫多半是有執行計劃異常，或者是表設計不合理等造成某些SQL執行效率極低，影響這個資料庫性能。

㈩ mysql資料庫怎麼優化，有幾方面的優化

在開始演示之前，我們先介紹下兩個概念。

概念一，數據的可選擇性基數，也就是常說的cardinality值。

查詢優化器在生成各種執行計劃之前，得先從統計信息中取得相關數據，這樣才能估算每步操作所涉及到的記錄數，而這個相關數據就是cardinality。簡單來說，就是每個值在每個欄位中的唯一值分布狀態。

比如表t1有100行記錄，其中一列為f1。f1中唯一值的個數可以是100個，也可以是1個，當然也可以是1到100之間的任何一個數字。這里唯一值越的多少，就是這個列的可選擇基數。

那看到這里我們就明白了，為什麼要在基數高的欄位上建立索引，而基數低的的欄位建立索引反而沒有全表掃描來的快。當然這個只是一方面，至於更深入的探討就不在我這篇探討的范圍了。

概念二，關於HINT的使用。

這里我來說下HINT是什麼，在什麼時候用。

HINT簡單來說就是在某些特定的場景下人工協助MySQL優化器的工作，使她生成最優的執行計劃。一般來說，優化器的執行計劃都是最優化的，不過在某些特定場景下，執行計劃可能不是最優化。

比如：表t1經過大量的頻繁更新操作，（UPDATE,DELETE,INSERT），cardinality已經很不準確了，這時候剛好執行了一條SQL，那麼有可能這條SQL的執行計劃就不是最優的。為什麼說有可能呢？

來看下具體演示

譬如，以下兩條SQL，

• A：

• select * from t1 where f1 = 20;



• B：

• select * from t1 where f1 = 30;



如果f1的值剛好頻繁更新的值為30，並且沒有達到MySQL自動更新cardinality值的臨界值或者說用戶設置了手動更新又或者用戶減少了sample page等等，那麼對這兩條語句來說，可能不準確的就是B了。

這里順帶說下，MySQL提供了自動更新和手動更新表cardinality值的方法，因篇幅有限，需要的可以查閱手冊。

那回到正題上，MySQL 8.0 帶來了幾個HINT，我今天就舉個index_merge的例子。

示例表結構：

• mysql> desc t1;+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment || rank1 | int(11) | YES | MUL | NULL | || rank2 | int(11) | YES | MUL | NULL | || log_time | datetime | YES | MUL | NULL | || prefix_uid | varchar(100) | YES | | NULL | || desc1 | text | YES | | NULL | || rank3 | int(11) | YES | MUL | NULL | |+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+7 rows in set (0.00 sec)



表記錄數：


• mysql> select count(*) from t1;+----------+| count(*) |+----------+| 32768 |+----------+1 row in set (0.01 sec)



這里我們兩條經典的SQL：

• SQL C：

• select * from t1 where rank1 = 1 or rank2 = 2 or rank3 = 2;



• SQL D：

• select * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100;



表t1實際上在rank1,rank2,rank3三列上分別有一個二級索引。

那我們來看SQL C的查詢計劃。

顯然，沒有用到任何索引，掃描的行數為32034，cost為3243.65。

• mysql> explain format=json select * from t1 where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "3243.65" }, "table": { "table_name": "t1", "access_type": "ALL", "possible_keys": [ "idx_rank1", "idx_rank2", "idx_rank3" ], "rows_examined_per_scan": 32034, "rows_proced_per_join": 115, "filtered": "0.36", "cost_info": { "read_cost": "3232.07", "eval_cost": "11.58", "prefix_cost": "3243.65", "data_read_per_join": "49K" }, "used_columns": [ "id", "rank1", "rank2", "log_time", "prefix_uid", "desc1", "rank3" ], "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank1` = 1) or (`ytt`.`t1`.`rank2` = 2) or (`ytt`.`t1`.`rank3` = 2))" } }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)



我們加上hint給相同的查詢，再次看看查詢計劃。

這個時候用到了index_merge,union了三個列。掃描的行數為1103，cost為441.09，明顯比之前的快了好幾倍。

• mysql> explain format=json select /*+ index_merge(t1) */ * from t1 where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "441.09" }, "table": { "table_name": "t1", "access_type": "index_merge", "possible_keys": [ "idx_rank1", "idx_rank2", "idx_rank3" ], "key": "union(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)", "key_length": "5,5,5", "rows_examined_per_scan": 1103, "rows_proced_per_join": 1103, "filtered": "100.00", "cost_info": { "read_cost": "330.79", "eval_cost": "110.30", "prefix_cost": "441.09", "data_read_per_join": "473K" }, "used_columns": [ "id", "rank1", "rank2", "log_time", "prefix_uid", "desc1", "rank3" ], "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank1` = 1) or (`ytt`.`t1`.`rank2` = 2) or (`ytt`.`t1`.`rank3` = 2))" } }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)



我們再看下SQL D的計劃：

• 不加HINT，

• mysql> explain format=json select * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "534.34" }, "table": { "table_name": "t1", "access_type": "ref", "possible_keys": [ "idx_rank1", "idx_rank2", "idx_rank3" ], "key": "idx_rank1", "used_key_parts": [ "rank1" ], "key_length": "5", "ref": [ "const" ], "rows_examined_per_scan": 555, "rows_proced_per_join": 0, "filtered": "0.07", "cost_info": { "read_cost": "478.84", "eval_cost": "0.04", "prefix_cost": "534.34", "data_read_per_join": "176" }, "used_columns": [ "id", "rank1", "rank2", "log_time", "prefix_uid", "desc1", "rank3" ], "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank3` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank2` = 100))" } }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)



• 加了HINT，

• mysql> explain format=json select /*+ index_merge(t1)*/ * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "5.23" }, "table": { "table_name": "t1", "access_type": "index_merge", "possible_keys": [ "idx_rank1", "idx_rank2", "idx_rank3" ], "key": "intersect(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)", "key_length": "5,5,5", "rows_examined_per_scan": 1, "rows_proced_per_join": 1, "filtered": "100.00", "cost_info": { "read_cost": "5.13", "eval_cost": "0.10", "prefix_cost": "5.23", "data_read_per_join": "440" }, "used_columns": [ "id", "rank1", "rank2", "log_time", "prefix_uid", "desc1", "rank3" ], "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank3` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank2` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank1` = 100))" } }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)



對比下以上兩個，加了HINT的比不加HINT的cost小了100倍。

總結下，就是說表的cardinality值影響這張的查詢計劃，如果這個值沒有正常更新的話，就需要手工加HINT了。相信MySQL未來的版本會帶來更多的HINT。