数据库系统性能调优系列(1)_原理
oracle数据库性能调优
oracle数据库性能调优⼀：注意WHERE⼦句中的连接顺序：ORACLE采⽤⾃下⽽上的顺序解析WHERE⼦句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉最⼤数量记录的条件必须写在WHERE⼦句的末尾.尤其是“主键ID=？”这样的条件。
⼆： 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。
简单地讲，语句执⾏的时间越短越好（尤其对于系统的终端⽤户来说）。
⽽对于查询语句，由于全表扫描读取的数据多，尤其是对于⼤型表不仅查询速度慢，⽽且对磁盘IO造成⼤的压⼒，通常都要避免，⽽避免的⽅式通常是使⽤索引Index。
三：使⽤索引的优势与代价。
优势：1）索引是表的⼀个概念部分,⽤来提⾼检索数据的效率，ORACLE使⽤了⼀个复杂的⾃平衡B-tree结构. 通常,通过索引查询数据⽐全表扫描要快. 当ORACLE找出执⾏查询和Update语句的最佳路径时, ORACLE优化器将使⽤索引. 同样在联结多个表时使⽤索引也可以提⾼效率. 2）另⼀个使⽤索引的好处是,它提供了主键(primary key)的唯⼀性验证.。
那些LONG或LONG RAW数据类型, 你可以索引⼏乎所有的列. 通常, 在⼤型表中使⽤索引特别有效. 当然,你也会发现, 在扫描⼩表时,使⽤索引同样能提⾼效率.代价：虽然使⽤索引能得到查询效率的提⾼,但是我们也必须注意到它的代价. 索引需要空间来存储,也需要定期维护, 每当有记录在表中增减或索引列被修改时, 索引本⾝也会被修改. 这意味着每条记录的INSERT , DELETE , UPDATE将为此多付出4 , 5 次的磁盘I/O . 因为索引需要额外的存储空间和处理,那些不必要的索引反⽽会使查询反应时间变慢.。
⽽且表越⼤，影响越严重。
使⽤索引需要注意的地⽅：1、避免在索引列上使⽤NOT ， 我们要避免在索引列上使⽤NOT, NOT会产⽣在和在索引列上使⽤函数相同的影响. 当ORACLE”遇到”NOT,他就会停⽌使⽤索引转⽽执⾏全表扫描.2、避免在索引列上使⽤计算．WHERE⼦句中，如果索引列是函数的⼀部分．优化器将不使⽤索引⽽使⽤全表扫描．举例:代码如下:低效:SELECT … FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000;⾼效:SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12;3、避免在索引列上使⽤IS NULL和IS NOT NULL避免在索引中使⽤任何可以为空的列，ORACLE性能上将⽆法使⽤该索引．对于单列索引，如果列包含空值，索引中将不存在此记录. 对于复合索引，如果每个列都为空，索引中同样不存在此记录. 如果⾄少有⼀个列不为空，则记录存在于索引中．举例: 如果唯⼀性索引建⽴在表的A列和B列上, 并且表中存在⼀条记录的A,B值为(123,null) , ORACLE将不接受下⼀条具有相同A,B值（123,null）的记录(插⼊). 然⽽如果所有的索引列都为空，ORACLE将认为整个键值为空⽽空不等于空. 因此你可以插⼊1000 条具有相同键值的记录,当然它们都是空! 因为空值不存在于索引列中,所以WHERE⼦句中对索引列进⾏空值⽐较将使ORACLE停⽤该索引.代码如下:低效:(索引失效) SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE IS NOT NULL;⾼效:(索引有效) SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE >=0;4、注意通配符%的影响使⽤通配符的情况下Oracle可能会停⽤该索引。
数据库性能分析与调优方法
数据库性能分析与调优方法数据库是现代应用程序中关键的组成部分，对于保证应用程序的高性能和可靠性至关重要。
在企业和组织中，数据库通常存储着大量的数据，并且需要同时支持多个用户的并发访问。
因此，数据库的性能成为了一个重要的问题。
为了提高数据库的性能，我们需要进行性能分析，并根据分析结果实施相应的调优方法。
一、性能分析性能分析是确定数据库存在性能问题的第一步。
通过性能分析，我们可以了解到数据库的工作情况，包括响应时间、吞吐量、并发访问等。
常见的数据库性能分析方法包括：1. 监测数据库的运行状态通过监测数据库的运行状态，可以收集到丰富的性能数据。
这些数据可以包括每个SQL语句的执行时间、数据读取和写入的速度、锁定和死锁的情况等。
通过分析这些数据，可以找出数据库中存在的性能问题的根源。
2. 执行性能测试通过模拟实际的工作负载，在不同的负载情况下对数据库进行性能测试。
根据测试结果，找出数据库的性能瓶颈，为后续的性能优化提供参考。
3. 分析执行计划执行计划是数据库系统在执行SQL语句时生成的一种执行策略。
通过分析SQL语句的执行计划，可以了解到SQL语句在数据库中的执行情况，并找出可能存在的性能问题。
二、调优方法当我们通过性能分析确定了数据库存在性能问题后，就需要针对具体问题采取相应的调优方法来提高数据库的性能。
常见的数据库性能调优方法包括：1. 优化查询语句查询语句是数据库常用的操作之一，也是常见的性能瓶颈所在。
通过优化查询语句，可以降低查询的时间复杂度，提高查询的效率。
常用的方法包括：- 使用索引：通过为数据库表建立合适的索引，可以加速查询操作。
- 优化连接条件：尽量避免在查询语句中使用“or”、“not”等复杂的连接条件，减少查询的复杂度。
- 避免全表扫描：全表扫描是一种低效的查询方法，应尽量避免使用。
2. 调整数据库参数数据库的性能也与其配置参数有关，通过调整数据库的相关参数，可以改善数据库的性能。
常见的调整方法包括：- 内存与磁盘配置：将数据库中常用的表和索引放置在内存中，可以提高查询和读写的速度。
(完整版)系统性能调优方案
第1章系统性能调优方案1.1系统的性能扩展模型介绍在进行性能指标设计工作前，必须从理论上对性能指标的可实现性进行分析。
理论上，系统的扩展模型可以分成两类，系统可扩展模型和不可扩展模型，如下图所示：两种性能扩展模型以上左图代表了系统随着并发用户量的增加系统响应时间呈现线性增长的趋势，是一种可扩展的情况;但对于系统右边的方式则是不可扩展的，它将随着用户数量的增大而响应时间大大急剧增加，这种模型是完全不可控制的。
