指令级并行编译器的数据预取及优化方法

数据库的查询优化方法分析-2019年精选文档

数据库的查询优化方法分析 i=r 随着计算机应用的深入 ,计算机技术的成熟 , 各种应用软件 的普及,应用数据也随着日常工作而迅速增长 , 作为数据仓库的 数据库的重要性也日益显著。 数据库系统作为管理信息系统的核心 , 各种基于数据库的联 机事务处理以及联机分析处理正慢慢的转变成为计算机应用的 最为重要的部分 ,根据以往大量的应用实例来看 , 在数据库的各 种操作中 ,查询操作所占的比重最大 , 而在查询操作中基于 SELECT 吾句在SQL 语句中又是代价最大的语句。如果在使用中 采用了优秀的查询策略 ,往往可以降低查询的时间 , 提高查询的 效率,由此可见查询优化在数据库中的重要性。本文就数据库查 询优化中的策略进行介绍及探索。 1 基于索引的优化 数据库的优化方法多种多样 , 不同的方法对提高数据库查询 效率也不相同。 索引作为数据库中的重要数据结构 , 它的根本目的就是为 了提高查询的效率。而优化查询的重要方法就是建立索引 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, 优化了数据库性能。然而在创建索引时也增加了系统时间和 空间的开销。所以创建索引时应该与实际查询需求相结合 , 这样 才能实现真正的优化查询。 1.1 判断并建立必要的索引 对所要创建的索引进行正确的 判断 ,使所创建的索引对数据库的工作效率提高有所帮助。为了 实现这一点 , 我们应做到以下要求 : 在熟记数据库程序中的相关 适合关系数据库系统的索引 , 这样就可以避免表扫描 , 并减少了 , 建立

SQL语句的前提下，统计出常用且对性能有影响的语句;判断数据库系统中哪些表的哪些字段要建立索引。其次 , 对数据库中操作频繁的表 , 数据流量较大的表 , 经常需要与其他表进行连接的表等，要进行重点关注。这些表上的索引将对 SQL语句的性能产生重要的影响。 1.2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。但索引的使用要恰倒好处 , 所以我们在使用索引时应遵守使用原则 : 建立索引可以提高数据库的查询速度, 但索引过多 ,不但不能实现优化查询 ,反而会影响到数据库的整体性能。索引作为数据库中实际存在的对象 , 每个索引都要占用一定的物理空间。所以对于索引的建立要考虑到物理空间容量以及所建立索引的必要性和实用性。 1.3合理的索引对SQL语句的意义索引建立之后，还要确保其得到了真正的使用 , 发挥了其应有的作用。首先 , 可以通过 SQL语句查询来确定所建立的索引是否得到了使用，找出没有使用到的索引。分析索引建立但没有使用的原因 , 使其真正发挥作

