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简介
这是数据库优化ppt，包括了Oracle数据优化，数据库优化自由结构OFA(Optimal flexible Architecture)最优灵活体系，充分利用系统全局区域SGA，反规范设计数据库，合理设计和管理表，索引Index的优化设计，多CPU和并行查询PQO(Parallel Query Option)方式的利用，SQL的优化等内容，欢迎点击下载。
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Oracle数据库优化 Oracle数据优化 对于ORACLE数据库的数据存取，主要有四个不同的调整级别：第一级调整是操作系统级包括硬件平台第二级调整是ORACLE RDBMS级的调整第三级是数据库设计级的调整最后一个调整级是SQL级 Oracle数据优化 以下从九个方面对ORACLE数据库优化进行描述一、数据库优化自由结构OFA(Optimal flexible Architecture) 最优灵活体系 数据库的逻辑配置对数据库性能有很大的影响，为此，ORACLE公司对表空间设计提出了一种优化结构OFA。使用这种结构进行设计会大大简化物理设计中的数据管理。优化自由结构OFA，简单地讲就是在数据库中可以高效自由地分布逻辑数据对象，因此首先要对数据库中的逻辑对象根据他们的使用方式和物理结构对数据库的影响来进行分类，这种分类包括将系统数据和用户数据分开、一般数据和索引数据分开、低活动表和高活动表分开等等。 数据库逻辑设计的结果应当符合下面的准则：（1）把以同样方式使用的段类型存储在一起；（2）按照标准使用来设计系统；（3）存在用于例外的分离区域；（4）最小化表空间冲突；（5）将数据字典分离。 二、充分利用系统全局区域SGA SGA是oracle数据库的心脏。用户的进程对这个内存区发送事务，并且以这里作为高速缓存读取命中的数据，以实现加速的目的。正确的SGA大小对数据库的性能至关重要。SGA包括以下几个部分： 1、数据块缓冲区（data block buffer cache）是SGA中的一块高速缓存，占整个数据库大小的1%-2%，用来存储从数据库重读取的数据块（表、索引、簇等），因此采用least recently used (LRU，最近最少使用)的方法进行空间管理。 2、字典缓冲区。该缓冲区内的信息包括用户账号数据、数据文件名、段名、盘区位置、表说明和权限，它也采用LRU方式管理。 3、重做日志缓冲区。该缓冲区保存为数据库恢复过程中用于前滚操作。 4、SQL共享池。保存执行计划和运行数据库的SQL语句的语法分析树。也采用LRU算法管理。如果设置过小，语句将被连续不断地再装入到库缓存，影响系统性能。 另外，SGA还包括大池、JAVA池、多缓冲池。但是主要是由上面4种缓冲区构成。对这些内存缓冲区的合理设置，可以大大加快数据查询速度，一个足够大的内存区可以把绝大多数数据存储在内存中，只有那些不怎么频繁使用的数据，才从磁盘读取，这样就可以大大提高内存区的命中率。 三、反规范设计数据库 （1）分割表（行分割、列分割）（2）保留冗余列（3）增加派生列（比如一些计算列）四、合理设计和管理表 1、利用表分区 分区将数据在物理上分隔开，不同分区的数据可以制定保存在处于不同磁盘上的数据文件里。这样，当对这个表进行查询时，只需要在表分区中进行扫描，而不必进行FTS(Full Table Scan，全表扫描)，明显缩短了查询时间，另外处于不同磁盘的分区也将对这个表的数据传输分散在不同的磁盘I/O，一个精心设置的分区可以将数据传输对磁盘I/O竞争均匀地分散开。 四、合理设计和管理表 2、避免出现行连接和行迁移 在建立表时，由于参数pctfree和pctused不正确的设置，数据块中的数据会出现行链接和行迁移，也就是同一行的数据不保存在同一的数据块中。如果在进行数据查询时遇到了这些数据，那么为了读出这些数据，磁头必须重新定位，这样势必会大大降低数据库执行的速度。因此，在创建表时，就应该充分估计到将来可能出现的数据变化，正确地设置这两个参数，尽量减少数据库中出现行链接和行迁移。 四、合理设计和管理表 3、控制碎片 碎片(fragmentation)是对一组非邻接的数据库对象的描述。碎片意味着在执行数据库的功能时要耗费额外的资源（磁盘I/O，磁盘驱动的循环延迟，动态扩展，链接的块等），并浪费大量磁盘空间。当两个或多个数据对象在相同的表空间中，会发生区间交叉。在动态增长中，对象的区间之间不再相互邻接。为了消除区间交叉将静态的或只有小增长的表放置在一个表空间中，而把动态增长的对象分别放在各自的表空间中。在create table、、create index、create tablespace、create cluster时，在storage子句中的参数的合理设置，可以减少碎片的产生。 