SQL优化分析
sql语句(mysql优化)绝对经典
sql语句（mysql优化）绝对经典 误区1：count(1)和count(primary_key) 优于count(*) 很多人为了统计记录条数，就使用count(1) 和count(primary_key) 而不是count(*) ，他们认为这样性能更好，其实这是一个误区。对于有些场景，这样做可能性能会更差，应为数据库对count(*) 计数操作做了一些特别的优化。 误区2：count(column) 和count(*) 是一样的 这个误区甚至在很多的资深工程师或者是DBA 中都普遍存在，很多人都会认为这是理所当然的。实际上，count(column) 和count(*) 是一个完全不一样的操作，所代表的意义也完全不一样。count(column) 是表示结果集中有多少个column字段不为空的记录，count(*) 是表示整个结果集有多少条记录 误区3：select a,b from … 比select a,b,c from …可以让数据库访问更少的数据量 这个误区主要存在于大量的开发人员中，主要原因是对数据库的存储原理不是太了解。实际上，大多数关系型数据库都是按照行(row)的方式存储，而数据存取操作都是以一个固定大小的IO单元(被称作block 或者page)为单位，一般为4KB，8KB… 大多数时候，每个IO单元中存储了多行，每行都是存储了该行的所有字段(lob等特殊类型字段除外)。 所以，我们是取一个字段还是多个字段，实际上数据库在表中需要访问的数据量其实是一样的。当然，也有例外情况，那就是我们的这个查询在索引中就可以完成，也就是说当只取a,b两个字段的时候，不需要回表，而c这个字段不在使用的索引中，需要回表取得其数据。在这样的情况下，二者的IO量会有较大差异。(覆盖索引) 误区4：order by 一定需要排序操作 我们知道索引数据实际上是有序的，如果我们的需要的数据和某个索引的顺序一致，而且我们的查询又通过这个索引来执行，那么数据库一般会省略排序操作，而直接将数据返回，因为数据库知道数据已经满足我们的排序需求了。实际上，利用索引来优化有排序需求的SQL，是一个非常重要的优化手段。延伸阅读：MySQL ORDER BY 的实现分析，MySQL 中GROUP BY 基本实现原理以及MySQL DISTINCT 的基本实现原理。（order by null）
LTE网络优化经典案例-重要
1 LTE优化案例分析 1.1 覆盖优化案例 1.1.1 弱覆盖 问题描述：测试车辆延长安街由东向西行驶，终端发起业务占用京西大厦1小区（PCI =132）进行业务，测试车辆继续向东行驶，行驶至柳林路口RSRP值降至-90dBm以下，出现弱覆盖区域。 问题分析：观察该路段RSRP值分布发现，柳林路口路段RSRP值分布较差，均值在-90dBm以下，主要由京西大厦1小区（PCI =132）覆盖。观察京西大厦距离该路段约200米，理论上可以对柳林路口进行有效覆盖。 通过实地观察京西大厦站点天馈系统发现，京西大厦1小区天线方位角为120度，主要覆盖长安街柳林路口向南路段。建议调整其天线朝向以对柳林路口路段加强覆盖。 调整建议：京西大厦1小区天线方位角由原120度调整为20度，机械下倾角由原6度调整为5度。 调整结果：调整完成后，柳林路口RSRP值有所改善。具体情况如下图所示。
问题描述：测试车辆延月坛南街由东向西行驶，发起业务后首先占用西城月新大厦3小区（PCI= 122），车辆继续向西行驶，终端切换到西城三里河一区2小区（PCI =115），切换后速率由原30M降低到5M。 问题分析：观察该路段无线环境，速率降低到5M时，占用西城三里河一区2小区（PCI =115）RSRP为-64dBm覆盖良好，SINR值为2.7导致速率下降。观察邻区列表中次服务小区为西城月新大厦3小区（PCI =122）RSRP为-78dBm，同样对该路段有良好覆盖。介于速率下降地点为西城三里河一区站下，西城月新大厦3小区在其站下应具有相对较好的覆盖效果，形成越区覆盖导致SINR环境恶劣，速率下降。 调整建议：为避免西城月新大厦3小区越区覆盖，建议将西城月新大厦3小区方位角由原270度调整至250度，下倾角由原6度调整为10度。 调整后 调整结果：西城三里河一区站下仅有该站内小区信号，并且SINR提升到15以上，无线环境有明显提升。
GreenPlum的SQL优化方案
GreenPlumn的SQL语句查询优化 数据库查询预准备 1. VACUUM ?vacuum只是简单的回收空间且令其可以再次使用，没有请求排它锁，仍旧可以对表读写 ?vacuum full执行更广泛的处理，包括跨块移动行，以便把表压缩至使用最少的磁盘块数目存储。相对vacuum要慢，而且会请求排它锁。 ?定期执行：在日常维护中，需要对数据字典定期执行vacuum，可以每天在数据库空闲的时候进行。然后每隔一段较长时间（两三个月）对系统表执行一次vacuum full，这个操作需要停机，比较耗时，大表可能耗时几个小时。 ?reindex:执行vacuum之后,最好对表上的索引进行重建 2. ANALYZE ?命令：analyze [talbe [(column,..)]] ?收集表内容的统计信息，以优化执行计划。如创建索引后，执行此命令，对于随即查询将会利用索引。 ?自动统计信息收集 ?在postgresql.conf中有控制自动收集的参数gp_autostats_mode设置，gp_autostats_mode三个值：none、no_change、on_no_stats（默认） o none：禁止收集统计信息 o on change：当一条DML执行后影响的行数超过 gp_autostats_on_change_threshold参数指定的值时，会执行完这条DML后再 自动执行一个analyze 的操作来收集表的统计信息。 o no_no_stats：当使用create talbe as select 、insert 、copy时，如果在目标表中没有收集过统计信息，那么会自动执行analyze 来收集这张表的信息。gp 默认使用on_no_stats，对数据库的消耗比较小，但是对于不断变更的表，数 据库在第一次收集统计信息之后就不会再收集了。需要人为定时执行 analyze.
