資料庫優化的幾種方式

❶ 資料庫如何優化

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如何優化MySQL資料庫
當MySQL資料庫邂逅優化，它有好幾個意思，今天我們所指的是性能優化。
我們究竟該如何對MySQL資料庫進行優化呢？下面我就從MySQL對硬體的選擇、Mysql的安裝、my.cnf的優化、MySQL如何進行架構設計及數據切分等方面來說明這個問題。
1.伺服器物理硬體的優化
1)磁碟(I/O)，MySQL每一秒鍾都在進行大量、復雜的查詢操作，對磁碟的讀寫量可想而知，所以推薦使用RAID1+0磁碟陣列，如果資金允許，可以選擇固態硬碟做RAID1+0；
2)cpu對Mysql的影響也是不容忽視的，建議選擇運算能力強悍的CPU。
2.MySQL應該採用編譯安裝的方式
MySQL資料庫的線上環境安裝，我建議採取編譯安裝，這樣性能會較大的提升。
3.MySQL配置文件的優化
1)skip
-name
-resolve，禁止MySQL對外部連接進行DNS解析，使用這一選項可以消除MySQL進行DNS解析的時間；
2)back_log
=
384，back_log指出在MySQL暫時停止響應新請求之前，短時間內的多少個請求可以被存在堆棧中，對於Linux系統而言，推薦設置小於512的整數。
3)如果key_reads太大，則應該把my.cnf中key_buffer_size變大，保持key_reads/key_read_requests至少在1/100以上，越小越好。
4.MySQL上線後根據status狀態進行適當優化
1)打開慢查詢日誌可能會對系統性能有一點點影響，如果你的MySQL是主-從結構，可以考慮打開其中一台從伺服器的慢查詢日誌，這樣既可以監控慢查詢，對系統性能影響也會很小。
2)MySQL伺服器過去的最大連接數是245，沒有達到伺服器連接數的上限256，應該不會出現1040錯誤。比較理想的設置是：Max_used_connections/max_connections
*
100%
=85%
5.MySQL資料庫的可擴展架構方案
1)MySQL
cluster，其特點為可用性非常高，性能非常好，但它的維護非常復雜，存在部分Bug;
2)DRBD磁碟網路鏡像方案，其特點為軟體功能強大，數據可在底層塊設備級別跨物理主機鏡像，且可根據性能和可靠性要求配置不同級別的同步。

❷ 資料庫性能優化主要包括哪些方面

包括網路、硬體、操作系統、資料庫參數和應用程序。

資料庫的優化通常可以通過對網路、硬體、操作系統、資料庫參數和應用程序的優化來進行。最常見的優化手段就是對硬體的升級。

根據統計，對網路、硬體、操作系統、資料庫參數進行優化所獲得的性能提升，全部加起來只佔資料庫系統性能提升的40%左右，其餘的60%系統性能提升來自對應用程序的優化。許多優化專家認為，對應用程序的優化可以得到80%的系統性能的提升。

(2)資料庫優化的幾種方式擴展閱讀

資料庫性能優化法則歸納為5個層次：

1、減少數據訪問（減少磁碟訪問）

2、返回更少數據（減少網路傳輸或磁碟訪問）

3、減少交互次數（減少網路傳輸）

4、減少伺服器CPU開銷（減少CPU及內存開銷）

5、利用更多資源（增加資源）

由於每一層優化法則都是解決其對應硬體的性能問題，所以帶來的性能提升比例也不一樣。傳統資料庫系統設計是也是盡可能對低速設備提供優化方法，因此針對低速設備問題的可優化手段也更多，優化成本也更低。

