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K3数据库优化方案
下面介绍其建立方法： 本方案所介绍的数据库维护计划侧重于数据库的优化,即性能的提高。 1) 打开Enterprise Manager，展开服务器，展开管理,然后单击数据库维护计划。 2) 选择数据库，选择K3账套所在的数据库（可选一个或多个）。单击下一步按钮。 图2 选择数据库 3) 更新数据库优化信息。选择重新组织数据和索引页，选择使用原有可用空间重新组织页面。 选择当增长超过50MB时，从数据库文件中删除未使用空间，收缩后保留的可用空间为10%的数据空间。单击下一步按钮。 图3更新数据库优化信息 4) 检查数据库完整性。 选择检查数据库完整性,包含索引以及尝试修复所有小问题。单击下一步。 图4 检查数据库完整性 5) 指定数据库备份计划,备份在优化方案中暂不考虑，跳过，单击下一步。 图 8 维护历史纪录 9) 完成数据库维护计划向导。用于命名和检查具体工作，在计划名中输入：K3账套数据库维护计划。单击完成按钮生成计划。
1.4K10发布于 2020-01-07 - 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。 = 避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL 避免在索引列上出现数据类型转换 避免在索引字段上使用函数 避免建立索引的列中使用空值 3.复杂操作 部分UPDATE、SELECT 语句 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。 select id from t where num=20 15.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如： select id from t where num in(1,2,3) 如： select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id 应改为: select id from t where name
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。
4K10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。
2.1K20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。 数据库优化目标 目标 根据角色的不同，数据库优化分为以下几个目标： 业务角度（关键用户）： 减少用户页面响应时间 数据库角度（开发）： 减少数据库SQL响应时间 数据库服务器角度（运维）： 充分使用数据库服务器物理资源 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
1.8K30发布于 2019-10-30 - 来自专栏YoungGy
【优化3】非线性优化
凸集和凸函数 SOCP Guideline
87360发布于 2018-01-02 - 来自专栏高性能服务器开发
数据库进阶5 Mysql 性能优化20个原则(3)
在PHP中要使用prepared statements，你可以查看其使用手册：mysqli 扩展 或是使用数据库抽象层，如：PDO. 1// 创建 prepared statement 2if ($ { 3 4 // 绑定参数 5 $stmt->bind_param("s",$state); 6 7 // 执行 8 $stmt->execute(); 9 10
72820发布于 2018-07-25 - 来自专栏高性能服务器开发
数据库进阶3 Mysql 性能优化20个原则(1)
今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我们程序员需要去关注的事情。 当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时（尤其是查表时的SQL语句），我们都需要注意数据操作的性能。这里，我们不会讲过多的SQL语句的优化，而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。 希望下面的这些优化技巧对你有用。 1. 为查询缓存优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性最有效的方法之一，而且这是被MySQL的数据库引擎处理的。 请看下面的示例： 1// 查询缓存不开启 2$r = mysql_query("SELECT username FROM user WHERE signup_date >= CURDATE()"); 3 3. 当只要一行数据时使用 LIMIT 1 当你查询表的有些时候，你已经知道结果只会有一条结果，但因为你可能需要去fetch游标，或是你也许会去检查返回的记录数。
54210发布于 2018-07-25 - 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。
4.7K20发布于 2020-02-13 - 来自专栏python3
mysql优化3
（3）配置示例 mysql> show variables like '%query_cache%' ; +------------------------------+---------+ | Variable_name
