数据库优化方法论-梁敬彬-优化的思路共43页
数据库优化策略与方法解析(系列二)
数据库优化策略与方法解析在现代社会，数据的重要性变得越来越明显。
数据库作为存储和管理数据的关键组件，对于企业和组织来说扮演着至关重要的角色。
然而，随着数据量的不断增加和使用的复杂性，数据库的性能优化变得十分关键。
本文将探讨一些数据库优化的策略和方法，帮助读者提高数据库的性能和效率。
一、合理的数据库设计首先，要优化数据库的性能，合理的数据库设计是至关重要的。
一个良好的数据库设计可以避免数据的冗余和不一致，提高数据库的查询效率。
一般来说，合理的数据库设计应包括以下几个方面：1.表的规范化：将数据分解成更小更简单的表，避免数据的冗余。
通过关系模型的使用，将数据存储在多个表中，减少数据的冗余，提高数据的一致性。
2.索引的设计：合理地设计和使用索引可以加快数据库的查询速度。
索引可以根据某个列的值来加速查询，但是索引的过多使用也会带来不必要的开销。
因此，在设计索引时，需要根据查询的需求和数据的特点来进行权衡和选择。
3.数据类型的选择：选择合适的数据类型能够提高数据的存储效率和查询速度。
过大或过小的数据类型都会带来不必要的开销。
因此，在设计数据库时，需要根据数据的特点和存储需求选择合适的数据类型。
二、查询语句的优化除了数据库的设计，优化查询语句也是提升数据库性能的重要策略。
1.避免全表扫描：全表扫描是指在查询时需要扫描整个表的数据，通常是由于查询条件不当或者缺少索引导致的。
为了避免全表扫描，可以通过以下几种方式进行优化：添加适当的索引，更改查询条件，使用合适的连接方式等。
2.分页查询的优化：在应用程序中，常常需要对大量的数据进行分页查询。
为了提高分页查询的效率，可以通过使用limit、offset等关键字来限制查询结果的数量，减少数据的传输和处理时间。
3.使用合适的连接方式：在数据库查询中，使用不同的连接方式，如内连接、外连接等，会对查询的性能产生不同的影响。
在设计和优化查询语句时，需要根据实际情况选择合适的连接方式，尽量减少不必要的连接操作。
数据库查询优化的基本原则与方法
数据库查询优化的基本原则与方法数据库查询是现代应用程序中常见的操作之一，但是查询性能的提升往往被忽视或者被抱以为无法改善。
然而，通过优化数据库查询，可以大幅度提升应用程序的性能和用户体验。
本文将介绍数据库查询优化的基本原则与方法，旨在帮助开发人员更好地理解和应用这些技术，从而提升应用程序的性能。
1. 选择合适的索引索引是数据库中重要的组成部分，能够提高查询效率。
在选择索引时，需要考虑频繁查询的字段，并根据查询的复杂性和频率进行索引的建立。
根据实际数据量的大小和查询频率，可以选择单列索引、复合索引或全文索引等。
2. 优化查询语句合理编写查询语句是优化查询性能的基础。
首先，需要避免多表关联查询和使用不必要的子查询，可以通过合理设计数据表的结构来减少关联查询。
其次，需要避免使用“select *”的写法，只查询需要的字段，减少返回数据量。
3. 使用连接查询代替子查询在某些情况下，可以使用连接查询代替子查询来提高查询性能。
连接查询可以将多个表的结果进行关联，减少数据库的查询次数。
尽量使用 INNER JOIN 等连接语句，而不是使用子查询。
4. 避免使用全表扫描全表扫描是指在没有使用索引的情况下对整个表进行扫描。
全表扫描会消耗大量的系统资源，影响查询性能。
通过合适的索引和优化查询语句，尽量避免全表扫描的情况。
5. 适当分页查询当查询结果较大时，可以考虑使用分页查询来提高性能。
分页查询可以将查询结果分片返回，减少网络传输和页面加载时间。
合理设置分页大小，避免一次性返回过多的数据量。
6. 数据库设计优化良好的数据库设计是优化查询性能的基石。
首先，需要避免冗余数据的存在，可以使用关系模型进行数据表设计。
其次，需要合理划分数据表，根据业务逻辑划分成多个小表，减少查询的复杂性。
另外，可以使用视图、存储过程和函数等方式来优化查询。
7. 定期分析查询性能定期分析查询性能是不可忽视的一步。
通过数据库的性能监控工具，可以了解查询的性能情况和瓶颈所在。
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小余买鱼3---资源的利用
好了，不开玩笑了，真正原因应该如下： 因为农贸市场很近，走路仅需要5分钟可到达，妈妈的 心理预期时间是在15分钟以内。 然而到地下车库开车、去农贸市场找地方停车，这里就 花费了15分钟时间，超过了妈妈的预期时间。 妈妈当然不满意！ 这就是要注意什么场景选择什么样的处理方式（从技 术角度来看就是什么应用选择什么技术）。也就是对新锦 囊妙计中设计的第2点的再次强调，这是非常重要的 。
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小余买鱼3---资源的利用
事实上事情其实还更糟。
小余买鱼的这段时间爸爸正准备去公司参加紧急会议，结果车 被开走了，最后导致会议迟到了。爸爸迟到这件事和上图设计中的 第3点的相关：善于合理利用资源。
