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第一部分 棉花数据库问题和分析
1.问题sql
数据库的版本是9i,问题sql有两个：
Sql1：
|
SELECT c_lotno FROM b_ctn_normal WHERE d_prodatetime BETWEEN to_date('2011-07-01', 'yyyy-mm-dd HH24:MI:SS') AND to_date('2012-07-03', 'yyyy-mm-dd HH24:MI:SS') AND n_madein = 65 AND rownum |
Sql2:
|
SELECT count(c_bale) FROM b_ctn_normal WHERE d_prodatetime BETWEEN to_date('2011-07-01', 'yyyy-mm-dd HH24:MI:SS') AND to_date('2012-07-03', 'yyyy-mm-dd HH24:MI:SS') |
这俩sql其实非常简单，就是一个按照时间的分页查询，一个查询时间范围内的总数据量。
但是这个表的数据量很大，41803656条数据，单表容量超过21G。因此查询非常慢，仅仅查询30条数据就需要耗费十几分钟。甚至查不出结果。
2 表概况
表b_ctn_normal是一个分区表,按照D_VERIFYDATETIME进行了range分区，分区的策略为2010年前每年一个分区,2010年后每月一个分区.该表的数据量为41803656条。
|
partition by range (D_VERIFYDATETIME) partition PART_20080101 values less than (TO_DATE(' 2008-01-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS', 'NLS_CALENDAR=GREGORIAN')) partition PART_20090101 values less than (TO_DATE(' 2009-01-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS', 'NLS_CALENDAR=GREGORIAN'))—后续的省略
|
另外该表上建了大量的索引，见表1：
3.表存在的问题
以下是索引的概况统计信息。
NDEX_NAME |
DISTINCT_KEYS |
NUM_ROWS |
SAMPLE_SIZE |
I_CTN_NORMAL_99 |
4 |
41805079.0630631 |
8459008 |
I_NORMAL_MADEIN1 |
17 |
41804897.3546108 |
9544621 |
I_CTN_NORMAL_66 |
80 |
41767143.7096454 |
9580744 |
I_CTN_NORMAL_77 |
86 |
41473125.0963043 |
9479665 |
I_CTN_NORMAL_22 |
366 |
41875654.4438373 |
9937607 |
I_CTN_NORMAL_11 |
889 |
41867424.9314059 |
11007070 |
I_CTN_NORMAL_55 |
1957 |
40169648.695544 |
9058949 |
I_NORMAL_UPLOADTIME1 |
17253 |
41866396.7193889 |
10087608 |
I_CTN_NORMAL_33 |
384472 |
41842227.8696896 |
10621842 |
I_NORMAL_D_COLORGRADETIME |
1485863 |
41727490.2734861 |
9119757 |
GLOBAL_INDEX_D_VERIFYDATETIME |
21162573 |
41804256 |
9592128 |
PRIMARY1_ID |
41804473 |
41804473 |
9540784 |
UNI_NORMAL_C_BALE1 |
41841809 |
41841809.1781587 |
7023237 |
【表1】索引概况
l 表不是很宽，但是竟然建了13个索引，而且8个索引可选性很差，每个索引都占据不少段空间，极大的浪费了存储空间。
l 索引没有分区，千万级别的数据量，本身查找索引就很耗时，因此应当对索引分区其高索引检索性能。
l 表的索引和表应该建立在不同的表空间分开存放,同时表的分区在不同的表空间存放。
l 分区的记录不均匀，分区不合理
分区的统计信息显示，大量的数据集中在了PART_20100101和PART_20090101分区，分区很不合理，大大削弱了分区表的作用。应该对分区进行细粒度的划分，均匀分布数据。
TABLE_NAME |
PARTITION_NAME |
NUM_ROWS |
SAMPLE_SIZE |
B_CTN_NORMAL |
PART_20100101 |
15580400 |
2883811 |
B_CTN_NORMAL |
PART_20090101 |
13007483 |
2420607 |
B_CTN_NORMAL |
PART_20101201 |
3809673 |
709735 |
B_CTN_NORMAL |
PART_20110101 |
2656138 |
494675 |
B_CTN_NORMAL |
PART_20101101 |
2641196 |
492471 |
B_CTN_NORMAL |
PART_20110201 |
1169697 |
217919 |
B_CTN_NORMAL |
PART_20100201 |
1106187 |
205854 |
B_CTN_NORMAL |
PART_20110401 |
662618 |
123426 |
B_CTN_NORMAL |
PART_20110301 |
271190 |
50600 |
B_CTN_NORMAL |
PART_20100501 |
205173 |
37933 |
B_CTN_NORMAL |
PART_20100401 |
194223 |
35804 |
B_CTN_NORMAL |
PART_20100601 |
154195 |
28641 |
B_CTN_NORMAL |
PART_20110501 |
137085 |
25587 |
B_CTN_NORMAL |
PART_20100301 |
105747 |
19575 |
B_CTN_NORMAL |
PART_20101001 |
64424 |
11960 |
B_CTN_NORMAL |
PART_20100701 |
33743 |
6206 |
B_CTN_NORMAL |
PART_20100801 |
4044 |
725 |
B_CTN_NORMAL |
PART_20100901 |
283 |
283 |
B_CTN_NORMAL |
PART_20111001 |
80 |
80 |
B_CTN_NORMAL |
PART_20080101 |
53 |
53 |
B_CTN_NORMAL |
PART_20111201 |
21 |
21 |
B_CTN_NORMAL |
PART_20120601 |
2 |
2 |
B_CTN_NORMAL |
PART_20120301 |
1 |
1 |
B_CTN_NORMAL |
PART_20110601 |
0 |
|
B_CTN_NORMAL |
PART_20110701 |
0 |
|
B_CTN_NORMAL |
PART_20120401 |
0 |
|
B_CTN_NORMAL |
PART_20120801 |
0 |
|
B_CTN_NORMAL |
PART_20120701 |
0 |
|
B_CTN_NORMAL |
PART_20120501 |
0 |
|
B_CTN_NORMAL |
PART_20120201 |
0 |
|
B_CTN_NORMAL |
PART_20120101 |
0 |
|
B_CTN_NORMAL |
PART_20111101 |
0 |
|
B_CTN_NORMAL |
PART_20110801 |
0 |
|
B_CTN_NORMAL |
PART_20110901 |
0 |
|
注:以上的统计信息都是最新收集的.
4.分析制定策略
结合问题sql发现, 两个查询共同依赖于d_prodatetime字段的过滤，但是该字段重复值很多，根据统计信息，该列的NUM_DISTINCT为456，因此只依靠索引没有意义，CBO不会选择索引而是全表扫描。执行这两个查询的时候对数据没有区分度，选择了4K万数据进行全表扫描，效率可写而至。
而该查询较为简单，经过仔细的分析并研究目前的分区策略，我认为最佳的策略是增加范围分区字段，将表重新分区，分区条件纳入d_prodatetime字段。这样查询时可以以d_prodatetime进行分区裁减从而减少扫描的数据量。需要分析字段的值的分布区间，平均分配到各分区。经过分析表的数据分布，从节省时间上考虑，就以每两个月为一个范围进行分区。
|
partition by range (D_VERIFYDATETIME, d_prodatetime) partition PART_20080101 values less than (TO_DATE(' 2008-01-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS', 'NLS_CALENDAR=GREGORIAN'), TO_DATE(' 2008-01-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS', 'NLS_CALENDAR=GREGORIAN')) partition PART_20090101 values less than (TO_DATE(' 2009-01-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS', 'NLS_CALENDAR=GREGORIAN'), TO_DATE(' 2009-01-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS', 'NLS_CALENDAR=GREGORIAN'))
|
考虑到sql1中有对n_madein的过滤，分析该字段，字段值总共为17种，为number类型，而且该字段值在字段D_VERIFYDATETIME, d_prodatetime表示的区间中分布很均匀，因此，在上述分区基础上增加list分区，使分区策略变为Rang-list复合分区：
|
partition by range (D_VERIFYDATETIME, d_prodatetime) subpartition by list(N_MADEIN) partition PART_20080101 values less than (range1,range2) ( subpartition p31 values(64), subpartition p32 values(37), subpartition p33 values(48), subpartition p34 values(55), …………… ), partition PART_20090101 values less than (range3,range4) ( subpartition p31 values(64), subpartition p32 values(37), subpartition p33 values(48), subpartition p34 values(55), ………….. ), )
|
这样，sql1在执行时，会首先根据d_prodatetime裁减掉部分数据，然后再根据N_MADEIN再次裁减掉一部分，这样sql1的性能应该会得到很大提升。而对于仅仅含有N_MAADIN的过滤条件的查询，都会进行分区裁减，减少数据量。具体性能提高多少，需要测试。
同时，之前的分区字段D_VERIFYDATETIME的粒度应该适当的减小。因为d_prodatetime的重复值较多，以之前的分区粒度，2010年前的是每年一个分区，这样会导致d_prodatetime分区后数据会很不均匀，若查询2010年之前的数据，则d_prodatetime裁减的效果会不好，因此需要考虑d_prodatetime的字段值，重新规划分区粒度。分区粒度的大小需要考虑到d_prodatetime的范围分布情况。通过分析决定和d_prodatetime字段使用同样的分区范围。
由于需要对表重新分区，因此需要重建表。如果在已有的分区策略下增加分区，则直接alter表即可，oracle提供了丰富的方法为不同的分区增加新的分区；但是修改分区策略，必须重建表。而表数据量巨大，单表超过20G，因此数据的加载成为头疼的问题，如果在生产环境，产生的日志也很巨大。
第二部分 试验过程结果及分析
为了能试验本文预测的效果,于是我在我本机腾出了30G的空间,将库置于非归档模式，然后用database link以insert append的方式直接加载数据。通过仔细的权衡，我创建的分区表如下（限于时间关系，将所有表分区和索引分区建在一个表空间内）：
--ddl过长，省略(见附件)
（注：复合分区可以为二级分区创建一个template，从而减少建表DDL的篇幅）
考虑只有本文开头的两个查询问题突出，因此我只建立了俩索引，选择了全局范围分区索引。
|
--创建分区索引GLOBAL_INDEX_D_VERIFYDATETIME CREATE INDEX GLOBAL_INDEX_D_VERIFYDATETIME ON b_ctn_normal(D_VERIFYDATETIME) GLOBAL PARTITION BY RANGE(D_VERIFYDATETIME)( partition part_index_0 values less than(to_date('2008-03-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index_1 values less than(to_date('2008-05-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index_2 values less than(to_date('2008-07-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index_3 values less than(to_date('2008-09-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index_4 values less than(to_date('2008-11-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index_5 values less than(to_date('2009-01-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index_6 values less than(to_date('2009-03-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index_7 values less than(to_date('2009-05-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index_8 values less than(to_date('2009-07-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index_9 values less than(to_date('2009-09-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index_10 values less than(to_date('2009-11-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index_11 values less than(to_date('2010-01-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index_12 values less than(to_date('2010-03-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index_13 values less than(to_date('2010-05-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index_14 values less than(to_date('2010-07-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index_15 values less than(to_date('2010-09-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index_16 values less than(to_date('2010-11-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index_17 values less than(to_date('2011-01-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index_18 values less than(to_date('2011-03-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index_19 values less than(to_date('2011-05-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index_20 values less than(to_date('2011-07-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index_21 values less than(to_date('2011-09-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index_22 values less than(to_date('2011-11-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index_23 values less than(to_date('2012-01-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index_24 values less than(to_date('2012-03-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index_25 values less than(to_date('2012-05-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index_26 values less than(to_date('2012-07-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index_27 values less than(to_date('2012-09-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index_28 values less than(to_date('2012-11-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index_29 values less than(maxvalue) ) |
注：分区索引也可以使用本地前缀索引，可以减少DDL篇幅
考虑到D_PRODATETIME的值较多，当查询来临时，oracle首先以查询where条件中的D_PRODATETIME进行裁减，到目标分区之后，如果有索引的话，应该可以进行INDEX RANGE SCAN进行扫描，因此先建立分区索引试试。同样选择了全局范围分区索引。
|
--创建分区索引GLOBAL_INDEX_D_PRODATETIME CREATE INDEX GLOBAL_INDEX_D_PRODATETIME ON b_ctn_normal(D_PRODATETIME) GLOBAL PARTITION BY RANGE(D_PRODATETIME)( partition part_index1_0 values less than(to_date('2008-03-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index1_1 values less than(to_date('2008-05-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index1_2 values less than(to_date('2008-07-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index1_3 values less than(to_date('2008-09-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index1_4 values less than(to_date('2008-11-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index1_5 values less than(to_date('2009-01-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index1_6 values less than(to_date('2009-03-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index1_7 values less than(to_date('2009-05-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index1_8 values less than(to_date('2009-07-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index1_9 values less than(to_date('2009-09-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index1_10 values less than(to_date('2009-11-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index1_11 values less than(to_date('2010-01-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index1_12 values less than(to_date('2010-03-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index1_13 values less than(to_date('2010-05-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index1_14 values less than(to_date('2010-07-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index1_15 values less than(to_date('2010-09-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index1_16 values less than(to_date('2010-11-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index1_17 values less than(to_date('2011-01-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index1_18 values less than(to_date('2011-03-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index1_19 values less than(to_date('2011-05-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index1_20 values less than(to_date('2011-07-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index1_21 values less than(to_date('2011-09-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index1_22 values less than(to_date('2011-11-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index1_23 values less than(to_date('2012-01-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index1_24 values less than(to_date('2012-03-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index1_25 values less than(to_date('2012-05-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index1_26 values less than(to_date('2012-07-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index1_27 values less than(to_date('2012-09-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index1_28 values less than(to_date('2012-11-01 00:00:00', 'SYYYY-MM-DD HH24:MI:SS')), partition part_index1_29 values less than(maxvalue) )) |
下面是加载数据以及实施步骤：
l 表数据加载
创建db link “ctn”.
