數(shù)據(jù)庫的性能優(yōu)化解決方案

經(jīng)典word整理文檔，僅參考，雙擊此處可刪除頁眉頁腳。本資料屬于網(wǎng)絡整理，如有侵權，請聯(lián)系刪除，謝謝！數(shù)據(jù)庫優(yōu)化是一個很廣的范圍涉及到的東西比較多,并且每個特定的數(shù)據(jù)庫程也是不一樣的.因為優(yōu)化的很大一部分最終都要跟具體的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)細節(jié)打交道針對所有的數(shù)據(jù)庫都一一詳細闡述,如果那樣恐怕寫幾本書都寫不完.只能針對一些比較通用的,經(jīng)常用到的的東西進行一個討論一般情況下數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化指的就是查詢性能的優(yōu)化(上來說不應該是這樣的),讓數(shù)據(jù)庫對查詢的響應盡可能的快僅對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)本身而言查詢性能的因素從理論上來講，包括數(shù)據(jù)庫參數(shù)設置(,i/o,),索引分區(qū)每種數(shù)據(jù)庫或多或少都有一些自己特定的索引如除了常規(guī)索引之外還有反向索引,位圖索引函數(shù)索引,應用程序域索引等等,能夠讓用戶對數(shù)據(jù)的邏輯組織有著更為精確的控制而沒有這么多的索引大體來說的索引分為兩種:聚集索引和非聚集索引在分區(qū)方面和比較相似的分區(qū)更為繁瑣一些,的版本越來越高,其分區(qū)操作也趨向于簡潔一個詳細的討論.,sqlserver,會給與我們更多的可探討的范圍.因為要討論索引分區(qū)因此有必要建立一個數(shù)據(jù)庫,不然只是泛泛而談,該數(shù)據(jù)庫只有一張表:,--,--,--,--,--,----ON[PRIMARY],.默認情況下，,日志文件系統(tǒng)最主要的文件,在很多的專業(yè)書籍里面數(shù)據(jù)庫就是指的靜態(tài)的數(shù)據(jù)文件數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)或者數(shù)據(jù)庫實例指的是一組進程如日志進程,數(shù)據(jù)緩沖進程，網(wǎng)絡監(jiān)聽進程等這些進程作用在各種文件上面。不說了扯遠了:,--------萬條名叫王**?**?,25,?深圳?,??,?應用工程部?,?2007-06-ini??,??,?系統(tǒng)終端部?,?2007-06-??,??,?研發(fā)中心-06-??,??,?行政部?,?2007-06-?深圳男?,?業(yè)務合作部-06-萬條記錄。為什么我不用更多的數(shù)據(jù)呢,,如果數(shù)據(jù)非常多那當我改變數(shù)據(jù)庫設置時候,會耗費很長的時間,不太方便索引是各種關系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)最常見的一種邏輯單元,對于提高檢索數(shù)據(jù)速度有著至關重要的作用,索引的原理是根據(jù)索引值得到行指針快速定位到數(shù)據(jù)庫記錄這是最常見的索引,B*樹結構的索引其樹結構與二叉樹比較類似id樹索引在檢索高基數(shù)數(shù)據(jù)列(高基數(shù)列是指該列有很多不同的值之和與該列所有值的個數(shù)之和的比成為列基數(shù))時提供了比較好的性能由分支塊和葉塊組成在樹結構中位于最底層的快成為葉塊rowid.在葉節(jié)點的上面是分支塊用來導航結構,包含了索引列(關鍵字),如圖所示:50rowid這種索引是用得最多的基本上所有的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)都支持這種索引,B*,更多是因為它的存儲結構有著普遍的意義,B*樹的索引B*解的索引不是嗎這是我為什么把它放在最前面的原因.2:,里很重要的一個索引.也有類似的索引不過叫聚簇索引,,雖然聚簇和聚集僅有一字之差的聚集索引還是有很多的不同的的聚簇索引可以針對多表根據(jù)多個表相同列的不同值,將相關數(shù)據(jù)聚集在周圍聚集索引也有類似的意思,在聚簇是內部的一個對象就像基本表視圖.