数据库优化设计有哪些模块，数据仓库的物理模型设计优化技术有哪些

1，数据仓库的物理模型设计优化技术有哪些

由于数据库通常用于操作型系统管理数据，是面向某个具体应用的，所以现在的数据库设计大多采用以关系数据模型为主的设计方法，以保证数据的原子性、一致性，消除数据冗余。常常先通过对需要处理的数据进行详细分析后建立ER模型（实体-联系模型）...

数据仓库的物理模型设计优化技术有哪些

2，Oracle 数据库性能调优主要分为几个部分

表空间拆表负载均衡

我推荐你学习这个教程来自小流老师的oracle数据库精讲课程第一讲：oracle性能监控回顾体系结构性能监控内容性能监控方法第二讲：oracle优化过程、目标和方法优化过程优化目标优化方法第三讲：sql语句的处理过程sql语句的处理过程共享sql语句的规则实例分析绑定变量的使用方法第四讲：数据访问方式和表连接方法数据访问方式（理论+实践）表连接方法（理论+实践）第五讲：优化器的工作原理优化器的介绍优化器的工作原理优化器的使用方法第六讲：执行计划的生成、分析和干预执行计划的生成执行计划的分析执行计划的干预第七讲：sql语句的案例分析第八讲：sga的性能调整—buffer cache调优原因分析如何实现调优第九讲：sga的性能调整—library cache调优原因分析如何实现调优第十讲：优化表表的基础知识及相关术语优化表的相关技术实践操作第十一讲：优化索引索引的基础知识及相关术语优化索引的相关技术实践操作第十二讲：最小资源争夺会话管理和优化锁管理和优化等待事件管理和优化第十三讲：主机性能调优优化内存优化io资源优化cpu第十四讲：数据库设计优化设计优化相关技术总结调优课程重点内容

Oracle 数据库性能调优主要分为几个部分

3，数据库的优化包括哪些方面呀

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

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。

数据库的优化包括哪些方面呀

4，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。

5，mysql 优化包括哪些内容

mysql的优化大的有两方面：1、配置优化配置的优化其实包含两个方面的：操作系统内核的优化和mysql配置文件的优化 1)系统内核的优化对专用的mysql服务器来说，无非是内存实用、连接数、超时处理、TCP处理等方面的优化，根据自己的硬件配置来进行优化，这里不多讲； 2)mysql配置的优化，一般来说包含：IO处理的常用参数、最大连接数设置、缓存使用参数的设置、慢日志的参数的设置、innodb相关参数的设置等，如果有主从关系在设置主从同步的相关参数即可，网上的相关配置文件很多，大同小异，常用的设置大多修改这些差不多就够用了。2、sql语句的优化1、尽量稍作计算Mysql的作用是用来存取数据的，不是做计算的，做计算的话可以用其他方法去实现，mysql做计算是很耗资源的。2.尽量少 joinMySQL 的优势在于简单，但这在某些方面其实也是其劣势。MySQL 优化器效率高，但是由于其统计信息的量有限，优化器工作过程出现偏差的可能性也就更多。对于复杂的多表 Join，一方面由于其优化器受限，再者在 Join 这方面所下的功夫还不够，所以性能表现离 Oracle 等关系型数据库前辈还是有一定距离。但如果是简单的单表查询，这一差距就会极小甚至在有些场景下要优于这些数据库前辈。3.尽量少排序　　排序操作会消耗较多的 CPU 资源，所以减少排序可以在缓存命中率高等 IO 能力足够的场景下会较大影响 SQL的响应时间。　　对于MySQL来说，减少排序有多种办法，比如：　　通过利用索引来排序的方式进行优化　　减少参与排序的记录条数　　非必要不对数据进行排序4.尽量避免 select *　　在数据量少并且访问量不大的情况下，select * 没有什么影响，但是量级达到一定级别的时候，在执行效率和IO资源的使用上，还是有很大关系的，用什么字段取什么字段，减少不必要的资源浪费。之前遇到过因为一个字段存储的数据比较大，并发高的情况下把网络带宽跑满的情况，造成网站打不开或是打开速度极慢的情况。5.尽量用 join 代替子查询　　虽然 Join 性能并不佳，但是和 MySQL 的子查询比起来还是有非常大的性能优势。MySQL 的子查询执行计划一直存在较大的问题，虽然这个问题已经存在多年，但是到目前已经发布的所有稳定版本中都普遍存在，一直没有太大改善。虽然官方也在很早就承认这一问题，并且承诺尽快解决，但是至少到目前为止我们还没有看到哪一个版本较好的解决了这一问题。6.尽量少 or　　当 where 子句中存在多个条件以“或”并存的时候，MySQL 的优化器并没有很好的解决其执行计划优化问题，再加上 MySQL 特有的 SQL 与 Storage 分层架构方式，造成了其性能比较低下，很多时候使用 union all 或者是union(必要的时候)的方式来代替“or”会得到更好的效果。7.尽量用 union all 代替 unionunion 和 union all 的差异主要是前者需要将两个(或者多个)结果集合并后再进行唯一性过滤操作，这就会涉及到排序，增加大量的 CPU 运算，加大资源消耗及延迟。所以当我们可以确认不可能出现重复结果集或者不在乎重复结果集的时候，尽量使用 union all 而不是 union。8.尽量早过滤　　这一优化策略其实最常见于索引的优化设计中(将过滤性更好的字段放得更靠前)。　　在 SQL 编写中同样可以使用这一原则来优化一些 Join 的 SQL。比如我们在多个表进行分页数据查询的时候，我们最好是能够在一个表上先过滤好数据分好页，然后再用分好页的结果集与另外的表 Join，这样可以尽可能多的减少不必要的 IO 操作，大大节省 IO 操作所消耗的时间。9.避免类型转换　　这里所说的“类型转换”是指 where 子句中出现 column 字段的类型和传入的参数类型不一致的时候发生的类型转换：A:人为在column_name 上通过转换函数进行转换　　直接导致 MySQL(实际上其他数据库也会有同样的问题)无法使用索引，如果非要转换，应该在传入的参数上进行转换B:由数据库自己进行转换　　如果我们传入的数据类型和字段类型不一致，同时我们又没有做任何类型转换处理，MySQL 可能会自己对我们的数据进行类型转换操作，也可能不进行处理而交由存储引擎去处理，这样一来，就会出现索引无法使用的情况而造成执行计划问题。以上两种情况在开发者因为某种原因经常会有，本来可以用到索引的结果类型不对没有用到索引，或是因为类型不对又有越界的情况发生造成无法使用索引的情况，结果造成很严重的事故。10.优先优化高并发的 SQL，而不是执行频率低某些“大”SQL　　对于破坏性来说，高并发的 SQL 总是会比低频率的来得大，因为高并发的 SQL 一旦出现问题，甚至不会给我们任何喘息的机会就会将系统压跨。而对于一些虽然需要消耗大量 IO 而且响应很慢的 SQL，由于频率低，即使遇到，最多就是让整个系统响应慢一点，但至少可能撑一会儿，让我们有缓冲的机会。11.从全局出发优化，而不是片面调整SQL 优化不能是单独针对某一个进行，而应充分考虑系统中所有的 SQL，尤其是在通过调整索引优化 SQL 的执行计划的时候，千万不能顾此失彼，因小失大。12.尽可能对每一条运行在数据库中的SQL进行 explain优化 SQL，需要做到心中有数，知道SQL 的执行计划才能判断是否有优化余地，才能判断是否存在执行计划问题。在对数据库中运行的 SQL 进行了一段时间的优化之后，很明显的问题 SQL 可能已经很少了，大多都需要去发掘，这时候就需要进行大量的 explain 操作收集执行计划，并判断是否需要进行优化。

算法上存在很大问题。我们先来分析该算法的执行次数。按照你的方法，record表中的id字段要全部查询一遍，也就是2w次查询，而每次查询，最坏情况下需要与offline_record中的rec.id进行4w次比较，这又导致offline_record表的4w次查询（取rec_id ）。假设满足 a.* from record a where a.id not in(select b.rec_id from offline_record); 条件的记录一共有n条，那么，最坏情况下，该算法所做的查询次数为： 2w(取record.id)+2w*4w(每取一次record.id就要取一次offline_record.rec_id且offline_record的最后一条数据满足条件)+n(每条满足条件的记录需要再在record中取该记录全部数据) 所做的比较次数为： 2w*4w 考虑最好情况下的效率，该算法所做的查询次数为： 2w(取record.id)+2w*1(每取一次record.id就要取一次offline_record.rec_id且offline_record的第一条数据满足条件)+n(n(每条满足条件的记录需要再在record中取该记录全部数据) 所做的比较次数为： 2w*1 因此，该算法平均查询次数为： 2w+(4w*2w+1)*2w/2+n ->8*10^12 天文数字！这还不考虑将近4亿次的平均比较次数，所以你的执行效率当然低了下面，我们对该算法来进行优化：算法主要解决的问题是，取表record中id不等于offline_record.rec_id的数据。现假定id为record的主键(你的问题没有指明，但是你会看到无论id是否主键都不影响分析)，设计算法如下： 1、取offline_record.rec_id的结果为集合，并对该集合进行排序，设最终生成的集合为a 。则，查询数据库4w次，生成集合的算法按照o(n*ln n)的效率来算平均情况下比较o(4w*ln 4w),约等于64w次，排序次数按照o(n*ln n)的效率来算平均情况下比较o(4w*ln 4w)，约等于64w次。 2、顺序取record中的id与第一步生成的集合a进行比较，从而得出最终结果。该过程中由于record.id与a均为有序表，所以比较次数为2w次，查询次数为2w+n次。如上算法，查询次数为 4w+2w+n=6w+n次，平均比较次数为 64w+64w+2w=130w次。显而易见，该算法对原算法进行了最大的优化，大概将速度提高了10*8倍。考虑到对数据库的查询时间远远大于排序比较时间，改进厚的算法在实际操作中还会有更好的表现。至于你对mysql查询语句的优化，则是治标不治本之举，虽然有用，但毕竟是微小量变，不足与影响全局，在一个坏的算法下，几乎不能提升性能。

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