sql数据库性能
作为一个开发/测试人员，或多或少都得和数据库打交道，而对数据库的操作归根到底都是SQL语句，所有操作到最后都是操作数据，那么对sql性能的掌控又成了我们工作中一件非常重要的工作。下面简单介绍下一些查看oracle性能的一些实用方法：
1、查询每台机器的连接数
selectt.MACHINE,count(*)fromv$sessiontgroupbyt.MACHINE
这里所说的每台机器是指每个连接oracle数据库的服务器，每个服务器都有配置连接数据库的连接数，以websphere为例，在数据源中，每个数据源都有配置其最大/最小连接数。
执行SQL后，可以看到每个服务器连接oracle数据库的连接数，若某个服务器的连接数非常大，或者已经达到其最大连接数，那么这台服务器上的应用可能有问题导致其连接不能正常释放。
2、查询每个连接数的sql_text
v$session表里存在的连接不是一直都在执行操作，如果sql_hash_value为空或者0，则该连接是空闲的，可以查询哪些连接非空闲，web3是机器名，就是WebSphereApplicationServer的主机名。
selectt.sql_hash_value,t.*fromv$sessiontwheret.MACHINE='web3'andt.sql_hash_value!=0
这个SQL查询出来的结果不能看到具体的SQL语句，需要看具体SQL语句的执行下面的方法。
3、查询每个活动的连接执行什么sql
selectsid,username,sql_hash_value,b.sql_text
fromv$sessiona,v$sqltextb
wherea.sql_hash_value=b.HASH_VALUEanda.MACHINE='web3'
orderbysid,username,sql_hash_value,b.piece
orderby这句话的作用在于，sql_text每条记录不是保存一个完整的sql,需要以sql_hash_value为关键id,以piece排序，如图
Username是执行SQL的数据库用户名，一个sql_hash_value下的SQL_TEXT组合成一个完整的SQL语句。这样就可以看到一个连接执行了哪些SQL。
4、.从V$SQLAREA中查询最占用资源的查询
selectb.usernameusername,a.disk_readsreads,a.executionsexec,
a.disk_reads/decode(a.executions,0,1,a.executions)rds_exec_ratio,
a.sql_textStatement
fromv$sqlareaa,dba_usersb
wherea.parsing_user_id=b.user_id
anda.disk_reads>100000
orderbya.disk_readsdesc;
用buffer_gets列来替换disk_reads列可以得到占用最多内存的sql语句的相关信息。
V$SQL是内存共享SQL区域中已经解析的SQL语句。
该表在SQL性能查看操作中用的比较频繁的一张表，关于这个表的详细信息大家可以去http://apps.hi..com/share/detail/299920#上学习，介绍得比较详细。我这里主要就将该表的常用几个操作简单介绍一下：
1、列出使用频率最高的5个查询：
selectsql_text,executions
from(selectsql_text,executions,
rank()over
(orderbyexecutionsdesc)exec_rank
fromv$sql)
whereexec_rank<=5;
该查询结果列出的是执行最频繁的5个SQL语句。对于这种实用非常频繁的SQL语句，我们需要对其进行持续的优化以达到最佳执行性能。
2、找出需要大量缓冲读取（逻辑读）操作的查询：
selectbuffer_gets,sql_text
from(selectsql_text,buffer_gets,
dense_rank()over
(orderbybuffer_getsdesc)buffer_gets_rank
fromv$sql)
wherebuffer_gets_rank<=5;
这种需要大量缓冲读取（逻辑读）操作的SQL基本是大数据量且逻辑复杂的查询中会遇到，对于这样的大数据量查询SQL语句更加需要持续的关注，并进行优化。
3、持续跟踪有性能影响的SQL。
SELECT*FROM(
SELECTPARSING_USER_ID,EXECUTIONS,SORTS,
COMMAND_TYPE,DISK_READS,sql_textFROMv$sqlarea
ORDERBYdisk_readsDESC
)
WHEREROWNUM<10
这个语句在SQL性能查看中用的比较多，可以明显的看出哪些SQL会影响到数据库性能。
本文主要介绍了使用SQL查询方式查看oracle数据库SQL性能的部分常用方法。此外还有许多工具也能实现SQL性能监控，大家可以在网上搜索相关知识进行学习。
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㈡ GBase8s数据库SQL语句性能缓慢从哪个方面入手分析
在实际的生产运行环境中，很多客户现场都看到开发人员和系统管理人员遇到很多有关于GBase 8s 数据库引起的性能问题，进而被多次问起如何进行GBase 8s 数据库性能调优，
性能优化原则
包括：
性能规划：深入了解应用与数据库的交互特征，确立良好的设计、开发、测试迭代过程，上线前消除模型上的性能瓶颈。
实例调优：建立性能基准，对比调节数据库、操作系统、存储、网络等的配置，主动监控、消除瓶颈。
SQL 调优：书写高效 SQL，优化相关数据库对象，充分借助优化器，确定最佳执行计划。
性能优化流程
首先执行下面的初始检查：
– 获取直接用户的使用反馈，确定性能目标和范围。
– 获取性能表现好与坏时的操作系统、数据库、应用统计信息。
