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2 数据库结构优化
2.1 数据库结构优化的目的 减少数据冗余 尽量避免数据维护中出现更新,插入和删除异常 插入异常 如果表中的某个实体随着另一个实体而存在 先看一个表结构 为学号,课程名称列定义主键约束 插入一门新课试试 由于主键约束的存在,在没有学生选择这门课时无法将新课程插入到表中 更新异常 如果更改表中的某个实体的单独属性时,需要对多行进行更新 更新了2行数据 ,数据越多,同时更新的也就越多,可看出和数据冗余有很大联系 删除异常 如果删除某一个实体会导致其他实体的消失 节约数据库存储空间 提高查询效率 2.2 数据库结构设计的步骤 2.3 数据库设计范式 将上个表拆成两个表,即符合第二范式 上面的study学生信息表,学号可以确定学院,而学院地址又与学院有关系,所以学院地址和学号传递依赖关系,所以对其拆分符合第三范式 学生表数据 学生信息表 学院信息表 2.4 数据库需求分析及逻辑设计实例 范式和反范式优缺点 2.7.1范式化 优点 优点看起来很完美,提高了写操作但是损失了读操作性能 缺点 2.7.2反范式化 优点 缺点 image.png 2.8 物理设计 2.8.1概念 2.8.2定义数据库
1.3K71发布于 2018-05-16 - 来自专栏高性能服务器开发
数据库进阶2 Mysql高并发优化
一、数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，而且将会影响系统实际运行的性能。 二、查询的优化 保证在实现功能的基础上，尽量减少对数据库的访问次数(可以用缓存保存查询结果，减少查询次数)；通过搜索参数，尽量减少对表的访问行数,最小化结果集，从而减轻网络负担；能够分开的操作尽量分开处理 虽然查询优化器可以根据where子句自动的进行查询优化，但有时查询优化器就会不按照您的本意进行快速查询。 在查询分析阶段，查询优化器查看查询的每个阶段并决定限制需要扫描的数据量是否有用。 所以，优化查询最重要的就是，尽量使语句符合查询优化器的规则避免全表扫描而使用索引查询。 数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本来可以进行的优化操作。
2.3K10发布于 2018-07-25 - 来自专栏YoungGy
【优化2】整数优化
或的逻辑约束 三个选择的或 只有才 更多或 整数可除 多边形组合 固定花费 分段线性 组合型 set covering set packing 食堂定位 地图填色 Julia例子 9数独 概述 整数优化就是线性优化 x1被选中当且仅当x2被选中。 x2或x3被选中，可以都被选中。 x2或x3被选中，不可以都被选中。 对应的IP约束为： x1-x3<=0 x1+x5<=1 x1-x2=0 x2+x3>=1 x2+x3=1 或的逻辑约束 或的逻辑问题，可以用用bigM方法去解决，其思想是通过添加新的变量，将部分约束变成多余的 例如，对于问题 [图片] 或 [图片] （两者可以都出现），y1、y2的定义域是[0，5]。 and column j to j+2 @constraint(m, sum{x[r,c,k], r=i:i+2, c=j:j+2} == 1) end for i = 1:9, j = 1:
1.8K50发布于 2018-01-05 - 来自专栏Java帮帮-微信公众号-技术文章全总结
【数据库】数据库优化（SQL优化）
【数据库】数据库优化（SQL优化） sql语句优化 1.查询的模糊匹配 尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE '%parm1%'—— 红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用，最好不要用。 2.索引问题 在做性能跟踪分析过程中，经常发现有不少后台程序的性能问题是因为缺少合适索引造成的，有些表甚至一个索引都没有。 where col2=...; update table1 set col1=... where col2=... ... 11.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 如： select id from t where num/2=100 应改为: select id from t where num=100*2 18.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作
