分析数据库优化技术

分析数据库优化技术（精选12篇）

分析数据库优化技术 篇1

随着现代技术的不断发展与进步, 各个企业为了提高知名度和企业的创新能力, 都积极的采用了信息自动化管理体质。但是, 要想很好的运用这种管理体制, 企业必须充分运用现代化信息技术, 其中, 最为重要的手段就是数据库技术。而且, 要想使企业的信息系统高效、安全地运行, 至关重要的是数据库应用系统正常、高效地运行。因此, 分析数据库优化技术是非常有意义的。

一、良好数据库性能的标准

对于同一个系统的实施可以设计出多个数据库模型, 但是, 这些模型由于性能目标的差异而显示出不同的效果。而且, 对于同一需求、不同数据库的设计人员来说, 也会设计出不同的模型。其中, 数据库性能的高低一般用两个方面的指标来衡量:响应时间和吞吐量。而且, 响应越快, 吞吐量越大, 数据库性能越好。下面是一般大型系统数据库的性能标准: (1) 单条记录的更新应当在1秒之内。而多条记录的更新不超过10秒。 (2) 对于少于4个表的数据有一定限度的查询应在5秒内完成。 (3) 对于有一定限度的查询多表查询应在10秒内完成。但是, 整个表的查询时间应在30秒内完成。

二、数据库优化应遵循的方法

数据库优化是指进行有目的地调整组件及改善性能, 使得数据库的吞吐量增加, 减少相应处理时间。下面是数据库性能优化所遵循的一些方法:1、设立合理的性能目标。在优化之前, 需要确定专门合理的目标。而且, 设立目标最重要的一点是可量化和可达到。其中, 可量化是指在量化中需要的性能值。而可达到是指必须定义当前性能指标。2、确定影响数据库性能的瓶颈。当数据库运行了一段时间后, 会发生性能低下, 此时不能猜测并随便做一些更改, 这可能造成更大的瓶颈或资源浪费。3、弄清影响数据库性能的因素。由于改善数据库性能所采用的方法都可能带来严重的负面影响, 因此在达到预定目标时, 应停止所有的工作。

三、数据库优化技术的方法

数据库优化技术的方法有很多, 而且, 不同的数据库又有不同的方法。下面具体列出几种主要的技术方法。

1、数据库服务器内存空间的分配。

足够的内存可以加快数据库的运行速度和提高CPU的利用率。而且, 内存不够的话将会严重降低CPU的利用率。

2、合理的物理存储路径。

数据库在处理海量数据时, 首先要考虑物理存储路径。其中, 物理存储路径主要包括:数据在磁盘组上的分布状态、索引文件的组织、日志文件的分布等。而且, 数据在磁盘组上的分布有几种方法:静态数据与业务数据相分离。其中, 数据库中的静态数据主要是一些数据字典, 这些数据修改的频率比较低, 但是, 查询率较高。其中, 使用索引有助于快速访问表中的数据, 它可以大大减少找到特定数据行所需的I/O操作。设计索引时应遵循如下原则: (1) 在建立索引时, 如果对一个经常被更新的列建立索引, 则会严重影响数据库性能。一张表的索引过多会影响该表的更新性能, 因为一旦发生更新行为, 该表所有的索引都必须作相应的调整, 这就会延误运行时间。 (2) 对小型表不必建立索引, 因为对于小表来说直接扫描往往更快而且维护费用低。 (3) 对重复值非常大的列, 应建立位图索引, 不要建立普通索引。因为为这样的列建立普通索引, 其查询效率不高, 反而增加索引的维护量。

3、使用SQL语句的优化技术来提高数据库运行效率。

SQL语句的运用可以大大优化数据库的性能。一个良好的应用程序允许数据库支持上万个并发用户, 由于网络上的传输是会话式的传输, 在数据库与客户端之间传送每个批处理和结果集, 为了减轻客户端与数据库系统间过量的网络传输, 必须采用大型数据库所提供的存储过程和触发器来最小化信息的往来传输, 以减轻网络I/O的负载。

4、其他策略。

随着Internet的飞速发展, 人类对信息管理和信息交换的需求更是空前强烈和迫切, 使得已在传统的商业处理领域内趋于成熟的数据库技术面临着许多新的问题和挑战。

四、结束语

在这个不断发展与进步的时代中, 数据库的优化是一个系统工程。而且, 在数据库实施的过程当中, 影响其性能优良的因素有很多。并且, 不同项目的应用要求又各不相同, 这就使得我们要不断找出完全通用的优化技术, 但是, 需要注意的是, 要想把所有的通用技术完全找到是不现实的。因此, 在数据库开发和维护的过程中, 我们必须要针对数据库运行的具体情况加以分析和调整。

摘要：数据库的优化是指通过对数据库参数、网络、硬件、操作系统和应用程序的优化来避免存储器I/O瓶颈、提高CPU利用率和减少资源竞争。其中, 数据库的优化是一个非常复杂的问题, 因为, 这不仅需要潜心研究数据库的理论知识, 还需要数据库系统的实践经验。因此, 本文将针对数据库的各种优化技术进行分析与研究。

关键词：数据库,优化,技术

参考文献

[1]童亚凤, 王庆君.数据库的查询优化策略.计算机应用.2009

[2]孟小峰.数据库性能调优:原理与技术.机械工业出版社.2009

分析数据库优化技术 篇2

实例讲解MySQL数据库的查询优化技术 （1）

，

因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句：

★ 深度讲解交换技术发展史

★ 的百度SEO优化技术

★ 有线电视技术与宽带技术的融合论文

★ 改进的第三层交换机技术讲解

★ 路由器技术中经常应用的路由接口

★ 如何做好宽带营销范文

★ 单位宽带申请书精选

★ 如何更改路由器密码

★ 百度的优化精髓分词技术详解

分析数据库优化技术 篇3

关键词：ADO.NET；数据库；性能优化；类；SQL

0引言

互联网络技术的迅猛发展，使得人们已不再满足简单的通过Web来浏览和发布静态信息，更多的依赖于Web的应用需求应运而生。对于过去的众多基于共享式的数据库应用系统，用户也希望能将其移植到WWW上。随着数据库应用的扩展和深入，其数量和规模越来越大，因此对数据库访问技术的要求也就越来越高。有鉴于此，本文主要探讨和研究了在Web方式下，提高项目的开发效率以及数据库访问效率的途径。

1现状

在Web方式下，Web客户端是一台只需要安装Web浏览器的客户机，Web服务器安装的是基于超文本标记语言(HTML，Hypertext Markup Language)的服务器软件。数据应用程序驻留在Web服务器上，最终用户通过Web浏览器生成大量的数据库应用程序。浏览器借助超文本传输协议(HTTP,HypertextTransfer Protocol)协议，通过Internet与Web服务器通信。软件系统体系结构为浏览器／服务器结构(Browser/Server，即B/S结构)，浏览器通过Web服务器同数据库进行数据交互。用户界面完全通过WWW浏览器实现，一部分事务逻辑在前端实现，但是主要事务逻辑在服务器端实现，形成所谓3层结构(即数据层、中间层和表示层)。B/S结构，主要是利用了不断成熟的WWW浏览器技术，结合浏览器的多种Script语言(VBScript、JavaScfipt…)和ActiveX技术，用通用浏览器就实现了原来需要复杂专用软件才能实现的强大功能，并节约了开发成本，是一种全新的软件系统构造技术。随着Windows 2000/XP将浏览器技术植入操作系统内部，这种结构更成为当今应用软件的首选体系结构(参见图1)。

如图1所示，中间件(Middle Ware)负责管理Web服务器和数据库之间的通信并提供应用程序服务，它能直接调用外部程序或脚本代码来访问数据库，提供与数据库相结合的动态HTML页面，然后通过Web服务器返回给用户浏览器。数据库服务器负责管理驻留在数据库服务器中的数据。

由于数据库访问技术发展得非常快，从ODBC，JDBC，OLE DB到ADO，随着Web交互性的日益提高和应用的日益广泛，对于中间层的需求也越来越突出。中间层是一个逻辑层，数据访问组件通常就在这一层上，而数据访问组件是惟一有必要了解数据库细节的代码。实现这些要求，ADO技术是一个理想的选择。

