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1、使用两边加‘%’号的查询,Oracle是不通过索引的,所以查询效率很低。
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例如:select count(*) from lui_user_base t where t.user_name like '%cs%';
2、like '...%'和 like'%...'虽然走了索引,但是效率依然很低。
3、有人说使用如下sql,他的效率提高了10倍,但是数据量小的时候
select count(*) from lui_user_base where rowid in (select rowid from lui_user_base t where t.user_name like '%cs%')
我拿100w跳数据做了测试,效果一般,依然很慢,原因:
select rowid from lui_user_base t where t.user_name like '%cs%' 这条sql执行很快,那是相当的快,但是放到select count(*) from lui_user_base where rowid in()里后,效率就会变的很慢了。
4、select count(*) from lui_user_base t where instr(t.user_name,'cs') 0
这种查询效果很好,速度很快,推荐使用这种。因为我对oracle内部机制不是很懂,只是对结果做了一个说明。
5、有人说了用全文索引,我看了,步骤挺麻烦,但是是个不错的方法,留着备用:
对cmng_custominfo 表中的address字段做全文检索:
1,在oracle9201中需要创建一个分词的东西:
BEGIN
ctx_ddl.create_preference ('SMS_ADDRESS_LEXER', 'CHINESE_LEXER');
--ctx_ddl.create_preference ('my_lexer', 'chinese_vgram_lexer'); 不用
end;
2,创建全文检索:
CREATE INDEX INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS ON cmng_custominfo(address) INDEXTYPE IS CTXSYS.CONTEXT PARAMETERS ('LEXER SMS_ADDRESS_LEXER');
3,查询时候,使用:
select * from cmng_custominfo where contains (address, '金色新城')1;
4,需要定期进行同步和优化:
同步:根据新增记录的文本内容更新全文搜索的索引。
begin
ctx_ddl.sync_index('INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS');
end;
优化:根据被删除记录清除全文搜索索引中的垃圾
begin
ctx_ddl.optimize_index('INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS', 'FAST');
end;
5,采用job做步骤4中的工作:
1)该功能需要利用oracle的JOB功能来完成
因为oracle9I默认不启用JOB功能,所以首先需要增加ORACLE数据库实例的JOB配置参数:
job_queue_processes=5
重新启动oracle数据库服务和listener服务。
2)同步 和 优化
--同步 sync:
variable jobno number;
BEGIN
DBMS_JOB.SUBMIT(:jobno,'ctx_ddl.sync_index(''INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS'');',
SYSDATE, 'SYSDATE + (1/24/4)');
commit;
END;
--优化
variable jobno number;
begin
DBMS_JOB.SUBMIT(:jobno,'ctx_ddl.optimize_index(''INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS'',''FULL'');', SYSDATE, 'SYSDATE + 1');
commit;