通过系统压力实验，我们发现，即使是遵循可扩展模型设计的系统的响应性能和并发用户量并不能成永远的线性关系，在系统压力超过一定的值之后，如100并发，系统响应时间增加非常快，我们把这个点称为拐点.在拐点以下，系统性能呈现良好的线性特性,在拐点以上，则呈现出非线性的特征，同时CPU和内存出现相当大的增长，甚至100％占用。
这种现象的出现,说明系统的性能不仅仅取决于软件系统，而也同时取决于承载系统的硬件基础环境，如计算能力和内存大小.为此,系统性能设计的目的就是为系统设置合理的拐点并发值，而不可能无限制的追求无限大的并发下系统响应仍旧呈现线形特征。
1.2对响应时间的技术保障手段金税三期工程第二阶段河南地税建设项目财务管理子系统对系统的性能要求是比较高的，为了满足这个要求，在系统实现上必须要采用一系列的技术措施才能达到，具体来说将采用下面方式进行:1、预处理技术的应用预处理技术是一种在预定计划上由系统激发主动执行的计算模式,它对于一些处理内容固定，处理方式固定的功能非常有效,通过提前处理,实现数据生成时间和数据访问时间的隔离，在数据访问的时候不再需要为拿到结果而执行任何的计算，只需要简单的查询结果即可，这样可以大大增强系统的访问性能,有效的利用系统闲置时间.2、变动态内容查找为静态数据访问一些情况下，经过各种调优手段仍不能满足要求，就需要将一些动态的内容进行静态化处理，如可以将复杂的动态报表转化成HTML网页并发布在WEB服务器上，这种方式可以大大减轻应用服务器的访问压力,进一步减少用户等待的时间.例如,对一段历史时期的数据的汇总报表结果的查询，复杂报表结果等查询。
数据库调优的常用工具推荐(系列一)
数据库调优是保证数据库性能和稳定运行的重要步骤。
通过合理使用一些常用的数据库调优工具，可以帮助我们识别数据库中的瓶颈，并对其进行优化，从而提高系统的效率和响应速度。
本文将介绍几种常用的数据库调优工具，供读者参考。
一、性能分析工具1. SQL ProfilerSQL Profiler是微软提供的用于监视和调试SQL Server数据库的强大工具。
通过捕获和分析数据库产生的查询、存储过程和触发器等操作，我们可以深入了解SQL Server的性能问题，并进行相应的优化。
SQL Profiler可以帮助我们发现慢查询、长时间运行的操作以及频繁执行的查询等问题。
2. ExplainExplain是一种用于分析和优化MySQL查询语句的工具。
通过执行Explain命令，我们可以获取查询语句的执行计划。
该执行计划包含了查询涉及的表、索引的使用情况以及执行顺序等信息，帮助我们找出潜在的性能问题，并作出相应的调整。
3. StatspackStatspack是Oracle数据库自带的性能分析工具。
通过定期收集系统的性能指标，Statspack可以生成详细的性能报告，包括数据库的各项指标、用户活动情况、SQL语句执行情况等。
借助Statspack的功能，我们可以发现数据库中存在的性能问题，并根据报告中的建议进行优化。
二、索引分析工具1. SQL Server索引优化向导（Index Tuning Wizard）Index Tuning Wizard是SQL Server中的一个强大的工具，用于帮助我们识别和优化数据库中的索引问题。
通过分析数据库的查询历史和查询计划，Index Tuning Wizard可以生成一个优化方案，包括新增、删除或修改索引的建议。
这样，我们可以根据工具的建议进行索引调整，提高数据库的查询性能。
2. MySQL优化工具（MySQL Tuner）MySQL Tuner是一款适用于MySQL数据库的优化工具，可以帮助我们评估和优化数据库的性能。
数据库性能评估与调优的指标和方法
数据库性能评估与调优的指标和方法数据库的性能是影响系统整体性能的重要因素之一。
在现代数字化环境中，大量的数据需要高效地存储、管理和检索。
因此，对数据库的性能进行评估和调优变得至关重要。
本文将介绍数据库性能评估的指标和调优的常用方法，帮助读者更好地理解和优化数据库性能。
一、数据库性能评估的指标在评估数据库性能时，需要考虑以下的指标。
这些指标可以帮助我们全面地了解数据库的性能状况。
1. 响应时间响应时间是指某个操作（如查询、插入或更新）从发起请求到返回结果所花费的时间。
较低的响应时间意味着系统速度快，用户可以在短时间内得到响应。
通常情况下，响应时间越快，数据库的性能越好。
2. 吞吐量吞吐量是指系统单位时间内可以处理的请求数量。
较高的吞吐量意味着系统可以更好地处理高负载情况下的请求，提高并发处理能力。
3. 并发性能并发性能是指系统能够同时处理多个请求的能力。
高并发性能可以保证系统在大规模用户同时操作下仍能保持高效运行。
4. 可靠性可靠性是指系统在长时间运行过程中的稳定性。
数据库需要具备良好的容错能力，能够预防和修复数据损坏或丢失的情况。
5. 可扩展性可扩展性是指系统能够在负载增加时进行水平或垂直扩展，以满足更多用户和数据的需求。
二、数据库性能调优的方法数据库性能调优是通过优化数据库的结构、查询语句和硬件设置等方式来提高数据库性能的过程。
下面介绍几种常用的数据库性能调优方法。
1. 优化数据库结构数据库结构的优化可以提高数据库查询、插入和更新的效率。
通过合理设计表的关系、索引和约束，可以减少数据存储和查询时的冗余和重复度，从而提高数据库的性能。
2. 优化查询语句查询语句的优化是提高数据库性能的关键。
通过优化查询语句的写法、选择适当的查询方式和充分利用索引可以减少数据库的查询时间和资源消耗。
a. 避免全表扫描：尽可能使用索引和覆盖索引来加快查询速度，避免全表扫描的低效操作。
b. 避免过多的连接查询：连接查询会增加系统的负载，应尽量避免使用过多的连接查询，或者通过合理的索引设计来优化连接操作。
数据库性能调优的整体流程与方法
数据库性能调优的整体流程与方法数据库性能调优是提高数据库系统性能的关键步骤之一。
当数据库系统出现性能问题时，通过调优可以帮助优化查询、提高响应速度、增加系统容量等，从而更好地满足业务需求和用户期望。
本文将介绍数据库性能调优的整体流程与方法，以帮助读者深入了解并掌握这一重要技能。
一、性能调优的整体流程数据库性能调优包含以下几个关键步骤：1. 收集性能指标：首先需要收集数据库系统的性能指标，如CPU利用率、内存利用率、磁盘I/O等。
这些指标反映了数据库系统的运行状况，帮助我们定位性能问题的根本原因。
2. 分析问题症结：根据收集到的性能指标，分析性能问题的症结所在。
可能会发现一些明显的性能瓶颈，如查询慢、连接数过高等。
这一步骤是深入了解问题所在的关键，可以采用数据库监控工具、性能剖析工具等来帮助分析。