但是随着应用程序开发技术的发展，Web应用程序模型越来越松散地耦合：采用可扩展标记语言(XML，ExtensibleMarkup Language)，将数据编码并在网络连接间传递；数据库连接通常都是断开的；Web应用程序使用HTTP在层间进行通信，必须显式地处理请求之间的状态维护等。这些特点使得基于组件对象模型(COM，Component Object Model)的ADO很难在一个分布式、异种平台构成的环境中使用记录集，对Internet上的高度分布式环境来说它更显得有些烦琐或不合适。而微软的NET架构下的ADO.NET技术正好满足这一切。

2ADO.NET体系结构

.NET框架是微软公司推出的一个基于XML技术的开发分布式应用的平台。在NET框架中，ADO.NET是ASP.NET和Windows Forms应用访问各种数据(如RDBMS，XML文档)的标准服务，可以使用ADO.NET访问各种不同类型的数据源。

ADO.NET支持不同的开发需求，例如前端数据库客户和由应用程序、工具、语言或Internet浏览器使用的中间商业对象等。ADO.NET提供对Microsoft SQL Server等数据源以及通过OLE DB和XML公开的数据源的一致访问。数据共享使用者应用程序可以使用ADO.NET来连接到这些数据源，并检索、操作和更新数据。

ADO.NET将数据访问分解为多个可以单独使用或一前一后使用的不连续组件。ADO.NET包含用于连接到数据库、执行命令和检索结果的.NET Framework数据提供程序，可以直接处理检索到的结果，或将其放入ADO.NET DataSet对象，以便与来自多个源的数据或在层之间进行远程处理的数据组合在一起，以特殊方式向用户公开。ADO.NET的DataSet对象也可以独立于.NET Framework供程序使用，以管理应用程序的本地数据或源自XML的数据。

设计ADO.NET的目的一是为了满足以下这一新编程模型的要求：具有断开式数据结构；能够与XML紧密集成；具有能够组合来自多个不同数据源的数据的通用数据表示形式；以及具有为与数据库交互而优化的功能。二是为了从数据操作中分解出数据访问。通过ADO.NET的两个核心组件来完成此任务：DamSet和.NET Framework数据提供程序，后者是一组包括Connection，Command，DataReader和DataAdapter对象在内的组件。ADO.NET结构如图2所示。

Dataset是ADO.NET的断开式结构的核心组件，是为了实现独立于任何数据源的数据访问而设计的。因此，它可以用于多种不同的数据源，用于XML数据，或用于管理应用程序本地的数据。DamSet包含一个或多个DataTable对象的集合，这些对象由数据行和数据列以及主键、外键、约束和有关DataTable对象中数据的关系信息组成。

ADO.NET结构的另一个核心元素是．NET Framework数据提供程序，它是为了实现数据操作和对数据的快速、只进、只读访问而设计的。Connection对象提供与数据源的连接；Command对象使用户能够访问用于返回数据、修改数据、运行存储过程以及发送或检索参数信息的数据库命令；DataReader从数据源中提供高性能的数据流；DataAdapter提供连接DataSet对象和数据源的桥梁。DataAdapter使用Command对象在数据源中执行SQL命令，以便将数据加载到DataSet中，并使对DataSet中数据的更改与数据源保持一致。

.NET Framework提供了四个.NET Framework数据提供程序：SQLServer.NET Framework数据提供程序、OLE DB.NETFramework数据提供程序、ODBC.NET Framework数据提供程序和Oracle.NET Framework数据提供程序。可以为任何数据源编写.NET Framework数据提供程序。

3传统数据库存取模式

作为Microsoft.NET平台的一部分，ASP.NET提供了最简便、最具有扩展能力的方式来开发、部署和运行可以将任何浏览器或设备作为目标的Web应用程序。其中，它对数据库操作是通过数据库访问类ADO.NET实现的。利用ADO.NET提供的组件，可以方便地进行数据库的存取。

一般在ASPNET中对数据表的操作流程为：先声明表的结构，建立数据表，然后为每个数据表建立一个类，定义各种数据库操作函数，在应用程序中如果要对该表操作，则调用该类中增、删、改的操作。在这种传统的数据访问模式下的数据库操作框架图详见图3。

如图3所示，一个数据集中有一个数据表的集合。每一个表在程序中都要给出声明，并给该表添加数据项及其类型；然后对该表建立存储过程，编写增加、删除和修改函数；建立存储过程，仍然需要对该表的每个数据项声明一个参数，并注明参数类型和长度。由此可见，这样的操作虽然结构比较清晰，但是增加了开发的工作量，而且不利于程序的维护，如果表的结构出现变动，则相关的多处需要被修改。

4改进数据访问模式

与传统的方法不同，新的设计不是为每个表建立一个类，而是编写一个通用的类来完成所有表的基本操作。改进的数据访问模式下的基本实现框架图如图4所示。

数据库优化技术的分析与探讨 篇4

关键词：数据库,优化,范式,索引,查询

数据库优化技术目前还在不断探讨和钻研之中,还远远未达到完全满足商业和个人需求的地步。数据库优化技术按照数据库管理的不同阶段分为范式优化、索引优化、查询优化3种优化,也是对各个不同阶段进行优化设计的具体方法。这3种不同的优化技术分别在逻辑设计阶段、物理设计阶段、查询阶段发挥各自不同的作用,共同作用于数据库优化。这可以看出,在数据处理和管理的各个阶段,程序员是否能够采取恰当的方法和手段对数据库进行设计与调整,对数据库优化技术能否得到有效提高产生至关重要的影响。

1 数据库优化的必要性

现代的生活节奏空前加快,对于生活生产所积累的数据需要储存下来,以备后来查询使用。数据库,就是一个数据存储的空间,把数据和资料按照一定的规律存储起来,查找或利用,对于社会生产生活和商业都大有裨益。

数据库发展到一定的程度,当前的存储技术已经不能很好地满足人们的需求,因此需要在各个方面对数据库进行优化设计,以提高数据库的运行能力,降低网络荷载,减少网络流量,增加可操作性和可行性。数据库的优化作为一门独特的科学技术也需要得到不断的发展,才能使用到更加宽广的领域,从更多的方面影响到人类的生活,给生产或是商业运行带来更大的便利。而且以往数据库技术落后,不能满足快速发展的商业化社会,需要得到及时的更新和优化。因此,数据库优化是现代数据领域不断向前发展的大趋势。

2 数据库优化技术

2.1 范式优化

在数据库的逻辑设计阶段,也就是通常所说的数据库开发阶段,利用范式对基本表进行规范化的操作,即范式优化。在范式优化中,主要的逻辑设计是要符合第三范式,消除函数依赖,避免传递依赖。第三范式有很多之前的设计阶段所采用的方式所没有的优点,其主要的优点就是消除大量备份数据给操作带来的负面影响。同时,没有从实质上改变数据库的形态,没有让数据库受到来自其他方面的负面影响,可以说是很全面的初始设计方法。在数据存储和备份中找到了一个十分恰当的平衡点,从开发阶段就克服了以往的优化缺陷,形成了一个较为完美的开始。

当然,范式优化也不是完全没有缺点的。在范式优化中,级别不断上升,许多操作中存在的不合理情况都已经消失,比如冗余和更新异常等,但是由于级别上升,上一级的关系模式不断循环往复的分解掉,那么关系模式的数目就越来越多,由此带来操作链接的繁杂。这就是一个异于常规的问题,操作链接繁杂后所带来的操作消耗就开始变得复杂,操作的可行性降低,数据库的压力增加,严重的可能还会影响数据库的正常工作。因此,范式优化是一个适可而止的过程,其与操作链接的合理分配就是一个优化的分界线,只有找到两者之间的平衡,才能既优化数据库,也带来操作的便捷性和实用性。

2.2 索引优化

索引优化在数据库的物理设计阶段发挥着重要作用。索引是查询的反面,是建立在查询基础上的深层次数据库内部优化技术,通过使用索引,可以提高上数据库的访问性能,是目前数据库优化中的主要对象。

在索引优化中要做到索引的全面性和进步性。所谓全面性是指在查询时的索引指针要指向全部的索引内容,不重不漏,对索引的每一个语句都单独分析,继而合并分析,做到索引的细化。所谓进步性,是指在索引中对于一些删除或添加的选项,也要一并加入到索引的指针范围,随着时间推移在查询内容上产生变化的部分在索引中也能做到准确无误的显示。

索引的优化还可以对数据库的结构产生优化作用,好的索引优化能够在属性或是属性之间的相互连接上对数据库的结构提出更高的要求,实现查询的顺畅、内容的可操作、数据库结构的合理设计。

