数据库性能优化方法&案例分析
数据库优化方法
数据库优化方法数据库是现代应用程序的核心组成部分，它们存储着应用程序所需的所有数据。
但是，随着数据量的增加，数据库的性能可能会受到影响。
为了确保数据库的高效性和可靠性，需要进行数据库优化。
本文将介绍一些常用的数据库优化方法。
1. 索引优化索引是数据库中最重要的优化工具之一。
它们可以加快查询速度，提高数据库的性能。
在创建索引时，应该选择适当的列，并确保索引的数量不会过多。
过多的索引会降低数据库的性能。
2. 查询优化查询是数据库中最常用的操作之一。
因此，优化查询是提高数据库性能的关键。
在编写查询时，应该尽量避免使用复杂的查询语句。
此外，应该使用合适的数据类型和数据长度，以减少查询时间。
3. 数据库设计优化数据库设计是数据库性能的关键因素之一。
在设计数据库时，应该遵循一些基本原则，如避免冗余数据、使用适当的数据类型和长度、避免使用过多的表等。
此外，应该定期进行数据库维护，以确保数据库的高效性和可靠性。
4. 缓存优化缓存是提高数据库性能的另一种方法。
通过缓存，可以减少数据库的访问次数，从而提高数据库的性能。
在使用缓存时，应该选择适当的缓存策略，并确保缓存的数据与数据库的数据保持同步。
5. 硬件优化硬件优化是提高数据库性能的另一种方法。
通过升级硬件，可以提高数据库的处理能力和存储能力。
在升级硬件时，应该选择适当的硬件配置，并确保硬件的兼容性和稳定性。
数据库优化是确保数据库高效性和可靠性的关键。
通过索引优化、查询优化、数据库设计优化、缓存优化和硬件优化等方法，可以提高数据库的性能，从而提高应用程序的性能和可靠性。
数据库性能优化方法
数据库性能优化方法
1. 使用索引：使用合适的索引可以提高数据库的查询速度。
根据查询的字段和查询条件来选择合适的索引类型和列，可以有效减少数据的读取和过滤时间。
2. 避免全表扫描：尽量避免对整个表进行扫描，可以通过使用索引、加入合适的查询条件和优化查询语句等方法来避免。
3. 正确使用事务：事务的正确使用可以提高数据库的并发处理能力，避免锁的竞争和冲突。
4. 分区和分表：对于大型数据库或者数据量较大的表，可以考虑进行分区或者分表，将数据存储在多个物理文件中，提高查询和插入的效率。
5. 数据库缓存：使用缓存技术可以将常用的数据存储在内存中，避免频繁的磁盘读写，提高访问速度。
6. 优化查询语句：对于复杂的查询语句，可以通过优化语句的结构、使用合适的操作符和函数等方法，减少查询的时间和资源消耗。
7. 避免多次连接和断开连接：数据库连接是一种资源消耗较大的操作，应尽量避免频繁的连接和断开操作。
8. 合理设计数据库结构：合理设计数据库表的结构和关系，尽量避免冗余和重复数据的存储，可以节省存储空间和提高查询效率。
9. 使用合适的数据类型：选择合适的数据类型可以节省存储空间，减少磁盘读写的时间。
10. 定期清理和优化数据库：定期清理无用的数据和优化数据库的结构可以提高数据库的性能，减少查询和写入的时间。
数据库性能调优的技巧与方法
数据库性能调优的技巧与方法数据库是现代应用开发中不可或缺的一部分，它负责存储和管理大量的数据，并提供高效的数据访问和查询功能。
然而，在面对大量数据和复杂查询需求时，数据库的性能可能受到挑战。
为了提高数据库的性能和响应能力，我们需要使用一些调优的技巧和方法。
1. 合理设计数据库结构合理设计数据库结构是提高性能的基础。
首先，应该遵循第一范式、第二范式和第三范式，以避免数据冗余和不一致。
其次，应该正确选择和使用数据类型，根据数据的特性来选择合适的数据类型，避免存储不必要的信息。
此外，还应该为每个表创建适当的索引，以便加快查询效率。
2. 优化查询语句查询语句的优化对于提高性能至关重要。
首先，应该避免使用全表扫描，使用索引来加快查询速度。
其次，应该尽量避免使用复杂的子查询和连接操作，可以使用JOIN来替代连接操作。
另外，应该避免使用通配符查询，尽量将查询条件写得更精确，以减少数据库的查询压力。
3. 使用合适的索引索引是提高数据库查询性能的关键。
在设计和创建索引时，应该注意以下几点。
首先，应该根据查询需求和频率来选择合适的列作为索引列。
通常情况下，选择频繁查询和过滤的列作为索引列会更有效。
其次，可以考虑创建复合索引，将多个列作为索引列，以优化多列的查询效率。
另外，应该定期维护和优化索引，删除不必要或者不再使用的索引。
4. 定期统计和优化表格定期统计和优化表格可以提高数据库的性能和查询速度。
