大型ORACLE数据库优化设计方案
大型ORACLE数据库优化设计方案
摘要主要从大型数据库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。
关键词ORACLE数据库环境调整优化设计方案
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ORACLERDBMS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(OptimalflexibleArchitecture)
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。
二、充分利用系统全局区域SGA （SYSTEMGLOBALAREA)
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：
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、JA V A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
1、规范化
2、反规范化
⑴反规范的必要性
是否规范化的程度越高越好呢？答案是否定的，应根据实际需要来决定，因为“分离”越深，产生的关系越多，结构越复杂。关系越多，连接操作越频繁，而连接操作是最费时间的，在数据库设计中特别对以查询为主的数据库设计来说，频繁的连接会严重影响查询速度。所以，在数据库的设计过程中有时故意保留非规范化约束，或者规范化以后又反规范，这样做通常是为了改进数据库的查询性能，加快数据库系统的响应速度。
⑵反规范技术
在进行反规范设计之前，要充分考虑数据的存取需求，常用表的大小、特殊的计算、数据的物理存储等。常用的反规范技术有合理增加冗余列、派生列，或重新组表几种。反规范化的好处是降低连接操作的需求、降低外码和索引数目，减少表的个数，从而提高查询速度，这
对于性能要求相对较高的数据库系统来说，能有效地改善系统的性能，但相应的问题是可能影响数据的完整性，加快查询速度的同时降低修改速度。
3、数据库设计中的优化策略
数据应当按两种类别进行组织：频繁访问的数据和频繁修改的数据。对于频繁访问但是不频繁修改的数据，内部设计应当物理不规范化。对于频繁修改但并不频繁访问的数据，内部设计应当物理规范化。比较复杂的方法是将规范化的表作为逻辑数据库设计的基础，然后再根据整个应用系统的需要，物理地非规范化数据。规范与反规范都是建立在实际的操作基础之上的约束，脱离了实际两者都没有意义。只有把两者合理地结合在一起，才能相互补充，发挥各自的优点。四、合理设计和管理表
1、利用表分区
分区将数据在物理上分隔开，不同分区的数据可以制定保存在处于不同磁盘上的数据文件里。这样，当对这个表
进行查询时，只需要在表分区中进行扫描，而不必进行FTS(FullTableScan，全表扫描)，明显缩短了查询时间，另外处于不同磁盘的分区也将对这个表的数据传输分散在不同的磁盘I/O，一个精心设置的分区可以将数据传输对磁盘I/O竞争均匀地分散开。
2、避免出现行连接和行迁移
在建立表时，由于参数pctfree和pctused不正确的设置，数据块中的数据会出现行链接和行迁移，也就是同一行的数据不保存在同一的数据块中。如果在进行数据查询时遇到了这些数据，那么为了读出这些数据，磁头必须重新定位，这样势必会大大降低数据库执行的速度。因此，在创建表时，就应该充分估计到将来可能出现的数据变化，正确地设置这两个参数，尽量减少数据库中出现行链接和行迁移。
3、控制碎片
碎片(fragmentation)是对一组非邻接的数据库对象的描述。碎片意味着在执
行数据库的功能时要耗费额外的资源（磁盘I/O，磁盘驱动的循环延迟，动态扩展，链接的块等），并浪费大量磁盘空间。当两个或多个数据对象在相同的表空间中，会发生区间交叉。在动态增长中，对象的区间之间不再相互邻接。为了消除区间交叉将静态的或只有小增长的表放置在一个表空间中，而把动态增长的对象分别放在各自的表空间中。在createtable、、createindex、createtablespace、createcluster时，在storage子句中的参数的合理设置，可以减少碎片的产生。
4、别名的使用
别名是大型数据库的应用技巧，就是表名、列名在查询中以一个字母为别，
名，查询速度要比建连接表快倍。
5、回滚段的交替使用
由于数据库配置对应用表具有相对静止的数据字典和极高的事务率特点。而且数据库的系统索引段、数据段也具
有相对静止，并发现在应用中最高的负荷是回滚段表空间。把回滚段定义为交替引用，这样就达到了循环分配事务对应的回滚段，可以使磁盘负荷很均匀地分布。
五、索引Index的优化设计
1、管理组织索引
索引可以大大加快数据库的查询速度，索引把表中的逻辑值映射到安全的RowID，因此索引能进行快速定位数据的物理地址。但是有些DBA发现，对一个大型表建立的索引，并不能改善数据查询速度，反而会影响整个数据库的性能。这主要是和SGA的数据管理方式有关。ORACLE在进行数据块高速缓存管理时，索引数据比普通数据具有更高的驻留权限，在进行空间竞争时，ORACLE 会先移出普通数据。对一个建有索引的大型表的查询时，索引数据可能会用完所有的数据块缓存空间，ORACLE不得不频繁地进行磁盘读写来获取数据，因
此在对一个大型表进行分区之后，可以根据相应的分区建立分区索引。如果对这样大型表的数据查询比较频繁，或者干脆不建索引。另外，DBA创建索引时，应尽量保证该索引最可能地被用于where子句中，如果对查询只简单地制定一个索引，并不一定会加快速度，因为索引必须指定一个适合所需的访问路径
2、聚簇的使用
