ArcGIS地理大数据平台配置及性能优化策略
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
如何优化数据库,提高查询效率
龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/7819039659.html, 如何优化数据库，提高查询效率 作者：代鸿彬 来源：《学习与科普》2019年第10期 摘要：随着信息时代的到来，生活和工作当中已经无法避免的需要和计算机打交道，和 计算机打交道的同时就必须要用到数据库。数据库系统是计算机当中的一项重要系统，储存在用户的关键信息，不仅对个人影响很大，同时对企事业单位也有着重要影响。 关键词：信息时代；数据库；索引 数据库是信息的载体也是数据的最佳表现形式，它的共享性导致了数据会被大量的搜索查询，为了提高查询的效率，就不得不对数据库进行优化。 一、利用索引进行优化。 索引是数据库的重要组成部分，也是使用者根据需要进行查询最直接的方法，优化索引可以提高查询的效率。当前的数据库当中大部分还是使用国际商业机器公司以前的索引顺序存取方法，对于用户来说肯定会选择方便、快捷的索引方式，怎么方便怎么来。在建立索引的时候针对不同的内容，需要建立不同的连接方式，但是随着用户的增多，查询内容和方向的多元化，这就造成了在实际工作当中经常会有使用频率很少的索引出现，甚至也会出现没有查询所需的索引，这种情况可以通过查询优化器进行自动生成的索引进行查询。对于使用频率较为频繁的列，需要对其进行排序或者分组的列上建立索引时，要优化索引提高效率，对于使用频率很少的列可以不建立索引。 二、简化排序进行优化。 对于部分企事业单位需要排序的内容很多时，就要使用大型数据表来满足查询需求，但是大型数据表涉及的内容很多，为了避免出现重复排序的现象需要对数据表进行简化。在大型数据表当中有一部分的内容可以自动进行排序的次序输出，这时就可以直接利用查询优化器进行优化，将复杂的排序简单化，从而提高索引查询效率。需要排序的列对索引优化影响较大，就像语言当中的ORDER BY 或者GROUP BY句子当中的列次序和索引当中的列次序基本是不同的，但是排序的列可通过表的不同形式表现出来。通过简化排序避免了重复的排序，并且将数据库进行了合理的合并。如果不进行简化排序，就需要将排序的范围进行缩小简化，从而提高查询使用的效率。 三、大型表行数据库存取的合理消除。 数据库系统的存储量是有上限的，所有的索引内容都占有数据库空间，尤其是大型数据表占有的空间更大，将会造成索引时间变长。但是大型表行数据有些内容是不必要的，在进行索引查詢时，数据表当中的存取顺序对查询的效率有直接的影响。例如需要采用存取策略时，通
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/7819039659.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，
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
Web网站大数据量的性能解决方案
W eb网站大数据量的性能解决方案 随着中国大型IT企业信息化速度的加快，大部分应用的数据量和访问量都急剧增加，大型企业网站正面临性能和高数据访问量的压力，而且对存储、安全以及信息检索等等方面都提出了更高的要求…… 本文中，我想通过几个国外大型IT企业及网站的成功案例，从Web技术人员角度探讨如何积极地应对国内大型网站即将面临的扩展（主要是技术方面，而较少涉及管理及营销等方面）矛盾。 一、国外大型IT网站的成功之道 (一)MySpace 今天，MySpace已经成为全球众口皆碑的社区网站之王。尽管一流和营销和管理经验自然是每个IT企业取得成功的首要因素，但是本节中我们却抛弃这一点，而主要着眼于探讨在数次面临系统扩张的紧急关头MySpace是如何从技术方面采取应对策略的。 第一代架构—添置更多的Web服务器 MySpace最初的系统很小，只有两台Web服务器（分担处理用户请求的工作量）和一个数据库服务器（所有数据都存储在这一个地方）。那时使用的是Dell双CPU、4G内存的系统。在早期阶段，MySpace基本是通过添置更多Web服务器来对付用户暴增问题的。但到在2004年早期，在MySpace用户数增长到五十万后，其数据库服务器已经开始疲于奔命了。 第二代架构—增加数据库服务器 与增加Web服务器不同，增加数据库并没那么简单。如果一个站点由多个数据库支持，设计者必须考虑的是，如何在保证数据一致性的前提下让多个数据库分担压力。MySpace 运行在三个SQL Server数据库服务器上—一个为主，所有的新数据都向它提交，然后由它复制到其它两个；另两个数据库服务器全力向用户供给数据，用以在博客和个人资料栏显示。这种方式在一段时间内效果很好——只要增加数据库服务器，加大硬盘，就可以应对用户数和访问量的增加。 这一次的数据库架构按照垂直分割模式设计，不同的数据库服务于站点的不同功能，如登录、用户资料和博客。垂直分割策略利于多个数据库分担访问压力，当用户要求增加新功能时，MySpace只需要投入新的数据库加以支持。在账户到达二百万后，MySpace还从存储设备与数据库服务器直接交互的方式切换到SAN（存储区域网络）—用高带宽、专门设计的网络将大量磁盘存储设备连接在一起，而数据库连接到SAN。这项措施极大提升了系统性能、正常运行时间和可靠性。然而，当用户继续增加到三百万后，垂直分割策略也变得难以维持下去。 第三代架构—转到分布式计算架构 几经折腾，最终，MySpace将目光移到分布式计算架构——它在物理上分布的众多服务器，整体必须逻辑上等同于单台机器。拿数据库来说，就不能再像过去那样将应用拆分，再以不同数据库分别支持，而必须将整个站点看作一个应用。现在，数据库模型里只有一个用
