基于订单网格化聚类方法的轮胎储分一体库运行优化(兰剑) (1)
基于订单网格化聚类方法的轮胎储分一体库运行优化
作者：沈长鹏， 陈晨， 吴耀华， SHEN Chang-peng， CHEN Chen， WU Yao-hua
作者单位：沈长鹏,吴耀华,SHEN Chang-peng,WU Yao-hua(山东大学现代物流研究中心,山东济南,250061)， 陈晨,CHEN Chen(山东兰剑物流科技有限公司,山东济南,250101)
刊名：
物流技术
英文刊名：Logistics Technology
年，卷(期)：2011,30(11)
本文链接：https://www.wendangku.net/doc/1110487603.html,/Periodical_wljs201111020.aspx
大型ORACLE数据库优化设计方案
大型ORACLE数据库优化设计方案 本文主要从大型数据库ORACLE环境四个不同级别的调整分析入手，分析ORACLE的系统结构和工作机理，从九个不同方面较全面地总结了ORACLE数据库的优化调整方案。 对于ORACLE数据库的数据存取，主要有四个不同的调整级别，第一级调整是操作系统级 包括硬件平台,第二级调整是ORACLE RDBMS级的调整,第三级是数据库设计级的调整,最后一个调整级是SQL级。通常依此四级调整级别对数据库进行调整、优化，数据库的整体性能会得到很大的改善。下面从九个不 同方面介绍ORACLE数据库优化设计方案。 一.数据库优化自由结构OFA(Optimal flexible Architecture) 数据库的逻辑配置对数据库性能有很大的影响,为此,ORACLE公司对表空间设计提出了一种优化结构OFA。使用这种结构进行设计会大大简化物理设计中的数据管理。优化自由结构OFA,简单地讲就是在数据库中可以高效自由地分布逻辑数据对象,因此首先要对数据库中的逻辑对象根据他们的使用方式和物理结构对数据库的影响来进行分类,这种分类包括将系统数据和用户数据分开、一般数据和索引数据分开、低活动表和高活动表分开等等。数据库逻辑设计的结果应当符合下面的准则：(1)把以同样方式使用的段类型存储在一起； (2)按照标准使用来设计系统；(3)存在用于例外的分离区域；(4)最小化表空间冲突；(5)将数 据字典分离。 二、充分利用系统全局区域SGA(SYSTEM GLOBAL AREA) SGA是oracle数据库的心脏。用户的进程对这个内存区发送事务，并且以这里作为高速缓存读取命中的数据，以实现加速的目的。正确的SGA大小对数据库的性能至关重要。SGA 包括以下几个部分： 1、数据块缓冲区(data block buffer cache)是SGA中的一块高速缓存，占整个数据库大小 的1%-2%，用来存储从数据库重读取的数据块(表、索引、簇等)，因此采用least recently used (LRU,最近最少使用)的方法进行空间管理。 2、字典缓冲区。该缓冲区内的信息包括用户账号数据、数据文件名、段名、盘区位置、表 说明和权限，它也采用LRU方式管理。 3、重做日志缓冲区。该缓冲区保存为数据库恢复过程中用于前滚操作。 4、SQL共享池。保存执行计划和运行数据库的SQL语句的语法分析树。也采用LRU算法 管理。如果设置过小，语句将被连续不断地再装入到库缓存，影响系统性能。 另外，SGA还包括大池、JAVA池、多缓冲池。但是主要是由上面4种缓冲区构成。对这
1基于网格的数据流聚类算法
3)国家自然科学基金(60172012)。刘青宝 博士生,副教授,主要研究方向为数据仓库技术和数据挖掘;戴超凡 博士,副教授,主要研究方向为数据仓库技术和数据挖掘;邓 苏 博士,教授,主要研究方向指挥自动化、信息综合处理与辅助决策;张维明 博士生导师,教授,主要研究方向为军事信息系统、信息综合处理与辅助决策。 计算机科学2007Vol 134№13 基于网格的数据流聚类算法3) 刘青宝 戴超凡 邓 苏 张维明 (国防科学技术大学信息系统与管理学院 长沙410073) 摘 要 本文提出的基于网格的数据流聚类算法,克服了算法CluStream 对非球形的聚类效果不好等缺陷,不仅能在 噪声干扰下发现任意形状的类,而且有效地解决了聚类算法参数敏感和聚类结果无法区分密度差异等问题。关键词 聚类,数据流,聚类参数,相对密度 G rid 2based Data Stream Clustering Algorithm L IU Qing 2Bao DA I Chao 2Fan DEN G Su ZHAN G Wei 2Ming (College of Information System and Management ,National University of Defense Technology ,Changsha 410073) Abstract With strong ability for discovering arbitrary shape clusters and handling noise ,grid 2based data stream cluste 2ring algorithm efficiently resolves these problem of being very sensitive to the user 2defined parameters and difficult to distinguish the density distinction of clusters.K eyw ords Clustering ,Data stream ,Clustering parameter ,Relative density 随着计算机和传感器技术的发展和应用,数据流挖掘技术在国内外得到广泛研究。