Oracle提供了另一种方法来提高查询速度，就是聚簇（Cluster）。所谓聚簇，简单地说就是把几个表放在一起，按一定公共属性混合存放。聚簇根据共同码值将多个表的数据存储在同一个Oracle 块中，这时检索一组Oracle块就同时得到两个表的数据，这样就可以减少需要存储的Oracle块，从而提高应用程序的性能。六、多CPU和并行查询PQO(ParallelQueryOption)方式的利用
1、尽量利用多个CPU处理器来执行事务处理和查询
CPU的快速发展使得ORACLE越
来越重视对多CPU的并行技术的应用，一个数据库的访问工作可以用多个CPU 相互配合来完成，加上分布式计算已经相当普遍，只要可能，应该将数据库服务器和应用程序的CPU请求分开，或将CPU请求从一个服务器移到另一个服务器。对于多CPU系统尽量采用ParallelQueryOption(PQO,并行查询选项)方式进行数据库操作。
2、使用ParallelQueryOption(PQO,并行查询选择)方式进行数据查询
使用PQO方式不仅可以在多个CPU间分配SQL语句的请求处理，当所查询的数据处于不同的磁盘时，一个个独立的进程可以同时进行数据读取。
3、使用SQL*LoaderDirectPath选项进行大量数据装载
使用该方法进行数据装载时，程序创建格式化数据块直接写入数据文件中，不要求数据库内核的其他I/O。七、实施系统资源管理分配计划
ORACLE提供了
DatabaseResourceManager（DRM,数据库资源管理器）来控制用户的资源分配，DBA可以用它分配用户类和作业类的系统资源百分比。在一个OLDP系统中，可给联机用户分配75%的CPU资源，剩下的25%留给批用户。另外，还可以进行CPU的多级分配。除了进行CPU资源分配外，DRM还可以对资源用户组执行并行操作的限制。八、使用最优的数据库连接和SQL优化方案
1、使用直接的OLEDB数据库连接方式。
通过ADO可以使用两种方式连接数据库，一种是传统的ODBC方式，一种是OLEDB方式。ADO是建立在OLEDB技术上的，为了支持ODBC，必须建立相应的OLEDB到ODBC的调用转换，而使用直接的OLEDB方式则不需转换，从而提高处理速度。
2、使用ConnectionPool机制
在数据库处理中，资源花销最大的是建立数据库连接，而且用户还会有一
个较长的连接等待时间。解决的办法就是复用现有的Connection，也就是使用ConnectionPool对象机制。ConnectionPool的原理是：IIS+ASP体系中维持了一个连接缓冲池，这样，当下一个用户访问时，直接在连接缓冲池中取得一个数据库连接，而不需重新连接数据库，因此可以大大地提高系统的响应速度。
3、高效地进行SQL语句设计
通常情况下，可以采用下面的方法优化SQL对数据操作的表现：
（1）减少对数据库的查询次数，即减少对系统资源的请求，使用快照和显形图等分布式数据库对象可以减少对数据库的查询次数。
（2）尽量使用相同的或非常类似的SQL 语句进行查询，这样不仅充分利用SQL 共享池中的已经分析的语法树，要查询的数据在SGA中命中的可能性也会大大增加。
（3）限制动态SQL的使用，虽然动态
SQL很好用，但是即使在SQL共享池中有一个完全相同的查询值，动态SQL也会重新进行语法分析。
（4）避免不带任何条件的SQL语句的执行。没有任何条件的SQL语句在执行时，通常要进行FTS，数据库先定位一个数据块，然后按顺序依次查找其它数据，对于大型表这将是一个漫长的过程。（5）如果对有些表中的数据有约束，最好在建表的SQL语句用描述完整性来实现，而不是用SQL程序中实现。
（6）可以通过取消自动提交模式，将SQL语句汇集一组执行后集中提交，程序还可以通过显式地用COMMIT和ROLLBACL进行提交和回滚该事务。（7）检索大量数据时费时很长，设置行预取数则能改善系统的工作表现，设置一个最大值，当SQL语句行超过该值，数值库暂时停止执行，除非用户发出新的指令，开始组织并显示数据，而不是让用户继续等待。九、充分利用数据的后台处理方案减少网络流量
1、合理创建临时表或视图
所谓创建临时表或视图，就是根据需要在数据库基础上创建新表或视图，对于多表关联后再查询信息的可建新表，对于单表查询的可创建视图，这样可充分利用数据库的容量大、可扩充性强等特点，所有条件的判断、数值计算统计均可在数据库服务器后台统一处理后追加到临时表中，形成数据结果的过程可用数据库的过程或函数来实现。
2、数据库打包技术的充分利用
利用数据库描述语言编写数据库的过程或函数，然后把过程或函数打成包在数据库后台统一运行包即可。
3、数据复制、快照、视图，远程过程调用技术的运用
数据复制，即将数据一次复制到本地，这样以后的查询就使用本地数据，但是只适合那些变化不大的数据。使用快照也可以在分布式数据库之间动态复制数据，定义快照的自动刷新时间或手工刷新，以保证数据的引用参照完整性。
调用远程过程也会大大减少因频繁的SQL语句调用而带来的网络拥挤。
总之，对所有的性能问题，没有一个统一的解决方法，但ORACLE提供了丰富的选择环境，
，
可以从ORACLE数据库的体系结构、软件结构、模式对象以及具体的业务和技术实现出发，进行统筹考虑。提高系统性能需要一种系统的整体的方法，在对数据库进行优化时，应对应用程序、I/O子系统和操作系统（OS）进行相应的优化。优化是有目的地更改系统的一个或多个组件，使其满足一个或多个目标的过程。对Oracle来说，优化是进行有目的的调整组件级以改善性能，即增加吞吐量，减少响应时间。如果DBA能从上述九个方面综合考虑优化方案，相信多数ORACLE应用可以做到按最优的方式来存取数据。
参考文献
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[美]JoeGreene,AdvancedInformationSyste ms,服务器技术精粹[M].清华大学出版社，1999
2、瓮正科王新英实用教程[M].清华大学出版社，1999
3、数据库管理员手册[M].机械工业出版社，2000