数据库查询优化的新思路与算法
数据库查询优化的新思路与算法随着数据量的不断增大，数据库查询性能的优化变得越来越重要。
在传统的数据库查询优化中，我们常常采用索引、分区、缓存等手段来提高查询速度。
但是随着互联网的快速发展以及数据需求的多样化，传统的数据库查询优化方法已经无法满足快速查询的需求。
因此，我们需要寻找新的思路和算法来优化数据库查询。
一、机器学习在数据库查询优化中的应用机器学习作为一种强大的数据分析工具，可以通过学习大量的查询数据，并找到数据中的隐藏模式和规律，从而提高查询的准确性和效率。
机器学习可以进行特征选择、模型训练和查询预测等阶段的优化。
在特征选择阶段，我们可以通过分析查询语句中的关键词、表之间的关系以及查询的目标，选择合适的特征来表示查询。
这些特征可以包括表的属性、索引信息、关联关系、查询条件等。
通过有效地选择特征，我们可以减少特征空间的维度，提高训练的效率。
在模型训练阶段，我们可以使用机器学习算法，如决策树、神经网络、支持向量机等，来训练模型。
通过学习查询数据的特点和查询结果的模式，我们可以建立准确的模型来预测查询的执行计划和执行时间。
这样，在实际查询过程中，我们就可以根据模型的预测结果来选择最优的执行计划，从而提高查询的效率。
在查询预测阶段，我们可以将机器学习模型应用到实际的数据库查询中。
通过输入查询语句和查询的特征，我们可以得到模型预测的查询执行计划和执行时间。
然后，根据预测结果，我们可以调整查询优化器的参数，选择最优的执行计划，从而提高查询的性能。
二、深度学习在数据库查询优化中的应用除了传统的机器学习方法，深度学习也可以应用于数据库查询优化中。
深度学习是一种基于神经网络的学习方法，可以通过多层隐藏层来提取数据中的高级特征。
在数据库查询优化中，深度学习可以通过学习大量的查询数据来提取查询语句和查询结果之间的非线性关系，从而进一步提高查询的性能。
在深度学习中，我们可以使用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及长短期记忆网络（LSTM）等网络结构来处理查询数据。
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小余买鱼3---资源的利用
答案揭晓，请看大屏幕
看样子是失败了，啥原因失败了？
因为参加DTCC 2012数据库技术大会走神了！
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好了，不开玩笑了，真正原因应该如下： 因为农贸市场很近，走路仅需要5分钟可到达，妈妈的 心理预期时间是在15分钟以内。 然而到地下车库开车、去农贸市场找地方停车，这里就 花费了15分钟时间，超过了妈妈的预期时间。 妈妈当然不满意！ 这就是要注意什么场景选择什么样的处理方式（从技 术角度来看就是什么应用选择什么技术）。也就是对新锦 囊妙计中设计的第2点的再次强调，这是非常重要的 。
买鱼买出方法论
1. 一套流程
优化方法论，详见下页
2. 两大法宝
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数据库优化的方法与技巧
数据库优化的方法与技巧RDBMS（关系型数据库管理系统）被广泛应用于各种应用程序中，它们的性能对整个系统的运行至关重要。
数据库优化是提高系统性能的关键因素之一。
本文将介绍一些数据库优化的方法与技巧，以帮助您改善数据库性能。
一、合理设计数据模型数据库的性能优化应该从数据模型的设计开始。
合理的数据模型可以提高数据库查询的效率。
在设计数据模型时，要遵循以下几个原则：1. 数据冗余尽量减少：冗余数据会占用额外的存储空间，并且增加了数据更新的复杂性。
通过数据表的规范化处理，可以消除数据冗余。
2. 合理设计索引：索引可以加快数据库的查询速度。
在选择索引字段时，应根据查询的频率和特点选择适当的字段，避免不必要的索引。
3. 合理选择数据类型：选择合适的数据类型可以节省存储空间，提高查询速度。
对于数值型数据，选择较小的数据类型可以节约存储空间，如使用INT代替BIGINT。
二、优化查询语句1. 避免使用SELECT *：只选择需要的字段可以减少IO操作和网络传输，提高查询速度。
2. 使用合适的WHERE条件：WHERE条件可以过滤掉不需要的数据，减少扫描的数据量。
使用索引字段作为WHERE条件可以提高查询速度。
3. 使用JOIN优化查询：使用JOIN可以将多个表的查询合并为一次查询，减少数据库的IO操作。
4. 使用 UNION ALL 替代 UNION：如果使用UNION操作符进行多个查询结果的合并，可以考虑使用UNION ALL，它不会进行重复记录的去重操作，速度更快。
三、合理配置数据库参数数据库参数的配置对性能有着重要的影响。
不同的数据库管理系统有不同的参数配置方式，通常可以通过修改配置文件或使用特定的命令进行配置。
1. 内存配置：适当增加数据库的缓存大小，可以提高数据库的读取速度。
但是过大的缓存会增加数据库的负载，需要根据实际情况进行配置。