3. 优化数据库设计：数据库设计是影响数据库性能的重要因素之一。
根据分析结果，考虑优化表结构、索引设计、数据模型等。
在表结构设计方面，可以进行分表、分区等优化；在索引设计方面，需要权衡索引的创建与维护成本。
4. 优化查询语句：查询语句是数据库性能调优的关键点之一。
通过检查查询语句是否合理、是否有优化空间，优化查询语句的执行计划、避免全表扫描等方式，提高查询效率和性能。
5. 调整系统参数：根据具体的数据库产品，调整相应的系统参数。
数据库产品通常提供了一些性能调优的参数，可以根据实际情况进行调整以达到最佳性能。
比如可以调整数据库缓存大小，设置并发连接数等。
6. 硬件升级与优化：当软件调优无法满足性能需求时，可以考虑进行硬件升级与优化。
这可能涉及增加内存、扩容磁盘空间、更换更高性能的存储设备等方面。
此外，优化网络架构、负载均衡等也可以改善数据库系统的性能。
7. 执行测试与监控：在完成调优后，需要进行系统测试和性能监控，以确保调优效果达到预期。
可以使用模拟负载、压力测试工具进行测试，同时监控性能指标来评估系统的性能状况。
数据库性能调优与SQL调整方案
数据库性能调优与SQL调整方案在今天的信息时代中，数据库是许多企业关键的数据存储和处理工具。
为了确保数据库系统的高效运行和响应时间，数据库性能调优是至关重要的。
本文将介绍数据库性能调优的基本概念，并提供一些建议的SQL调整方案，帮助优化数据库系统的性能。
一、数据库性能调优的概念数据库性能调优是指对数据库系统的硬件、软件以及相关应用程序进行综合优化，以提高数据库系统的响应和处理能力，提升数据库系统的性能。
数据库性能调优的目标是通过优化数据库的结构、查询语句和系统参数等来提高数据库的效率，减少系统的资源消耗，提升用户的体验。
二、数据库性能调优的原则1.合理设计数据库结构：合理的数据库设计是数据库性能调优的基础。
需要关注表的大小、索引的使用、数据模型的规范化和冗余等，以确保数据库结构的高效性和易维护性。
2.优化SQL查询语句：提高SQL查询语句的效率可以极大地改善数据库系统的性能。
使用索引、避免全表扫描、避免使用复杂的子查询和联合查询，以及减少SQL查询语句的执行次数等，都是优化SQL查询语句的常用方法。
3.优化系统参数设置：根据数据库的性能需求，合理设置数据库系统的参数。
例如，调整内存分配、缓存设置、并发连接数、日志文件大小等，以提高数据库系统的性能和稳定性。
三、SQL调整方案1.使用合适的索引：索引在数据库查询中起着重要的作用，可以快速定位数据。
正确选择索引类型、建立合适的复合索引以及定期更新索引等，都是优化SQL查询的有效手段。
2.避免全表扫描：全表扫描是一种效率较低的数据检索方法，应尽量避免使用。
可以利用索引和适当的查询条件，增加筛选条件，提高查询效率。
3.尽量减少数据库访问次数：通过合并多个查询语句、使用批量操作等方式，减少数据库系统的访问次数，可以有效地提高数据库的处理能力和响应时间。
4.避免使用过多的函数：在查询语句中使用函数会增加数据库的负担和计算成本。
可以尝试将一些函数的计算操作移至应用程序层面进行处理，减轻数据库的负担。
数据库性能优化中的磁盘IO调优策略(一)
数据库性能优化中的磁盘IO调优策略在数据库系统中，磁盘I/O是一个关键的性能瓶颈，对于提高数据库的响应速度和吞吐量具有重要意义。
为了克服磁盘I/O的瓶颈，需要采取一些有效的调优策略。
本文将从磁盘性能的重要性、磁盘I/O 调优的原则和技术以及常用的磁盘I/O调优策略三个方面进行探讨。
1. 磁盘性能的重要性磁盘是数据库系统的主要存储介质，直接影响着数据库的运行速度。
磁盘的性能包括传输速率和访问时间两个方面。
传输速率主要指数据在磁盘和内存之间的传输速度，而访问时间则是指数据从磁盘上读取到内存中的时间。
传输速率和访问时间都是影响磁盘I/O性能的重要指标，磁盘I/O性能的提升可以大大改善数据库的响应速度和吞吐量。
2. 磁盘I/O调优的原则和技术在进行磁盘I/O调优时，可以遵循以下原则和采取相应的技术手段：（1）合理规划磁盘系统的结构：可以采用RAID技术，通过硬件或软件实现磁盘的冗余和并行访问，提高磁盘系统的可靠性和性能。
（2）优化磁盘的使用方式：可以采用分区、格式化、文件组织等方式，将数据和索引等逻辑相关的文件放置在相邻的物理位置上，减少寻道时间，提高数据访问效率。
（3）合理设置操作系统和文件系统的参数：操作系统和文件系统的参数设置会影响到磁盘I/O的性能，如可以调整磁盘缓存、读写缓冲区等参数，提高数据的读写速度。
（4）合理分布数据和索引：可以根据数据的访问模式和读写比例，将数据和索引分布在多个磁盘上，通过并行访问提高磁盘I/O的吞吐量。
（5）优化SQL查询语句和连接方式：可以通过优化SQL查询语句，减少不必要的数据访问和磁盘I/O操作，同时选择合适的连接方式，如内连接、外连接等，减少数据的传输和排序操作，提高查询性能。
3. 常用的磁盘I/O调优策略为了进一步优化磁盘I/O性能，以下是一些常用的磁盘I/O调优策略：（1）使用异步IO：数据库可以采用异步IO的方式进行磁盘读写操作，通过并发的方式提高数据的读写速度，减少磁盘I/O的等待时间。
SQLServer数据库性能调优技巧
SQLServer数据库性能调优技巧第一章：SQLServer数据库性能调优概述SQLServer是一种常用的关系型数据库管理系统，在大型企业和云计算环境中广泛应用。
为了确保数据库的高性能和可靠性，进行数据库性能调优非常重要。
本章将介绍SQLServer数据库性能调优的概念和目标。
1.1 数据库性能调优的概念数据库性能调优是指通过分析和优化数据库的结构、查询、索引、存储和配置等方面的问题，以提高数据库系统的效率和性能。
优化数据库性能可以显著提升数据的访问速度、减少系统响应时间和提高数据库的处理能力。
1.2 数据库性能调优的目标数据库性能调优的主要目标是提高数据库的运行效率和用户的体验，具体目标包括：- 提高数据的访问速度：通过合理的查询优化和索引设计，加快数据的检索速度。
- 减少系统响应时间：通过调整数据库配置、优化SQL 查询和提高硬件性能等措施，缩短系统响应时间。
- 提高数据库的处理能力：通过合理的分区设计、并行处理和负载均衡等措施，提高数据库的并发处理能力。
第二章：SQLServer数据库性能调优基础在进行SQLServer数据库性能调优之前，有几个基础概念需要了解，包括数据库的结构、查询执行计划和索引等。
2.1 数据库的结构SQLServer数据库由多个表组成，每个表由多个行和列组成。
表有一定的关系，通过主键和外键来建立关联。
了解数据库的结构对于进行性能调优非常重要。