Insert /*+append*/ into b_ctn_normal select * from b_ctn_normal@ctn;
加载速度还可以，大概30分钟加载完,加载数据量4400W。
l 分别按照上述的策略创建分区索引
GLOBAL_INDEX_D_VERIFYDATETIME和GLOBAL_INDEX_D_PRODATETIME
索引创建约为30分钟
l 执行sql1和sql2和原始库进行对比
Sql1的测试结果对比：
|
返回行数 |
Pl/sql查询 |
Sqlplus跟踪 |
优化前 |
30 |
>15分钟 |
00: 04: 31.62 |
优化后 |
30 |
00: 00: 00.03 |
Sql2的测试结果对比：
|
返回行数 |
Pl/sql查询 |
Sqlplus跟踪 |
优化前 |
5529 |
？ |
00: 05: 42.67 |
优化后 |
5529 |
00: 00: 00.01 |
通过以上对比结果，显示新的分区策略带来了巨大的性能提升，显示了oracle分区技术的强大威力。原来十几分钟甚至返回不了结果的查询现在毫秒就返回数据。
下面分析优化后的执行计划：
Sql1执行计划:
通过执行计划可以看出，查询正确的使用了d_prodatetime字段进行了分区裁减，然后使用到了该列的分区索引，但是并没有使用n_madein进行裁减。于是改变了下查询条件，将查询的数据量增大：
|
SELECT c_lotno FROM b_ctn_normal WHERE d_prodatetime BETWEEN to_date('2011-07-01', 'yyyy-mm-dd HH24:MI:SS') AND to_date('2012-07-03', 'yyyy-mm-dd HH24:MI:SS') AND n_madein = 65 AND rownum |
这次，查询使用了二级分区裁减。先是对一级分区进行裁减，然后又对二级分区进行裁减，最后对二级分区使用N_MADEIN进行全表扫描。执行计划显示，查询5000条数据时耗时增加了很多，因为扫描的数据量实在太大了，查询需要扫描很多分区。这样只能通过减少一次查询的数据量来保证性能。通过和开发人员确认，一次查询一般不用返回这么多数据。
Sql2执行计划:
执行计划已经显示的很明确，一级分区按照新分区的字段进行裁减，然后使用建立的分区索引，性能很高。
虽然新的分区策略显示了巨大的性能提升，有效的解决了性能问题，但是仔细分析一下，仍然存在一些问题：
u 分区较多，在4K万级别的表上，分区多达493个，这有些过分了。需要减少分区数量。目前的分区是每俩月一个分区，目前的数据分布比重新分区前均匀了很多，但是仍然存在不均匀现象，而且每俩月一个分区仍然较多。因此需要维持现在的范围分区字段不变，将现在的俩月一个分区的条件变化一下，分析数据的分布区间，制定一个不均匀的分区条件。如2010年8月的数据很多，那可以分别以2010-08-01~2010-08-15~2010-08-30为区间划分。如果2010年9-12月数据很少，那么可以将9-12月合并为一个分区。尽可能的均匀划分分区记录数，也减少分区数量。
u 评估二级分区的必要性。总的分区数是1级分区和二级分区的乘积，为M*N的关系。二级分区的增加，大大增加了分区数。分析发现，有接近一半的二级分区是空闲的，并没有记录装入，浪费了大量的空间。而且目前的sql并没有使用到二级分区裁减，因此需要评估二级分区带来的性能提高。然后考虑是否将二级分区去掉只采用范围分区。去掉二级分区，目前对性能是没有坏处的，而且未来如果用到对N_MADEIN字段的裁剪，直接alter表即可增加二级分区，不用重建。因此建议去掉。
l 总结
分区是处理大表的首要应对策略，但是分区字段的选取和分区的方法需要仔细权衡，一般第一想到的分区字段都是合理的，但是一些隐含的字段没有考虑到，未来数据量上去了，这些隐含的条件造成的性能问题就暴露出来了，因此还是需要全面的分析。
对表进行了分区，相应的也要对索引进行分区，这样可以裁减掉部分索引,然后裁减掉记录,虽然是海量数据,但是却拥有极高的查询速度。记得在一本书上看过，作者说，正是因为有了分区技术，oracle才敢号称是海量数据库。
Reference:
【http://docs.oracle.com/cd/B19306_01/server.102/b14231/partiti.htm#i1009216】