2. 磁盘配置：将数据库的日志文件和数据文件分开存储在不同的磁盘上，可以提高数据库的写入速度。
了解数据库优化的基本原则与策略
了解数据库优化的基本原则与策略数据库优化是指通过优化数据库的结构、设计和查询性能等方面，提高数据库的运行效率和响应速度，减少资源的消耗和浪费。
数据库优化的基本原则与策略有很多，下面将就几个重要的方面进行详细说明。
1.合理设计数据库结构数据库的结构设计对于性能的影响非常重要。
首先，需要合理划分数据库的表，每个表应该只包含相关的数据，并避免冗余数据。
此外，根据数据的访问频率，可以将经常一起查询的字段放在一张表中，避免多个关联表的频繁查询。
另外，合理设置表的字段类型和长度，避免过度分配空间，减少资源占用。
2.建立适当的索引索引是提高数据库查询性能的重要手段。
合理地选择索引字段，可以减少查询的时间复杂度。
一般而言，主键字段和经常作为查询条件的字段是索引的首选。
但是索引也会带来额外的开销，例如索引占用的磁盘空间和维护索引的时间成本等。
因此，在建立索引时需要权衡利弊，避免过多或不必要的索引。
3.优化查询语句查询语句是数据库性能的关键，因此需要优化查询语句以提高数据库的性能。
首先，避免使用全表查询，尽量使用WHERE子句来限定查询的范围。
其次，要避免使用过多的连接操作，尽量减少关联表的数量。
对于复杂的查询，可以考虑使用存储过程或视图来简化查询过程。
另外，使用合适的索引和索引字段的顺序来优化查询语句的执行效率。
4.缓存技术的应用缓存技术是提高数据库性能的重要手段之一。
通过使用缓存，可以减少对数据库的访问次数，从而降低数据库的负载。
常见的缓存技术包括内存缓存、页面缓存和对象缓存等。
可以根据具体的业务场景选择合适的缓存技术，并合理设置缓存的更新策略和过期时间。
5.定期维护和优化数据库需要定期进行维护和优化工作，以保证数据库的性能稳定和可靠。
首先，需要定期备份数据库，并建立容灾措施，以防止数据丢失。
其次，要定期收集数据库的性能指标和日志信息，以及时发现和解决潜在的性能问题。
此外，可以通过定期优化数据库的物理布局、再索引和数据统计等操作，来提高数据库的运行效率。
数据库查询优化的算法与策略分析
数据库查询优化的算法与策略分析数据库查询优化在提高数据库性能和查询效率方面起着至关重要的作用。
通过优化查询过程，我们可以减少数据库服务器的负载，提升用户体验，以及减少查询时间。
本文将针对数据库查询优化的算法和策略进行分析，讨论常见的优化技术和实践。
一、查询优化算法1. 索引优化索引是提高查询性能的最常用方法之一。
合理设计索引可以快速定位和访问数据，减少数据库系统的扫描操作。
使用B+树等数据结构创建索引，能够快速定位到数据的位置。
在创建索引时，需要根据查询的字段和频率来选择合适的索引类型和组合方式，避免重复或冗余的索引。
2. 查询优化器数据库查询优化器通过分析查询语句的结构和表之间的关系，生成最佳的执行计划。
它可以根据查询的复杂度和执行时间进行成本估算，并选择最佳执行路径。
查询优化器还可以通过缓存查询计划和重用查询计划，减少重复计算的开销。
3. 关联查询关联查询是常见的数据库操作，如JOIN操作。
为了提高关联查询的性能，可以使用合适的关联方式，如嵌套循环连接、哈希连接和排序合并连接等。
根据数据量和索引的选择，可以使用合适的关联方法进行优化。
4. 子查询优化子查询是嵌套在主查询中的查询语句。
为了提高子查询的效率，可以使用内联子查询、相关子查询和存在子查询等技术。
通过合理设计和优化子查询的结构和逻辑，可以避免不必要的计算和数据访问操作。
5. 聚合查询优化聚合查询是对数据进行汇总和分组的查询操作，如使用SUM、COUNT和GROUP BY等函数。
为了提高聚合查询的性能，可以使用合适的索引和分区方法，避免全表扫描和排序操作。
此外，使用合适的聚合函数和合并技术，也能够提升查询效率。
二、查询优化策略1. 数据库设计优化良好的数据库设计能为查询优化提供基础。
合理地设计表的结构，使用范式和反范式化，可以减少数据冗余和数据访问的次数。
此外，根据业务需求和查询频率，适时地进行分区和分表操作，提高查询的并发性和扩展性。
mysqlsql百万级数据库优化方案
mysql sql 百万级数据库优化方案2010-04-25 编辑:kp12345 我要投递文章稿1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where 及order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在where 子句中对字段进行null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t where num=03.应尽量避免在where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