– 对数据库做一次全面健康检查。
根据收集的信息，以及对应用特性的了解，构建性能概念模型，明确性能瓶颈所在，以及导致性能的根本原因。
– 首先应该排除操作系统、硬件资源造成的瓶颈。
– 然后针对数据库系统性能进行分析
– 必要时，还需要检查应用日志，因为系统性能问题也可能由于应用非 SQL 部分造成瓶颈。
提出一系列针对的优化措施，并根据它们对性能改善的重要程度排序，然后逐一加以实施。不要一次执行所有的优化措施，必须逐条尝试，逐步对比。
通过获取直接用户的反馈验证调节是否已经产生预期的效果，否则，需要重新提炼性能概念模型，直到对应用特性了解进一步准确。
重复上述，直到性能达到目标或由于客观约束无法进一步优化。
常见调优技巧
找到 CPU 占用最高的 SQL
在 sysmaster 库中执行
select sqx_estcost, sqx_sqlstatement
from syssqexplain
order by sqx_estcost desc
1
2
3
注意：此时看到的仅仅是当前正在执行的 SQL
需要多看几次
onstat 命令
onstat -g act 得到当前正在执行的 SQL
根据 rstcb 列
onstat -u | grep 57c68220
1
从第三列 sessid 得到 SESSION
onstat -g ses SESSION 即可得到当时正在执行的 SQL
一般多找几个 threads 后，就基本可以确定问题 SQL
得到 SQL 后，利用 set explain on 分析其查询路径，看是否未利用索引，在对大表进行全表扫描，根据需要创建相应索引。
找到全表扫描较多的表及其 SQL
得到全表扫描较多的表
-- 系统顺序扫描较多时，被多次顺序扫描的大表，如果有，应该考虑增加索引
select first 5
substr(t.tabname,0,20) tabname,
substr(dbsname,0,10) dbname,
nrows*rowsize*p.seqscans costs,
substr(p.seqscans,0,8) seqscans,
substr(nrows,0,8) nrows
from sysmaster:sysptprof p , systables t,sysmaster:sysprofile s
where p.tabname = t.tabname
and p.seqscans > s.value/50
and s.name = 'seqscans'
--and s.value > 2000000 and nrows > 2000
order by 3 desc
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
利用 onstat –g ses 0 –r 5/ onstat –g stm 的输出信息，根据表名，找到可能的 SQL 语句。由于以上获取 SQL 的办法是有局限的，如果无法获取，建议通过查看应用日志或联系开发人员查看源代码的方式来找到。
利用 set explain on 分析其查询路径，确认是在对表进行全表扫描，根据需要创建相应索引。
㈢ 数据库比较-SQL与NoSQL（MySQL，PostgreSQL，Redis，MongoDB）
为了分析数据库性能，本文选择了SQL与NoSQL，包括MySQL、PostgreSQL、Redis与MongoDB。两者核心差异在于SQL的垂直扩展性与NoSQL的水平扩展性。
由于构建原理不同，比较SQL与NoSQL数据库困难重重。用户Euphoric在StackExchange上表示，NoSQL并非SQL的持久性技术集合，而是包含文档、键值、事件等多类型数据库，它们在结构、查询、性能与工具上大相径庭。
比较中仅关注插入、选择、更新与删除操作。MySQL与PostgreSQL作为主流SQL数据库，MySQL由开源公司赞助，支持C与C++，兼容现代操作系统；PostgreSQL则是社区驱动的，提供高级数据类型与优化。Redis与MongoDB作为NoSQL示例，前者是内存中键值存储数据库，后者是文档型分布式数据库。
为进行比较，使用了Python语言及Docker管理服务，设计了Docker-compose与数据库调度程序以执行CRUD操作。结果显示，MongoDB与Redis在插入操作上表现最佳，MySQL与PostgreSQL性能相似。选择操作中，SQL数据库性能下降，NoSQL数据库时间相对稳定。更新与删除操作中，Redis表现突出，MySQL与PostgreSQL时间增加。
综上，NoSQL数据库在特定操作上展现出更快的性能，尤其是在单个数据处理上。然而，SQL数据库在复杂操作支持上更具优势。数据库性能取决于具体应用需求。NoSQL数据库因其结构优化，更适合特定场景，如博客文章相关数据集中管理。
通过比较，了解到不同数据库在处理CRUD操作时的性能差异，NoSQL数据库在特定数据处理场景中展现出优势，而SQL数据库在复杂操作与多任务支持上表现出色。选择数据库时应考虑应用需求，以达到最佳性能与效率。
㈣ 如何优化sqlserver 数据库性能优化
SQL Server数据库查询速度慢的原因有很多，常见的有以下几种：
1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是数据库设计的缺陷)
2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。
3、没有创建计算列导致查询不优化。
4、内存不足
5、网络速度慢
6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量）
7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)
8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。
9、返回了不必要的行和列
10、查询语句不好，没有优化