4、周渝斌基于ORACLE8i的大型数据库技术讲座之一数据库优化篇[J].电脑编程技巧与维护，2002，（4）：5—
，大型ORACLE数据库优化设计方案飞雪
仓库布局优化方案设计.doc
仓库布局优化方案设计1 《仓库布局优化方案设计》 课程作业 学院: 交通运输与物流学院专业年级: 2010级物流管理课程: 物流中心规划与管理成绩: 目录 1.方案设计目的…………………………….第(3)页 2.方案设计内容及要求…………………….第(3)页 3.方案设计分析步骤……………………….第(3)页 4.参考文献………………………………….第(13)页 H公司仓库布局优化方案 一、目的 1.发现和挖掘仓库管理存在的不合理方面 2.分析不合理的布局设计 3.优化公司的仓库布局，从而使仓库利用率最大化 二、内容以及要求 1.分析H公司仓库货物及货位利用情况
2.对H公司仓库原有货位利用状况进行调整并提出优化方案 3.小组单独提出的仓库布局方面的问题以及解决方案 三、分析步骤 1.原理（运用EIQ分析法等基础理论对H公司仓库布局优化方案设计） (1).EIQ分析法是以顾客导向为主，且针对具有不稳定或波动条件的物流 配送中心作业系统的一种分析方法。 (2).EIQ分析法的目的是协助设计者掌控物流作业特性，探讨其运作方式， 规划作业系统、拣货方式和储位划分。 (3).EIQ分析法的要素： ①E(Entry)是指订单件数； ②I(Item)是指货物品项或种类； ③Q(Quantity)是指每一笔订单、每一类货物所订购的数量资料，是结合 订单与类别的桥梁。 (4).EIQ 分析法流程图
2.步骤 (1). 运用EIQ分析(包括订单量(EQ)分析; 品项数量(IQ)分析; 订单品项数(EN)分析; 品项受订次数(IK)分析)， (2).各种参数分析 ①H公司订单量(EQ)分析 EQ分析见表1所示 ②H公司品项数量(IQ)分析IQ分析见表2所示
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
数据库及SQL代码优化方案
1.1、数据库及SQL代码优化方案 （1）每周检查统计信息是否及时更新。 （2）每周检查各索引是否有效。 （3）每周检查分区是否正确。 （4）每周检查执行计划是否正确。 （5）每天检查RAC和ASM是否正常运行。 （6）每天检查相关日志是否正常备份。 （7）每天检查相关文件系统和表空间的占用率是否在国家税务总局规定的阀值以下。 （8）在每月申报高峰等业务繁忙期采样并找出消耗I/O资源和CPU资源较多的SQL语句。 （9）分析上述SQL语句，与软件服务商充分沟通后，提出优化建议。 （10）在每月申报高峰期每隔15分钟检查一次数据库连接数，发现异常及时处理。 1.1.1、系统数据库索引、表分区和对象优化方案 数据库对象的优化主要包括：表、索引和sequence等对象，通过优化对象参数、调整对象属性（例如分区表、分区索引、反转索引等等）等方法来实现对数据库对象的优化改造。 1.1.1.1表和索引并行参数优化 数据库的表和索引的并行参数值的设置对相关的sql语句的执行计划会造成影响，表和索引的degree值大于1，执行计划就偏向于使用全表和全索引扫描，另外如果并行参数值过大，短时间内也会对主机和数据库的资源造成很大的压力，因此在oltp的数据库下建议将表和索引的degree值设为1。 1.1.1.2热点大表的分区改造 对访问量很大、表的记录数很多、存在热块争用的表，可以考虑对表和索引进行适当的分区改造，分散访问压力，提高数据访问的性能。 对以下表的记录数超过1000万并且记录数持续增长的大表，建议进行分区
改造（地区+时间）： 1.1.1.3分区索引的清理 对最近30天数据库分区索引访问情况进行统计，对访问次数为0的分区索引和应用部门进行确认，若确认为多余的索引，建议进行删除清理。 1.1.1.4Sequence序列优化 加大sequence 的 cache，并使用noorder选项。在RAC中经常会遇到SQ 锁等待，这是因为在RAC环境下，sequence也成为全局性的了，不同节点要生成序列号，就会产生对sequence资源的争用。而目前大多数系统中，sequence 大多数被作为主键发生器来使用，使用的频率十分高，在RAC环境中，需要设置较大的 sequence cache，否则会造成较为严重的争用，从而影响业务。 1.1.2、SQL硬解析优化方案 1.1. 2.1相关知识点介绍 1.1. 2.1.1Oracle的硬解析和软解析 Oracle对sql的处理过程：当发出一条sql语句交付Oracle，在执行和获取结果前，Oracle对此sql将进行几个步骤的处理过程： 1、语法检查(syntax check) 检查此sql的拼写是否语法。 2、语义检查(semantic check) 诸如检查sql语句中的访问对象是否存在及该用户是否具备相应的权限。 3、对sql语句进行解析(prase) 利用内部算法对sql进行解析，生成解析树(parse tree)及执行计划(execution plan)。 4、执行sql，返回结果(execute and return) 其中，软、硬解析就发生在第三个过程里。 Oracle利用内部的hash算法来取得该sql的hash值，然后在library cache
FH公司线缆仓库布局优化方案设计