聚簇索引就是對聚簇進行的索引由于比較復雜在此不詳細討論,里引直接作用在表上因此不可以將二者混淆反正不能等同來看就是了.的聚集索引:安”的拼音是“an”拼音排序漢字的字典是以英文字母“a”開頭并以“z”結尾的，那么安”“a”“”張的拼音是“zhang”我們把這種正文內容本身就是一種按照一定規(guī)則排列的目錄稱為“聚集索引。.偏旁部首”查到您要找的字，然后根據(jù)這個字后的頁碼直接翻到某頁來找到您要找的字。但您結合“”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，比如您查“到在查部首之后的檢字表中頁，檢字表中“的上面是“的下面是”“””總而言之,聚集索引就是使與被索引的值相關的行數(shù)據(jù)塊集中在一起這樣首先縮小了掃描范圍而且定位數(shù)據(jù)的時間短,可以想象一下查字典的時候,”a”發(fā)音開頭的字a字母里面找,a字母找完了,B*id3:B*樹索引每個葉塊只包含兩種數(shù)據(jù)一種是索引項,引項所在行的行指針,當查詢的數(shù)據(jù)匹配該索引項數(shù)據(jù)的時候,將會取出對應的行指針.B*B上按照組成聚集索引的列順序排列在磁盤上.足I/OB本例中創(chuàng)建出來的索引“indexname1”謂詞中的所有列。即在執(zhí)行此查詢期間，B“value”(col1,col2,col3)。=總5:B*索引來說它的存儲結構是不一樣的索引中在索引條目和行之間有一對一的關系.對于位圖索引,圖同時指向許多行這對于基本上只讀的低基數(shù)(數(shù)據(jù)只有很少的幾個截然不同的值)比如說,代表男,N代表女,對于有幾百萬行數(shù)據(jù)的表來說,B*B*,BETWEEN<和或在或唯一地標識雇員。LastNameFirstName、id2000id1id號都不同的字段作為聚集索引也不符合“大數(shù)目的不同值情況下不應建立聚合索引”規(guī)(2):(用到索引)毫秒（毫秒（5name='王小雪'12“索引覆蓋(約)id(約)by的資料說小數(shù)據(jù)量情況下，用聚集索引排序列比非聚集索引作為排序列快，水可載舟，亦可覆舟”“”60和name='王小雪'*王小雪'idname='王小雪中有一個“”在SARGName=?張三?，價格5000<Name=??價格?王原因是通配符'%''%'如name=?王小雪?emdate>?2007-01-10?不會全表掃描而王小雪?emdate>?2007-01-10?但是據(jù)我觀察,情況不是這樣的王小雪'emdate>'2007-06-08'在有聚集索引的情況下(無論聚集索引建在哪些字段上)由上可以得出結論,就不會引起全表掃描,沒有聚集索引形式的語句最典型的情況就是包括非操作符的語句，如：NOT!=、!<!>INABS(?%?SARG價格王小雪'name='聶海'王小雪'name='聶海'比in因為作了聚集索引,scan,所以雖然查詢使用了聚集索引,但并不意味著比全表掃描快上的聚集索引查詢在某種意義上來說也是一種全表掃描,在這種情況下和inin替innot的語法為io執(zhí)行過程打開查詢分析器的消息欄就可以看到,io1inin6:charindex()和前面加通配符%的前面加上通配符%效率是低下的。但有的資料介紹說，用函數(shù)charindex()小雪王小雪'85626ms100王小雪'對于一些超大型的表，分區(qū)是非常有用的。分區(qū)是一種邏輯概念，和.的索引進行訪問，所謂分區(qū)，通俗點講，就是把表按一定的規(guī)律劃分成更小的邏輯單位不以表為單位進行訪問而先在表的基礎上判斷數(shù)據(jù)在哪個分區(qū)進行訪問正確的分區(qū)有利于提高查詢性能例如有一個非常大的表,存儲了一些銷售記錄查詢總是按銷售季度來執(zhí)行這個查詢----每個銷售季度包含幾十萬個記錄個數(shù)據(jù)集的一個相當小的數(shù)據(jù)但是給予銷售季度的檢索卻的確是不太可行的,而以這種方式執(zhí)行索引范圍掃描是可怕的為了處理許多查詢任務,全表掃描但是結果卻必須掃描幾百萬個記錄其中絕大部分不使用我們的查詢任務,就可以按季度隔離數(shù)據(jù)這樣當我們?yōu)槿我庵付ǖ募径热ゲ樵償?shù)據(jù)時.這是所有可能的解決方案種最好的方案的分區(qū)使用.表分區(qū)主要指的是范圍分區(qū)，(貌似比較單一，里我目前還沒有看到).對多的統(tǒng)計吧。下面一步一步來，