数据库优化(数据库优化的几种方式)

数据库优化是在软件开发的哪个阶段做的工作？

这就是专门的数据库的操作人员，他跟编程意义不大，平时就是做些数据库的维护这些工作，这种人叫DBA

怎样优化数据库查询？怎样才能提高数据库的查询效率

网上有好多这方面的帖子，但我就不去找了。把我知道的几点给你列一下。

第一点：网速得给力，也就是应用服务器和数据库服务器之间不要做过多限制，特别是防火墙方面的，最好在一个网段

第二点：使用数据库连接池，无需创建连接，直接查询

第三点：查询语句上要明确指定查询那些列

第四点：连接查询，嵌套查询方面要仔细斟酌，选择最优的方案

第五点：分清各个函数、一些语法的特性，比如要分得清什么时候用 exists 什么时候用in

第六点：随着数据量的增大，再好的语句也会慢下来，可以考虑利用分区

其他方面还有，可以查看下论坛上的帖子总结一下1. sql优化的原则是：将一次操作需要读取的block数减到最低,即在最短的时间达到最大的数据吞吐量。

调整不良sql通常可以从以下几点切入：

? 检查不良的sql，考虑其写法是否还有可优化内容

? 检查子查询 考虑sql子查询是否可以用简单连接的方式进行重新书写

? 检查优化索引的使用

? 考虑数据库的优化器

2. 避免出现select * from table 语句，要明确查出的字段。

3. 在一个sql语句中，如果一个where条件过滤的数据库记录越多，定位越准确，则该where条件越应该前移。

4. 查询时尽可能使用索引覆盖。即对select的字段建立复合索引，这样查询时只进行索引扫描，不读取数据块。

5. 在判断有无符合条件的记录时建议不要用select count （*）和select top 1 语句。

6. 使用内层限定原则，在拼写sql语句时，将查询条件分解、分类，并尽量在sql语句的最里层进行限定，以减少数据的处理量。

7. 应绝对避免在order by子句中使用表达式。

8. 如果需要从关联表读数据，关联的表一般不要超过7个。

9. 小心使用 in 和 or，需要注意in集合中的数据量。建议集合中的数据不超过200个。

10. <> 用 < 、 > 代替，>用>=代替，1000)。应该用如下语句代替：select name from customer inner join order on customer.customer_id=order.customer_id where order.money>100。

15. 在where 子句中，避免对列的四则运算，特别是where 条件的左边，严禁使用运算与函数对列进行处理。比如有些地方 substring 可以用like代替。

16. 如果在语句中有not in（in）操作，应考虑用not exists（exists）来重写,最好的办法是使用外连接实现。

17. 对一个业务过程的处理，应该使事物的开始与结束之间的时间间隔越短越好，原则上做到数据库的读操作在前面完成，数据库写操作在后面完成，避免交叉。

18. 请小心不要对过多的列使用列函数和order by,group by等，谨慎使用disti软件开发t。

19. 用union all 代替 union，数据库执行union操作，首先先分别执行union两端的查询，将其放在临时表中，然后在对其进行排序，过滤重复的记录。

当已知的业务逻辑决定query a和query b中不会有重复记录时，应该用union all代替union，以提高查询效率。

数据更新的效率

1. 在一个事物中，对同一个表的多个insert语句应该集中在一起执行。

2. 在一个业务过程中，尽量的使insert,update,delete语句在业务结束前执行，以减少死锁的可能性。

数据库物理规划的效率

为了避免i/o的冲突，我们在设计数据库物理规划时应该遵循几条基本的原则(以oracle举例)：

?? table和index分离：table和index应该分别放在不同的tablespace中。

?? rollback segment的分离：rollback segment应该放在独立的tablespace中。

?? system tablespace的分离：system tablespace中不允许放置任何用户的object。（mssql中primary filegroup中不允许放置任何用户的object）

?? temp tablesace的分离：建立单独的temp tablespace，并为每个user指定default temp tablespace

??避免碎片：但segment中出现大量的碎片时，会导致读数据时需要访问的block数量的增加。对经常发生dml操作的segemeng来说，碎片是不能完全避免的。所以，我们应该将经常做dml操作的表和很少发生变化的表分离在不同的tablespace中。

当我们遵循了以上原则后，仍然发现有i/o冲突存在，我们可以用数据分离的方法来解决。

?? 连接table的分离：在实际应用中经常做连接查询的table，可以将其分离在不同的taclespace中，以减少i/o冲突。

?? 使用分区：对数据量很大的table和index使用分区，放在不同的tablespace中。

在实际的物理存储中，建议使用raid。日志文件应放在单独的磁盘中。