下载文档原格式
数据库性能调优中的瓶颈定位与解决方法在进行数据库性能调优时，识别和解决瓶颈是一个至关重要的步骤。
数据库瓶颈会导致性能下降，影响应用程序的响应时间，降低用户体验。
本文将介绍数据库性能调优中常见的瓶颈，并提供相应的解决方法，帮助您更好地优化数据库性能。
一、磁盘IO瓶颈磁盘IO瓶颈是数据库性能调优中经常遇到的问题。
它指的是当数据库需要大量的读写操作时，磁盘无法以足够高的速度响应请求，导致性能下降。
下面是一些解决磁盘IO瓶颈的方法：1. 使用RAID技术：RAID可以将多个磁盘组合成一个逻辑磁盘，从而提高数据的读写速度和容错能力。
常见的RAID级别有RAID 0、RAID 1、RAID 5等，根据应用需求选择合适的RAID级别。
2. 使用SSD磁盘：相比于传统的机械磁盘，固态硬盘（SSD）具有更快的读写速度和更低的延迟。
将数据库的存储设备替换为SSD磁盘可以显著提高数据库的性能。
3. 使用分区和索引：通过将数据分成较小的块并使用索引进行访问，可以减少对磁盘的IO操作，提高数据库的查询和更新性能。
二、查询优化瓶颈查询是数据库最常见的操作，但是不正确的查询方式和缺乏优化可能导致性能下降。
以下是一些解决查询优化瓶颈的方法：1. 使用合适的索引：索引可以加快查询速度，但是过多或者过少的索引都会对数据库性能产生负面影响。
根据实际查询需求和数据分布情况，选择合适的索引来优化查询性能。
2. 避免全表扫描：全表扫描是指没有使用索引，而是对整个表进行扫描的查询操作。
全表扫描通常会导致性能下降，尽量避免全表扫描，使用索引来加速查询。
3. 使用合适的算法：对于一些复杂的查询，选择适当的算法可以提高查询性能。
例如，对于大数据集合的连接操作，可以考虑使用哈希连接或者排序合并连接来加快查询速度。
三、内存不足瓶颈数据库的内存不足可能导致瓶颈，因为内存是数据库缓存和执行查询所需的关键资源。
以下是一些解决内存不足瓶颈的方法：1. 增加内存容量：将更多的内存分配给数据库，可以提高缓存的效果，降低磁盘IO的需求，从而提高查询和更新操作的性能。
关于接口性能的分析报告一、前言在信息技术高速发展的今天，接口性能的优化和提升变得越来越重要。
接口是系统之间进行数据交互的媒介，直接关系到整个系统的稳定性和效率。
本文旨在分析接口性能的影响因素，探讨如何优化接口的性能，以提高系统的整体运行效率。
二、接口性能的影响因素1. 数据量：接口所传输的数据量大小直接影响到接口的运行性能。
数据量过大会增加接口的传输时间，导致接口响应速度慢，降低整个系统的效率。
2. 网络带宽：接口所处网络的带宽也是影响接口性能的一个重要因素。
带宽过小会导致数据传输速度慢，严重影响接口的响应时间。
3. 并发量：接口的并发量是指同时访问接口的请求数量。
并发量过大会导致接口的压力增大，可能会引起接口阻塞或崩溃。
4. 代码优化：接口的代码质量对接口性能也有重要影响。
代码冗余、逻辑不清晰等问题都会降低接口的运行效率。
三、接口性能优化方法1. 数据压缩：在传输数据时，可以采用数据压缩的方式来减小数据量的大小，从而提高接口的传输速度。
常用的数据压缩方式有gzip、zip等。
2. 缓存机制：对于请求较频繁的接口，可以引入缓存机制，将结果保存在缓存中，提高接口的响应速度。
可以使用Redis、Memcached等缓存技术实现。
3. 异步处理：对于请求耗时较长的接口，可以考虑使用异步处理的方式，将耗时操作放到后台进行，并及时返回请求结果，提高接口的响应速度。
4. 代码优化：对接口代码进行优化，消除冗余代码，减少接口的耗时操作，提高接口的运行效率。
可以采用合理的算法、数据结构来处理数据，提高代码的执行效率。
5. 负载均衡：当接口的并发量较高时，可以采用负载均衡的方式来分担接口的压力，提高系统的整体性能。
可以使用Nginx、F5等负载均衡技术实现。