2.2 查询执行计划查询执行计划是SQLServer数据库执行查询语句时的执行路径和操作过程的详细描述。
通过分析查询执行计划，可以找到潜在的性能问题，并进行相应的优化。
2.3 索引索引是一种特殊的数据库对象，用于加快查询速度。
常见的索引类型包括聚集索引、非聚集索引和全文索引等。
合理设计索引可以提高查询的性能。
第三章：SQLServer数据库性能调优技巧本章将介绍一些常用的SQLServer数据库性能调优技巧，包括查询优化、索引优化、配置优化和硬件优化等。
MySQL中的并发读写和性能调优
MySQL中的并发读写和性能调优MySQL是一种广泛使用的关系型数据库管理系统，具有高性能和可伸缩性的特点。
然而，在高并发读写的环境下，MySQL的性能可能会受到影响。
本文将深入探讨MySQL中的并发读写和性能调优的相关知识。
一、什么是并发读写在数据库系统中，同时有多个用户对同一数据进行读写操作，就是并发读写。
并发读写可以提高数据库的吞吐量和响应速度，但也会增加数据一致性和性能调优的难度。
1. 并发读并发读是指多个用户同时对数据库进行读操作。
当多个用户同时读取同一数据时，并发读不会出现任何问题。
但如果其中有一个或多个用户对数据进行更新操作，就可能发生数据不一致的情况。
2. 并发写并发写是指多个用户同时对数据库进行写操作。
并发写可能导致数据冲突和丢失更新的问题。
为了避免数据冲突，数据库管理系统通常会使用锁机制或MVCC （多版本并发控制）来保证数据的一致性。
二、MySQL的并发读写问题在MySQL中进行并发读写时，可能会出现以下问题：1. 数据库死锁当多个用户同时竞争资源时，可能会发生死锁的情况。
死锁是指两个或多个进程无限期地等待对方持有的资源。
为了避免死锁的发生，MySQL使用了事务和锁机制来管理并发操作。
2. 数据丢失和不一致并发写操作可能导致数据丢失和不一致的问题。
MySQL通过使用锁机制或MVCC来确保数据的一致性和完整性，但如果配置不当或处理不当，仍然可能发生数据丢失和不一致的情况。
三、MySQL的性能调优策略为了提高MySQL在并发读写环境下的性能，可以采取以下策略：1. 数据库优化调整数据库的结构和参数配置，可以提高数据库的性能。
例如，合理设计表结构、创建索引、调整缓冲区大小等。
另外，使用合适的存储引擎（InnoDB、MyISAM等）也可以影响数据库的性能。
2. 查询优化优化查询语句可以减少数据库的负载，提高响应速度。
可以通过合理设计查询语句、使用索引、避免全表扫描等方式来优化查询。
数据库的原理是什么
数据库的原理是什么
数据库的原理是指数据库系统的设计和工作方式。
它包括以下几个关键原理：
1. 数据模型和结构：数据库采用不同的数据模型，如层次型、网状型和关系型等。
每个模型都有自己的数据结构和组织方式，用于存储和访问数据。
2. 数据库查询语言：数据库系统通过查询语言（如SQL）来
实现数据的操作和检索。
查询语言允许用户以简单和易于理解的方式来请求数据，并通过优化技术提高查询效率。
3. 数据库管理系统（DBMS）：DBMS是管理和操作数据库的软件系统。
它负责数据的存储、访问、更新和保护。
DBMS
还负责实施数据完整性约束和事务处理等功能。
4. 数据库索引：为了提高数据查询效率，数据库使用索引来加速数据的检索。
索引是预先创建的数据结构，可以根据特定的列或字段值快速定位到相关的数据记录。
5. 数据库事务：事务是数据库中执行的一系列操作的逻辑单位。
数据库系统使用ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）
属性来确保事务的正确执行和数据的完整性。
6. 数据库优化和性能调优：为了提高数据库系统的性能，需要对数据库进行优化和调优。
这包括索引的设计和使用、查询的优化、存储空间的管理等。
7. 数据库安全和权限控制：数据库系统需要提供安全机制来保护数据的机密性和完整性。
它能够对用户进行身份验证，并根据用户的权限限制对数据进行访问和操作。
综上所述，数据库的原理基于数据模型和结构、查询语言、数据库管理系统、索引、事务、优化和安全等关键技术，以实现数据的有效存储、高效检索和安全保护。
数据库性能优化中的IO调优技术
数据库性能优化中的IO调优技术数据库是现代应用系统中重要的数据存储和管理工具之一。
然而，随着业务的扩展和数据的增长，数据库的性能问题愈发显著。
其中最关键的问题之一就是IO性能瓶颈。
IO（输入/输出）操作是数据库中时间消耗最大的部分之一，因此进行IO调优对于提高数据库的性能至关重要。
本文将介绍数据库性能优化中的IO调优技术。
一、表设计和索引优化在进行IO调优之前，我们首先要确保表的设计和索引的优化。
合理的表设计和索引可以减少IO操作的次数，从而提高数据库的性能。
具体的优化策略包括：1. 使用适当的数据类型：对于某些字段，选择合适的数据类型可以降低存储空间和IO操作的需求，例如使用整型代替字符型。
2. 正确使用索引：根据查询需求选择合适的索引，并确保索引的选择覆盖了常用的查询条件。
同时，避免创建不必要的索引，因为索引会增加插入和更新操作的开销。
3. 数据库分区：对于大型数据库，可以考虑将数据按照某种规则进行分区，以减少单个表上的IO操作。
例如按照时间范围、地理位置等对数据进行分区。
二、磁盘子系统的优化磁盘子系统是数据库IO性能的关键因素之一。
以下是一些优化磁盘子系统的技术：1. RAID级别选择：RAID技术可以提高磁盘的容错性和性能。
根据对读写性能和容错性的需求，选择合适的RAID级别。
例如，RAID 0提供了较高的性能但没有容错能力，而RAID 5提供了较好的性能和容错能力。
2. 磁盘分区和文件系统：合理的磁盘分区和文件系统设置可以提高IO性能。
将数据库日志、数据文件和临时文件等分开保存在不同的磁盘分区上，以减少IO竞争。
同时选择高性能的文件系统，如XFS、Ext4等。
3. 内存缓存：数据库的内存缓存可以降低磁盘IO的频率。
通过合理设置数据库缓存大小，尽量将频繁访问的数据保留在内存中，减少IO操作。
4. 数量和速度：增加磁盘数量和使用高速磁盘（如SSD）都可以提高数据库的IO性能。
使用磁盘阵列技术可以增加磁盘吞吐量，同时使用高速缓存设备如SSD也可以加速数据库的IO操作。
数据库性能调优
数据库性能调优数据库性能调优是指通过各种技术手段和优化方法，提高数据库的执行效率和响应速度，以满足系统对数据库性能的要求。
在大数据时代，数据库性能调优显得尤为重要，因为高效的数据库运行能够提升整个系统的性能和稳定性。