通过收集和分析统计信息，我们可以了解哪些表格的数据量较大或者查询频率较高，从而进行相应的优化。
可以使用数据库自带的分析工具或者第三方工具来帮助我们完成这一过程。
5. 分区和分表对于大型数据库，可以考虑使用分区和分表的技术来提高性能。
分区是将一个大型表格分割为多个小的逻辑表格，可以减少查询的开销和提高数据库的可扩展性。
分表是将一个大型表格分割为多个相同结构的物理表格，可以减少单个表格的数据量和查询的复杂性。
6. 缓存数据和查询结果使用缓存是提高数据库性能的一种常用方法。
数据库中常见的性能瓶颈及优化技巧
数据库中常见的性能瓶颈及优化技巧数据库在现代软件中扮演着关键角色，用于存储和管理庞大的数据。
然而，数据库性能问题可能会影响应用程序的整体性能。
本文将讨论一些常见的数据库性能瓶颈，并介绍一些优化技巧，以提高数据库系统的性能。
1. 硬件资源不足硬件资源不足是导致数据库性能下降的一个常见原因。
如处理器、内存、网络等资源的不足可能会降低数据库的响应时间和吞吐量。
为了解决这个问题，可以考虑以下优化技巧：- 升级硬件：替换较旧或不足的硬件组件，如增加处理器核心、扩展内存容量或升级网络带宽，以提高系统的整体性能。
- 负载平衡：将负载分摊到多个服务器上，以减轻单个服务器的压力，提高性能和可伸缩性。
- 数据库分片：将数据库分成多个片段，以便将数据分布到多个服务器上，并提高系统的并行处理能力。
2. 无效的查询和索引查询是数据库系统中常见的操作，但不正确或无效的查询可能会导致性能问题。
以下是一些优化技巧：- 优化查询语句：确保查询语句正确、高效，并避免不必要的查询。
使用适当的条件和索引来限制结果集的大小，并避免全表扫描。
- 创建索引：使用适当的索引来加速查询操作。
在频繁使用的列上创建索引，但要注意过多的索引可能会导致性能下降。
- 表分区：将大型表分区以提高查询效率。
根据数据的特点，将表分成较小的逻辑段，以便查询时只需扫描特定的分区。
3. 缺乏适当的数据库设计数据库的设计对性能有重要影响。
以下是一些优化技巧：- 范式化：合理地规范化数据模型，以减少冗余数据，并提高查询和更新操作的效率。
- 数据库关系：使用适当的外键和索引来建立表之间的关系。
合理使用连接（JOIN）操作而不是冗余数据。
- 缓存机制：使用合适的缓存机制，如缓存查询结果、页面片段或常用数据，以减少数据库的访问压力。
4. 日志和事务管理数据库系统通常具有事务和日志记录功能，它们虽然为数据完整性提供了保障，但也可能影响性能。
以下是一些建议：- 调整事务隔离级别：根据业务需求调整事务的隔离级别，以平衡数据完整性和并发性能。
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。
优化数据库的八种方法
优化数据库的八种方法优化数据库是提高数据库性能和效率的重要手段之一。
下面将介绍八种常见的数据库优化方法。
一、合理设计数据库结构数据库结构的设计直接影响数据库的性能和效率。
在设计数据库时，应注意以下几点：1. 表的字段应设置合理的数据类型和长度，避免浪费存储空间和计算资源。
2. 为表添加适当的索引，以加快查询速度。
索引应根据查询的频率和类型进行选择。
3. 合理划分表和字段的关系，避免冗余和重复数据。
使用范式化的设计可以提高数据的一致性和完整性。
二、优化查询语句优化查询语句是提高数据库性能的关键。
以下是一些优化查询语句的方法：1. 调整查询语句的顺序，将最常用和最重要的条件放在前面，以提高查询效率。
2. 避免使用通配符查询，如“%”，会导致全表扫描，影响性能。
3. 使用合适的连接方式，如INNER JOIN、LEFT JOIN等，减少不必要的数据读取。
4. 避免在WHERE子句中使用函数，函数会导致索引失效，影响查询效率。
三、优化索引索引是提高数据库查询效率的重要手段。
以下是一些优化索引的方法：1. 选择合适的索引类型，如B树索引、哈希索引等，根据查询的类型和频率进行选择。
2. 避免在索引列上使用函数或运算符，这会导致索引失效。
3. 定期对索引进行优化和重建，以保证索引的有效性和性能。
四、合理使用缓存缓存是提高数据库访问速度的重要手段。
以下是一些合理使用缓存的方法：1. 使用数据库缓存，如Redis、Memcached等，可以减少对数据库的访问次数。
2. 合理设置缓存时间，避免缓存数据过期或过长时间没有更新。
3. 使用缓存预热，提前加载常用数据到缓存中，减少用户访问时的延迟。
五、分表分库当数据库数据量庞大时，可以考虑进行分表分库操作，以减轻单个数据库的压力。
以下是一些分表分库的方法：1. 根据业务需求和数据特点，将数据划分到不同的表或数据库中。
2. 使用分片技术，将数据按照一定规则分布到多个数据库中。
数据库性能调优方法
数据库性能调优方法1.使用索引：索引是数据库中的一种数据结构，能够快速定位到符合特定条件的数据，可以大大提高查询的性能。
在设计数据库时，需要根据查询的字段和频率来选择合适的索引类型，并注意对索引的维护和更新。
2.优化SQL查询语句：SQL查询语句是数据库性能的关键因素之一、需要合理地设计SQL查询语句，避免过多的关联查询和子查询，使用合适的查询条件来过滤数据，减少不必要的查询和数据传输。
3.使用批量操作和事务：将多个相同类型的操作合并为一个批量操作，可以减少与数据库的交互次数，提高性能。
同时，使用事务来确保数据的一致性和完整性，避免不必要的回滚和锁定。
4.优化表结构和数据类型：合理地设计表的结构和数据类型，可以减少存储空间的占用和数据的冗余。
使用合适的数据类型可以提高查询和计算的效率，减少存储和内存的使用。
5.调整数据库参数：数据库的性能与数据库参数的设置有很大关系。
需要根据具体的需求和硬件配置，合理地调整数据库的缓冲区、连接数、并发控制等参数，以提高数据库的运行效率。
6.定期维护数据库：定期进行数据库的维护工作，包括数据压缩、重建索引、统计和分析等，可以提高数据库的性能和响应速度。
同时，及时清理无用的数据和日志，减少数据库的存储空间。
7.分区和分表：当数据库的数据量达到一定规模时，可以考虑将数据进行分区或分表处理，将大的表分解为多个较小的表，来提高查询和维护的效率。
8.缓存技术：使用缓存技术可以减少对数据库的访问次数，提高系统的响应速度。
可以使用内存数据库、分布式缓存等技术来实现缓存。
9.定位和解决性能问题：使用性能监控工具和日志分析工具，定位并解决数据库中的性能问题。
可以分析数据库中的慢查询、阻塞等情况，进行优化和调整。
10.水平扩展和垂直扩展：当数据库性能无法满足需求时，可以考虑水平扩展和垂直扩展。
水平扩展是将数据库分布到多台服务器上，每个服务器处理部分数据和请求；垂直扩展是增加数据库服务器的处理能力，如增加CPU、内存等。
数据库优化方案
五、实施计划
1.硬件优化：在1个月内完成硬件升级；
2.软件优化：在2个月内完成数据库版本升级及参数优化；
3.架构优化：在3个月内完成读写分离和数据库集群部署；
4.数据备份与恢复：在2个月内建立实时备份机制，并完成恢复测试；
5.性能监控与调优：在1个月内部署性能监控工具，并持续进行性能优化。
（2）定期进行数据恢复测试，确保备份有效性；
（3）制定应急预案，提高故障应对能力。
5.性能监控与优化
（1）部署数据库性能监控工具，实时监控数据库性能；
（2）定期分析数据库性能瓶颈，制定优化方案；
（3）建立数据库性能优化团队，持续关注并优化数据库性能。
五、实施计划
1.硬件优化：在1个月内完成硬件升级；
六、风险评估与应对策略
1.硬件升级过程中可能出现兼容性问题，需提前进行兼容性测试；
2.数据库版本升级及参数调整可能导致业务中断，需制定详细的迁移及回滚计划；
3.读写分离和数据库集群部署可能影响现有业务，需选择合适的时间窗口进行操作；
4.实时备份可能对系统性能产生影响，需评估备份策略，确保系统性能不受影响。
（3）探索分布式数据库解决方案，应对大数据量存储及处理需求。
4.数据备份与恢复
（1）建立实时数据备份机制，确保数据安全性；
（2）定期进行数据恢复测试，验证备份有效性；
（3）制定应急预案，提高故障应对及恢复能力。
5.性能监控与调优
（1）部署专业的数据库性能监控工具，实时监控数据库性能指标；
（2）定期分析性能瓶颈，调整优化措施；
三、优化目标
1.提高数据库性能，降低查询响应时间；
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开发、设计、运行维护各阶段 均可能导致性能问题
案例3：神奇的Oracle内部参数
• 内部参数列表