它在网络监控、证券交易分析、电信记录分析等方面有着巨大的应用前景。特别在军事应用中,为了获得及时的战场态势信息,大量使用了各种传感器,对这些传感器数据流的分析处理已显得极为重要。针对数据流数据持续到达,且速度快、规模大等特点,数据流挖掘技术的研究重点是设计高效的单遍数据集扫描算法[12]。数据流聚类问题一直是吸引许多研究者关注的热点问题,已提出多种一次性扫描的方法和算法,如文[1～4]等等,但它们的聚类结果通常是球形的,不能支持对任意形状类的聚类[5]。 本文提出的基于网格的数据流聚类算法,在有限内存条件下,以单遍扫描方式,不仅能在噪声干扰下发现任意形状的类,而且有效地解决了基于绝对密度聚类算法所存在的高密度聚类结果被包含在相连的低密度聚类结果中的问题。 本文第1节简要介绍数据流聚类相关研究,并引出基于网格的数据流聚类算法的思路及其与相关研究的异同;第2节给出基于网格的数据流聚类算法所使用到的基本概念;第3节给出一个完整的基于网格的数据流聚类算法,详细解析算法的执行过程;第4节进行算法性能分析对比;最后总结本文的主要工作和贡献,并指出需要进一步研究和改进的工作。 1 相关研究 在有限内存约束下,一般方法很难对数据流进行任意形状的聚类。第一个增量式聚类挖掘方法是文[6]提出的In 2crementalDBSCAN 算法,它是一个用于数据仓库环境(相对稳定的数据流)的有效聚类算法,可以在有噪声的数据集中发现任意形状的类。但是,它为了形成任意形状的类,必须用类中的所有点来表示,要求获得整个数据流的全局信息,这在内存有限情况下是难以做到的。而且,它采用全局一致的绝对 密度作参数,使得聚类结果对参数值非常敏感,设置的细微不同即可能导致差别很大的聚类结果。 Aggarwal 在2003年提出的一个解决数据流聚类问题的框架CluStream [1]。它使用了两个过程来处理数据流聚类问题:首先,使用一个在线的micro 2cluster 过程对数据流进行初级聚类,并按一定的时间跨度将micro 2cluster 的结果按一种称为pyramid time f rame 的结构储存下来。同时,使用另一个离线的macro 2cluster 过程,根据用户的具体要求对micro 2cluster 聚类的结果进行再分析。但它采用距离作为度量参数,聚类结果通常是球形的,不能支持对任意形状类的聚类。而且,它维护的是micro 2cluster 的聚类特征向量(CF 2x ;CF 1x ;CF 2t ;CF 1t ;n ),这在噪声情况下,会产生干扰误差。 2006年,Feng Cao 等人在文[5]中提出了针对动态进化数据流的DenStream 算法。它相对CluStream 有很大的改进,继承了IncrementalDBSCAN 基于密度的优点,能够支持对有噪声的动态进化(非稳定)的数据流进行任意形状的聚类。但由于采用全局一致的绝对密度作参数,使得聚类结果对参数值非常敏感。同时,与CluStream 算法相比,它只能提供对当前数据流的一种描述,不能反映用户指定时间窗内的流数据的变化情况。 朱蔚恒等在文[13]中提出的基于密度与空间的ACluS 2tream 聚类算法,通过引入有严格空间的意义聚类块,在对数据流进行初步聚类的同时,尽量保留数据的空间特性,有效克服了CluStream 算法不能支持对任意形状聚类的缺陷。但它在处理不属于已有聚类块的新数据点时,使用一种类似“抛硬币”的方法来猜测是否为该点创建一个新的聚类块,误差较大。而且它以绝对密度做参考,所以在聚类结果中无法区分密度等级不同的簇[7]。 本文提出的基于网格的数据流聚类算法GClustream
大数据库优化(SQLServer)
SQL SERVER性能优化综述 近期因工作需要，希望比较全面的总结下SQL SERVER数据库性能优化相关的注意事项，在 网上搜索了一下,发现很多文章,有的都列出了上百条,但是仔细看发现，有很多似是而非或 者过时(可能对SQL SERVER6.5以前的版本或者ORACLE是适用的)的信息，只好自己根据以 前的经验和测试结果进行总结了。 我始终认为，一个系统的性能的提高，不单单是试运行或者维护阶段的性能调优的任务，也不单单是开发阶段的事情，而是在整个软件生命周期都需要注意，进行有效工作才能达到的。所以我希望按照软件生命周期的不同阶段来总结数据库性能优化相关的注意事项。 一、分析阶段 一般来说，在系统分析阶段往往有太多需要关注的地方，系统各种功能性、可用性、可靠性、安全性需求往往吸引了我们大部分的注意力，但是，我们必须注意，性能是很重要的非功能 性需求，必须根据系统的特点确定其实时性需求、响应时间的需求、硬件的配置等。最好能 有各种需求的量化的指标。 另一方面，在分析阶段应该根据各种需求区分出系统的类型，大的方面，区分是OLTP（联机事务处理系统）和OLAP（联机分析处理系统）。 二、设计阶段 设计阶段可以说是以后系统性能的关键阶段，在这个阶段，有一个关系到以后几乎所有性能 调优的过程—数据库设计。 在数据库设计完成后，可以进行初步的索引设计，好的索引设计可以指导编码阶段写出高效 率的代码，为整个系统的性能打下良好的基础。 以下是性能要求设计阶段需要注意的： 1、数据库逻辑设计的规范化 数据库逻辑设计的规范化就是我们一般所说的范式，我们可以这样来简单理解范式： 第1规范：没有重复的组或多值的列，这是数据库设计的最低要求。 第2规范: 每个非关键字段必须依赖于主关键字，不能依赖于一个组合式主关键字的某些组 成部分。消除部分依赖，大部分情况下，数据库设计都应该达到第二范式。 第3规范: 一个非关键字段不能依赖于另一个非关键字段。消除传递依赖，达到第三范式应该是系统中大部分表的要求，除非一些特殊作用的表。 更高的范式要求这里就不再作介绍了，个人认为，如果全部达到第二范式，大部分达到第三
