浅谈数据库优化方案

本文为大家分享了数据库优化方案，供大家参考，具体内容以下

1. 利用表分区
分区将数据在物理上分隔开，区别分区的数据可以制定保存在处于区别磁盘上的数据文件里。这样，当对这个表进行查询时，只需要在表分区中进行扫描，而没必要进行全表扫描，明显缩短了查询时间，另外处于区别磁盘的分区也将对这个表的数据传输分散在区别的磁盘I/O，一个精心设置的分区可以将数据传输对磁盘I/O竞争均匀地分散开。对数据量大的时时表可采取此方法。可按月自动建表分区。

2. 别名的使用 
别名是大型数据库的利用技能，就是表名、列名在查询中以一个字母为别名，查询速度要比建连接表快1.5倍。 

3. 索引Index的优化设计
索引可以大大加快数据库的查询速度。但是其实不是所有的表都需要建立索引，只针对大数据量的表建立索引就好。
缺点：
1.创建索引和保护索引要耗费时间，这类时间随着数据量的增加而增加。
2.索引需要占物理空间，除数据表占数据空间以外，每个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那末需要的空间就会更大。
3.当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的保护，这样就下降了数据的保护速度。
索引需要保护：为了保护系统性能，索引在创建以后，由于频繁地对数据进行增加、删除、修改等操作使得索引页产生碎块，因此，一定要对索引进行保护。
4. 物化视图（索引视图） 

一般的视图是虚拟的，而物化视图是实实在在的数据区域，是要占据存储空间的，另外系统刷新物化视图也需要耗费一定的资源，但是它却换来了效力和灵活性。
索引视图更合适在OLAP（读取较多，更新较少）的数据库中使用，不合适在OLTP（记录即时的增、删、改、查）的数据库中使用 。 

物化视图的注意事项： 
1.对复杂而高消耗的查询，如果使用频繁，应建成物化视图。 
2.物化视图是一种典型的以空间换时间的性能优化方式。 
3.对更新频繁的表慎用物化视图。 
4.选择适合的刷新方式。 

普通视图和物化视图的区分：
普通视图和物化视图根本就不是一个东西，普通视图是不存储任何数据的，在查询中是转换为对应定义的SQL去查询，而物化视图是将数据转换为一个表，实际存储着数据，这样查询数据，就不用关联一大堆表，如果表很大的话，会在临时表空间内做大量的操作。 
普通视图的三个特点：
 1）.简化设计，方便，清晰编码。视图其实不是提高性能的，它的存在只会下降性能（例如我们关联两个视图，一个视图关联6个表，另外一个视图关联7个表）。 
2）.安全，在授权给其他用户或查看角度，多个表关联只允许查看，不允许修改。
3.从区别的角度看区别的维度，视图可以划分维度和权限，并使多个维度的综合，也就是你要甚么就能够从区别的角度看，而表是一个实体的而已，一般维度较少。 

5. 死锁与阻塞 
1）.对需要频繁更新的数据，尽可能避免放在长事务中，以避免致使连锁反应。 
2）.不是迫不得已，最好不要在数据库锁机制外再加自己设计的锁。 
3）.减少事务大小，及时提交事务。 
4）.尽可能避免跨数据库的散布式事务，由于环境的复杂性，很容易致使阻塞。
5）.慎用位图索引，更新时容易致使死锁。 

6.减少IO与网络传输次数 
1）.尽可能用较少的数据库要求，获得到需要的数据，能一次性取出的不分屡次取出。 
2）.对频繁操作数据库的批量操作，应采取存储进程，减少没必要要的网络传输。

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