2.3 查询优化

查询时数据库中最常发出的指令,在数据库的使用中最为常见。在某一个固定的查询方式上,一般其得出的语句结果多种多样。查询优化是查询阶段的优化技术,通过查询优化,能够在繁多的执行策略中选择最为合理和最为恰当的执行策略,提高查询的准确性和效率。

有时候在对全表查询和扫描的过程中会使数据库的使用效率非常低,因此在查询阶段对于查询优化技术的分析和研究就显得尤为重要。提高查询效率最主要的方法就是合理且适当地使用索引。索引和查询相辅相成,是数据库中一个整体的两个不可分割的面。

在查询优化过程中,许多的程序员只顾界面的精美和华丽,不顾查询效率,这导致很多开发出来的应用在查询时效率低下,资源过度浪费。因此,如何做好查询优化就成了当前程序员所要面临的主要问题。在查询过程的设计中,做到语句的合理高效简便是第一要务,此外还应注意到避免对大型表进行重复的排序,如果无法避免,应当对这种重复排序进行简化处理,这样在查询中,同一语句对应的查询结果就不会太过冗余,不会造成查询效率低下。

3 结语

在数据库的设计阶段,严格按照第三范式的要求进行,但不可过于追求高级别的范式,要力求达到操作的可行性和实用性。在查询和索引阶段,根据不同的数据库的特点来进行查询和索引的优化,做到多重语句的书写和运用,避免对大型数据过多地重复排序,从数据库开发、设计、使用的各个阶段提升其性能,提高查询效率。

参考文献

网站优化和数据分析的关系 篇5

前言：

相信seo是什么这种小白级别的问题都知道，是搜索引擎优化，但是搜索引擎优化最重要的核心是什么呢?答案很简单：网站分析。为什么是网站分析而不是用户体验呢?用户体验是一个虚无缥缈的词汇，我们没有办法彻底的掌控，所以这时我们就需要一些数据来向我们证明用户体验是否良好。所以做seo最重要的还是数据分析。

首先说下网站优化的流程

网站的优化流程其实很简单，一般都是从标题、关键词、描述开始设置，然后依据关键词展开网站的文章建设和外链建设，之后就是等待关键词参与网站的排名，再来调整相应的优化策略来提升我们的目标关键词至首页。

流程很简单，但是实际操作却很难

1、标题

举个例子，我们都知道网站的标题一般不要轻易修改，所以标题的选择也要经过分析之后才能够确定。所以这个时候我们就要在我们网站建设之初，就要考虑好网站的主题、网站的目标客户和通过研究网站用户的需求来确定网站使用的标题。

2、关键词

有的人说我的网站从来不分析关键词的，我想用哪个就用哪个，当然，如果你已经这么做了，七七也无话可说了。虽然，关键词在百度中只是一个参考，但是并不能说完全的没有作用，什么是参考呢?很简单，就是你告诉了度娘，我的网站想要这几个关键词排名到首页，那么度娘就会依据你网站的实际情况来判断这个网站是否符合这个关键词的要求，如果符合，百度自然会给予你当前关键词的排名。反之，你懂得，你写的在多也没什么用。

3、描述

描述当然也要需要分析，网站的描述需要分析什么呢?当然还是用户需求!当我们网站如果在百度获得展现之后，描述将会是决定用户是否浏览网站的重要的一个判断标准，所以这里要做用户的需求分析，根据用户的需求适当的迎合用户的喜好，并且使用营销型的描述，能够吸引用户点击我们的网站。

4、内容

内容，是网站权重和获得大量长尾词的重要途径，如果没有做数据分析，就大量的发布了一下不相关的内容或者发一些对用户没有一点实际意义的文章，那么网站的权重和长尾词是很难获得排名的，所以我们也需要通过数据分析来确定我们需要写那些类型的文章，也只有通过数据分析才能写出利于用户体验的文章。

数据分析需要分析哪些内容

1、网站前期分析网站的目标群体和网站群体的一些需求，如强制需求和隐形需求等，从而制定网站页面的布局和风格。

2、建站期间分析网站程序是否利于优化，url路径是否同一等，当然还有空间的稳定性。

3、网站上线之后，需要对网站的统计数据进行监控，通过网站对网站数据的监控来制定相应的调整策略，如(更新频率的调整、友情链接多少天换一个、外链每天发布多少、各个栏目更新文章数量等)

4、网站排名稳定后，这时我们就不要分析那么多的数据了，根据网站流量的大小来每周或者每天监控网站的统计数据，并根据数据对网站进行微调即可。

总结:

网站优化和数据分析的关系，是相互并存的关系，我们要通过数据的分析来对我们网站进行相应的调整，并且不断的提高网站的用户体验，这样才是seo真正的核心要点，而不是单单的发发外链和更新文章而已。

分析数据库优化技术 篇6

【关键词】 数据库 逻辑设计 物理设计 性能优化

一、引言

SQL Server数据库的性能受到多种因素的制约，比如数据库的结构、数据库的载体操作系统、硬件水平等等。在上述诸多因素中，有些情况必须要改变客观的情况才能够优化数据库性能，这些因素基本包括数据库本身因素之外的其他因素。而有些因素仅与数据库系统本身有关。本文对数据库结构对数据库性能的影响进行了研究，并针对数据库设计的改进来对数据库的性能进行优化。数据库的设计总是和实际应用紧密相结合的是面向客户的基本需求的，因而数据库的设计应该从客户的需求来出发进行设计。数据库的设计首先是为了满足客户的需求并且具备较好的性能，因而可以看到优化数据库的性能是数据库设计最为基本的要求之一，由于数据库的优化与数据库的设计二者紧密相关，而数据库的设计一般包括数据库的逻辑设计、数据库的物理设计以及事物日志设计等。

二、结构设计要点

要通过对数据库的设计来实现对数据库的优化，首要的是熟悉数据库的基本结构，这是通过结构设计进行数据库优化的基础。数据库一般包括一个主数据文件以及一个多人事务日志文件，此外在有些数据库中还有辅助数据文件等。一般讲主数据文件看做是整个数据库的起点。该主数据文件会指向数据库中其他的文件。主数据文件中一般会包含数据库文件的启动相关信息，主要用于存储数据，主数据文件是每个数据库所必须的。事务日志文件一般包括恢复整个数据库所需要的日志文件信息。作为数据库来说日志文件也是必须具备的，数据库可以通过数据库的日志文件来恢复数据库。辅助数据文件是相对于主数据文件来讲的，主数据文件主要是指除外主数据文件以外的全部的数据文件。因而如果主数据文件包含所有的数据文件时就不需要辅助数据文件，而实际可能的情况是由于数据库比较大而会存在多个的辅助数据文件。系统表中的model数据库会在数据库创建的过程中被转移到数据库当中。在数据库中最小的存储单位为页，其中每页为8kb的磁盘空间。在数据库中行不能够跨页，扩展是数据库的又一基本单元，可以将空间分配相应的表或者是索引。事物的日志文件含有可以恢复数据库的重要的信息，这在数据库发生故障或者是崩溃的时候尤为重要。了解数据库结构设计要点对于在数据库设计的过程中对数据库进行优化以及规范具有十分重要的意义。可以通过对数据库文件以及事物日志映射的方式来进行管理，就能够实现优化数据库的目标并能够具有较好的系统容错性。

三、数据库逻辑设计

数据库的逻辑设计主要是根据实际的业务需求和所需的数据建立数据模型。主要是对表与表之间的关系进行规范和设计，这是数据库优化的重要核心问题。从数据库结构设计对系统性能优化的整个影响机制来看，数据库的逻辑设计是对整个数据库进行性能优化的基础环节也是最为重要的环节。而数据库逻辑设计优化的过程也就是使用规范、简洁的关系来代替原来关系的一个过程。如果一个关系所有的字段都已经不再可分，那么这种关系就是规范化的逻辑关系。该关系满足数据库逻辑设计的第一范式，在此基础上进一步将属性和关键字之间进行消除可以得到第二范式，进一步消除属性与关键字之间的传递函数关系就可进一步得到第三范式，这种关系规范化的过程就是对关系进行分解的过程，因而在数据库的逻辑设计过程中必须要满足第三范式。实际上逻辑设计就是将数据分布到各个表的技术，使用规范化的设计技术能够有效的消除数据的冗余，将数据之间的层次关系理清楚，有效的保证数据库的完整，使得数据库的稳定性较好能够较为智能的解决删除时的异常。数据插入异常，也就是相关数据信息未插入到数据库当中以及更新问题等。

数据库的规范化在一定程度上降低了冗余的数据，数据库冗余数据的减少使得其在数据库中数据量有效的减少了，进而能够减少存储数据的页，这对系统查询性能具有一定程度的提升，有效的避免了数据库中多个位置有一个数据的情况。能够显著提升应用程序的效率并且能够减少数据库使用过程中所出现的错误。

但是规范化的设计有时候也会对系统的性能产生一定程度的影响，规范化实际上是将二维表分解为最小组分的表，所以对于一些查询运算可能就需要完成较为复杂的联结运算，复杂的联结运算会导致计算机运行的时间、空间以及效率的损失，且使得客户端的编程难度也极大的增加会导致较为明显的性能的下降。所以必须要对其规范化进行平衡，使用反规范化来相应的提高系统查询的速度。

四、物理设计

数据库物理设计的过程是将逻辑设计映射到物理设备上的一个过程，使用相应的软件功能可以较为方面的实现对数据库进行物理访问，数据库使用I/O接口函数来实现对数据的读写，其中磁盘设备往往会成为影响数据库性能的主要方面，在这种情况下用户可以将数据最大限度的分解到多个磁盘上，在这种情况下可以采取并行访问的方案来提高文件访问的速度，可以将每个物理磁盘创建为一个文件并设置相应的文件分组，在这过程中可以使用RAID技术来实现对数据库性能的优化。该设备允许对多个磁盘进行条带化，可以便于使用更多的磁盘进行同时进行数据的读写，然后进行查询，可以有效的提高数据查询的效率。

五、结语

通过对数据设计对数据库性能的影响分析可以看到数据的逻辑设计过程中使用规范化的设计能够在一定程度上减少数据冗余进而提高数据库系统的性能，但是逻辑规范化的设计也会存在着一定的问题可以通过反规范化设计进行均衡。物理设计过程中对数据库性能影响较大的因素为物理磁盘设备，可以使用RAID技术来对物理结构进行优化设计从而允许对多个磁盘的读写提高数据库查询的效率。

参 考 文 献

[1] 任巍. 铁路巡检作业信息实时管理系统的数据库设计[J]. 信息与电脑（理论版）. 2015（02）

[2] 谭峤. SQL Server数据库性能优化研究[J]. 硅谷. 2014（08）

MySQL数据库优化技术 篇7

对数据库进行优化主要从数据表(table)的索引技术入手,首先从是否启用索引(type)、索引名称key和查询影响的数据表行数k入手。根据上述描述可以得出,系统数据优化的结果为:

在数据库索引字段方面,特别是数据表的查询方面,主要从如下几个方面入手,首先是数据表的查询匹配条件,一般来说,数据表查询主要涉及到where条件、排序order by条件、条件组合查询和符合索引查询以及符合的链接查询等。

在查询效率方面,提高查询速度至关重要,在数据库设计时一般只在主键和作为条件查询频率高的字段上进行索引,而在其他字段上尽量不设置索引,因为一个表设置索引过多反而会造成数据库查询效率大大降低。根据上文查询语句分析,可知必须保证所有索引字段必须在where、on、order by、group by和like等条件查询语句中,而对于那些数据量不大并且查询次数不频繁的字段可以不加索引。

2 基于数据库设计的优化技术

在数据库设计上,有很多细节值得注意。首先,当数据表中某个字段为Enum类型时,尽量不要使用Varchar类型,一般使用Tinyint类型,比如日常所使用的性别字段(男、女)、学院、班级等的编号都可以采取这种方式。

在字段设计过程中,尽量少用null值,可以采取默认结果为empty或者0,因为null需要更多的额外空间,在进行比较时,还需要进行转化,程序将会显得更为复杂。

日期字段一般采取Time Stamp,用整型来标记,这样在格式转化时会很方便,IP地址一般采用整型来存放,这样可以方便做比较。

在数据库表设计的过程中,表的字段能采取固定长度的一般都必须设置成固定长度,如果一张表中没有var Char、Text和Blob类型字段,该表称为“固定长度静态表”,因为查询固定长度静态表的引擎会比普通表宽很多,如果字段不是定长,每次找下一条记录时,必须找到数据表下一条主键的入口。但该种类型的表有一个缺陷,就是浪费空间。此时不妨在数据库设计时采取垂直分割技术,可以把表分割成为两个,一个是定长的,一个则是不定长的。

垂直分割其实就是对表中字段进行正向投影,根据具体需求和操作的业务逻辑把一张表中的字段变成几张表,这样可以降低表的复杂度和减少传输数据量,从而达到优化的目的。

假设用户表tbl_user(包括用户ID、用户姓名、用户密码、用户昵称、用户电话号码、用户性别、用户常用地址等),在这样一张表中,可以把它拆分成两张表,一张用于注册服务和登录服务的用户登录信息表(包括用户ID、用户姓名、用户密码),另一张为用户基本信息表(包括用户ID、用户昵称、用户电话号码、用户常用地址等)。这样分出去的表只要不经常进行连接操作就可以,否则也会降低数据的查询效率。

在数据库表的操作上,如何避免因为锁表问题而出现宕机尤为重要,因为在同一个系统中执行一个大的写操作(delete、update和insert)时,一定要注意尽量细化写操作,因为在服务器程序中,如果有太多子进程、线程和数据库连接,这样会导致服务资源被大量占用,假如有一个表因为这些问题被锁上20秒钟,对于一个访问量大的平台,就有可能让平台崩溃,甚至于宕机。假设需要批量删除或者增加,最好的办法就是做几条,就休息一段时间,这样就会大大降低锁表问题出现的概率。

在数据库引擎上也要做出正确的选择,myisam和innidb各有自己的特点,myisam适合查询量较大的应用,对于写操作支持不足,而innodb相对比较复杂,对于写操作比较频繁的操作,它有自己的优势,比如支持行锁、事务等。

3 基于数据库的操作优化

在联合查询方面,为了确保查询效率的提高,首先要尽量把条件查询放到子查询中,并且要求数据类型必须一致,如果数据类型不一致,会因为隐含的数据转换而增加开销。其中顺序最好是按照表字段顺序进行。

注意:在查询的语句中,只有最左边的列出现在where条件中,才有可能走索引。

下面列出从用户表中找出用户名和密码相符合的语句:

语句1为Select*from tbl_user where username=‘admin’and pwd=‘pwd’;

语句2为Select username,pwd from tbl_user where username=‘admin’and pwd=‘pwd’limit 1。

从语句1和语句2中明显可以看出,语句2的效率明显优于语句1。

当多个表联合查询时,首先要确定表与表之间连接字段是否被索引,因为这直接关系到数据库内部是否会启动SQL语句的优化机制,另外,要确保连接字段必须是相同类型、相同字符集。

在数据库查询的过程中,尽量避免Select*出现,因为查询的数据越多,数据库服务的负担就越大,特别是数据库服务器和Web服务器分开的话,还会加重网络传输负载。

数据表写优化,在数据表insert语句中,最好用一行多值的方式,尽量少采取一行只查询一条记录的方式,比如:

根据上文对数据库的具体优化策略,系统对优化前后的数据库查询和操作的结果做了相关性能测试,测试条件为win7操作系统、内存8G、CPU 2.60GHZ,对全校3万多学生数据进行统一综合插入、查询和其他操作,分别从数据库的查找和写入入手进行相关测试,测试结果如表1所示:

4 结语

本文介绍了My SQL数据库优化技术,可以从索引技术、数据库设计结构优化和数据库语句优化等方面对数据库进行优化,提高My SQL数据库运行效率。在数据库性能优化上有很多方法和技巧值得总结,作者下一步将从数据库设计结构、数据索引等方面进行进一步优化,希望能够提出更有建设性的意见。

参考文献

[1]吴沧舟,兰逸正,张辉.基于My SQL数据库的优化[J].电子科技,2013(9):182-184.

[2]李学强.基于My SQL的数据库系统并发控制及自优化研究[D].成都:成都理工大学,2007.

[3]孙辉.My SQL查询优化的研究和改进[D].武汉:华中科技大学,2007.

[4]王威.My SQL数据库源代码分析及存储引擎的设计[D].南京:南京邮电大学,2012.

[5]魏敏.中小企业My SQL数据库性能的优化[J].网络安全技术与应用,2014(6):56.

[6]乔洪宇.分布式数据库中间件驱动模块的设计与实现[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2014.

[7]杜源.一种深入解决My SQL数据库优化方案[J].电脑知识与技术,2015(7):4-6.

