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千里之行，始于足下。
oracle优化方法总结Oracle优化是提高数据库性能和响应能力的重要步骤。
本文总结了一些常见的Oracle优化方法。
1. 使用索引：索引是提高查询性能的主要方法。
通过在表中创建适当的索引，可以加快查询速度，并减少数据访问的开销。
但是要注意不要过度使用索引，因为过多的索引会增加写操作的开销。
2. 优化查询语句：查询语句的效率直接影响数据库的性能。
可以通过合理地编写查询语句来提高性能。
例如，使用JOIN来替代子查询，尽量避免使用通配符查询，使用LIMIT来限制结果集的大小等。
3. 优化表结构：表的设计和结构对数据库的性能也有很大的影响。
合理的表设计可以减少数据冗余和不必要的数据存储，提高查询速度。
例如，适当地使用主键、外键和约束，避免过多的数据类型和字段等。
4. 优化数据库参数设置：Oracle有很多参数可以用来调整数据库的性能。
根据具体的应用场景和需求，可以根据情况调整参数的值。
例如，调整SGA和PGA的大小，设置合适的缓冲区大小，调整日志写入方式等。
5. 使用分区表：当表的数据量很大时，可以考虑将表分成多个分区。
分区表可以加速查询和维护操作，提高数据库的性能。
可以按照时间、地域、业务等来进行分区。
6. 优化存储管理：Oracle提供了多种存储管理选项，如表空间和数据文件管理。
合理地分配存储空间和管理数据文件可以提高数据库的性能。
例如，定期清理无用的数据文件，使用自动扩展表空间等。
第1页/共2页锲而不舍，金石可镂。
7. 数据压缩：对于大量重复数据或者冷数据，可以考虑使用Oracle的数据压缩功能。
数据压缩可以减少磁盘空间的使用，提高IO性能。
8. 使用并行处理：对于大型计算或者批处理任务，可以考虑使用Oracle的并行处理功能。
并行处理可以将任务分成多个子任务，并行执行，提高处理能力和效率。
9. 数据库分区：对于大型数据库，可以考虑将数据库分成多个独立的分区。
数据库分区可以提高数据的并行处理能力，减少锁竞争和冲突，提高数据库的性能。
oracle数据库设计课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解Oracle数据库的基本概念，掌握数据库设计的基本原理；2. 学会使用SQL语言进行数据库的基本操作，如创建表、查询数据、更新数据等；3. 掌握数据库设计规范，能够设计出结构合理、性能优良的数据库表结构；4. 了解数据库的安全性和一致性约束，能够为数据库设置合理的约束条件。
技能目标：1. 能够运用所学知识独立完成小型信息系统的数据库设计；2. 能够熟练运用SQL语言进行数据库的操作，解决实际问题；3. 能够运用数据库设计原则对现有数据库进行优化，提高数据库性能；4. 能够分析实际业务需求，撰写数据库设计文档，为软件开发提供支持。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据库技术的兴趣，激发学习积极性，提高自主学习能力；2. 培养学生具备良好的团队合作精神，能够在团队项目中发挥积极作用；3. 培养学生严谨、细致的学习态度，对待数据库设计和操作能够认真负责；4. 通过数据库技术在实际案例中的应用，使学生认识到信息技术对社会发展的积极作用，增强社会责任感。
二、教学内容1. Oracle数据库基础知识- 数据库概念、发展历史及Oracle数据库特点- 数据库体系结构、数据库存储结构- SQL*Plus工具的使用2. SQL语言基础- 数据定义语言（DDL）：创建、修改、删除表- 数据操纵语言（DML）：插入、查询、更新、删除数据- 数据控制语言（DCL）：权限管理、事务控制3. 数据库设计原理- 实体关系模型（ER模型）及其转换- 数据库设计范式：1NF、2NF、3NF、BCNF- 数据完整性、约束条件设置4. Oracle数据库高级应用- 索引、分区、视图、序列的应用- 存储过程、函数、触发器的创建与使用- 数据库性能优化、备份与恢复5. 实践项目- 设计一个小型信息系统的数据库，包括表结构设计、数据操作、完整性约束设置等- 对数据库进行性能优化，分析并解决性能瓶颈- 撰写数据库设计文档，进行项目展示与交流教学内容按照以上五个方面进行组织，确保学生能够系统地掌握Oracle数据库的设计与应用。
oracledsg方案随着信息技术的发展和互联网的普及，数据管理和处理的需求日益增长。
为满足企业和组织对于高效数据存储和分析的需求，Oracle公司提出了oracledsg（Oracle Data Solutions Group）方案。
本文将详细介绍oracledsg方案的特点、优势和应用场景。
I. oracledsg方案简介oracledsg方案是Oracle公司设计的一套全面的数据存储和管理解决方案。
它与Oracle数据库紧密结合，能够提供高效、安全、可靠的数据处理和存储能力。
oracledsg方案包括以下几个关键组成部分：1. 数据库管理系统（DBMS）：oracledsg方案基于Oracle数据库，具备强大的数据处理和管理能力。
它支持结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的存储和查询，能够处理大规模数据和复杂查询。
2. 数据仓库（Data Warehouse）：oracledsg方案提供了完善的数据仓库解决方案，能够对企业的海量数据进行存储、清洗、集成和分析。