END;
其中, 第一个job的SYSDATE + (1/24/4)是指每隔15分钟同步一次,第二个job的SYSDATE + 1是每隔1天做一次全优化。具体的时间间隔,可以根据应用的需要而定。
6,索引重建
重建索引会删除原来的索引,重新生成索引,需要较长的时间。
重建索引语法如下:
ALTER INDEX INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS REBUILD;
据网上一些用家的体会,oracle重建索引的速度也是比较快的,有一用家这样描述:
Oracle 的全文检索建立和维护索引要比ms sql server都要快得多,笔者的65万记录的一个表建立索引只需要20分钟,同步一次只需要1分钟。
因此,也可以考虑用job的办法定期重建索引。
一、 磁盘方面调优
1. 规范磁盘阵列
RAID 10比RAID5更适用于OLTP系统,RAID10先镜像磁盘,再对其进行分段,由于对数据的小规模访问会比较频繁,所以对OLTP适用。而RAID5,优势在于能够充分利用磁盘空间,并且减少阵列的总成本。但是由于阵列发出一个写入请求时,必须改变磁盘上已修改的块,需要从磁盘上读取“奇偶校验”块,并且使用已修改的块计算新的奇偶校验块,然后把数据写入磁盘,且会限制吞吐量。对性能有所影响,RAID5适用于OLAP系统。
2. 数据文件分布
分离下面的东西,避免磁盘竞争
Ø SYSTEM表空间
Ø TEMPORARY表空间
Ø UNDO表空间
Ø 联机重做日志(放在最快的磁盘上)
Ø 操作系统磁盘
Ø ORACLE安装目录
Ø 经常被访问的数据文件
Ø 索引表空间
Ø 归档区域(应该总是与将要恢复的数据分离)
例:
² /: System
² /u01: Oracle Software
² /u02: Temporary tablespace, Control file1
² /u03: Undo Segments, Control file2
² /u04: Redo logs, Archive logs, Control file4
² /u05: System, SYSAUX tablespaces
² /u06: Data1 ,control file3
² /u07: Index tablespace
² /u08: Data2
通过下列语句查询确定IO问题
select name ,phyrds,phywrts,readtim,writetim
from v$filestat a,v$datafile b
where a.file#=b.file# order by readtim desc;
3. 增大日志文件
u 增大日志文件的大小,从而增加处理大型INSERT,DELETE,UPDATE操作的比例
查询日志文件状态
select a.member,b.* from v$logfile a,v$log b where a.GROUP#=b.GROUP#
查询日志切换时间
select b.RECID,to_char(b.FIRST_TIME,'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') start_time,a.RECID,to_char(a.FIRST_TIME,'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') end_time,round(((a.FIRST_TIME-b.FIRST_TIME)*25)*60,2) minutes
from v$log_history a ,v$log_history b
where a.RECID=b.RECID+1
order by a.FIRST_TIME desc
增大日志文件大小,以及对每组增加日志文件(一个主文件、一个多路利用文件)
u 增大LOG_CHECKPOINT_INTERVAL参数,现已不提倡使用它
如果低于每半小时切换一次日志,就增大联机重做日志大小。如果处理大型批处理任务时频繁进行切换,就增大联机重做日志数目。
alter database add logfile member ‘/log.ora’ to group 1;
alter database drop logfile member ‘/log.ora’;
4. UNDO表空间
修改三个初始参数:
UNDO_MANAGEMENT=AUTO
UNDO_TABLESPACE=CLOUDSEA_UNDO
UNDO_RETENTION=#of minutes
5. 不要在系统表空间中执行排序
二、 初始化参数调优