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
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/7819039659.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
大数据在地理信息系统中的应用
大数据在地理信息系统中的应用 发表时间：2019-07-23T16:36:29.037Z 来源：《基层建设》2019年第13期作者：靳雪春 [导读] 摘要：随着我国电力系统的快速发展，大量的相关电力数据需要工作人员进行处理。 身份证号码：512201197703***XXX 重庆市万州区规划设计研究院 摘要：随着我国电力系统的快速发展，大量的相关电力数据需要工作人员进行处理。尤其是配电网已经成为电力系统发展的关键环节，可以对电网的信息进行详细的整理。配电网的所有信息几乎都与地理环境有关，因此，采用先进的地理信息系统可以很好的对其进行管理和维护。 关键词：大数据；地理；信息系统；应用 1地理信息系统运用大数据的重要意义 从基本特征的角度来讲，大数据指的是多样化与流程化的信息资产，同时也构成了新型的处理模式。运用大数据的模式来处理信息，这样做有助于在根源上提升决策能力，与此同时也有助于优化处理流程。对于有待处理的数据与信息来讲，大数据可以为其提供更专业的实时处理，大数据本身也具备了加工与增值的特征。进入信息化的新时期后，云计算与大数据的两种技术模式密切结合在一起。这是由于，实施大数据处理的基本前提就在于分布式结构，只有借助分布式结构才能挖掘海量数据与信息。由此可见，大数据不能缺少虚拟化的云存储、分布式的数据处理及其他相关技术，只有运用综合化的云技术才能实现数据挖掘[2]。从目前来看，大数据已经适用于很多领域，具体可以支持数据挖掘电网、分布式的数据库、扩展性的存储系统、云计算平台等。从地理信息系统的角度来讲，大数据也能运用特殊技术加以处理。具体而言，处理对象包含了视频、音频与半结构化信息等。与传统技术流程相比来看，地理信息系统运用的大数据处理表现为更鲜明的技术优势，这是由于大数据处理有助于加快响应并且缩短了所需的处理时间。 2新时代下大数据信息系统的不足和问题分析 2.1大数据的储存问题 在我国的现阶段下地理空间数据的规模量呈现出喷发式的快速增长态势，但是地理的空间数据却在新时代信息技术的影响下表现出了非结构化的一些态势，因而在现代地理信息产业中地理空间数据已经非常突出了大数据的特点，所以，我们需要不断加大对大数据空间范围的储存的研究发展和更新，只有做到如此才可以更好的服务于社会，更好的服务于各个行业和领域，满足新时代下的要求。还有一个重要的问题急需解决，就是地理信息系统中关于大数据的共享、保护、应用和管理问题，与此同时怎样重复的对大数据空间进行研究和处理都具有非常重要的意义。只有不断地加大对地理系统的实践和研究，才能充分的保证我国大数据地理信息系统的发展和对各个行业所产生的积极健康的作用。 2.2数据处理 现代地理信息产业所使用的地理信息系统可以基于多种不同途经来对超大量数据信息进行汇总，但是对于超大量数据信息的组织、处理、加工以及储存等技术相对较为落后，导致据大量的数据无法通过有效组织、处理以及加工后形成有效数据产品，这会对我国地理信息产业在新时期的健康发展带来很大程度的影响。现阶段社会各行业中的地理信息用户要求地理信息产业要进一步提高数据实时更新率，这也意味着在大数据时代下的地理信息系统要不断提高自身的计算能力，而加强大数据技术在地理信息系统中的实践应用已成为解决数据处理问题的主要途径，这也是确保地理信息系统可以满足我国地理信息产业发展要求的基础保障。 3大数据在地理信息系统中的具体应用 3.1高效储存 现代信息技术的高速发展正在使计算机硬件的生产成本不断降低，尤其是计算机存储设备成本的不断下降，对于地理信息系统实现大数据量的数据储存有着重要作用，尤其是当前个人计算机标配硬盘容量基本可以达到1TB左右的情况下，地理信息系统单个普通的磁盘阵列服务器的容量大约可以达到30TB左右。鉴于地理信息系统对于应急保障、实时导航以及分析决策等方面有着十分广泛的应用前景，所以大数据时代下地理信息产业要进一步提高地理信息系统的数据储存效率，否则会对整个地理信息系统的运行效率及使用性能产生过大的影响，因此，大数据时代下地理信息系统首先必须具备相对高效的储存能力。 