Parameter Name _b_tree_bitmap_plans _bump_highwater_mark_count _cursor_features_enabled _db_block_hash_buckets _db_block_hash_latches _db_block_numa _enable_NUMA_optimization _enqueue_hash_chain_latches _fix_control _in_memory_undo _index_join_enabled _optim_peek_user_binds _optimizer_mjc_enabled _sort_elimination_cost_ratio _sqlexec_progression_cost _table_lookup_prefetch_size _wait_for_sync Begin value FALSE 30 10 134217728 1048576 1 FALSE 256 5705630:ON, 5765456:3 TRUE FALSE FALSE FALSE 10 0 0 FALSE End value (if different)
的优化效果 80%的性能问题可以由20%的优 化技术所解决
应用开发技术运用策略
比较项目 操作特点 响应速度 吞吐量 并发访问量 联机业务 批处理业务 日常业务操作，尤其是包含 后台操作，例如统计报表、 大量前台操作 大批量数据加载 优先级最高，要求反应速度 要求速度高、吞吐量大 非常高 小 非常高 小 大 不高 大
自底向上
数据库性能管理的全面性
业务分析人员
1. 业务需求优化 2. 数据库逻辑设计优化 3. 应用流程设计优化 4. SQL语句优化 5. 数据库物理设计优化
设计人员 应用开发人员 数据库管理人员
6. 内存和CPU的优化 7. 磁盘I/O系统设计和优化 8. 系统资源竞争的监测和优化
操作系统优化 10. 网络配置优化
性能是升级的第一大风险
• 某省移动公司仍然运行在9i 平台 • >90%升级问题并不是数据库升级，而是升级之后的应用性能 问题 • 升级 = > 性能优化
R2
R2
还是索引这样基础的问题
• 语句条件： …… where applyoid = :applyoid and region = 538; …… • 目前的索引 ：(REGION, SUBSID)，可选性并不高 • 优化建议：创建applyoid字段索引 • 复合索引的前缀性和可选性
• 解决方式：创建一个索引
System Summary imsdb1 2011-3-25
CPU% usr%+sys% IO/sec 2000 1500 Disk xfers
启示1：高配置硬 件不能解决所有性 能问题
100 80 60 40 20 0 12:15 12:20 12:25 12:30 12:35 12:40 12:45 12:50 12:55 13:00 13:05 13:10 13:15 13:20 13:25 13:30 13:35 13:40 13:45 13:50 13:55 14:00 14:05 14:10
• 问题原因：两个表都非常小，全表扫描是正确执行路径，但两个表被强制 按nested loop进行连接，导致大量内存操作 • 问题解决：去掉HINT。
优化前 00:00:38.94 9171128*8K=7,164M 2381 *8K = 18M 优化后 00:00:01.32
响应速度 内存消耗 I/O消耗
3385*8K = 26M
2381 *8K = 18M
R2
9i难以解决的问题：中间表
Insert Insert Insert update Delete Delete
• 问题：
• • • • 高水位（HWM值）太高 大量全表扫描 中间表高可用性很高 传统办法难以解决
R2
碎片问题解决的新技术：10g Shrink
系统软件 硬件配置 Bug 其它 架构和应用设计
应用开发
用数据诠释20/80规则
原有语句 新语句 （不分 区） 00:26.0 6,554M 176M 3 新语句 (分 区 ) 00:12.6 4,763M 178M 3 新语句 （分区， 新索引） 00:02.8 97M 26M 3
响应速度 内存消耗 I/O消 耗 记录数
响应速度 优化前 00:12:59.12 优化后 00:00:01.26 3*8K = 24K 2*8K = 16K
R2
内存消耗
I/O消耗
2663578*8K= 20809M
118542*8K = 926M
发现最大的性能问题
• 语句片段
SELECT /*+ use_nl(a)*/ …… FROM tbcs.smtemplate b, tbcs.smnotify_kf a …. …
• 正确解决方式：通过SR申请Patch
