数据库优化

数据库优化的思路 SQL优化 在我们书写SQL语句的时候，其实书写的顺序、策略会影响到SQL的性能，虽然实现的功能是一样的，但是它们的性能会有些许差别。 因此，下面就讲解在书写SQL的时候，怎么写比较好。 ①选择最有效率的表名顺序 数据库的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表将被最先处理 在FROM子句中包含多个表的情况下： 如果三个表是完全无关系的话，将记录和列名最少的表，写在最后，然后依次类推 也就是说：选择记录条数最少的表放在最后 如果有3个以上的表连接查询： 如果三个表是有关系的话，将引用最多的表，放在最后，然后依次类推。 也就是说：被其他表所引用的表放在最后 例如：查询员工的编号，姓名，工资，工资等级，部门名 emp表被引用得最多，记录数也是最多，因此放在form字句的最后面 ②WHERE子句中的连接顺序 数据库采用自右而左的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之左,那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的之右。 emp.sal可以过滤多条记录，写在WHERE字句的最右边 select emp.empno,emp.ename,emp.sal,dept.dname from dept,emp where (emp.deptno = dept.deptno) and (emp

数据库事务的四个特性：ACID 1.原子性 2.一致性 3.隔离性 4.持久性 1，关系型数据库；是建立在关系数据库模型基础上的数据库，借助于关系代数等概念和方法来处理数据库中的数据，同时也是一个被组织成一组拥有正式描述性的表格，该表格的表格作用实质是装载着数据项的特殊收集体，这些表格中的数据能以许多不同的方式被取或重新召集而不需要重新组织数据库表格； 2关系代数： 在数学中，关系代数是支出叫做逆反的对合一运算的剩余布尔代数。激发关系代数的例子是在集合X上的所有二元关系的代数，带有R-S被解释为平常的二元关系复合； 在数据库中，关系代数是一阶逻辑的分支，是闭合于运算下的关系的集合。运算作用于一个或多个关系上来生成一个关系；关系代数是计算机科学的一部分。 在纯数学中的关系代数是有关于数理逻辑和集合论下的代数结构； 关系代数是一种抽象的查询语言，用于对关系的运算来表达查询，作为研究关系数据语言的数学工具。 关系代数的运算对象是关系，运算结果为关系；关系代数用到的运算符包括四类：集合运算符，专门的关系运算符，算数比较符，逻辑运算符； 数据库关系代数的六个运算：选择，投影，笛卡尔积，并集，差积，重命名； selec A.*,B.* 投影 from A,B 笛卡尔积 where A.c1 = B.c1 and A.c1 = 5 选择 union 并集 selec A.*,B.* from A

ALTER DATABASE [数据库名称] SET READ_COMMITTED_SNAPSHOT ON; SQL Server 死锁处理和优化心得 1，将数据库隔离级别改成行版本控制隔离级别。 （没有了共享锁死锁） 2，重建和优化索引，优化SQL语句和采用分区视图等方法。提高访问速度。 （减少了锁定时间） 3，水平拆分表（分区）并在程序读写时尽量做到分区消除，减少读写的行数，降低锁定升级的频率和时间。 (减少锁的升级) SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ uncommitted GO DBCC Useroptions read committed 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/187935/blog/194144

很多人都把“读写分离”当做数据库性能优化的代名词。其实不然，“读写分离”并不是万能的，它只能解决某一部分性能问题。下面我写写我的理解笔记。 我们要优化数据库，提升性能，首先要对数据库的瓶颈进行分析。然后做出正确的优化方式。 那么什么是“读写分离”呢？ 其实就是数据库集群，分成 主库 和 从库。 主库作为写操作的数据库，多个从库作为读操作的数据库。主库和从库通过同步机制进行同步，这样的集群叫做“分组”。 “读写分离”大法解决什么性能瓶颈呢？当然是读数据库的瓶颈咯！因为锁的从在，如果在单一数据库上，就会出现写的时候不能读，读的时候不能写。那这样就会存在阻塞，对于一些场景来说这是灾难性的。为了解决这个问题，还能提升性能，我们都需要这样一个“分组框架”。 集群分组存在几个问题我们需要考量： 主从同步的问题 读线程池和写线程池独立（想想都觉得难，太难了） 还有要是线程池故障了怎么办 要是数据量太大呢，那成本就... 既然如此之“南”，那么问题来了，有没有更优秀的办法解决这个瓶颈呢？当然有了，骚年你何不用缓存啊？、 由于缓存是缓存在内存中的，你读的性能肯定要比存在磁盘里强的多吧。 而且开发起来容易很多吧 成本肯定要比你多个数据库少的多吧 当然缓存也有瓶颈; 数据量太大怎么办? 万一坏掉了怎么办？ 咋办？用分布式啊！ 来源： CSDN 作者： Stephen_轩 链接： https://blog