本文将从索引优化、查询优化和硬件优化等方面介绍数据库性能调优的相关知识。
一、索引优化索引是提高数据库性能的关键因素之一，它可以加快数据访问速度，减少系统IO操作。
在进行索引优化时，首先要对数据库的表进行分析，确定哪些列需要建立索引。
一般来说，主键、外键以及经常作为查询条件的列是建立索引的优选对象。
当然，索引的建立还需要注意以下几点：1. 索引的选择：不同类型的索引适用于不同的场景。
常见的索引类型有B树索引、哈希索引和全文索引等，开发人员应根据具体情况选择适合的索引类型。
2. 索引的覆盖：如果查询只需要访问索引中的数据，而不需要回表查询表数据，可以大大减少IO操作，提高查询性能。
3. 索引的维护：索引的维护是一个动态过程，对于频繁更新的表，需要注意索引的重建和重新统计，以保证索引的有效性和准确性。
二、查询优化数据库的查询是应用程序与数据库之间交互的一种常见方式，因此查询的效率对于整个系统的性能有着重要的影响。
在进行查询优化时，可以从以下几个方面入手：1. SQL语句的优化：编写高效的SQL语句是提升查询性能的关键。
避免使用SELECT *，尽量减少子查询的使用，合理使用JOIN操作等，都可以减少数据库的开销。
2. 数据库设计的优化：合理的数据库架构和表设计也对查询性能有较大的影响。
可以考虑将大表分割成多个小表，建立合适的关系模型，以及规范数据库的约束和键值等。
3. 数据库的统计信息：数据库的统计信息对于查询优化是非常重要的。
可以通过定期收集和分析统计信息，了解数据的分布和访问规律，以便进行决策和优化。
三、硬件优化除了索引优化和查询优化外，硬件的配置和优化也是提升数据库性能的重要一环。
以下是几个常见的硬件优化方案：1. 存储系统：选择高性能的存储设备，如SSD硬盘，以提高数据的读写速度。
数据库调优步骤详解(系列一)
数据库调优是提高数据库性能的一项重要工作，可以提升系统的响应速度、减少系统负载和提高用户体验。
本文将详细介绍数据库调优的步骤和方法。
1.性能评估性能评估是数据库调优的第一步。
通过审查数据库的性能指标和监控数据，分析数据库的瓶颈所在。
可以通过系统监控工具、性能分析工具和日志分析工具等手段进行评估。
2.查询优化查询优化是数据库调优的重要环节。
通过分析数据库的查询语句，找出存在的问题，并进行优化。
可以采取以下措施进行查询优化：（1）检查和修改查询语句，尽量减少不必要的操作；（2）创建适当的索引，提高查询效率；（3）使用数据库内置的查询优化工具，如SQL Server的查询执行计划。
3.物理结构调整物理结构调整是数据库调优的另一个重要环节。
通过调整数据库的物理结构，提高数据的访问效率。
可以采取以下措施进行物理结构调整：（1）对数据表进行垂直切分，将不常用的字段划分到独立的表中；（2）对大数据表进行水平切分，将数据分散到多个物理磁盘上，提高IO性能；（3）合理设置表空间和数据文件，提高磁盘利用率和访问速度。
4.资源调优资源调优是数据库调优的关键环节。
通过合理配置数据库的硬件资源和软件配置，提高数据库的性能。
可以采取以下措施进行资源调优：（1）合理分配服务器的CPU和内存资源，根据数据库的负载情况进行配置；（2）调整数据库的缓存大小，提高数据的读取速度；（3）优化数据库的存储结构，提高磁盘IO性能。
5.定期维护定期维护是数据库调优的持续工作。
通过定期对数据库进行检查和维护，及时发现和解决性能问题。
可以采取以下措施进行定期维护：（1）定期清理和优化数据库的索引，提高查询性能；（2）备份和恢复数据库，保证数据的安全性和完整性；（3）监控数据库的性能指标，及时发现和解决问题。
综上所述，数据库调优是提高系统性能和用户体验的重要工作。
通过性能评估、查询优化、物理结构调整、资源调优和定期维护等步骤，可以提高数据库的性能和稳定性。
简述系统优化的方法原理
简述系统优化的方法原理系统优化是指通过采取一系列的措施和方法，对计算机系统中的各个组成部分进行调整和优化，以提高系统的性能、可用性和稳定性。
系统优化的目标是使系统更高效、更稳定、更可靠、更节能，并且能够更好地满足用户的需求。
系统优化的方法有很多，下面就几种常见的方法进行详细的介绍。
1.性能优化性能优化是系统优化的核心内容之一，它主要通过提高系统的响应速度和吞吐量来达到优化的目的。
性能优化需要从整体角度考虑系统的运行状况，分析系统中可能存在的性能瓶颈，并根据具体情况采取相应的优化措施。
性能优化的方法包括：（1）算法优化：通过改进算法，降低复杂度，减少计算量，从而提高系统的运行速度。
（2）资源优化：合理利用系统资源，防止资源不足造成的性能下降，如合理分配内存、磁盘空间等资源。
（3）并发优化：通过合理调度进程和线程，充分利用多核处理器的并行能力，提高系统的并发处理能力。
（4）数据库优化：通过优化数据库的设计、查询语句和索引结构等方面，提高数据库的查询效率，减少数据库的负载。
2.内存优化内存是计算机系统中最重要的资源之一，内存的使用对系统性能有着重要的影响。
内存优化主要包括以下几个方面：（1）减少内存泄漏：内存泄漏是指程序在分配内存后，没有释放掉导致内存无法再被其他程序使用。
减少内存泄漏可以通过合理管理内存的分配和释放来实现，如及时释放不再使用的内存、避免循环引用等。
（2）减少内存碎片：内存碎片是指内存中分散的、不连续的空闲内存块。
内存碎片会导致内存资源未能得到最大化利用，影响系统的性能。
减少内存碎片可以通过内存整理、内存分配算法的优化等方法来实现。
（3）合理使用缓存：缓存是一个高速的存储区域，能够提供快速的数据访问。
合理使用缓存可以减少对主存的访问，从而提高系统的性能。
缓存的使用可以通过设计合适的数据结构、改进程序的访问模式等来实现。
3.磁盘优化磁盘是计算机系统中的重要存储介质，磁盘的性能对系统的整体性能有着重要的影响。
数据库写入性能的提升与调优方法
数据库写入性能的提升与调优方法数据库作为应用系统的核心组件之一，承载着大量数据的读写操作。
而数据库写入性能的提升和调优，在保证数据安全性和完整性的同时，对于提升系统的整体性能和响应速度起到至关重要的作用。
本文将从多个角度介绍数据库写入性能的提升与调优方法，帮助读者更好地优化和提升数据库写入性能。
1. 合理设计数据库表结构数据库表的设计对于数据库写入性能有着重要的影响。
合理设计数据库表结构可以减少不必要的数据冗余，提高写入操作的效率。
主要包括以下几个方面：a. 表字段设计要遵循最佳实践，避免使用大型的字符字段或者使用过多的索引字段，尽量使用整型、日期型等较小的数据类型。
b. 使用主键来唯一标识每一条记录，优化表的索引结构，提高写入的效率。