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

分布式数据库查询优化技术

分布式数据库查询优化技术 摘要在分布式数据库中，由于高可靠性和高速度性是其重要特点，所以对查询执行的要求也就更高。而查询执行中查询优化是执行的关键环节，查询优化在很大程度上决定查询的效率或快慢。本文讨论的重点是对分布式查询执行的全局处理策略进行优化，尽可能避免通信代价的开销，并着眼于查询执行的实际代价，从分布式系统中选出一个最优的执行节点。从查询执行的效果出发，通过统计的方式，不断从最近的查询执行代价学习纠正最近查询执行的统计代价，为查询的全局处理提供参考，以达到优化执行、提高执行效率和速度的目的。 1 分布式数据库概述 1.1 分布式数据库的定义 所谓分布式数据库系统就是由分布于多个计算机结点上的若干个数据库组成, 每个子数据库系统都是一个独立的数据库系统，它们都拥有各自的数据库、中央处理机、终端，以及各自的局部数据库管理系统，分布式数据库在使用上可视为一个完整的数据库,而实际上它是分布在地理分散的各个结点上。当然,分布在各个结点上的子数据库在逻辑上是相关的。简单的说，分布式数据库系统是一系列集中式数据库系统的联合。它们在逻辑上属于同一系统，但在物理结构上是分布式的[1]。 1.2 分布式数据库系统的组成 如图1-1所示，分布式数据库系统由以下述成分组成: (1)多台计算机设备，并由计算机网络连接。 (2)计算机网络设备，网络通讯的一组软件。 (3)分布式数据库管理系统，它包括GDBMS、LDBMS、CM,除了具有全局用户接口由GDBMS连接外，还可以具有自治场地用户接口，由场地DBMS，并持有独立的场地目录。 (4)分布式数据库管理者（DDB），包括全局数据库(GDB)和局部数据库(LDB)以及自制场地的自治场地数据库。 (5)分布式数据库管理者(DDBA)，它可分为二级，一级为全局数据库管理者(GDBA),另一级问局部或自治场地数据库管理者，统称为局部数据库管理者(LDBA)。 (6)分布式数据库系统软件文档，这是一组与软件相匹配的软件文档及系统各种使用说明和文件。 图1-1 分布式数据库系统的结构 1.3 分布式数据库系统的功能 通常的集中式数据库管理系统应具备以下几个基本的功能[2]: (1)数据库定义功能; (2)数据存取功能; (3)数据库运行管理; (4)数据库的建立和维护功能。 分布式数据库除了须具备以上集中式数据库的功能外，一般还须具有以下几个方面的功能: (1)分布在网络中的各节点的数据库，其物理位置对用户透明; 在用户眼里见到的只是整个系统中有哪些数据库，无论是本地还是远程数据库，用户操纵某一数据库就像操纵本地数据库一样。 (2)处于网络中的各数据库共享的数据应保证一致性:

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

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。

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/d27045508.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，

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

SQLServer数据查询的优化方法

ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ数据查询的优化方法聂文燕 摘要：SQLServer是一种功能强大的数据库管理系统，许多数据库应用系统都是以它作为后台数据库。本文在分析影响SQLSERVER数据查询效率的因素的基础上，提出了几种优化数据查询的方法。 关键词：SQLServer，数据，查询，优化 一、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。 二、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。 三、SQLServer数据查询优化方法 3.1建立合适的索引索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。当根据索引码的值搜索数据时，索引提供了对数据的快速访问。事实上，没有索引,数据库也能根据SELECT语句成功地检索到结果，但随着表变得越来越大，使用“适当”的索引的效果就越来越明显。索引的使用要恰到好处，其使用原则有： (1)对于基本表，不宜建立过多的索引； (2)对于那些查询频度高，实时性要求高的数据一定要建立索引，而对于其他的数据不考虑建立索引； (3)在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引； (4)在频繁进行排序或分组（即进行groupby或orderby操作）的列上建立索引；

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：

优化MySQL数据库性能的几个好方法

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 ) 使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作，同时也可以避免事务或者表锁死，并且写起来也很容易。但是，有些情况下，子查询可以被更有效率的连接（JOIN）.. 替代。例如，假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来，可以用下面这个查询完成：

第3章-指令级并行及其动态开发

高等计算机系统结构第3章-指令级并行及其动态开发流水线技术就是指令重叠执行技术，达到加快运算速度的目的。三种流水线冲突： ◆结构冲突(structure hazard)：由硬件资源冲突引起(资源冲突) 当硬件在指令重叠执行中不能支持指令所有可能的组合时发生的冲突。(需要更多的硬件资源) ◆数据冲突(data hazard)：下一条指令要用到上一条指令的结果。 在同时执行的几条指令中，一条指令依赖于前一条指令的数据，却得不到时发出的冲突。(需要定向，编译器调度) ◆控制冲突(control hazard)：由转移指令或其他改变PC指令引 起.(尽早检测条件，计算目标地址，延迟转移，预测) 由于这三种流水线冲突，导致流水线性能降低，不能运作在理想的重叠状态，需要插入停顿周期，从而使流水线性能降低。 指令之间可重叠执行性称为指令级并行性(Instruction Parallelism-ILP)。 因此进一步研究和开发指令之间的并行性，等于拓宽指令重叠执行的可能性，从而能进一步提高流水线的性能。

