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数据库优化

 
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主要的优化方法有如下几点:
1、表的设计要规范,即要符合数据库设计三范式。
2、适当建立索引,在频繁作为检索条件,更新较少的字段上建立索引,以提高查询速度。
3、分表查询,有水平分割、垂直分割。
4、读写分离,读(read)、写(create、update、delete)。
5、建立存储过程
6、oracle服务器的升级

http://blog.csdn.net/java_pengjin/article/details/6122919
http://blog.csdn.net/kobejayandy/article/details/8775255
http://www.blogjava.net/kelly859/archive/2012/06/08/380369.html

http://www.blogjava.net/kelly859/archive/2012/06/08/380369.html

1.分类拆分数据量大的表。对于经常使用的表(如某些参数表或代码对照表),由于其使用频率很高,要尽量减少表中的记录数量。例如,银行的户主账表原来设计成一张表,虽然可以方便程序的设计与维护,但经过分析发现,由于数据量太大,会影响数据的迅速定位。如果将户主账表分别设计为活期户主账、定期户主账及对公户主账等,则可以大大提高查询效率。

2.索引设计。对于大的数据库表,合理的索引能够提高整个数据库的操作效率。在索引设计中,索引字段应挑选重复值较少的字段;在对建有复合索引的字段进行检索时,应注意按照复合索引字段建立的顺序进行。例如,如果对一个5万多条记录的流水表以日期和流水号为序建立复合索引,由于在该表中日期的重复值接近整个表的记录数,用流水号进行查询所用的时间接近3秒;而如果以流水号为索引字段建立索引进行相同的查询,所用时间不到1秒。因此在大型数据库设计中,只有进行合理的索引字段选择,才能有效提高整个数据库的操作效率。

1、第一范式(1NF)
        在任何一个关系数据库中,第一范式(1NF)是对关系模式的基本要求,不满足第一范式(1NF)的数据库就不是关系数据库。
        所谓第一范式(1NF)是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项,同一列中不能有多个值,即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。如果出现重复的属性,就可能需要定义一个新的实体,新的实体由重复的属性构成,新实体与原实体之间为一对多关系。在第一范式(1NF)中表的每一行只包含一个实例的信息。例如,对于图3-2 中的员工信息表,不能将员工信息都放在一列中显示,也不能将其中的两列或多列在一列中显示;员工信息表的每一行只表示一个员工的信息,一个员工的信息在表中只出现一次。简而言之,第一范式就是无重复的列。

2、第二范式(2NF)
       第二范式(2NF)是在第一范式(1NF)的基础上建立起来的,即满足第二范式(2NF)必须先满足第一范式(1NF)。第二范式(2NF)要求数据库表中的每个实例或行必须可以被唯一地区分。为实现区分通常需要为表加上一个列,以存储各个实例的唯一标识。如图3-2 员工信息表中加上了员工编号(emp_id)列,因为每个员工的员工编号是唯一的,因此每个员工可以被唯一区分。这个唯一属性列被称为主关键字或主键、主码。
        第二范式(2NF)要求实体的属性完全依赖于主关键字。所谓完全依赖是指不能存在仅依赖主关键字一部分的属性,如果存在,那么这个属性和主关键字的这一部分应该分离出来形成一个新的实体,新实体与原实体之间是一对多的关系。为实现区分通常需要为表加上一个列,以存储各个实例的唯一标识。简而言之,第二范式就是非主属性非部分依赖于主关键字。

3、第三范式(3NF)
        满足第三范式(3NF)必须先满足第二范式(2NF)。简而言之,第三范式(3NF)要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主关键字信息。例如,存在一个部门信息表,其中每个部门有部门编号(dept_id)、部门名称、部门简介等信息。那么在图3-2的员工信息表中列出部门编号后就不能再将部门名称、部门简介等与部门有关的信息再加入员工信息表中。如果不存在部门信息表,则根据第三范式(3NF)也应该构建它,否则就会有大量的数据冗余。简而言之,第三范式就是属性不依赖于其它非主属性。

有时对表做分割可以提高性能。表分割有两种方式:  
  1水平分割:根据一列或多列数据的值把数据行放到两个独立的表中。
  水平分割通常在下面的情况下使用。
  表很大,分割后可以降低在查询时需要读的数据和索引的页数,同时也降低了索引的层数,提高查询速度。
  表中的数据本来就有独立性,例如表中分别记录各个地区的数据或不同时期的数据,特别是有些数据常用,而另外一些数据不常用。
  需要把数据存放到多个介质上。
    水平分割会给应用增加复杂度,它通常在查询时需要多个表名,查询所有数据需要union操作。在许多数据库应用中,这种复杂性会超过它带来的优点,因为只要索引关键字不大,则在索引用于查询时,表中增加两到三倍数据量,查询时也就增加读一个索引层的磁盘次数。  
  2垂直分割:把主码和一些列放到一个表,然后把主码和另外的列放到另一个表中。
  如果一个表中某些列常用,而另外一些列不常用,则可以采用垂直分割,另外垂直分割可以使得数据行变小,一个数据页就能存放更多的数据,在查询时就会减少I/O次数。其缺点是需要管理冗余列,查询所有数据需要join操作
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