c. 根据实际业务需求，将数据分成多个关联的表，减少表的中的数据重复性以及表的行数，提高写入效率。
2. 关注数据库事务处理数据库事务的处理对于数据的写入操作起着决定性的影响。
有效的利用数据库事务可以提高写入效率和数据的完整性。
a. 对于需要同时写入多个表的操作，合理使用事务，将多个写入操作放在一个事务里执行，保证数据的一致性和减少I/O交互的次数。
b. 降低事务的隔离级别，减少锁竞争对于写入性能的影响。
3. 优化SQL语句SQL语句是数据库操作的基础，优化SQL语句可以显著提高数据库写入性能。
a. 尽量减少使用通配符(*)，只查询需要的字段，减少数据传输和I/O交互的开销。
b. 合理使用索引，为经常使用的字段建立索引，提高查询和写入的速度。
c. 对于复杂的SQL查询，可以考虑使用存储过程或者视图，减少SQL解析的时间。
d. 使用批量插入或者更新操作，减少大量小事务的开销，提高写入性能。
4. 操作系统的优化操作系统对数据库写入性能也有一定的影响，合理配置和优化操作系统可以提高数据库写入性能。
a. 增加系统的内存容量，提高数据库缓存的命中率和写入效率。
b. 针对数据库存储文件的I/O优化，使用RAID等技术提高磁盘的读写性能。
数据库性能调优方法
数据库性能调优方法数据库性能调优是提高数据库系统性能的重要手段，它在现代信息系统中具有非常重要的作用。
本文将介绍几种常用的数据库性能调优方法，包括索引优化、查询优化、硬件优化以及定期维护等。
一、索引优化索引是数据库性能调优中最常用的方法之一。
通过合理的创建、调整和优化索引，可以极大地提高数据库的查询效率。
以下是一些常见的索引优化方法：1.选择合适的索引类型：根据实际需求选择适合的索引类型，如主键索引、唯一索引、聚簇索引等。
2.缩小索引范围：只对需要进行查询和排序的列创建索引，避免不必要的索引占用存储空间。
3.避免过多的联合索引：过多的联合索引会增加索引维护的成本，降低数据库性能。
4.定期重建和重组索引：删除不需要的索引，重新构建和重组索引，优化索引布局。
二、查询优化查询优化是提高数据库性能的关键环节之一。
通过合理的查询编写和优化，可以减少查询的时间和资源消耗。
以下是一些常见的查询优化方法：1.选择合适的查询语句：根据查询需求选择合适的查询语句，避免不必要的数据量和计算量。
2.使用合适的连接方式：根据实际情况选择适合的连接方式，如内连接、外连接等。
3.使用索引优化查询：利用索引加速查询，避免全表扫描和排序操作。
4.避免使用子查询：尽量避免使用子查询，因为子查询会增加数据库的负载和查询时间。
三、硬件优化硬件优化是提高数据库性能的基础之一。
通过合理的硬件调整和优化，可以提高数据库系统的吞吐量和响应速度。
以下是一些常见的硬件优化方法：1.增加内存容量：增加数据库服务器的内存容量，提高数据的缓存命中率。
2.使用高速存储设备：使用高速存储设备，如固态硬盘（SSD），提高数据库的读写速度。
3.优化磁盘配置：合理配置磁盘阵列，提高数据库的IO性能。
4.定期备份和优化数据库：定期备份数据库，清理无效数据，优化数据库性能。
四、定期维护定期维护是保证数据库系统稳定性和性能的必要手段。
以下是一些常见的定期维护方法：1.定期更新数据库统计信息：通过更新数据库统计信息，数据库优化器可以更好地选择执行计划。
数据库系统原理知识点
数据库系统原理知识点1. 数据库系统的概念数据库系统是指在计算机上存储和管理大量数据的软件系统。
它由数据库管理系统（DBMS）、数据库和应用程序组成。
数据库系统具有数据独立性、数据共享性、数据安全性和数据一致性等特点。
2. 数据库系统的架构数据库系统的架构包括三层：外模式、概念模式和内模式。
外模式是用户与数据库系统交互的界面，概念模式是数据库的全局逻辑结构，内模式是数据库的物理存储结构。
3. 数据库的数据模型数据模型是描述数据的结构、性质、关系和约束的概念工具。
常见的数据模型有层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型等。
其中，关系模型是最为常用和广泛应用的数据模型。
4. 关系模型的基本概念关系模型使用关系来表示数据，并通过关系代数和关系演算来进行数据操作和查询。
关系由表格（即关系实例）表示，表格的每一行代表一个元组，每一列代表一个属性。
关系模式是关系的描述，包括属性名和属性类型。
5. 数据库的三级模式数据库的三级模式包括外模式、概念模式和内模式。
外模式是用户的视图，概念模式是全局逻辑结构，内模式是物理存储结构。
通过三级模式的划分，可以实现数据的独立性和数据共享性。
6. 数据库的完整性约束完整性约束是用于保证数据的正确性和一致性的规则。
包括实体完整性约束、参照完整性约束、用户定义完整性约束等。
实体完整性约束保证实体的主键不为空，参照完整性约束保证外键的参照一致性。
7. 数据库的事务管理事务是数据库操作的基本单位，具有原子性、一致性、隔离性和持久性等特性。
事务管理包括事务的提交和回滚操作，通过事务管理可以保证数据的一致性和可靠性。
8. 数据库的并发控制并发控制是用于处理多个事务并发执行时可能出现的问题，如丢失更新、脏读、不可重复读和幻读等。
常见的并发控制技术包括锁机制、并发控制算法和多版本并发控制等。
9. 数据库的查询优化查询优化是数据库系统中的重要问题，通过选择最优执行计划和优化查询语句的方式来提高查询性能。
数据库性能调优方法与技巧
数据库性能调优方法与技巧数据库性能是一个关键的问题，对于应用程序的性能和响应时间至关重要。
因此，在开发应用程序时，我们需要重点关注数据库性能调优。
本文将介绍一些常用的数据库性能调优方法与技巧，以帮助读者优化数据库的性能。
一、合理设计数据库结构数据库的设计是决定性能的关键。
合理的数据库结构可以提高查询和操作的效率。
以下是一些合理设计数据库结构的方法：1. 规范化数据模型：将数据分解为更小的组件，减少数据的冗余，提高查询的效率。
2. 使用索引：在经常使用的字段上创建索引，可以加快查询速度。
不过需要注意，过多的索引会降低插入和更新的性能。
3. 合理选择数据类型：选择适合存储的数据类型，可以减少存储空间的占用，提高数据库的性能。
二、优化查询语句查询语句是应用程序与数据库之间的桥梁，优化查询语句可以大大提高数据库的性能。
以下是一些优化查询语句的方法：1. 避免全表扫描：尽量使用索引来查询数据，避免全表扫描的开销。
2. 减少查询次数：尽量将多个查询合并为一个查询，减少与数据库的交互次数。
3. 使用适当的关联条件：避免使用不必要的关联条件，只查询所需的数据，减少查询的数据量。
