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。

性能优化那些事儿（2）

编写高效 SQL、合理使用索引和事务来提升数据库性能，使用ORM工具时注意N+1问题，有些看起来很便捷的方法请理解其细节再去使用。 软件 一般有几个因素需要重点关注1）数据库：数据库操作不仅涉及大量的内存以及 CPU 计算，还涉及到大量的磁盘读写。 对数据库的性能优化是整个系统的核心，比如，我们常用的各种缓存都是为了减少对数据库的压力。开启慢SQL搜集，通过分析慢SQL来优化系统中效率低下的SQL语句。 2）锁竞争：单机环境下，锁的使用可能会带来大量的线程资源浪费，从而给系统带来性能开销；而分布式环境下，使用分布式锁也可能造成大量的请求堆积，影响整个系统性能。 需要着重强调的是任何的性能优化都得结合业务场景明确已知的性能问题和性能目标，不能为了优化而优化。

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。 但你确不了解这样做有多么可怕的性能问题。 6. 千万不要 ORDER BY RAND() 如果你真的想把返回的数据行打乱了，你有N种方法可以达到这个目的。这样使用只让你的数据库的性能呈指数级的下降。 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。 使用 VARCHAR 类型来当主键会使用得性能下降。另外，在你的程序中，你应该使用表的ID来构造你的数据结构。

数据库性能优化(MySQL)

11.2 正确使用索引 在影响数据库查询性能的众多因素中，索引绝对是一个重量级的因素，如果索引使用不当，则数据库的其它优化可能无济于事。 索引扫描不一定比全表扫描性能更好，要看情况。查询优化器会为一次查询是否使用索引以及决定使用哪个索引，当然，有时查询优化器也会犯错误。 innodb_flush_log_at_trx_commit=2时，代表事务提交时事务日志立即写入磁盘文件，每隔1秒刷新到磁盘同时更新数据和索引。 当然，为了保证数据库写性能可以异步写数据。若不想反范式则可以使用非关系型数据库。 11.9 使用非关系数据库 key-value数据库使用半结构化存储数据，所有数据只有一个索引即key，可以将反范式化引发的数据副本保存到key-value数据库中，这样比关系数据库具有更出色的并发性能

如何优化数据库性能

1、硬件调整性能  最有可能影响性能的是磁盘和网络吞吐量,解决办法  扩大虚拟内存，并保证有足够可以扩充的空间；把数据库服务器上的不必要服务关闭掉  把数据库服务器和主域服务器分开  把SQL数据库服务器的吞吐量调为最大   在具有一个以上处理器的机器上运行SQL  2、调整数据库  若对该表的查询频率比较高，则建立索引；建立索引时，想尽对该表的所有查询搜索操作， 按照where选择条件建立索引，尽量为整型键建立为有且只有一个簇集索引 因为人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，特别是对数据量不是特别大的数据库操作时，是否建立索引和使用索引的好坏对程序的响应速度并不大，因此程序员在书写程序时就忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异 ，这种性能差异在数据量特别大时或者大型的或是复杂的数据库环境中（如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS）中表现得尤为明显。 在工作实践中发现，不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句。在对它们进行适当的优化后，其运行速度有了明显地提高！

Hiveserver2 性能优化与GC优化

这种故障对应于上面介绍的“故障现象1”，通过jdbc无法正常连接到hiveserver2。为了解决该故障，可以通过优化内存GC可以缓解hiveserver2的GC卡死问题。 以下是hiveserver2发生卡死，jdbc无法连接到hiveserver2的时候，统计GC的结果： 可以看到，当hiveserver2发生严重卡死时，也就是hiveserver2 进程发生严重GC 因此，可以通过优化hiveserver2的内存GC来优化hiveserver2，使之支持更高的并发、能够执行更复杂的sql任务。 因此，将hiveserver2迁移到资源非常空闲的另外一台服务器。 4.2 采用优化GC机制和参数 之前hiveserver2进程的启动参数没有添加GC参数，也就是说采用系统默认的GC机制。 经过上面两种优化方法之后，hiveserver2目前非常稳定。当然基于hadoop平台的hiveserver2本身支持的jdbc并发连接数有限，不可能做到关系型数据库那样的oltp高并发性能。

数据库性能优化之SQL语句优化

一、问题的提出 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SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL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 在多数情况下，Oracle使用索引来更快地遍历表，优化器主要根据定义的索引来提高性能。 也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性能。任何在where子句中使用is null或is not null的语句优化器是不允许使用索引的。 那么执行A>2与A>=3的效果就有很大的区别了，因为A>2时ORACLE会先找出为2的记录索引再进行比较，而A>=3时ORACLE则直接找到=3的记录索引。 2. SQL书写的影响 (a) 同一功能同一性能不同写法SQL的影响。

【干货】Elasticsearch索引性能优化 (2)

