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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。
数据库查询性能差的原因分析与解决方案一、引言数据库查询性能是决定系统整体性能的重要因素之一。
当数据库查询性能差时，会导致系统响应时间延长、效率低下，影响用户体验和系统的可用性。
因此，深入分析查询性能差的原因，并提出有效的解决方案，对于提升系统性能具有重要意义。
二、数据库查询性能差的原因分析1. 数据库设计问题：良好的数据库设计能够提高查询性能。
如果数据库的表结构设计不合理，如表之间存在冗余数据、缺乏索引、表字段不合理等，都会导致查询性能下降。
2. 查询语句问题：查询语句的编写有时会导致性能问题。
当查询语句中存在大量的连接操作、子查询、不合理的顺序等，都会增加系统查询负担，导致性能下降。
3. 数据量过大：当数据库中数据量超过一定程度时，查询性能就会明显下降。
数据量过大会导致磁盘I/O负载加重，从而降低系统的响应速度。
4. 硬件资源问题：硬件资源不足也会影响数据库查询性能。
例如，内存容量不足、磁盘I/O速度慢，都会限制数据库的查询能力。
5. 数据库参数配置问题：数据库的参数配置对于查询性能有着重要的影响。
如果数据库的参数配置不合理，比如缓冲区设置过小、线程数配置不当等，都会导致查询性能下降。
三、解决方案1. 优化数据库设计：对于已经存在的数据库，可以通过对表进行重构、去除冗余数据、合理设计索引等方式来优化数据库结构，从而提高查询性能。
2. 优化查询语句：仔细审查查询语句，避免使用不必要的连接操作和子查询。
编写高效的查询语句，可以使用合适的索引、合理的顺序等来加快查询速度。
3. 数据分区和分页：对于数据量过大的表，可以考虑进行数据分区，将数据分散存储，从而减少单个查询操作的数据量。
对于查询结果过多的情况，可以使用分页查询，限制一次查询的结果条数，减少数据的传输和加载。
4. 提升硬件资源：根据实际情况，考虑提升硬件资源。
可以增加内存容量，加快磁盘I/O速度，提高服务器的计算性能，从而提升数据库查询性能。
数据库性能优化方法随着信息技术的迅速发展，数据库在商业系统和科学计算中的重要地位已经日益凸显，影响着系统的性能和可用性。
因此，数据库性能优化来保证数据的高效存取和高性能的操作一直以来都是重要的话题。
一般来说，数据库性能优化可以通过两个方面来实现，即数据库结构优化和查询优化。
结构优化是指优化数据库表和索引结构以提高其性能，通过这种优化可以有效地改善数据库的查询性能；查询优化则是指改进查询的方法以提高性能，使用一些SQL语句优化技术能够改善查询的性能。
数据库结构优化具体可以采取哪些方法呢？首先，在建立数据表时，要根据数据表中设计关键字段，比如字段的长度、类型、默认值等，这样可以使数据表更具紧凑，减少空间占用，提高查询性能。
其次，合理设置索引，可以显著提高查询性能，索引应满足以下几个原则：只设置相关的字段上的索引；控制索引的数量，避免使用太多的索引；建立联合索引；改善索引结构，并充分利用索引位置。
此外，合理使用存储过程、视图和触发器也能够有效改善数据库的查询性能。
存储过程可以减少物理IO、减少网络传输，从而节省资源，提高查询性能；视图可以屏蔽数据表，使用户只能查询视图中的字段；触发器可以实现索引的重建、数据完整性的检查等，可以有效提高查询性能。
此外，查询优化也是提高数据库性能的重要手段。
一般来说，查询优化可以通过以下几种方式来实现：1、使用正确的查询语法，尽量使用简洁的SQL语句；2、合理使用排序、分组和聚集函数；3、合理使用表连接，尽量避免全表扫描；4、优化查询条件，减少穷举；5、合理使用索引；6、使用SQL性能分析工具。
以上就是数据库性能优化的方法，有效的数据库性能优化可以改善系统应用的性能，维持数据库的稳定性和可靠性，使系统的更新和维护更加快捷安全。
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。
DB2数据库优化策略当涉及到DB2数据库优化时，具体的案例取决于数据库的具体情况和性能问题。
请注意，这些只是一些常见的DB2优化案例和步骤。
具体的优化策略取决于您的特定情况和需求。
在进行任何优化之前，建议先进行充分的需求分析和性能测试，以确保所选的优化策略能够真正解决您的问题并带来显著的性能提升。
一．索引优化：识别慢查询：首先，通过慢查询日志或性能监控工具识别慢查询。
分析查询：查看查询的执行计划，确定是否可以利用索引加速查询。