OracleSQL的优化
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
LTE网络优化经典案例
1 LTE 优化案例分析 1.1 覆盖优化案例 1.1.1 弱覆盖 问题描述：测试车辆延长安街由东向西行驶，终端发起业务占用京西大厦1 小区( PCI =132 )进行业务，测试车辆继续向东行驶，行驶至柳林路口RSRP值降至-90dBm 以下， 出现弱覆盖区域。 问题分析：观察该路段RSRP 值分布发现，柳林路口路段RSRP 值分布较差，均值在-90dBm 以下，主要由京西大厦1 小区( PCI =132)覆盖。观察京西大厦距离该路段约200 米，理论上可以对柳林路口进行有效覆盖。 通过实地观察京西大厦站点天馈系统发现，京西大厦1 小区天线方位角为120 度，主要覆盖长安街柳林路口向南路段。建议调整其天线朝向以对柳林路口路段加强覆盖。 调整建议：京西大厦1 小区天线方位角由原120 度调整为20 度，机械下倾角由原6 度调整为5 度。 调整结果：调整完成后，柳林路口RSRP 值有所改善。具体情况如下图所示。 1.1.2 越区覆盖 问题描述：测试车辆延月坛南街由东向西行驶，发起业务后首先占用西城月新大厦3 小区( PCI= 122 )，车辆继续向西行驶，终端切换到西城三里河一区2小区( PCI =115 )，切换后速率由原30M 降低到5M。 问题分析：观察该路段无线环境，速率降低到5M 时，占用西城三里河一区2 小区(PCI =115) RSRP 为-64dBm 覆盖良好，SINR 值为2.7 导致速率下降。观察邻区列表中次服务小区为西城月新大厦3 小区(PCI =122 )RSRP为-78dBm ，同样对该路段有良好覆盖。介于速率下降地点为西城三里河一区站下，西城月新大厦3 小区在其站下应具有相对较好的覆盖效果，形成越区覆盖导致SINR 环境恶劣，速率下降。 调整建议：为避免西城月新大厦3小区越区覆盖，建议将西城月新大厦3 小区方位角由原270 度调整至250 度，下倾角由原6 度调整为10 度。 调整后 调整结果：西城三里河一区站下仅有该站内小区信号，并且SINR 提升到15以上，无线环境有明显提升。 1.1.3 重叠覆盖 问题描述：测试车辆延长安街由西向东行驶，终端占用中华人民共和国科技部2 小区 ( PC=211)进行业务，随后切换至海淀京西大厦1(PC=133)小区，业务正常保持。车辆继续向东行驶，终端又回切至中华人民共和国科技部2小区( PC=211)发生掉话。 问题分析：观察该路段切换过程，终端由中华人民共和国科技部2 小区( PC=211)正常切换至海淀京西大厦2 小区后又出现回切情况导致掉话。两小区RSRP 值相近，相差3dBm 以内，造成该路段为无主覆盖路段，发生频繁切换最终导致掉话。 调整建议：针对该路段无主覆盖问题，建议调整京西大厦2小区功率由原15 降低为5，使其不会对长安街路段实行有效覆盖。 调整结果：调整后，SINR 值有明显改善，保持在20 左右，多次测试该路段不会出现频繁切换情况，避免掉话等异常事件发生。 1.2 切换优化案例
如何优化sql语句
如何优化sql语句.txt心态决定状态，心胸决定格局，眼界决定境界。当你的眼泪忍不住要流出来的时候，睁大眼睛，千万别眨眼，你会看到世界由清晰到模糊的全过程。2010-01-18 honglove (高级程序员) 1、查询时不返回不需要的行、列 业务代码要根据实际情况尽量减少对表的访问行数，最小化结果集，在查询时，不要过多地使用通配符如：select * from table1语句，要用到几列就选择几列，如：select col1,col2 from table1;在可能的情况下尽量限制结果集行数如：select top 100 col1,col2,col3 from talbe2,因为某些情况下用户是不需要那么多的数据的。 2、合理使用EXISTS, NOT EXISTS字句 如下所示： SELECT SUM(T1.C1) FROM T1 WHERE ((SELECT COUNT(*) FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)>0) SELECT SUM(T1.C1) FROM T1 WHERE EXISTS(SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2) 两种产生相同的结果，但是后者的效率显然要高过于前者。银行后者不会产生大量锁定的表扫描或是索引扫描。 经常需要些一个T_SQLL语句比较一个父结果集和子结果集，从而找到是否存在在父结果集中有而在子结果集中乜嘢的记录，如： SELECT _a.hdr_key FROM hdr_tb1 a -----------tb1 a 表示tb1用别名a代替 WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM dt1_tb1 b WHERE a.hdr_key = b.hdr_key) SELECT _a.hdr_key FROM hdr_tb1 a -----------tb1 a 表示tb1用别名a代替 LEFT JION dt1_tb1 b ON a.hdr_key = b.hdr_key WHERE b.hdr_key IS NULL SELECT hdr_key FROM hdr_tb1