• event：44951 trace name context forever, level 1024分析 • 《'enq HW - contention' For Busy LOB Segment [ID 740075.1]》 • 问题原因：Bug 6376915，对LOB 字段进行大量 DML操作时，enq HW – 启示 3：系统参数调整是性能优化 contention等待事件非常高 的基础和必要条件，但不是充分
谨慎使用内部参数
内容
从案例看性能优化 Oracle性能优化方法论 更多案例分析 性能优化服务 问答
如何建设高质量的IT系统
• 系统性能出 现问题! 用户
涉及层面
•
实现目标
硬件
问题原因
响应速度
吞吐量 高可用性 数据/备份恢复 数据安全性 易管理性 扩展性
网络 操作系统 集群软件 数据库
• 内部event设置
Parameter Name
event
Begin value
44951 trace name context forever, level 1024:10753 trace name context forever, level 2:38087 trace name context forever, level 1:10183 trace name context forever, level 1:10027 trace name context forever, level 1:10028 trace name context forever, level 1:10191 trace name context forever, level 1:10411 trace name context forever, level 1:10629 trace name context forever, level 32:14532 trace name context forever, level 1:10091 trace name context forever, level 1:10142 trace name context forever, level 1:3806
01:01.3 12,251M 369M 3
• • • •
第一列为数据库非分区时的运行情况 第二列为将子查询调整为多表连接之后的优化效果 结论：调整语句编写方式，特别 第三列为数据库分区之后的优化效果 是新建复合分区索引的优化效 第四列为新建一个复合分区索引之后的优化效果 果，远远大于数据库分区之后
网络
操作系统
应用软件 • 涉及时间周期
数据库 应用
系统设计 开发和测试
容灾能力
主机/存储
产品上线
运行维护
数据库性能优化过程-自顶向下
效益
•业务规则的优化设计 •合理的索引策略
代价
•内存和CPU的优化和
调整
•数据库体系结构的优
化设计
•数据库逻辑结构设计 •数据库物理结构设计
•合理的访问路径 •优化SQL语句的分析
上线之后的优化过程(自底向上)
检查系统的利用率 检查等待事件 检查物理I/O 确定范围 – 系统级, 模块级, 用户级? 确定最消耗资源的SQL STATSPACK/AWR报告 Top Sessions in OEM 6. 分析执行计划 explain plan 7. 分析访问的对象 (size/cardinality) 8. 分析连接、访问方式… … 9. 找出相关问题 10. 确定解决方案 11. 测试解决方案 12. 生产环境实施解决方案 13. 分析结果 1. 2. 3. 4. 5.
数
•磁盘I/O和物理结构
的设计和调整
•充分使用PL/SQL
•系统资源竞争的监测
和调整
•应用系统的设计
•减少锁冲突
•操作系统平台的优化
设计
开发
上线
• 设计和开发阶段的优化 – 80%以上
20/80定律
• 应用设计开发 -- 80% 系统配置 -- 20% • 80%的性能问题是由20% 的应用导致的 • 80%的性能问题可以由 20%的优化技术所解决
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数据库性能优化方法&案例分析
内容
从案例看性能优化 Oracle性能优化方法论 更多案例分析 性能优化服务 问答
案例1：数据访问都在内存完成
• 数据访问都在内存完成，几乎 没有I/O，但CPU经常达到90% 以上的状态 • 主要问题：主要业务表缺乏索 引，导致大量全表扫描
业务特征
单笔事务的资源消耗