四、案例分析某电商平台的商品接口在使用过程中出现了性能不佳的情况。
经过分析，发现以下问题：1. 数据量过大：商品接口返回的数据量过大，导致接口的传输时间较长。
数据库中常见的性能瓶颈及优化技巧数据库在现代软件中扮演着关键角色，用于存储和管理庞大的数据。
然而，数据库性能问题可能会影响应用程序的整体性能。
本文将讨论一些常见的数据库性能瓶颈，并介绍一些优化技巧，以提高数据库系统的性能。
1. 硬件资源不足硬件资源不足是导致数据库性能下降的一个常见原因。
如处理器、内存、网络等资源的不足可能会降低数据库的响应时间和吞吐量。
为了解决这个问题，可以考虑以下优化技巧：- 升级硬件：替换较旧或不足的硬件组件，如增加处理器核心、扩展内存容量或升级网络带宽，以提高系统的整体性能。
- 负载平衡：将负载分摊到多个服务器上，以减轻单个服务器的压力，提高性能和可伸缩性。
- 数据库分片：将数据库分成多个片段，以便将数据分布到多个服务器上，并提高系统的并行处理能力。
2. 无效的查询和索引查询是数据库系统中常见的操作，但不正确或无效的查询可能会导致性能问题。
以下是一些优化技巧：- 优化查询语句：确保查询语句正确、高效，并避免不必要的查询。
使用适当的条件和索引来限制结果集的大小，并避免全表扫描。
- 创建索引：使用适当的索引来加速查询操作。
在频繁使用的列上创建索引，但要注意过多的索引可能会导致性能下降。
- 表分区：将大型表分区以提高查询效率。
根据数据的特点，将表分成较小的逻辑段，以便查询时只需扫描特定的分区。
3. 缺乏适当的数据库设计数据库的设计对性能有重要影响。
以下是一些优化技巧：- 范式化：合理地规范化数据模型，以减少冗余数据，并提高查询和更新操作的效率。
- 数据库关系：使用适当的外键和索引来建立表之间的关系。
合理使用连接（JOIN）操作而不是冗余数据。
- 缓存机制：使用合适的缓存机制，如缓存查询结果、页面片段或常用数据，以减少数据库的访问压力。
4. 日志和事务管理数据库系统通常具有事务和日志记录功能，它们虽然为数据完整性提供了保障，但也可能影响性能。
以下是一些建议：- 调整事务隔离级别：根据业务需求调整事务的隔离级别，以平衡数据完整性和并发性能。
《大数据技术原理与应用》林子雨课后简答题答案第一章大数据概述1. 试述大数据的四个基本特征。
数据量大：人类进入信息社会后，数据以自然方式增长，数据每两年就会增加一倍多。
数据类型繁多：大数据的数据类型非常丰富，包括结构化数据和非结构化数据，如邮件、音频、视频等，给数据处理和分析技术提出了新的挑战。
处理速度快：由于很多应用都需要基于快速生成的数据给出实时分析结果，因此新兴的大数据分析技术通常采用集群处理和独特的内部设计。
价值密度低：有价值的数据分散在海量数据中。
2. 举例说明大数据的关键技术。
大数据技术层面功能数据采集与预处理利用ETL 工具将分布在异构数据源中的数据抽到临时中间层后进行清洗、转换和集成后加载到数据仓库中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础，也可以利用日志采集工具（如 Flume、Kafka 等）将实时采集的数据作为流计算系统的输入，进行实时处理分析。
数据存储和管理利用分布式文件系统、NoSQL 数据库等实现对数据的存储和管理。
数据处理与分析利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖掘算法，实现对海量数据的处理和分析，并进行可视化呈现。
数据安全和隐私保护构建数据安全体系和隐私数据保护体系。
3. 详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系区别联系大数据侧重于海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活；云计算旨在整合和优化各种 IT 资源并通过网络以服务的方式，廉价地提供给用户；物联网的发展目标是实现“ 物物相连”，应用创新是物联网的核心。
从整体上看，大数据、云计算和物联网这三者是相辅相成的。
大数据根植于云计算，大数据分析的很多技术都来自于云计算，云计算的分布式存储和管理系统提供了海量数据的存储和管理能力，分布式并行处理框架MapReduce 提供了数据分析能力。
没有这些云计算技术作为支撑，大数据分析就无从谈起。
物联网的传感器源源不断的产生大量数据，构成了大数据的重要数据来源，物联网需要借助于云计算和大数据技术，实现物联网大数据的存储、分析和处理。
数据存储技术面临的趋势、挑战和问题数据存储技术面临的趋势、挑战和问题/2010-12-08 15：05：31/个人分类：数据中心多数环境下，在PCFE的影响因素中，所有IT设备的冷却设施能耗和服务器能耗的影响力居于首位，而外部数据存储器则紧随其后。
这些存储器除了消耗大量电能、占用大范围面积外，它们在环境方面也产生了一定的影响，其数据存储量和数据足迹的规模也在不断扩大。
尽管与过去相比，如今同样大小或更小的物理空间能存储更多的数据，不过，人们现在既要求降低存储器能耗和相应的冷却，又需要必要的数据增长速率来维持业务增长、加强IT服务交付和新的应用程序等，以上种种要求都继续对现有的PCFE资源施加了更多的压力。
现今产生的数据越来越多，数据的存储时间也越来越长，同时还要在多个位置进行数据备份，而这些都是人们对数据存储空间提出增长要求的主要推动因素。
无论何种规模的组织。
其在短期内都会继续朝着扩大数据存储空间的趋势发展。
人们需要利用新型及更具扩展性的存储解决方案来处理非结构化数据，然而富媒体和基于互联网的应用的普遍流行，已经引起了该类数据的爆炸性增长。
另外，诸如视频前后期制作加工、动画渭染、视频和音频点播、社交网站以及手机、PDA和其他资源的数据数字化等具体应用，同样使存储器的性能和容量开始不堪重负。
其中，非结构化数据包括电子数据表、幻灯片、移动平台、AdobePDF文件、微软宇处理文档、网页，也包括几EG、帆仍和MP4格式的视频、音频文件等多种格式的文件数据。
富媒体和互联网应用十分多样化，其范围从具有不同存取模式的小文件到更传统的大型视频流访问一一不等。
因此，为了更加稳定地支持互联网和Web2.0上的应用程序，存储系统需要具备各种各样的性能特点，包括支持元数据或个人文件的小型随机访问以及较大的视频流序列等。
另外，随着产生的数据和数据备份越来越多，数据存储空间越来越大，存储时间越来越长，数据的增长速率也从较低的百分之十几，发展到高一些的百分之几十，甚至超过了百分之百。
如何解决Web开发中的一些常见问题Web开发中的一些常见问题及其解决方法Web开发已经成为了我们日常生活中不可或缺的一部分，无论是购物、社交还是学习、娱乐都与Web有着密切的关系。
然而在Web开发的过程中经常会遇到各种问题，比如性能问题、安全问题、兼容性问题等等。
本文将围绕这些问题展开讨论，并提供一些解决方法。
一、性能问题在Web开发中，性能问题是经常会遇到的一个难题。
许多网站因为性能问题而被用户所诟病，甚至会影响到网站的流量和收益。
下面是一些常见的性能问题及其解决方法：1. 图片过大图片是一个占用带宽的重要元素，如果图片过大，不仅会影响页面的加载速度，而且会占用过多的带宽资源。
因此在Web开发时需要注意以下几点：（1）选择正确的图片格式。
在图片格式的选择上，JPEG通常用于照片和图像，压缩率高但是会有一定的失真。
而PNG格式则适用于图标和其他透明背景的图片。
（2）压缩图片。
使用专业的图片压缩工具可以让图片体积大大减小，从而提高页面的加载速度。
2. 代码冗余代码冗余是指无用或重复的代码，这种代码会增加页面的文件大小，从而影响页面的加载速度。