TD-LTE网络优化经典案例汇编
1概述 (1) 2D频段优化案例 (1) 2.1重叠覆盖优化 (1) 2.2PCI优化 (4) 2.3邻区列表优化 (7) 2.4切换优化 (9) 2.4.1切换参数优化 (9) 2.4.2同步参数与切换 (12) 2.5功控参数优化 (16) 2.6天面问题整改 (18) 2.6.1天线抱杆 (18) 2.6.2楼层阻挡 (20) 2.7干扰问题排查 (23) 3F频段优化案例 (25) i
ii
1概述 TD-LTE无线网络要实现系统的高性能指标, 需要有合理的网络规划设计、稳定的产品性能、良好的施工工艺以及高质量的网络优化，几者缺一不可。本报告收录了XX市TD-LTE试验网建网以来遇到的一些典型优化案例，旨在为后续优化工作提供帮助和参考。 2D频段优化案例 2.1重叠覆盖优化 【问题描述】 在华兴街靠近中和路区域测试时，UE驻留在华安证券_3（频点：38050，PCI：88），RSRP： -71dBm左右，SINR：25dB左右，但DL Throughput=31Mbps。 1
【问题分析】 分析路测数据，发现在华兴街靠近中和路的区域，华安证券_2、华安证券_3小区RSRP电平值较接近，如上图所示，对该路段形成了重叠覆盖。而该区域规划的主覆盖小区为华安证券_3，现场勘察发现，华安证券_2信号经周边楼宇反射至该区域，2、3小区形成重叠覆盖，造成吞吐速率降低。 【解决措施】 调整华安证券_2方位角由120°调至155°，机械下倾角由12°调至6°。 【处理效果】 调整小区方位角后，重叠覆盖问题得到较好解决，下载速率明显提升。 小区名称方位角PCI RSRP SINR 下载速率(Mbps) 华安证券3 调整前88 -71.1 25.9 31.5 2
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。
SQL优化
尽量使用索引 在特定情况下, 使用索引也许会比全表扫描慢, 但这是同一个数量级上的区别. 而通常情况下,使用索引比全表扫描要块几倍乃至几千倍! 避免对索引字段进行计算操作 避免在索引字段上使用not，<>，!= 避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL 避免在索引列上出现数据类型转换 当比较不同数据类型的数据时, ORACLE自动对列进行简单的类型转换. 假设 EMPNO是一个数值类型的索引列. SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = ‘123' 实际上,经过ORACLE类型转换, 语句转化为: SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = TO_NUMBER(‘123') 为了避免ORACLE对你的SQL进行隐式的类型转换, 最好把类型转换用显式表现出来. 注意当字符和数值比较时, ORACLE会优先转换数值类型到字符类型 避免在索引字段上使用函数 避免建立索引的列中使用空值 Where条件内包括了多个本表的字段运算时不能进行索引 如：select * from table where col1||col2=’5400250000’，无法进行优化. 优化处理：col1=’5400’ and col2=’250000’ 总是使用索引的第一个列 如果索引是建立在多个列上, 只有在它的第一个列(leading column)被where子句引用时,优化器才会选择使用该索引. 这也是一条简单而重要的规则，当仅引用索引的第二个列时,优化器使用了全表扫描而忽略了索引。 定期的重构索引 ALTER INDEX
lte网络优化经典案例重要
1LTE优化案例分析 1.1 覆盖优化案例 1.1.1 弱覆盖 问题描述：测试车辆延长安街由东向西行驶，终端发起业务占用京西大厦1小区（PCI =132）进行业务，测试车辆继续向东行驶，行驶至柳林路口RSRP值降至-90dBm以下，出现弱覆盖区域。 问题分析：观察该路段RSRP值分布发现，柳林路口路段RSRP值分布较差，均值在-90dBm以下，主要由京西大厦1小区（PCI =132）覆盖。观察京西大厦距离该路段约200米，理论上可以对柳林路口进行有效覆盖。 通过实地观察京西大厦站点天馈系统发现，京西大厦1小区天线方位角为120度，主要覆盖长安街柳林路口向南路段。建议调整其天线朝向以对柳林路口路段加强覆盖。 调整建议：京西大厦1小区天线方位角由原120度调整为20度，机械下倾角由原6度调整为5度。 调整结果：调整完成后，柳林路口RSRP值有所改善。具体情况如下图所示。 1.1.2 越区覆盖 问题描述：测试车辆延月坛南街由东向西行驶，发起业务后首先占用西城月新大厦3小区（PCI= 122），车辆继续向西行驶，终端切换到西城三里河一区2小区（PCI =115），切换后速率由原30M降低到5M。 