6K40发布于 2018-03-15 - 来自专栏全栈程序员必看
数据库优化 – SQL优化
前面一篇文章从实例的角度进行数据库优化，通过配置一些参数让数据库性能达到最优。但是一些“不好”的SQL也会导致数据库查询变慢，影响业务流程。本文从SQL角度进行数据库优化，提升SQL运行效率。 获取问题SQL 不同数据库有不同的获取方法，以下为目前主流数据库的慢查询SQL获取工具 MySQL 慢查询日志 测试工具loadrunner Percona公司的ptquery等工具 Oracle AWR报告 测试工具loadrunner等 相关内部视图如v、session_wait等 GRID CONTROL监控工具 达梦数据库 AWR报告 执行计划 完成SQL优化一定要先读执行计划，执行计划会告诉你哪些地方效率低，哪里可以需要优化。 接下来我们用一段实际优化案例来说明SQL优化的过程及优化技巧。
4.1K10编辑于 2022-10-04 - 来自专栏JAVA杂谈
数据库优化 - SQL优化
是时候 关注 我们一波了 前面一篇文章从实例的角度进行数据库优化，通过配置一些参数让数据库性能达到最优。但是一些“不好”的SQL也会导致数据库查询变慢，影响业务流程。 本文从SQL角度进行数据库优化，提升SQL运行效率。 获取问题SQL 不同数据库有不同的获取方法，以下为目前主流数据库的慢查询SQL获取工具 MySQL 慢查询日志 测试工具loadrunner Percona公司的ptquery等工具 Oracle AWR （每个数据库的执行计划都不一样，需要自行了解） explain sql ? 每个被独立执行的操作标识，标识对象被操作的顺序，id值越大，先被执行，如果相同，执行顺序从上到下 接下来我们用一段实际优化案例来说明SQL优化的过程及优化技巧。
2.2K20发布于 2019-11-06 - 来自专栏JAVA杂谈
数据库优化 - 实例优化
从网上去搜数据库优化基本都是从SQL层次进行优化的，很少有提及到数据库本身的实例优化。 减少数据库服务器CPU使用率 减少数据库服务器IO使用率 减少数据库服务器内存使用率 指标 SQL平均响应时间变短 优化前：数据库平均响应时间500ms 优化目标：数据库平均响应时间200ms 数据库服务器 CPU占用率变少 优化前：数据库高峰期CPU使用率70% 优化目标：数据库高峰期CPU使用率50% 数据库服务器IO使用率变低 优化前：数据库IO WAIT为30% 优化目标：数据库IO WAIT低于10% 数据库优化误区 在进行数据库优化的时候可能会有以下几个误区： 优化之前一定要深入了解数据库内部原理 优化是有“套路”的，照着这些“套路”你也可以很好的完成数据库优化 不断调整数据库参数就可以最终实现优化 sync_binlog 1、100、0 1安全性最好 监听及连接 max_connections 根据业务情况调整 可以预留一部分值 文件读写性能 innodb_flush_log_at_trx_commit 2
1.9K30发布于 2019-10-30 - 来自专栏高性能服务器开发
数据库进阶4 Mysql 性能优化20个原则(2)
这样，MySQL内部会启动为你优化Join的SQL语句的机制。 而且，这些被用来Join的字段，应该是相同的类型的。 （两个表的字符集有可能不一样） 1// 在state中查找company 2$r = mysql_query("SELECT company_name FROM users 3 LEFT JOIN 就算是你用了Limit 1也无济于事（因为要排序） 下面的示例是随机挑一条记录 从数据库里读出越多的数据，那么查询就会变得越慢。 并且，如果你的数据库服务器和WEB服务器是两台独立的服务器的话，这还会增加网络传输的负载。 1// 千万不要这样做： 2$r = mysql_query("SELECT username FROM user ORDER BY RAND() LIMIT 1"); 3 4// 这要会更好： 5
60620发布于 2018-07-25 - 来自专栏数据和云
Oracle数据库12c release 2优化器详解
一、自适应查询优化 到目前为止，Oracle 12c数据库中最大的变化是自适应查询优化。 例如，在图2中优化器的缺省计划为orders(订单)和 products(产品)表之间的连接选定的是嵌套循环连接，通过对products表的索引读取。 在图2中，统计信息收集器正在监控和缓存来自orders表全扫描的数据行。基于从统计信息收集器中看到的信息，优化器会决定使用哪个子计划。 在这个例子中，哈希连接被选中，因为来自orders表的行数大于优化器最初的估计。 ? (图2:orders 和 products 表之间的连接的自适应执行计划。 Oracle 12c数据库支持多种不同形式的重优化。
2.3K60发布于 2018-03-07 - 来自专栏cwl_Java
性能优化-MySQL数据库优化
2、mysql数据库优化 可以从哪几个方面进行数据库的优化？如下图所示： ? 这个时候就要了解sql优化 B、数据库表结构优化 根据数据库的范式，设计表结构，表结构设计的好直接关系到写SQL语句。 C、系统配置优化 大多数运行在Linux机器上，如tcp连接数的限制、打开文件数的限制、安全性的限制，因此我们要对这些配置进行相应的优化。 D、硬件配置优化 选择适合数据库服务的cpu，更快的IO，更高的内存；cpu并不是越多越好，某些数据库版本有最大的限制，ＩＯ操作并不是减少阻塞。 注：通过上图可以看出，该金字塔中，优化的成本从下而上逐渐增高，而优化的效果会逐渐降低。
4.8K20发布于 2020-02-13 - 来自专栏盛开在夏天的太阳
数据库优化
、 数据库优化方案(百万级数据量) 1. 对sql语句进行优化, 首先对where和order by涉及的列加索引。 2.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑 尽量避免在where子句中进行null值判断, 数据库中的值尽量保证都是非空的。备注、描述、评论之类的可以设置为 NULL，其他的，最好不要使用NULL。 select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num) select id from t where num in(1,2,3 然而当通配符出现在字符串其他位置时，优化器就能利用索引。
1.3K20发布于 2020-09-27 - 来自专栏sofu456
数据库优化
mysql配置优化数据库 提高读取速度 表建索引 分区表 优化查询语句 insert table values select * from table limit 1 delete from table 数据量到了100万条后，查询时间可以很明显的对比出来，设置事务有的数据库不一定能提高写入效率，例如redis redis事务 multi\exec //redis事务不能提高写入效率，反而降低，使用 pipeline命令可以提高写入效率 多线程 多线程访问数据库使用多个数据库连接，不要跨线程使用同一个数据库连接，可以同netstat命令查看连接
1.1K10编辑于 2022-05-06 - 来自专栏ellipse数据库技术
数据库优化
是时候 关注 我一波了 1.SQL优化 1.SQL优 1）应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 2）应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描， 2.索引优化 创建索引可以大大提高系统的性能。 01 通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 02 可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。 3.数据库结构优化 拆分表：分区将数据在物理上分隔开， 拆分 1.对表进行垂直分割后，如果需要查询原表的全部数据，需要使用join操作 2.对表进行水平分割后，查询所有数据需要使用Union操作 4.服务器硬件优化 砸钱完事 END 点击文末右下角的 “在看” 解锁更多惊喜哦！
1.2K20发布于 2019-08-16 - 来自专栏架构驿站
【DB优化】MySql数据库优化概述
III Mysql设计优化 III.1存储引擎的选择 Myisam：数据库并发不大，读多写少,而且都能很好的用到索引，sql语句比较简单的应用，TB数据仓库 Innodb：并发访问大，写操作比较多 2. 进行比较的时候，程序会更复杂。 3. 含有NULL的列比较特殊，SQL难优化，如果是一个组合索引，那么这个NULL 类型的字段会极大影响整个索引的效率。 VI Mysql语句级优化 1. 性能查的读语句，在innodb中统计行数,建议另外弄一张统计表，采用myisam，定期做统计.一般的对统计的数据不会要求太精准的情况下适用。 2. 尽量不要在数据库中做运算。 3. 避免负向查询和%前缀模糊查询。 4. 不在索引列做运算或者使用函数。 5. 不要在生产环境程序中使用select * from 的形式查询数据。 开启慢查询，定期用explain优化慢查询中的SQL语句。