FH公司线缆仓库布局优化方案设计 1 目的 1.对FH公司线缆仓库的使用进行优化布局，提出合理的可行性方案； 2.发现和挖掘FH公司线缆仓库存在的有关问题，并进行延伸研究。 2 原理 运用EIQ分析法等基础理论对FH公司仓库布局优化方案设计。 3 仓库的EIQ分析 3.1 订单量（EQ）分析。 将EQ按照Q量的大小进行排序，如图3-1所示。 表3-1 EQ分析表 EQ分析表列1 列2 列3 列4 列5 列6 列7 E 70122a 70123a 70124a 70127a 70125a 70128a 70127p Q 36186.2 30313.2 30053.2 28597 26054 25762.2 23108 EQ分析表列8 列9 列10 列11 列12 列13 列14 E 70124p 70122p 70125p 70123p 70126a 70128p 70126p Q 21988.2 19234.8 17925 15741.6 13197 9920 7152 根据表3-1，我们可以进行ABC分类，A类为E70122a、E70123a、E70124a、E70127a 和E70125a。对于A类订单，要进行重点管理。为了更直观的了解，可以将其上表绘制成图的形式，如图3-1、3-2所示。
依据EQ分布图的类型分析，其图标为一般物流配送中心常见模式，由于数量分布具有一定的两极化趋势，可利用ABC做进一步分类处理。规划时可将订单作ABC分类，对于次数少数量大的订单可以作重点管理。 3.2 品项数量（IQ）分析。 将IQ分析按照Q量的大小进行排序，如表3-2所示。 表3-2 IQ分析表 IQ分析表列1 列2 列3 列4 列5 列6 列7 列8 I 005 004 006 009 007 003 001 002 Q 154800 40912 28898 23049 17285.6 16000 11050 6600 IQ分析表列9 列10 列11 列12 列13 列14 列15 I 012 013 015 011 010 014 008 Q 4350 897.8 701 330 280 50 29 根据表3-2，同样要进行ABC分类，A类为I005。这种货物的订货数量较大，应重点管理，保证其货源充足，定期查看库存，对于此货物不应出现缺货情况，另外，应尽量将此货物安放在出入口，以便加速货物流转，节省资源。B类为IOO4、I006和I009。对于此类货物，重视程度应该仅次于A类。其余货物划分为C类。对于此类货物，可允许偶尔缺货，重视程度次于A类和B类货物。 为了更直观的了解，可以将表3-2绘制成如下图3-3所示的形式。从下图3-3中可以看出，IQ分布图类型为一般物流配送中心常见模式，由于分布趋两极化，可利用ABC作进一步分类。规划时可将订单作ABC分类，将次数少数量大的订单作重点管理；将产品分类以分区式存储，按各类产品存储单位、存货设定水平的不同，可分级使用拣货设备。
仓库布局优化方案设计
仓库布局优化方案设计 1 《仓库布局优化方案设计》 课程作业 学院: 交通运输与物流学院专业年级: 2010 级物流管理课程: 物流中心规划与管理成绩: 目录 1?方案设计目的 .................... ?第(3)页 2?方案设计内容及要求 .............. ?第(3)页 3?方案设计分析步骤 ................ ?第(3)页 4?参考文献 ........................ ?第(13)页 H 公司仓库布局优化方案 一、目的 1.发现和挖掘仓库管理存在的不合理方面 2.分析不合理的布局设计 3.优化公司的仓库布局，从而使仓库利用率最大化 二、内容以及要求
1.分析H 公司仓库货物及货位利用情况 2.对H 公司仓库原有货位利用状况进行调整并提出优化方案 3.小组单独提出的仓库布局方面的问题以及解决方案 三、分析步骤 1.原理(运用EIQ 分析法等基础理论对H 公司仓库布局优化方案设计) (1).EIQ 分析法是以顾客导向为主，且针对具有不稳定或波动条件的物流 配送中心作业系统的一种分析方法。 (2).EIQ 分析法的目的是协助设计者掌控物流作业特性，探讨其运作方式， 规划作业系统、拣货方式和储位划分。 (3).EIQ 分析法的要素： ①E(E ntry)是指订单件数； ②l(ltem)是指货物品项或种类； ③Q(Qua ntity)是指每一笔订单、每一类货物所订购的数量资料，是结合 订单与类别的桥梁。 (4).ElQ 分析法流程图
2.步骤 (1).运用EIQ分析(包括订单量(EQ)分析；品项数量(IQ)分析; 订单品项数(EN)分析；品项受订次数(IK)分析), (2).各种参数分析 ①H公司订单量(EQ)分析 EQ 分析见表 1 所示 ②H公司品项数量(IQ)分析IQ 分析见表 2 所示
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/2b17688544.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，
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o r a c l e数据库优化报告公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-
oracle数据库 优化报告 目录 1、概述 随着应用软件用户负载的增加和愈来愈复杂的应用环境，操作系统的各项性能参数、数据库的使用效率、用户的响应速度、系统的安全运行等性能问题逐渐成为系统必须考虑的指标之一。性能测试以及优化通常通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试，用来检测系统是否达到用户提出的性能指标，及时发现系统中存在的瓶颈，最后起到优化系统的目的。
随着需求不断增加，特别是复杂逻辑的需求，一旦出现高并发量时，也将可能导致数据库主机无法承载，因此数据库优化亟待解决。 2、数据库优化部分 从2018年1月份开始跟踪及分析，发现托管区数据库在环境、设计及SQL 三方面，都存在不少问题。在SQL类优化中，本地化代码编写和设计不良，是比较明显的问题。下面将分成环境、设计、SQL优化三类进行持续分析，并给出相关建议、整改方案、整改进度。 、环境优化 被关闭 zonghe托管区数据库统计信息未自动收集，如果未打开收集，会对系统性能造成较大的影响。 需要开启统计信息 开启方法如下： --执行 BEGIN (client_name => 'auto optimizer statscollection', operation => NULL, window_name =>NULL); END;