数据库性能优化基础步骤
1性能优化基本步骤 1.1定位跟踪耗费资源较多的SQL语句步骤 1.1.1 通过SQL查询 (1): 查询出最耗费资源的SQL语句 select t1.SID, t1.SERIAL#, tt.HASH_VALUE, tt.ADDRESS, tt.BUFFER_GETS, --读内存次数 tt.DISK_READS, --磁盘物理读次数 tt.EXECUTIONS, --语句的执行次数 tt.BUFFER_GETS / tt.EXECUTIONS, --平均读内存次数 tt.SQL_FULLTEXT from v$sqlareatt, v$session t1 where (tt.BUFFER_GETS>100000 or tt.DISK_READS>100000) and tt.HASH_VALUE = t1.SQL_HASH_VALUE and tt.ADDRESS = t1.SQL_ADDRESS and t1.STATUS = 'ACTIVE' orderby tt.BUFFER_GETS desc (2)：根据客户端程序发出的SQL来定位需要跟踪的session select s.sid sid, s.SERIAL# "serial#", https://www.wendangku.net/doc/1110487603.html,ername, s.machine, s.program, s.server, s.LOGON_TIME from v$session s 1.1.2 通过Oracle提供的SQL TRACE进行SQL跟踪 (1)：跟踪前设定相应参数 1．查询得到需要跟踪的session 2．打开时间开关
Show parameter timed_statistics alter session set timed_statistics=true; execsys.dbms_system.set_bool_param_in_session(sid => 8,serial# => 3,parnam => 'timed_statistics',bval => true); 3．设置跟踪文件存放位置 Show parameter user_dump_dest alter system set user_dump_dest='c:\temp'; (2)：启动跟踪功能并让系统运行一段时间 alter session set sql_trace=true; execsys.dbms_system.set_sql_trace_in_session(8, 3, true); (3)：关闭跟踪功能 alter session set sql_trace=false; execsys.dbms_system.set_sql_trace_in_session(8, 3, false); (4)：格式化跟踪数据文件，并分析跟踪结果文件 tkprof dsdb2_ora_18468.trc dsdb2_trace.txt EXPLAIN=SCOTT/TIGER tkprof各参数含义： ' traced_file ' 指定输入文件，即oracle产生的trace文件 'formatted_file'指定输出文件，即我们想得到的易于理解的格式化文件 'EXPLAIN' 利用哪个用户对trace文件中的sql进行分析得到该sql语句的执行计划1.2查看分析执行计划 1.2.1查看执行计划 (1)：Sqlplus中可按F5查看执行计划 (2)：使用执行计划表进行查看 使用语句将SQL语句的执行计划装入plan_table表，然后进行分析查看explainplansetstatement_id = 'dd'into plan_table for select t.type_name,t.source_value,t.standard_value from ODS_STD_COMP t,ODS_STD_COMP_BAK t1 where t.system_id = t1.system_id and t.type = t1.type and t.source_value = t1.source_value (3)：示例演示 1．让ORALCE自动选择最优的执行计划，不人为干预 explainplansetstatement_id = 'dd'into plan_table for select t.type_name,t.source_value,t.standard_value from ODS_STD_COMP t,ODS_STD_COMP_BAK t1 where t.system_id = t1.system_id and t.type = t1.type and t.source_value = t1.source_value
Creator三维模型数据库优化技术(最新)
2010年4月第6卷第2期 系统仿真技术 Syste m S i m u l ation Tec hno l ogy A pr.,2010 V o.l6,N o.2 中图分类号:TP39 文献标识码:A Creator三维模型数据库优化技术 张 建 (91404部队93分队,河北秦皇岛 066001) 摘 要:从提高视景仿真系统的运行效率角度出发,首先简要介绍了著名的三维建模软件M ulti G en Creator,然后针对用于视景仿真系统的三维模型数据库的特点,详细阐述了Creator模型数据库的优化技术。通过对模型数据库进行减少多边形数量、优化层次结构、使用布告板等方法,能显著提高视景仿真系统的运行效率。 关键词:可视化仿真;三维模型;数据库;优化 Optim i zati on Technique of Cr eat or Thr ee dimensi onalModel Database Z HANG J ian (Th e93Un it of91404PLA,Q i nhuangdao066001,Ch i na) Abstract:Taking i m prove the r un efficiency o f v isua l si m ulation syste m as purpo se,the author i n troduce t h e M ulti G en C reato r,then,base on the characteristics o f t h ree di m ensi o nal m ode l da taba se,ill u m i n a te t h e opti m ization techn i q ue o f C reato r three d i m ensiona l m o de l database.The run effic i e ncy o f v isua l si m u l a ti o n sy ste m can be i m prov e through reduce the nu m bers o f po lygon,opti m ize arrange m ent structure and B ill b oard,etc. Key words:scene si m u lation;t h ree di m ensi o nalm ode;l database;opti m izati o n 1 引 言 视景仿真技术(V isual S i m u lation Technology)是计算机技术、图形处理与图像生成技术、立体影像和音响技术、信息合成技术、显示技术等高新技术的综合运用。它分为仿真环境制作和仿真运行驱动2个环节,仿真环境制作主要包括:模型设计、场景构造、纹理设计制作、特效设计等,它要求构造出逼真的三维模型和制作逼真的纹理与特效。仿真驱动主要包括:场景驱动、模型调动处理、分布交互等,它要求高速逼真的再现仿真环境,实时响应交互操作等。 随着三维场景数据量的日益增大以及专为图形渲染设计的图形处理器(graph ic processing un i,t GPU)的普及,在不明显降低图形质量和复杂程度的前提下,解决大数据量仿真场景在速度、质量及场景复杂度之间越来越突出的矛盾,成为一个值得研究的问题。对于可视化仿真系统而言,重要的是仿真系统运行时的速度和流畅性,要在保证系统运行速度的前提下适当提高模型逼真度,在模型逼真度和运行速度之间找到1个平衡点。 2 M ulti G en Creator简介 著名的三维图形建模软件,如M aya,3DMAX, 3Dstud i o等,都以视觉效果为第一建模目标,能生成逼真的三维模型。但是这些软件不考虑模型的
MS_SQL_Server_数据库性能优化方法总结
1.列出数据库服务器、Web服务器的基本的硬件配置，如CPU、内存等。 2.检查数据库服务器是否真正启用了AWE内存。 (1) 启用AWE：数据库服务器检查C:\boot.ini文件,需要配置"/PAE"(*重启电脑才能生效),如下： [boot loader] timeout=30 default=multi(0)disk(0)rdisk(0)partition(1)\WINDOWS [operating systems] multi(0)disk(0)rdisk(0)partition(1)\WINDOWS="Windows Server 2003, Enterprise" /noexecute=optout /fastdetect /PAE (2) 开启sql server 服务用户的，内存中锁定页面权限 (*重启电脑才能生效)在“服务管理”中查看 SQL SERVER 服务登录账户，默认是本地系统帐户（System）。然后在运行 gpedit.msc ，选择计算机配置->windows 设置->安全设置->本地策略->用户权限分配->内存中锁定页面。添加SQL SERVER服务的登录用户到里面去。 (3)启用数据库AWE内存，以服务器8G内存为例，一般设置如下，最小2G，最大6G(重启SQL SERVER服务即可)： (4)跟踪数据库性能“Total Server Memory ”的使用情况，看看数据库真正使 用的内存，越接近为数据库分配的最大内存越好。 或使用如下语句，查询数据库的内存使用情况： use master go select * from sysperfinfo where counter_name like '%Total Server Memory(KB)%' go 3.Web服务器监控项：
大型数据库的优化方法及实例
大型数据库的优化方法及实例 尹德明杨富玉杨莹时鹏泉 中国金融电子化公司 E_mail: dm_mis@https://www.wendangku.net/doc/1110487603.html, 1.引言 随着银行业数据集中，作为整个系统核心的数据库，其存放、管理的数据越来越庞大，已经超越GB而到达TB数据量层次，数据库的性能成为整个系统性能的关键。 国库会计核算系统是国库部门用以进行国库业务的会计核算，并通过支付系统、国库内部往来、同城票据交换系统进行资金清算的计算机网络系统。国家金库会计核算系统每天处理的税票数据多达10万笔，税收高峰可能会到100万笔，这样一年累计下来其中历史登记簿中的数据达到2000万条以上，给检索和数据处理带来非常大的困难。 如何对于一个已经上线运行的重要业务系统，通过对数据库的优化和简单的系统流程调整，实现系统性能的大幅提升具有现实、迫切、重要的意义。 2.优化策略 根据Sybase的数据存储机制，在进行一段时期的数据删除、插入和更新等操作后，数据库往往会产生大量的碎片。大量碎片的存在，会严重影响数据库的I/O性能，如果在使用数据库一段时间后，整理碎片，可以提高数据库的性能。由于国家金库会计核算系统在预处理、日间报解、日初始化等步骤，会大批量进行数据删除、插入和更新等操作，因此会产生大量的数据碎片。碎片整理对于国家金库会计核算系统性能优化将会有重要效果。 Sybase Adaptive Server对于按顺序存储和访问的页，在单个I/O中最多读取八个数据页。由于大部分I/O时间都花在磁盘上的物理定位和搜寻上，因此大I/O可极大地减少磁盘访问时间。在大多数情况下，希望在缺省数据高速缓存中配置一个16K缓冲池。为事务日志创建4K缓冲池可极大地减少数据库系统日志写操作的数量。 好的性能同优良的数据库设计及优秀的程序写法关系极大，可以这样说，如果一个数据库没有好的设计及对程序未进行优化的话即使对参数进行调整也不可能有好的性能。 3.数据库碎片整理 由于Sybase是通过OAM页、分配单元和扩展页来管理数据的，所以对OLTP应用的Database Server会十分频繁地进行数据删除、插入和更新等操作，时间一长就会出现以下几种情况： (1)页碎片 即本来可以存放在一个页上的数据却分散地存储在多个页上。如果这些页存储在不同的扩展单元上，Database Server就要访问多个扩展单元，因此降低了系统性能。 (2)扩展单元碎片 在堆表中，当删除数据链中间的记录行时，会出现空页。随着空页的累积，扩展单元的利用率也会下降，从而出现扩展单元碎片。带cluster index的table也有可能出现扩展单元碎片。当有扩展单元碎片存在，会出现以下问题： 对表进行处理时，常常出现死锁；利用较大的I/O操作或增加I/O缓冲区的大小也无法改变较慢的I/O速度；行操作的争用。 （3）扩展单元遍历 带有cluster index的table会由于插入记录而导致页分裂，但当删除记录后，页会获得释放，从而形成跨几个扩展单元和分配单元的数据，而要访问该数据就必须遍历几个扩展单元和分配单元。这将导致访问/查询记录的时间大大延长，开始时数据库的性能虽然较高，
优化数据库性能
查询速度慢如何解决 ------主要针对SQL 2005 为例 引起查询或更新的执行时间超过预期时间的原因有多种。查询运行慢，可能是由与运行 SQL Server 的网络或计算机相关的性能问题引起的，也可能是由物理数据库设计问题引起的。 查询和更新运行慢的最常见原因有： ?网络通讯速度慢。 ?服务器的内存不足，或者没有足够的内存供 SQL Server 使用。 ?索引列上缺少有用的统计信息。 ?索引列上的统计信息过期。 ?缺少有用的索引。 ?缺少有用的索引视图。 ?缺少有用的数据条带化。 ?缺少有用的分区。 1、用于对运行慢的查询进行故障排除的清单 当查询或更新花费的时间比预期时间长时，请考虑以下问题，找到可解答前一节中列出的查询运行慢的原因： ①. 是与组件而不是与查询相关的性能问题吗？例如，是网络性能低的问题吗？有其他可能引起或造成性能降低的组件吗？ Windows 系统监视器可用于监视与 SQL Server 和非 SQL Server 相关的组件的性能。有关详细信息，请参阅监视资源使用情况（系统监视器）。 ②. 如果性能问题与查询相关，那么涉及到的是哪个或哪组查询？ 首先使用 SQL Server Profiler来帮助找出运行慢的查询。有关详细信息，请参阅使用 SQL Server Profiler。 在找出运行慢的查询后，可以使用 SET 语句启用 SHOWPLAN、STATISTICS IO、STATISTICS TIME 和 STATISTICS PROFILE 选项，进一步分析查询的性能，相关描述如下： ?SET SHOWPLAN_XML ON 描述 SQL Server 查询优化器选择用来检索完善的 XML 文档数据的方法。有关详细信息，请参阅 SET SHOWPLAN_XML (Transact-SQL)。在 Microsoft SQL Server 2005 中，建议使用这种方法。此 SET 选项生成的信息比 SHOWPLAN_ALL 和 SHOWPLAN_TEXT SET 选项生成的信息详细。 ?SET SHOWPLAN_ALL ON 描述 SQL Server 查询优化器选择的数据检索方法。有关详细信息，请参阅 SET SHOWPLAN_ALL (Transact-SQL)。此 SET 选项生成的信息比 SHOWPLAN_TEXT SET 选项生成的信息详细。 ?SET SHOWPLAN_TEXT ON 返回每条 Transact-SQL 语句的执行信息，但不执行它们。有关详细信息，请参阅SET SHOWPLAN_TEXT (Transact-SQL)。
SQL数据库优化方法
SQL数据库优化方法
