数据库性能

1引言 1.1 编写目的 本文的主要目的是通过对当前项目中使用的各种版本的数据库进行比较，分析各自特性和稳定程度，最终推荐合适的版本作为今后的标准数据库。 1.2 背景 当前，部门负责管理维护的现网使用数据库有Oracle、MySQL、PostgreSQL 等；由于使用的数据库大小版本各异，不利于规范管理，需要制定统一的标准。 1.3 参考资料 无 2使用分析 2.1 使用概况 在线版本 使用率 MySQL5.1 较高 MySQL5.5 较高 MySQL5.6 较高 MySQL5.7 较高 Oracle/PostgreSQL 低 表1 2.2 常用系统分析 从统计结果看，使用较多是MySQL，标准数据库选型将从MySQL中挑选。MySQL是一个 关系型数据库管理系统 ，由瑞典 MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 旗下公司。MySQL 最流行的 关系型数据库管理系统 ，在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件之一。MySQL 是一种关联 数据库管理系统 ，关联数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。MySQL 所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL

千万级的注册用户，千万级的帖子，nTB级的附件，还有巨大的日访问量，大型网站采用什么系统架构保证性能和稳定性？ 首先讨论一下大型网站需要注意和考虑的问题。 数据库海量数据处理 ：负载量不大的情况下select、delete和update是响应很迅速的，最多加几个索引就可以搞定，但千万级的注册用户和一个设计不好的多对多关系将带来非常严重的性能问题。另外在高UPDATE的情况下，更新一个聚焦索引的时间基本上是不可忍受的。索引和更新是一对天生的冤家。 高并发死锁 ：平时我们感觉不到，但数据库死锁在高并发的情况下的出现的概率是非常高的。 文件存储的问题 ：大型网站有海量图片数据、视频数据、文件数据等等，他们如何存储并被有效索引？高并发的情况下IO的瓶颈问题会迅速显现。也许用RAID和专用存贮服务器能解决眼下的问题，但是还有个问题就是各地的访问问题，也许我们的服务器在北京，可能在云南或者海南的访问速度如何解决?如果做分布式，那么我们的文件索引以及架构该如何规划。 接下来讨论大型网站的底层系统架构，来有效的解决上述问题。 毋庸置疑，对于规模稍大的网站来说，其背后必然是一个服务器集群来提供网站服务，例如，2004年eBay的服务器有2400台，估计现在更多。当然，数据库也必然要和应用服务分开，有单独的数据库服务器集群。对于像淘宝网这样规模的网站而言，就是应用也分成很多组。 下面

千万级的注册用户，千万级的帖子，nTB级的附件，还有巨大的日访问量，大型网站采用什么系统架构保证性能和稳定性？ 首先讨论一下大型网站需要注意和考虑的问题。 数据库海量数据处理 ：负载量不大的情况下select、delete和update是响应很迅速的，最多加几个索引就可以搞定，但千万级的注册用户和一个设计不好的多对多关系将带来非常严重的性能问题。另外在高UPDATE的情况下，更新一个聚焦索引的时间基本上是不可忍受的。索引和更新是一对天生的冤家。 高并发死锁 ：平时我们感觉不到，但数据库死锁在高并发的情况下的出现的概率是非常高的。 文件存储的问题 ：大型网站有海量图片数据、视频数据、文件数据等等，他们如何存储并被有效索引？高并发的情况下IO的瓶颈问题会迅速显现。也许用RAID和专用存贮服务器能解决眼下的问题，但是还有个问题就是各地的访问问题，也许我们的服务器在北京，可能在云南或者海南的访问速度如何解决?如果做分布式，那么我们的文件索引以及架构该如何规划。 接下来讨论大型网站的底层系统架构，来有效的解决上述问题。 毋庸置疑，对于规模稍大的网站来说，其背后必然是一个服务器集群来提供网站服务，例如，2004年eBay的服务器有2400台，估计现在更多。当然，数据库也必然要和应用服务分开，有单独的数据库服务器集群。对于像淘宝网这样规模的网站而言，就是应用也分成很多组。 下面