浅谈数据库查询优化技术 篇8

1 查询优化的必要性

查询优化对系统性能的提高起到非常重要的作用。有些程序程序设计员觉得查询优化只是DBMS的任务, 而与所编写的SQL查询语句没太大关系, 这种想法是不对的。由于SQL语句是操作数据库唯一的途径, 所有应用程序的执行最后都是要归结到SQL语句的执行, SQL语句的运行效率将直接决定数据库系统的性能。所以查询语句的优化是查询效率提高的根本。下面通过一个例子说明进行查询优化的必要性。

例:查询到选修了课程号为3的课程的学生姓名。用SQL语句来表达如下:

假设在该数据库中拥有1000条学生的记录, 10000条选课的记录., 而其中选修了3号课程选课的记录是50条。

系统能够运用多种相互等价的关系表达式来进行查询:

除了这三种表达式之外还有几种, 但本文就仅引用这三种来进行对比分析。我们将会看出因为查询所执行策略的不同, 其查询的效率也将相差的很大。

1) 对于第一种情况

(1) 首先计算广义的迪卡尔积

将Student与KC的每个元组进行连接。通常采用的连接方法是:在内存里尽量多的装进某一个表 (如KC表) 的若干块元组, 而留下一块用来存放另外一个表 (如Student表) 的元组。紧接着将Student中的每一个元组与KC中每一个元组进行连接, 在连接之后的元组将一块装满后就将其写到中间文件里, 然后再从Student里读取一块与内存中的KC元组进行连接, 直至Student表全部处理完。这个时候再次读取若干块KC的元组, 读取一块Student的元组, 然后重复以上的处理过程, 直至将KC表中内容全部处理。假设每个块能够装10个Student元组或者100个KC的元组, 那么在内存里放入5块KC元组以及1块Student元组, 则读取总块数为:

其中读了Student表的100块。KC表读了20次, 而每一次是100块。如果每秒读写量为20块, 那么总共要花105秒的时间。假设每块能够装入10个元组, 那么将这些块写出所要花的时间为103×l04=107秒。

(2) 进行选择操作

依次将连接后的元组进行读取, 根据选择的条件将达到要求的记录选取出来。如果忽略内存的处理时间。那么这一步中间文件的读取所花费的时间为5×l04秒。

(3) 作投影处理

将第二步的结果在Name进行投影输出, 得出最后的结果。所以该情况下所执行的查询总时间大约为105秒。

2) 对于第二种情况

(1) 首先计算自然连接

为了能够执行自然连接, 对KC与Student表的读取策略保持不变, 所需总的读取时间任为105秒。但是自然连接的结果却比第一种的情况很大程度上减少了, 大约104条。所以将这些元组写出的时间大约为50秒。所化时间仅是第一种情况所用时间的千分之一。

(2) 然后读取中间的文件块, 进行选择的运算, 所花费的时间也50秒。

(3) 将第二步的结果进行投影输出。那么第二种情况所用的总时间大约为205秒。

3) 对于第三种情况

(1) 首先对KC表进行选择的运算, 只对其进行一次读操作, 而存取100块所花费的时间是5秒, 这是因为达到条件的元组只有50个, 没有必要用到中间文件。

(2) 读取Student表, 将读取的Student表的元组以及内存里的KC表的元组进行连接。这里只需要读取一次Student表, 总共花费的时间是5秒。

(3) 最后将连接的结果进行投影输出。那么第三种情况所花费的总时间大约为10秒。

通过以上这个比较简单的例子能够充分的说明进行查询优化的必要性, 也让我们对于查询优化的一些方法有了比较初步的了解。例如当同时存在选择与连接操作的时候, 应该先进行选择的操作, 这样进行连接的元组就能够在很大程度上减少了。

2 常用的查询优化方法

首先简单介绍一些比较常见的查询优化方法, 其次重点介绍通过合理安排索引来进行查询优化的方法。

1) 比较常用的查询优化的方法有:

(1) 将选择运算算与投影运同时进行。

倘若在同一关系中存在多个选择与投影的运算, 那么可将选择的运算与投影的运算进行结合, 此举目的在于选取出满足条件的元组之后就对其进行投影操作。

(2) 选择的运算应量先进行。

由于符合选择的条件的元组通常情况下都是原来关系的子集, 这就让计算的中间结果变小了。这种做法是最为基本也是非常有效的查询优化方法。

(3) 将一些选择与其之前执行的笛卡尔积进行结合形成一个连接的运算。

连接尤其是等连接的运算与同样关系上的笛卡尔所积产生的结果相比要小很多。所执行的代价也小很多。

(4) 将投影与其前后的双目运算进行结合。

双目运算主要包括JOIN运算与笛卡尔积, 同以上几条方法原理类似, 当进行JOIN运算或笛卡尔积的时候, 都要将关系的元组选出, 没必要为了投影操作而将关系单独的扫描一次。

(5) 恰当的选择连接的算法。

连接的操作在关系操作中是最为费时的操作, 如今也有了许多进行连接优化的算法。例如排序合并算法、索引连接算法以及HASH连接算法等。恰当的选择连接算法从一定意义上说是存取路径的选择, 属于物理优化的范畴。一些RDBMS已经提供了多种的连接算法来为优化子系统服务。

2) 合理的安排索引的方法

索引是由用户来定义的, 存储与物理介质中的数据结构。当按照索引来进行数据查询的时候, 索引就提供了对数据快速的访问。倘若不依靠索引, 数据库也可以依靠SELECT语句查询到相应结果, 但是随着记录数量的不断增加, 运用适当的索引能够让查询效率在很大程度上提高。然而, 倘若在对索引的使用过程中, 不能够认真的考虑索引实现的过程, 那么将会造成数据库性能的破坏。

索引的创建通常有两个目的:一是对被索引列的唯一性进行维护;二是提供对表中数据进行快速访问的策略。一般大型的数据库拥有两种索引方式:聚集索引与非聚集索引。其中, 聚集索引是数据行的键值为基础在表内进行排序以及数据行的存储, 这就是根据索引列对表进行物理的排序, 所以在一个表里只可以存在一个聚集索引。如果表中没有聚集索引, 那么数据则按堆集的方式进行存储。采用聚集索引进行的数据查询的效率最高, 尤其对于那些需要频繁搜索的列非常的有效。而非聚集索引的结构是完全的独立于行的, 它不对表中的数据进行排序, 所以在一个表内可创建几个非聚集的索引。由于非聚集索引的键值项是通过指针指向包含此键值的数据行的, 因此其查询的效率要比聚簇索引慢些。对于索引文件的安排可从如下几点考虑:

(1) 当表中对主键的查询较少并且很少按范围检索的时候, 此时不要将聚集索引建立于主键上。因为每一张表只有一个聚集索引, 应该根据实际的应用情况确定将其分配给经常使用范围检索的属性列, 这种做法可以最大限度地提高系统的运行效率。

(2) 对于索引较多的表, 如果进行频繁的插入、更新、删除等的操作, 在建表和设置索引时应当尽量设置较小的填充因子, 以在各个数据页中留下比较多的自由空间, 以此来减少页分割和重新组织的工作。

(3) 当用户检索的数据量较大时, 则必须在相应的数据列上建立索引、同时建立复合索引时涉及的属性列应尽量控制个数, 不要太多, 否则将会增加索引的开销。当执行更新操作时, 数据库的更新速度会降低。

(4) 当检索的属性列中其记录值重复非常多, 如逻辑型的数据、标志位, 那么在这样的属性列上不需建立索引。

(5) 如果要频繁修改索引列的值、则避免在该属性列上建立聚簇索引, 这种操作会降低系统整体的运行效率。

(6) 越窄的索引具有越高的效率。对于比较窄的索引, 每页可以存放较多的索引行, 且索引的深度较少。因此, 缓存中可以存放更多的索引页, 这样也就减少了输入输出操作。

(7) 索引不是建立得越多越好。当对表执行更新时, 系统此时会自动更新该表的所有索引文件, 而索引文件的更新是需要耗费时间的, 这样也就降低了系统的运行效率。

(8) 设置合理的组合索引。查询时, 在查询条件中必须使用组合索引前导列, 否则该组合索引失效。如果在SQL中形成了索引覆盖的情况, 性能将达到最优。

3 结束语

合理的选择查询优化的方法能够很大程度上增加系统的查询效率, 从而提高了整个系统的运行效率。现如今, 在查询优化方面的研究也越来越多, 其研究的价值也是有目共睹的。因此, 无论从哪方面来说, 进行查询的优化方法的研究都是有意义的。

摘要：运用数据库查询优化技术能够让一般的查询效率在一定程度上得到提高。该文首先通过举例说明优化查询的必要性, 并在此基础上提出查询优化的方法。

关键词：数据库,查询优化,查询效率

参考文献

[1]蒋本立.数据库原理及应用[M].北京:中国铁道出版社, 2006.