因此在Web开发时需要注意以下几点：（1）避免嵌套过多的标签，可以使用CSS简化代码。
（2）删除无用的代码，如注释、空格、回车等。
（3）尽量使用压缩的JS和CSS文件，来减小文件的加载时间。
二、安全问题在Web开发中，安全问题也是一个比较棘手的问题。
尤其是面对有心人的攻击，我们更需要做好防御工作。
下面是一些常见的安全问题及其解决方法：1. SQL注入SQL注入是指攻击者利用Web应用程序中存在的漏洞，向数据库中插入恶意的SQL代码，从而达到信息窃取、篡改或者破坏数据的目的。
针对这种问题，我们可以采取以下的措施：（1）使用参数化查询，防止攻击者向数据库中插入恶意的SQL代码。
（2）限制错误提示，并使用日志记录。
2. 跨站脚本攻击（XSS）XSS攻击是通过向Web页面中插入恶意的脚本代码，从而达到窃取信息、篡改信息甚至控制用户浏览器的目的。
技术问题与解决方案分享工作总结：技术问题与解决方案分享前言：在过去的一段时间里，作为技术团队的一员，我积极参与了项目的开发和维护工作。
在这个过程中，我遇到了许多技术问题，并且通过深入研究和团队合作找到了相应的解决方案。
本文将分享我在工作中遇到的一些技术问题以及对应的解决方案。
一、问题一：性能瓶颈在系统开发的过程中，我们发现系统的性能在高并发情况下表现不佳。
经过分析，我们发现瓶颈出现在数据库的读写操作上。
解决方案一：通过对数据库的性能优化，我们采取了以下几个方面的措施：1. 使用数据库索引：为频繁查询的字段创建索引，减少查询时间。
2. 分区表：将大表按照某一字段进行逻辑划分，提高查询效率。
3. 数据缓存：引入缓存机制，将读取的数据缓存在内存中，减少数据库的访问次数。
二、问题二：安全漏洞在系统的安全评估中，我们发现存在一些潜在的安全漏洞，如SQL 注入、XSS跨站脚本攻击等。
解决方案二：针对安全漏洞，我们采取了以下几个措施：1. 对用户输入进行严格过滤和验证：通过对用户输入进行合法性校验，防止恶意代码的注入。
2. 使用安全编码规范：遵守安全编码规范，禁止直接拼接SQL语句和前端脚本。
3. 引入Web应用防火墙（WAF）：WAF能够检测并拦截潜在的恶意请求，有效提升系统的安全性。
三、问题三：系统可靠性在系统的运行中，我们发现时不时会出现意外的系统崩溃或者数据丢失问题，严重影响了系统的可靠性。
解决方案三：为了提高系统的可靠性，我们采取了以下几个改进措施：1. 定期备份数据：定期进行系统的数据备份，保证数据丢失时可及时恢复。
2. 引入高可用（HA）架构：采用主从复制模式，增加系统的冗余度，一旦主节点出现故障，从节点能够接替其职责。
3. 异常监控与告警机制：引入监控工具，实时监测系统状态和性能，一旦出现异常情况，及时发送告警信息给相关人员。
四、问题四：第三方服务故障我们的系统依赖于一些第三方服务，但在某些情况下，这些服务不稳定或者出现故障，影响了系统的正常运行。
数据库性能调优的常见瓶颈与解决方法随着互联网的快速发展，数据量的指数级增长使得数据库的性能调优成为了迫切需要解决的问题。
优化数据库性能可以提高系统的响应速度，降低服务器的负载，提升用户体验，因此是数据库管理工作中的重要环节。
数据库性能问题往往由一系列瓶颈导致，下面将介绍几种常见的数据库性能瓶颈及解决方法。
1. 硬件限制与数据库配置不匹配硬件性能直接影响数据库的响应速度，如果硬件配置不足以支撑数据库的负载需求，会造成性能瓶颈。
此外，数据库的配置参数也需要根据硬件环境进行合理设置。
解决方法：- 增加硬件资源：提升CPU、内存、磁盘等硬件性能，以支撑数据库的高并发操作。
- 合理配置数据库参数：根据硬件环境和业务需求，调整数据库参数，如连接数、缓冲区大小、并发线程数等。
2. 查询优化不当数据库查询是常见的性能瓶颈之一，一些查询可能消耗大量的时间和计算资源，导致系统相应速度下降。