提高指令级并行度方法： ◆流水线动态调度：依赖硬件技术 广泛用于桌面电脑和服务去处理器中，包括Pentium III 和 Pentium 4,Athlon,MIPS R10000/12000,Sun UltrSPARC III 等◆流水线静态调度：依赖软件技术 更多的用于嵌入式处理器中，一些桌面电脑和服务产品也使用，如IA-64系统结构和Intel 的Itanium . 术语： ◆流水级（pipe stage):流水线由多个流水级组成，通常一条指 令由n 级流水级完成。每个流水级完成指令的部分任务。◆吞吐量（throughput):单位时间内流出流水线的指令数。◆机器周期（machine cycle):不同流水线完成指令功能不等，所 需时间有长有短，因此设计流水线的关键是合理划分指令功能，使每一流水级完成指令功能的时间大致相等。机器周期由最长流水级的时间决定，通常等于时钟周期。 第3章指令级并行及其动态开发 3.1 指令级并行概念

最优化应用(数据处理)

最优化问题的数据处理以及Matlab求解摘要数学问题是科学研究领域经常需要解决的问题. 研究者通常将自己研究的问题用于数学建模的方法建立起数学模型, 然后通过求解数学模型的方法获得所研究问题的解.基于Matlab语言的应用数学问题的求解方法, 有着优于其他两种计算机数学语言Mathematica和Maple无法比拟的优势和适用面. 本文主要介绍的是有约束的线性规划和二次型规划的Matlab求解过程. 关键词: 数学模型线性规划二次型规划无约束问题约束问题 1．最优化方法应用背景 在生活和工作中, 人们对于同一问题往往会提出多种解决方案,并通过各方面的论证从中提取最佳方案. 最优化方法就是专门研究如何从多个方案中科学合理的提取出最佳方案的科学. 由于优化问题无处不在, 目前最优化方法的应用和研究已经深入到了生产和科研的各个领域, 如土木工程、机械工程、化学工程、运输调度、生产控制、经济规划、经济管理等, 并取得了显著地经济效益和社会效益. 用最优化方法求最优化问题的技术称为最优化技术, 它包含两个方面的内容: 1) 建立数学模型即用数学语言来描述最优化问题. 模型中的数学关系式反映了 最优化问题所要达到的的目标和各种约束条件. 2) 数学求解数学模型建好以后, 选择合适的最优化方法来进行求解. 最优化方法的发展很快, 现在已经包含有多个分支, 如线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、多目标规划等. 利用MATLAB优化工具箱可以求解线性规划、非线性规划和多目标规划问题. 具体而言, 包括线性、非线性最小化, 最大最小化, 二次规划, 半无限问题, 线性、非线性方程(组)的求解, 线性、非线性的最小二乘问题. 另外, 该工具箱还提供了线性、非线性最小化, 方程求解, 曲线拟合, 二次规划等问题中大型课题的求解方法. 为优化方法在工程中的实际应用提供了更方便快捷的途径. 关于最优化方法以及支持向量机的理论知识可参考文献[1][2]. 2.主要的数据处理方法 本学期学习的数据处理方法主要有矩阵分解、线性判别分析和局部降维方法. 2.1. 矩阵分解 矩阵分解[3]是将矩阵拆解为数个矩阵的乘积, 可分为三角分解、满秩分解、QR分解、Jordan 分解和奇异值分解等, 常见的有三种: 三角分解法(Triangular Factorization), QR分解法(QR Factorization), 奇异值分解法(Sigular Value Decomposition, SVD). 三角分解法是将原正方矩阵分解成一个上三角形矩阵或是排列的上三角形矩阵和一 个下三角形矩阵, 这样的分解法又称为LU分解法. 它的用途主要在简化一个大矩阵的行列式值的计算过程, 求反矩阵, 和求解联立方程组. 不过要注意这种分解法所得到的上下