任何一個SQL的性能優化都應該按這個規則由上到下來診斷問題並提出解決方案，而不應該首先想到的是增加資源解決問題。

❸ 資料庫優化可以從哪些方面進行優化

1、sql語句來的執行計劃是源否正常。
2、減少應用和資料庫的交互次數、同一個sql語句的執行次數。
3、資料庫實體的碎片的整理（特別是對某些表經常進行insert和delete動作，尤其注意，索引欄位為系列欄位、自增長欄位、時間欄位，對於業務比較頻繁的系統，最好一個月重建一次）。 4、減少表之間的關聯，特別對於批量數據處理，盡量單表查詢數據，統一在內存中進行邏輯處理，減少資料庫壓力（java處理批量數據不可取，盡量用c或者c++ 進行處理，效率大大提升）。
5、對訪問頻繁的數據，充分利用資料庫cache和應用的緩存。
6、數據量比較大的，在設計過程中，為了減少其他表的關聯，增加一些冗餘欄位，提高查詢性能。

❹ 資料庫該如何優化

資料庫優化可以從以下幾個方面進行：
1.結構層: web伺服器採用負載均衡伺服器,mysql伺服器採用主從復制,讀寫分離
2.儲存層: 採用合適的存儲引擎,採用三範式
3.設計層: 採用分區分表,索引,表的欄位採用合適的欄位屬性,適當的採用逆範式,開啟mysql緩存
4.sql語句層:結果一樣的情況下,採用效率高,速度快節省資源的sql語句執行

❺ 淺談資料庫查詢優化的幾種思路

應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by ,group by 涉及的列上建立索引

可以幫助選擇更好的索引和優化查詢語句， 寫出更好的優化語句。 通常我們可以對比較復雜的尤其是涉及到多表的 SELECT 語句， 把關鍵字 EXPLAIN 加到前面， 查看執行計劃。例如： explain select * from news;

用具體的欄位列表代替「*」 ， 不要返回用不到的任何欄位。
mysql innodb上的理解。
1，不需要的欄位會增加數據傳輸的時間，即使mysql伺服器和客戶端是在同一台機器上，使用的協議還是tcp，通信也是需要額外的時間。
2，要取的欄位、索引的類型，和這兩個也是有關系的。舉個例子，對於user表，有name和phone的聯合索引，select name from user where phone= 12345678912 和 select * from user where phone= 12345678912 ，前者要比後者的速度快，因為name可以在索引上直接拿到，不再需要讀取這條記錄了。
3，大欄位，例如很長的varchar，blob，text。准確來說，長度超過728位元組的時候，會把超出的數據放到另外一個地方，因此讀取這條記錄會增加一次io操作。

比如from_unixtime(create_time) = 』2014-05-29』就不能使用到索引，原因很簡單，b+樹中存的都是數據表中的欄位值，但進行檢索時，需要把所有元素都應用函數才能比較，顯然成本太大。所以語句應該寫成create_time = unix_timestamp(』2014-05-29』);

使用 procere analyse()函數對表進行分析， 該函數可以對表中列的數據類型提出優化建議。 能小就用小。 表數據類型第一個原則是： 使用能正確的表示和存儲數據的最短類型。 這樣可以減少對磁碟空間、 內存、 cpu 緩存的使用。

使用方法： select * from 表名 procere analyse();

通過拆分表可以提高表的訪問效率。 有 2 種拆分方法

1.垂直拆分
把主鍵和一些列放在一個表中， 然後把主鍵和另外的列放在另一個表中。 如果一個表中某些列常用， 而另外一些不常用， 則可以採用垂直拆分。

2.水平拆分
根據一列或者多列數據的值把數據行放到二個獨立的表中。

創建中間表， 表結構和源表結構完全相同， 轉移要統計的數據到中間表， 然後在中間表上進行統計， 得出想要的結果。

選擇多核和主頻高的 CPU。

使用更大的內存。 將盡量多的內存分配給 MYSQL 做緩存。

4.3.1 使用磁碟陣列
RAID 0 沒有數據冗餘， 沒有數據校驗的磁碟陳列。 實現 RAID 0至少需要兩塊以上的硬碟， 它將兩塊以上的硬碟合並成一塊， 數據連續地分割在每塊盤上。