4. 避免使用子查询：子查询的性能通常很低，尽量使用连接查询来替代子查询。
三、配置合理的缓存策略数据库缓存是将热点数据加载到内存中，以加快对热点数据的访问速度。
以下是一些配置合理的缓存策略的方法：1. 增大缓存空间：适当增大数据库的缓存空间，可以提高热点数据的访问速度。
2. 使用LRU算法：最近最少使用（LRU）算法可以优先保留访问频率较高的数据，提高缓存的命中率。
3. 清除过期数据：定期清除过期的缓存数据，避免缓存空间被无效数据占用。
四、合理分配硬件资源合理分配硬件资源可以提高数据库的性能。
以下是一些合理分配硬件资源的方法：1. 使用高性能硬盘：选择性能较好的硬盘，可以提高数据的读写速度。
2. 增加内存容量：适当增加数据库的内存容量，可以提高查询和操作的效率。
数据库调优的专业技术分享(系列一)
数据库调优的专业技术分享随着互联网的普及，大数据时代的来临，数据库的使用愈发广泛。
然而，随着数据库中数据量的增多和访问需求的提升，数据库的性能问题也逐渐暴露出来。
如何对数据库进行调优，提高其性能，成为了数据库管理员和开发人员面临的一项重要任务。
本文将分享一些数据库调优的专业技术，帮助读者解决数据库性能问题。
一、索引优化索引是提高数据库性能的重要手段。
它可以加快数据的检索速度，降低查询的成本。
然而，不恰当的索引使用可能会导致索引失效、查询性能下降等问题。
因此，在进行索引优化时需要注意以下几点。
首先，选择合适的索引类型。
常见的索引类型包括B树索引、哈希索引和全文索引等。
对于不同的查询场景，应选择适合的索引类型，以提高查询效率。
其次，避免过度使用索引。
索引的创建需要占用额外的存储空间，并且在对数据进行增删改操作时需要维护索引结构，这会增加写入的开销。
因此，对于一些不常被查询的字段，不应过度创建索引。
最后，定期检查并重建索引。
随着数据的新增和修改，索引的结构可能会出现碎片化，导致查询性能下降。
定期检查并重建索引可以优化索引的结构，提高查询效率。
二、SQL语句优化SQL语句是数据库操作的基础，也是影响数据库性能的关键因素。
在进行SQL语句优化时，可以从以下几个方面入手。
首先，避免全表扫描。
全表扫描会导致数据库性能下降，因此应尽量通过索引或者其他方式来减少全表扫描的情况。
其次，合理使用连接查询。
连接查询是常见的SQL操作，但是在处理大数据量时可能会导致性能问题。
因此，在进行连接查询时，应尽量使用合适的连接方式，并且优化连接条件，减少查询的数据量。
最后，避免不必要的操作。
在编写SQL语句时，要注意去除无用或者重复的操作，减少数据库的负担。
三、存储结构优化数据库的存储结构对性能有着重要影响。
合理的存储结构不仅可以提高数据的存取效率，还可以减少存储空间的占用。
首先，选择合适的表结构。
在设计数据表时，应根据数据的特点选择合适的表结构。
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Table Join
1 Loop join 驱动表(outer table)较小而内部表较大(inner table)且内部表需要有效的访 问方法（Index）；轻量级 等值和非等值联接 Merge join 驱动表(outer table)和内部表(inner table)都已经在合并(on)列上排序且存 在索引，避免对结果集再排序；中量级 等值联接 Hash join 驱动表(outer table)和内部表(inner table)数据相差明显，未排序，无索引 的等值联结形式；重量级 视图 等值联接
SQL Tuning and Optimization Cycle
Capture
Workload
Analyze
Change
Optimiza tion
Tuning and Optimization Order
数据库架构 SQL编码 存储设计
硬件配置
Suggestion
常规情况下
磁盘负载过重 内存负载过重 处理器负载过重 网络负载过重 架构不良 代码不良 代码不良 客户端代码不良 调整架构 调整代码 调整存储 调整客户端设计
SQL语句的监控与分析
1 Query Analyze Execution Plan 2 SQL SERVER Profiler 3 4 5 6 7 8 9 10 Activity Monitor RML Utilities SYS.DM_ Views SET SHOWPLAN_ALL/XML ON/OFF SET STATISTICS IO/TIME ON/OFF SQL Best Practices Analyzer The Database Engine Tuning Advisor EXPLAIN (MySql)
Variable
1 避免将嵌套的条件字句，替换为通过单独语句赋值的变量，缓存计划! 2 在存储过程中 传入单一变量值很多(如股票代码)，会出现“参数嗅探”， 可通过查询提示，使存储过程重新编译RECOMPILE，提高性能！ 3 变量@A的传入值中，X所占的权重最高，可以通过OPTION (OPTIMIZE FOR (@A = ‘X’))，来节省编译时间，提高查询性能！ 4 SQL语句中，动态的库名，表名，字段名。必须使用变量，动态SQl语句！ 5 变量类型和长度的选择，比较 和 相等 运算！ 6 @Table VS #Table VS ##Table！
通过形式多样的优化转换，达到 限制IO，利用索引，提高性能的目的 没有where基本上就是要做表扫描
INDEX
1 避免无法利用索引的写法，如列计算，类型转换，函数，null，<>等操作! 2 聚簇索引，非聚簇索引，覆盖索引，组合索引，唯一索引与非唯一索引的 差异，索引视图的具体应用！ 3 统计索引使用的具体数据，查找缺失索引，掌握成本和性能比率！ 4 索引管理和维护的方法和周期！索引大小的限制（最大键列数为 16，最大 索引键大小为 900 字节）。 5 合理的索引设计是建立在对各种查询的分析和统计数据上的，只有正确地 使索引与SQL语句结合起来,才能产生最佳的优化方案！ 6 不同的应用环境，制定不同的索引策略！OLTP 和 OLAP 7 Like 查询耗时和字段值总长度成正比 VARCHAR 索引对性能的提升和维护成本的增加 是把双刃剑！ 空间换时间，避免表扫描！ B数结构 全文索引
数据库系统性能调优系列
SQL语句原理篇 SQL语句原理篇
研发一部
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Sir.Q
SQL结构化查询语言（Structured Query Language） 结构化查询语言（
