数据库优化(java循环查询数据库优化)

本篇文章给大家谈谈数据库优化,以及java循环查询数据库优化对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。

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超详细MySQL数据库优化

数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.

1. 优化一览图

2. 优化

笔者将优化分为了两大类,软优化和硬优化,软优化一般是操作数据库即可,而硬优化则是操作服务器硬件及参数设置.

2.1 软优化

2.1.1 查询语句优化

1.首先我们可以用EXPLAIN或DESCRIBE(简写:DESC)命令分析一条查询语句的执行信息.

2.例:

显示:

其中会显示索引和查询数据读取数据条数等信息.

2.1.2 优化子查询

在MySQL中,尽量使用JOIN来代替子查询.因为子查询需要嵌套查询,嵌套查询时会建立一张临时表,临时表的建立和删除都会有较大的系统开销,而连接查询不会创建临时表,因此效率比嵌套子查询高.

2.1.3 使用索掘竖引

索引是提高数据库查询速度最重要的方法之一,关于索引可以参高笔者返薯MySQL数据库索引一文,介绍比较详细,此处记录使用索引的三大注意事项:

2.1.4 分解表

对于字段较多的表,如果某些字段使用频率较低,此时应当,将其分离出来从而形成新的表,

2.1.5 中间表

对于将大量连接查询的表可以创建中间表,从而减少在查询时造成的连接耗时.

2.1.6 增加冗余字段

类似于创建中间表,增加冗余也是为了减少连接查询.

2.1.7 分析表,,检查表,优化表

分析表主要是分析表中关键字的分布,检查表主要是检查表中是否存在错误,优化表主要是消除删除或更新造成的漏散者表空间浪费.

1. 分析表: 使用 ANALYZE 关键字,如ANALYZE TABLE user;

2. 检查表: 使用 CHECK关键字,如CHECK TABLE user [option]

option 只对MyISAM有效,共五个参数值:

3. 优化表:使用OPTIMIZE关键字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user;

LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不写入日志.,优化表只对VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通过OPTIMIZE TABLE语句可以消除文件碎片,在执行过程中会加上只读锁.

2.2 硬优化

2.2.1 硬件三件套

1.配置多核心和频率高的cpu,多核心可以执行多个线程.

2.配置大内存,提高内存,即可提高缓存区容量,因此能减少磁盘I/O时间,从而提高响应速度.

3.配置高速磁盘或合理分布磁盘:高速磁盘提高I/O,分布磁盘能提高并行操作的能力.

2.2.2 优化数据库参数

优化数据库参数可以提高资源利用率,从而提高MySQL服务器性能.MySQL服务的配置参数都在my.cnf或my.ini,下面列出性能影响较大的几个参数.

2.2.3 分库分表

因为数据库压力过大,首先一个问题就是高峰期系统性能可能会降低,因为数据库负载过高对性能会有影响。另外一个,压力过大把你的数据库给搞挂了怎么办?所以此时你必须得对系统做分库分表 + 读写分离,也就是把一个库拆分为多个库,部署在多个数据库服务上,这时作为主库承载写入请求。然后每个主库都挂载至少一个从库,由从库来承载读请求。

2.2.4 缓存集群

如果用户量越来越大,此时你可以不停的加机器,比如说系统层面不停加机器,就可以承载更高的并发请求。然后数据库层面如果写入并发越来越高,就扩容加数据库服务器,通过分库分表是可以支持扩容机器的,如果数据库层面的读并发越来越高,就扩容加更多的从库。但是这里有一个很大的问题:数据库其实本身不是用来承载高并发请求的,所以通常来说,数据库单机每秒承载的并发就在几千的数量级,而且数据库使用的机器都是比较高配置,比较昂贵的机器,成本很高。如果你就是简单的不停的加机器,其实是不对的。所以在高并发架构里通常都有缓存这个环节,缓存系统的设计就是为了承载高并发而生。所以单机承载的并发量都在每秒几万,甚至每秒数十万,对高并发的承载能力比数据库系统要高出一到两个数量级。所以你完全可以根据系统的业务特性,对那种写少读多的请求,引入缓存集群。具体来说,就是在写数据库的时候同时写一份数据到缓存集群里,然后用缓存集群来承载大部分的读请求。这样的话,通过缓存集群,就可以用更少的机器资源承载更高的并发。

一个完整而复杂的高并发系统架构中,一定会包含:各种复杂的自研基础架构系统。各种精妙的架构设计.因此一篇小文顶多具有抛砖引玉的效果,但是数据库优化的思想差不多就这些了.

[img]

数据库该如何优化?

数据库优化可以从以下几个方面进行:

1.结构层: web服务器采用负载均衡服务器,mysql服务器采用主从复制,读写分离

2.储存层: 采用逗谈合适的存储引擎,采用三范式

3.设计层神腊: 采用分区分表,索引游指滑,表的字段采用合适的字段属性,适当的采用逆范式,开启mysql缓存

4.sql语句层:结果一样的情况下,采用效率高,速度快节省资源的sql语句执行

如何优化数据库提高数据库的效率

1. SQL优化的原则是:将一次操作需要读取的BLOCK数减到最低,即在最短的时间达到最大的数据吞吐量。

调整不良SQL通常可以从以下几点切入:

? 检查不良的SQL,考虑其写法是否还有可优化内容

? 检查子查询 考虑SQL子查询是否可以用简单连接的方式进行重新书写

? 检查优化索引的使用

? 考虑数据库的优化器

2. 避免出现SELECT * FROM table 语句,要明确查出的字段。

3. 在一个SQL语句中,如果一个where条件过滤的数据库记录越多,定位越准确,则该where条件越应该前移。

4. 查询时尽可能使用索引覆盖。即对SELECT的字段建立复合索引,这样没盯查询时只进行索引扫描,不读取数据块。

5. 在判断有无符合条件的记录时建议不要用SELECT COUNT (*)和select top 1 语句。

6. 使用内层限定原则,在拼写SQL语句时,将查询条件分解、分类,并尽量在SQL语句的最里层进行限定,以枣做减少数据的处理量。

7. 应绝对避免在order by子句中使用表达式。

8. 如果需要从关联表读数据,关联的表一般不要超过7个。

9. 小心使用 IN 和 OR,需要注意In集合中的数据量。建议集合中的数据不超过200个。

10. 用 、 代替,用=代替,用=代替,这样可以有效的利用索引。

11. 在查询时尽量减少对多余数据的读取包括多余的列与多余的行。

12. 对于复合索引要注意,例如在建立复合索引时列的顺序是F1,F2,F3,则在where或order by子句中这些字段出现的顺序要与建立索引时的字段顺序一致,且必须包含第一列。只能是F1或F1,F2或F1,F2,F3。否则不会用到该索引。

13. 多表关联查询时,写法必须遵循以下原则,这样做有利于建立索引,提高查询效率。格式如下select sum(table1.je) from table1 table1, table2 table2, table3 table3 where (table1的等值条件(=)) and (table1的非等值条件) and (table2与table1的关联条件) and (table2的等值条件) and (table2的非等值条件) and (table3与table2的关联条件) and (table3的等凳察衡值条件) and (table3的非等值条件)。

注:关于多表查询时from 后面表的出现顺序对效率的影响还有待研究。

14. 子查询问题。对于能用连接方式或者视图方式实现的功能,不要用子查询。例如:select name from customer where customer_id in ( select customer_id from order where money1000)。应该用如下语句代替:select name from customer inner join order on customer.customer_id=order.customer_id where order.money100。

15. 在WHERE 子句中,避免对列的四则运算,特别是where 条件的左边,严禁使用运算与函数对列进行处理。比如有些地方 substring 可以用like代替。

16. 如果在语句中有not in(in)操作,应考虑用not exists(exists)来重写,最好的办法是使用外连接实现。

17. 对一个业务过程的处理,应该使事物的开始与结束之间的时间间隔越短越好,原则上做到数据库的读操作在前面完成,数据库写操作在后面完成,避免交叉。

18. 请小心不要对过多的列使用列函数和order by,group by等,谨慎使用disti软件开发t。

19. 用union all 代替 union,数据库执行union操作,首先先分别执行union两端的查询,将其放在临时表中,然后在对其进行排序,过滤重复的记录。

当已知的业务逻辑决定query A和query B中不会有重复记录时,应该用union all代替union,以提高查询效率。

数据更新的效率

1. 在一个事物中,对同一个表的多个insert语句应该集中在一起执行。

2. 在一个业务过程中,尽量的使insert,update,delete语句在业务结束前执行,以减少死锁的可能性。

数据库物理规划的效率

为了避免I/O的冲突,我们在设计数据库物理规划时应该遵循几条基本的原则(以ORACLE举例):

?? table和index分离:table和index应该分别放在不同的tablespace中。

?? Rollback Segment的分离:Rollback Segment应该放在独立的Tablespace中。

?? System Tablespace的分离:System Tablespace中不允许放置任何用户的object。(mssql中primary filegroup中不允许放置任何用户的object)

?? Temp Tablesace的分离:建立单独的Temp Tablespace,并为每个user指定default Temp Tablespace

??避免碎片:但segment中出现大量的碎片时,会导致读数据时需要访问的block数量的增加。对经常发生DML操作的segemeng来说,碎片是不能完全避免的。所以,我们应该将经常做DML操作的表和很少发生变化的表分离在不同的Tablespace中。

当我们遵循了以上原则后,仍然发现有I/O冲突存在,我们可以用数据分离的方法来解决。

?? 连接Table的分离:在实际应用中经常做连接查询的Table,可以将其分离在不同的Taclespace中,以减少I/O冲突。

?? 使用分区:对数据量很大的Table和Index使用分区,放在不同的Tablespace中。

在实际的物理存储中,建议使用RAID。日志文件应放在单独的磁盘中。

关于数据库优化和java循环查询数据库优化的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。

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