创建或优化索引：如果发现缺少必要的索引，创建索引；如果存在冗余或低效的索引，则进行优化或删除。
二．查询优化：重写复杂查询：将复杂的联接和子查询重写为更高效的查询方式，例如使用JOIN替代子查询。
使用合适的函数：避免在查询中使用复杂的函数，这可能会影响索引的使用和查询性能。
三．数据库设计优化：规范化：确保数据库表结构经过规范化，以减少数据冗余和潜在的更新、插入和删除异常。
反规范化：在适当的情况下，通过反规范化来提高查询性能，减少数据检索的复杂性。
四．硬件和配置优化：增加内存：提高数据库缓冲池的大小，以便数据库可以缓存更多的数据和索引。
使用更快的存储：选择高性能的硬盘或使用SSD来提高I/O性能。
调整数据库配置参数：根据数据库的工作负载和硬件资源，调整数据库的配置参数，如缓冲池大小、线程数等。
五．监控和调优：定期监控数据库性能：使用性能监控工具定期检查数据库的性能指标，如CPU利用率、磁盘I/O、查询响应时间等。
调整优化策略：根据监控结果，定期评估和调整优化策略，以保持数据库的最佳性能。
六．并发和负载管理：资源争用管理：分析并解决多个用户或应用程序之间的资源争用问题，确保数据库资源得到合理分配。
分区：使用分区技术将大型表和索引分成较小的、更易于管理的片段，以提高管理和查询性能。
七．定期维护：数据库维护：定期进行数据库维护，如重建索引、清理旧数据、更新统计信息等，以保持数据库性能和效率。
数据库技术的最佳实践和性能优化随着互联网和大数据时代的到来，数据库已经成为了数据存储和管理的重要组成部分。
数据库技术也在不断的发展和进步，出现了越来越多先进的数据库技术，如NoSQL、分布式数据库等。
数据库的性能优化与最佳实践是数据库管理的重要领域，在本文中，我们将探讨如何实现数据库的最佳实践与性能优化。
1. 数据库的最佳实践数据库最佳实践的目标是将数据存储在数据库中，使其轻松可访问、安全可靠、且能够扩展。
下面是一些实现数据库最佳实践的方法：1.1. 数据库设计和规划在部署数据库之前，首先需要对数据库进行设计和规划。
数据库设计应注重以下方面：- 数据库模型：数据库模型应该与应用程序一起设计。
使用统一的模型，可以简化数据存储和数据访问的过程，提高数据的有效性和一致性。
- 数据库命名规则：采用规范命名规则，可以提高数据的可读性和维护性。
命名规则应体现数据的含义，同时也要简洁明了。
- 数据库索引：根据数据的查询需求，建立合适的数据库索引，可以提高数据的查询效率。
1.2. 数据库安全- 数据库与网络的安全：要确保数据库服务器和网络都是安全的。
数据库服务器应该安装在安全的物理环境中，网络应该采用安全协议来保护数据的传输。
- 数据库访问控制：要对数据库的访问进行控制，设置密码、访问权限等措施，以防止未经授权的数据访问。
1.3. 数据库备份和恢复为了保护数据不丢失，在正式的使用之前，应该定期备份数据库，并尽可能做好恢复准备工作，以防止数据的丢失。
2. 数据库的性能优化数据库性能优化的目标是提高数据库的查询效率和响应速度，以满足业务需求，并提高数据库的可扩展性，以适应业务的发展。
下面是一些实现数据库性能优化的方法：2.1. 优化数据库查询- 在查询中使用索引：索引是提高查询效率的关键。
应该根据业务需求，建立合适的索引，以满足业务的查询需求。
- 避免使用SELECT *语句：SELECT *语句会读取所有字段，造成数据库的性能浪费。
MYSQL数据库和MSSQL数据库性能对比分析及优化策略企业的数据库管理系统（DBMS）是企业网络基础设施中非常重要的一部分，它们承载了组织的全部数据。
因此，选择合适的DBMS系统是至关重要的。
MYSQL和MSSQL是两种最流行的关系型数据库管理系统。
他们各有优劣，根据你的商业需求，你需要先了解他们之间的一些重要区别。
性能对比MYSQL和MSSQL之间最大的区别可能在于他们在性能方面的表现。
MYSQL的性能在处理大量数据时表现出色，并且在处理非事务性操作时表现出色。
另一方面，MSSQL对事务操作的支持非常出色，而且更适合处理大量的并发访问。
虽然两者的性能都很出色，但在某些特定情况下，某一个系统可能更适合你的需求。
例如，如果你需要处理大量数据并且不需要强大的事务支持，那么MYSQL可能是更好的选择。
另一方面，如果你需要支持复杂的事务，例如金融和工业自动化等领域，那么MSSQL可能是更好的选择。
优化策略无论你选择的是MYSQL还是MSSQL，你都需要考虑数据库的性能优化。
以下是一些针对两种系统的优化策略。
MSSQL优化策略1. 索引优化：索引是数据库查询的关键。
通过创建适当的索引，可以确保查询速度最优。
对于高交易/高并发的环境，对索引进行适当优化是非常必要的。
2. 数据库服务器性能优化：对于MSSQL，可以通过调整数据库服务器参数来提高性能。
例如，可以通过增加内存、磁盘空间和CPU来提高性能。
3. 选择正确的数据类型：为每个表和列选择正确的数据类型是非常重要的，这可以直接影响到查询和插入数据。
MYSQL优化策略1. 缓存优化：将经常访问的数据缓存在内存中，以避免每次请求都必须查询磁盘中的数据。
这可以大大提高查询性能。
2. 语句优化：使用正确的SQL语句可以大大提高系统性能，并减少查询时间。
您可以使用MySQL EXPLAIN命令来优化查询，并使用索引对查询进行加速。
3. 数据库分区：对于大型数据库，分区可以使查询更快。
数据库调优是提高数据库性能的一项重要工作，可以提升系统的响应速度、减少系统负载和提高用户体验。
本文将详细介绍数据库调优的步骤和方法。
1.性能评估性能评估是数据库调优的第一步。
通过审查数据库的性能指标和监控数据，分析数据库的瓶颈所在。
可以通过系统监控工具、性能分析工具和日志分析工具等手段进行评估。
2.查询优化查询优化是数据库调优的重要环节。
通过分析数据库的查询语句，找出存在的问题，并进行优化。
可以采取以下措施进行查询优化：（1）检查和修改查询语句，尽量减少不必要的操作；（2）创建适当的索引，提高查询效率；（3）使用数据库内置的查询优化工具，如SQL Server的查询执行计划。
3.物理结构调整物理结构调整是数据库调优的另一个重要环节。
通过调整数据库的物理结构，提高数据的访问效率。
可以采取以下措施进行物理结构调整：（1）对数据表进行垂直切分，将不常用的字段划分到独立的表中；（2）对大数据表进行水平切分，将数据分散到多个物理磁盘上，提高IO性能；（3）合理设置表空间和数据文件，提高磁盘利用率和访问速度。
4.资源调优资源调优是数据库调优的关键环节。
通过合理配置数据库的硬件资源和软件配置，提高数据库的性能。
可以采取以下措施进行资源调优：（1）合理分配服务器的CPU和内存资源，根据数据库的负载情况进行配置；（2）调整数据库的缓存大小，提高数据的读取速度；（3）优化数据库的存储结构，提高磁盘IO性能。
5.定期维护定期维护是数据库调优的持续工作。
通过定期对数据库进行检查和维护，及时发现和解决性能问题。
可以采取以下措施进行定期维护：（1）定期清理和优化数据库的索引，提高查询性能；（2）备份和恢复数据库，保证数据的安全性和完整性；（3）监控数据库的性能指标，及时发现和解决问题。
综上所述，数据库调优是提高系统性能和用户体验的重要工作。
通过性能评估、查询优化、物理结构调整、资源调优和定期维护等步骤，可以提高数据库的性能和稳定性。
数据库批量导入导出的方法与性能优化数据库的批量导入导出操作是在日常开发和运维工作中非常常见的任务。
合理优化这些操作可以显著提高数据库的性能和效率。
本文将介绍几种常见的数据库批量导入导出方法，并探讨如何进行性能优化，以提高导入导出的速度和效率。
一、数据库批量导入方法1. 使用SQL语句的LOAD DATA INFILE命令LOAD DATA INFILE命令是一种高效的数据库批量导入方法，它能够快速导入大量数据。
使用LOAD DATA INFILE命令时，需要将数据存储在文本文件中，并通过指定正确的分隔符和行结束符来确保数据能正确导入。
2. 使用INSERT语句的多值插入当需要将大量数据导入数据库表中时，可以使用INSERT语句的多值插入方法。
这种方法只需要执行一条INSERT语句，每次插入多行数据。
与循环插入单条数据相比，使用多值插入方法可以减少数据库操作的次数，提高导入速度。
3. 使用数据库特定的工具或API许多数据库提供了专门的工具或API，用于数据库批量导入。
这些工具可以根据数据库的特性和要求，在性能和功能上做出优化。
例如，MySQL提供了mysqlimport工具，能够高效地导入CSV或文本文件。
二、数据库批量导出方法1. 使用SELECT INTO OUTFILE命令SELECT INTO OUTFILE命令是一种常用的数据库批量导出方法，它将查询结果导出为文本文件。
使用该命令时需要注意文件路径和用户权限问题。
SELECT INTO OUTFILE命令支持导出多个表的数据，查询结果可以以CSV、XML或SQL等格式导出。
2. 使用数据库特定的工具或API类似数据库批量导入方法，许多数据库还提供了专门的工具或API，用于数据库批量导出。
这些工具可以根据数据库的特性和要求，在性能和功能上做出优化。
