提升数据库查询性能的关键技术 (提升数据库查询效率的方法)
简介
预读是一种数据库技术,旨在根据数据库的访问模式,提前缓存可能使用的数据,以提高查询性能并预防磁盘I/O瓶颈的出现。
预读技术可以显著减少磁盘访问次数,加快数据检索速度,从而提升数据库系统的整体性能。
预读类型
预读技术主要分为两种类型:顺序预读和随机预读。
顺序预读
顺序预读是指当数据库检测到连续访问相邻数据页的趋势时,会提前从磁盘中读取后续的数据页并放入BufferPool中,以满足后续查询的需求。
通过预先加载连续的数据页,数据库系统可以避免频繁的磁盘I/O操作,从而大幅提升查询的效率。顺序预读常用于扫描大量数据的查询操作,例如全表扫描或范围查询。
随机预读
另一种类型的预读是随机预读。当数据库检测到频繁访问某些索引页时,会提前从磁盘中读取相关的数据页并放入BufferPool中,以加速索引查找。
随机预读可以有效减少磁盘I/O的开销,提高索引的访问效率。在复杂的查询中,随机预读可以帮助数据库系统更快地定位到所需的数据页,从而加速查询的执行过程。
实现
预读技术的实现依赖于数据库系统的缓存机制,其中BufferPool是关键的组成部分。
BufferPool是一个内存区域,用于缓存数据库中的数据页。通过将预读的数据页提前加载到BufferPool中,数据库系统可以在内存中快速访问这些数据页,避免频繁的磁盘读写操作。
通过合理配置BufferPool的大小和预读策略,可以最大程度地发挥预读技术的优势。
挑战和注意事项
预读技术也存在一些挑战和注意事项。预读的效果受到数据库访问模式的影响。如果数据库的访问模式变化频繁或难以预测,预读可能无法发挥最佳效果。
过度预读可能导致内存资源的浪费,影响其他重要的数据库操作。因此,在使用预读技术时,需要根据具体的应用场景和访问模式进行合理的配置和调优。
性能优化建议
为了充分利用预读技术,提升数据库查询性能,以下是一些建议和最佳实践:
- 分析数据库的访问模式:通过监控和分析数据库的查询日志,了解常见的查询模式和数据访问规律。根据这些信息,可以有针对性地配置预读策略,提高预读的效果。
- 合理配置BufferPool的大小:根据数据库的实际情况和可用的内存资源,合理配置BufferPool的大小。过小的BufferPool可能无法容纳足够的预读数据,而过大的BufferPool可能造成内存资源的浪费。
- 结合索引优化:预读技术可以与索引优化相结合,进一步提升查询性能。通过合理创建和维护索引,可以减少随机访问,提高随机预读的效果。
- 定期监测和调优:定期监测数据库的性能指标,包括磁盘I/O、缓存命中率等,及时发现潜在的性能问题并进行调优。预读技术的效果也可以通过性能测试和基准测试进行评估和验证。
结论
预读技术是提升数据库查询性能的关键技术之一。通过合理配置和使用预读技术,可以减少磁盘I/O操作,加快数据检索速度,提升数据库系统的整体性能。
在实际应用中,需要根据具体的访问模式和应用需求,灵活选择和调整预读策略,以达到最佳的性能优化效果。
数据库性能优化有哪些措施?
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(OracleOptimizer)和行锁管理器(row-levelmanager)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。
实际上,上述数据库优化措施之间是相互联系的。ORACLE数据库性能恶化表现基本上都是用户响应时间比较长,需要用户长时间的等待。但性能恶化的原因却是多种多样的,有时是多个因素共同造成了性能恶化的结果,这就需要数据库管理员有比较全面的计算机知识,能够敏感地察觉到影响数据库性能的主要原因所在。另外,良好的数据库管理工具对于优化数据库性能也是很重要的。
一、ORACLE数据库性能优化工具
常用的数据库性能优化工具有:
ORACLE数据库在线数据字典,ORACLE在线数据字典能够反映出ORACLE动态运行情况,对于调整数据库性能是很有帮助的。
操作系统工具,例如UNIX操作系统的vmstat,iostat等命令可以查看到系统系统级内存和硬盘I/O的使用情况,这些工具对于管理员弄清出系统瓶颈出现在什么地方有时候很有用。
SQL语言跟踪工具(SQLTRACEFACILITY),SQL语言跟踪工具可以记录SQL语句的执行情况,管理员可以使用虚拟表来调整实例,使用SQL语句跟踪文件调整应用程序性能。SQL语言跟踪工具将结果输出成一个操作系统的文件,管理员可以使用TKPROF工具查看这些文件。
ORACLEEnterpriseManager(OEM),这是一个图形的用户管理界面,用户可以使用它方便地进行数据库管理而不必记住复杂的ORACLE数据库管理的命令。
EXPLAINPLAN——SQL语言优化命令,使用这个命令可以帮助程序员写出高效的SQL语言。
二、ORACLE数据库的系统性能评估
信息系统的类型不同,需要关注的数据库参数也是不同的。数据库管理员需要根据自己的信息系统的类型着重考虑不同的数据库参数。
1、在线事务处理信息系统(OLTP),这种类型的信息系统一般需要有大量的Insert、Update操作,典型的系统包括民航机票发售系统、银行储蓄系统等。OLTP系统需要保证数据库的并发性、可靠性和最终用户的速度,这类系统使用的ORACLE数据库需要主要考虑下述参数:
数据库回滚段是否足够?
是否需要建立ORACLE数据库索引、聚集、散列?
系统全局区(SGA)大小是否足够?
SQL语句是否高效?
2、数据仓库系统(DataWarehousing),这种信息系统的主要任务是从ORACLE的海量数据中进行查询,得到数据之间的某些规律。数据库管理员需要为这种类型的ORACLE数据库着重考虑下述参数:
是否采用B*-索引或者bitmap索引?
是否采用并行SQL查询以提高查询效率?
是否采用PL/SQL函数编写存储过程?
有必要的话,需要建立并行数据库提高数据库的查询效率
三、SQL语句的调整原则
SQL语言是一种灵活的语言,相同的功能可以使用不同的语句来实现,但是语句的执行效率是很不相同的。程序员可以使用EXPLAINPLAN语句来比较各种实现方案,并选出最优的实现方案。总得来讲,程序员写SQL语句需要满足考虑如下规则:
1、尽量使用索引。试比较下面两条SQL语句:
语句A:SELECTdname,deptnoFROMdeptWHEREdeptnoNOTIN
(SELECTdeptnoFROMemp);
语句B:SELECTdname,deptnoFROMdeptWHERENOTEXISTS
这两条查询语句实现的结果是相同的,但是执行语句A的时候,ORACLE会对整个emp表进行扫描,没有使用建立在emp表上的deptno索引,执行语句B的时候,由于在子查询中使用了联合查询,ORACLE只是对emp表进行的部分数据扫描,并利用了deptno列的索引,所以语句B的效率要比语句A的效率高一些。
2、选择联合查询的联合次序。考虑下面的例子:
SELECTstuffFROMtabaa,tabbb,tabcc
:alowand:ahigh
:blowand:bhigh
:clowand:chigh
这个SQL例子中,程序员首先需要选择要查询的主表,因为主表要进行整个表数据的扫描,所以主表应该数据量最小,所以例子中表A的acol列的范围应该比表B和表C相应列的范围小。
3、在子查询中慎重使用IN或者NOTIN语句,使用where(NOT)exists的效果要好的多。
4、慎重使用视图的联合查询,尤其是比较复杂的视图之间的联合查询。一般对视图的查询最好都分解为对数据表的直接查询效果要好一些。
5、可以在参数文件中设置SHARED_POOL_RESERVED_SIZE参数,这个参数在SGA共享池中保留一个连续的内存空间,连续的内存空间有益于存放大的SQL程序包。
6、ORACLE公司提供的DBMS_SHARED_POOL程序可以帮助程序员将某些经常使用的存储过程“钉”在SQL区中而不被换出内存,程序员对于经常使用并且占用内存很多的存储过程“钉”到内存中有利于提高最终用户的响应时间。
四、CPU参数的调整
CPU是服务器的一项重要资源,服务器良好的工作状态是在工作高峰时CPU的使用率在90%以上。如果空闲时间CPU使用率就在90%以上,说明服务器缺乏CPU资源,如果工作高峰时CPU使用率仍然很低,说明服务器CPU资源还比较富余。