73510发布于 2020-01-09 - 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。 3. 尽量在sql中避免以下几种情况, 否则会导致索引失效。 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。 num=10 or Name = 'admin' 尽量不使用 in 和 not in 替代方案:使用between select id from t where num between 1 and 3 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PawSQL，在线的自动化SQL优化工具！
PawSQL数据库性能巡检平台 (3) - 慢查询采集和优化
在数据库运维管理中，慢查询一直是影响系统性能的重要因素。本文将详细介绍PawSQL数据库性能巡检平台在慢查询管理和优化方面的功能特性，帮助数据库管理员更好地应对性能挑战。 ，为数据库性能优化提供了全面的解决方案。 平台不仅能够帮助识别性能问题，还能提供具体的优化方案和验证机制，有效提升数据库性能管理效率。 ，以及openGauss，人大金仓、达梦等国产数据库，为开发者和企业提供一站式的创新SQL优化解决方案；有效解决了数据库SQL性能及质量问题，提升了数据库系统的稳定性、应用性能和基础设施利用率，为企业节省了大量的运维成本和时间投入 PawSQL巡检平台 - 面向数据库运维人员，具备自动化采集和分析慢查询的能力，并提供专业的SQL优化建议。同时支持对数据库对象如表、索引等进行审核巡检，及时发现并规避潜在风险。
32010编辑于 2024-11-12 - 来自专栏架构驿站
【DB优化】MySql数据库优化概述
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，有外键、事务等需求的应用，系统内存较大 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。 索引 索引的缺点：极大地加速了查询，减少扫描和锁定的数据行数。 3. 2表示在每次事务提交后，执行log数据写入到cache，每秒执行一次flush log到磁盘。 VI Mysql语句级优化 1. 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（3）——哈希表优化实例
myset.insert(make_pair(a[i],a[j])); cout<<myset.size()<<endl; return 0; } 思考:优化 ，减少枚举变量，只枚举a[i] 如果我们只枚举a[i]，比如a[i] = 3，那么如果存在数对(a[i],a[j] + k)，假设我枚举数对里较小的值是3，那么根据差是2，较大的肯定就是5，所以，问题就变成
60550发布于 2018-06-07 - 来自专栏bisal的个人杂货铺
数据库优化小计
周一夜间进行了一次XX业务相关的数据库表优化。 原因： 一共4张表，数据量不大，最小的40万记录，最大的300万，大小不超过300MB。 3、INSERT INTO XXX SELECT * FROM XXX_20130910 WHERE 7天; 将7天的数据插入原表。 对于数据库表的优化，以上操作其实已经精简到最简单的语句了，我觉得优化操作不在于多么的复杂，最重要的是简单、有效、安全，何况是没有用户驱动的优化，做好了可能不会说你什么，但做错了就有人叫了，得不偿失，因此不同的优化操作
98970发布于 2019-01-29 - 来自专栏Java面试教程
浅谈数据库优化
浅谈数据库优化 面试官： 平时项目中用到了哪些数据库优化的方法？ 了不起： 建索引 面试官： 除了建索引呢？ 优化策略 数据类型优化 数据类型的优化主要是指选取什么类型。需要遵循“小而简单”的原则。 比主键为id为例, 那么随着id的增长, id对应的行,在磁盘上随机放置. 2、不法对范围查询进行优化。3、无法利用前缀索引. log-slow-queries ：旧版（5.6以下版本）MySQL数据库慢查询日志存储路径。 SELECT * from test where b = '4' （b不是索引，全表扫描后，通过过滤获取所需数据） 总结 本文先介绍了MySQL的架构，然后从数据类型、索引、性能分析三个角度描述如何进行数据库优化 相信当面试官再问你如何进行数据库优化的时候。你不会简单的回答“建索引”。最后提醒大家：提测前请explain
74610编辑于 2024-02-22 - 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。
70710编辑于 2024-07-12 - 来自专栏java一日一条
数据库查询优化
比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。 尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。 当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。 如果SQLServer在Master数据库里不能找到存储过程，那么接下来会将存储过程的拥有者作为DBO去解析。如果存储过程在目前的数据库里，那么它会执行。 15 在SQL中捕捉异常： 这一条准则应该不能算是优化方面的，只是编写要求。
5.6K20发布于 2018-09-19
腾讯云开发者
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