目录 1 系统优化介绍 (1) 2 外围优化 (1) 3 SQL优化 (2) 3.1 注释使用 (2) 3.2 对于事务的使用 (2) 3.3 对于与数据库的交互 (2) 3.4 对于SELECT *这样的语句， (2) 3.5 尽量避免使用游标 (2) 3.6 尽量使用count(1) (3) 3.7 IN和EXISTS (3) 3.8 注意表之间连接的数据类型 (3) 3.9 尽量少用视图 (3) 3.10 没有必要时不要用DISTINCT和ORDER BY (3) 3.11 避免相关子查询 (3) 3.12 代码离数据越近越好 (3) 3.13 插入大的二进制值到Image列 (4) 3.14 Between在某些时候比IN 速度更快 (4) 3.15 对Where条件字段修饰字段移到右边 (4) 3.16 在海量查询时尽量少用格式转换。 (4) 3.17 IS NULL 与IS NOT NULL (4) 3.18 建立临时表， (4) 3.19 Where中索引的使用 (5) 3.20 外键关联的列应该建立索引 (5) 3.21 注意UNion和`UNion all 的区别 (5) 3.22 Insert (5) 3.23 order by语句 (5) 3.24 技巧用例 (6) 3.24.1 Sql语句执行时间测试 (6)
1系统优化介绍 在我们的项目中，由于客户的使用时间较长或客户的数据量大，造成系统运行速度慢，系统性能下降就容易造成数据库阻塞。这是个非常痛苦的事情，用户的查询、新增、修改等需要花很多时间，甚至造成系统死机的现象。速度慢的原因主要是来自于资源不足。 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。最常见的优化手段就是对硬件的升级。根据统计，对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升，全部加起来最多只占数据库系统性能提升的40%左右(我将此暂时称之为外围优化)；其余大部分系统性能提升来自对应用程序的优化，对于应用程序的优化可以分为对源代码的优化及数据库SQL语句的优化。在本文档只介绍外围优化及SQL语句的优化，对于源代码的优化需要相关方面的专家，形成统一的规范。 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。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。规范的代码和高性能的语句，功在平时，利在千秋。 2外围优化 1、将操作系统与SQL数据库的补丁打到最高版本，WIN2003最高补丁是SP4， SQL SERVER2000最高补丁是SP4(版本号：2039)。 2、在服务器上不要安装与VA程序任何无相关的软件，甚至一些与VA运行 无关的服务都可以停掉。一般只安装SQL数据库、VA服务端服务及杀毒 软件。 3、杀毒软件避免对大文件进行扫描，特别是数据库（MDF和LDF）文件，一 定要从杀毒软件的范围内排除掉。 4、在进行服务器分区时，分区不要太多，两三个分区就可以了。分区最好 都使用NTFS格式。
数据库优化设计方案
数据库优化方案设计 XX信息管理平台从大型数据库环境四个不同级别的调整分析入手，分析数据库平台的系统结构和工作机理，从九个不同方面设计数据库的优化方案。 对于数据库的数据优化，主要有四个不同的调整级别，第一级调整是操作系统级包括硬件平台，第二级调整是RDBMS级的调整，第三级是数据库设计级的调整，最后一个调整级是SQL级。通常依此四级调整级别对数据库进行调整、优化，数据库的整体性能会得到很大的改善。下面从九个不同方面介绍数据库优化设计方案。 一、数据库优化自由结构 数据库的逻辑配置对数据库性能有很大的影响。为此，数据库平台一般对表空间设计提出有相应的优化结构，如ORACLE公司的OFA(Optimal flexible Architecture)，使用这种结构进行设计会大大简化物理设计中的数据管理。优化自由结构，简单地讲就是在数据库中可以高效自由地分布逻辑数据对象，因此首先要对数据库中的逻辑对象根据他们的使用方式和物理结构对数据库的影响来进行分类，这种分类包括将系统数据和用户数据分开、一般数据和索引数据分开、低活动表和高活动表分开等等。 数据库逻辑设计的结果应当符合下面的准则： （1）把以同样方式使用的段类型存储在一起； （2）按照标准使用来设计系统； （3）存在用于例外的分离区域； （4）最小化表空间冲突； （5）将数据字典分离。 二、充分利用系统全局区域 系统全局区域是数据库平台的心脏，如Oracle数据库的SGA（SYSTEM GLOBAL AREA) 。用户的进程对这个内存区发送事务，并且以这里作为高速缓存读取命中的数据，以实现加速的目的。正确的SGA大小对数据库的性能至关重要。SGA包括以下几个部分： 1、数据块缓冲区（data block buffer cache）是SGA中的一块高速缓存，占整个数据库大小的1%-2%，用来存储从数据库重读取的数据块（表、索引、簇等），因此采用least recently used (LRU，最近最少使用)的方法进行空间管理。 2、字典缓冲区。该缓冲区内的信息包括用户账号数据、数据文件名、段名、盘区位置、表说明和权限，它也采用LRU方式管理。 3、重做日志缓冲区。该缓冲区保存为数据库恢复过程中用于前滚操作。 4、SQL共享池。保存执行计划和运行数据库的SQL语句的语法分析树。也采用LRU 算法管理。如果设置过小，语句将被连续不断地再装入到库缓存，影响系统性能。 另外，SGA还包括大池、JAVA池、多缓冲池。但是主要是由上面4种缓冲区构成。对这些内存缓冲区的合理设置，可以大大加快数据查询速度，一个足够大的内存区可以把绝大多数数据存储在内存中，只有那些不怎么频繁使用的数据，才从磁盘读取，这样就可以大大提高内存区的命中率。 三、规范与反规范设计数据库