问题分析：观察该路段无线环境，速率降低到5M时，占用西城三里河一区2小区（PCI =115）RSRP为-64dBm覆盖良好，SINR值为 2.7导致速率下降。观察邻区列表中次服务小区为西城 月新大厦3小区（PCI =122）RSRP为-78dBm，同样对该路段有良好覆盖。介于速率下降地点 为西城三里河一区站下，西城月新大厦3小区在其站下应具有相对较好的覆盖效果，形成越区 覆盖导致SINR环境恶劣，速率下降。 调整建议：为避免西城月新大厦3小区越区覆盖，建议将西城月新大厦3小区方位角由原270度调整至250度，下倾角由原6度调整为10度。 调整后 调整结果：西城三里河一区站下仅有该站内小区信号，并且SINR提升到15以上，无线环境有明显提升。 1.1.3 重叠覆盖 问题描述：测试车辆延长安街由西向东行驶，终端占用中华人民共和国科技部2小区（PC=211）进行业务，随后切换至海淀京西大厦1（PC=133）小区，业务正常保持。车辆继续向东行驶，终端又回切至中华人民共和国科技部2小区（PC=211）发生掉话。 问题分析：观察该路段切换过程，终端由中华人民共和国科技部2小区（PC=211）正常切换至海淀京西大厦2小区后又出现回切情况导致掉话。两小区RSRP值相近，相差3dBm以内，造成该路段为无主覆盖路段，发生频繁切换最终导致掉话。 调整建议：针对该路段无主覆盖问题，建议调整京西大厦2小区功率由原15降低为5，使其不会对长安街路段实行有效覆盖。 调整结果：调整后，SINR值有明显改善，保持在20左右，多次测试该路段不会出现频繁切换情况，避免掉话等异常事件发生。
SQL2019系统性能优化解决方案共12页文档
SQL Server 系统性能调优解决方案 前言 近几年,医药流通市场经历了激烈的震荡,导致行业逐步成熟和企业的快速变革,差异化经营成为众多医药流通的竞争选择。时空产品在中国医药流通企业的发展过程中得到了广泛且深入应用,大量的客户化开发和定制支撑了企业管理中横向和纵向的变化，很好的适应了企业在发展过程中不断变化的需求。 对于数据库管理系统的使用，很多用户都面临着一个很棘手的问题：系统效率下降。产生效率下降的因素是多方面： 1.硬件问题 2.软件问题 3.实施问题 正因为产生效率下降的因素很多，所以如何去查找原因成为我们首要关注的问题，时空公司也处在积极探索过程中。时空公司在解决一些客户问题的过程中积累了一些方法和思路，归纳总结后呈现给体系内的技术人员，本方案就系统效率调整所必需的基础知识、方法、技巧等几个方面进行阐述，从而让技术人员能够快速定位问题，解决问题，为合作伙伴提供优质，快捷的服务。 索引简介 索引是根据数据库表中一个或多个列的值进行排序的结构。索引提供指针以指向存储在表中指定列的数据值，然后根据指定的排序次序排列这些指针。数据库使用索引的方式与使用书的目录很相似，通过搜索索引找到特定的值，然后跟随指针到达包含该值的行。 索引键：用于创建索引的列。 索引类型 ?聚集索引： 聚集索引基于数据行的键值在表内排序和存储这些数据行。由于数据行按基于聚集索引键的排序次序存储，因此聚集索引对查找行很有效。每个表只能有一个聚集索引，因为数据行本身只能按一个顺序存储。数据行本身构成聚集索引的最低级别（叶子节点）。只有当表包含聚集索引时，表内的数据行才按排序次序存储。如果表没有聚集索引，则其数据行按堆集方式存储。 聚集索引对于那些经常要搜索范围值的列特别有效。使用聚集索引找到包含第一个值的行后，便可以确保包含后续索引值的行在物理相邻。例如：如果应用程序执行的一个查询经常检索某一日期范围内的记录，则使用聚集索引可以迅速找到包含开始日期的行，然后检索表中所有相邻的行，直到到达结束日期。这样有助于提高此类查询的性能。同样，如果对从表中检索的数据进行排序时经常要用到某一列，则可以将该表在该列上聚集（物理排序），避免每次查询该列时都进行排序，从而节省成本。 ?非聚集索引 非聚集索引具有完全独立于数据行的结构。非聚集索引的最低行包含非聚集索引的键值，并且每个键值项都有指针指向包含该键值的数据行。数据行不按基于非聚集键的次序存储。如
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
sql优化方案讲解
Sql优化方案 一．数据库优化技术 1.索引（强烈建议使用） 1.1优点 创建索引可以大大提高系统的性能。 第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 第二，可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。 第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。 第四，在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。 第五，通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。 1.2 缺点 第一，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。第二，索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。 第三，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。 1.3 使用准则 索引是建立在数据库表中的某些列的上面。因此，在创建索引的时候，应该仔细考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。 一般来说，应该在这些列上创建索引。 第一，在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；