3.2提升电网规划水平 大数据在配电网运行中的指导作用基于大数据的配电网规划方法，首先需要利用区域经济数据集成短、中、长期负荷预测结果，结合GIS关于设备空间、地理空间、拓扑空间和电物理空间的分析得到负荷空间分布，同时重点考虑所在区域分布式能源的发展情况（中长期预测结果），然后综合负荷空间分布结果和分布式能源发展情况得到配电网网架结构规划结果，最后核实验证网架结构方案的灵活性、科学性和可扩展性。 基于大数据的配电网规划方法利用丰富的数据信息，如历史电力数据、工业数据、经济数据、市政数据和环境数据等，融合先进的设计理念，将更完善的地理信息系统、更复杂多元化的分布式供电理念、更先进全面的可靠性理念注入配电网规划思路中，从单一目标规划转变到多元目标优化规划，为进一步提升配电网规划水平和建设一流智能配电网起到促进作用。 3.3充分利用数据库优势 将大数据运用在地理信息系统当中，数据量表现处持续快速增长的形势，如果地理信息产业想要达到系统运用提出的要求，就必须要进一步拓展和更新数据库。目前地理信息系统在构建的过程中通常会选择关系型数据库，在硬件改进的基础上能够对于这种类型的数据库实施分割以及非标准化的延伸处理，这样方便其能够符合我国地理信息产业发展的条件。通常情况下来讲数据库硬件更新成本不低，同时整个数据库服务设备性能以及容量也没有办法达到其发展提出的要求，并且数据库分割必须要经过编辑程序才可以达到非结构化数据保存和使用的条件，因此，大数据应用在地理信息系统当中一定要拥有较强的可延伸性以及拓展性。 3.4信息处理伸缩性与拓展性 基于大数据时代的发展环境中，地理信息系统的基础性信息量的扩展速度快速，这就要求数据库应当实现进一步的扩展与优化，而在目前数据库的应用过程中，数据库中较为常用的信息类型是关系类型，在硬件优化上也有着非常重要的作用，有助于数据库的扩展，计算机设备的优化要求大量的资金作为支持，同时，服务器的运行性能、数据库容量的扩展在空间上都具有一定的局限性，因此，数据库的分割拓展不再适用于非结构化信息上，并且要对程序进行相应的修改，这一情况就会导致部分环节的程序与信息模型不再具有独立性，而非
配置管理数据库设计说明书
1引言 ...................................................................................................... 错误!未定义书签。编写目的....................................................................................................... 错误!未定义书签。背景 .............................................................................................................. 错误!未定义书签。定义 .............................................................................................................. 错误!未定义书签。参考资料....................................................................................................... 错误!未定义书签。2外部设计............................................................................................... 错误!未定义书签。标识符和状态............................................................................................... 错误!未定义书签。使用它的程序............................................................................................... 错误!未定义书签。约定 .............................................................................................................. 错误!未定义书签。专门指导....................................................................................................... 错误!未定义书签。支持软件....................................................................................................... 错误!未定义书签。3结构设计............................................................................................... 错误!未定义书签。