3K60编辑于 2022-03-25 - 来自专栏mathor
枚举+优化（6）——双指针优化2
ans ans = s } } } print ans 这个算法的时间复杂度是O(NML)，NML是三个数组的长度，最大值都是10万，显然会超时 优化 第二个数组是1，2，4，5，10，13，第三个数组未知，什么清空都有可能。 ); } cout << ans; return 0; } 例4.题目链接：hihoCoder1607 思路 一般的暴力枚举这题肯定是过不了的，数据量太大，那我们就要想办法优化
65350发布于 2018-06-19 - 来自专栏java学习java
延时队列优化 （2）
看起来似乎没什么问题，但是在最开始的时候，就介绍过如果使用在消息属性上设置TTL的方式，消息可能并不会按时“死亡“，因为RabbitMQ只会检查第一个消息是否过期，如果过期则丢到死信队列， 如果第一个消息的延时时长很长，而第二个消息的延时时长很短，第二个消息并不会优先得到执行。
1.8K30编辑于 2022-11-13 - 来自专栏技术杂记
Mysql 优化存储2
可以打印出差异的部分，我们就是通过有无差异的记录条目来确认一致性 从结果来看，是空的，说明主备数据是一致的 Note: 此时指定的host要是slave，也就是待检查的对象 ---- 停止复制 在待优化的 status\G mysql> stop slave; 停止复制后，最好再使用一个文本记录一下当前的position，以避免窗口信息丢失后，又执行了reset slave命令产生不良后果 ---- 生成优化语句
57310编辑于 2022-03-21 - 来自专栏信数据得永生
django 1.8 官方文档翻译： 2-6-4 数据库访问优化
网站：http://python.usyiyi.cn/django/index.html 数据库访问优化 Django的数据库层提供了很多方法来帮助开发者充分的利用他们的数据库。 这篇文档收集了相关文档的一些链接，添加了大量提示，并且按照优化数据库使用的步骤的概要来组织。 性能优先 作为通用的编程实践，性能的重要性不用多说。弄清楚你在执行什么查询以及你的开销花在哪里。 你也可能想使用外部的项目，像django-debug-toolbar，或者直接监控数据库的工具。 记住你可以优化速度、内存占用，甚至二者一起，这取决于你的需求。 一些针对其中一个的优化会对另一个不利，但有时会对二者都有帮助。另外，数据库进程做的工作，可能和你在Python代码中做的相同工作不具有相同的开销。 使用标准数据库优化技巧 …包括： 索引。在你决定哪些索引应该添加 之后，这一条具有最高优先级。使用Field.db_index或者Meta.index_together在Dhango中添加它们。
1.7K30编辑于 2022-11-27 - 来自专栏后端架构
数据库索引优化
前言数据库的索引是经在项目中常常使用到的，但索引是吧双刃剑，提高了查询但是也拖慢了修改的速度。索引优化思路原文翻译如下：提高 SELECT 操作性能的最佳方法是在查询中测试的一个或多个列上创建索引。 需要考虑一个业务优化。对于索引的特殊性，它加快了查询，但是拖慢了一些增删改。导致原本有一些频繁更新和查询的业务出现了影响。 这就导致一种新的解决方案产生，对数据库进行一个读写分离或者说分库分表，这也是解决方案的一种。原因是因为当你在对数据进行增删改的时候，会对数据进行上锁，也就是常说的事务隔离级别。 总结首先要确定查询中的关键字段,选择合适的索引类型,优化索引结构,并定期维护索引健康。同时还要结合执行计划进行优化,找出查询瓶颈所在,进一步优化索引设计或查询语句。 总的来说,索引优化需要结合具体的业务需求和数据特点,采取针对性的优化措施。
82110编辑于 2024-07-12 - 来自专栏tea9的博客
优化android程序2
数据库缓存 存到本地数据库以便管理 android的本地数据是SQLite 一个高速的文本数据库 使用这种方式有两种好处 1.客户端可以快速的从本地数据库获取数据 就算偶尔出现网络中断，我们也可以看到信息 2.客户端每次只需要到服务端获取最新的数据 这样大大减少不必要的流量
28920编辑于 2022-07-16
腾讯云开发者
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