Elasticsearch索引性能优化 (2) 本文翻译自QBox官方博客的“Elasticsearch索引性能优化”系列文章中的第二篇，版权归原作者所有。 如果想索引大批量的文档，并不需要立刻就搜索到新的索引信息，为了优化索引性能甚至搜索性能，可以临时降低刷新的频率，直到索引操作完成。 一个索引库的分片由多个段组成。 本文将继续关注Elasticsearch的索引性能调优，重点聚焦在集群和索引级别的各种索引配置项设置。 该设置允许每次有max_thread_count + 2个线程操作磁盘，所以设置为1表示支持3个线程。 index.translog.interval - 检查是否需要flush的时间间隔，随机在该时间到2倍之间取值，默认为5秒。

【干货】Elasticsearch索引性能优化 (2)

Elasticsearch索引性能优化 (2) 本文翻译自QBox官方博客的“Elasticsearch索引性能优化”系列文章中的第二篇，版权归原作者所有。 如果想索引大批量的文档，并不需要立刻就搜索到新的索引信息，为了优化索引性能甚至搜索性能，可以临时降低刷新的频率，直到索引操作完成。 一个索引库的分片由多个段组成。 本文将继续关注Elasticsearch的索引性能调优，重点聚焦在集群和索引级别的各种索引配置项设置。 该设置允许每次有max_thread_count + 2个线程操作磁盘，所以设置为1表示支持3个线程。 index.translog.interval - 检查是否需要flush的时间间隔，随机在该时间到2倍之间取值，默认为5秒。

Java性能优化学习2：性能优化切入点（下）

性能优化的七个点 性能优化分为，业务优化和技术优化。业务优化一般属于产品和管理的范畴，作为后端开发，一般应有技术优化。 技术优化一般有七类技术手段。 性能优化的重点是在照顾性能的前提下，达到资源利用的最优状态。 4、资源冲突优化 在操作系统中就有提到过共享资源会带来资源冲突。 现实开发中的性能问题，和锁有关的是非常多的，比如说数据库的行级锁，表锁，java中的各种锁等等，在底层操作系统中，还有 CPU、操作系统的锁等等。 对资源的竞争，会造成很严重的性能问题，所以在开发的时候，需要注意并发的问题，并发很有可能会引起资源冲突。 5、算法优化 算法优化无外乎 八大排序的选择，进行代码调优。 7、JVM优化 JVM优化需要注意的点特别多，因为JAVA会很大程度上受到JAVA的制约，对JVM虚拟机进行优化，如果参数优化不当，会造成OOM等比较严重的后果。

Java性能优化学习2：性能优化切入点（上）

性能优化的七类技术手段 性能优化分为，业务优化和技术优化。业务优化一般属于产品和管理的范畴，作为后端开发，一般应有技术优化。 技术优化一般有七类技术手段。 性能优化的重点是在照顾性能的前提下，达到资源利用的最优状态。 1、复用优化 写代码的时候，一般一个方法函数用的多的话，我们就会设置成公共的方法，这就是复用的意思，以后直接调用就可以了。 类似的，也有对于对象的池化操作，比如数据库连接池、线程池等，在 Java 中使用得非常频繁。 2、计算优化 （1）并行执行 ①多机集群：采用负载均衡的方式，将流量或者计算拆分多个部分，比如说hadoop、mapreduce。 （2）同步-》异步 异步的编程方式可以支持横向扩容，缓解瞬时压力。 （3）惰性加载 采用一些比较好的设计模式来优化业务模块，比如单例模式，代理模式等等。

数据库SQL性能优化（一）

substr(hbs_bh,1,4)=’5400’，优化处理：hbs_bh like ‘5400%’ trunc(sk_rq)=trunc(sysdate)， 优化处理：sk_rq>=trunc(sysdate ’，优化处理：hbs_bh>’5400021542’ sk_rq+5=sysdate，优化处理：sk_rq=sysdate-5 hbs_bh=5401002554，优化处理：hbs_bh=’5401002554 条件内包括了多个本表的字段运算时不能进行索引，如：ys_df>cx_df，无法进行优化 qc_bh || kh_bh=’5400250000’，优化处理：qc_bh=’5400’ and kh_bh=’ = ‘MELB') SELECT EXECUTIONS , DISK_READS, BUFFER_GETS, ROUND((BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS,2) Hit_radio, ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS,2) Reads_per_run, SQL_TEXT FROM V$SQLAREA WHERE EXECUTIONS>

达梦数据库性能优化

/document/dm/zh-cn/ops/performance-diagnosis.html 性能优化：https://eco.dameng.com/document/dm/zh-cn/ops/performance-optimization.html 缓冲池是数据库系统用来提高性能的内存区域，存储在物理内存中的数据页。 它是一个逻辑概念，表示数据库如何使用物理内存，而不是物理内存本身。 优化缓冲池的大小和管理策略，可以显著提高数据库的性能和响应速度。 ,'FOR ALL COLUMNS SIZE AUTO'); --收集某表某列的统计信息： STAT 100 ON table_name(column_name); 注意 统计信息收集过程中将对数据库性能造成一定影响 --打开表数据量监控开关，参数值为 1 时监控所有表，2 时仅监控配置表 SP_SET_PARA_VALUE(1,'AUTO_STAT_OBJ',2); --设置 SYSDBA.T 表数据变化率超过

数据库SQL性能优化（二）

利用CPU优化数据库性能

了解数据库如何利用现代 CPU 的功能来提高性能。 大型分布式系统的性能优化通常是一个多变量问题，它结合了底层硬件、网络、操作系统调优或虚拟化层和应用程序架构方面的因素。 如此复杂的问题需要从多个角度进行探索。 让我们看看数据库如何通过利用现代硬件CPU来优化性能。 当编程书籍说 CPU 可以运行进程或线程时，“运行”意味着有一些简单的顺序指令执行。 理想情况下，您的数据库提供了限制跨内核通信需求的功能，但当通信不可避免时，它提供了高性能的非阻塞通信原语，以防止性能下降。 优化未来承诺设计 在多个核心之间协调工作的解决方案有很多。 这往往比以前的方法产生更大的性能改进。 还有什么？ 作为数据库用户，探索帮助你的数据库从现代基础设施中榨取更多性能的数据库工程决策会很有趣。 但这并不全是关于 CPU。

数据库SQL性能优化（三）

优化Oracle数据库性能：LIKE操作的优化

1、介绍 在 Oracle 数据库中，LIKE 操作是一种常用的模糊匹配方式，用于在字符串中查找符合指定模式的数据。然而，当处理大量数据时，使用 LIKE 操作可能导致查询性能下降。 为了提高数据库的效率，本文将重点介绍如何优化使用 LIKE 操作的查询。 2、优化点：使用索引前缀搜索 索引前缀搜索是一种优化 LIKE 操作的方法，通过使用索引的前缀匹配来提高查询性能。 传统的 LIKE 操作可能会导致全表扫描，从而降低查询性能。 4、总结： 使用 LIKE 操作进行模糊匹配时，我们可以通过使用索引前缀搜索来优化查询性能。通过创建适当的索引并使用范围查询，我们可以避免全表扫描，从而提高查询效率。 5、拓展 更多优化 LIKE 操作的方法介绍： ① 使用索引： 为 LIKE 操作的列创建适当的索引可以显著提高查询性能。在创建索引时，可以考虑使用函数索引、全文索引或者覆盖索引。

Mysql实例 数据库优化--结构和性能优化

四.数据库性能优化 硬件配置选择 硬盘 磁盘寻道能力（磁盘I/O）,以目前高转速SCSI硬盘(7200转/秒)为例，服务器硬盘读200M/S，写120M/S。 数据库配置优化 MySQL应用最广泛的有两种存储引擎：一个是MyISAM，不支持事务处理，读性能处理快，表级别锁。 每个存储引擎相关运行参数比较多，以下列出可能影响数据库性能的参数。 2代表只把日志写入到系统缓存区，再每秒同步到磁盘，效率很高，如果服务器故障，才会丢失事务数据。对数据安全性要求不是很高的推荐设置2，性能高，修改后效果明显。 innodb_file_per_table = OFF #日志缓冲区大小，由于日志最长每秒钟刷新一次，所以一般不用超过16M innodb_log_buffer_size = 8M 数据库安全优化 数据库安全是项目中最重要的部分

数据库性能优化-索引与sql相关优化

对于联合索引“a b c”,在B+树中单独看b是无序的,在a等值匹配下,看b部分是有序的 索引不会包含null值的列 每次对数据进行操作,数据库也会对索引进行相应的操作 索引优化 记住, 索引只能告诉你什么存在于表中, 而不能告诉你什么不存在于表中. 3.sql优化 尽量减少访问数据库次数，将一些逻辑放在后台代码中处理 在不影响业务的情况下，整合简单,无关联和有关联的数据库访问 数据库在内部执行了许多工作: 解析SQL语句, 估算索引的利用率, 绑定变量 , 读数据块等。没访问一次数据库便会消耗这部分资源。 where语句后面的条件顺序 这一个网络上很多说有用，但我感觉没有作用，因为数据库都会自动优化查询，如果连where后面的条件顺序都不能优化的话也太差劲了，并且通过我个人的测试，在千万数量级的表中 尽量使用数字型字段 若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。

MySQL性能优化(二)：优化数据库的设计

数据库设计 数据库命名：数据库名的命名一般和项目的名称保持一致，不要随意的起名字。 数据库编码: 尽量采用utf8mb4而不使用utf8。 表的设计 数据库表结构的设计是最基础也是最重要的，因为一旦数据库表设计完毕并投入使用，将来再进行修改就相对比较麻烦，特别数据量大时增加字段修改字段类型都比较麻烦，因此在进行数据库设计的时候一定要尽可能的考虑周到 因此，数据库名、 表名、字段名，最好都统一为小写字母，避免节外生枝。为了便于肉眼识别表名，一般建议表名为小写字母。 char(1)字符串对于单字节字符集只会占用一个字节，但是varchar(1)则会占用2个字节，因为1个字节用来存储长度信息 。如果存储的字符串长度几乎相等，使用char定长字符串类型。 含有空值的列很难进行查询优化，而且对表索引时不会存储NULL值的，所以如果索引的字段可以为NULL，索引的效率会下降很多。因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂。