数据库结构的优化设计研究

2008年第5期(总第111期)牡丹江教育学院学报J O U R N A L O F M U D A N J I A N G C O L LE G E O F E D U C A T I O NN o．5，2008Ser ial N o．111关于数据库查询优化设计的方法苏树鹏(广西机电职业技术学院，广西南宁530007)[摘要]结构化查询语言(sQ L)的查询效率一直是人们关注的焦点．本文从数据库查询的角度出发．探讨了如何设计性能更优的查询策略。

以便提高系统的运行效率．[关键词]关系数据库；壹询；优化[中图分类号]T P31[文献标识码]A[文章编号]1009--2323(2008)05一0147一021．引言以关系数据库技术为主体的计算机应用系统已得到广泛应用，了解和掌握结构化查询语言(SQ L)成为数据应用中必备的技能．在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少．对于查询SQ L语句、复杂视图的编写等体会不出SQ L语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后。

随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一．因为对于海量数据，劣质sQ L语句和优质SQ L语句之间的速度差别可以达到上百倍。

可见．对于一个系统不是简单地能实现其功能就可以了．而是要写出高质量的SQ L语句。

提高系统的性能。

本文从实际工作出发．对利用SQ L的查询优化方法从6个方面探讨如何改善用户的查询计划。

以便提高系统的查询效率．2．优化方法本文探讨的优化方法中使用到如下3个关系；e m pl oye e(ss num．F l am e，m a na ge r dept，sa l a ry，sum-f ri ends)，s s num和nam e都是码。

s t udent(ss num，na m e。

c ours e，gra de)．s s num和na m e 都是码。

t e ehde pt(dept．m anager．10cat i on)。

数据库设计的技术和方法数据库设计是一项非常重要的任务，它涉及到了数据架构的规划、设计和实现等多个方面。

数据库设计技术和方法是一项需要深入研究和实践的工作，本文将介绍数据库设计的技术和方法，以及在实际应用中如何优化数据库设计。

一、数据库设计的主要原则在进行数据库设计之前，需要明确数据库设计的主要原则，以确保设计的完整性、准确性和可维护性。

1、数据规范化数据规范化是数据库设计的核心原则，它可以将数据分为多个表，减少数据冗余性和增强数据的完整性。

一般来说，进行规范化的方法包括将数据分解成多个粒度更小的表，消除冗余数据，并确保每个表都有一个清晰的主键。

2、数据完整性在数据库设计中确保数据的完整性是至关重要的，这意味着所有的数据都应该进行验证，以确保它们是准确的、合法的和一致的。

数据完整性的保证可以通过设计各种规则、约束和触发器来实现。

3、系统的可扩展性数据库应当具有可扩展性属性，这意味着应该在设计中预留可扩展和可变更性。

遵循这一原则可以使数据库在未来的升级与维护中更加方便。

二、数据库设计的技术1、概念结构设计概念结构设计是对数据的规划和定义，包括整个业务的对象、数据流和数据定义等。

其目的是理清业务流程，确定模型及其关系，为后续的物理设计提供思路。

2、逻辑结构设计逻辑结构设计是建立在概念结构设计之上，表现了业务的实现方式，包括数据库结构、实体、关系、数据表和数据类型等。

逻辑设计是基本结构设计宏观描述的过程。

3、物理结构设计物理结构设计是在逻辑结构设计基础上，将数据存储到物理设备上的过程。

包括如何存储数据、哪些数据用哪种数据存储方式，以及如何为在数据访问时提供最高的性能。

三、数据库设计的优化技巧1、优化表结构在数据库设计中，必须仔细分析建立的各个表之间的关系。

这可以通过优化表结构来实现。

可以从减小纵向关系数量、增加横向关联表的数量等方面入手，以减轻表的负载。

2、优化查询语句查询语句是在数据库中查找记录的主要方法。

数据流处理系统设计与优化研究随着互联网和物联网的快速发展，数据的数量和种类日益增多，对数据处理系统的要求也越来越高。

数据流处理系统因其高效性、实时性和可扩展性等优点被广泛应用。

本文将从系统架构、数据处理流程、优化设计等方面对数据流处理系统进行深入研究和探讨。

一、系统架构设计数据流处理系统主要由数据输入源、数据处理模块和数据输出端组成，其系统架构如下图所示：数据输入源：数据输入源可分为实时数据源和离线数据源，实时数据源通过消息队列或分布式文件系统将数据传输到数据处理模块；而离线数据源则通过批量的方式将数据导入到数据处理模块。

为了提高数据传输的效率，同时减轻模块之间的压力，建议使用分布式文件系统，如HDFS和S3。

数据处理模块：数据处理模块是数据流处理系统的核心部分，对输入数据进行各种操作和转换，并将处理后的数据发送给输出端。

数据处理模块一般分为三个部分，即数据过滤模块、数据计算模块和数据存储模块。

数据输出端：数据输出端主要是将处理后的数据发送给用户或其他系统。

常见的数据输出方式包括消息队列和数据库等。

在数据输出端，还可以结合机器学习算法对处理后的数据进行分析和预测。

二、数据处理流程数据处理流程是数据流处理系统的核心部分，包括数据的输入、处理和输出三个部分。

下面将详细介绍数据处理流程的各个环节及其重要性。

1. 数据输入数据输入部分是数据流处理的第一步，主要任务是将输入数据传输给数据处理模块。

由于数据输入速度可能会很快，因此建议在数据输入端引入消息队列，以平滑数据输入压力，在未来应对高峰期或错误数据等情况时提高系统的可靠性。

2. 数据过滤数据过滤是数据处理的第二步，主要负责根据业务需要进行多条件筛选操作，过滤掉无用或错误的数据以及重复的数据。

数据过滤也可以提高系统的性能和效率，因为处理过滤后的数据可以降低数据处理模块的负载和防止处理无用数据浪费资源。

3. 数据计算数据计算是数据处理的核心步骤，主要进行数据的计算，包括聚合、统计、计费和机器学习等操作。

ANSYS 结构优化设计ANSYS有三个命令定义和执行拓扑优化：TOPDEF，TOPEXE和TOPITER。

TOPDEF命令定义要省去材料的量，要处理载荷工况的数目，收敛的公差。

TOPEXE命令执行一次优化迭代。

TOPITER 命令执行多次优化迭代。

—定义优化参数首先要定义优化参数。

用户要定义要省去材料的百分比，要处理载荷工况的数目，收敛的公差。

命令：TOPDEFGUI：Main Menu>Solution>-Solve-Topological opt注——本步所定义的内容并不存入ANSYS数据库中，因此在下一个拓扑优化中要重新使用TOPDEF命令。

—执行单次迭代定义好优化参数以后，可以执行一次迭代。

迭代后用户可以查看收敛情况并绘出或列出当前的拓扑优化结果。

可以继续做迭代直到满足要求为止。

如果是在GUI方式下执行，在Topological Optimization 对话框（ITER域）中选择一次迭代。

命令：TOPEXEGUI：Main Menu>Solution>-Solve-Topological opt下面的例子说明了如何在拓扑优化中每次执行一次迭代：…/SOLUTIONTOPDEF,25,1 ！移去25%体积并处理一个载荷工况SOLVE ！执行第一次应力分析TOPEXE ！执行第一次拓扑优化迭代FINISH/POST1 ！进入后处理器PLNSOL,TOP0 ！画出优化结果*GET,TIPSRAT,TOPO,,CONV ！读取拓扑收敛状态*STATUS,TOPSTAT ！列表/SOLUTIONSOLVE ！执行第二次应力分析TOPEXE ！执行第二次拓扑优化迭代FINISH/POST1…TOPEXE的主要优点是用户可以设计自己的迭代宏进行自动优化循环和绘图。

在下一节，可以看到TOPITER命令是一个ANSYS的宏，用来执行多次优化迭代。

—自动执行多次迭代在定义好优化参数以后，用户可以自动执行多次迭代。

数据库优化方案1. 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)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.(4）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。

一、操作符优化：1、IN操作符用IN写出来的SQL的优点是比较容易写及清晰易懂，这比较适合现代软件开发的风格.但是用IN的SQL性能总是比较低的，从Oracle执行的步骤来分析用IN的SQL与不用IN的SQL有以下区别：ORACLE试图将其转换成多个表的连接，如果转换不成功则先执行IN里面的子查询,再查询外层的表记录，如果转换成功则直接采用多个表的连接方式查询。

由此可见用IN的SQL 至少多了一个转换的过程。

一般的SQL都可以转换成功，但对于含有分组统计等方面的SQL 就不能转换了.在业务密集的SQL当中尽量不采用IN操作符.优化sql时，经常碰到使用in的语句，一定要用exists把它给换掉,因为Oracle在处理In 时是按Or的方式做的,即使使用了索引也会很慢。

2、NOT IN操作符强列推荐不使用的，因为它不能应用表的索引。

用NOT EXISTS或（外连接+判断为空）方案代替3、IS NULL或IS NOT NULL操作判断字段是否为空一般是不会应用索引的，因为B树索引是不索引空值的。

用其它相同功能的操作运算代替，a is not null改为a>0 或a>’’等.不允许字段为空，而用一个缺省值代替空值，如业扩申请中状态字段不允许为空,缺省为申请。