概念结构设计............................................................................................... 错误!未定义书签。逻辑结构设计............................................................................................... 错误!未定义书签。物理结构设计............................................................................................... 错误!未定义书签。4运用设计............................................................................................... 错误!未定义书签。数据字典设计............................................................................................... 错误!未定义书签。安全保密设计............................................................................................... 错误!未定义书签。
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
数据库查询优化实验报告_SQLServer2008
SQL Server 2008数据查询的优化方法研究摘要 随着数据存储需求的日益增长，对关系数据的管理和访问就成为数据库技术必须解决的问题。本文主要论述关系数据库查询优化技术，并从它的优化技术进行深入探讨，对系统实现做了一定的论述，并进行了部分的程序实现。 关键词：数据库查询系统优化 引言 SQLServer是是由微软公司开发的基于Windows操作系统的关系型数据库管理系统，它是一个全面的、集成的、端到端的数据解决方案，为企业中的用户提供了一个安全、可靠和高效的平台用于企业数据管理和商业智能应用。目前，许多中小型企业的数据库应用系统都是用SQLServer作为后台数据库管理系统设计开发的。设计一个应用系统并不难，但是要想使系统达到最优化的性能并不是一件容易的事。根据多年的实践，由于初期的数据库中表的记录数比较少，性能不会有太大问题，但数据积累到一定程度，达到数百万甚至上千万条，全面扫描一次往往需要数十分钟，甚至数小时。20％的代码用去了80％的时间，这是程序设计中的一个著名定律，在数据库应用程序中也同样如此。如果用比全表扫描更好的查询策略，往往可以使查询时间降为几分钟。而且我们知道，目前数据库系统应用中，查询操作占了绝大多数，查询优化成为数据库性能优化最为重要的手段之一。 影响查询效率的因素 SQLServer处理查询计划的过程是这样的：在做完查询语句的词法、语法检查之后，将语句提交给SQLServer的查询优化器，查询优化器通过检查索引的存在性、有效性和基于列的统计数据来决定如何处理扫描、检索和连接，并生成若干执行计划，然后通过分析执行开销来评估每个执行计划，从中选出开销最小的执行计划,由预编译模块对语句进行处理并生成查询规划，然后在合适的时间提交给系统处理执行，最后将执行结果返回给用户。所以，SQLServer中影响查询效率的因素主要有以下几种： 1．没有索引或者没有用到索引。索引是数据库中重要的数据结构，使用索引的目的是避免全表扫描，减少磁盘I/O，以加快查询速度。 2．没有创建计算列导致查询不优化。 3．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）。 4．返回了不必要的行和列。 5．查询语句不好，没有优化。其中包括：查询条件中操作符使用是否得当;查询条件中的数据类型是否兼容;对多个表查询时,数据表的次序是否合理;多个选择条件查询时,选择条件的次序是否合理;是否合理安排联接选择运算等。 SQLServer数据查询优化方法 1、避免使用不兼容的数据类型。例如float和int、char和varchar、binary和varbinary 是不兼容的。数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本来可以进行的优化操作。例如: select name from employee where salary ＞60000
浅谈数据库系统优化