文章目录 一.数据库的介绍 1.传统数据记录的缺点： 2.现代化手段--文件： 3.数据库： 二.数据库 1.相关名词 2.MySQL简介： 三、MySQL安装和配置 1.直接安装 2.集成安装 3.图形化管理工具 一.数据库的介绍 1.传统数据记录的缺点： 不易保存； 备份困难； 查找不便。 2.现代化手段–文件： 对于数据容量较大的数据，不能够很好的满足，而且性能较差； 不易扩展。 3.数据库： 持久化存储（数据库是一种特殊的文件）； 读写速度 极高 ； 保证数据的 有效性 ； 对程序支持性非常好，容易扩展。 我们看到的数据库的呈现方式是这样的， 在网页上展现出来可能是这样的， 二.数据库 1.相关名词 数据行（记录） 数据列（字段） 数据表（数据行的集合） 数据库（数据表的集合） 主键（能够 唯一 标识某个记录的字段） 2.MySQL简介： 一个关系型数据库管理系统，目前属于Oracle旗下产品。 特点： 使用C和C++编写，并使用了多种编译器进行测试，保证源代码的可移植性； 支持多种操作系统，如Linux、Windows、AIX、FreeBSD、HP-UX、MacOS、NovellNetware、OpenBSD、OS/2 Wrap、Solaris等； 为多种编程语言提供了API，如C、C++、Python、Java、Perl、PHP、Eiffel、Ruby等； 支持多线程

简介 MongoDB是一款为广泛的现代应用程序设计的高性能、可扩展、分布式数据库系统。MongoDB可用于不同规模大小的组织，为那些对系统低延迟、高吞吐量以及可持续性有很高要求的应用提供稳定关键的服务。 尽管MongoDB与传统的关系型数据库的有些特性不一样，但是对于之前部署和操作其他数据库系统的人员来说，MongoDB的很多概念，比如操作、策略、存储过程还是很相似的。公司的DBA和运营团队可以在保持现有系统的前提下，直接把MongoDB集成到生产环境中，并且不需要定制操作流程和工具 本文档为部署和管理MongoDB提供了最佳实践的指导。看本文档的前提需要你熟悉MongoDB的基本架构并理解企业软件部署的相关知识。 关于文档中的涉及到有些话题的更多详情，可以访问MongoDB的在线文档：mongodb.com。本文档也提供了相应的链接。 角色和职责 与其他数据库系统一样，部署在MongoDB的应用需要精心规划以及公司IT团队每个角色的协力合作才能保证稳定的部署。传统数据库中相关的角色以及角色的定位同样适用于MongoDB：数据库管理员、系统管理员、应用开发人员、网络管理员、需求分析人员以及数据架构师。 一般小公司中一个人员可能会担当多个角色，而大公司中，每个角色都是由一个人或者一个团队专门负责的。比如，在大的投资银行中，DBA的职责和系统管理员的职责差别就很大。 DBA

参考地址： 如何看MS SQLSERVER数据库的执行计划https://blog.csdn.net/luoyanqing119/article/details/17022649 SQLserver索引的原理和应用 https://www.cnblogs.com/knowledgesea/p/3672099.html 聚集索引和非聚集索引 https://www.cnblogs.com/aspnethot/articles/1504082.html 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案 https://www.cnblogs.com/yunfeifei/p/3850440.html 数据库优化之程序操作优化 https://www.cnblogs.com/AK2012/archive/2012/12/28/2012-122803.html 上图中，数据库执行一个T-SQL发生的事，了解一下数据库的构成以及功能。 执行计划： 　　可以缓存，存储过程/参数化查询 　　select * from User where id=1 　　select * from User where id=2 　　select * from User where id=@id 数据是什么？ 　　数据库就是把东西有序放好，还能随时找到的一个工具。应用程序，有序的数据管理，数据在硬盘上（持久化，唯一的

数据库的基本语法的使用，很多，我也没有去整理，所以在这里就不介绍那些基本的语法了。如果对这方面有问题，我在这里给大家分享一个方法： 　　SQL语句应该怎样去优化？在职业生涯中，有一次维护一个项目中的一个模块。之前做的那个同事离职了，交给我来维护。我记得好像是七八张表吧，各种join、order by、distinct、group by.......看得头大。这样的SQL语句应该怎么优化呢？额......这怎么优化啊？建议从表的设计方面考虑吧。后来我也是这样做的，重新设计表，将表的数量减少，将数据更新到那写新表中去。即使不刷数据，流程中做下控制，时间久了，老表中的数据也都会更新到新表中去。 数据库设计步骤： 　　1、需求分析：大概明白需要存储什么 　　2、概要设计阶段：E-R图，表-属性-关系表，解决多方的沟通问题 　　3、详细设计，细致到表甚至字段 关系型数据库：面向对象的封装+关系 面向对象的思想来建表： 　　一对一：人----身份证；垂直分别的时候；相同主键/外键 　　一对多：订单----商品表；省-----市；公司-----员工；主外键表示 　　多对多：用户----菜单；学生----课程；女神----备胎；关系表/中间/映射表 三大范式： 　　第一范式：每一列保持原子性，不可分割 　　　　原子性：不可分割。 　　　　人----工作电话/家庭电话/移动电话，必须要拆分开

一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩等特性的，它是随着用户量的增加，基础架构才逐渐完善。这篇文章主要谈谈MySQL数据库在发展周期中所面临的问题及优化方案，暂且抛开前端应用不说，大致分为以下五个阶段： 阶段一：数据库表设计 项目立项后，开发部门根据产品部门需求开发项目。 开发工程师在开发项目初期会对表结构设计。对于数据库来说，表结构设计很重要，如果设计不当，会直接影响到用户访问网站速度，用户体验不好！这种情况具体影响因素有很多，例如慢查询（低效的查询语句）、没有适当建立索引、数据库堵塞（锁）等。当然，有测试部门的团队，会做产品测试，找Bug。 由于开发工程师重视点不同，初期不会考虑太多数据库设计是否合理，而是尽快完成功能实现和交付。等项目上线有一定访问量后，隐藏的问题就会暴露，这时再去修改就不是这么容易的事了！ 阶段二：数据库部署 是时候运维工程师出场了，项目上线。 项目初期访问量一般是寥寥无几，此阶段Web+数据库单台部署足以应对在1000左右的QPS（每秒查询率）。考虑到单点故障，应做到高可用性，可采用MySQL主从复制+Keepalived实现双机热备。主流HA软件有：Keepalived（推荐）、Heartbeat。 阶段三：数据库性能优化 如果将MySQL部署到普通的X86服务器上，在不经过任何优化情况下，MySQL理论值正常可以处理1500左右QPS

本文是从知乎上扒下来的两个个人认为比较好的回答，通读全文可能还是一知半解，留作后期学习慢慢咀嚼。原网址： https://www.zhihu.com/question/19866767 回答一：从历史、应用场景和架构3个方面回答这个问题。 作者：孙文亮 来源：知乎 SQL，在这里我理解成SQL Server。三者是目前市场占有率最高（依安装量而非收入）的关系数据库，而且很有代表性。排行第四的DB2（属IBM公司），与Oracle的定位和架构非常相似，就不赘述了。 一、如果要说明三者的区别，首先就要从历史入手。 Oracle： 中文译作甲骨文，这是一家传奇的公司，有一个传奇的大老板Larry Ellision。 Ellision 32岁还一事无成，读了三个大学，没得到一个学位文凭，换了十几家公司，老婆也离他而去。开始创业时只有1200美元，却使得Oracle公司连续12年销售额每年翻一番。 Oracle成立于1977年，早期的理论基础，反而来自于一篇IBM的论文《A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks》【1】。作者CODD选取了关系代数的五种运算，并基于运算，架构了一种新型的数据存储模型。基于这种模型，Oracle成为了一个非常典型的关系数据库。因此也变的 严谨、安全、高速、稳定 ，并且变的越来越庞大。