部分索引失效 需要将索引进行删除。删除命令参考如下： drop index index_name; 、设计优化 设计类问题概述 设计类问题优化建议 1、对于表的创建开发人员需要与业务人员确认后再定义 2、经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引 3、索引应该建在选择性高的字段上。例如：表示性别的数据列，由于只有男女两种值，就属于选择性低
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仓储管理优化方案设计4 摘要 仓库作为物流的核心功能之一，在整个物流系统中具有非常重要的作用，是社会物质生产的必要条件。良好的仓库布局环境能够对货物进入下一个环节前的质量起保证作用，能够为货物进入市场作好准备。 本文主要介绍了兰州苏宁电器仓储管理现状，包括仓库布局、出入库、在库保管、盘点和退货几个方面，在现状中发现仓库功能分区不明确、没有入库作业考核指标、盘点制度不完善和货物验收不仔细的问题，针对这些问题进行了优化，让兰州苏宁电器的仓库布局更合理，从而使仓库内的各项工作实现省时、省力、省成本的目的，给苏宁带来更多的经济利益。 关键词：仓库；优化方案；管理 Abstract As one of the core functions of logistics warehouse, has a very important role in the whole logistics system, is the necessary condition of social material production. Good warehouse layout environment to the quality of the goods before entering the next link guarantee role, can to prepare for the goods into the market. This paper mainly introduces the pre sent situation of suning appliance in lanzhou warehouse management, including loading and unloading, in the custody, warehouse layout, inventory and return from several aspects, found in the present situation of the warehouse is not clear, no functional pa rtition, inventory, warehousing homework evaluation indexes system is imperfect and
SQL Server数据库优化方案汇总
SQL Server数据库优化方案汇总 50种方法优化SQL Server 1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。 3、没有创建计算列导致查询不优化。 4、内存不足 5、网络速度慢 6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量） 7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。 9、返回了不必要的行和列 10、查询语句不好，没有优化 可以通过如下方法来优化查询 : 1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在支持。数据量（尺寸）越大，提高I/O越重要. 2、纵向、横向分割表，减少表的尺寸(sp_spaceuse) 3、升级硬件 4、根据查询条件,建立索引,优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。注意填充因子要适当（最好是使用默认值0）。索引应该尽量小，使 用字节数小的列建索引好（参照索引的创建）,不要对有限的几个值的字段建单一索引如性别字段 5、提高网速; 6、扩大服务器的内存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的内存。配置虚拟内存：虚拟内存大小应基于计算机上并发运行的服务进行 配置。运行 Microsoft SQL Server? 2000 时，可考虑将虚拟内存大小设置为计算机中安装的物理内存的 1.5 倍。如果另外安装了全文检索功能，并打算 运行 Microsoft 搜索服务以便执行全文索引和查询，可考虑：将虚拟内存大小配置为至少是计算机中安装的物理内存的 3 倍。将 SQL Server max server memory 服务器配置选项配置为物理内存的 1.5 倍（虚拟内存大小设置的一半）。 7、增加服务器 CPU个数;但是必须明白并行处理串行处理更需要资源例如内存。使用并行还是串行程是MsSQL自动评估选择的。单个任务分解成 多个任务，就可以在处理器上运行。例如耽搁查询的排序、连接、扫描和GROUP BY字句同时执行，SQL SERVER根据系统的负载情况决定最优的并 行等级，复杂的需要消耗大量的CPU的查询最适合并行处理。但是更新操作Update,Insert， Delete还不能并行处理。 8、如果是使用like进行查询的话，简单的使用index是不行的，但是全文索引，耗空间。 like 'a%' 使用索引 like '%a' 不使用索引用 like '%a%' 查询时，查询耗时和字段值总长度成正比,所以不能用CHAR类型，而是VARCHAR。对于字段的值很长的建全文索引。 9、DB Server 和APPLication Server 分离；OLTP和OLAP分离
