数据库做了哪些优化，ORACLE数据库性能优化包括哪几个部分
来源：整理 编辑：黑码技术 2024-06-19 13:59:54
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1，ORACLE数据库性能优化包括哪几个部分
1. 应用架构优化，主要优化应用对数据库的调用，数据库的数据结构，这个是对系统性能提高最多的部分，一般在系统架构时期要做好，后期很浪费人力2. oracle实例配置优化，主要优化实例的内存使用，IO性能3. sql语句优化，主要通过修改sql的优化查询速度，表索引的合理性4. 硬件架构，提高硬盘的IO速度，redo的磁盘分布，硬盘的raid，rac通信网速等。一时就想到这么多数据库管理（dba） 数据库监控（monitoring pack） 数据库诊断 (spotlight diagnostics) 数据库分析 (database analysis) sql优化 (sql tuning) 空间管理 (space management) 压力测试 (load generator) 数据生成 (data generator) pl/sql 开发 (toad) 专家建议 (knowledge expert)
2，数据库的优化包括哪些方面呀
数据库的优化说起来很简单。就像打水的木桶一样，降低瓶颈。首先要对数据库运行情况做分析。看哪些等待时间较多，有哪些瓶颈。比如是cpu？IO？硬解析较多？cache命中率低？再分别处理。，从数据库整体来说，一般主要还是根据主机配置情况和实际使用情况做一些配置调整比如SGA的容量。增加数据文件，合理分配表空间，合理分区，降低IO热点等。但大多数时候数据库优化都会在SQL上体现出来，一般有问题的数据库多半是有执行计划异常，或者是表设计不合理等造成某些SQL执行效率极低，影响这个数据库性能。数据库性能优化主要一下几个方面：1、sql语句的执行计划是否正常2、减少应用和数据库的交互次数、同一个sql语句的执行次数3、数据库实体的碎片的整理（特别是对某些表经常进行insert和delete动作，尤其注意，索引字段为系列字段、自增长字段、时间字段，对于业务比较频繁的系统，最好一个月重建一次）4、减少表之间的关联，特别对于批量数据处理，尽量单表查询数据，统一在内存中进行逻辑处理，减少数据库压力（java处理批量数据不可取，尽量用c或者c++ 进行处理，效率大大提升）5、对访问频繁的数据，充分利用数据库cache和应用的缓存6、数据量比较大的，在设计过程中，为了减少其他表的关联，增加一些冗余字段，提高查询性能
3，数据库性能优化主要包括哪些方面
数据库性能优化主要包括以下几个方面：1、sql语句的执行计划是否正常；2、减少应用和数据库的交互次数、同一个sql语句的执行次数；3、数据库实体的碎片的整理；4、减少表之间的关联，特别对于批量数据处理，尽量单表查询数据，统一在内存中进行逻辑处理，减少数据库压力；5、对访问频繁的数据，充分利用数据库cache和应用的缓存；6、数据量比较大的，在设计过程中，为了减少其他表的关联，增加一些冗余字段，提高查询性能。在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就可，而是要写出高质量的SQL语句，提高系统的可用性。数据库性能优化主要一下几个方面：1、sql语句的执行计划是否正常2、减少应用和数据库的交互次数、同一个sql语句的执行次数3、数据库实体的碎片的整理（特别是对某些表经常进行insert和delete动作，尤其注意，索引字段为系列字段、自增长字段、时间字段，对于业务比较频繁的系统，最好一个月重建一次）4、减少表之间的关联，特别对于批量数据处理，尽量单表查询数据，统一在内存中进行逻辑处理，减少数据库压力（java处理批量数据不可取，尽量用c或者c++ 进行处理，效率大大提升）5、对访问频繁的数据，充分利用数据库cache和应用的缓存6、数据量比较大的，在设计过程中，为了减少其他表的关联，增加一些冗余字段，提高查询性能
4，面试中常问mysql数据库做哪些优化也提高mysql性能
Mysql占用CPU过高的时候，该从哪些方面下手进行优化？占用CPU过高，可以做如下考虑：1）一般来讲，排除高并发的因素，还是要找到导致你CPU过高的哪几条在执行的SQL，show processlist语句，查找负荷最重的SQL语句，优化该SQL，比如适当建立某字段的索引；2）打开慢查询日志，将那些执行时间过长且占用资源过多的SQL拿来进行explain分析，导致CPU过高，多数是GroupBy、OrderBy排序问题所导致，然后慢慢进行优化改进。比如优化insert语句、优化group by语句、优化order by语句、优化join语句等等；3）考虑定时优化文件及索引；4）定期分析表，使用optimize table；5）优化数据库对象；6）考虑是否是锁问题；7）调整一些MySQL Server参数，比如key_buffer_size、table_cache、innodb_buffer_pool_size、innodb_log_file_size等等；8）如果数据量过大，可以考虑使用MySQL集群或者搭建高可用环境。9）可能由于内存latch（泄露）导致数据库CPU高10）在多用户高并发的情况下，任何系统都会hold不住的，所以，使用缓存是必须的，使用memcached或者redis缓存都可以；11）看看tmp_table_size大小是否偏小，如果允许，适当的增大一点；12）如果max_heap_table_size配置的过小，增大一点；13）mysql的sql语句睡眠连接超时时间设置问题（wait_timeout）14）使用show processlist查看mysql连接数，看看是否超过了mysql设置的连接数（http://www.cnblogs.com/kevingrace/p/6226324.html）1.查询时，能不用* 就不用，尽量写全字段名。2.索引不是越多越好，每个表控制在6个索引以内。范围where条件的情况下，索引不起作用，比如where value<1003.大部分情况连接效率远大于子查询，但是有例外。当你对连接查询的效率都感到不能接受的时候可以试试用子查询，虽然大部分情况下你会更失望，但总有碰到惊喜的时候不是么...4.多用explain 和 profile分析查询语句5.有时候可以1条大的SQL可以分成几个小SQL顺序执行，分了吧，速度会快很多。6.每隔一段时间用alter table table_name engine=innodb;优化表7.连接时注意:小表 jion 大表的原则8.学会用explain 和 profile判断是什么原因使你的SQL慢。9.查看慢查询日志，找出执行时间长的SQL试着优化去吧~~优化“mysql数据库”来提高“mysql性能”的方法有：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。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。3、使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表。 MySQL 从4.0的版本开始支持UNION查询，它可以把需要使用临时表的两条或更多的SELECT查询合并的一个查询中。在客户端的查询会话结束的时候，临时表会被自动删除，从而保证数据库整齐、高效。4、事务。要把某个数据同时插入两个相关联的表中，可能会出现这样的情况：第一个表中成功更新后，数据库突然出现意外状况，造成第二个表中的操作没有完成，这样，就会造成数据的不完整，甚至会破坏数据库中的数据。要避免这种情况，就应该使用事务，它的作用是：要么语句块中每条语句都操作成功，要么都失败。5、锁定表。尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法，但却因为它的独占性，有时会影响数据库的性能，尤其是在很大的应用系统中。由于在事务执行的过程中，数据库将会被锁定，因此其它的用户请求只能暂时等待直到该事务结束。6、使用外键。锁定表的方法可以维护数据的完整性，但是它却不能保证数据的关联性。这个时候我们就可以使用外键。7、使用索引 索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX(), MIN()和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。8、优化的查询语句 绝大多数情况下，使用索引可以提高查询的速度，但如果SQL语句使用不恰当的话，索引将无法发挥它应有的作用。
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