数据库优化主要做哪些工作，数据库维护一般做哪些方面的工作

来源：整理时间：2024-05-01 08:25:12 编辑：黑码技术手机版

本文目录一览

1，数据库维护一般做哪些方面的工作
2，数据库的优化
3，什么叫做数据库优化
4，如何优化erp数据库
5，数据库性能优化主要包括哪些方面

1，数据库维护一般做哪些方面的工作

1、定期备份自动的话最好每天自动执行备份脚本，手工可以定期备份，数据库文件和备份文件目录最好在不同的IO或机器上；2、表空间占用情况检查，一旦发现空间接近最大值需要扩展表空间，磁盘空间不够需要加设备3、日志检查，包括占用空间检查，出错后的检查。4、根据应用访问情况做适当优化，比如db2里的日志文件数量、缓冲池大小、索引等。5、安全性，防止外部恶意访问破坏。

数据库维护一般做哪些方面的工作

2，数据库的优化

查询语句优化：避免过多的表关联，注意where 中的字段顺序，先过滤有索引的，能尽量缩小数据范围的等。索引优化：合理分析并设置、调整索引。表结构优化：如果数据量过大，纵向或者横向拆分表。纵向拆，将前n个字段放在一个表，后面m个放另一个表。横向：满足一定条件的数据放一个表，比如公司员工特别多，男雇员放一个，女雇员放一个表，人妖放一个表。存储方式优化：通过不同的存储空间或者表分区，将数据存放在不同的存储区域，达到充分利用IO的目的

数据库的优化

3，什么叫做数据库优化

数据库优化，是根据一开始网站数据库设计而进行的优化。开始网站设计的时候，可能考虑的不是很全面。后期网站访问量增加，出现页面数据显示过慢，程序执行效果差等现象。优化数据库从而加速数据读取，页面访问速度加快。常见的优化： 1.增加索引 2.sql语句优化3.程序优化详细的可以百度一下。。。网上例子很多。。

什么叫做数据库优化

4，如何优化erp数据库

数据,也许你现在觉得没有用,汇总了,将来不知道什么时候就用到所以不管什么优化方式都是不科学的只能是说,根据你最紧迫的需求进行处理比如你的ERP系统由于数据过多而缓慢，那么一是想办法升级硬件、二是想办法优化数据库、三是引用更好的算法从优化来说，可以加索引、可以改视图、可以优化存储过程，还可以去掉一些目前看无用的数据，而这最后一条往往是见效最快的所以很多ERP软件采用的是年结的方法，每年建个新数据库，速度会有显著提升但是，分割的时间段和粒度和企业数据量和规模应该紧密相关而这么做，损失的是历史数据，或者说牺牲了历史数据的分析方便性，而提升了现有数据处理能力那么，等你们解决了现有矛盾，需要从历史数据挖掘信息时，就应该引入数据集市技术，独立于ERP系统进行数据的切片和分析。所以，为了将来能够进行有效分析，我建议你采用的优化手段一定是要改善现有ERP系统处理速度，而同时不损害历史既有数据的方法。这需要你的软件供应商能够支持，或者你作为软件厂商需要考虑。

库存部门和审核部门一定要做好调研，这两大关键模块的表要是设计合理，erp整个系统才会越做越顺利。我原来实现的库存表一共6张。库存的主子表，记录库存信息；入库主子表；出库主子表；必须要有实际的调研，不然你照着网上的内容想象着建表，跟实际需求不一致，后期开发很困难，甚至无法进行。

有几个地方需要优化1. ERP 程序和系统的优化2. 数据库优化对于两点，可能要分开来做，找ERP开发和维护人员，看速度，效能影响在哪个程序，哪个功能，来优化，修改程序和修改流程，以便达到预期效果数据库，就要请专门的DBA来做了，调整各自参数来解决瓶颈，非常专业的活

5，数据库性能优化主要包括哪些方面

数据库性能优化主要包括以下几个方面：1、sql语句的执行计划是否正常；2、减少应用和数据库的交互次数、同一个sql语句的执行次数；3、数据库实体的碎片的整理；4、减少表之间的关联，特别对于批量数据处理，尽量单表查询数据，统一在内存中进行逻辑处理，减少数据库压力；5、对访问频繁的数据，充分利用数据库cache和应用的缓存；6、数据量比较大的，在设计过程中，为了减少其他表的关联，增加一些冗余字段，提高查询性能。在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就可，而是要写出高质量的SQL语句，提高系统的可用性。

数据库性能优化主要一下几个方面：1、sql语句的执行计划是否正常2、减少应用和数据库的交互次数、同一个sql语句的执行次数3、数据库实体的碎片的整理（特别是对某些表经常进行insert和delete动作，尤其注意，索引字段为系列字段、自增长字段、时间字段，对于业务比较频繁的系统，最好一个月重建一次）4、减少表之间的关联，特别对于批量数据处理，尽量单表查询数据，统一在内存中进行逻辑处理，减少数据库压力（java处理批量数据不可取，尽量用c或者c++ 进行处理，效率大大提升）5、对访问频繁的数据，充分利用数据库cache和应用的缓存6、数据量比较大的，在设计过程中，为了减少其他表的关联，增加一些冗余字段，提高查询性能