RAID1 是將一個兩塊硬碟所構成 RAID 磁碟陣列， 其容量僅等於一塊硬碟的容量， 因為另一塊只是當作數據「鏡像」。使用 RAID-0+1 磁碟陣列。 RAID 0+1 是 RAID 0 和 RAID 1 的組合形式。 它在提供與 RAID 1 一樣的數據安全保障的同時， 也提供了與 RAID 0 近似的存儲性能。

4.3.2 調整磁碟調度演算法
選擇合適的磁碟調度演算法， 可以減少磁碟的尋道時間

對 MySQL 自身的優化主要是對其配置文件 my.cnf 中的各項參數進行優化調整。 如指定 MySQL 查詢緩沖區的大小， 指定 MySQL 允許的最大連接進程數等。

它的作用是存儲 select 查詢的文本及其相應結果。 如果隨後收到一個相同的查詢， 伺服器會從查詢緩存中直接得到查詢結果。 查詢緩存適用的對象是更新不頻繁的表， 當表中數據更改後， 查詢緩存中的相關條目就會被清空。

❻ 資料庫性能優化主要包括哪些方面

包括網路、硬體、操作系統、資料庫參數和應用程序。

資料庫的優化通常可以通過對網路、硬體、操作系統、資料庫參數和應用程序的優化來進行。最常見的優化手段就是對硬體的升級。

根據統計，對網路、硬體、操作系統、資料庫參數進行優化所獲得的性能提升，全部加起來只佔資料庫系統性能提升的40%左右，其餘的60%系統性能提升來自對應用程序的優化。許多優化專家認為，對應用程序的優化可以得到80%的系統性能的提升。

(6)資料庫優化的幾種方式擴展閱讀

資料庫性能優化法則歸納為5個層次：

1、減少數據訪問（減少磁碟訪問）

2、返回更少數據（減少網路傳輸或磁碟訪問）

3、減少交互次數（減少網路傳輸）

4、減少伺服器CPU開銷（減少CPU及內存開銷）

5、利用更多資源（增加資源）

由於每一層優化法則都是解決其對應硬體的性能問題，所以帶來的性能提升比例也不一樣。傳統資料庫系統設計是也是盡可能對低速設備提供優化方法，因此針對低速設備問題的可優化手段也更多，優化成本也更低。

任何一個SQL的性能優化都應該按這個規則由上到下來診斷問題並提出解決方案，而不應該首先想到的是增加資源解決問題。

❼ 如何對資料庫性能進行優化

1.資料庫I/O方面硬體性能

最有可能影響性能的是磁碟和網路吞吐量。解決辦法：

• 擴大虛擬內存，並保證有足夠可以擴充的空間

• 把資料庫伺服器上的不必要服務關閉掉

• 把SQL資料庫伺服器的吞吐量調為最大

2.調整資料庫

• 若對該表的查詢頻率比較高，則建立索引。

• 分區（如MySQL，按時間分區）

• 盡量使用固定長度欄位和限制欄位長度（如 varchar(10)）優勢：
  降低物理存儲空間
  提高資料庫處理速度
  附帶校驗資料庫是否合法功能

3.使用存儲過程

應用程序的實現過程中，能夠採用存儲過程實現的對資料庫的操作盡量通過存儲過程來實現。

因為存儲過程是存放在資料庫伺服器上的一次性被設計、編碼、測試，並被再次使用，需要執行該任務的應用可以簡單地執行存儲過程，並且只返回結果集或者數值。

這樣不僅可以使程序模塊化，同時提高響應速度，減少網路流量，並且通過輸入參數接受輸入，使得在應用中完成邏輯的一致性實現。

4.SQL語句方面

建立查詢條件索引僅僅是提高速度的前提條件，響應速度的提高還依賴於對索引的使用。不良的SQL往往來自於不恰當的索引設計、不充份的連接條件和不可優化的where子句。

• 優化sql語句，減少比較次數

• 限制返回條目數(mysql中使用limit)

5.Java方面

• 盡可能的少創造對象

• 合理擺正系統設計的位置。大量數據操作，和少量數據操作一定是分開的。

• 合理利用內存，有的數據要緩存。讓數據流起來，而不是全部讀到內存再處理，而是邊讀取邊處理。