数据仓库能够为企业决策提供有力的支持和参考。
3. 数据集成和ETL（Extract, Transform, Load）工具：oracledsg方案提供了强大的数据集成和ETL工具，能够将来自不同数据源和系统的数据整合到一个统一的数据库中，并进行规范化、清洗和转换。
4. 数据安全和备份：oracledsg方案具备高级的数据安全和备份功能，能够保护企业的重要数据免受损害和丢失。
它支持数据的加密、访问控制和审计，能够为企业提供数据的完整性和可靠性。
II. oracledsg方案的优势oracledsg方案具有以下几个显著的优势，使其成为企业和组织的首选数据解决方案：1. 高性能：oracledsg方案基于Oracle数据库，采用先进的索引和查询优化技术，具备卓越的性能。
它能够支持高并发、大规模的数据处理和查询，保证企业应用的高效运行。
2. 强大的扩展性：oracledsg方案能够轻松扩展以应对不断增长的数据量和用户访问量。
千里之行，始于足下。
Oracle数据库性能优化分析Oracle数据库性能优化分析是指对Oracle数据库进行综合性能分析和优化的过程。
通过分析数据库的运行状况、识别潜在的性能瓶颈、确定解决方案并实施优化措施，可以提高数据库的性能和效率。
以下是Oracle数据库性能优化分析的一般步骤：1. 收集性能数据：通过Oracle的性能监控工具，如AWR报告、统计信息收集等，收集数据库的性能数据，包括CPU利用率、I/O响应时间、锁定情况等。
2. 确定性能瓶颈：通过分析性能数据，确定数据库中存在的性能瓶颈，如高CPU使用率、高IO等待、长时间的锁等待等。
3. 优化SQL语句：分析执行频次较高的SQL语句，通过重写SQL语句、调整索引和统计信息等方式，优化SQL语句的执行计划，减少IO开销和CPU消耗。
4. 优化数据库结构：根据应用的需求和查询模式，调整表结构、分区策略、索引设计等，以提高查询性能和数据访问效率。
5. 优化数据库配置参数：调整数据库的配置参数，包括缓冲区大小、日志大小、并发连接数等，以最大限度地利用硬件资源，提高数据库的吞吐量和响应时间。
6. 确保数据完整性和一致性：通过使用合适的约束和触发器，确保数据的完整性和一致性，防止数据错误和冲突对性能造成负面影响。
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7. 监控和调优：定期监控数据库的性能指标，如响应时间、吞吐量等，及时识别和解决潜在的性能问题，保持数据库的高可用性和性能稳定性。
需要注意的是，性能优化是一个综合性的工作，需要结合具体的应用场景和需求来进行分析和优化，没有一种通用的解决方案，需要根据实际情况进行定制化的优化措施。
同时，性能优化是一个持续改进的过程，需要定期评估数据库的性能状况，并根据需求进行调整和优化。
常见Oracle数据库优化策略与方法
Oracle数据库优化是提高数据库性能的关键步骤，可以采取多种策略。
以下是一些常见的Oracle数据库优化策略：
1.硬件优化：这是最基本的优化方式。
通过升级硬件，比如增加RAM、使用
更快的磁盘、使用更强大的CPU等，可以极大地提升Oracle数据库的性能。
2.网络优化：通过优化网络连接，减少网络延迟，可以提高远程查询的效率。
3.查询优化：对SQL查询进行优化，使其更快地执行。
这包括使用更有效的
查询计划，减少全表扫描，以及使用索引等。
4.表分区：对大表进行分区可以提高查询效率。
分区可以将一个大表分成多
个小表，每个小表可以单独存储和查询。
5.数据库参数优化：调整Oracle数据库的参数设置，使其适应工作负载，可
以提高性能。
例如，调整内存分配，可以提升缓存性能。
6.数据库设计优化：例如，规范化可以减少数据冗余，而反规范化则可以提
升查询性能。
7.索引优化：创建和维护索引是提高查询性能的重要手段。
但过多的索引可
能会降低写操作的性能，因此需要权衡。
8.并行处理：对于大型查询和批量操作，可以使用并行处理来提高性能。
9.日志文件优化：适当调整日志文件的配置，可以提高恢复速度和性能。
10.监控和调优：使用Oracle提供的工具和技术监控数据库性能，定期进行性
能检查和调优。
请注意，这些策略并非一成不变，需要根据实际情况进行调整。
在进行优化时，务必先备份数据和配置，以防万一。
oracle大表分区方案
Oracle数据库是一款强大的关系型数据库管理系统，针对大规模数据的存储和查询需求，它提供了表分区的功能。
表分区可以将一个大表分割成多个小分区，以便于管理和查询。
在设计大表分区方案时，需要考虑以下几个方面：
1. 分区键的选择：分区键是用来划分分区的依据，选取合适的分区键可以提高查询效率。
常用的分区键有时间、地理位置和产品类型等。
需要注意的是，分区键必须是一个稳定的值，不会经常变动。
2. 分区类型的选择：Oracle提供了多种分区方式，包括范围分区、列表分区、哈希分区和复合分区等。
不同的分区方式适用于不同的场景，需要根据实际情况进行选择。
3. 分区维护的方法：分区表的维护需要考虑到数据的移动、备份和恢复等问题。
可以使用Oracle提供的分区维护工具或自定义的脚本来处理这些任务。
4. 分区索引的设计：分区表的索引也需要进行优化，可以使用局部索引或全局索引来提高查询效率。
5. 数据迁移的方案：当需要将一个大表分区时，需要考虑数据的迁移问题。
可以使用Oracle提供的数据迁移工具或自定义的脚本来完成这些任务。
综上所述，设计一个合理的大表分区方案需要考虑到多个方面，需要根据实际情况进行选择和优化。