解决方法：- 创建合适的索引：索引能够加快查询速度，根据业务需求创建适当的索引，避免全表扫描。
- 优化查询语句：避免使用复杂的SQL语句，尽量简化查询语句，减少数据库的压力。
- 使用合理的连接方式：避免使用大量子查询，可以考虑使用JOIN操作来提高查询的效率。
3. 数据库设计不合理数据库的设计也直接影响着数据库性能，如果数据库结构不合理，数据量庞大或者表之间的关系复杂，都可能导致性能问题。
解决方法：- 合理划分表和字段：根据实际需求，将数据划分到不同的表中，设计合适的字段并控制冗余。
- 优化数据模型：避免使用过多的关联操作（JOIN），尽可能地减少数据库中冗余的数据。
- 正确选择存储引擎：根据业务需求，选择适合的存储引擎，如InnoDB或MyISAM等。
4. 锁竞争与死锁在多用户访问的情况下，锁的竞争和死锁问题是常见的数据库性能瓶颈。
解决方法：- 减少锁冲突：合理设计数据库事务，减少事务并发冲突，避免长时间占用锁资源。
- 设置合理的锁粒度：根据业务需求，设置合适的锁粒度，尽量减少锁竞争的频率。
前端项目总结技术难点在前端项目中，常见的技术难点包括以下几个方面：1. 响应式布局：在不同设备上呈现出良好的效果是前端开发中的一个重要考量，特别是在移动设备上。
需要考虑不同分辨率、不同设备的屏幕大小和方向等因素，同时尽量避免出现重叠、截断或者错位的情况。
2. 浏览器兼容性：不同浏览器对 HTML、CSS 和 JavaScript 的解析和支持程度有所不同，前端开发中需要保证页面在多个流行浏览器上具有一致的显示效果和功能。
3. 性能优化：前端性能优化是提升用户体验、减少页面加载时间的关键之一。
需要对网页进行压缩、合并，并尽量减少HTTP 请求，减小静态资源的大小，合理使用缓存等方案。
4. 数据交互：前端项目中需要与后端进行数据交互，常见的方式包括 AJAX、Fetch 和 WebSocket。
在数据传输中，需要考虑数据格式和解析、安全性、错误处理等问题。
5. 页面交互与动画效果：前端开发中需要考虑用户交互，例如表单验证、按钮点击，同时通过添加动画效果来提升用户体验。
对于复杂的交互效果，可能需要使用 CSS3 动画、JavaScript框架等来实现。
6. 跨域问题：在前端项目中，由于浏览器同源策略的限制，可能会出现跨域问题，尤其是在进行 AJAX 请求时。
可以通过配置CORS、JSONP 或者代理服务器等方式来解决跨域问题。
7. 安全性：前端开发中需要考虑安全性，例如防止XSS 攻击、CSRF 攻击等。
需要对用户输入进行有效的验证和过滤，并使用 HTTPS 来保护数据的传输安全。
这些技术难点都需要前端开发者具备良好的技术基础和实践经验，并且能够不断学习与探索新的前端技术和最佳实践。
Java Web开发中的常见问题汇总与解决方案Java Web开发是现在互联网行业中非常热门的技术方向之一，它的发展势头也是越来越迅猛。
然而，在开发Java Web应用程序的过程中，总会遇到各种各样的问题，有的是因为技术不够熟练导致的，有的是由于环境不同而产生的。
为了让大家更好地掌握Java Web开发，本文将为您汇总整理了一些Java Web开发中常见的问题，并提供相应的解决方案。
一、数据访问异常在Java Web开发中，我们经常会遇到与数据库相关的异常。
尤其是在开发大型系统时，访问数据库的错误可能会成倍地影响系统的性能和可靠性。
以下列举一些常见的数据访问异常和解决方案。
1、连接池过期连接池过期是一个非常常见的问题，尤其是在系统高并发的情况下，会造成系统性能的明显下降。
解决方法是通过合理的配置和优化连接池的使用，提高系统的吞吐量和稳定性。
2、防止数据库死锁死锁是在高并发系统中经常遇到的问题之一。
如果多个线程并发访问数据库的同一个资源，就有可能导致死锁的产生。