例如，MySQL提供了mysqldump工具，能够高效地导出数据库表的结构和数据。
三、性能优化技巧1. 选择合适的导入导出方法根据数据量和导入导出的频率，选择合适的导入导出方法非常重要。
MySQL5.7优化InnoDB配置以及调优⽅案在进⾏优化前，我们先确认⽬前数据库的配置，命令如下：mysql> show variables like "%innodb%";这会把所有innodb相关的参数显⽰出来，接下来我们对关键参数进⾏优化。
⼀、innodb_buffer_pool_size这个是Innodb最重要的参数，主要作⽤是缓存innodb表的索引，数据，插⼊数据时的缓冲，默认值为128M。
如果是⼀个专⽤DB服务器，那么它可以占到内存的70%-80%。
并不是设置的越⼤越好。
设置的过⼤，会导致system的swap空间被占⽤，导致操作系统变慢，从⽽减低sql查询的效率。
如果你的数据⽐较⼩，那么可分配是你的数据⼤⼩+10%左右做为这个参数的值。
例如：数据⼤⼩为50M,那么给这个值分配innodb_buffer_pool_size＝64M就够了。
设置⽅法：在f⽂件⾥：innodb_buffer_pool_size=4G如果是独⽴的db服务器,建议设置为物理内存的 80%，因为要给操作系统留有空间。
innodb_buffer_pool_instancesinnodb_buffer_pool_size的值⼤于 1G时，innodb_buffer_pool_instances会把 InnoDB 的缓存池划分成多个实例。
多个缓冲池的好处：多个线程同时访问缓冲池时可能会遇到瓶颈，⽽多个缓冲池则可以最⼩化这个冲突官⽅建议的 buffer 数量：每个 buffer pool 实例⾄少要 1G例如内存为32GB，innodb_buffer_pool_size为25GB，那么合适的⽅案就是25600M / 24 = 1.06GBinnodb_buffer_pool_instances = 24⼆、innodb_log_file_size这个参数指定在⼀个⽇志组中，每个log的⼤⼩。
数据库管理方案1. 概述本文档旨在提出一个可行的数据库管理方案，以确保数据库的安全性、可靠性和高效性。
2. 目标- 提供安全的数据库管理措施，保护用户数据的机密性和完整性。
- 确保数据库的高可靠性，防止数据丢失和系统故障。
- 优化数据库性能，提升数据处理和查询速度。
3. 数据库备份策略为了保证数据的安全性和可靠性，采取以下数据库备份策略：- 定期全量备份：每周一次进行全量备份，将整个数据库备份至安全的存储设备，并妥善保管备份数据。
- 增量备份：每日进行增量备份，备份数据库发生变更的数据部分，以减少备份数据量和备份时间。
- 多地备份：除了将备份数据存储于本地，还将备份数据复制到不同地理位置的存储设备，以防止数据丢失意外发生。
4. 数据库安全措施为了保护数据库的机密性和完整性，采取以下安全措施：- 强化用户访问权限：对不同用户和角色进行权限分级管理，避免未经授权的访问和操纵数据库。
- 加密敏感数据：对存储在数据库中的敏感数据进行加密处理，确保数据泄露不会导致信息泄露。
- 定期漏洞扫描：使用专业的安全软件对数据库进行定期漏洞扫描，及时发现和修复潜在安全风险。
- 实施访问日志记录：记录用户对数据库的访问日志，以便追踪和审计可能存在的安全问题。
5. 数据库性能优化为了提升数据库的性能和效率，采取以下优化措施：- 索引优化：通过合理的索引设计和优化，提高数据查询速度和响应时间。
- 查询优化：对常用的查询语句进行优化，减少查询时间和资源消耗。
- 数据分区：根据数据的特性和访问频率，将数据库分割为多个分区，提高查询效率和管理灵活性。
- 定期维护：定期进行数据库碎片整理、数据统计和索引重建等维护操作，保持数据库的健壮性和性能。
以上即为数据库管理方案的概要内容，通过合理备份策略、数据库安全措施和性能优化措施，可以确保数据库的安全性、可靠性和高效性。
数据库管理解决方案
数据库管理是企业信息化建设中的重要组成部分，对于企业的运营和管理具有至关重要的作用。
在日常的运营中，数据库管理可能会面临诸多挑战，包括数据安全、性能优化、备份与恢复等方面的问题。
因此，建立一套完善的数据库管理解决方案显得尤为重要。
首先，数据安全是数据库管理中的头等大事。
在当前信息化时代，数据泄露和数据丢失可能会给企业带来巨大的损失。
因此，建立健全的数据安全策略显得尤为重要。
可以通过加密技术、访问权限控制、安全审计等手段来保障数据的安全性，确保数据不被未经授权的人员访问和篡改。
其次，性能优化也是数据库管理中的重要问题。
随着数据量的增加，数据库的性能可能会受到影响，导致系统运行缓慢甚至崩溃。
为了解决这一问题，可以采取一系列措施，包括优化数据库设计、索引优化、查询优化、硬件升级等，以提升数据库的性能，确保系统能够稳定高效地运行。
此外，备份与恢复也是数据库管理中不可忽视的问题。
在面对数据丢失或系统故障时，能够快速有效地进行数据恢复至关重要。
因此，建立完善的备份与恢复策略显得尤为重要。
可以采用定期备份、增量备份、异地备份等手段来保障数据的安全，确保在发生意外情况时能够迅速恢复数据。
综上所述，建立一套完善的数据库管理解决方案对于企业的信息化建设具有重要意义。
通过加强数据安全、优化性能、做好备份与恢复工作，可以有效提升数据库管理的水平，确保企业信息系统的稳定运行。
希望企业在日常运营中能够重视数据库管理工作，建立一套适合自身需求的数据库管理解决方案，为企业的发展保驾护航。
大型数据库系统设计与优化在当今互联网时代，数据已经成为各行各业的核心资源。
大量数据需要存储、管理和分析，其中，数据库系统是最重要的一环。
设计和优化一个高效的大型数据库系统需要开发人员不断地追求和创新。
在这篇文章中，我将探讨大型数据库系统设计与优化的相关问题。
1. 数据库系统基础架构数据库系统由多个组成部分组成，包括应用程序、数据库管理系统(DMS)、操作系统以及物理存储设备。
其中，数据库管理系统是数据库系统的核心。
DMS负责处理数据库的各种请求，包括读写请求，安全性请求等等。
因此，在设计一个大型数据库系统的时候，首先要选择一款高性能且稳定的DMS。
例如，Oracle、MySQL、PostgreSQL等都是市面上常用的高性能DMS。
此外，运用分布式数据库系统也成为一个趋势，这样可以满足数据安全性和高可用性的需求。
2. 数据建模数据建模是数据库系统的核心，是数据建立稳定的基础。
在数据库设计过程中，必须对数据进行梳理和组织。
这就要求开发人员在设计数据库时，要对业务需求有充分的了解，并且基于业务需求开展数据建模和逻辑建模的工作。
数据建模能够保障数据库系统的完整性和一致性。
常用的建模语言有ER图、UML等。
3. 数据存储优化数据存储优化是提高数据库性能的重要手段，常用的优化手段有以下几种：（1）数据分区数据分区是将数据库划分为若干个子集，以提高查询速度和数据管理效率。
根据业务特点，可以将数据分区划分到不同的硬件设备上，从而加速数据读取和写入的速度。
一般情况下，数据分区会根据日期、区域、关键字等进行划分。
（2）索引优化索引是加速查询的最常用的方式。
对于大型数据库而言，索引是非常重要的。
索引的设计不但要满足查询速度的要求，而且还需要考虑维护成本。
常见的索引方式有B树索引和哈希索引。
（3）数据压缩数据压缩是提高数据库存储效率的一种方式。
它可以减少存储空间占用，降低读写成本。
在数据库运行时间越长，数据量也会越来越大，因此压缩技术是非常有用的。
网络数据库安全管理技术的优化策略网络数据库安全管理是保障企业信息安全的重要手段，对于企业核心业务的正常运行有着至关重要的作用。
为了提高网络数据库的安全性，需要采取多种优化策略。
本文将重点介绍网络数据库安全管理技术的优化策略。
1. 加强权限管理网络数据库中不同用户之间的权限应不同，对于拥有最高权限的管理员应该加强身份认证，采用更复杂的密码和验证方式，并定期修改密码和验证方式，并限制管理员的权限，减少管理员的疏忽和过错。
针对不同的用户，应该授予不同的权限，以达到最小权限原则，减少负载和攻击面。
2. 数据库备份和恢复策略网络数据库存在着各种异构性的数据访问，运行时会有各种故障和崩溃，数据丢失的情况时有发生。
因此，定期对网络数据库进行备份，并建立可靠的数据恢复机制是非常必要的。
同时，网络数据库备份数据的存储也需加强其安全性，以免被恶意攻击者拿到备份数据进行篡改。
3. 网络数据库漏洞扫描与修复不断进行数据库漏洞扫描是网络数据库安全管理的重要策略，通过及时发现和修复数据库漏洞，可以保证数据库的正常运行和数据的安全性。
应用漏洞扫描工具可以及时发现和定位风险漏洞并提供修复建议以降低潜在风险。
4. 数据库加密技术随着网络安全威胁的不断增加，数据安全性变得越来越受重视。
因此，采取加密技术可以保证数据库中的数据在传输、存储等方面的安全。
常见的数据库加密技术有常见的对称加密算法（DES，AES）、非对称加密算法（RSA）等。
5. 数据库审计与监控数据库监控是网络数据库安全管理的必要环节，通过持续的监控，可以发现并且防御攻击。