大型ORACLE数据库优化设计方案
大型ORACLE数据库优化设计方案 摘要主要从大型数据库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。 关键词ORACLE数据库环境调整优化设计方案 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ORACLERDBMS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(OptimalflexibleArchitecture) 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。 二、充分利用系统全局区域SGA （SYSTEMGLOBALAREA) 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： 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、JA V A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
仓库布局优化方案设计任务书-林科大
仓库布局优化方案设计任务书 中南林业科技大学交通运输与物流学院 2014年3月
仓库布局优化方案设计任务书 一、设计任务与要求 （一）目的 能够对一个具体的企业的仓库使用进行优化布局,并发现和挖掘有关问题进行延伸研究。 （二）内容及要求 1.分析企业仓库货物及货位利用情况； 2.对企业仓库原有货位利用状况进行调整并提出优化方案。 3.自选问题研究,即对设计中遇到的关键问题或自己特别有感悟的问题单独在报告后面作为一个问题提出并进行理论深化探索。 （三）原理及步骤 １.原理 运用EIQ分析法等基础理论对H公司仓库布局优化方案设计。 2.步骤 （1）运用EIQ分析:包括订单量(EQ)分析; 品项数量(IQ)分析; 订单品项数(EN)分析; 品项受订次数(IK)分析 (2)仓库区现有布局数据分析:包括各类货物在仓库中占用面积; 各类货物出货次数降序排列; 各类货物出货量降序排列; （3）存在问题分析:包括仓库规划问题; 仓库布局问题; 货位利用问题等。 （4）根据上述分析提出多个(不少于3个)仓库布局可行优化方案及其特点。 （5）筛选最优方案。 （6）提出或抽象自选问题并研究。 （四）注意事项 可以是2人一组,注意分工各自提出不同方案，通过充分讨论形成共识确定最优方案。也可以是1人单独完成。 （五）结果分析及报告要求： 提出分析结果和报告，要求图表清晰，叙述有条有理。 （六）成绩评定 根据报告确定成绩。同等报告质量条件下，单独1人完成的比2人共同完成的成绩要高。 二、设计数据资料 H公司是国内制造通讯设备的上市企业，2001年8月，该公司8800万A股股票在上海证券交易所上市。H公司拥有亚洲一流的生产基地和先进的生产工艺，引进了国际先进水平的各种技术装备和生产线，年生产产品总值达50亿人民币。 发展线缆产业是H公司的一个重要战略，其规模近年不断扩大，已经跻身于行业的前三甲。但其物料仓库从建厂到现在，非但没有随产能的增加而扩大，反而由于扩产占用了部分原有仓库的位置。仓储布局经过几年的变化后显得凌乱、无序，仓库操作效率得不到有效提
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
仓库布局优化与设计
《仓库布局优化方案设计》 课程作业 2014年3月24日
目录 1.………………………………………课程设计目的 2.………………………………………课程设计步骤 3.………………………………………EIQ原理利用与具体分析 4.………………………………………仓库现有数据分析与问题 5.………………………………………仓库改进具体方案 6.………………………………………提出问题与具体研究 7. ………………………………………参考文献
一.课程设计目的 （1）能够对一个具体的企业的仓库使用进行优化布局 （2）发现和挖掘有关问题进行延伸研究。 二.课程科技设计步骤 （1）分析企业仓库货物及货位利用情况； （2）对企业仓库原有货位利用状况进行调整并提出优化方案。（3）对设计中遇到的关键问题或自己特别有感悟的问题提出并进行理论深化探索。 三.EIQ原理利用与具体分析 1.订单量（EQ）分析。 将EQ按Q量的大小进行排序如下表 根据ABC分类法对各订单进行分类，得出：70122a,70123a,70124a 的订单比为21.4%，数量比为31.6%，确定为A类订单； 70127a,70125a,70128a,70127p,70124p订单比为35.7%，数量比为41.1%，确定为B类订单； 22p,25p,23p,26a,28p,26p的订单比为
42.9%，数量比27.3%，确定为C类订单。 将上表绘制成图的形式如下图 根据EQ分布图的类型分析，其图表为一般物流配送中心常见模式，由于数量分布趋两级分化，可利用ABC做进一步的分析。仓库规划时，应保证A订单优先处理，保证A订单的订货信息快速准确地传递，该仓库可将订单分类管理，以实现合理迅速而迅速的订单分割。 2品项数量（IQ）分析 将IQ分析按Q数量的大小进行排序如下表 根据上表，同样进行ABC分类。其中品相005、004、006品项比重为
Oracle SQL地优化