四、合理设计和管理表 4、别名的使用 别名是大型数据库的应用技巧，就是表名、列名在查询中以一个字母为别名，查询速度要比建连接表快1.5倍。 四、合理设计和管理表 5、回滚段的交替使用 由于数据库配置对应用表具有相对静止的数据字典和极高的事务率特点。而且数据库的系统索引段、数据段也具有相对静止，并发现在应用中最高的负荷是回滚段表空间。把回滚段定义为交替引用，这样就达到了循环分配事务对应的回滚段，可以使磁盘负荷很均匀地分布。 五、索引Index的优化设计 1、管理组织索引 索引可以大大加快数据库的查询速度，索引把表中的逻辑值映射到安全的RowID，因此索引能进行快速定位数据的物理地址。但是有些DBA发现，对一个大型表建立的索引，并不能改善数据查询速度，反而会影响整个数据库的性能。这主要是和SGA的数据管理方式有关。ORACLE在进行数据块高速缓存管理时，索引数据比普通数据具有更高的驻留权限，在进行空间竞争时，ORACLE会先移出普通数据。对一个建有索引的大型表的查询时，索引数据可能会用完所有的数据块缓存空间，ORACLE不得不频繁地进行磁盘读写来获取数据，因此在对一个大型表进行分区之后，可以根据相应的分区建立分区索引。如果对这样大型表的数据查询比较频繁，或者干脆不建索引。另外，DBA创建索引时，应尽量保证该索引最可能地被用于where子句中，如果对查询只简单地制定一个索引，并不一定会加快速度，因为索引必须指定一个适合所需的访问路径。 五、索引Index的优化设计 2、聚簇的使用 Oracle提供了另一种方法来提高查询速度，就是聚簇（Cluster）。所谓聚簇，简单地说就是把几个表放在一起，按一定公共属性混合存放。聚簇根据共同码值将多个表的数据存储在同一个Oracle块中，这时检索一组Oracle块就同时得到两个表的数据，这样就可以减少需要存储的Oracle块，从而提高应用程序的性能。 五、索引Index的优化设计 3、优化设置的索引，就必须充分利用才能加快数据库访问速度。ORACLE要使用一个索引，有一些最基本的条件：1）、where子名中的这个字段，必须是复合索引的第一个字段；2）、where子名中的这个字段，不应该参与任何形式的计算。 六、多CPU和并行查询PQO(Parallel Query Option)方式的利用 1、尽量利用多个CPU处理器来执行事务处理和查询 CPU的快速发展使得ORACLE越来越重视对多CPU的并行技术的应用，一个数据库的访问工作可以用多个CPU相互配合来完成，加上分布式计算已经相当普遍，只要可能，应该将数据库服务器和应用程序的CPU请求分开，或将CPU请求从一个服务器移到另一个服务器。对于多CPU系统尽量采用Parallel Query Option(PQO，并行查询选项)方式进行数据库操作。 六、多CPU和并行查询PQO(Parallel Query Option)方式的利用 2、使用Parallel Query Option(PQO，并行查询选择)方式进行数据查询 使用PQO方式不仅可以在多个CPU间分配SQL语句的请求处理，当所查询的数据处于不同的磁盘时，一个个独立的进程可以同时进行数据读取。 六、多CPU和并行查询PQO(Parallel Query Option)方式的利用 3、使用SQL*Loader Direct Path选项进行大量数据装载 使用该方法进行数据装载时，程序创建格式化数据块直接写入数据文件中，不要求数据库内核的其他I/O。 六、多CPU和并行查询PQO(Parallel Query Option)方式的利用 alter table emp parallel (degree 4); select degree from user_tables where table_name = 'EMP'; select count(*) from emp; alter table emp noparallel; SELECT /*+ PARALLEL(emp，4) */ COUNT(*) FROM emp; 七、实施系统资源管理分配计划 ORACLE提供了Database Resource Manager（DRM，数据库资源管理器）来控制用户的资源分配，DBA可以用它分配用户类和作业类的系统资源百分比。在一个OLDP系统中，可给联机用户分配75%的CPU资源，剩下的25%留给批用户。另外，还可以进行CPU的多级分配。除了进行CPU资源分配外，DRM还可以对资源用户组执行并行操作的限制。 八、使用最优的数据库连接和SQL优化方案 使用直接的OLE DB数据库连接方式。 通过ADO可以使用两种方式连接数据库，一种是传统的ODBC方式，一种是OLE DB方式。ADO是建立在OLE DB技术上的，为了支持ODBC，必须建立相应的OLE DB到ODBC的调用转换，而使用直接的OLE DB方式则不需转换，从而提高处理速度。 八、使用最优的数据库连接和SQL优化方案 使用Connection Pool机制 在数据库处理中，资源花销最大的是建立数据库连接，而且用户还会有一个较长的连接等待时间。