数据库审计可以记录数据库运行的全过程，依靠日志和审计策略来管理数据库，定期审计数据库中的数据访问、操作和更改，确保安全和合规性。
6. 安全更新策略数据库软件的自动更新可以及时修复软件漏洞，使数据库更加安全，但同时也会影响数据库的稳定性，甚至会因为不兼容问题导致数据库崩溃。
因此，应该根据实际情况进行安全更新，并进行测试和验证，保证安全更新无误。
誓汪虿电视名播魈中 救谐席棠掏优侣方案 播控中心数据库架构优化方案 ◇住 电视台旖出都 一．
引言 ０－，－Ｈ
数据库服务器在整个数字播出系统中担任着重 要角色，负责保存整个系统的配置、素材信息、播 出表信息、用户信息、权限管理信息等。我台播控 中心数据库数据量保存约十万条记录，规模虽不是 很大，但要求具有较高的可靠性和安全性，在播控 中心重要性不言而喻，被视作为播控中心的“大 脑”。数据库一旦出现问题或者崩溃，整个中心的 播出工作将会受到影响甚至出现停播事故，所以播 控中心系统必须配置主备数据库服务器。我台新建 成的播控中心在开播初期就出现过数据库服务器硬 盘故障，由于配置了主备服务器，没有因此出现数 据丢失而影响正常播出。 二．数据库双机热备的实现模式
一种是标准的基于共享的存储设备的方式，即 两台服务器通过一个共享的存储设备（一般是共享 的磁盘阵列或存储区域网ＳＡＮ），并且安装双机软 件，实现双机热备，称为共享方式。另一种方式是 没有共享的存储设备的方式，即通过纯软件的方 式，一般称为纯软件方式或镜像方式（Ｍｉ ｒｒｏ ｒ Ｍｏｄｅ ｏ 对于共享方式，数据库放在共享的存储设备 上。当一台服务器提供服务时，直接在存储设备上 进行读写。而当系统切换后，另一台服务器也同样 读取该存储设备上的数据。 对于纯软件的方式，通过镜像软件，可以将数 据实时复制到另一台服务器上，这样同样的数据就 在两台服务器上各存储一份，如果一台服务器出现 故障，可以及时切换到另一台服务器。 三．纯软件方式的特点和不足 （一）特点 １、避免了磁盘阵列的单点故障：对于双机热 备，本身即是防范由于单个设备的故障导致服务中
断，但磁盘阵列恰恰又形成了一个新的单点。在理 论上基于磁盘阵列的双机热备系统的可靠系数会略 低于纯软双机的可靠系数。 ２、节约投资：不需贿买昂贵的磁盘阵列。 ３、不受距离的限制：两台服务器不需受ＳＣＳＩ 电缆的长度限制（光纤通道的磁盘阵列也不受距离 限制，但投资会大得多）。可以更灵活地部署服务 器，包括通过物理位置的距离来提高安全性。 目前较为常见的纯软件方式有：（１）ＬａｎｄｅｒＣｌｕｓｔｅｒ 集群软件，可支持多点集群及双机，远程监控，支 持Ｕｎｉｘ，支持ｉＳＣＳＩ，支持多数据库；（２）ＮＥＣ ＥｘｐｒｅｓｓＣｌｕｓｔｅｒ集群软件，可支持纯软件方式（镜 像），多点集群及双机，远程监控；（３）ＬｉｆｅＫｅｅｐｅｒ集 群软件，可支持多点集群及双机；（４）ＲｏｓｅＨＡ双机 软件，可双机热备、互备。 基于以上特点，在系统建设时，我台选择了纯 软件方式。在主备数据库切换软件选择是 ＬｉｆｅＫｅｅｐｅｒ ４．０。 美国ＳｔｅｅｌＥｙｅ公司开发的ＬｉｆｅＫｅｅｐｅｒ是一种支 持多种软（ＷｉｎｄｏｗＮＴ，Ｗｉｎｄｏｗｓ２０００，多￣＠Ｌｉｎｕｘ 等）、硬件平台的高性能容错软件。同时支持纯软 件镜像方式和共享磁盘阵列柜方式。并具备以下一 些特点： １、不用增加任何额外硬件投资，纯软件方式 实现双机容错，且对备机无特殊硬件配置要求。 ２、支持共享磁盘阵列柜和扩展镜像两种方式， 给用户提供了选择上的灵活性。并且在主备服务器 镜像可支持对磁盘逻辑分区镜像，无须另外购置硬 盘进行物理磁盘镜像。 ３、最大限度地保护用户端的应用连续性。用 户的硬件资源（如网卡），‘软件资源（如ＮＴ操作 系统、数据库管理系统、数据库应用系统等）均能 处于ＬｉｆｅＫｅｅｐｅｒ的保护之下，当这些被保护资源出 现技术故障时，ＬｉｆｅＫｅｅｐｅｒ可随时实施系统资源切
数据库优化方案 查询速度慢的原因很多，常见如下几种： 1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。 3、没有创建计算列导致查询不优化。 4、内存不足
5、网络速度慢 6、查询出的数据量过大(可以采用多次查询，其他的方法降低数据量) 7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。 9、返回了不必要的行和列 10、查询语句不好，没有优化 可以通过如下方法来优化查询 : 1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在支持。数据量(尺寸)越大，提高I/O越重要.
2、纵向、横向分割表，减少表的尺寸(sp_spaceuse) 3、升级硬件 4、根据查询条件,建立索引,优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。注意填充因子要适当(最好是使用默认值0)。索引应该尽量小，使用字节数小的列建索引好(参照索引的创建),不要对有限的几个值的字段建单一索引如性别字段
5、提高网速; 6、扩大服务器的内存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的内存。配置虚拟内存：虚拟内存大小应基于计算机上并发运行的服务进行配置。运行 Microsoft SQL Server? 2000 时，可考虑将虚拟内存大小设置为计算机中安装的物理内存的 1.5 倍。如果另外安装了全文检索功能，并打算运行 Microsoft 搜索服务以便执行全文索引和查询，可考虑：将虚拟内存大小配置为至少是计算机中安装的物理内存的 3 倍。将 SQL Server max server memory 服务器配置选项配置为物理内存的 1.5 倍(虚拟内存大小设置的一半)。
7、增加服务器 CPU个数;但是必须明白并行处理串行处理更需要资源例如内存。使用并行还是串行程是MsSQL自动评估选择的。单个任务分解成多个任务，就可以在处理器上运行。例如耽搁查询的排序、连接、扫描和GROUP BY字句同时执行，SQL SERVER根据系统的负载情况决定最优的并行等级，复杂的需要消耗大量的CPU的查询最适合并行处理。但是更新操作Update,Insert， Delete还不能并行处理。
8、如果是使用like进行查询的话，简单的使用index是不行的，但是全文索引，耗空间。 like 'a%' 使用索引 like '%a' 不使用索引用 like '%a%' 查询时，查询耗时和字段值总长度成正比,所以不能用CHAR类型，而是VARCHAR。对于字段的值很长的建全文索引。
9、DB Server 和APPLication Server 分离;OLTP和OLAP分离 10、分布式分区视图可用于实现数据库服务器联合体。联合体是一组分开管理的服务器，但它们相互协作分担系统的处理负荷。这种通过分区数据形成数据库服务器联合体的机制能够扩大一组服务器，以支持大型的多层 Web 站点的处理需要。有关更多信息，参见设计联合数据库服务器。(参照SQL帮助文件'分区视图')
a、在实现分区视图之前，必须先水平分区表 b、在创建成员表后，在每个成员服务器上定义一个分布式分区视图，并且每个视图具有相同的名称。这样，引用分布式分区视图名的查询可以在任何一个成员服务器上运行。系统操作如同每个成员服务器上都有一个原始表的复本一样，但其实每个服务器上只有一个成员表和一个分布式分区视图。数据的位置对应用程序是透明的。
11、重建索引 DBCC REINDEX ,DBCC INDEXDEFRAG,收缩数据和日志 DBCC SHRINKDB,DBCC SHRINKFILE. 设置自动收缩日志.对于大的数据库不要设置数据库自动增长，它会降低服务器的性能。在T-sql的写法上有很大的讲究，下面列出常见的要点：首先，DBMS处理查询计划的过程是这样的：
1、 查询语句的词法、语法检查 2、 将语句提交给DBMS的查询优化器 3、 优化器做代数优化和存取路径的优化 4、 由预编译模块生成查询规划 5、 然后在合适的时间提交给系统处理执行 6、 最后将执行结果返回给用户其次，看一下SQL SERVER的数据存放的结构：一个页面的大小为8K(8060)字节，8个页面为一个盘区，按照B树存放。 12、Commit和rollback的区别 Rollback:回滚所有的事物。 Commit:提交当前的事物. 没有必要在动态SQL里写事物，如果要写请写在外面如： begin tran exec(@s) commit trans 或者将动态SQL 写成函数或者存储过程。
13、在查询Select语句中用Where字句限制返回的行数,避免表扫描,如果返回不必要的数据，浪费了服务器的I/O资源，加重了网络的负担降低性能。如果表很大，在表扫描的期间将表锁住，禁止其他的联接访问表,后果严重。
14、SQL的注释申明对执行没有任何影响 15、尽可能不使用光标，它占用大量的资源。如果需要row-by-row地执行，尽量采用非光标技术,如：在客户端循环，用临时表，Table变量，用子查询，用Case语句等等。游标可以按照它所支持的提取选项进行分类： 只进 必须按照从第一行到最后一行的顺序提取行。FETCH NEXT 是唯一允许的提取操作,也是默认方式。可滚动性可以在游标中任何地方随机提取任意行。游标的技术在SQL2000下变得功能很强大，他的目的是支持循环。有四个并发选项 READ_ONLY：不允许通过游标定位更新(Update)，且在组成结果集的行中没有锁。 OPTIMISTIC WITH valueS:乐观并发控制是事务控制理论的一个标准部分。乐观并发控制用于这样的情形，即在打开游标及更新行的间隔中，只有很小的机会让第二个用户更新某一行。当某个游标以此选项打开时，没有锁控制其中的行，这将有助于最大化其处理能力。如果用户试图修改某一行，则此行的当前值会与最后一次提取此行时获取的值进行比较。如果任何值发生改变，则服务器就会知道其他人已更新了此行，并会返回一个错误。如果值是一样的，服务器就执行修改。选择这个并发选项OPTIMISTIC WITH ROW VERSIONING:此乐观并发控制选项基于行版本控制。使用行版本控制，其中的表必须具有某种版本标识符，服务器可用它来确定该行在读入游标后是否有所更改。在 SQL Server 中，这个性能由 timestamp 数据类型提供，它是一个二进制数字，表示数据库中更改的相对顺序。每个数据库都有一个全局当前时间戳值：@@DBTS。每次以任何方式更改带有 timestamp 列的行时，SQL Server 先在时间戳列中存储当前的 @@DBTS 值，然后增加 @@DBTS 的值。如果某 个表具有 timestamp 列，则时间戳会被记到行级。服务器就可以比较某行的当前时间戳值和上次提取时所存储的时间戳值，从而确定该行是否已更新。服务器不必比较所有列的值，只需比较 timestamp 列即可。如果应用程序对没有 timestamp 列的表要求基于行版本控制的乐观并发，则游标默认为基于数值的乐观并发控制。 SCROLL LOCKS 这个选项实现悲观并发控制。在悲观并发控制中，在把数据库的行读入游标结果集时，应用程序将试图锁定数据库行。在使用服务器游标时，将行读入游标时会在其上放置一个更新锁。如果在事务内打开游标，则该事务更新锁将一直保持到事务被提交或回滚;当提取下一行时，将除去游标锁。如果在事务外打开游标，则提取下一行时，锁就被丢弃。因此，每当用户需要完全的悲观并发控制时，游标都应在事务内打开。更新锁将阻止任何其它任务获取更新锁或排它锁，从而阻止其它任务更新该行。然而，更新锁并不阻止共享锁，所以它不会阻止其它任务读取行，除非第二个任务也在要求带更新锁的读取。滚动锁根据在游标定义的 Select 语句中指定的锁提示，这些游标并发选项可以生成滚动锁。滚动锁在提取时在每行上获取，并保持到下次提取或者游标关闭，以先发生者为准。下次提取时，服务器为新提取中的行获取滚动锁，并释放上次提取中行的滚动锁。滚动锁独立于事务锁，并可以保持到一个提交或回滚操作之后。如果提交时关闭游标的选项为关，则 COMMIT 语句并不关闭任何打开的游标，而且滚动锁被保留到提交之后，以维护对所提取数据的隔离。所获取滚动锁的类型取决于游标并发选项和游标 Select 语句中的锁提示。锁提示 只读 乐观数值 乐观行版本控制 锁定无提示 未锁定 未锁定 未锁定 更新 NOLOCK 未锁定 未锁定未锁定 未锁定 HOLDLOCK 共享 共享 共享 更新 UPDLOCK 错误 更新 更新 更新 TABLOCKX 错误 未锁定 未锁定更新其它 未锁定 未锁定 未锁定 更新 *指定 NOLOCK 提示将使指定了该提示的表在游标内是只读的。
16、用Profiler来跟踪查询，得到查询所需的时间，找出SQL的问题所在;用索引优化器优化索引
17、注意UNion和UNion all 的区别。UNION all好 18、注意使用DISTINCT，在没有必要时不要用，它同UNION一样会使查询变慢。重复的记录在查询里是没有问题的
19、查询时不要返回不需要的行、列 20、用sp_configure 'query governor cost limit'或者SET QUERY_GOVERNOR_COST_LIMIT来限制查询消耗的资源。当评估查询消耗的资源超出限制时，服务器自动取消查询,在查询之前就扼杀掉。 SET LOCKTIME设置锁的时间
21、用select top 100 / 10 Percent 来限制用户返回的行数或者SET ROWCOUNT来限制操作的行
22、在SQL2000以前，一般不要用如下的字句: "IS NULL", "<>", "!=", "!>", "!<", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN", "NOT LIKE", and "LIKE '%500'"，因为他们不走索引全是表扫描。也不要在Where字句中的列名加函数，如Convert，substring等,如果必须用函数的时候，创建计算列再创建索引来替代.还可以变通写法：Where SUBSTRING(firstname,1,1) = 'm'改为Where firstname like 'm%'(索引扫描)，一定要将函数和列名分开。并且索引不能建得太多和太大。NOT IN会多次扫描表，使用EXISTS、NOT EXISTS ，IN , LEFT OUTER JOIN 来替代，特别是左连接,而Exists比IN更快，最慢的是NOT操作.如果列的值含有空，以前它的索引不起作用，现在2000的优化器能够处理了。相同的是IS NULL，"NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN"能优化她，而"<>"等还是不能优化，用不到索引。
