数据库的性能优化有哪些

1. 数据库的性能优化有哪些

在数据库优化上有两个主要方面：
安全：数据可持续性。
性能：数据的高性能访问。
优化的范围有哪些
存储、主机和操作系统方面：
主机架构稳定性
I/O 规划及配置
Swap 交换分区
OS 内核参数和网络问题
应用程序方面：
应用程序稳定性
SQL 语句性能
串行访问资源
性能欠佳会话管理
这个应用适不适合用 MySQL
数据库优化方面：
内存
数据库结构(物理&逻辑)
实例配置
说明：不管是设计系统、定位问题还是优化，都可以按照这个顺序执行。
数据库优化维度有如下四个：
硬件
系统配置
数据库表结构
SQL 及索引
优化选择：
优化成本：硬件>系统配置>数据库表结构>SQL 及索引。
优化效果：硬件<系统配置<数据库表结构

2. 如何优化数据库的性能？

1、建表要科学，业务允许的话，尽可能的控制字段不要太多，合理的限制字段的类型和长度；
2、在常用的查询字段上建立索引；
3、不要太被第几范式之类的东西迷惑，最后是按着规范来了，每个查询都要join个5、6个表谁看着也不舒服，要合理的冗余（这个要根据自己业务来的）；
4、多用业务层的缓存，比如字典库的东西不算多的话，都缓存起来吧，这样用的时候就不用select了。
5、能用TinyInt不用int，能用int不用char等等，效率来说，还是数字大于字符的；
6、多看看数据库的样例表，能学到很多东西的。

先想到了这么多，希望能帮助到你。
现在的服务器都很NB了，只要不是滥用缓存的话，就不用太在意内存大小了。

3. 如何优化数据库的性能

以下是数据库性能优化措施介绍：
  
 1、调整数据结构的设计。这一部分在开发信息系统之前完成，程序员需要考虑是否使用ORACLE数据库的分区功能，对于经常访问的数据库表是否需要建立索引等。
   
 2、调整应用程序结构设计。这一部分也是在开发信息系统之前完成，程序员在这一步需要考虑应用程序使用什么样的体系结构，是使用传统的两层体系结构，还是使用的三层体系结构。
  
 3、调整数据库SQL语句。应用程序的执行最终将归结为数据库中的SQL语句执行，因此SQL语句的执行效率最终决定了ORACLE数据库的性能。
  
 4、调整服务器内存分配。内存分配是在信息系统运行过程中优化配置的，数据库管理员可以根据数据库运行状况调整数据库系统全局区的数据缓冲区、日志缓冲区和共享池的大小，还可以调整程序全局区的大小。
  
 5、调整硬盘。数据库管理员可以将组成同一个表空间的数据文件放在不同的硬盘上，做到硬盘之间负载均衡。

4. 如何对数据库性能进行优化

1.数据库I/O方面硬件性能
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SQL数据库服务器的吞吐量调为最大
2.调整数据库
若对该表的查询频率比较高，则建立索引。
分区（如MySQL，按时间分区）
尽量使用固定长度字段和限制字段长度（如 varchar(10)）优势：降低物理存储空间提高数据库处理速度附带校验数据库是否合法功能
3.使用存储过程
应用程序的实现过程中，能够采用存储过程实现的对数据库的操作尽量通过存储过程来实现。
因为存储过程是存放在数据库服务器上的一次性被设计、编码、测试，并被再次使用，需要执行该任务的应用可以简单地执行存储过程，并且只返回结果集或者数值。
这样不仅可以使程序模块化，同时提高响应速度，减少网络流量，并且通过输入参数接受输入，使得在应用中完成逻辑的一致性实现。
4.SQL语句方面
建立查询条件索引仅仅是提高速度的前提条件，响应速度的提高还依赖于对索引的使用。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。
优化sql语句，减少比较次数
限制返回条目数(mysql中使用limit)
5.Java方面
尽可能的少创造对象
合理摆正系统设计的位置。大量数据操作，和少量数据操作一定是分开的。
合理利用内存，有的数据要缓存。让数据流起来，而不是全部读到内存再处理，而是边读取边处理。