32位的寻址最大支持应该是2的32次方,就是4G大小。但实际中32位系统(XP,windows2003等MS32位系统, ubuntu等linux32 位系统)要能利用4G内存,都是采用内存重映射技术。需要主板及系统的支持。如果关闭主板BIOS的重映射功能,系统将不能利用4G内存,可能只达3.5G.而在windows下看到的一般为3.25G。所以SGA设置为内存的40%,但不能超过3.25G
1. 重要初始化参数
l SGA_MAX_SIZE
l SGA_TARGET
l PGA_AGGREGATE_TARGET
l DB_CACHE_SIZE
l SHARED_POOL_SIZE
2. 调整DB_CACHE_SIZE来提高性能
它设定了用来存储和处理内存中数据的SGA区域大小,从内存中取数据比磁盘快10000倍以上
根据以下查询出数据缓存命中率
select sum(decode(name,'physical reads',value,0)) phys,
sum(decode(name,'db block gets',value,0)) gets,
sum(decode(name,'consistent gets',value,0)) con_gets,
(1- (sum(decode(name,'physical reads',value,0))/(sum(decode(name,'db block gets',value,0))+sum(decode(name,'consistent gets',value,0)) ) ))*100 Hitratio
from v$sysstat;
一个事务处理程序应该保证得到95%以上的命中率,命中率从90%提高到98%可能会提高500%的性能,ORACLE正在通过CPU或服务时间与等待时间来分析系统性能,不太重视命中率,不过现在的库缓存和字典缓存仍将命中率作为基本的调整方法。
在调整DB_CACHE_SIZE时使用V$DB_CACHE_ADVICE
select size_for_estimate, estd_physical_read_factor, estd_physical_reads
from v$db_cache_advice
where name = 'DEFAULT';
如果查询的命中率过低,说明缺少索引或者索引受到限制,通过V$SQLAREA视图查询执行缓慢的SQL
3. 设定DB_BLOCK_SIZE来反映数据读取量大小
OLTP一般8K
OLAP一般16K或者32K
4. 调整SHARED_POOL_SIZE以优化性能
正确地调整此参数可以同等可能地共享SQL语句,使得在内存中便能找到使用过的SQL语句。为了减少硬解析次数,优化对共享SQL区域的使用,需尽量使用存储过程、使用绑定变量
保证数据字典缓存命中率在95%以上
select ((1- sum(getmisses)/(sum(gets)+sum(getmisses)))*100) hitratio
from v$rowcache
where gets+getmisses 0;
如果命中率小于 99%,就可以考虑增加shared pool 以提高library cache 的命中率
SELECT SUM(PINS) "EXECUTIONS",SUM(RELOADS) "CACHE MISSES WHILE EXECUTING",1 - SUM(RELOADS)/SUM(PINS)
FROM V$LIBRARYCACHE;
通常规则是把它定为DB_CACHE_SIZE大小的50%-150%,在使用了大量存储过程或程序包,但只有有限内存的系统里,最后分配为150%。在没有使用存储过程但大量分配内存给DB_CACHE_SIZE的系统里,这个参数应该为10%-20%
5. 调整PGA_AGGREGATE_TARGET以优化对内存的应用
u OLTP :totalmemory*80%*20%
u DSS: totalmemory*80%*50%
6. 25个重要初始化参数
² DB_CACHE_SIZE:分配给数据缓存的初始化内存
² SGA_TARGET:使用了自动内存管理,则设置此参数。设置为0可禁用它
² PGA_AGGREGATE_TARGET:所有用户PGA软内存最大值
² SHARED_POOL_SIZE:分配给数据字典、SQL和PL/SQL的内存
² SGA_MAX_SIZE:SGA可动态增长的最大内存
² OPTIMIZER_MODE:
² CURSOR_SHARING:把字面SQL转换成带绑定变更的SQL,可减少硬解析开销
² OPTIMIZER_INDEX_COST_ADJ:索引扫描成本和全表扫描成本进行调整,设定在1-10间会强制频繁地使用索引,保证索引可用性
² QUERY_REWRITE_ENABLED:用于启用具体化视图和基于函数的索引功能
² DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT:对于全表扫描,为了更有效执行IO,此参数可在一次IO中读取多个块
² LOG_BUFFER:为内存中没有提交的事务分配缓冲区(非动态参数)
² DB_KEEP_CACHE_SIZE:分配给KEEP池或者额外数据缓存的内存
² DB_RECYCLE_CACHE_SIZE:
² DBWR_IO_SLAVES:如果没有异步IO,参数等同于DB_WRITER_PROCESSES模拟异步IO而分配的从SGA到磁盘的写入器数。如果有异步IO,则使用DB_WRITER_PROCESSES设置多个写程序,在DBWR期间更快地写出脏块
² LARGE_POOL_SIZE:分配给大型PLSQL或其他一些很少使用的ORACLE选项LARGET池的总块数
² STATISTICS_LEVEL:启用顾问信息,并可选择提供更多OS统计信息来改进优化器决策。默认:TYPICAL
² JAVA_POOL_SIZE:为JVM使用的JAVA存储过程所分配的内存
² JAVA_MAX_SESSIONSPACE_SIZE:跟踪JAVA类的用户会话状态所用内存上限
² MAX_SHARED_SERVERS:当使用共享服务器时的共享服务器上限
² WORKAREA_SIZE_POLICY:启用PGA大小自动管理
² FAST_START_MTTR_TARGET:完成一次崩溃恢复的大概时间/S
² LOG_CHECKPOINT_INTERVAL:检查点频率
² OPEN_CURSORS:指定了保存用户语句的专用区域大小,如此设置过高会导致ORA-4031
² DB_BLOCK_SIZE:数据库默认块大小
² OPTIMIZER_DYNAMIC_SAMPLING:控制动态抽样查询读取的块数量,对正在使用全局临时表的系统非常有用
三、 SQL调优1. 使用提示
1.1 改变执行路径
通过OPTIMIZER_MODE参数指定优化器使用方法,默认ALL_ROWS
Ø ALL_ROWS 可得最佳吞吐量执行查询所有行
Ø FIRST_ROWS(n) 可使优化器最快检索出第一行:
select /*+ FIRST_ROWS(1) */ store_id,… from tbl_store
1.2 使用访问方法提示
允许开发人员改变访问的实际查询方式,经常使用INDEX提示
Ø CLUSTER 强制使用集群
Ø FULL
Ø HASH
Ø INDEX 语法:/*+ INDEX (TABLE INDEX1,INDEX2….) */ COLUMN 1,….
当不指定任何INDEX时,优化器会选择最佳的索引
SELECT /*+ INDEX */ STORE_ID FROM TBL_STORE
Ø INDEX_ASC 8I开始默认是升序,所以与INDEX同效
Ø INDEX_DESC
Ø INDEX_COMBINE 用来指定多个位图索引,而不是选择其中最好的索引
Ø INDEX_JOIN 只需访问这些索引,节省了重新检索表的时间
Ø INDEX_FFS 执行一次索引的快速全局扫描,只处理索引,不访问具体表
Ø INDEX_SS
Ø INDEX_SSX_ASC
Ø INDEX_SS_DESC
Ø NO_INDEX
Ø NO_INDEX_FFS
Ø NO_INDEX_SS
1.3 使用查询转换提示
对于数据仓库非常有帮助
Ø FACT
Ø MERGE
Ø NO_EXPAND 语法:/*+ NO_EXPAND */ column1,…
保证OR组合起的IN列表不会陷入困境,/*+ FIRST_ROWS NO_EXPAND */
Ø NO_FACT
Ø NO_MERGE
Ø NO_QUERY_TRANSFORMATION
Ø NO_REWRITE
Ø NO_STAR_TRANSFORMATION
Ø NO_UNSET
Ø REWRITE
Ø STAR_TRANSFORMATION
Ø UNSET
Ø USE_CONCAT
1.4 使用连接操作提示
显示如何将连接表中的数据合并在一起,可用两提示直接影响连接顺序。LEADING指定连接顺序首先使用的表,ORDERED告诉优化器基于FROM子句中的表顺序连接这些表,并使用第一个表作为驱动表(最行访问的表)
ORDERED语法:/*+ ORDERED */ column 1,….
访问表顺序根据FROM后的表顺序来
LEADING语法:/*+ LEADING(TABLE1) */ column 1,….