1 2 3 4 1970年，IBM公司San Jose,California研究实验室的E.J. Codd（埃德加·科德）发表将资料组 成表格的应 用原则（Codd‘s Relational Algebra） 。 1974年，同实验室的D.D.Chamberlin和R.F. Boyce在Codd‘s Relational Algebra基础上，研制 出一套规范语言SEQUEL(Structured English QUEry Language)。 1979年 Oracle 发布了商业版SQL；随后IBM公司在DB2 数据库系统中也实现了SQL商业应用。 1986年，美国ANSI采用SQL作为关系数据库管理系统的标准语言（ANSI X3. 135-1986）， 后为国际标准化组织（ISO）也采纳SQL为国际标准。到目前为止共发展经历了： SQL/86（第一个标准）； SQL/89(增加了引用完整性(referential integrity)) ； SQL/92(被数据库管理系统（DBMS）生产商广发接受) ； SQL/99 SQL/2003(包含了XML相关内容) ； SQL/2006：(包含XQuery的关联应用) SQL/2008 5 因为主流的各种数据库系统在其实践过程中都对 SQL 规范作了某些编改和扩充。所以，不同 数据库系统之间的SQL语言不能完全相互通用。目前主要分为以下几种形式： T-SQL(Transact-SQL) PL/SQL（Procedural Language/SQL） SQL PL[1] 支持 支持 支持 Sybase ASE、MS-SQL Server、MySql Oracle IBM DB2
推荐参考书籍
Learning SQL on SQL Server 2005 Microsoft.SQL.Server.2005.T-SQL.Querying Microsoft SQL Server 2005 Query Tuning and Optimization
SQL for MySQL Developers
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6 SQL语句的优化环境，根据数据库系统应用类型可分为：OLTP 和OLAP两种 7 SQL语句优化类型，根据优化途径可分为：基于业务 和 基于技术两种 8 SQL语句优化标准，正确 时间 负载（IO） 局部或整体
SQL语句编译过程 SQL语句编译过程
SQL语句
计Leabharlann 语法分析编译关系代数表达式 统计信息 RBO CBO 句 调 优 的 关 键 SQL语 句 计 段 阶 语
ORDER
1 避免使用排序，尤其是对大结果集进行排序，与TOP一起出现! 2 排序字段要选择有效的索引字段，与索引排序一致，但排序必然造成索引 扫描！ 3 排序字段避免使用表达式，性能非常之差！ 4 避免排序（计算）列有NULL值！
在建立主键索引(自增列或时间列) 的时候，默认DESC。在SELECT语句 执行时默认为降序排列，避免 了再次 order by
Join Monitor Where Index Analysis Order Variable Tips
数
Key Word Order
(8) SELECT (9) DISTINCT (11) <TOP_specification> <select_list> (1) FROM <left_table> (3) <join_type> JOIN <right_table> (2) ON <join_condition> (4) WHERE <where_condition> (5) GROUP BY <group_by_list> (6) WITH {CUBE | ROLLUP} (7) HAVING <having_condition> (10) ORDER BY <order_by_list>
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The Art of SQL
谢谢观赏 ！
避免动态SQL语句，性能和安全 自动参数化查询 静态SQL语句
TIPS
1 避免将复杂的操作使用一条语句完成，多使用短事务! 2 SQL语句编写简洁，可读性强，备注信息明确！别名，大写！ 3 CLR定义的函数和过程，在大数据量环境下，处理字符串和计算的性能比 T_SQL函数倍数提升！ 4 必须不断学习掌握新的数据库技术，利用新版本关键字，函数，工具等， 达到事半功倍！ 5 随着SOA的推广，多层架构，各种框架的普及。必须学习了解编程语言， 站在开发人员的角度来分析优化语句，不简单的割裂程序和数据库，整体 优化！ 6 人工优化 VS 智能优化！LECCO SQL Expert QUEST TOAD ON 减少游标使用 WHERE HAVING 减少函数的使用 Create PROC
SQL语句优化和数据库性能调优的关系
1 SQL语句是应用程序访问数据的唯一途径，应用程序的任何数据库操作最终归结为SQL 语 句的执行，所以SQL语句的效率对数据库的性能起了决定性的作用！ SQL语句消耗了70-90%的数据库资源，必须高度重视，严格审核！ SQL语句独立与应用程序的逻辑，相对与优化程序，在时间成本和风险上都很低！ SQL语句的优化,是数据库可编程对象优化的前提和基础;是数据库对象结构和数 据库系统 架构调整优化的强有利支撑! 同样结果的SQL语句有不同的写法，在性能上的差异非常大。
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3
4 OPTION(FORCE ORDER) 选择好驱动表 SQL SERVER 中表的连接顺序由查询分析器智能决定，ORACLE 中表的 连接顺序从右到左 避免 LEFT/RIGHT JOIN Not Over 5 Table Join ABCDEF BEDCFA
WHERE
1 不可缺少，重点分析，深度挖掘潜能，直接影响IO大小和Index使用效率! 2 条件顺序对大数据量表的查询会产生直接的影响！ 3 在符合业务规则的前提下，尽可能多的增加限制条件(时间段)！ 4 通过声明变量，改变表联结等形式，避免出现条件字句嵌套！静态 动态 5 任何对列的操作都将导致表扫描无法利用索引(如计算，转换，正则，函数 等)，尽可能通过优化转换将操作移至等号右边，利用索引！ 6 避免性能低下的操作符和关键字，使用高效的替代方法；如 a is not null 改为 a>0！