Oracle SQL的优化 标签：oraclesql优化date数据库subquery 2009-10-14 21:18 18149人阅读评论(21) 收藏举报分类： Oracle Basic Knowledge（208） SQL的优化应该从5个方面进行调整： 1.去掉不必要的大型表的全表扫描 2.缓存小型表的全表扫描 3.检验优化索引的使用 4.检验优化的连接技术 5.尽可能减少执行计划的Cost SQL语句： 是对数据库(数据)进行操作的惟一途径； 消耗了70%~90%的数据库资源；独立于程序设计逻辑，相对于对程序源代码的优化，对SQL语句的优化在时间成本和风险上的代价都很低； 可以有不同的写法；易学，难精通。 SQL优化： 固定的SQL书写习惯，相同的查询尽量保持相同，存储过程的效率较高。 应该编写与其格式一致的语句，包括字母的大小写、标点符号、换行的位置等都要一致 ORACLE优化器： 在任何可能的时候都会对表达式进行评估，并且把特定的语法结构转换成等价的结构，这么做的原因是 要么结果表达式能够比源表达式具有更快的速度 要么源表达式只是结果表达式的一个等价语义结构 不同的SQL结构有时具有同样的操作（例如： = ANY (subquery) and IN (subquery)），ORACLE会把他们映射到一个单一的语义结构。 1 常量优化： 常量的计算是在语句被优化时一次性完成，而不是在每次执行时。下面是检索月薪大于2000的的表达式：
sal > 24000/12 sal > 2000 sal*12 > 24000 如果SQL语句包括第一种情况，优化器会简单地把它转变成第二种。 优化器不会简化跨越比较符的表达式，例如第三条语句，鉴于此，应尽量写用常量跟字段比较检索的表达式，而不要将字段置于表达式当中。否则没有办法优化，比如如果sal上有索引，第一和第二就可以使用，第三就难以使用。 2 操作符优化： 优化器把使用LIKE操作符和一个没有通配符的表达式组成的检索表达式转换为一个“=”操作符表达式。 例如：优化器会把表达式ename LIKE 'SMITH'转换为ename = 'SMITH' 优化器只能转换涉及到可变长数据类型的表达式，前一个例子中，如果ENAME 字段的类型是CHAR(10)，那么优化器将不做任何转换。 一般来讲LIKE比较难以优化。 其中： ~~IN 操作符优化： 优化器把使用IN比较符的检索表达式替换为等价的使用“=”和“OR”操作符的检索表达式。 例如，优化器会把表达式ename IN ('SMITH','KING','JONES')替换为 ename = 'SMITH' OR ename = 'KING' OR ename = 'JONES‘ oracle 会将in 后面的东西生成一存中的临时表。然后进行查询。 如何编写高效的SQL: 当然要考虑sql常量的优化和操作符的优化啦，另外，还需要： 1 合理的索引设计： 例：表record有620000行，试看在不同的索引下，下面几个SQL的运行情况：语句A SELECT count(*) FROM record WHERE date >'19991201' and date <'19991214‘and amount >2000 语句B
(完整版)仓库规划与布局
仓库规划与布局 仓库规划与设计 一、仓库规划原则 仓库规划方案应能做到以尽可能低的成本，实现货物在仓库内快速、准确地流动。这个目标的实现，要通过物流技术、信息技术、成本控制和仓库的组织结构的一体化策略才能达到。仓储系统的物流规划原则不是一成不变的，要视具体情况而定。在特定场合下，有些原则是互相影响的，甚至互相矛盾。为了做出最好的设计，有必要对这些原则进行选择和修改。 1、系统简化原则 要根据物流标准化做好包装和物流容器的标准化，把杂货、粮食、饮料、食盐、食糖、饲料等散装货物、外形不规则货物的组成标准的储运集装单元，实现集装单元与运输车辆的载重量、有效空间尺寸的配合、集装单位与装卸设备的配合、集装单位与仓储设施的配合，这样做会有利于仓储系统中的各个环节的协调配合，在异地中转等作业时，不用换装，提高通用性，减少搬运作业时间、减轻物品的损失、损坏，从而节约费用，同时也简化了装卸搬运子系统，降低系统的操作和维护成本，提高系统的可靠性，提高仓储作业的效率。 2、平面设计原则 若无特殊要求，仓储系统中的物流都应在同一平面上实现，从而减少不必要的安全防护措施，减少利用率和作业效率低和能源消耗较大的起重机械，提高系统的效率。 3、物流和信息流的分离原则 现代物流是在计算机网络支持下的物流，物流和信息流的结合解决了物流流向的控制问题，提高了系统作业的准确率，从而提高了系统作业效率。如果不能实现物流和信息流的尽早分离，就要求在物流系统的每个分、合节点均设置相应的物流信息识读装置，这势必造成的冗余度，增加系统的成本；如果能实现物流和信息流的尽早分离，将所需信息一次识别出来，再通过计算机网络传到各个节点，即可降低系统的成本。 4、柔性化原则 仓库的建设和仓储设备的购置，需要大量的资金。为了保证仓储系统高效工作，需要配置针对性较强的设备；而社会物流环境的变化，又有可能使仓储货物品种、规格和经营规模发生改变。因此，在规划时，要注意机械和机械化系统的柔性和仓库扩大经营规模的可能性。 5、物料处理次数最少原则 不管是以人工方式还是自动方式，每一次物料处理都需要花费一定的时间和费用，通过复合操作，或者减少不必要的移动，或者引入能同时完成多个操作的设备，就可减少处理次数。 6、最短移动距离，避免物流线路交叉原则 移动距离越短，所需的时间和费用就越低；避免物流线路交叉，即可解决交叉物流控制和物料等待时间问题，保持物流的畅通。 7、成本与效益原则 在建设仓库和选择仓储设备时，必须考虑投资成本和系统效益原则。在满足作业需求的条件下，尽量降低投资。 仓库选址
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：
oracle数据库优化报告
oracle数据库 优化报告
目录 1、概述 (3) 2、数据库优化部分 (3) 2.1、环境优化 (3) 2.1.1 统计信息收集被关闭 (3) 2.1.2 部分索引失效 (4) 2.2、设计优化 (4) 2.2.1 设计类问题概述 (4) 2.2.2 设计类问题优化建议 (5) 2.3、SQL优化 (5) 2.3.1 SQL_ID= 7gf3typgc469a (5) 2.3.2 SQL_ID= bdcfdz26x5hm9 (6) 3、数据库优化总结 (7)
1、概述 随着应用软件用户负载的增加和愈来愈复杂的应用环境，操作系统的各项性能参数、数据库的使用效率、用户的响应速度、系统的安全运行等性能问题逐渐成为系统必须考虑的指标之一。性能测试以及优化通常通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试，用来检测系统是否达到用户提出的性能指标，及时发现系统中存在的瓶颈，最后起到优化系统的目的。 随着需求不断增加，特别是复杂逻辑的需求，一旦出现高并发量时，也将可能导致数据库主机无法承载，因此数据库优化亟待解决。 2、数据库优化部分 从2018年1月份开始跟踪及分析，发现托管区数据库在环境、设计及SQL三方面，都存在不少问题。在SQL类优化中，本地化代码编写和设计不良，是比较明显的问题。下面将分成环境、设计、SQL优化三类进行持续分析，并给出相关建议、整改方案、整改进度。 2.1、环境优化 2.1.1 被关闭 zonghe托管区数据库统计信息未自动收集，如果未打开收集，会对系统性能造成较大的影响。
需要开启统计信息 开启方法如下： --执行 BEGIN dbms_auto_task_admin.enable(client_name => 'auto optimizer statscollection', operation => NULL, window_name =>NULL); END; 2.1.2 部分索引失效 需要将索引进行删除。删除命令参考如下： drop index index_name; 2.2、设计优化 2.2.1 设计类问题概述 序号 类型 问题描述 1 表 ZJ_KZH_DATE 、ZJ_CRM_S_ORDER_GATHER 等本 地表，设计了大量的V1，V2，需要开发人员核对需 求 2 索引 索引定义较混乱，常与其他表进行连接的表，在连接
优化设计方案
GSM网络优化方案设计及调整 1、网络优化的手段和流程 网络优化过程主要包括：网络普查、数据采集、数据分析、制定方案、实施方案、总结和微调。它是一个长期的循序渐进的过程。 发现了网络问题以后，就要解决这些问题，优化主要从两方面，一个是参数的优化，一个是频率的优化。参数优化主要是调整基站天线的增益、极化方式、下倾角、波束宽度、高度和方向角，频率优化主要是调整频率复用方式以及各小区的BCCH和TCH载波的频率。有的问题还要调整GSM系统的一些参数比如小区优先级别等。 参数调整主要解决两类问题，一类是静态问题，即通过实测网络各个地区的平均话务量和信令流量，对系统设计中采用的话务模型进行修正，解决长期存在的普遍问题。另一类则解决一些突发事件和随机事件造成的局部地区话务量过载和信道拥塞现象。对参数进行调整以前要对参数的意义、调整方式由很深刻的了解。一般这些参数是通过操作维护中心（OMC-R）和实际测量获得。在网络局部出现问题时，要先确定不是硬件故障才可以进行参数调整，频率优化也是一样。参数的调整没有统一的标准要根据各地的实际情况来调整获得最佳效果。 2、系统普查 系统普查阶段主要是对全网的了解，它是优化的准备阶段。在此阶段要了解网络结构，网络中MSC、BSC、BTS的数量的位置，用户数和密度分布情况，话务分布情况。 2、数据采集 数据采集主要包括OMC话务统计数据采集、路测数据采集、CQT测试数据采集、用户申告情况收集及其他仪表测试结果等。 3.1 OMC数据采集 OMC采集的数据主要包括BSS和NSS各种软硬件参数，如基站个数，基站小区结构和话音信道数；基站的BSIC、小区号、小区系统类型、信道类型；小区的CGI、BCCH载频号、小区载频数和跳频方式；邻区关系定义；切换数据；功率控制数据以及系统消息数据等。现实应用中我们是通过LAN将数据服务器与OMC相连，将OMC的数据下载到数据服务器在转换成我们需要的格式。具体地OMC是sun salaries 主机，其数据库是informix,本想MARS的各个模块直接访问与informix相连的SQLSERVER数据库，从中读取数据，但是经过一段时间的应用发现SQLSERVER在这种大数据量的情况下工作很不稳定（OMC每天形成的数据很多）于是通过ODBC将informix与SQLSERVER相连，再通过SQLSERVER 的数据转换服务使MARS的LOADER模块能够从SQLSERVER数据库中取到合适格式的数据。然后这些数据再导入到ORACLE数据库，最终MARS各个模块读取ORACLE数据库中的数据。 在LOADER中通过添加设备、配置设备信息、配置数据库设置等步骤就可以实现自动从OMC中获取数据（在数据缺失的时候可以自动补取）。一般获取的数据主要有性能数据PMC、配置数据CFG、交换数据HO、CDR数据。不同厂商的设备其文件名称、格式、版本、数据形成时间、补取设置都是不同的。要作相应的设置。 3.2 路测数据采集 路测即驱车测试，一般是针对用户申告和话统数据显示出来的问题比较集中的地区进行路测。是实地对网络进行测试得到的结果比较准确。路测设备主要包括装有特殊软件的测试手机、全球定位系统GPS、笔记本电脑及专用测试软件等，测试手机内部装有特殊软件可以依靠网络完成一些功能，如锁频、强制切换、显示网络信息等，同时可以通过电缆与计算机连通，接受计算机的指令或者将采集的数据存储到计算机以便作进一步处理。全球定位系统GPS和数字化地图配合可以把路测数据放在地图上，显示出测试路线，并标出掉话等事件点，更便于问题分析和道路覆盖的宏观把握。目前的测试手机主要有爱立信公司的TEMS