千万级的注册用户，千万级的帖子，nTB级的附件，还有巨大的日访问量，大型网站采用什么系统架构保证性能和稳定性？ 首先讨论一下大型网站需要注意和考虑的问题。 数据库海量数据处理 ：负载量不大的情况下select、delete和update是响应很迅速的，最多加几个索引就可以搞定，但千万级的注册用户和一个设计不好的多对多关系将带来非常严重的性能问题。另外在高UPDATE的情况下，更新一个聚焦索引的时间基本上是不可忍受的。索引和更新是一对天生的冤家。 高并发死锁 ：平时我们感觉不到，但数据库死锁在高并发的情况下的出现的概率是非常高的。 文件存储的问题 ：大型网站有海量图片数据、视频数据、文件数据等等，他们如何存储并被有效索引？高并发的情况下IO的瓶颈问题会迅速显现。也许用RAID和专用存贮服务器能解决眼下的问题，但是还有个问题就是各地的访问问题，也许我们的服务器在北京，可能在云南或者海南的访问速度如何解决?如果做分布式，那么我们的文件索引以及架构该如何规划。 接下来讨论大型网站的底层系统架构，来有效的解决上述问题。 毋庸置疑，对于规模稍大的网站来说，其背后必然是一个服务器集群来提供网站服务，例如，2004年eBay的服务器有2400台，估计现在更多。当然，数据库也必然要和应用服务分开，有单独的数据库服务器集群。对于像淘宝网这样规模的网站而言，就是应用也分成很多组。 下面

KeyLife富翁笔记 作者: HongYuan 标题: sql server数据库性能的优化 关键字: 分类: 个人专区 密级: 公开 (评分: , 回复: 0, 阅读: 676) »» 数据库设计 　　实现sql server数据库的优化，首先要有一个好的数据库设计方案。在实际工作中，许多sql server方案往往是由于数据库设计得不好导致性能很差。实现良好的数据库设计必须考虑这些问题: 　　1. 逻辑数据库规范化问题 　　一般来说，逻辑数据库设计会满足规范化的前3级标准： 　　第1规范：没有重复的组或多值的列; 　　第2规范: 每个非关键字段必须依赖于主关键字，不能依赖于一个组合式主关键字的某些组成部分; 　　第3规范: 一个非关键字段不能依赖于另一个非关键字段。 　　遵守这些规则的数据库设计会产生较少的列和更多的表，因而也就减少了数据冗余，也减少了用于存储数据的页。 　　2. 生成物理数据库 　　要想正确选择基本物理实现策略，必须了解和利用好数据库访问格式和硬件资源的操作特点，特别是内存和磁盘子系统i/o。以下是一些常用技巧： 　　与每个表列相关的数据类型应该反映数据所需的最小存储空间，特别是对于被索引的列更是如此。比如能使用smallint类型就不要用integer类型，这样索引字段可以被更快地读取，而且可以在一个数据页上放置更多的数据行，因而也就减少了i

数据库设计 　　实现sql server数据库的优化，首先要有一个好的数据库设计方案。在实际工作中，许多sql server方案往往是由于数据库设计得不好导致性能很差。实现良好的数据库设计必须考虑这些问题: 　　1. 逻辑数据库规范化问题 　 　一般来说，逻辑数据库设计会满足规范化的前3级标准： 　　 第1规范：没有重复的组或多值的列; 　　 第2规范: 每个非关键字段必须依赖于主关键字，不能依赖于一个组合式主关键字的某些组成部分; 　　 第3规范: 一个非关键字段不能依赖于另一个非关键字段。 　　 遵守这些规则的数据库设计会产生较少的列和更多的表，因而也就减少了数据冗余，也减少了用于存储数据的页。 　　2. 生成物理数据库 　　 要想正确选择基本物理实现策略，必须了解和利用好数据库访问格式和硬件资源的操作特点，特别是内存和磁盘子系统i/o。以下是一些常用技巧： 　　 与每个表列相关的数据类型应该反映数据所需的最小存储空间，特别是对于被索引的列更是如此。比如能使用smallint类型就不要用integer类型，这样索引字段可以被更快地读取，而且可以在一个数据页上放置更多的数据行，因而也就减少了i/o操作。 　　 把一个表放在某个物理设备上，再通过sql server的段把它的不分簇索引放在一个不同的物理设备上，这样能提高性能

本文出自头条号老王谈运维，转载请说明出处。 MySQL 数据库瓶颈对 DBA 程序员而言，是非常棘手的问题。要正确的优化SQL，我们需要快速定位能性的瓶颈点，也就是说快速找到我们SQL主要的开销在哪里？下面小编将从数据库数据库性能优化的目标和方法两方面阐述如何通过性能调优突破 MySQL 数据库性能瓶颈。 优化目标 减少 IO 次数 IO永远是数据库最容易瓶颈的地方，这是由数据库的职责所决定的，大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的，减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑，当然，也是收效最明显的优化手段。 降低 CPU 计算 除了 IO 瓶颈之外，SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了。order by, group by,distinct … 都是消耗 CPU 的大户（这些操作基本上都是 CPU 处理内存中的数据比较运算）。当我们的 IO 优化做到一定阶段之后，降低 CPU 计算也就成为了我们 SQL 优化的重要目标。 优化方法 改变 SQL 执行计划 明确了优化目标之后，我们需要确定达到我们目标的方法。对于 SQL 语句来说，达到上述2个目标的方法其实只有一个，那就是改变 SQL 的执行计划，让他尽量“少走弯路”，尽量通过各种“捷径”来找到我们需要的数据，以达到 “减少 IO 次数” 和 “降低 CPU 计算” 的目标 order

出处： https://www.cnblogs.com/easypass/archive/2010/12/ 08/1900127.html 1.数据库访问优化法则 要正确的优化SQL，我们需要快速定位能性的瓶颈点，也就是说快速找到我们SQL主要的开销在哪里？而大多数情况性能最慢的设备会是瓶颈点，如下载时网络速度可能会是瓶颈点，本地复制文件时硬盘可能会是瓶颈点，为什么这些一般的工作我们能快速确认瓶颈点呢，因为我们对这些慢速设备的性能数据有一些基本的认识，如网络带宽是2Mbps，硬盘是每分钟7200转等等。因此，为了快速找到SQL的性能瓶颈点，我们也需要了解我们计算机系统的硬件基本性能指标，下图展示的当前主流计算机性能指标数据。 从图上可以看到基本上每种设备都有两个指标： 延时（响应时间）：表示硬件的突发处理能力； 带宽（吞吐量）：代表硬件持续处理能力。 从上图可以看出，计算机系统硬件性能从高到代依次为： CPU——Cache(L1-L2-L3)——内存——SSD硬盘——网络——硬盘 由于SSD硬盘还处于快速发展阶段，所以本文的内容不涉及SSD相关应用系统。 根据 数据库 知识，我们可以列出每种硬件主要的工作内容： CPU及内存：缓存数据访问、比较、排序、事务检测、SQL解析、函数或逻辑运算； 网络：结果数据传输、SQL请求、远程数据库访问（dblink）； 硬盘：数据访问、数据写入

一、为什么要分库分表 软件时代，传统应用都有这样一个特点：访问量、数据量都比较小，单库单表都完全可以支撑整个业务。随着互联网的发展和用户规模的迅速扩大，对系统的要求也越来越高。因此传统的MySQL单库单表架构的性能问题就暴露出来了。而有下面几个因素会影响数据库性能: 数据量 MySQL单库数据量在5000万以内性能比较好，超过阈值后性能会随着数据量的增大而变弱。MySQL单表的数据量是500w-1000w之间性能比较好，超过1000w性能也会下降。 磁盘 因为单个服务的磁盘空间是有限制的，如果并发压力下，所有的请求都访问同一个节点，肯定会对磁盘IO造成非常大的影响。 数据库连接 数据库连接是非常稀少的资源，如果一个库里既有用户、商品、订单相关的数据，当海量用户同时操作时，数据库连接就很可能成为瓶颈。 为了提升性能，所以我们必须要解决上述几个问题，那就有必要引进分库分表，当然除了分库分表，还有别的解决方案，就是NoSQL和NewSQL，NoSQL主要是MongoDB等，NewSQL则以TiDB为代表。 二、分区分库分表的原理 1、什么是分区、分表、分库 （1）分区 就是把一张表的数据分成N个区块，在逻辑上看最终只是一张表，但底层是由N个物理区块组成的，分区实现比较简单，数据库mysql、oracle等很容易就可支持。 （2）分表

据 IDC 最新报告预测，2022 年中国 50% 以上的组织都将成为数字化坚定者，依靠新的商业模式、数字化产品与服务实现业务增长。 面对数字化转型的时代浪潮，青小云为大家准备了一份硬核大礼 —— 《数字化转型之路》 ，包含 基础设施 、 业务架构 、 解决方案 到 行业实践 、 未来探索 五个部分，该系列 是对数字化转型理论与具体实践路径的系统梳理 ，希望帮助读者全面准确把握数字化转型发展趋势与前沿技术，促进企业与组织能够在变革的数字化世界中创造更大的价值，实现更强健的生命力。 今天与大家分享的是《数字化转型之路》中基础设施篇——利用 QingStor®️NeonSAN®️ 打造强劲的核心业务存储引擎。 以下是分享正文： Neon 是一个惰性气体，它是化学元素周期表第十位，不燃烧、不助燃，不活跃， 非常稳定。我们通过这个名字命名我们的存储，希望存储产品像惰性气体一样地稳定，因为稳定是存储最根本的要求。 为企业核心业务而生的 QingStor®️ NeonSAN®️ NeonSAN®️ 作为企业级软件定义的分布式块存储，它在青云经历了多年的研发迭代与广泛的用户验证。分布式存储是 QingCloud 云平台体系中的重要组成部分，很早就以云平台超融合的方式为客户提供服务。后面我们发现很多客户提出独立存储需求，我们把云平台的存储进行解耦，作为独立产品推出。 NeonSAN®️