非线性方程数值解及优化方法

第4章非线性方程数值解及优化方法 统计学中的一个重要问题是MLE估计问题,解决这样问题的关键是寻找似然方程的最优解.在很多情况下,我们不能直接得到似然方程的显式解,需要通过数值分析的方法得到方程的解.除极大似然外,统计学中也有许多其它的优化问题,如在Bayes决策问题中的最小风险、非线性最小二乘问题的求解问题等. 上述求解都属于如下的一般问题： arg min θ∈D g(θ),(4.1)其中g是参数向量θ的函数,称之为目标函数(objective function),而θ我们有时亦称之为决策变量(decision variable).决策变量的取值区域D称为可行集合(feasible set)或者候选集合(candidate set).由于最大化一个函数等价于其负值的最小化(?g(θ)),故区别最大与最小的意义不大.于是作为惯例,我们一般将考虑求取最小值的算法. 这里我们需要区分有约束和无约束两种优化问题.当D就是g(θ)的定义域时,问题4.1就是一无约束优化问题(unconstrained optimization problem);否则,即是有约束优化问题(con-strained optimization problem).另外,在取值区域内D的某个特定子域内,可能有某个局部最小值,而在另外一个特定子域内存在另一个局部最小值.我们之后称全局最优(global optimum)即指在取值区域内D的最小值;称局部最优(local optimum)即指在取值区域内D的某个子域内的最小值. 在本章,我们将主要考虑g关于θ为光滑且可微的情形,而g在离散区域上的优化问题将在最后给予介绍. §4.1单变量方程求根问题 我们知道,很多优化问题都等价于是一个方程求根问题.因此,我们首先来讨论一元方程求根问题的数值解法,即对于给定的关于x的函数g寻找x使得g(x)=0. 问题：求解函数log x/(1+x)的最大值?其等价于求方程 g(x)=1+1/x?log x (1+x)2 =0?1+1/x?log x=0 的解.显然没有显式解。 我们介绍一些常用的迭代算法.我们接下来假设g是一连续函数. §4.1.1二分法(bisection method) 一、原理：如果g在区间[a0,b0]上连续,且g(a0)g(b0) 0,则由中值定理知,至少存在一个x?∈[a0,b0],使得g(x?)=0.我们称[a0,b0]为有根区间. ·27·

数据库优化查询计划的方法

数据库优化查询计划的方法 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。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。举例来说，如果数据的量积累到一定的程度，比如一个银行的账户数据库表信息积累到上百万甚至上千万条记录，全表扫描一次往往需要数十分钟，甚至数小时。如果采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，由此可见查询优化技术的重要性。 在应用项目的实施中发现，许多程序员在利用一些前端数据库开发工具（如PowerBuilder、Delphi等）开发数据库应用程序时，只注重用户界面的华丽，并不重视查询语句的效率问题，导致所开发出来的应用系统效率低下，资源浪费严重。因此，如何设计高效合理的查询语句就显得非常重要。本文以应用实例为基础，结合数据库理论，介绍查询优化技术在现实系统中的运用。 分析问题 许多程序员认为查询优化是DBMS（数据库管理系统）的任务，与程序员所编写的SQL语句关系不大，这是错误的。

一个好的查询计划往往可以使程序性能提高数十倍。查询计划是用户所提交的SQL语句的集合，查询规划是经过优化 处理之后所产生的语句集合。DBMS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DBMS的查询优化器，优化器做完代数优化和存取路径的优化之后，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。在实际的数据库产品(如Oracle、Sybase等)的高版本中都是采用基于代价的优化方法，这种优化能根据从系统字典表所得到的信息来估计不同的查询规划的代价，然后选择一个较优的规划。虽然现在的数据库产品在查询优化方面已经做得越来越好，但由用户提交的SQL语句是系统优 化的基础，很难设想一个原本糟糕的查询计划经过系统的优化之后会变得高效，因此所写语句的优劣至关重要。下面重点说明改善查询计划的解决方案。 解决问题 下面以关系数据库系统Informix为例，介绍改善用户查询计划的方法。 1．合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如