引言概述：库存管理系统是一个重要的信息管理系统，通过对企业库存的管理和控制，帮助企业实现精细化管理和降低库存成本。

而一个高效可靠的库存管理系统数据库设计是确保系统正常运行和数据准确性的重要保证。

本文将深入探讨库存管理系统数据库设计的相关原则和方法，以及如何通过合理的数据表设计、数据字段选择、关系建立等方式来优化系统性能和提高工作效率。

正文内容：1. 数据表设计1.1 主表设计1.2 子表设计子表用于存储库存相关的具体明细信息，如进货记录、出货记录以及库存变动等。

每个子表应与主表进行关联，以确保数据的完整性和一致性。

子表的设计应考虑到不同类型的库存操作，例如进货操作、出货操作、库存盘点等，以方便系统的使用和功能拓展。

2. 数据字段选择2.1 数据字段的命名规范在为库存管理系统数据库设计选择数据字段时，应遵循一定的命名规范，以方便理解和查询。

常见的命名规范包括驼峰命名法、下划线命名法等。

同时，应避免使用过于简单或过于复杂的字段名，以提高代码的可读性和维护性。

2.2 数据字段的类型选择数据字段的类型选择对于系统的性能和存储空间有着重要的影响。

常见的数据字段类型包括整型、字符型、日期型等。

在选择字段类型时，应根据字段的具体需求进行综合考虑，避免字段类型过大或过小导致的资源浪费或数据溢出问题。

3. 关系建立3.1 主外键关系的建立通过设置主外键关系，可以确保数据在不同表之间的一致性和完整性。

在库存管理系统数据库设计中，主外键关系应建立在主表和子表之间，以及不同子表之间。

通过主外键的设置，可以方便进行数据的查询、插入、更新和删除等操作，提高系统的稳定性和可靠性。

3.2 级联操作的使用级联操作是指在进行数据的关联操作时，可以自动对相关数据进行同步更新或删除。

在库存管理系统数据库设计中，可以使用级联操作来实现库存量的自动更新、库存盘点的自动记录等功能，减轻用户的手动操作负担，提高工作效率。

4. 数据库性能优化4.1 索引的创建索引是提高数据库查询效率的重要手段之一。

计算机专业毕业论文题目方向目录1朱金英1、信息管理系统2、网站建设3、计算机控制或自选2平玲娣1、网站建设 2、数据库管理系统3、网络信息安全3王臻殚1、信息管理系统(如人事档案、图书管理等)2、网站建设（如家教、旅游、服装等网站）3、企业网络建设4毛根生1、信息管理(B/S)包括：网站设计、电子商务、（或ASP）等2、数据库系统(C/S)包括：Delphi、VC、C#、Powerbuild、VB应用软件等3、数据库结构的优化设计与研究、信息安全（理论与实践）5潘雪增1、网站设计与实现 2、数据库管理系统3、计算机网络及网络安全6张三元1、面向基层应用网站网页设计 2、信息管理系统7徐镜春1、网站建设 2、管理信息系统 3、电子商务8徐宗元1、信息管理系统 2、网上展示系统9蒋方炎1、网络安全 2、信息管理系统10张彤彧1、网站设计与开发 2、信息管理系统11方宁1、管理信息系统开发 2、基于Web的数据库系统开发12张建林1、网站设计 2、信息管理系统13章振坚1、网站建设 2、数据库应用14付玉芳1、信息管理系统的设计与开发2、网站设计与开发法学专业毕业论文题目方向目录1方立新1、人权法 2、司法制度（法院、检察、律师、公证和仲裁制度等）2章立军1、刑事诉讼法 2、刑事诉讼 3、律师理论与实务3钱水苗1、环境资源法律责任制度研究 2、环境资源的法律保护 3、科学发展观与环境资源法制的完善和创新4费善诚1、村民自治制度研究 2、公民权利研究 3、人大制度改革研究5吴勇敏1、公司法 2、经济法 3、保险法6陈信勇1、民法学 2、房地产法 3、社会保障法7季涛1、法治问题研究 2、司法制度研究8韩家勇1、物权制度 2、债权制度 3、侵权行为法9陈小英1、民事诉讼 2、经济法 3、公司法 4、行政法10石华琴1、民事诉讼与证据法2、婚姻家庭法3、司法公正11叶良芳1、刑法学 2犯罪学 3、刑事诉讼法学12沈琪1、刑法 2、刑事诉讼法 3、犯罪学13梁上上1、民法2、公司法3、物权法14金承东1、行政法2、行政诉讼法3、行政程序法15宋永新1、国际法2、民商法3、经济法16林劲松1、刑事诉讼法 2、证据法 3、刑法17石毕凡1、权利冲突理论与事例（特别是法律全球化时代产生的新权利研究，如知情权、迁徙自由权、隐私权、沉默权、生育权、堕胎权、日照权及弱势群体权利的保障，等等。

基于ORACLE数据库优化设计方案研究摘要：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，从不同方面较全面地总结了oracle数据库的优化调整方案。

关键词：oracle数据库；优化设计；方案中图分类号：tp3文献标识码：a文章编号：1009-0118（2012）04-0223-02一、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：（一）把以同样方式使用的段类型存储在一起（二）按照标准使用来设计系统（三）存在用于例外的分离区域（四）最小化表空间冲突（五）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：（一）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。

（二）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。