5. 如何优化数据库性能

1、使你的数据库结构规范化，但是不要求一定达到第三范式，为了显示和打印目的可以有数据冗余2、评估你的系统中对性能影响的关键处，减少被频繁访问的核心表的数量，并在这些核心
表上重点优化索引，表结构（尽量紧凑）。典型的核心表是代码表。
3、对于统计类应用，如果可能应写成触发器和存储过程，这样就有可能把一个消耗大量时
间的统计运算分布到每INSERT，DELETE，或者UPDATE来处理，从而极大提高查询类操作的速度。
查询选择群居索引最有效。其他索引也要针对业务进行选择。由于维护索引也要消耗系
统资源和时间，所以过多的索引对性能是损害甚至是毫无效果的。
5、如果可能，可以利用大数据库对SQL的一些特殊规定来进一步优化，比如查询暗示。
6、适当选择硬件，综合考虑CPU，内存，I/O系统的性能，以当前的CPU，内存配置来看，
很多数据库系统的瓶颈出在I/O系统上。所以如果有可能，最好使用RAID。
当然如果你有足够的财力，可以买更好的服务器，或者搞服务器集群就更利害啦。
7、可能的话，尽量使用存储过程，因为存储过程的执行计划可以重复使用，而且不需要
象普通由CLIENT提交的SQL那样进行处理和编译。
8、检查你的应用程序设计，如果有可能，尽量减少查询次数和在网络上往返的数据。为了
获取少量字段而写SELECT * 对性能的损害也比较利害。
9、在应用程序中协调并发和一致性之间的矛盾。并不是所有业务都需要放在事务中。大量
业务是允许脏读的，在不关键事务中使用脏读，或者读提交，可以大大降低DEADLOCK和
进程之间彼此等待的机会，从而把由于互相锁定资源引起的等待降低到最小。
不要在事务执行中进行大量计算或者与用户交互的操作，因为事务的执行在要求上是
不允许被打断的原子操作（回滚是失败的），所以事务应该多而短小。长事务会锁住
很多资源比较长的时间，因此也比较容易导致其他进程对资源的等待和死锁的机会。
10、评估你开发系统的关键业务，在很多数据库系统对性能的要求是彼此矛盾的，比如OLTP
应用和DSS是不同的。DSS倾向于使用各种索引加快检索速度，而大量的索引对OLTP则是负担。
11、不要在应用程序中写怪异的SQL 查询，比如 WHERE money!40000，这样的语句，这种
SQL查询，数据库的SQL优化器是无法进行优化的。
12、定期维护和管理你的数据库系统，压缩掉那些垃圾空间，很多数据库系统执行类似
删除，事务等操作的时候，并不回收无用的物理空间。所以，制定一份合理的数据库
维护计划，不要等日志文件或者LOG文件越长越大的时候才去整理数据库。
还有很多很多要注意的东西，。。。。。。

6. 数据库性能优化主要包括哪些方面？

包括网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序。
数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。最常见的优化手段就是对硬件的升级。
根据统计，对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升，全部加起来只占数据库系统性能提升的40%左右，其余的60%系统性能提升来自对应用程序的优化。许多优化专家认为，对应用程序的优化可以得到80%的系统性能的提升。

扩展资料数据库性能优化法则归纳为5个层次：
1、  减少数据访问（减少磁盘访问）
2、  返回更少数据（减少网络传输或磁盘访问）
3、  减少交互次数（减少网络传输）
4、  减少服务器CPU开销（减少CPU及内存开销）
5、  利用更多资源（增加资源）
由于每一层优化法则都是解决其对应硬件的性能问题，所以带来的性能提升比例也不一样。传统数据库系统设计是也是尽可能对低速设备提供优化方法，因此针对低速设备问题的可优化手段也更多，优化成本也更低。
任何一个SQL的性能优化都应该按这个规则由上到下来诊断问题并提出解决方案，而不应该首先想到的是增加资源解决问题。
参考资料来源：百度百科--数据库系统优化

7. 数据库性能优化主要包括哪些方面？

数据库性能优化主要包括以下几个方面：
1、sql语句的执行计划是否正常；
2、减少应用和数据库的交互次数、同一个sql语句的执行次数；
3、数据库实体的碎片的整理；
4、减少表之间的关联，特别对于批量数据处理，尽量单表查询数据，统一在内存中进行逻辑处理，减少数据库压力；
5、对访问频繁的数据，充分利用数据库cache和应用的缓存；
6、数据量比较大的，在设计过程中，为了减少其他表的关联，增加一些冗余字段，提高查询性能。
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。
系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就可，而是要写出高质量的SQL语句，提高系统的可用性。

8. 数据库性能优化主要包括哪些方面？

数据库性能优化主要一下几个方面：
1、sql语句的执行计划是否正常
2、减少应用和数据库的交互次数、同一个sql语句的执行次数
3、数据库实体的碎片的整理（特别是对某些表经常进行insert和delete动作，尤其注意，索引字段为系列字段、自增长字段、时间字段，对于业务比较频繁的系统，最好一个月重建一次）
4、减少表之间的关联，特别对于批量数据处理，尽量单表查询数据，统一在内存中进行逻辑处理，减少数据库压力（java处理批量数据不可取，尽量用c或者c++ 进行处理，效率大大提升）
5、对访问频繁的数据，充分利用数据库cache和应用的缓存6、数据量比较大的，在设计过程中，为了减少其他表的关联，增加一些冗余字段，提高查询性能