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如何通过数据库优化提高Python网站的访问速度？Aug 07, 2023 am 11:29 AM如何通过数据库优化提高Python网站的访问速度？摘要在构建Python网站时，数据库是一个关键的组成部分。如果数据库访问速度慢，会直接影响网站的性能和用户体验。本文将讨论一些优化数据库的方法，以提高Python网站的访问速度，并附有一些示例代码。引言对于大多数Python网站来说，数据库是存储和检索数据的关键部分。如果不加以优化，数据库可能成为性能瓶颈。本
如何通过使用复合索引来提高MySQL性能May 11, 2023 am 11:10 AM在MySQL数据库中，索引是一种非常重要的性能优化手段。当表中的数据量增加时，不适当的索引会导致查询变慢，甚至出现数据库崩溃的情况。为了提高数据库性能，在设计表结构和查询语句时需要合理地使用索引。而复合索引是一种较为高级的索引技术，通过将多个字段作为索引的组合来提高查询的效率。在本文中，将详细介绍如何通过使用复合索引来提高MySQL的性能。什么是复合索引复合
从技术角度来看，为什么Oracle能够击败MySQL？Sep 08, 2023 pm 04:15 PM从技术角度来看，为什么Oracle能够击败MySQL？近年来，数据库管理系统（DBMS）在数据存储和处理方面扮演着至关重要的角色。Oracle和MySQL作为两款流行的DBMS，一直以来都备受关注。然而，从技术角度来看，Oracle相对于MySQL在某些方面更为强大，因此Oracle能够击败MySQL。首先，Oracle在处理大规模数据时表现出色。Oracl
Linux系统中常见的数据库问题及其解决方法Jun 18, 2023 pm 03:36 PM随着计算机技术的不断发展和数据规模的不断增长，数据库成为了一项至关重要的技术。然而，在Linux系统中使用数据库还会遇到一些常见的问题，本文将介绍一些常见的Linux系统中的数据库问题以及它们的解决方法。数据库连接问题在使用数据库时，有时会出现连接失败或连接超时等问题，造成这些问题的原因可能是数据库配置错误或者访问权限不足。解决方法：检查数据库的配置文件，确
Java开发中如何解决数据库更新性能问题Jun 29, 2023 pm 01:00 PMJava开发中如何解决数据库更新性能问题摘要：随着数据量的增加和业务的变化，数据库更新的性能问题成为了Java开发中一大挑战。本文将介绍一些常见的解决数据库更新性能问题的方法和技巧。关键词：Java开发，数据库，更新性能问题，解决方法引言：在大多数Java应用程序中，数据库扮演着重要的角色。数据库的性能直接影响了应用程序的响应速度和稳定性。而在实际开发中，数
基于微服务架构的PHP编程数据库优化实践Jun 22, 2023 pm 02:27 PM随着互联网技术的快速发展和应用需求的日益增长，PHP的应用场景也越来越广泛。然而，在高并发、海量数据、复杂交互等场景下，传统的PHP编程方式已经不能满足开发需求。而微服务架构则成为了提升系统性能和可维护性的一种有效方式。基于微服务架构的PHP编程微服务架构(MicroserviceArchitecture)是一种面向服务的软件架构设计方式，它将应用按照业务
技术同学必备的MySQL设计规约，助你成为数据库优化专家！Sep 09, 2023 pm 12:49 PM技术同学必备的MySQL设计规约，助你成为数据库优化专家！随着互联网的迅猛发展，大规模数据存储和高效查询成为了各行业发展的基础。而作为最流行的关系型数据库之一，MySQL在数据存储和查询方面具有强大的能力。然而，要充分发挥MySQL的优势，我们需要遵循一些设计规约和优化策略。本文将介绍一些技术同学必备的MySQL设计规范，并提供一些代码示例，助
高并发场景下的PHP编程数据库优化实践Jun 22, 2023 am 10:32 AM随着互联网的发展，越来越多的应用和网站面临的问题是如何处理高并发的场景。PHP作为目前最流行的编程语言之一，在高并发场景下也面临着诸多问题。其中一个重要问题就是数据库优化。数据库是网站应用的核心组成部分，如果没有良好的数据库设计和优化，网站的性能会受到严重影响，甚至会导致系统崩溃。下面是我在实践中总结的一些高并发场景下的PHP编程数据库优化实践，希望对开发者
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