类似于ORDER,指定驱动表
Ø NO_USE_HASH
Ø NO_USE_MERGE
Ø NO_USE_NL
Ø USE_HASH前提足够的HASH_AREA_SIZE或PGA_AGGREGATE_TARGET
通常可以为较大的结果集提供最佳的响应时间
Ø USE_MERGE
Ø USE_NL 通常可以以最快速度返回一个行
Ø USE_NL_WITH_INDEX
1.5 使用并行执行
Ø NO_PARALLEL
Ø NO_PARALLEL_INDEX
Ø PARALLEL
Ø PARALLEL_INDEX
Ø PQ_DISTRIBUTE
1.6 其他提示
Ø APPEND 不会检查当前所用块中是否有剩余空间,而直接插入到表中,会直接将数据添加到新的块中。
Ø CACHE 会将全表扫描全部缓存到内存中,这样可直接在内存中找到数据,不用在磁盘上查询
Ø CURSOR_SHARING_EXACT
Ø DRIVING_SITE
Ø DYNAMIC_SAMPLING
Ø MODEL_MIN_ANALYSIS
Ø NOAPPEND
Ø NOCACHE
Ø NO_PUSH_PRED
Ø NO_PUSH_SUBQ
Ø NO_PX_JOIN_FILTER
Ø PUSH_PRED
Ø PUSH_SUBQ 强制先执行子查询,当子查询很快返回少量行时,这些行可以用于限制外部查询返回行数,可极大地提高性能
例:select /*+PUSH_SUBQ */ emp.empno,emp.ename
From emp,orders
where emp.deptno=(select deptno from dept where loc=’1’)
Ø PX_JOIN_FILTER
Ø QB_NAME
2. 调整查询
2.1 在V$SQLAREA中选出最占用资源的查询
HASH_VALUE:SQL语句的Hash值。
ADDRESS:SQL语句在SGA中的地址。
PARSING_USER_ID:为语句解析第一条CURSOR的用户
VERSION_COUNT:语句cursor的数量
KEPT_VERSIONS:
SHARABLE_MEMORY:cursor使用的共享内存总数
PERSISTENT_MEMORY:cursor使用的常驻内存总数
RUNTIME_MEMORY:cursor使用的运行时内存总数。
SQL_TEXT:SQL语句的文本(最大只能保存该语句的前1000个字符)。
MODULE,ACTION:用了DBMS_APPLICATION_INFO时session解析第一条cursor时信息
SORTS: 语句的排序数
CPU_TIME: 语句被解析和执行的CPU时间
ELAPSED_TIME: 语句被解析和执行的共用时间
PARSE_CALLS: 语句的解析调用(软、硬)次数
EXECUTIONS: 语句的执行次数
INVALIDATIONS: 语句的cursor失效次数
LOADS: 语句载入(载出)数量
ROWS_PROCESSED: 语句返回的列总数
select b.username,a.DISK_READS,a.EXECUTIONS,a.DISK_READS/decode(a.EXECUTIONS,0,1,a.EXECUTIONS) rds_exec_ratio,a.SQL_TEXT
from v$sqlarea a ,dba_users b
where a.PARSING_USER_ID=b.user_id and a.DISK_READS100 order by a.DISK_READS desc;
2.2 在V$SQL中选出最占用资源的查询
与V$SQLAREA类似
select * from
(select sql_text,rank() over (order by buffer_gets desc) as rank_buffers,to_char(100*ratio_to_report(buffer_gets) over (),'999.99') pct_bufgets from v$sql)
where rank_buffers 11
2.3 确定何时使用索引
² 当查询条件只需要返回很少的行(受限列)时,则需要建立索引,不同的版本中这个返回要求不同
V5:20% V7:7% V8i,V9i:4% V10g: 5%
查看表上的索引
select a.table_name,a.index_name,a.column_name,a.column_position,a.table_owner
from dba_ind_columns a
where a.table_owner='CLOUDSEA'
² 修正差的索引,可使用提示来限制很差的索引,如INDEX,FULL提示
² 在SELECT 和WHERE中的列使用索引
如: select name from tbl where no=?
建立索引:create index test on tbl(name,no) tablespace cloudsea_index storage(….)
对于系统中很关键的查询,可以考虑建立此类连接索引
² 在一个表中有多个索引时可能出现麻烦,使用提示INDEX指定使用索引
² 使用索引合并,使用提示INDEX_JOIN
² 基于函数索引,由于使用了函数造成查询很慢.必须基于成本的优化模式,参数:
QUERY_REWRITE_ENALED=TRUE
QUERY_REWRITE_INTEGRITY=TRUSTED (OR ENFORCED)
create index test on sum(test);
2.4 在内存中缓存表
将常用的相对小的表缓存到内存中,但注意会影响到嵌套循环连接上的驱动表
alter table tablename cache;
2.5 使用EXISTS 与嵌套子查询 代替IN
SELECT …FROM EMP WHERE DEPT_NO NOT IN (SELECT DEPT_NO FROM DEPT WHERE DEPT_CAT=’A’);
(方法一: 高效)
SELECT ….FROM EMP A,DEPT B WHERE A.DEPT_NO = B.DEPT(+) AND B.DEPT_NO IS NULL AND B.DEPT_CAT(+) = ‘A’
(方法二: 最高效)
SELECT ….FROM EMP E WHERE NOT EXISTS (SELECT ‘X’ FROM DEPT D WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO AND DEPT_CAT = ‘A’);
四、 使用STATSPACK和AWR报表调整等待和闩锁
1. 10GR2里的脚本
在$ORACLE_HOME/RDBMS/ADMIN下
Spcreate.sql 通过调用spcusr.sql spctab.sql 和spcpkg.sql创建STATSPACK环境,使用SYSDBA运行它
Spdrop.sql 调用sptab.sql和spdusr.sql删除整个STATSPACK环境,使用SYSDBA运行它
Spreport.sql 这是生成报表的主要脚本,由PERFSTAT用户运行
Sprepins.sql 为指定的数据库和实例生成实例报表
Sprepsql.sql 为指定的SQL散列值生成SQL报表
Sprsqins.sql 为指定的数据库和实例生成SQL报表
Spauto.sql 使用DBMS_JOB自动进行统计数据收集(照相)
Sprepcon.sql 配置SQLPLUS变量来设置像阈值这样的内容的配置文件
Spurge.sql 删除给定数据库实例一定范围内的快照ID,不删除基线快照
Sptrunc.sql 截短STATSPACK表里所有性能数据
五、 执行快速系统检查1. 缓冲区命中率
查询缓冲区命中率
select (1 - (sum(decode(name, 'physical reads',value,0)) /
(sum(decode(name, 'db block gets',value,0)) +
sum(decode(name, 'consistent gets',value,0))))) * 100 "Hit Ratio"
from v$sysstat;
你最好买一本专门讲ORACLE性能优化的书,好好看看\x0d\x0a1、调整数据库服务器的性能\x0d\x0aOracle数据库服务器是整个系统的核心,它的性能高低直接影响整个系统的性能,为了调整Oracle数据库服务器的性能,主要从以下几个方面考虑: \x0d\x0a1.1、调整操作系统以适合Oracle数据库服务器运行\x0d\x0aOracle数据库服务器很大程度上依赖于运行服务器的操作系统,如果操作系统不能提供最好性能,那么无论如何调整,Oracle数据库服务器也无法发挥其应有的性能。 \x0d\x0a1.1.1、为Oracle数据库服务器规划系统资源 \x0d\x0a据已有计算机可用资源, 规划分配给Oracle服务器资源原则是:尽可能使Oracle服务器使用资源最大化,特别在Client/Server中尽量让服务器上所有资源都来运行Oracle服务。 \x0d\x0a1.1.2、调整计算机系统中的内存配置 \x0d\x0a多数操作系统都用虚存来模拟计算机上更大的内存,它实际上是硬盘上的一定的磁盘空间。当实际的内存空间不能满足应用软件的要求时,操作系统就将用这部分的磁盘空间对内存中的信息进行页面替换,这将引起大量的磁盘I/O操作,使整个服务器的性能下降。为了避免过多地使用虚存,应加大计算机的内存。 \x0d\x0a1.1.3、为Oracle数据库服务器设置操作系统进程优先级 \x0d\x0a不要在操作系统中调整Oracle进程的优先级,因为在Oracle数据库系统中,所有的后台和前台数据库服务器进程执行的是同等重要的工作,需要同等的优先级。所以在安装时,让所有的数据库服务器进程都使用缺省的优先级运行。 \x0d\x0a1.2、调整内存分配\x0d\x0aOracle数据库服务器保留3个基本的内存高速缓存,分别对应3种不同类型的数据:库高速缓存,字典高速缓存和缓冲区高速缓存。库高速缓存和字典高速缓存一起构成共享池,共享池再加上缓冲区高速缓存便构成了系统全程区(SGA)。SGA是对数据库数据进行快速访问的一个系统全程区,若SGA本身需要频繁地进行释放、分配,则不能达到快速访问数据的目的,因此应把SGA放在主存中,不要放在虚拟内存中。内存的调整主要是指调整组成SGA的内存结构的大小来提高系统性能,由于Oracle数据库服务器的内存结构需求与应用密切相关,所以内存结构的调整应在磁盘I/O调整之前进行。 \x0d\x0a1.2.1、库缓冲区的调整 \x0d\x0a库缓冲区中包含私用和共享SQL和PL/SQL区,通过比较库缓冲区的命中率决定它的大小。要调整库缓冲区,必须首先了解该库缓冲区的活动情况,库缓冲区的活动统计信息保留在动态性能表v$librarycache数据字典中,可通过查询该表来了解其活动情况,以决定如何调整。 \x0d\x0a \x0d\x0aSelect sum(pins),sum(reloads) from v$librarycache; \x0d\x0a \x0d\x0aPins列给出SQL语句,PL/SQL块及被访问对象定义的总次数;Reloads列给出SQL 和PL/SQL块的隐式分析或对象定义重装载时在库程序缓冲区中发生的错误。如果sum(pins)/sum(reloads) ≈0,则库缓冲区的命中率合适;若sum(pins)/sum(reloads)1, 则需调整初始化参数 shared_pool_size来重新调整分配给共享池的内存量。 \x0d\x0a1.2.2、数据字典缓冲区的调整 \x0d\x0a数据字典缓冲区包含了有关数据库的结构、用户、实体信息。数据字典的命中率,对系统性能影响极大。数据字典缓冲区的使用情况记录在动态性能表v$librarycache中,可通过查询该表来了解其活动情况,以决定如何调整。 \x0d\x0a \x0d\x0aSelect sum(gets),sum(getmisses) from v$rowcache; \x0d\x0a \x0d\x0aGets列是对相应项请求次数的统计;Getmisses 列是引起缓冲区出错的数据的请求次数。对于频繁访问的数据字典缓冲区,sum(getmisses)/sum(gets)10%~15%。若大于此百分数,则应考虑增加数据字典缓冲区的容量,即需调整初始化参数shared_pool_size来重新调整分配给共享池的内存量。 \x0d\x0a1.2.3、缓冲区高速缓存的调整 \x0d\x0a用户进程所存取的所有数据都是经过缓冲区高速缓存来存取,所以该部分的命中率,对性能至关重要。缓冲区高速缓存的使用情况记录在动态性能表v$sysstat中,可通过查询该表来了解其活动情况,以决定如何调整。 \x0d\x0a \x0d\x0aSelect name,value from v$sysstat where name in ('dbblock gets','consistent gets','physical reads'); \x0d\x0a \x0d\x0adbblock gets和consistent gets的值是请求数据缓冲区中读的总次数。physical reads的值是请求数据时引起从盘中读文件的次数。从缓冲区高速缓存中读的可能性的高低称为缓冲区的命中率,计算公式: \x0d\x0a \x0d\x0aHit Ratio=1-(physical reds/(dbblock gets+consistent gets)) \x0d\x0a \x0d\x0a如果Hit Ratio60%~70%,则应增大db_block_buffers的参数值。db_block_buffers可以调整分配给缓冲区高速缓存的内存量,即db_block_buffers可设置分配缓冲区高速缓存的数据块的个数。缓冲区高速缓存的总字节数=db_block_buffers的值*db_block_size的值。db_block_size 的值表示数据块大小的字节数,可查询 v$parameter 表: \x0d\x0a \x0d\x0aselect name,value from v$parameter where name='db_block_size'; \x0d\x0a \x0d\x0a在修改了上述数据库的初始化参数以后,必须先关闭数据库,在重新启动数据库后才能使新的设置起作用。
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Client/Server两层体系结构,还是使用Browser/Web/Database的三层体系结构。不同的应用程序体系结构要求的数据库资源是不同的。
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。ORACLE公司推荐使用ORACLE语句优化器(Oracle Optimizer)和行锁管理器(row-level manager)来调整优化SQL语句。
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(SGA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(PGA区)的大小。需要注意的是,SGA区不是越大越好,SGA区过大会占用操作系统使用的内存而引起虚拟内存的页面交换,这样反而会降低系统。
5、调整硬盘I/O,这一步是在信息系统开发之前完成的。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I/O负载均衡。
6、调整操作系统参数,例如:运行在UNIX操作系统上的ORACLE数据库,可以调整UNIX数据缓冲池的大小,每个进程所能使用的内存大小等参数。
数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库,它产生于距今六十多年前,随着信息技术和市场的发展,特别是二十世纪九十年代以后,数据管理不再仅仅是存储和管理数据,而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型,从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。
在信息化社会,充分有效地管理和利用各类信息资源,是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分,是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。
在经济管理的日常工作中,常常需要把某些相关的数据放进这样的“仓库”,并根据管理的需要进行相应的处理。
例如,企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中,这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况,也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行,那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外,在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库",使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。
扩展资料
数据库,简单来说是本身可视为电子化的文件柜--存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。
数据库指的是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的冗余度的特点、是与应用程序彼此独立的数据集合。
在经济管理的日常工作中,常常需要把某些相关的数据放进这样的"仓库",并根据管理的需要进行相应的处理。
例如,企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中,这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况,也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行,那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外,在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库",使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。
参考资料:数据库的百度百科
1. 标准优化:遵从Oracle技术文档中的说明tune你的Linux,比如共享内存等等。这里不赘述了,因为文档中很全。 2. 根据你的使用情况采取Dedicate型或MTS型数据库。具体方法也看文档。 3. 假如你不是对数据库中的java应用非凡有需求的话,不要装它,也不要启动它。(假如你装了的话) 4. 对你的服务器来说,最好专用。假如你不专用,说明你对性能并不那么敏感,也用不着优化了。 5. 内存越大越好。但Linux对内存大小有限制,因此需要去找一些Patch。 6. 下载一个SGI's POSIX Asynchronous I/O and Raw I/O的内核Patch。它能大幅度提高你数据文件的访问速度。 7. 假如你采用ext2文件系统,把Block的大小增加到4~8KB。其中dbf所在分区的大小最少弄到8192KB。 8. 尽可能用SCSI硬盘。假如是IDE的,好好调调参数。 9. 这里是一个示例程序: set -a VM=/PRoc/sys/vm BDFLUSH="40 1024 64 256 500 3000 500 1884 2" BUFFERMEM="5 8 10" FREEPAGES="512 1024 3072" OVERCOMMIT="1" case $1 in start) echo "$BDFLUSH"$VM/bdflush echo "$BUFFERMEM"$VM/buffermem echo "$FREEPAGES"$VM/freepages echo "$OVERCOMMIT"$VM/overcommit_memory /sbin/hdparm -k -u 1 -m 32 -c 1 /dev/hda; /sbin/hdparm -k -u 1 -m 16 -c 1 /dev/hdc; ;; stop) toUCh /root/shouldnt.happen; ;; *) echo "USAGE $0 {startstop}"; ;; esac; 10. 假如你有Solaris for X86的话,可以运用它的分区工具把你的所有分区都改成UFS。Linux的当前Kernel是支持UFS的。在数据库运用上,UFS比ext2好。 11. 假如可能,应该采用诸如IBM JFS或SGI XFS这样的64位文件系统。