資料庫如何優化

❶ 資料庫的多表大數據查詢應如何優化

1.應盡量避免在 where 子句中對欄位進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：x0dx0aselect id from t where num is nullx0dx0a可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，然後這樣查詢：x0dx0aselect id from t where num=0x0dx0a2.應盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。優化器將無法通過索引來確定將要命中的行數,因此需要搜索該表的所有行。x0dx0a3.應盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：x0dx0aselect id from t where num=10 or num=20x0dx0a可以這樣查詢：x0dx0aselect id from t where num=10x0dx0aunion allx0dx0aselect id from t where num=20x0dx0a4.in 和 not in 也要慎用，因為IN會使系統無法使用索引,而只能直接搜索表中的數據。如：x0dx0aselect id from t where num in(1,2,3)x0dx0a對於連續的數值，能用 between 就不要用 in 了：x0dx0aselect id from t where num between 1 and 3x0dx0a5.盡量避免在索引過的字元數據中，使用非打頭字母搜索。這也使得引擎無法利用索引。 x0dx0a見如下例子： x0dx0aSELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE 『%L%』 x0dx0aSELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=』L』 x0dx0aSELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE 『L%』 x0dx0a即使NAME欄位建有索引，前兩個查詢依然無法利用索引完成加快操作，引擎不得不對全表所有數據逐條操作來完成任務。而第三個查詢能夠使用索引來加快操作。x0dx0a6.必要時強制查詢優化器使用某個索引，如在 where 子句中使用參數，也會導致全表掃描。因為sql只有在運行時才會解析局部變數，但優化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時；它必須在編譯時進行選擇。然而，如果在編譯時建立訪問計劃，變數的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描：x0dx0aselect id from t where num=@numx0dx0a可以改為強制查詢使用索引：x0dx0aselect id from t with(index(索引名)) where num=@numx0dx0a7.應盡量避免在 where 子句中對欄位進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：x0dx0aSELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100 x0dx0a應改為: x0dx0aSELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2x0dx0aSELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=』5378』 x0dx0a應改為: x0dx0aSELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE 『5378%』x0dx0aSELECT member_number, first_name, last_name FROM members x0dx0aWHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21 x0dx0a應改為: x0dx0aSELECT member_number, first_name, last_name FROM members x0dx0aWHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE()) x0dx0a即：任何對列的操作都將導致表掃描，它包括資料庫函數、計算表達式等等，查詢時要盡可能將操作移至等號右邊。x0dx0a8.應盡量避免在where子句中對欄位進行函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：x0dx0aselect id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc開頭的idx0dx0aselect id from t where datediff(day,createdate,񟭅-11-30')=0--『2005-11-30』生成的idx0dx0a應改為:x0dx0aselect id from t where name like 'abc%'x0dx0aselect id from t where createdate>=񟭅-11-30' and createdate<񟭅-12-1'x0dx0a9.不要在 where 子句中的「=」左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。x0dx0a10.在使用索引欄位作為條件時，如果該索引是復合索引，那麼必須使用到該索引中的第一個欄位作為條件時才能保證系統使用該索引，否則該索引將不會被使用，並且應盡可能的讓欄位順序與索引順序相一致。x0dx0a11.很多時候用 exists是一個好的選擇：x0dx0aelect num from a where num in(select num from b)x0dx0a用下面的語句替換：x0dx0aselect num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)x0dx0aSELECT SUM(T1.C1)FROM T1 WHERE( x0dx0a(SELECT COUNT(*)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2>0) x0dx0aSELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS( x0dx0aSELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2) x0dx0a兩者產生相同的結果，但是後者的效率顯然要高於前者。因為後者不會產生大量鎖定的表掃描或是索引掃描。