数据库查询语句优化方法

Select 语句是数据库应用系统中最常用的语句之一，Select 语句设计的好坏直接影响到应用程序的工作性能。在设计Select语句时，应该注意以下几种影响查询效率的情况：1、没有创建索引，或者没有正确地使用索引。这是最有可能影响数据库查询的原因之一。创建索引是优化数据库查询效率的重要手段。 2、存在死锁的情况，从而导致Select语句挂起，无法返回结果集。 3、返回不必要的列，很多程序员喜欢使用Select * from TableName 来查询表可视图中的数据，* 代表表或视图中所有字段，建议用户在使用Select语句时，只返回必要的列。浪费更多的系统资源，从而影响查询效率。 4、在Select语句中使用Where字句，设置查询条件，只返回必要的记录。 5、在Select语句中使用Top 关键字，限制返回的记录数量。 6、如果在Where字句中使用Like谓词进行模糊查询，则要注意通配符的使用方法。 7、慎用Union关键字，因为它会影响查询的效率。 8、慎用Distinct关键字，因为在结果集中返回重复的记录并不会影响查询的效率。相反，过滤掉重复的记录会浪费查询的时间和系统资源。因此，除非必须如此，不要使用Distinct 关键字。 9、如果需要经常对表中的数据进行统计，可以在表中增加一个统计字段，每次表中数据发生变化时，动态更新统计字段。这样，在查询统计结果时，就不需要临时对表中的数据统计计算了。 10、如果需要多次对一个数据量非常大的表中的一部分数据进行查询操作，可以将这部分数据保存到临时表中，然后对临时表进行查询操作。如果需要，可以在临时表上创建索引。 11、在Where字句中，有时使用Between关键字比使用In关键字要快，因为In关键字对其后面的集合中的每个元素进行比较操作。如果必须使用In关键字，则可将频繁使用的值放在集合的前面，从而减少比较的次数。 12、尽量少使用视图，特别是嵌套视图，可以直接从表中获取数据。在开发应用程序时，有时程序员为了方便，设计一个包含很多字段的大视图，无论需要什么数据，都可以通过查询此视图获取到。实际上，最好从表直接获取数据，以避免查询大视图而造成的系统开销。建议使用存储过程代替视图，从而提高执行的效率。 13、如果不需对结果集进行排序，则不要使用Order By字句，因为排序操作会占用系统资源。

数据库优化方案

数据库优化方案 查询速度慢的原因很多，常见如下几种： 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 10、分布式分区视图可用于实现数据库服务器联合体。联合体是一组分开管理的服务器，但它们相互协作分担系统的处理负荷。这种通过分区数据形成数据库服务器联合体的机制能够扩大一组服务器，以支持大型的多层Web 站点的处理需要。有关更多信息，参见设计联合数据库服务器。(参照SQL帮助文件'分区视图') a、在实现分区视图之前，必须先水平分区表 b、在创建成员表后，在每个成员服务器上定义一个分布式分区视图，并且每个视图具有相同的名称。这样，引用分布式分区视图名的查询可以在任何一个成员服务器上运行。系统操作如同每个成员服务器上都有一个原始表的复本一样，但其实每个服务器上只有一个成员表和一个分布式分区视图。数据的位置对应用程序是透明的。 11、重建索引DBCC REINDEX ,DBCC INDEXDEFRAG,收缩数据和日志DBCC SHRINKDB,DBCC SHRINKFILE. 设置自动收缩日志.对于大的数据库不要设置数据库自动增长，它会降低服务器的性能。在T-sql的写法上有很大的讲究，下面列出常见的要点：首先，DBMS 处理查询计划的过程是这样的： 1、查询语句的词法、语法检查 2、将语句提交给DBMS的查询优化器 3、优化器做代数优化和存取路径的优化 4、由预编译模块生成查询规划 5、然后在合适的时间提交给系统处理执行 6、最后将执行结果返回给用户其次，看一下SQL SERVER的数据存放的结构：一个页