4.应尽量避免在where 子句中使用or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num=10 or num=20可以这样查询：select id from t where num=10union allselect id from t where num=205.in 和not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：select id from t where num in(1,2,3)对于连续的数值，能用between 就不要用in 了：select id from t where num between 1 and 36.下面的查询也将导致全表扫描：select id from t where name like '%abc%'若要提高效率，可以考虑全文检索。
7.如果在where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。
因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。
然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。
如下面语句将进行全表扫描：select id from t where num=@num <mailto:num=@num>可以改为强制查询使用索引：select id from t with(index(索引名)) where num=@num <mailto:num=@num>8.应尽量避免在where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
MySQL数据库优化【范本模板】
MySQL数据库优化（一）作者：叶金荣, 出处：IT专家网,责任编辑: 李书琴,2008-06—06 09:30数据库优化是一项很复杂的工作，因为这最终需要对系统优化的很好理解才行。
尽管对系统或应用系统的了解不多的情况下优化效果还不错，但是如果想优化的效果更好，那么就需要对它了解更多才行。
数据库优化是一项很复杂的工作，因为这最终需要对系统优化的很好理解才行。
尽管对系统或应用系统的了解不多的情况下优化效果还不错，但是如果想优化的效果更好,那么就需要对它了解更多才行.本章主要讲解了几种优化MySQL的方法,并且给出了例子.记着,总有各种办法能让系统运行的更快，当然了，这需要更多的努力。
1 优化概述让系统运行得快得最重要因素是数据库基本的设计。
并且还必须清楚您的系统要用来做什么，以及存在的瓶颈。
最常见的系统瓶颈有以下几种:磁盘搜索.它慢慢地在磁盘中搜索数据块。
对现代磁盘来说，平时的搜索时间基本上小于10毫秒，因此理论上每秒钟可以做100次磁盘搜索。
这个时间对于全新的新磁盘来说提高的不多，并且对于只有一个表的情况也是如此。
加快搜索时间的方法是将数据分开存放到多个磁盘中。
磁盘读/写。
当磁盘在正确的位置上时,就需要读取数据。
对现代磁盘来说，磁盘吞吐量至少是10—20MB/秒.这比磁盘搜索的优化更容易,因为可以从多个媒介中并行地读取数据。
CPU周期.数据存储在主内存中(或者它已经在主内存中了），这就需要处理这些数据以得到想要的结果。
存在多个？硐啾饶诖嫒萘坷此蹈窍拗频囊蛩亍2还孕”砝此担俣韧ǔ2皇俏侍狻？内存带宽。
当CPU要将更多的数据存放在CPU缓存中时，主内存的带宽就是瓶颈了.在大多数系统中,这不是常见的瓶颈,不过也是要注意的一个因素。
1.1 MySQL 设计的局限性当使用MyISAM存储引擎时，MySQL会使用一个快速数据表锁以允许同时多个读取和一个写入。
这种存储引擎的最大问题是发生在一个单一的表上同时做稳定的更新操作及慢速查询。
数据库查询优化方案(百万级数据查询统计优化)
《数据库查询优化方案（百万级数据查询统计优化）》1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where 及order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在where 子句中对字段进行null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t where num=03.应尽量避免在where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
4.应尽量避免在where 子句中使用or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num=10 or num=20可以这样查询：select id from t where num=10union allselect id from t where num=205.in 和not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：select id from t where num in(1,2,3)对于连续的数值，能用between 就不要用in 了：select id from t where num between 1 and 36. 下面的查询也将导致全表扫描：select id from t where name like '%abc%'若要提高效率，可以考虑全文检索。