要解决这个问题，可以通过使用数据库的锁机制来避免死锁的产生。
3、被动连接关闭一些数据库和Java ORM框架对于空闲连接资源的回收策略不同，可能会导致被动关闭连接的情况发生。
解决方案是做好连接池的配置和优化，避免过度的空闲连接资源占用。
二、Web服务器异常Java Web开发中的Web服务器异常也是非常常见的问题。
以下列举一些常见的Web服务器异常和解决方案。
1、多线程并发处理异常在高并发的情况下，Web服务器可能会产生并发处理异常，这种情况下就需要通过合理的代码设计和服务器配置来保证系统的性能和稳定性。
2、内存溢出和内存泄漏内存溢出和内存泄漏是很多Java Web开发者常常碰到的问题。
要解决这个问题，可以通过调整JVM内存参数，优化代码的编写和设计，避免无意中创建了对象并长时间占用内存资源。
3、负载均衡异常Java Web应用程序在高并发的情况下，可能会导致负载均衡的异常。
web与数据库的接口技术是各网站提供internet信息服务的关键技术。
除了常使用的cgi 方式外，微软先后推出了idc、isapi、asp等方式，此外，java-applet也是web与数据库接口的常用方法。
概述cgi（common gateway interface：公共网关接口）定义了一种有关环境变量的组合、标准输入流和标准输出流的接口规范。
当浏览器向web服务器发出请求时，服务器通过执行一个外部程序来处理这一应用要求。
idc（internet database connector：internet数据库连接器）使用idc文件与htx文件，idc文件负责查询数据库，htx文件负责把查询结果格式化之后，再输出到客户端。
isapi（internet server application programming interface：internet服务器应用程序接口）由两类组件组成：提供纵向功能层的isapi应用程序与提供横向功能层的isapi过滤器。
当接收到一个客户端的请求时，服务器执行一个对应的isapi应用程序。
isapi过滤器则可以实现所有请求所共有的某些功能要求，当过滤器中定义的事件在进程中发生时，服务器调用过滤器中相应的函数进行处理。
asp（active server pages：动态服务器页）是服务器端的脚本文件，可以是html，也可以是vbscript或javascript，asp的目的是提供可编程html页来响应web请求。
java-applet（java小应用程序）与其它方式不同，当浏览器访问页面时，客户机要从internet上下载附在网页上的applet，其中包括能访问数据库的applet。
为了进行这五种接口方式的性能与瓶颈分析，本文作者进行了大量的对比性测试，测试方法如下：五种接口方式的评测都采用windows nt操作系统平台及iis的web服务器。
数据库采用sql sever 7.0与oracle 8.0（以下分别简称“数据库s”和“数据库o”）。
两种数据库中建有相同的数据表，每张表含有14个字段，并建立索引，且都有48218条相同的记录。
数据来源于“上海证券交易所”的股票数据。
测试时系统只运行所需测试的web请求，无其它负荷。
计算机配置为pentiumⅡ400、64m sdram内存以及33.6k/isdn(64k)modem。
测试分为单机测试、远程测试(通过普通电话网与isdn进行)与局域网测试三个步骤，其中局域网测试是用来研究并发访问的。
由于在真正的internet上，网络环境复杂，干扰因素多，故采用10mbps的局域网环境替代。
性能分析接口速度在50个并发访问、数据库精确查询13条记录的情况下，cpu的总处理时间如图1所示。
图1 速度对比可见，这五种接口方式由快到慢依次为java-applet、isapi、asp、idc、cgi。
在cgi方式下，对于每一个用户请求，cgi都要求服务器执行一个外部程序，这涉及到在操作系统中创建一个新进程。
而isapi不同，它对于每一个请求创建的是线程，而不是进程，故系统开销小、速度快。
其次，由于cgi方式在两个调用之间进程不能保持，所以cgi在每次调用时，数据库连接资源必须重建。
而isapi通过扩展与过滤器的结合，可以实现数据库资源的驻留，所以isapi 的速度要比cgi快许多。
idc、asp均是线程级的开销，其速度都比cgi快，但idc、asp无法实现数据库资源的驻留，所以速度不如isapi。
java-applet的速度是最快的（这里java-applet 的速度是指java-applet下载到客户端后，与数据库连接的速度），这是因为它不用在服务器端运行程序，只需数据库系统提供查询结果即可。
以上评价是针对多用户，且数据库是精确查询的情况，对于用户较少和模糊查询的情况，经测试，各接口方式的接口速度差别不大。
系统开销是在50个并发访问、数据库精确查询13条记录，各接口的系统资源开销测试。
cpu执行任务期间的平均负荷、内存的最高额外开销及cpu工作量分别如表1、表2和表3所示。
其中，cpu执行任务期间的平均负荷的单位为cpu满负荷的百分比，内存的最高额外开销是系统处理50个并发访问期间内存使用量的增长额，单位为m（兆），cpu的总工作量是cpu平均负荷乘以完成任务的时间所得，它反映了为完成任务所消耗的cpu资源。
从内存负荷与cpu的工作量来看，开销由小到大依次为java-applet、isapi、idc、asp、cgi。
对于每一个cgi请求，均会产生一个进程的内存与cpu开销，且无法驻留数据库资源，所以开销大。
isapi只产生一个线程的开销，且驻留了数据库的资源，故开销小。
而idc与asp虽是线程级开销，但无法驻留数据库资源，开销要比isapi大些，但远小于cgi。
而java-applet 从根本上就把运行程序移到了客户端，服务器端只需处理与客户端的jdbc连接，所以服务器端开销最小。
cgi、idc与asp方式内存开销较大，在所用内存有限的情况下，服务器在用户访问高峰期会出现死机现象，所以不适合用户并发访问数量较大的网站。
安全性这五种接口在安全性方面由高到低依次为isapi、asp、cgi、idc、java-applet。
cgi、idc、asp均依赖于 microsoft在iis中实现的验证机制。
而isapi则可以通过编程，加强与完善web server的安全性能，它能通过过滤器取代或增加标准验证方案，这一接口可以在每次服务器需要验证用户身份和访问权限时被调用，而且可以通过过滤器来记载比iis日志更为详细的日志记录，以供网络安全分析之用。
java-applet的安全性讨论是另一层次上的讨论，因为它需考虑的并不是对web server的安全威胁，而是对客户端的威胁。
java的可移植性非常好，但可移植性与安全性本身就是一对矛盾。
如果用户能够从网上透明且自由地下载 java程序，这会不可避免地带来许多安全性问题。
如果java-applet受沙盒模型的限制，java-applet的功能发挥可能会受到限制；如果 java-applet不受沙盒模型的限制，那么恶意删改客户端用户文件的java-applet无异于恶性病毒。
灵活性这五种接口在灵活性上由高到低依次为java-applet、isapi、asp、cgi、idc。
idc的所有功能都依赖于sql语句，众所周知，sql语句的功能是极为有限的。
cgi的灵活性较idc好，因为它可以用服务器所支持的编程语言来扩展功能。
asp的灵活性又比cgi强，它不仅可以使用vb、vj之类的语言，而且asp本身也提供了功能丰富的控件，如在asa文件中，可以对session 及application对象进行处理，这是 cgi编程难以实现的。
isapi不仅能够实现asp实现的所有功能，而且还能用过滤器实现许多idc、cgi和asp所无法实现的功能。
java- applet的灵活性是另一层次上的灵活性，因为idc、cgi、asp、isapi均是对客户端提供html文本，在客户端的功能无法超脱html语言的限制，而java-applet是下载到客户端运行的程序，这就超脱了html 语言的限制。
瓶颈分析web与数据库接口的过程实际上是一个从接口程序到数据库查询，再到结果反馈的全过程，这一复杂过程所牵涉到的瓶颈相关因素较多，分析如下：网络传输速度网络传输速度不同，在客户端产生的等待时间也不同。
不同的传输延时差异与传输速度基本上成线性关系，提高网络速度有助于减少网络传输延时。
图2所示是以单个用户进行远程访问为例，在33.6k modem与64k isdn的传输条件下,各样本页面的延时。
可见，不同的传输延时与传输速度基本上成线性关系，提高网络速度有助于减少延时。
图2 网络传输速度对瓶颈的影响注： sample13.htm为含有13条记录的网页；sample13e.htm为含有13条记录与一个e-mail图案的网页；sample86.htm为含有86条记录的网页；sample86e.htm为含有86条记录与一个e-mail图案的网页；sample700e.htm为含有700条记录与一个e-mail图案的网页；samplegra.htm为含有12幅房屋图案的网页。
网页设计由于图片在网络上传输要花费较长的时间，而modem对文本文件又有较强的压缩功能，所以在设计网页时减少图片数量有助于提高客户端的响应速度。
表4是以各样本页面为例，在33.6k modem情况下其文件字节数、实际传输字节数和客户端的等待延时（单位：秒）。
多用户访问并发访问的用户数量越多，cpu所需完成的工作量越大，由此导致服务器端瓶颈发生的可能性也越大。
通过抑制对网站的并发访问数目，能有效减少服务器的处理延时，这可以通过采用对网址的重定位以分流访问用户的方式来完成。
表5所示是分别以25个和50个并发访问为例，在数据库精确查询13条记录时的 cpu工作时间（单位：秒）。
接口方式由于各种接口方式的性能不同（参照前面的性能分析），在相同外部条件下，服务器端产生的延时也不同，特别是在采用cgi方式时，比较容易产生瓶颈问题。
多线程编程多线程编程是针对isapi应用程序而言的。
由于isapi接口采用了多线程工作方式，所以不可避免要出现临界区资源抢占问题。
编写得不好的 isapi多线程程序反而会适得其反，可能会减慢服务器的处理速度。
在局域网环境中，若数据库o采用模糊查询方式，对服务器进行了13个用户的并发访问，并同时提交访问请求时，isapi的响应处理时间为35.6秒。
而让这13个用户相继提交访问请求时，总处理时间却只为13.5秒。
通过优化程序，缩短临界区范围，提高临界区代码的执行效率可有效抑制这一影响。
图3 sql语句设计对瓶颈的影响sql语句设计由于数据库在执行精确查询时，可依据索引精确定位，而对于模糊查询则要逐条匹配，所以即使对于同一执行目的，使用哪种查询方式也会对瓶颈产生影响。
此外，对于组合查询，其查询条件的顺序安排也同样会对数据库的处理延时产生影响。
图3是以模糊查询与精确查询13条记录为例，在25个并发访问情况下的 cpu工作时间（单位：秒）对比情况。
数据库种类由表1、表2可以分析得出：五种方式下，数据库o的cpu平均负荷均低于数据库s，数据库o的内存最高额外开销均高于数据库s。
同时由图1可知，数据库o在nt上的处理时间是数据库s的5～20倍，这说明数据库s与nt的配合明显优于数据库o。
而事实上，数据库o在大型数据库、高档的中小型计算机上的性能要超出数据库s，由此可见，要针对系统的具体情况选择合适的数据库。
数据库参数设置数据库参数设置的不同，数据库性能的发挥也不同，进而在服务器端的查询速度也不一样。
