oracle 优化的一点体会大家可以参考下,提升运行效率。
关于oracle 优化的内容很多,概念庞杂,不过可以总结出一个大纲性的东西作为需要考虑的方向,然后再逐步细化。oracle优化按重要性需要考虑设计、开发、调整几个方面。首先是设计,这是最重要的部分,借用TOM的话:“性能是设计出来的,不是调整出来的”。设计分为逻辑设计和物理设计,逻辑设计一般要遵循3NF,同时也要根据应用的需要引入逆规范化的设计,应为NF设计虽然消除了数据冗余,但随着规范化越高需要连接的表可能越多,同样对性能有影响,所以需要平衡考虑,至于何时要3NF,何时要逆规范化,要是具体情况而定。
物理设计一个是存储,比如物理文件、联机日志文件、归档日志文件的磁盘布局,各种RAID的使用等(在这方面piner的分析比较全面细致),第二是要根据应用的特性,选择文件组织方式,灵活运用oracle的各种表和索引类型,例如交叉表可以考虑使用IOT、读密集型并且经常关联的字段使用cluster,还有全局临时表、外部表等等。除了普通的B树索引外,在低基数情况下考虑使用位图索引,使用函数时引入基于函数的索引等。
其次是开发阶段,比如老生常谈的使用绑定变量、外键加索引、使用bulk collect、分析函数、直接路径加载,在OLAP应用中使用partition、MV、位图索引、并行化操作等等。没种技术要深入研究都有很多内容。
最后才是调整,这是在出现性能问题时采用的手段。这已经形成了一个完整的方法论。
1)设立合理的性能优化目标。
2)测量并记录当前性能(STATSPACK、AWR等)。
3)确定当前Oracle性能瓶颈(从Oracle 等待接口v$system_event、v$session_event和v$session_wait中获得等待事件,进而找出影响性能的对象和sql语句
)。
4)把等待事件记入跟踪文件(autotrace、10046事件等)。
5)确定当前的OS瓶颈(sar、iostat、cpustat、mpstat、netstat、top、osview等)。
6)优化所需的成分(应用程序、数据库、I/O、争用、OS等)。
7)跟踪并实施更改控制过程。
8)测量并记录当前性能
9)重复步骤3到7,直到满足优化目标
以上是本人对Oracle优化的一些粗线条的体会,可以指出优化需要考虑的大的方向,而相关的技术细节非常多,每项都要仔细研究,正如piner总结的:多思考、多实践、多总结。
再记点题外话,公司节后要对技术部作人员调整,说白了就是裁人,这次除了要个网管保证能上网就不留技术的人了,假期准备简历,节后找工作。

InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

EXPLAIN命令的关键指标包括type、key、rows和Extra。1)type反映查询的访问类型,值越高效率越高,如const优于ALL。2)key显示使用的索引,NULL表示无索引。3)rows预估扫描行数,影响查询性能。4)Extra提供额外信息,如Usingfilesort提示需要优化。

Usingtemporary在MySQL查询中表示需要创建临时表,常见于使用DISTINCT、GROUPBY或非索引列的ORDERBY。可以通过优化索引和重写查询避免其出现,提升查询性能。具体来说,Usingtemporary出现在EXPLAIN输出中时,意味着MySQL需要创建临时表来处理查询。这通常发生在以下情况:1)使用DISTINCT或GROUPBY时进行去重或分组;2)ORDERBY包含非索引列时进行排序;3)使用复杂的子查询或联接操作。优化方法包括:1)为ORDERBY和GROUPB

MySQL/InnoDB支持四种事务隔离级别:ReadUncommitted、ReadCommitted、RepeatableRead和Serializable。1.ReadUncommitted允许读取未提交数据,可能导致脏读。2.ReadCommitted避免脏读,但可能发生不可重复读。3.RepeatableRead是默认级别,避免脏读和不可重复读,但可能发生幻读。4.Serializable避免所有并发问题,但降低并发性。选择合适的隔离级别需平衡数据一致性和性能需求。

MySQL适合Web应用和内容管理系统,因其开源、高性能和易用性而受欢迎。1)与PostgreSQL相比,MySQL在简单查询和高并发读操作上表现更好。2)相较Oracle,MySQL因开源和低成本更受中小企业青睐。3)对比MicrosoftSQLServer,MySQL更适合跨平台应用。4)与MongoDB不同,MySQL更适用于结构化数据和事务处理。

MySQL索引基数对查询性能有显着影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL学习路径包括基础知识、核心概念、使用示例和优化技巧。1)了解表、行、列、SQL查询等基础概念。2)学习MySQL的定义、工作原理和优势。3)掌握基本CRUD操作和高级用法,如索引和存储过程。4)熟悉常见错误调试和性能优化建议,如合理使用索引和优化查询。通过这些步骤,你将全面掌握MySQL的使用和优化。

MySQL在现实世界的应用包括基础数据库设计和复杂查询优化。1)基本用法:用于存储和管理用户数据,如插入、查询、更新和删除用户信息。2)高级用法:处理复杂业务逻辑,如电子商务平台的订单和库存管理。3)性能优化:通过合理使用索引、分区表和查询缓存来提升性能。


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