7. 如果在where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。
因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。
然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。
如下面语句将进行全表扫描：select id from t where num=@num可以改为强制查询使用索引：select id from t with(index(索引名)) where num=@num8. 应尽量避免在where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
数据库优化策略与实施方法
数据库优化策略与实施方法数据库是现代企业管理的核心和关键组成部分，对数据库进行优化可以提高系统性能和稳定性，确保数据的安全性和一致性。
本文将介绍数据库优化的策略和实施方法，以帮助企业更有效地管理数据库。
1. 数据库优化策略1.1 数据库设计优化数据库设计是数据库优化的基础，合理的数据库设计可以减少冗余数据和关联查询，提高查询性能。
其中有几个常用的优化策略：- 规范化数据库设计：通过分解原始数据表，将数据存储在多个相关表中，避免数据冗余和更新异常。
- 合理选择主键和索引：使用合适的数据类型作为主键，避免使用太长的主键，选择适当的字段作为索引以提高查询性能。
- 避免过度分析和设计：不要为每个字段都设计复杂的验证规则，不要为不经常使用的查询创建索引。
1.2 查询优化查询是数据库使用中最频繁的操作，优化查询可以大幅提高数据库性能。
一些常见的优化策略如下：- 限制查询结果：只返回需要的记录字段，避免不必要的传输和处理。
- 慎重使用多表连接：避免多次关联查询，合理使用JOIN语句和子查询来减少查询次数。
- 缓存热门查询结果：将经常被访问的查询结果缓存起来，加快查询速度。
- 定期优化查询计划：使用数据库的查询优化工具，重新生成和优化查询计划。
1.3 硬件优化数据库运行在服务器上，服务器的硬件性能对数据库的性能影响很大。
以下是一些硬件优化策略：- 使用高性能硬盘：使用SSD替代传统硬盘可以大幅提高数据库的读写速度。
- 增加内存容量：扩大服务器的内存能够更多地将数据缓存在内存中，减少对磁盘的访问。
- 分布式架构：将数据库分布在多个服务器上，可以提高数据库的并发能力和可扩展性。
2. 数据库优化实施方法2.1 监控数据库性能为了找出数据库的性能瓶颈，首先需要对数据库的性能进行监控。
以下是一些常用的监控方法：- 数据库系统日志：检查数据库系统的日志文件，查找系统繁忙的时间段和异常事件。
- 查询计划分析：通过分析执行计划，找出慢查询和消耗资源过多的查询。
数据库优化原则与策略(系列七)
数据库优化原则与策略在如今数据爆炸的时代，数据库的运行效率和性能显得尤为重要。
数据库的优化是一个复杂而细致的过程，要考虑到多个方面的因素。
本文将从查询优化、索引选择、表设计和资源调优等方面，探讨数据库优化的原则与策略。
一、查询优化查询是数据库的核心操作，因此查询性能的优化是数据库优化的重中之重。
首先，要合理选择查询的方法。
在满足业务需求的前提下，尽量使用简单的查询语句，避免复杂的连接和子查询，从而提高执行效率。
其次，要充分利用索引。
索引是快速查找和检索数据的关键。
在设计数据库时，应根据实际查询需求创建合适的索引。
常见的索引类型有B+树索引、Hash索引等，根据不同情况选择合适的索引类型，可以有效减少查询时间。
另外，要注意合理利用缓存。
缓存可以有效提高查询的响应速度。
在频繁使用的数据表或查询结果集上设置缓存，可以减少数据库的负载，加快查询的执行速度。
二、索引选择索引是数据库优化的关键因素之一。
在选择索引时，要考虑到性能与空间的平衡。
创建过多的索引会占用大量的存储空间，降低数据库的更新和插入速度。
因此，要根据实际需求选择合适的索引，以达到最佳的查询性能。
同时，还要注意索引的列选择。
选择频繁查询的列作为索引列，可以提高查询的效率。
例如，对于经常用于筛选条件的列，可以选择性别、年龄等作为索引列。
而对于出现频率较低的列，可以不作为索引列，以减少索引的占用空间。
三、表设计良好的表设计对于数据库的优化非常重要。
首先，要遵循规范化原则。
将数据库按照不同的功能和关系分为多个表，可以有效减少数据冗余，提高数据库的一致性和可维护性。
其次，要注意字段的数据类型选择。
选择合适的数据类型可以减小数据库的存储空间，提高查询的速度。
例如，对于数值类型的字段，应尽量选择更小的数据类型，如选择INT而不是BIGINT。
此外，还要避免大字段的存储。
将大文本、图片等数据存储在文件系统中，而不是直接存储在数据库中，可以提高数据库的读写性能。
数据库优化的基本原则与策略
数据库优化的基本原则与策略数据库是现代信息系统中至关重要的组成部分，它存储并处理大量的数据。
然而，随着数据量不断增加，性能问题也可能出现。
数据库优化的目标是提高数据库的性能，以满足用户的需求。
本文将介绍数据库优化的基本原则和策略。
1. 数据库设计与规范一个高性能的数据库优化始于良好的数据库设计。
良好的数据库设计可以减少冗余数据、提高数据查询和更新的效率，并减少对数据库的锁定和并发访问的冲突。
在数据库设计阶段，应考虑以下几个方面：- 正规化（Normalization）：将数据库表拆分成更小、更逻辑化的表，并通过关系建立关系。
这样可以减少冗余数据，并提高数据库的查询和更新性能。
- 索引（Indexing）：为频繁查询的列创建索引，可以大幅提高查询的效率。
索引应该根据具体的查询需求来选择，并且需要定期维护和优化。
- 划分表（Table Partitioning）：对大型表进行划分，可以减少磁盘 I/O 的开销，提高数据库的查询和更新性能。
- 数据类型选择：选择合适的数据类型能够节省存储空间并提高数据库的性能。
如使用更小的整数类型和日期时间类型。
2. 查询优化查询是数据库应用中频繁进行的操作，优化查询可以显著提高数据库的性能。
以下是一些优化查询的策略：- 避免全表扫描：将查询条件和排序条件尽量加到查询语句中，以避免全表扫描。
使用合适的索引来加速查询速度。
- 避免子查询：避免在查询中使用子查询，因为它们增加了数据库的负担。
尽量使用连接查询（JOIN）来完成查询操作。
- 预编译查询：对于重复执行的查询，可以将其编译成存储过程或视图。
预编译查询可以减少查询语句解析和编译的时间，提高查询性能。
- 延迟加载：对于大型表和复杂查询，可以使用延迟加载技术，只在需要的时候才加载数据，从而提高查询效率。
3. 硬件和系统优化数据库性能优化不仅限于数据库本身，还需要考虑硬件和操作系统方面的优化。
- 磁盘配置：将数据库放置在独立的磁盘上，以减少磁盘 I/O的争夺，提高数据库的读写性能。
SQL语句优化方案资料汇总
SQL语句的优化方案汇总来源：开发界项目组内开会讨论SQL语句的优化方案,大家都分享了自己的优化经验，以下为我记录、摘录、汇总部分资料与大家分享，不用全看，留着仅作查询，每次写SQL语句的时候能想起来查询一下即可。
让我们做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL。
（1）选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)：ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。
如果有 3 个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表.（2） 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.（3） 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（4）减少访问数据库的次数： ORACLE 在内部执行了许多工作: 解析 SQL 语句, 估算索引的利用率, 绑定变量 , 读数据块等；（5）在SQL*Plus , SQL*Forms 和Pro*C 中重新设置ARRAYSIZE 参数, 可以增加每次数据库访问的检索数据量 ,建议值为200（6）使用DECODE 函数来减少处理时间：使用DECODE 函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表.（7）整合简单,无关联的数据库访问：如果你有几个简单的数据库查询语句,你可以把它们整合到一个查询中(即使它们之间没有关系)（8）删除重复记录：最高效的删除重复记录方法 ( 因为使用了ROWID)例子：DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID) FROM EMP X WHEREX.EMP_NO = E.EMP_NO);（9）用TRUNCATE 替代DELETE：当删除表中的记录时,在通常情况下, 回滚段(rollbacksegments ) 用来存放可以被恢复的信息.如果你没有COMMIT 事务,ORACLE 会将数据恢复到删除之前的状态(准确地说是恢复到执行删除命令之前的状况) ,而当运用 TRUNCATE 时, 回滚段不再存放任何可被恢复的信息.当命令运行后,数据不能被恢复.因此很少的资源被调用,执行时间也会很短.(译者按:TRUNCATE 只在删除全表适用,TRUNCATE 是DDL不是DML)（10）尽量多使用COMMIT：只要有可能, 在程序中尽量多使用 COMMIT, 这样程序的性能得到提高, 需求也会因为 COMMIT 所释放的资源而减少:COMMIT 所释放的资源:a. 回滚段上用于恢复数据的信息.b. 被程序语句获得的锁c. redo logbuffer 中的空间d. ORACLE 为管理上述3种资源中的内部花费（11）用Where 子句替换HAVING 子句：避免使用 HAVING 子句, HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤.这个处理需要排序,总计等操作. 如果能通过 WHERE 子句限制记录的数目,那就能减少这方面的开销.(非oracle中)on、where、having 这三个都可以加条件的子句中，on 是最先执行，where 次之，having 最后，因为on 是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快的，where 也应该比having 快点的，因为它过滤数据后才进行sum，在两个表联接时才用on 的，所以在一个表的时候，就剩下where 跟 having 比较了。
数据库SQL优化处理
数据库SQL优化大总结之百万级数据库优化方案网上关于SQL优化的教程很多，但是比较杂乱。
近日有空整理了一下，写出来跟大家分享一下，其中有错误和不足的地方，还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版，希望大家阅读之后，感觉好的话推荐给更多的人，让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num isnull最好不要给数据库留NULL，尽可能的使用NOT NULL填充数据库.备注、描述、评论之类的可以设置为NULL，其他的，最好不要使用NULL。
不要以为NULL 不需要空间，比如：char(100) 型，在字段建立时，空间就固定了，不管是否插入值（NULL也包含在内），都是占用100个字符的空间的，如果是varchar 这样的变长字段，null 不占用空间。
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t where num=03.应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num=10or Name ='admin'可以这样查询：select id from t where num= 10union allselect id from t where Name ='admin'5.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：select id from t where num in(1,2,3)对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：select id from t where num between1and3很多时候用exists 代替 in是一个好的选择：select num from a where num in(select num from b)用下面的语句替换：select num from a where exists(select1from b where num=a.num)6.下面的查询也将导致全表扫描：select id from t where name like…%abc%‟若要提高效率，可以考虑全文检索。
本科毕业论文过程管理手册
本科生毕业论文（设计）过程管理手册学院_____机器人工程学院________专业_____机器人应用与技术________论文题目基于微操作控制原理的助力机械手提升系统_ 学生姓名__聂昌权___学号___指导教师1___阎庆_____职称/学位_讲师/硕士______安徽三联学院教务处制1.请先认真阅读《安徽三联学院本科毕业论文（设计）工作规程》，严格执行文件中规定的相关要求。
2.在填写本手册时，学生应清楚自己完成的是论文还是设计，然后填写对应部分内容。
填写前应先打草稿，手册中所需填写的内容，必须填写完整、规范。
3.本手册作为毕业论文（设计)工作检查的主要依据，所有签字（印）必须齐全。
4.本手册在毕业论文（设计）完成后，与论文（设计）一起交给指导老师，作为论文评阅和毕业答辩的主要档案材料，由各学院保存至学生毕业后四年。
5.若有双导师，请在封面填写指导教师2的相关信息。
1.安徽三联学院本科毕业论文（设计）选题审批表2.安徽三联学院本科毕业论文（设计）任务书3.安徽三联学院本科毕业论文（设计）开题报告4.安徽三联学院本科毕业论文（设计）指导过程记录5.安徽三联学院本科毕业论文（设计）指导教师评阅意见表6.安徽三联学院本科毕业论文（设计）同行评阅人评阅意见表7.安徽三联学院本科毕业论文（设计）答辩记录与成绩评定表表1：安徽三联学院本科毕业论文（设计）选题审批表表2：安徽三联学院本科毕业论文（设计）任务书说明：1.毕业论文（设计）任务书由指导教师填写，并经所在单位负责审定，下达到学生。
2.学生根据指导教师下达的任务书独立完成开题报告，于3周内提交给指导教师批阅。