第二，在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构； 第三，在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；第四，在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的； 第五，在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间； 第六，在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。 同样，对于有些列不应该创建索引。一般来说，不应该创建索引的的这些列具有下列特点： 第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。 第二，对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。 第三，对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。 第四，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。 1.4 总结 1）索引提高了数据库的检索性能，但一定程度上牺牲了修改性能。因此适用于“多查询少修改”（insert，update，delete）的表。 2）对此类表中的外键，需要分组，排序或作为检索条件的字段建立索引 3）对此类表中查询使用少，字段取值少，字段数据量大的不应创建索引
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
4G移动网络优化案例分析
题目：4G移动网络优化案例分析 摘要：科学技术的发展推动了人类社会的发展,回顾历史每次人类社会的飞跃进步都是由科学技术的发展引发的,其中通信技术的发展更是为社会的整体发展作出了无数的贡献.在中国我们的老百姓享受到了移动通信技术从模拟移动通信到数字移动通信4G技术所带来的便利和对生活的改变.对于通信网络运营商而言,如何为客户提供优质的网络服务始终都是主要的运营方向,它是一切运营的基础,是电信运营商运营与发展的生命线.要把网络运营做强做精,除了基本的解决网络覆盖问题以外关键是要做好网络优化。 关键词：移动通信4G，网络运营，网络优化 毕业论文外文摘要 Title: 4G Mobile Network Optimization Case Study Abstract：Development of science and technology to promote the development of human society, recalling the history of the progress of human society, every leap is triggered by the development of science and technology, in which the development of communication technology, but also for the ov erall development of society has made numerous contributions in China our people enjoy the mobile communication technology from analog to digital mobile communication 4G mobile communication tec hnology brings convenience and change of life. for the communications network operators, how to pr ovide quality customer service has always been the main network operational direction, which is the f oundation of all operations, is the lifeblood of Telecom Operator and development. network operators should do fine and stronger, in addition to the basic problem solving network coverage is essential t o do network optimization. Key words: 4G mobile communications, Network operators, Network Optimization 目录 1 引言 (4) 2 通信的发展史 (5) 3 4G移动网络优化的特征 (6) 3.1 4G的特性7 3.2 4G网络的基本特征决定了他的网络优化特征7 3.3 4G移动网络优化特征7
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