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数据库一般有哪些优化,数据库优化都包括那些方面

来源:整理 时间:2023-11-19 15:50:52 编辑:黑码技术 手机版

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1,数据库优化都包括那些方面

优化三言两语说不清楚,大致需要以下几点: 8.存储引擎的选择 8.表结构,包括索引,字段类型,表数据 8.sql不能写太烂,至少通过explain测试查询利用了索引 8.硬件优化,包括cpu,内存,磁盘i/o,等合理分配

数据库优化都包括那些方面

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,数据库的优化

。。其实每个项目需求不一样,肯定处理方法不一样。你说IO/cpu/内存这些,其实属于数据库调优的部分,最简单的办法就是找瓶颈。哪方面是瓶颈,就优化哪方面,就像木桶一样,尽量把最短的板子拉长。因为数据库本身不可能做到绝对完美,只能说在当前需求,当前资源的情况下尽量做到最好。要真说精髓,那就是随机应变吧。多注意Top 5 events , 尽量消除等待事件,降低物理读,降低硬解析等等。。。
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

4,数据库的优化包括哪些方面呀

数据库的优化说起来很简单。就像打水的木桶一样,降低瓶颈。首先要对数据库运行情况做分析。看哪些等待时间较多,有哪些瓶颈。比如是cpu?IO?硬解析较多?cache命中率低?再分别处理。,从数据库整体来说,一般主要还是根据主机配置情况和实际使用情况做一些配置调整比如SGA的容量。增加数据文件,合理分配表空间,合理分区,降低IO热点等。但大多数时候数据库优化都会在SQL上体现出来,一般有问题的数据库多半是有执行计划异常,或者是表设计不合理等造成某些SQL执行效率极低,影响这个数据库性能。
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

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
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