3.本任务书在毕业论文完成后，与论文一起交指导教师，作为论文评阅和毕业论文答辩的主要档案资料。
表3：安徽三联学院本科毕业论文（设计）开题报告表4：表5：安徽三联学院本科毕业论文（设计）指导教师评阅意见表表6：安徽三联学院本科毕业论文（设计）同行评阅人意见表注：1.指导教师、评阅教师和答辩成绩分别占毕业论文（设计）总成绩的40%、20%和40%（答辩不合格者直接判定毕业论文不合格）。
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1 小余买鱼系列故事
2
买鱼买出方法论
3
方法论应用案例
4
总结
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小余买鱼系列故事
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小余买鱼3---资源的利用
事实上事情其实还更糟。 小余买鱼的这段时间爸爸正准备去公司参加紧急会议，结果车 被开走了，最后导致会议迟到了。爸爸迟到这件事和上图设计中的 第3点的相关：善于合理利用资源。
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锦囊内藏如下内容：
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小余兴冲冲的让表哥帮忙一起开车去买鱼。
结果咋样呢？小余这次能否还能让妈妈满意呢？
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小余买鱼3---资源的利用
好了，不开玩笑了，真正原因应该如下：
因为农贸市场很近，走路仅需要5分钟可到达，妈妈的 心理预期时间是在15分钟以内。
然而到地下车库开车、去农贸市场找地方停车，这里就 花费了15分钟时间，超过了妈妈的预期时间。
妈妈当然不满意！
这就是要注意什么场景选择什么样的处理方式（从技 术角度来看就是什么应用选择什么技术）。也就是对新锦 囊妙计中设计的第2点的再次强调，这是非常重要的 。
“妈妈，我回来了！”妈妈看到小余提着鱼，连连称赞， 非常满意。
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小余买鱼2---需求与设计
因为参加DTCC 2019 数据库技术大会特别认真，再获锦囊一袋！
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新锦囊内藏如下内容：
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小余买鱼2---需求与设计
一个月后，小余妈妈又准备开始做水煮活鱼了，妈妈还让 小余去买一条草鱼回来。
不过这次情况发生变化了，家附近的农贸市场因故关闭 了，由于住的比较偏僻，还真的只能去20里外沃尔玛超市买 鱼了。
如果是以前,小余必然就是直接兴冲冲的一头冲出门， 帮妈妈买鱼去。不过经历过第一次买鱼的经历后，他学会了 思考，变得更成熟了。。。。。。（以下略去3000字。）
一来爸爸去出差了，二来买鱼的路途遥远，当然要合理利用资源。而 情况变化后，就要及时考虑清楚了，车开走了，别人需要怎么办？
你事先沟通过了吗？你想过了吗？
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小余买鱼4---真正的需求
又过了一个月，妈妈又准备让小余买草鱼来招待刚上门做 客的大舅了。
不过因为离晚饭时间很近了，妈妈希望能在15分钟内买好 鱼，而此时家附近的农贸市场依然没有开张，该怎么办呢？
小余判断，无论如何都不可能完成这个任务了，不过小余 还是开动了脑筋。最终居然让妈妈满意的点点头。你们谁能猜 到小余做了什么事吗？
小余买鱼1---诊断与改进
一天下午4点多，小余妈妈想做水煮活鱼给家人吃，让小 余去买一条草鱼回来。
小余骑自行车到20里外的沃尔玛超市买到鱼然后返回。 一到家，妈妈就开始责怪小余买鱼的时间花的太长了，因为 都已经是下午6点半了，晚上7点一家人都安排好了外出的活 动了，这下做水煮活鱼来不及了。。。。。
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小余买鱼3---资源的利用
答案揭晓，请看大屏幕
看样子是失败了，啥原因失败了？ 因为参加DTCC 2019数据库技术大会走神了！
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小余买鱼系列故事
原来问题出在这里： 因为小余没来北京参加DTCC 2019数据库技术大会！ 那参加后啥效果呢？
可获锦囊一袋，遇到危急时刻，可拆开。。。。。
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小余买鱼3---资源的利用
又过了几天，妈妈再次让小余去买鱼。这次楼下附近的农贸市场 开放了。