解决的办法就是复用现有的Connection，也就是使用Connection Pool对象机制。 Connection Pool的原理是：IIS+ASP体系中维持了一个连接缓冲池，这样，当下一个用户访问时，直接在连接缓冲池中取得一个数据库连接，而不需重新连接数据库，因此可以大大地提高系统的响应速度。 八、使用最优的数据库连接和SQL优化方案 高效地进行SQL语句设计 通常情况下，可以采用下面的方法优化SQL对数据操作的表现： （1）减少对数据库的查询次数，即减少对系统资源的请求，使用快照和显形图等分布式数据库对象可以减少对数据库的查询次数。 （2）尽量使用相同的或非常类似的SQL语句进行查询，这样不仅充分利用SQL共享池中的已经分析的语法树，要查询的数据在SGA中命中的可能性也会大大增加。 （3）限制动态SQL的使用，虽然动态SQL很好用，但是即使在SQL共享池中有一个完全相同的查询值，动态SQL也会重新进行语法分析。 （4）避免不带任何条件的SQL语句的执行。没有任何条件的SQL语句在执行时，通常要进行FTS，数据库先定位一个数据块，然后按顺序依次查找其它数据，对于大型表这将是一个漫长的过程。 （5）如果对有些表中的数据有约束，最好在建表的SQL语句用描述完整性来实现，而不是用SQL程序中实现。 （6）可以通过取消自动提交模式，将SQL语句汇集一组执行后集中提交，程序还可以通过显式地用COMMIT和ROLLBACL进行提交和回滚该事务。 （7）检索大量数据时费时很长，设置行预取数则能改善系统的工作表现，设置一个最大值，当SQL语句返回行超过该值，数值库暂时停止执行，除非用户发出新的指令，开始组织并显示数据，而不是让用户继续等待。 九、充分利用数据的后台处理方案减少网络流量 1、合理创建临时表或视图 所谓创建临时表或视图，就是根据需要在数据库基础上创建新表或视图，对于多表关联后再查询信息的可建新表，对于单表查询的可创建视图，这样可充分利用数据库的容量大、可扩充性强等特点，所有条件的判断、数值计算统计均可在数据库服务器后台统一处理后追加到临时表中，形成数据结果的过程可用数据库的过程或函数来实现。 九、充分利用数据的后台处理方案减少网络流量 2、数据库打包技术的充分利用 利用数据库描述语言编写数据库的过程或函数，然后把过程或函数打成包在数据库后台统一运行包即可。 九、充分利用数据的后台处理方案减少网络流量 3、数据复制、快照、视图，远程过程调用技术的运用 数据复制，即将数据一次复制到本地，这样以后的查询就使用本地数据，但是只适合那些变化不大的数据。使用快照也可以在分布式数据库之间动态复制数据，定义快照的自动刷新时间或手工刷新，以保证数据的引用参照完整性。调用远程过程也会大大减少因频繁的SQL语句调用而带来的网络拥挤。 SQL的优化 （1）选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)： ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下，你必须选择记录条数最少的表作为基础表。 SQL的优化（2） WHERE子句中的连接顺序 ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句，根据这个原理，表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前， 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾. SQL的优化（3） SELECT子句中避免使用 ‘ * ‘ ORACLE在解析的过程中， 会将'*' 依次转换成所有的列名， 这个工作是通过查询数据字典完成的， 这意味着将耗费更多的时间 SQL的优化（4） 减少访问数据库的次数： ORACLE在内部执行了许多工作: 解析SQL语句， 估算索引的利用率， 绑定变量 ， 读数据块等； SQL的优化（5） 在SQL*Plus ， SQL*Forms和Pro*C中重新设置ARRAYSIZE参数， 可以增加每次数据库访问的检索数据量 ，建议值为200 SQL的优化（6） 使用DECODE函数来减少处理时间：使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表. SQL的优化如下例： create table t as select username，default_tablespace，lock_date from dba_users; select * from t; select username，decode(lock_date，null，'unlocked'，'locked') status from t; select username，decode(lock_date，null，'unlocked') status from t; decode函数比较表达式和搜索字，如果匹配，返回结果；如果不匹配，返回default值；如果未定义default值，则返回空值。