使用操作相同命令可以看到CPU的使用情况,一般UNIX操作系统的服务器,可以使用sar_u命令查看CPU的使用率,NT操作系统的服务器,可以使用NT的性能管理器来查看CPU的使用率。
数据库管理员可以通过查看v$sysstat数据字典中“CPUusedbythissession”统计项得知ORACLE数据库使用的CPU时间,查看“OSUserlevelCPUtime”统计项得知操作系统用户态下的CPU时间,查看“OSSystemcallCPUtime”统计项得知操作系统系统态下的CPU时间,操作系统总的CPU时间就是用户态和系统态时间之和,如果ORACLE数据库使用的CPU时间占操作系统总的CPU时间90%以上,说明服务器CPU基本上被ORACLE数据库使用着,这是合理,反之,说明服务器CPU被其它程序占用过多,ORACLE数据库无法得到更多的CPU时间。
数据库管理员还可以通过查看v$sesstat数据字典来获得当前连接ORACLE数据库各个会话占用的CPU时间,从而得知什么会话耗用服务器CPU比较多。
出现CPU资源不足的情况是很多的:SQL语句的重解析、低效率的SQL语句、锁冲突都会引起CPU资源不足。
1、数据库管理员可以执行下述语句来查看SQL语句的解析情况:
SELECT*FROMV$SYSSTATWHERENAMEIN
(parsetimecpu,parsetimeelapsed,parsecount(hard));
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这里parsetimecpu是系统服务时间,parsetimeelapsed是响应时间,用户等待时间,waitetime=parsetimeelapsed_parsetimecpu
由此可以得到用户SQL语句平均解析等待时间=waitetime/parsecount。这个平均等待时间应该接近于0,如果平均解析等待时间过长,数据库管理员可以通过下述语句
SELECTSQL_TEXT,PARSE_CALLS,EXECUTIONSFROMV$SQLAREA
ORDERBYPARSE_CALLS;
来发现是什么SQL语句解析效率比较低。程序员可以优化这些语句,或者增加ORACLE参数SESSION_CACHED_CURSORS的值。
2、数据库管理员还可以通过下述语句:
SELECTBUFFER_GETS,EXECUTIONS,SQL_TEXTFROMV$SQLAREA;
查看低效率的SQL语句,优化这些语句也有助于提高CPU的利用率。
3、数据库管理员可以通过v$system_event数据字典中的“latchfree”统计项查看ORACLE数据库的冲突情况,如果没有冲突的话,latchfree查询出来没有结果。如果冲突太大的话,数据库管理员可以降低spin_count参数值,来消除高的CPU使用率。
五、内存参数的调整
内存参数的调整主要是指ORACLE数据库的系统全局区(SGA)的调整。SGA主要由三部分构成:共享池、数据缓冲区、日志缓冲区。
1、共享池由两部分构成:共享SQL区和数据字典缓冲区,共享SQL区是存放用户SQL命令的区域,数据字典缓冲区存放数据库运行的动态信息。数据库管理员通过执行下述语句:
select(sum(pins-reloads))/sum(pins)LibCachefromv$librarycache;
来查看共享SQL区的使用率。这个使用率应该在90%以上,否则需要增加共享池的大小。数据库管理员还可以执行下述语句:
select(sum(gets-getmisses-usage-fixed))/sum(gets)RowCachefromv$rowcache;
查看数据字典缓冲区的使用率,这个使用率也应该在90%以上,否则需要增加共享池的大小。
2、数据缓冲区。数据库管理员可以通过下述语句:
SELECTname,valueFROMv$sysstatWHEREnameIN(dbblockgets,consistentgets,physicalreads);
来查看数据库数据缓冲区的使用情况。查询出来的结果可以计算出来数据缓冲区的使用命中率=1-(physicalreads/(dbblockgets+consistentgets))。
这个命中率应该在90%以上,否则需要增加数据缓冲区的大小。
3、日志缓冲区。数据库管理员可以通过执行下述语句:
selectname,valuefromv$sysstatwherenamein(redoentries,redologspacerequests);
查看日志缓冲区的使用情况。查询出的结果可以计算出日志缓冲区的申请失败率:
申请失败率=requests/entries,申请失败率应该接近于0,否则说明日志缓冲区开设太小,需要增加ORACLE数据库的日志缓冲区。
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面向对象数据库的索引技术中,能够快速高效进行数据查询的是( )。
【答案】:DB-Tree索引能够加快访问数据的速度,因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取需要的数据;B-Tree对索引是顺序组织存储的,所以很适合查找范围数据;B-Tree通常可以支持“只访问索引的查询”,即查询只需要访问索引,而无须访问数据行。
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