❷ 如何對資料庫性能進行優化

1.資料庫I/O方面硬體性能

最有可能影響性能的是磁碟和網路吞吐量。解決辦法：

• 擴大虛擬內存，並保證有足夠可以擴充的空間

• 把資料庫伺服器上的不必要服務關閉掉

• 把SQL資料庫伺服器的吞吐量調為最大

2.調整資料庫

• 若對該表的查詢頻率比較高，則建立索引。

• 分區（如MySQL，按時間分區）

• 盡量使用固定長度欄位和限制欄位長度（如 varchar(10)）優勢：
  降低物理存儲空間
  提高資料庫處理速度
  附帶校驗資料庫是否合法功能

3.使用存儲過程

應用程序的實現過程中，能夠採用存儲過程實現的對資料庫的操作盡量通過存儲過程來實現。

因為存儲過程是存放在資料庫伺服器上的一次性被設計、編碼、測試，並被再次使用，需要執行該任務的應用可以簡單地執行存儲過程，並且只返回結果集或者數值。

這樣不僅可以使程序模塊化，同時提高響應速度，減少網路流量，並且通過輸入參數接受輸入，使得在應用中完成邏輯的一致性實現。

4.SQL語句方面

建立查詢條件索引僅僅是提高速度的前提條件，響應速度的提高還依賴於對索引的使用。不良的SQL往往來自於不恰當的索引設計、不充份的連接條件和不可優化的where子句。

• 優化sql語句，減少比較次數

• 限制返回條目數(mysql中使用limit)

5.java方面

• 盡可能的少創造對象

• 合理擺正系統設計的位置。大量數據操作，和少量數據操作一定是分開的。

• 合理利用內存，有的數據要緩存。讓數據流起來，而不是全部讀到內存再處理，而是邊讀取邊處理。

❸ SQL資料庫優化的方法有哪些

在進行軟體開發過程中，資料庫的使用是非常重要的，但是資料庫有很多種，不同資料庫的使用方法是不同的。進行軟體開發過程中，至少需要掌握一種資料庫的使用方法。SQL資料庫語法簡單、操作方便和高效，是很多人最優的選擇，但是SQL語句會受到不同資料庫功能的影響，在計算時間和語言的效率上面需要進行優化，根據實際情況進行調整。下面電腦培訓為大家介紹SQL資料庫的優化方法。

一、適當的索引

索引基本上是一種數據結構，有助於加速整個數據檢索過程。唯一索引是創建不重疊的數據列的索引。正確的索引可以更快地訪問資料庫，但是索引太多或沒有索引會導致錯誤的結果。IT培訓認為如果沒有索引，處理速度會變得非常慢。

二、僅索引相關數據

指定需要檢索數據的精度。使用命令*和LIMIT代替SELECT*。調整資料庫時，必須使用所需的數據集而不是整個數據集，尤其是當數據源非常大時，指定所需的數據集，能夠節省大部分時間。

三、根據需求使用或避免臨時表

如果代碼可以用簡單的方式編寫，那麼永遠不要使臨時表變得復雜。當然，如果數據具有需要多個查詢的特定程序，北大青鳥建議在這種情況下，使用臨時表。臨時表通常由子查詢交替。

四、避免編碼循環

避免編碼循環是非常重要的，因為它會減慢整個序列的速度。通過使用具有單行的唯一UPDATE或INSERT命令來避免編碼循環，並且昆明北大青鳥發現WHERE命令能夠確保存儲的數據不被更新，這樣能夠方便在找到匹配和預先存在的數據時被找到。

❹ 資料庫該如何優化

資料庫優化可以從以下幾個方面進行：
1.結構層: web伺服器採用負載均衡伺服器,mysql伺服器採用主從復制,讀寫分離
2.儲存層: 採用合適的存儲引擎,採用三範式
3.設計層: 採用分區分表,索引,表的欄位採用合適的欄位屬性,適當的採用逆範式,開啟mysql緩存
4.sql語句層:結果一樣的情況下,採用效率高,速度快節省資源的sql語句執行

❺ 資料庫性能優化有哪些措施

1、調整數據結構的設計。這一部分在開發信息系統之前完成，程序員需要考慮是否使用ORACLE資料庫的分區功能，對於經常訪問的資料庫表是否需要建立索引等。

2、調整應用程序結構設計。這一部分也是在開發信息系統之前完成，程序員在這一步需要考慮應用程序使用什麼樣的體系結構，是使用傳統的Client/Server兩層體系結構，還是使用Browser/Web/Database的三層體系結構。不同的應用程序體系結構要求的資料庫資源是不同的。

3、調整資料庫SQL語句。應用程序的執行最終將歸結為資料庫中的SQL語句執行，因此SQL語句的執行效率最終決定了ORACLE資料庫的性能。ORACLE公司推薦使用ORACLE語句優化器（Oracle Optimizer）和行鎖管理器（row-level manager）來調整優化SQL語句。

4、調整伺服器內存分配。內存分配是在信息系統運行過程中優化配置的，資料庫管理員可以根據資料庫運行狀況調整資料庫系統全局區（SGA區）的數據緩沖區、日誌緩沖區和共享池的大小；還可以調整程序全局區（PGA區）的大小。需要注意的是，SGA區不是越大越好，SGA區過大會佔用操作系統使用的內存而引起虛擬內存的頁面交換，這樣反而會降低系統。

5、調整硬碟I/O，這一步是在信息系統開發之前完成的。資料庫管理員可以將組成同一個表空間的數據文件放在不同的硬碟上，做到硬碟之間I/O負載均衡。

6、調整操作系統參數，例如：運行在UNIX操作系統上的ORACLE資料庫，可以調整UNIX數據緩沖池的大小，每個進程所能使用的內存大小等參數。

資料庫(Database)是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，它產生於距今六十多年前，隨著信息技術和市場的發展，特別是二十世紀九十年代以後，數據管理不再僅僅是存儲和管理數據，而轉變成用戶所需要的各種數據管理的方式。資料庫有很多種類型，從最簡單的存儲有各種數據的表格到能夠進行海量數據存儲的大型資料庫系統都在各個方面得到了廣泛的應用。

在信息化社會，充分有效地管理和利用各類信息資源，是進行科學研究和決策管理的前提條件。資料庫技術是管理信息系統、辦公自動化系統、決策支持系統等各類信息系統的核心部分，是進行科學研究和決策管理的重要技術手段。

在經濟管理的日常工作中，常常需要把某些相關的數據放進這樣的「倉庫」，並根據管理的需要進行相應的處理。

例如，企業或事業單位的人事部門常常要把本單位職工的基本情況(職工號、姓名、年齡、性別、籍貫、工資、簡歷等)存放在表中，這張表就可以看成是一個資料庫。有了這個"數據倉庫"我們就可以根據需要隨時查詢某職工的基本情況，也可以查詢工資在某個范圍內的職工人數等等。這些工作如果都能在計算機上自動進行，那我們的人事管理就可以達到極高的水平。此外，在財務管理、倉庫管理、生產管理中也需要建立眾多的這種"資料庫"，使其可以利用計算機實現財務、倉庫、生產的自動化管理。

(5)資料庫如何優化擴展閱讀

資料庫，簡單來說是本身可視為電子化的文件櫃--存儲電子文件的處所，用戶可以對文件中的數據進行新增、截取、更新、刪除等操作。

資料庫指的是以一定方式儲存在一起、能為多個用戶共享、具有盡可能小的冗餘度的特點、是與應用程序彼此獨立的數據集合。

在經濟管理的日常工作中，常常需要把某些相關的數據放進這樣的"倉庫"，並根據管理的需要進行相應的處理。

例如，企業或事業單位的人事部門常常要把本單位職工的基本情況(職工號、姓名、年齡、性別、籍貫、工資、簡歷等)存放在表中，這張表就可以看成是一個資料庫。有了這個"數據倉庫"我們就可以根據需要隨時查詢某職工的基本情況，也可以查詢工資在某個范圍內的職工人數等等。這些工作如果都能在計算機上自動進行，那我們的人事管理就可以達到極高的水平。此外，在財務管理、倉庫管理、生產管理中也需要建立眾多的這種"資料庫"，使其可以利用計算機實現財務、倉庫、生產的自動化管理。

❻ 資料庫優化可以從哪些方面進行優化

1、sql語句的執行計劃是否正常。
2、減少應用和資料庫的交互次數、同一個sql語句的執行次數。
3、資料庫實體的碎片的整理（特別是對某些表經常進行insert和delete動作，尤其注意，索引欄位為系列欄位、自增長欄位、時間欄位，對於業務比較頻繁的系統，最好一個月重建一次）。 4、減少表之間的關聯，特別對於批量數據處理，盡量單表查詢數據，統一在內存中進行邏輯處理，減少資料庫壓力（java處理批量數據不可取，盡量用c或者c++ 進行處理，效率大大提升）。
5、對訪問頻繁的數據，充分利用資料庫cache和應用的緩存。
6、數據量比較大的，在設計過程中，為了減少其他表的關聯，增加一些冗餘欄位，提高查詢性能。