语法如下： decode (expression， search_1， result_1) decode (expression， search_1， result_1， search_2， result_2) decode (expression， search_1， result_1， search_2， result_2， ....， search_n， result_n) decode (expression， search_1， result_1， default) decode (expression， search_1， result_1， search_2， result_2， default) decode (expression， search_1， result_1， search_2， result_2， ....， search_n， result_n， default) SQL的优化（7） 整合简单，无关联的数据库访问：如果你有几个简单的数据库查询语句，你可以把它们整合到一个查询中(即使它们之间没有关系) SQL的优化（8） 删除重复记录：最高效的删除重复记录方法 ( 因为使用了ROWID)例子： DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID) FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO); SQL的优化（9） 用TRUNCATE替代DELETE： 当删除表中的记录时，在通常情况下， 回滚段(rollback segments ) 用来存放可以被恢复的信息. 如果你没有COMMIT事务，ORACLE会将数据恢复到删除之前的状态(准确地说是恢复到执行删除命令之前的状况) 而当运用TRUNCATE时， 回滚段不再存放任何可被恢复的信息.当命令运行后，数据不能被恢复.因此很少的资源被调用，执行时间也会很短. (译者按: TRUNCATE只在删除全表适用，TRUNCATE是DDL不是DML) SQL的优化（10） 尽量多使用COMMIT：只要有可能，在程序中尽量多使用COMMIT， 这样程序的性能得到提高，需求也会因为COMMIT所释放的资源而减少: COMMIT所释放的资源: a. 回滚段上用于恢复数据的信息. b. 被程序语句获得的锁 c. redo log buffer 中的空间 d. ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费 SQL的优化（11） 用Where子句替换HAVING子句： 避免使用HAVING子句， HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤. 这个处理需要排序，总计等操作. 如果能通过WHERE子句限制记录的数目，那就能减少这方面的开销. (非oracle中)on、where、having这三个都可以加条件的子句中，on是最先执行，where次之，having最后，因为on是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快的，where也应该比having快点的，因为它过滤数据后才进行sum，在两个表联接时才用on的，所以在一个表的时候，就剩下where跟having比较了。在这单表查询统计的情况下，如果要过滤的条件没有涉及到要计算字段，那它们的结果是一样的，只是where可以使用rushmore技术，而having就不能，在速度上后者要慢如果要涉及到计算的字段，就表示在没计算之前，这个字段的值是不确定的，根据上篇写的工作流程，where的作用时间是在计算之前就完成的，而having就是在计算后才起作用的，所以在这种情况下，两者的结果会不同。在多表联接查询时，on比where更早起作用。系统首先根据各个表之间的联接条件，把多个表合成一个临时表后，再由where进行过滤，然后再计算，计算完后再由having进行过滤。由此可见，要想过滤条件起到正确的作用，首先要明白这个条件应该在什么时候起作用，然后再决定放在那里 SQL的优化（12） 减少对表的查询：在含有子查询的SQL语句中，要特别注意减少对表的查询.例子： SELECT TAB_NAME FROM TABLES WHERE (TAB_NAME，DB_VER) = ( SELECT TAB_NAME，DB_VER FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604) SQL的优化（13） 通过内部函数提高SQL效率.：复杂的SQL往往牺牲了执行效率. 能够掌握上面的运用函数解决问题的方法在实际工作中是非常有意义的 SQL的优化（14） 使用表的别名(Alias)：当在SQL语句中连接多个表时， 请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上.