浅谈数据库系统优化 概要：数据库系统的优化可以有效提高系统的性能，微软的SQL Server数据库的优化是一个系统工程，需要从设计开始就进入优化程序。 数据库的性能的优化成了数据处理的一个很重要环节。系统的性能优化应该贯穿系统工作的整个生命周期，从开发开始直到系统最终下线，都应该不断的动态的优化并不断调整优化过程。基于SQL Server的数据库优化是指对数据库处理、存储、查询等进行调优的过程。 基于SQL Serve数据库的优化，应该从数据库设计的时候就做好优化打算，为后面系统正式投入运行后优化做好准备。其主要策略有： 1）调优数据库。数据库性能的优化基础就是数据库的基本设计，如果设计端出了问题则对数据库的影响很大，也很有可能没有优化的必要。数据库的优化应该从数据库的设计开始，一般要找专业的性能优化专家根据系统的要求，对数据库采取合理的设计方案。数据库的设计主要包含两个部分，一个是数据库存储分配的物理设计，一个是数据流量分配的逻辑设计。物理设计主要包括数据对象在物理介质上存储分布等各个方面，所要注意的问题就是在不同的存储介质上所放的数据块的大小，这个直接关系到数据的存储速度。而逻辑设计主要包括在数据库的索引、数据库模式、视图等。数据库的设计是基础，如果在设计初始出了问题，则不可能通过单纯的优化来完成数据库的正常工作，所以这是数据库调整和优化的保障。 2）优化应用程序。网络中数据的查询和传输速度及效率不仅仅在于服务器，而是和多种因素相关联的，根据网络上的相关统计，对和数据库相关的各个外部因素进行调整，同样可以达到数据库性能优化的目的。相关因素主要包括，网络、操作系统、硬件、数据库参数等各个方面。而这因素大都设计硬件设备，其它软件方面主要是应用程序的优化，包括数据库的SQL语句和系统开发语言的优化。在数据库的应用中，大部分是通过SQL语句来实现的，因此SQL语句的优化对数据系统优化起到很重要的作用。 大多数针对系统应用程序的优化也都集中在查询语句的处理上，而SQL语句的优化则可集中到合理利用临时数据表及索引。充分利用临时数据表，及建立合理的索引、调整优化SQL语句，等可以减少客户访问数据库的次数，减小CPU
智慧交通大数据平台GIS地理信息系统基础支撑及信息化服务系统建设方案
交通指挥中心大数据信息化GIS地理信息系统及信息化服务系统 设 计 方 案 北京XX科技有限公司 2019年X月
目录 第1章前言 (5) 第2章可行性分析 (7) 2.1 目的及意义 (7) 2.2 指导思想 (7) 2.3 社会经济效益 (8) 第3章XX市道路交通管理的现状、分析及对策 (10) 3.1 XX市道路交通基本状况及存在的问题 (10) 3.2 基本对策 (11) 第4章交通交警指挥中心的构成 (13) 第5章设计依据 (15) 第6章设计方案 (17) 6.1 交通地理信息系统 (17) 6.1.1 系统概述 (17) 6.1.2 系统特点 (17) 6.1.3 框架结构 (18) 6.1.4 地图基础服务 (21) 6.1.5 GIS应用分析 (23) 6.1.6 数据采集要求 (25) 6.1.7 基础地图地理信息 (26) 6.1.8 地图图层数据采集 (26) 6.1.9 数据录入建库 (35) 6.1.10 电子地图开发内容 (38) 6.1.11 平台接口 (40) 6.1.12 性能设计 (41) 6.2 110/122/119接处警系统 (42) 6.2.1 概述 (42) 6.2.2 系统总体介绍 (45) 6.2.3 系统开通前期准备及环境要求 (53) 6.2.4 售后服务及承诺 (56) 6.3 交通信号控制系统 (58) 6.3.1 前言 (58) 6.3.2 系统原理简述 (59) 6.3.3 系统基本构成 (60) 6.3.4 控制系统软件主要特点 (66) 6.3.5 交通信号控制的方式 (69) 6.4 网络监控系统 (79) 6.4.1 系统构成 (80) 6.4.2 系统原理简述 (80) 6.4.3 设备选型说明 (81) 第1章打印 (199)
数据库优化
关于数据库优化方面的文章很多，但是有的写的似是而非，有的不切实际，对一个数据库来说，只能做到更优，不可能最优，并且由于实际需求不同，优化方案还是有所差异，根据实际需要关心的方面（速度、存储空间、可维护性、可拓展性）来优化数据库，而这些方面往往又是相互矛盾的，下面结合网上的一些看法和自己的一些观点做个总结。 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，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。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。 2、合理的冗余 完全按照规范化设计的系统几乎是不可能的，除非系统特别的小，在规范化设计后，有计划地加入冗余是必要的。 冗余可以是冗余数据库、冗余表或者冗余字段，不同粒度的冗余可以起到不同的作用。 冗余可以是为了编程方便而增加，也可以是为了性能的提高而增加。从性能角度来说，冗余数据库可以分散数据库压力，冗余表可以分散数据量大的表的并发压力，也可以加快特殊查询的速度，冗余字段可以有效减少数据库表的连接，提高效率。 3、主键的设计 主键是必要的，SQL SERVER的主键同时是一个唯一索引，而且在实际应用中，我们往往选择最小的键组合作为主键，所以主键往往适合作为表的聚集索引。聚集索引对查询的影响是比较大的，这个在下面索引的叙述。 在有多个键的表，主键的选择也比较重要，一般选择总的长度小的键，小的键的比较速度快，同时小的键可以使主键的B树结构的层次更少。 主键的选择还要注意组合主键的字段次序，对于组合主键来说，不同的字段次序的主键的性能差别可能会很大，一般应该选择重复率低、单独或者组合查询可能性大的字段放在前