[2]黄德才.数据库原理及其应用教程[M].北京:科学出版社, 2006:103-104.

[3]尹萍.SQLServer数据库性能优化[J].计算机应用与软件, 2005, 22 (3) .

分析数据库优化技术 篇9

1 SQL优化

SQL语句操作中, 查询是关键, Oracle数据库中查询性能直接对系统整体运行效率产生影响, 因此, SQL优化重点在于SQL查询语句的优化。

1.1 低效SQL语句的获取

在优化SQL语句时, 需根据系统需求找出最有可能提高性能的语句, 如执行频次高的语句、整体消耗资源最多的语句以及每行消耗资源最多的语句等, 并对其进行优化。Oracle中可通过SQL Trace工具很快的找出有问题的SQL语句, 以及通过Oracle AWR报表来获取执行效率低下的SQL语句, 并加以调整和改进。

1.2 合适SQL语句的建立

不同的SQL语句可以实现同一种功能, 但执行效率却不相同, 因此, 需根据功能需要编写执行效率最高且执行代价最小的SQL语句, 通常情况下, SQL语句的建立需要注意以下几点:

1) EXISTS代替IN。在SQL语句中关键词IN可用关键词EXISTS代替, 因为EXISTS关键词的执行效率要比IN的执行效率要高很多, 节省了查询时间, 但不是所有关键词IN都应该替换成EXISTS, 在NOT IN语句中, 改为 (+) 会更有效。

2) UNION代替OR。如果在WHERE字句中使用多个列作为查询条件, 使用OR将会引起全表扫描, 使用UNION代替OR, 可以提高数据查询的效率。

3) “*”的合理使用。当包含“*”关键词时, 表中的每一列都将会被访问, 系统通过插叙数据字典将“*”解析为表中的每一个列, 不仅使维护变得复杂, 也会消耗更多的执行时间, 因此需要谨慎使用“*”。

4) “%”的合理使用。实际开发过程中, 编写“select*from employee where last_name like'%中国%'”这种查询包含关系的语句是无法避免的。但要注意, 由于Oracle系统不使用last_name的索引, “%”如此使用会降低查询速度, 若改为“like'中国%', 优化器就能利用索引, 查询速度就会提高。

5) 查询表顺序的正确设置。在FROM后面表中的列表顺序会对SQL执行性能产生影响, 在没有索引及Oracle没有对表进行统计分析的情况下, Oracle会按表出现的顺序进行链接, 因此, 表的顺序不对时会产生十分耗服物器资源的数据交叉。

6) SQL语句共享率的提高。为了不重复解析相同的SQL语句, Oracle在第一次解析之后, 将SQL语句存放在内存中, 以便所有数据库用户共享。因此, 当执行一个SQL语句时, 如果它和之前的执行过的语句完全相同, Oracle就能很快获得已经被解析的语句以及最好的执行路径, 进而提高SQL的执行性能, 并节省内存使用, 可通过使用绑定变量的方法来提高SQL语句的共享率。

7) HINTS的使用。基于代价的优化器在有些情况下会选择较差的执行计划, 使得语句的执行变慢。此时就需要进行人为干预, 让优化器执行指定的存取路径或连接类型, 从而使语句高效的运行。在Oracle中, 给执行的SQL语句添加hints可以干扰优化器优化, 实现优化目的。

2 内存分配优化

Oracle将信息存储在内存和磁盘上, 而内存访问要比磁盘访问快得多, 因此若能把尽可能多的数据存放于内存中, 就可缩短响应时间、加快执行速度、减少磁盘I/O, 从而整体优化Oracle数据库。但Oracle内存空间是有限的, 因此, 如何优化Oracle内存分配是Oracle系统性能优化的重要环节。优化Oracle数据库内存主要是通过调整SGA内存大小来实现, 其中缓冲区命中和共享池命中是SGA的两个重要优化区域。SGA大小的设置必须合理, 过大的SGA会产生频繁的交换或调页, 过小的SGA会影响数据库的命中率, 通过语句SHOW SGA可以查看分配了多少内存以及每个内部结构的大小。在Oracle10g中, 将参数statistics_level设置为type⁃cal或all, 再使用新参数SGA_TARGET设置SGA内存区的部大小即可, 系统根据需要自动在多个组件之间分配内存大小。

3 磁盘I/0优化

磁盘I/O是数据库系统中资源消耗最大的操作, 优化磁盘I/O是优化数据库系统的最重要途径之一, 正确的利用Oracle数据库的索引和分区是解决磁盘I/O竞争的有效方法。

3.1 索引创建

Oracle提供了大量的索引选项, 建立一个正确的索引可以减少不必要的I/O操作, 快速的改变系统的执行效率。通常情况下, 索引的选择与系统的应用需求密切相关, 不同类的索引应用在不同场合, 只有在特定的条件下创建正确的索引才能获得良好的系统性能。一般情况下, 索引的创建规则如下:表的主键、外键必须有索引;经常出现在Where子句中的字段, 特别是大表的字段, 应该建立索引;频繁进行数据操作的表, 不要建立太多的索引;删除无用的索引, 避免对执行计划造成负面影响;经常与其它表进行连接的表, 在连接字段上应该建立索引;索引应该建在小字段上, 对于大的文本字段甚至超长字段, 不要建索引。

在实际系统中, 部分情况下虽然建立了索引, 但是Oracle并不使用索引扫描, 在此种情况下, 应当及时对表做分析, 检查所建立的索引是否正确或是检查应用程序SQL语句是否写得高效。

一个表上索引项越多, 系统在更新表时将花费更多的资源, 为了减少系统的I/O, 应将表与表的索引分离存储在不同的表空间, 并存放在不同的磁盘上。

3.2 Oracle表分区

Oracle的表分区功能可以很大程度上提高某些查询效率和维护操作性能, Oracle分区时需要注意以下事项。

1) 分区原则。选择需分区的表:对表进行分区操作, 不仅要考虑到表的容量大小, 而且还要对表中数据的特征、对表进行频繁操作的业务需求以及数据的并行执行进行综合考虑。表分区后的维护:对于一些分区表, 业务需求经常需要按照时间段或其他的限制条件批量的备份或删除表中的记录, 对于这样的表按范围的分区后可以显著的提高系统的维护需要。存在只读数据的表:某些表中的数据一旦记录后将不会再对其进行修改, 对于这种拥有只读数据表, 在进行分区存储后, 可以提高系统的备份和恢复效率。

2) 分区类型选择。Oracle支持多种分区类型:散列分区、列表分区、范围分区、组合分区 (包括多种) 。在实际情况应用中, 应当根据具体需求选择合适的分区方案。

3) 分区字段选择。当进行Oracle分区字段选择时, 应当考虑增强表的管理、维护性, 提高表的访问性能两个因素。

4 结束语

Oracle数据库是一个复杂的系统, 其整体性能受诸多因素的影响, 文章只是结合笔者个人认识提出了相关性能优化策略, 在实际应用过程中, 还需从Oracle数据库设计到运行维护实施综合性的优化策略, 以保证数据库的高效运行。

摘要：Oracle数据库应用的广泛性要求更加重视其性能的优化, 以提高Oracle数据库的运行效率, 发挥其最大应用价值。文章根据Oracle数据库性能评价指标, 综合性的提出了Oracle数据库性能优化技术措施, 可为相关数据库人员提供参考。

关键词：Oracle数据库,性能,优化

参考文献

分析数据库优化技术 篇10

随着科学技术的不断发展,计算机技术已广泛应用于我们生活的方方面面。计算机系统在我国各行各业中发挥着重要作用,大大提高了人们的管理效率和水平,是我国经济基础建设和发展的强大动力。为了保障业务的正常开展,减少系统的硬件投入,管理人员需要不断的对系统进行改进,并对数据库系统进行优化。Sybase数据库是一种基于客户/服务器体系结构的数据库,部署和运行于操作系统中,用于大型数据库的构建和管理。根据应用条件和实际需求,我们需要对Sybase数据库系统的各个层面进行优化,使其各个性能指标得到提升。本文结合作者的理解和认知,简要概述了Sybase数据库优化目标,并详细探讨了Sybase数据库优化技术和方法,供大家参考借鉴。

2 数据库优化目分析

2.1 提高数据处理能力

为了提高Sybase数据库的数据处理能力,提高吞吐量,可以采取两种方法。第一就是增加资源,缩短处理相同事物所需要的时间。第二就是在资源相同的条件下处理更多事务。在数据库优化领域,优化数据库可以有效增大系统的数据吞吐量,提高数据处理能力。

2.2 加快系统响应速度

系统响应速度是指用户发出操作请求,到系统响应请求并将结果返回到用户之间的时间间隔。加快系统的响应速度可以提高用户的使用体验,这样是数据库系统处理事务能力的重要表现。

2.3 提高系统容错能力

在金融或证券行业,为了提高业务处理能力,减小错误发生的概率,对数据库的容错能力提出了很高的要求。增强数据库的容错能力可以从这几个方面入手:建立备用数据库系统,系统出现问题时可以切换到备用数据库;采用先进数据存数技术,如ECC技术;采用磁盘陈列技术,减小磁盘故障。

2.4 提高数据加载速度

数据加载需要消耗系统的大量处理时间。在不增加硬件条件的基础上,可以通过优化计算机系统的输入和输出设备,加快数据加载速度。

2.5 提高用户访问能力

Sybase数据库系统往往要同时为多个用户提供数据管理服务。加强对Sybase数据库系统的优化设计,使其能并发处理更多的访问用户要求。访问用户的增多,必然会减慢系统的响应速度,优化Sybase数据库是提高统响应速度和用户访问能力的有效手段。

3 优化Sybase数据库的一般步骤

为了优化Sybase数据库,首先要找出问题的原因,明确目标,然后用监测工具进行改进与测试。具体步骤可以遵循以下几点。

(1)确实测试数据集。测试用的数据集具有一定代表性,反映了Sybase数据库的主要应用特点。测试工具有:sp-sysmon,利用统计输出数据实现对SQL Server的监测;SQL Server监视器,用图形化的界面展示性能测试的实时信息。

(2)分析测试结果,确定存在的性能问题。同时,根据实际需求,制定Sybase数据库的性能指标。研究数据库各个层次的配置对其性能的影响,掌握设计因素如检查表、索引、事务等因素对系统性能产生的影响。

(3)参考Sybase数据库的当前状态,对系统的配置方案进行调整,优化性能目标。如调整内存资源的重新分配、表结构的设计调整、配置参数的调整等等。最后用数据集对数据库进行性能测试,不断重复上述步骤,直到Sybase数据库满足性能要求。

4 Sybase数据库优化策略分析

Sybase数据库的优化主要包括四个内容:服务器的优化、逻辑结构的优化、数据库应用过程优化和运行环境的优化。

4.1 系统服务器的优化

Sybase数据库管理系统安装好后,可以根据应用的具体情况调整系统参数,提高服务器的性能。调整包括:总内存值的调整、网络包大小的调整、控制页锁的调整、输入输出方式的调整、远程服务器预读包数的调整等等。

4.2 数据库逻辑结构的优化

数据库的结构设计有其遵循的严格规范要求,为了提高数据的实际工作性能,可以对数据库的逻辑结构做适当的调整。如将常用的数据操作表格,布置在独立磁盘上,提高操作访问速度;对操作频繁的数据表建立非聚类索引;对于修改率高的数据,采用数据和日志分别存储的方法。

4.3 数据库应用过程优化

应用过程的优化就是指表结构的优化。可以将数据库分成多个区,减少数据并非插入的等待时间。此外,可以采用非族类索引,将不同的记录分配到不同的逻辑页上,减少数据操作的进程并行访问时间。

4.4 优化运行环境

操作系统是Sybase数据库的运行环境,其性能直接影响Sybase数据库系统的性能。运行环境的优化主要包括:CPU的优化,提高CPU的处理速度能有效提高Sybase数据库的性能;内存优化,从内存读取数据比从磁盘读取数据的速度快很多,当系统内存不足时会严重减慢Sybase数据库的数据读取速度;输入输出子系统的优化,I/O系统性能不高会导致数据库访问排队,对整个系统性能造成很大的影响,可以适当增加磁盘驱动器来解决此类问题。

摘要：随着科学技术的不断发展,计算机技术已广泛应用于我们生活的方方面面。计算机系统在我国各行各业中发挥着重要作用,大大提高了人们的管理效率和水平,是我国经济基础建设和发展的强大动力。本文结合作者的理解和认知,简要概述了Sybase数据库优化目标,并详细探讨了Sybase数据库优化技术和方法,供大家参考借鉴。

关键词：Sybase数据库,性能优化,技术,方法

参考文献

[1]李海涛.SYBASE数据库数据统计及分析优化[J].电脑与信息技术,2011(01).

[2]姚益静.Sybase数据库优化技术和方法[J].铁路计算机应用,2008(04).

分析数据库优化技术 篇11

一桶牛奶可以在甲车间用12h加工3kg ,或者在乙车间用8h加工4kg 。假定能全部售出,且每千克 获利24元,每千克 获利16元,现在加工厂每天能得到50桶牛奶,正式工人总劳动时间为480h,甲车间的设备每天至多能加工100kg ,乙车间的设备的加工能力足够大。请制定生产计划使获利最大,并讨论:

若用35元可以买1桶牛奶,是否作这项投资?若投资,每天最多买多少桶牛奶?

若可以聘用临时工人以增加劳动时间,付给临时工人的工资最多是每小时几元?

若每千克 的获利增加到30元,是否应改变生产计划?

二、问题分析

该优化的目标是使每天的获利最大,要作的决策是生产计划,决策受牛奶供应、劳动时间、甲车间生产能力的限制。将决策变量、目标函数、和约束条件用数学符号及式子表示出来,就得到了这个问题的优化模型。

三、优化模型

1.决策变量

设每天用X1桶牛奶生产A1,用X2桶牛奶生产A2。

2.目标函数

设每天获利为Z(元),X1桶牛奶生产3X1(kg)A1,获利24×3X1,X2桶牛奶生产4X2(kg)A2,获利16×4X2故Z=72X1+64X2。

3.约束条件

(1)牛奶供应:X1+X2≤50(桶);

(2)劳动时间:12X1-8X2≤480(h);

(3)设备能力:3X1≤100;

(4)非负约束:X1,X2≥0。

4.优化模型

Max Z=72X1+64X2 (1)

S.t.X1+X2≤50(2)

12X1+8X2=480 (3)

3X1≤100(4)

X1,X2 ≥0 (5)

四、模型分析与假设

1.该实际问题的优化模型的性质

(1)比例性:决策变量对目标函数的贡献,与该决策变量的取值成正比;决策变量对约束条件右端项的贡献,与该决策变量的取值成正比。

(2)可加性:决策变量对目标函数的贡献,与其它决策变量的取值无关;决策变量对约束条件右端项的贡献,与其它决策变量的取值无关。

(3)连续性:决策变量的取值是连续的。

2.假设

(1)A1、A2奶制品单位获利是与各自产量无关的常数,每桶牛奶加工出 、 的数量和所需时间是与产量无关的常数;

(2)A1、A2每千克的获利是与相互间产量无关的常数,每桶牛奶加工出 、 的数量和所需的时间是与相互间产量无关的常数;

(3)加工A1、A2的牛奶可以是任意正实数。

五、模型求解

将约束条件(2)～(5)中的不等号改为等号,在X1～X2平面上作五条直线,即L1:X1+X2=50,L2:12X2+8X2=480,L3:3X1=100 L4:X1=0,L5:X2=0。这五条上的线段围成五边形OABCD(如图1),顶点的坐标为O(0,0),A(0,50),B(20,30),C(100/3,10),D(100/3,0)。

目标函数(1)中z取不同数值时,可以作一组平行直线,即等值线族,当其向右上方移动到过B点时,z达到最大值3360,B点的坐标(20,30)为最优解,即X1=20,X2=30。

六、灵敏度分析

1.利用LINDO/LINGO软件对该问题进行敏感性分析

在LINDO/LINGO模型窗口中输入模型:

max72x1+64x2

st

milk)x1+x2<50

time)12x1+8x2<480

shop)3x1<100

end

则在报告窗口(ReportsWindow)中输出如下结果:

LPOPTIMUMFOUNDATSTEP 2

OBJECTIVEFUNCTIONVALUE

(1)3360.000

VARIABLE VALUEREDUCEDCOST

X1 20.000000 0.000000

X2 30.000000 0.000000

ROWSLACK OR SURPLUS DUAL PRICES

MILK)0.000000 48.000000

TIME)0.0000002.000000

SHOP) 40.0000000.000000

NO.ITERATION=2

RANGESINWHICHTHEBASISUNCHANGED

OBJ COEFFICIENT RANGES

VARIABLE CURRENTALLOWABLE ALLOWABLE

COEFINCREASE DECREASE

X1 72.000000 24.0000008.000000

X2 64.0000008.000000 16.000000

RIGHTHAND SIDE RANGES

ROWCURRENT ALLOWABLE ALLOWABLE

RHSINCREASEDECREASE

MILK 50.000000 10.0000006.666667

TIME 480.00000053.00000080.000000

SHOP 100.000000INFINITY 40.000000

2.答案

(1)若用35元可以买1桶牛奶,应作这项投资;若投资,每天最多增加10桶牛奶。

(2)付给临时工人的工资低于劳动时间的影子价格才能增加利润,故工资最多是2元/h。

(3)若每千克A1的获利增加到30元,则X1的系数变为

30×3=90在允许范围内,所以不应改变生产计划,此时最优解为90×20+64×30=3720。

七、模型推广及应用

这是一个二维优化模型,可以推广到n维的情况。此外,它可以广泛地应用于企业生产计划的诸多方面。

(作者单位:张守平,湖北职业技术学院应用技术分院;

分析数据库优化技术 篇12

一个数据库系统的生命周期可以分成:设计、开发和成品三个阶段。数据库在设计阶段进行数据库性能优化的成本最低, 收益最大、在成品阶段进行数据库性能优化的成本最高, 收益最小, 所以数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行, 大型数据库性能优化是指在系统运行某特定应用服务功能程序时, 针对该应用的特点和要求将服务器的系统资源尽可能均衡地、充分地利用, 即合理分配资源和调整系统设置来最大化系统吞吐能力, 减少系统的响应时间, Sybase数据库公司作为主要的数据库软件供应商, 在全球拥有丰富的建立和实施VLDB系统的实际经验, 用户遍及金融、电信、交通、制造等诸多行业;在根据用户的需求和VLDB对数据库系统各方面的要求, Sybase数据库公司的VLDB解决方案主要包括VLDB数据库存储技术、VLDB数据库性能优化以及VLDB数据维护三部分。

数据库系统是管理信息系统的核心, 基于数据库的联机事务处理 (OLTP) 以及联机分析处理 (OLAP) 是银行、企业、政府等部门最为重要的计算机应用之一, 是指根据用户的需求, 在某一具体的数据库管理系统上, 设计数据库的结构和建立数据库的过程。从大多数系统的应用实例来看, 查询操作在各种数据库操作中所占据的比重最大, 而查询操作所基于的SELECT语句在SQL语句中又是代价最大的语句;所以数据库设计今后的研究发展方向是研究数据库设计理论, 寻求能够更有效地表达语义关系的数据模型, 为各阶段的设计提供自动或半自动的设计工具和集成化的开发环境, 使数据库的设计更加工程化、更加规范化和更加方便易性, 使得在数据库的设计中充分体现软件工程的先进思想和方法。

2 Sybase数据库的自动优化

大型数据库系统的优化问题在实际应用中变得越来越重要, 其各项性能指标的优化已成为决定数据库应用系统运行成功与否的关键因素之一。在实际应用中, 任何一种大型数据库管理系统都应能根据所处的具体计算环境进行参数调整, 使其发挥最优的性能, 内存优化Sybase数据库安装时默认的内存为24M, 内存不足严重影响了系统的性能, 所以在条件允许的条件下, 应该优化数据库的内存, 应用程序的优化通常可分为两个方面:源代码和SQL语句。在大型数据库中由于涉及到对程序逻辑的改变, 源代码的优化在时间成本和风险上代价很高, 而对数据库系统性能的提升收效有限, 在大批量数据同时处理数据的过程当中总是感觉到数据库资源的有限性在系统的瓶颈总是会在数据库的性能上体现, 由于系统地体系结构改变需要大量的改动, 领导暂时不考虑系统框架的改动, 所以只能在数据库上斤斤计较、在数据库性能调优时, 一定要建立周全的调整计划和性能基准报告时, 不要想到哪一项便调哪一项, 而是要随着人工智能等相关技术的日益成熟, 达到肯定后才会有更多更好的工具出现, 这将会给开发人员提供更好的方面。

数据库的查询优化方法不仅仅是索引和SQL语句的优化, 其他方法的合理使用同样也能很好的对数据库查询功能起到优化作用。优化查询的重要方法就是建立索引, 建立适合关系数据库系统的索引, 这样就可以避免扫描, 并减少了因为查询而造成的输入输出开销, 有效提高数据库数据的查询速度, 优化数据库性能;对索引使用的一些规则索引的使用在一些大型数据库系统中会经常使用到, 这样可以有效的提高数据库性能, 使数据库的访问速度得到提高;在一些情况下这样可以避免多重排序操作数据库系统创建的临时表的行数要比主表的行数少, 其物理顺序就是所要求的顺序, 这样就减少了输入和输出, 降低了查询的工作量, 提高了效率, 而且临时表的创建并不会反映主表的修改;数据库的优化要抓住一些关键问题, 主动提出改善查询效率, 这样才能真正使数据库服务得到根本提高。

3 Sybase数据库的技术

利用数据库客户端连接服务器的配置信息, 直接从数据库中抓取数据, 完成了从UNIX服务器的Sybase数据库中采集数据至Windows操作系统下的SQL Server数据库的操作。然后, 审计人员就可以利用熟悉的SQL语句在SQL Server数据库进行数据查询及分析, 中央数据库均为Sybase ASE数据库, 各级数据库之间依靠Replication Server进行数据同步, 保障数据的实时一致性, 数据库直至数据中心的中央数据库均为Sybase Adaptive Enterprise (ASE) 数据库。各级数据库之间依靠Sybase Replication Server (复制服务器) 进行数据同步, 保障数据的实时一致性;实际上数据在存储空间上排列得越紧密有序Database Server访问的速度就越快消除碎片有助于提高系统的性能和更有效地利用数据存储空间, Sybase提供了一套应用程序编程接口和库, 可以与非Sybase数据源及服务器集成, 允许在多个数据库之间复制数据, 适于创建多层应用。系统具有完备的触发器、存储过程、规则以及完整性定义, 支持优化查询, 具有较好的数据安全性;不需要安装Sybase和DB2客户端, 不需要手动配置数据库服务名, 程序连接上对应的数据库后能够执行SQL语句, 执行SQL语句并取的结果提供源代码;Sybase数据集成套件功能强大, 通过一种简单、灵活的手段, 整合各类不同的数据源, 从而帮助用户在竞争中获得优势, 使得商业智能、法规遵从和客户关系管理等海量数据处理变得轻松自如, 通过Sybase行业领先的建模解决方案, Sybase Power Designer提供的建模和元数据管理, 确保了在为适应企业需要而变动集成要求时对数据的设计和控制, Sybase Work Space这一集成开发工具是基于流行的Eclipse框架, 实时事件通过消息基础架构从异构数据库中捕获限时事件, 并将其推入业务应用程序中, 有了它就不再需要基于轮询的应用程序的, 因为这些应用程序会影响生产服务器的效率, 搜索组件提供高级数据服务以便查询、定位和分析数据自动处理、集中式存储库、程序库、文件系统、网络驱动器和现有文档管理系统中相关性最大的信息。

4 结论

Sybase数据库通过将某些分析型数据存储技术如数据垂直分割等方式有效地融合到交易型数据存储模式中, 在不增加硬件的前提下, 使得分析效率显著提高, 最大程度地满足用户的综合需求。

摘要：系统的性能与安全性在项目开发和实际应用中一直都是值得关注的问题, 特别是在数据库系统中, 由于大量数据的集中存取与访问, 并且支持众多用户直接共享, 所以性能与安全性问题尤为突出, 所以我们将进一步对Sybase数据库的多线程、多媒体与Web插件技术等主要问题进行讨论。

关键词：Sybase多线程,自动优化,技术

参考文献

[1]张孔倚.关于人工智能技术在情报检索中的应用[J].山西大学学报, 2007 (3) .

[2]涂序彦.人工智能及其应用[M].北京:清华大学出版社, 2006.

[3]王珊, 孟小峰.数据库系统导论 (第七版) [M].北京:机械工业出版社, 2000, 10.