这样一来，就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误. SQL的优化（15） 用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN：在许多基于基础表的查询中，为了满足一个条件，往往需要对另一个表进行联接.在这种情况下， 使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提高查询的效率. 在子查询中，NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并. 无论在哪种情况下，NOT IN都是最低效的 (因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历). 为了避免使用NOT IN ，我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS. 例子：（高效）SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS (SELECT ‘X' FROM DEPT WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = ‘MELB') (低效)SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0 AND DEPTNO IN(SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = ‘MELB') SQL的优化（16） 识别'低效执行'的SQL语句：虽然目前各种关于SQL优化的图形化工具层出不穷，但是写出自己的SQL工具来解决问题始终是一个最好的方法： SELECT EXECUTIONS ， DISK_READS， BUFFER_GETS， ROUND((BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS，2) Hit_radio， ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS，2) Reads_per_run， SQL_TEXT FROM V$SQLAREA WHERE EXECUTIONS>0 AND BUFFER_GETS > 0 AND (BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS < 0.8 ORDER BY 4 DESC; SQL的优化 SQL优化器：数据库查询优化器是rdbms服务器的一个组成部分。对于基于成本的优化，数据库查询优化器的任务是，通过产生可供选择的执行计划，找到最低估算成本的执行计划，来优化一条sql语句。它在sql语句性能表现上扮演了至关重要的角色。 当一条sql语句被送入rdbms服务器，它将会被解析并提交给数据库查询优化器。查询优化器将会进行查询重写和表达式评估，以产生可供选择的执行计划。产生可供选择的执行计划的数量，取决于在rdbms中定义的计划空间（planspace）大小。对于每个待选的执行计划，成本估计将被计算，带有最小成本的执行计划将被选取用来执行sql语句。这种方法存在着两个无法解决的问题：无法产生全部可能的可选执行计划和成本估计的不准确。 SQL的优化查询SQL执行计划： set autotrace on SQL的优化（17） 用索引提高效率：索引是表的一个概念部分，用来提高检索数据的效率，ORACLE使用了一个复杂的自平衡B-tree结构. 通常，通过索引查询数据比全表扫描要快. 当ORACLE找出执行查询和Update语句的最佳路径时， ORACLE优化器将使用索引. 同样在联结多个表时使用索引也可以提高效率. 另一个使用索引的好处是，它提供了主键(primary key)的唯一性验证.。那些LONG或LONG RAW数据类型， 你可以索引几乎所有的列. 通常， 在大型表中使用索引特别有效. 当然，你也会发现， 在扫描小表时，使用索引同样能提高效率. 虽然使用索引能得到查询效率的提高，但是我们也必须注意到它的代价. 索引需要空间来存储，也需要定期维护， 每当有记录在表中增减或索引列被修改时， 索引本身也会被修改. 这意味着每条记录的INSERT ， DELETE ， UPDATE将为此多付出4 ， 5 次的磁盘I/O . 因为索引需要额外的存储空间和处理，那些不必要的索引反而会使查询反应时间变慢.。定期的重构索引是有必要的.： ALTER INDEX
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