数据库优化
近期因工作需要，希望比较全面的总结下SQL SERVER数据库性能优化相关的注意事项，在网上搜索了一下,发现很多文章,有的都列出了上百条,但是仔细看发现，有很多似是而非或者过时(可能对SQL 以前的版本或者ORACLE是适用的)的信息，只好自己根据以前的经验和测试结果进行总结了。 我始终认为，一个系统的性能的提高，不单单是试运行或者维护阶段的性能调优的任务，也不单单是开发阶段的事情，而是在整个软件生命周期都需要注意，进行有效工作才能达到的。所以我希望按照软件生命周期的不同阶段来总结数据库性能优化相关的注意事项。 一、分析阶段 一般来说，在系统分析阶段往往有太多需要关注的地方，系统各种功能性、可用性、可靠性、安全性需求往往吸引了我们大部分的注意力，但是，我们必须注意，性能是很重要的非功能性需求，必须根据系统的特点确定其实时性需求、响应时间的需求、硬件的配置等。最好能有各种需求的量化的指标。 另一方面，在分析阶段应该根据各种需求区分出系统的类型，大的方面，区分是OLTP（联机事务处理系统）和OLAP（联机分析处理系统）。 二、设计阶段 设计阶段可以说是以后系统性能的关键阶段，在这个阶段，有一个关系到以后几乎所有性能调优的过程—数据库设计。 在数据库设计完成后，可以进行初步的索引设计，好的索引设计可以指导编码阶段写出高效率的代码，为整个系统的性能打下良好的基础。 以下是性能要求设计阶段需要注意的： 1、数据库逻辑设计的规范化 数据库逻辑设计的规范化就是我们一般所说的范式，我们可以这样来简单理解范式： 第1规范：没有重复的组或多值的列，这是数据库设计的最低要求。 第2规范: 每个非关键字段必须依赖于主关键字，不能依赖于一个组合式主关键字的某些组成部分。消除部分依赖，大部分情况下，数据库设计都应该达到第二范式。 第3规范: 一个非关键字段不能依赖于另一个非关键字段。消除传递依赖，达到第三范式应该是系统中大部分表的要求，除非一些特殊作用的表。 更高的范式要求这里就不再作介绍了，个人认为，如果全部达到第二范式，大部分达到第三范式，系统会产生较少的列和较多的表，因而减少了数据冗余，也利于性能的提高。
千万级的mysql数据库与优化方法
千万级的mysql数据库与优化方法 1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where 及order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在where 子句中对字段进行null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： Sql代码 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： Sql代码 3.应尽量避免在where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 4.应尽量避免在where 子句中使用or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：Sql代码 可以这样查询： Sql代码 5.in 和not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如： 对于连续的数值，能用between 就不要用in 了： 6.下面的查询也将导致全表扫描： Sql代码
若要提高效率，可以考虑全文检索。 7.如果在where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描： Sql代码 可以改为强制查询使用索引： 8.应尽量避免在where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如： 应改为: 9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：Sql代码 应改为: 10.不要在where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。 11.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。 12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
MySQL数据库查询优化技术
MySQL数据库查询优化技术 MySQL是高效能高稳定的开源数据库产品，由于其超低成本和操作简易便利，在互联网等行业被广泛使用，几乎99%以上的网站都乐于采用mysql作为后台数据库，自从被Oracle收购后，Mysql更是从站长们的宠儿一举成为企业级应用的红人。在当今灸手可热的BAT，Mysql被大量使用。对于想进入互联网行业发展的数据库工程师和DBA们，熟练的Mysql技术无疑是一块很好的敲门砖。炼数成金在过去已经成功举办多种数据库课程，覆盖Oracle，DB2和多种NoSQL数据库，现在再推出MySQL系列，更加丰富了课程线路，也希望可以为大家带来更多学习知识提升价值的机会。 公益性培训课程: 《MySQL数据库查询优化技术》课程概述： 该课程通过15次课程，系统地讲解MySQL数据库的查询优化技术 课程语言：SQL 课程大纲： 第1课数据库与关系代数 综述数据库、关系代数、查询优化技术 综述数据库调优技术 预计时间1小时 第2课数据库查询优化技术总揽 综述查询优化技术范围，包括查询重用、查询重写规则、查询算法优化、并行查询优化等 综述逻辑查询优化，包括子查询的优化、视图重写、等价谓词重写、条件化简、连接消除、非SPJ的优化等 综述逻辑物理优化，包括单表扫描算法、两表连接算法、多表连接算法、基于代价的算法等 初步理解MySQL的查询执行计划。 预计时间1小时