在实际应用中，可以不断进行调整和改进，以满足不同的需求。
大型ORACLE数据库优化设计方案本文主要从大型数据库ORACLE环境四个不同级别的调整分析入手，分析ORACLE的系统结构和工作机理，从九个不同方面较全面地总结了ORACLE数据库的优化调整方案。
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ORACLERDBMS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。
通常依此四级调整级别对数据库进行调整、优化，数据库的整体性能会得到很大的改善。
下面从九个不同方面介绍ORACLE数据库优化设计方案。
一.数据库优化自由结构OFA(Optimal flexible Architecture)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(SYSTEM GLOBAL AREA)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、规范与反规范设计数据库1、规范化范式是符合某一级别的关系模式的集合，根据约束条件的不同，一般有1NF、2NF、3NF 三种范式。
规范化理论是围绕这些范式而建立的。
规范化的基本思想是逐步消除数据依赖中不合适的部分，使模式中的各关系模式达到某种程度的“分离”，即采用“一事一地”的模式设计原则，因此，所谓规范化实质上就是概念的单一化。
数据库中数据规范化的优点是减少了数据冗余，节约了存储空间，相应逻辑和物理的I/O次数减少，同时加快了增、删、改的速度。
但是一个完全规范化的设计并不总能生成最优的性能，因为对数据库查询通常需要更多的连接操作，从而影响到查询的速度。
故有时为了提高某些查询或应用的性能而有意破坏规范规则，即反规范化。
2、反规范化⑴反规范的必要性是否规范化的程度越高越好呢？答案是否定的，应根据实际需要来决定，因为“分离”越深，产生的关系越多，结构越复杂。
关系越多，连接操作越频繁，而连接操作是最费时间的，在数据库设计中特别对以查询为主的数据库设计来说，频繁的连接会严重影响查询速度。
所以，在数据库的设计过程中有时故意保留非规范化约束，或者规范化以后又反规范，这样做通常是为了改进数据库的查询性能，加快数据库系统的响应速度。
⑵反规范技术在进行反规范设计之前，要充分考虑数据的存取需求，常用表的大小、特殊的计算、数据的物理存储等。
常用的反规范技术有合理增加冗余列、派生列，或重新组表几种。
反规范化的好处是降低连接操作的需求、降低外码和索引数目，减少表的个数，从而提高查询速度，这对于性能要求相对较高的数据库系统来说，能有效地改善系统的性能，但相应的问题是可能影响数据的完整性，加快查询速度的同时降低修改速度。
3、数据库设计中的优化策略数据应当按两种类别进行组织：频繁访问的数据和频繁修改的数据。
对于频繁访问但是不频繁修改的数据，内部设计应当物理不规范化。
对于频繁修改但并不频繁访问的数据，内部设计应当物理规范化。
比较复杂的方法是将规范化的表作为逻辑数据库设计的基础，然后再根据整个应用系统的需要，物理地非规范化数据。
规范与反规范都是建立在实际的操作基础之上的约束，脱离了实际两者都没有意义。
只有把两者合理地结合在一起，才能相互补充，发挥各自的优点。
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(FullTableScan，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。
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。
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createtable、、create index、create tablespace、createcluster时，在storage子句中的参数的合理设置，可以减少碎片的产生。
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。
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。
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。
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ParallelQuery Option(PQO,并行查询选项)方式进行数据库操作。
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。
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。
七、实施系统资源管理分配计划ORACLE提供了Database ResourceManager(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1、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OLEDB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OLEDB方式则不需转换，从而提高处理速度。