第3课查询优化技术理论与MySQL实践（一）------子查询的优化（一） 第4课查询优化技术理论与MySQL实践（二）------子查询的优化（二） 从理论看，子查询包括的内容和范围，建立清晰的概念 从实践看，MySQL的子查询优化技术的内容和范围，明确掌握子查询优化手段预计时间2小时，每小时一个课程段（子查询是SQL查询优化的重点内容，务必掌握好） 第5课查询优化技术理论与MySQL实践（三）------视图重写与等价谓词重写什么是视图重写？哪些类型的视图可以被优化？MySQL是怎么优化视图的？从而明白在MySQL中怎么写与视图相关的查询语句才能有好的效果？ 什么是等价谓词重写？MySQL中怎么写WHERE子句有利于提高查询效率？ 预计时间1小时 第6课查询优化技术理论与MySQL实践（四）------条件化简 什么是条件化简？MySQL中对什么样的条件自动进行优化？如何写出可利用索引的条件语句？ 预计时间1小时 第7课查询优化技术理论与MySQL实践（五）------外连接消除、嵌套连接消除与连接消除 连接方式有些什么类型？不同类型的连接又是怎么优化的？外连接优化的条件是什么？MySQL中怎么写出可优化的连接语句？MySQL是否支持嵌套连接消除？MySQL是否支持连接消除？MySQL中书写SQL连接查询语句时的优化技巧。 预计时间1小时 第8课查询优化技术理论与MySQL实践（六）------数据库的约束规则与语义优化 数据库的参照完整性（CHECK t NULL等）。什么是语义优化？MySQL是否支持语义优化？怎么利用语义优化的思路人工进行SQL语句的优化？ 预计时间1小时 第9课查询优化技术理论与MySQL实践（七）------非SPJ的优化
数据库性能检测和调优策略
数据库性能检测和调优策略： 数据库DBA周任务 1.通过STATSPACK监控数据库实例性能命中率：数据库实例性能的各项的命中率，它们的 最佳值是100%
3.数据库表分析 每1－2周建议采样5％左右进行数据库表和索引分析。 4.数据库表空间碎片监控 ●表空间碎片 由于段的建立扩展和删除引起的. 由于自由空间碎片是由几部分组成，如范围数量、最大范围尺寸等，我们可用FSFI--Free Space Fragmentation Index （自由空间碎片索引）值来直观体现。 FSFI=100*SQRT(max(extent)/sum(extents))*1/SQRT(SQRT(count(extents))) 可以看出，FSFI 的最大可能值为100 （一个理想的单文件表空间）。随着范围的增加，FSFI 值缓慢下降，而随着最大范围尺寸的减少，FSFI 值会迅速下降。当FSFI低于20%－30%时，则需要进行碎片清理。 下面的脚本可以用来计算FSFI 值： select tablespace_name,sqrt(max(blocks)/sum(blocks))* (100/sqrt(sqrt(count(blocks)))) FSFI from dba_free_space group by tablespace_name order by 1; 将待整理表空间的所有对象采用alter table move tablespace命令移到其他表空间，对表空间采用alter tablespace coalesce命令进行碎片整理，最后将所有对象移回旧 的表空间。 ●表碎片 高水平线下的数据块数量大；extend数量过多；行迁移和行链接 对于小表采用export/import的方式重新建立表，然后重建索引 对于大表采用create table as select * from的命令，建立新表，再drop掉旧表，再将新表的rename成旧表的名字，最后重建索引。或者对于大表采用create temp table as select * from的命令，建立新表，再truncate掉旧表，再将Temp表的数据采用insert 命令导入旧表，最后重建索引
MySQL数据库性能(SQL)优化方案
MySQL数据库性能（SQL）优化方案本文探讨了提高MySQL 数据库性能的思路，并从8个方面给出了具体的解决方法。 1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN 来定义整型字段。 另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。 对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样，我们又可以提高数据库的性能。 2、使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries) MySQL从4.1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。例如，我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉，就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来，然后将结果传递给主查询，如下所示： DELETE FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )