关系型数据库的性能指标

关系型数据库的性能指标

一、数据库性能指标

数据库性能一般用两个方面的指标来衡量：响应时间和吞吐量。响应越快，吞吐量越大，数据库性能越好。

1. 操作系统有关的指标：CPU平均利用率、内存平均占用率、硬盘占用率、I/O数量、网络时延

2. 数据库有关的指标：I/Owait、Mem平均使用率、cpu平均使用率、在一次I/O操作中所读的最大BLOCKS数、Log的增长情况、数据库的访问速度、数据库能支持的最大用户数、数据库CACHE命中率、不同数据库参数下的性能情况、锁的处理

二、Oracle

注：以下指标取自Oracle的性能分析工具Statspack所提供的性能分析指标。

1．关于实例效率（Instance Efficiency Percentages）的性能指标

（1）缓冲区未等待率(Buffer Nowait %)

指在缓冲区中获取Buffer的未等待比率。该指标的值应接近100%，如果该值较低，则可能要增大buffer cache。

（2）Redo缓冲区未等待率(Redo NoWait %)

指在Redo缓冲区获取Buffer的未等待比率。该指标的值应接近100%，如果该值较低，则有2种可能的情况：

1.online redo log没有足够的空间；

2.log切换速度较慢。

（3）缓冲区命中率(Buffer Hit %)

指数据块在数据缓冲区中的命中率。

（4）内存排序率(In-memory Sort %)

指排序操作在内存中进行的比率。当查询需要排序的时候，数据库会话首先选择在内存中进行排序，当内存大小不足的时候，将使用临时表空间进行磁盘排序，但磁盘排序效率和内存排序效率相差好几个数量级。

（5）共享区命中率(Library Hit%)

该指标主要代表sql在共享区的命中率。

（6）软解析的百分比(Soft Parse %)

该指标是指Oracle对sql的解析过程中，软解析所占的百分比。软解析（soft parse）是指当Oracle接到Client提交的Sql后会首先在共享池（Shared Pool）里面去查找是否有之前已经解析好的与刚接到的这一个Sql完全相同的Sql。当发现有相同的Sql就直接用之前解析好的结果，这就节约了解析时间以及解析时候消耗的CPU资源。

（7）闩命中率(Latch Hit%)

指获得Latch的次数与请求Latch的次数的比率。

（8）SQL语句执行与解析的比率(Execute to Parse %)

指SQL语句执行与解析的比率。SQL语句一次解析后执行的次数越多，该比率越高，说明SQL语句的重用性很好。

（9）共享池内存使用率(Memory Usage %)

该指标是指在采集点时刻，共享池（share pool）内存被使用的比例。

2．关于等待事件（Wait events）的性能指标

（1）文件分散读取(db file scattered read(cs))

该等待事件通常与全表扫描有关。因为全表扫描是被放入内存中进行的进行的，通常情况下它不可能被放入连续的缓冲区中，所以就散布在缓冲区的缓存中。

（2）文件顺序读取(db file sequential read(cs))

该等待事件通常与单个数据块相关的读取操作有关。

（3）缓冲区忙(buffer busy(cs))

当一个会话想要访问缓存中的某个块，而这个块正在被其它会话使用时，将会产生该等待事件。这时候，其它会话可能正在从数据文件向缓存中的这个块写入信息，或正在对这个块进行修改。

（4）enqueue(cs)

enqueue是一种保护共享资源的锁定机制。该锁定机制保护共享资源，如记录中的数据，以避免两个人在同一时间更新同一数据。enqueue包括一个排队机制，即FIFO(先进先出)排队机制。注意：Oracle的latch机制不是FIFO。Enqueue等待通常指的是ST enqueue、HW enqueue、TX4 enqueue和TM enqueue。

（5）闩释放(latch free(cs))

该等待事件意味着进程正在等待其他进程已持有的latch。

latch是一种低级排队机制(它们被准确地称为相互排斥机制),用于保护系统全局区域(SGA)中共享内存结构。latch就像是一种快速地被获取和释放的内存锁。latch用于防止共享内存结构被多个用户同时访问。

（6）日志文件同步(log file sync(cs))

这个等待事件是指当一个会话完成一个事务（提交或者回滚数据）时，必须等待LGWR 进程将会话的redo信息从日志缓冲区写到日志文件后，才能继续执行下去。

三、数据库性能监控的主要指标

SGA-system global area

数据库系统全局区的大小（Oracle中的SGA）。SGA存放的是数据库中所有用户的

共同信息，SGA的大小会严重影响数据库的性能

Logical I/O

每秒逻辑读/写的次数。当我们向数据库做任何的操作时，Oracle都会先到SGA中查找有没有我们所需要的数据，如有就即时返回，没有再通过Physical I/O来向data file读数据，从而减少Physical I/O的读写。

Buffer cache Hit Ratio

共享池的命中率。这是衡量Logical I/O 的一个指标，如果命中率低，表明Physical I/O 的读写次数必然增多，数据库性能必然下降。一般命中率都在95%以上，低于这个比率说明缓存区的设置太小。

DBWR（N）

数据库磁盘写进程的数目，当并发写多数据的时候，如果DBWR的数据不足以应付，DBWR 写进程耗时必然多，容易产生等待时间或锁的时间。

Buffer Cache

数据共享区的大小。如果Buffer Cache太小，会造成Physical I/O过多

LGWR（N）

重做日志文件写进程的数目，磁盘I/O过多是会严重影响数据库性能

Redo Buffer Cache

重做日志缓存区的大小，这个缓存区的大小会影响到LGWR（N）的读/写次数

各个数据库管理系统的特点

数据库管理系统 学院：信息工程学院 专业：计算机科学与技术（教师教育）姓名：曹永荣 学号：12015241912 2017-3-27

Oracle数据库 ORACLE数据库系统是美国ORACLE公司（甲骨文）提供的以分布式数据库为核心的一组软件产品，是目前最流行的客户/服务器(CLIENT/SERVER)或B/S体系结构的数据库之一。比如Silver Stream就是基于数据库的一种中间件。ORACLE数据库是目前世界上使用最为广泛的数据库管理系统，作为一个通用的数据库系统，它具有完整的数据管理功能；作为一个关系数据库，它是一个完备关系的产品；作为分布式数据库它实现了分布式处理功能。但它的所有知识，只要在一种机型上学习了ORACLE知识，便能在各种类型的机器上使用它。Oracle数据库最新版本为Oracle Database 12c。Oracle数据库12c引入了一个新的多承租方架构，使

用该架构可轻松部署和管理数据库云。此外，一些创新特性可最大限度地提高资源使用率和灵活性，如Oracle Multitenant可快速整合多个数据库，而Automatic Data Optimization和Heat Map能以更高的密度压缩数据和对数据分层。这些独一无二的技术进步再加上在可用性、安全性和大数据支持方面的主要增强，使得Oracle数据库12c成为私有云和公有云部署的理想平台。 My SQL数据库 My SQL：是一种开放源代码的关系型数据库管理系统（RDBMS），My SQL数据库系统使用最常用的数据库管理语言--结构化查询语言（SQL）进行数据库管理。由于My SQL是开放源代码的，因此任何人都可以在General Public License的许可下下载并根据个性化的需要对其进行修改。My SQL因为其速度、可靠性和适应性而备受关注。大多数人都认为在不需要事务化处理的情况下，My SQL是管理内容最好的选择 SQL Server数据库 SQL Server是由Microsoft开发和推广的关系数据库管理系统（DBMS），它最初是由Microsoft、Sybase和Ashton-Tate三家公司共同开发的，并于1988年推出了第一个OS/2版本。Microsoft SQL Server近年来不断更新版本，1996年，Microsoft 推出

数据库性能指标

数据库种类 数据库性能指标 1查询性能 多用户与查询之前的冲突 硬件 然而并不是所有的数据库性能问题都是来自数据库本身，我们日常工作中最常见的另一个情景就是数据库的硬件有若干问题，这里我们简单的介绍一下可能会出现的情况，毕竟市面上有已经有很多工具可以监测这些问题了 1、没有足够的CPU或CPU速度太慢：更多的CPU可以分担服务器的负载，从而提高性能。 2、慢的磁盘没有足够的IOPS：磁盘性能可以描述为每秒输入/输出操作（IOPS），它表示每秒磁盘的吞吐量。 3、配置不正确的磁盘：数据库需要效果明显的磁盘访问，配置不正确的磁盘会造成相当大的性能影响。 4、没有足够的内存：受限或不好的物理内存影响数据库性能，可用的内存越多，性能越好。 1NOsql 数据库优点 处理大规模数据和高并发能力 缺点 1. 复杂的数据库：NoSQL的简洁，有效，速度，然而所有这些特性都表现在数据库任务很简单的时候。当数据库变得更复杂，NoSQL开始崩溃 。同时nosql相对sql方面行业标准还不成熟，SQL有行业标准接口，而每一个nosql都是独一无二的 2. 灵活的Schema设计：在以前的数据库模型中，程序员必须考虑他们所需要的列，以照顾所有的潜在的可能性和每行中的数据项。当使用NoSQL时，各种各样的字符串都能实现，这种灵活性使得程序员能够快速地提高应用的速度。然而，当有几个小组在同一个项目上工作，或者当新的开发团队接手某个项目时，这可能是个问题。 3. NoSQL数据库相比关系型数据库通常更多的是资源密集型。它们需要更多的内存和内存分配。出于这个原因，大多数主机托管公司不提供NoSQL，你必须使用VPS或专用服务器。另一方面，随着数据库的需求增加，硬件也必须扩展 4. 监控困难：相对于已经成熟的SQL，NoSQL现在的监控可以说是比较困难的，国内也只有听云一家公司能够支持主流的Memcached, MongoDB, Redis等非关系型数据库服务

数据库安全产品选型

数据库安全加固产品选型系列之二 上次写了数据库安全加固产品选型系列文章的第一篇后，据说反响还不错。但是在部门内部就“资深”售前的称号问题产生了争执，大家一致认为本人虽然“长的着急”了点，但是心理年龄似乎还是比较年轻的，是啊，就像那首歌里唱不是：“革命人永远是年轻……” （坏了，这首老歌又暴露了问题……） 言归正传，上回从客户面临的数据库安全“核心痛点”，以及中安威士针对客户“痛点”开发的几款产品的实现原理，两个方面介绍了在数据库安全加固产品选型时的一些参考依据。 今天我们来聊聊造成数据库风险存在的最大，最直接，最重要的因素：人！您别笑，我也没和您开玩笑。您仔细想想看，围绕数据库安全的诸多维度，例如，数据库的权限配置、数据库的备份与恢复、数据库的误操作，甚至是数据库本身存在的各种漏洞和针对数据库发起攻击的黑客们，都离不开我说的这个一撇一捺的“人”字。 举个例子，如果我们只从数据库泄露途径这个相对单纯的维度来分析“人”带来的威胁。不难看出,数据泄露的途径主要来自外部和内部两个方面。第一个方面：外部威胁一般大家都明白，各种黑客攻击，SQL注入，恶意后门等等方法来企图窃取数据。另一方面，内部人员的蓄意越权访问、误操作、或是介质窃取等，都是数据泄露和数据遭到破坏的途径。值得一提的是，内部人员通常权限较高，可以轻而易举的导出整库整表的数据，和黑客们的外部攻击相比，看似缺乏技术含量的来自内部的威胁却逐渐成为了数据泄露风险的主流因素。根据权威咨询公司的调查结果显示，来自于内部的数据泄漏事件占70%以上。 随着企业在边界防护上的不断强化，越来越多的数据安全防线，被从内部攻破。特别是具有敏感数据访问权限的人员成为数据泄密的主要途径。如何针对现实工作中的多种人员角色来选择中安威士的数据库安全加固产品，以覆盖数据泄露的多个风险点呢？我们已经总结好了，为了让您看得清清楚楚、明明白白、真真切切……当然还是上表格啦！

试述数据库系统的特点

1、试述数据库系统的特点。 （1）、数据结构化数据库系统实现整体数据的结构化，这是数据库的主要特征之一，也是数据库系统与文件系统的本质区别。 （2）数据的共享性高，冗余度低，易扩充数据库的数据不再面向某个应用而是面向整个系统， （3）数据独立性高数据独立性包括数据的物理独立性和数据的逻辑独立性。 （4）数据由DBMS 统一管理和控制数据库的共享是并发的共享，即多个用户可以同时存取数据库中的数据甚至可以同时存取数据库中同一个数据。 2、数据库管理系统的主要功能有哪些？ 答： ( l ）数据库定义功能； ( 2 ）数据存取功能； ( 3 ）数据库运行管理； ( 4 ）数据库的建立和维护功能。 3、试述数据模型的概念、数据模型的作用和数据模型的三个要素。 数据模型是数据库中用来对现实世界进行抽象的工具，是数据库中用于提供信息表示和操作手段的形式构架。 因此数据模型通常由数据结构、数据操作和完整性约束三部分组成。 4、试述概念模型的作用。

概念模型实际上是现实世界到机器世界的一个中间层次。概念模型用于信息世界的建模，是现实世界到信息世界的第一层抽象，是数据库设计人员进行数据库设计的有力工具，也是数据库设计人员和用户之间进行交流的语言。 5、试述数据库系统三级模式结构 数据库系统的三级模式结构由外模式、模式和内模式组成。 特点：（1）数据结构化。（2）数据的共享性高，冗余度低，容易扩展。（3）数据独立性高。（4）数据有DBMS统一管理。 6、试述数据库系统的组成。 数据库系统一般由数据库、数据库管理系统（及其开发工具）、应用系统、数据库管理员和用户构成。 7、DBA 的职责是什么？ 负责全面地管理和控制数据库系统。具体职责包括：①决定数据库的信息内容和结构；②决定数据库的存储结构和存取策略；③定义数据的安全性要求和完整性约束条件；④监督和控制数据库的使用和运行；⑤改进和重组数据库系统。 8、试述关系模型的三个组成部分。 答：关系模型由关系数据结构、关系操作集合和关系完整性约束三部分组成 9、试述关系数据语言的特点和分类。 答：关系数据语言可以分为三类： （1）关系代数语言。

中小企业如何选择自己的数据库

中小型企业如何选择自己的数据库 作为一个中小型的公司，在数据库选型方面的做法是我们本次选题非常重视的，陈总也很乐意的和我分享了他们公司在数据库选型方面的一些思路，陈总认为：“由于SP行业对于数据库的吞吐量不像互联网应用要求的那么高，但是我们需要的是数据库的性能比较强劲比较稳定，相对而言，目前Sqlserver也能够满足我们实际应用的需求，我们肯定会想到今后的业务发展，其中包括稳定性等方面的考虑，因此我们会选择Oracle，Oracle是基于Linux 方面，因此稳定性要比windows 平台会好一些，当然也会有成本上的考虑。Oracle在大型运算的时候某种成本要比SQlserver强一些，所以我们的中心数据库会放在Oracle中，这是我们目前正在做的一个工作。” 我们都知道，做数据库的迁移不是一件很容易的事情，如果做得不好势必会影响到自己的业务，说到数据库迁移时的问题，我们从北京天舟通讯有限公司的一些实际经验中了解到，他们在迁移中也遇到了一些问题。陈总认为：“迁移肯定会遇到问题，而且迁移一般会有两种情况，第一、增量迁移。第二、全量迁移。我们这次的迁移选择的是全量迁移，而且方案和淘宝是很类似的。我们也专门做了一个中间的服务层，让数据从SQLServer慢慢的迁移到Oracle，最后有个时间节点，比如说夜晚一停机的时候所有的数据都会指向新的Oracle。迁移过程中遇到的问题主要有两点：第一个是迁移的速度。我们目前的数据量相对于淘宝来说还是非常少的，也就是有几百G大小的数据量。第二、我们的服务是24小时的。因此服务的短时间迁移是很重要的。要保证数据的一致性，迁移完成之后要进行校验，而且目前有几个方案可供选择，而且还在校验过程中。” 中小型企业数据库选型的建议：中小型企业数据库选择的时候成本的考虑是很重要的，目前我们公司做增值方面的业务，由于和运营商的合作，因此公司在运营投入方面的力度还是很大的。其实我个人觉得我们公司使用MySql是没有问题的，但是我们公司考虑数据库的性能方面要比成本会更重要一些。 对于一些中小型企业来讲，选择Mysql、PCserver，搭几个群集基本上是够用的。而我们就会做好一些的，比如Oracle 的RAC，Oracle的群集，目前就是选择多花一些钱，保证今后用户的增长。 目前我们公司和运营商合作的话，如果发展的好的话，收入是一直保持固定的增长，我们的用户流动性很小，业绩也是一个增量的过程，公司在财力方面还是很宽松的，因此选择数据库也是很注重性能和稳定性。 说到了数据库的迁移，我们不难想到一个问题，今后主要的业务会转移到Oracle上面，其他数据库会不会继续采用?对于这个问题，陈总认为：“我们公司有很多的支撑系统，这些系统有些是在SQLServer和Mysql上面，目前不可能一下子就迁移到Oracle上面，因为所有的支撑系统全部开发一遍也是不现实的。我们的一些核心业务如IVR(应答式交互)会迁移到Oracle中，而以前的支撑系统还是会采用Mysql数据库。”

常见数据库及其特点

常见数据库及其特点 目前，商品化的数据库管理系统以关系型数据库为主导产品，技术比较成熟。面向对象的数据库管理系统虽然技术先进，数据库易于开发、维护，但尚未有成熟的产品。 (免费，体积小，速度快，成本低，开源，适用于中小型网站) MySQL是最受欢迎的开源SQL数据库管理系统，它是一个快速的、多线程、多用户和健壮的SQL数据库服务器。MySQL服务器支持关键任务、重负载生产系统的使用。MySQL具有以下优势： (1)MySQL是一个关系数据库管理系统。(2)MySQL是开源的。 (3)MySQL服务器是一个快速的、可靠的和易于使用的数据库服务器。 (4)MySQL服务器工作在客户/服务器或嵌入系统中。 Server(流行于Web) SQL Server是由微软开发的数据库管理系统，是Web上最流行的用于存储数据的数据库，它已广泛用于电子商务、银行、保险、电力等与数据库有关的行业。SQL Server 提供了众多的Web和电子商务功能，如对XML和Internet标准的丰富支持，通过Web对数据进行轻松安全的访问，具有强大的、灵活的、基于Web的和安全的应用程序管理等。而且，由于其易操作性及其友好的操作界面，深受广大用户的喜爱。(功能齐全，大型，专业，企业级，其开发工具全部用JAVA来写的) 目前，Oracle产品覆盖了大、中、小型机等多种机型，Oracle成为世界上使用最广泛的关系数据系统之一。 (1)可联结性:Oracle能与多种通讯网络相连，支持客户机/服务器方式和各种协议(TCP/IP、DECnet、等)。 (2)开放性:Oracle良好的兼容性、可移植性、可连接性和高生产率使Oracle RDBMS具有良好的开放性。 (3)名符其实的大型数据库：ORACLE建立的数据库，最大数据量可达几百GB； (4)共享SQL和多线索服务器体系结构：这两个特性的结合，减少ORACLE的资源占用，增强处理能力，能支持成百甚至上千个用户。 (5)跨平台能力：ORACLE数据库管理系统可以运行在100多个硬件和软件平台上，这一点为其它PC平台上的数据库产品所不及。 (6)分布式数据库：可以使物理分布不同的多个数据库上的数据，被看成是一个完整的逻辑数据库。

Oracle数据库性能优化

1系统问题 XX公司BI系统上线运行以来，客户反映系统目前存在着下面的几个问题，涉及到数据库和ETL. 问题一：表空间增长太快，每个月需增加3—5G空间。 问题二：ETL JOB会经常导致数据库产生表空间不足错误。 2系统优化分析 2.1分析思路 要解决表空间的问题，我们必须搞清楚下面几个问题： 思路一：真正每个月数据仓库增量是多少空间 目的：得出一个正确的月表空间增长量。 思路二：目前的数据仓库表空间是是如何分布的。 目的：找出那些对象是最占空间，分析其合理性。 2.2分析过程 要得到真实的数据分布必须对表进行分析，首先需要对数据仓库的oracle数据库进行表分析，。执行下面脚本可以对数据库进行表分析。

脚本一 analyze table SA_IMS_PRODUCT_GROUP compute statistics; analyze table SA_CONSUMP_ACT_DEL compute statistics; analyze table SA_FINANCE_ACT compute statistics; analyze table SA_CONSUMP_TGT_DEL compute statistics; analyze table SA_FACT_IS compute statistics; analyze table SA_CPA compute statistics; analyze table SA_REF_TERR_ALIGNMENT_DEL compute statistics; analyze table SA_IMS_MTHLC_BK compute statistics; analyze table SA_IMS_CHPA compute statistics; analyze table SA_FINANCE_PNL compute statistics; analyze table SA_CUST_TARG_SEG compute statistics; analyze table SA_CONSUMP_ACT compute statistics; analyze table SA_FINANCE_BS compute statistics; analyze table SA_FINANCE_BGT_QTY compute statistics; analyze table SA_CONSUMP_ACT0423 compute statistics; analyze table SA_CALLS compute statistics; analyze table SA_COMPANY_DAILY_SALES_ALL compute statistics; analyze table SA_IMS_MTHLC compute statistics; analyze table SA_IMS_MTHUS compute statistics; analyze table SA_CONSUMP_TGT compute statistics; analyze table TEST_TABLE compute statistics; analyze table SA_DOCTOR_CYCLE_EXTRACT compute statistics; analyze table SA_EXCHANGE_ACT compute statistics;

关系型数据库和非关系型数据库完整版

关系型数据库和非关系 型数据库 集团标准化办公室：[VV986T-J682P28-JP266L8-68PNN]

关系型数据库和非关系型数据库 自1970年，埃德加·科德提出关系模型之后，关系数据库便开始出现，经过了40多年的演化，如今的关系型数据库具备了强大的存储、维护、查询数据的能力。但在关系数据库日益强大的时候，人们发现，在这个信息爆炸的“大数据”时代，关系型数据库遇到了性能方面的瓶颈，面对一个表中上亿条的数据，SQL语句在大数据的查询方面效率欠佳。我们应该知道，往往添加了越多的约束的技术，在一定程度上定会拖延其效率。 在1998年，CarloStrozzi提出NOSQL的概念，指的是他开发的一个没有SQL功能，轻量级的，开源的关系型数据库。注意，这个定义跟我们现在对NoSQL的定义有很大的区别，它确确实实字如其名，指的就是“没有SQL”的数据库。但是NoSQL的发展慢慢偏离了初衷，CarloStrozzi也发觉，其实我们要的不是"nosql"，而应该是"norelational"，也就是我们现在常说的非关系型数据库了。 在关系型数据库中，导致性能欠佳的最主要因素是多表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询。为了保证数据库的ACID特性，我们必须尽量按照其要求的范式进行设计，关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构，每个元组字段的组成都一样，即使不是每个元组都需要所有的字段，但数据库会为每个元组分配所有的字段，这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作，但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。 非关系型数据库提出另一种理念，他以键值对存储，且结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，这样就不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。使用这种方式，用户可以根据需要去添加自己需要的字段，这样，为了获取用户的不同信息，不需要像关系型数据库中，要对多表进行关联查询。仅需要根据id取出相应的value就可以完成查询。但非关系型数据库由于很少的约束，他也不能够提供想SQL所提供的where这种对于字段属性值情况的查询。并且难以体现设计的完整性。他只适合存储一些较为简单的数据，对于需要进行较复杂查询的数据，SQL数据库显得更为合适。 目前出现的NoSQL(NotonlySQL，非关系型数据库)有不下于25种，除了Dynamo、Bigtable以外还有很多，比如Amazon的SimpleDB、微软公司的AzureTable、Facebook使用的Cassandra、类Bigtable的Hypertable、Hadoop的HBase、MongoDB、CouchDB、Redis以及Yahoo!的PNUTS等等。这些NoSQL各有特色，是基于不同应用场景而开发的，而其中以MongoDB和Redis最为被大家追捧。 以下是MongoDB的一些情况： MongoDB是基于文档的存储的（而非表），是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json 的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。模式自由(schema-free)，意味着对于存储在MongoDB数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话，你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数 据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。 Mongo主要解决的是海量数据的访问效率问题。因为Mongo主要是支持海量数据存储的，所以Mongo还自带了一个出色的分布式文件系统GridFS，可以支持海量的数据存储。由于Mongo可以支持复杂的数据结构，而且带有强大的数据查询功能，因此非常受到欢迎。 关系型数据库的特点 1.关系型数据库

关系型数据库性能测试参考指标 - prettyyang的个人空间 - 51testing软

关系型数据库性能测试参考指标- prettyyang的个人空间- 51Testing软... 关系型数据库性能测试参考指标----SQL Server 注：以下指标取自SQL Server自身提供的性能计数器。 指标名称 指标描述 指标范围 指标单位1．SQL Server中访问方法（Access Methods）对象包含的性能计数器全表扫描/秒 (Full Scans/sec) 指每秒全表扫描的数量。全表扫描可以是基本表扫描或全索引扫描。由于全表扫描需要耗费大量时间，因此全表扫描的

频率过高的话，会影响性能。 如果该指标的值比1或2高，应该分析设计的查询以确定是否确实需要全表扫描，以及SQL查询是否可以被优化。 次数/秒2．SQL Server中缓冲器管理器（Buffer Manager）对象包含的性能计数器缓冲区高速缓存命中率(BufferCache Hit Ratio%） 指在缓冲区高速缓存中找到而不需要从磁盘中读取的页的 百分比。该比率是缓存命中总次数与缓存查找总次数之比。经过很长时间后，该比率的变化很小。由于从缓存中读取数据比从磁盘中读取数据的开销小得多，一般希望该比率高一些。 该指标的值最好为90%或更高。通常可以通过增加SQL Server可用的内存数量来提高该指标的值。增加内存直到这指标的值持续高于90%，表示90%以上的数据请求可以从

数据缓冲区中获得所需数据。 %读的页/秒 (Page Reads/sec) 指每秒发出的物理数据库页读取数。该指标主要考察数据库从磁盘读取数据的频率。因为物理I/O会耗费大量时间，所以应尽可能地减少物理I/O以提高性能。 该指标的值应尽可能的小。可以通过使用更大的数据高速缓存、智能索引、更高效的查询或者改变数据库设计等方法，以降低该指标的值。 个数/秒写的页/秒 (Page Writes/sec) 指每秒执行的物理数据库写的页数。该指标主要考察数据库

数据库选择复习题

1．在数据库系统中，提供数据与应用程序间物理独立性的是( B ) A．外模式/模式映像 B．模式/内模式映像C．外模式/内模式映像 D．子模式/模式映像 2．对于实体集A中的每一个实体，实体集B 中至少有一个实体与之联系，反之亦然，则称实体集A与实体集B之间具有的联 系是( C ) A．多对一B．一对多 C．多对多D．一对一 3．数据库物理设计的任务不包括 ．．．( A ) A．优化模式B．存储记录结构设计C．确定数据存放位置D．存取方法设计4．设有关系WORK（ENO，CNO，PAY），主码为（ENO，CNO）。按照实体完整性规则( D ) A．只有ENO不能取空值B．只有CNO不能取空值 C．只有PAY不能取空值D．ENO与CNO都不能取空值 5.数据库系统的核心组成部分是( D ) A.DB B.DD

C.DBA D.DBMS 6.数据库的最小存取单位是( C ) A.字符 B.数据项 C.记录 D.文件 7.数据库应用程序的编写是基于三级模式 结构中的( A ) A.外模式 B.逻辑模式 C.内模式 D.概念模式 8.数据库管理系统DBMS中用来定义逻辑模式、内模式和外模式的语言是（ C ） A）DML B)C C)DDL D)Basic 9．在关系模式R中，函数依赖X→Y的语义 是( B ) A．在R的某一关系中，若任意两个元组的X 值相等，则Y值也相等 B．在R的一切可能关系中，若任意两个元 组的X值相等，则Y值也相等 C．在R的某一关系中，Y值应与X值相等D．在R的一切可能关系中，Y值应与X值相 等 10．.数据库管理系统DBMS中用来定义逻辑

MySQL数据库性能(SQL)优化方案-期末论文

高级数据库技术——期末论文 基于SQL查询的MySQL数据库性能优化研究 ：XX 学号:2014XXXXX 学院：计算机学院

摘要： 查询是数据库系统中最基本也是最常用的一种操作，是否具有较快的执行速度，已成为数据库用户和设计者极其关心的问题。在研究开源数据库管理系统MySQL 查询优化技术的基础上，主要结合传统SQL操作优化、深度分析 MySQL 源代码、现代数据库发展几方面进行诸如参数调优，MySQL关联查询，重写相关规则等容展开优化分析研究。 关键词：查询优化，查询重用，查询重写，计划优化

一、传统SQL查询优化操作 1.选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。 另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。 对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样，我们又可以提高数据库的性能。 2.使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries) MySQL从4.1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。例如，我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉，就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来，然后将结果传递给主查询，如下所示： DELETE FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo ) 使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作，同时也可以避免事务或者表锁死，并且写起来也很容易。但是，有些情况下，

关系型数据库与非关系型数据库的选择

自1970年，埃德加·科德提出关系模型之后，关系数据库便开始出现，经过了40多年的演化，如今的关系型数据库具备了强大的存储、维护、查询数据的能力。但在关系数据库日益强大的时候，人们发现，在这个信息爆炸的“大数据”时代，关系型数据库遇到了性能方面的瓶颈，面对一个表中上亿条的数据，SQL语句在大数据的查询方面效率欠佳。我们应该知道，往往添加了越多的约束的技术，在一定程度上定会拖延其效率。 在1998年，Carlo Strozzi提出NOSQL的概念，指的是他开发的一个没有SQL功能，轻量级的，开源的关系型数据库。注意，这个定义跟我们现在对NoSQL的定义有很大的区别，它确确实实字如其名，指的就是“没有SQL”的数据库。但是NoSQL的发展慢慢偏离了初衷，CarloStrozzi也发觉，其实我们要的不是"nosql"，而应该是"norelational"，也就是我们现在常说的非关系型数据库了。 在关系型数据库中，导致性能欠佳的最主要因素是多表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询。为了保证数据库的ACID特性，我们必须尽量按照其要求的范式进行设计，关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构，每个元组字段的组成都一样，即使不是每个元组都需要所有的字段，但数据库会为每个元组分配所有的字段，这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作，但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。 非关系型数据库提出另一种理念，他以键值对存储，且结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，这样就不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。使用这种方式，用户可以根据需要去添加自己需要的字段，这样，为了获取用户的不同信息，不需要像关系型数据库中，要对多表进行关联查询。仅需要根据id取出相应的value就可以完成查询。但非关系型数据库由于很少的约束，他也不能够提供想SQL所提供的where这种对于字段属性值情况的查询。并且难以体现设计的完整性。他只适合存储一些较为简单的数据，对于需要进行较复杂查询的数据，SQL数据库显得更为合适。 目前出现的NoSQL(Not only SQL，非关系型数据库)有不下于25种，除了Dynamo、Bigtable以外还有很多，比如Amazon的SimpleDB、微软公司的AzureTable、Facebook 使用的Cassandra、类Bigtable的Hypertable、Hadoop的HBase、MongoDB、CouchDB、Redis以及Yahoo!的PNUTS等等。这些NoSQL各有特色，是基于不同应用场景而开发的，而其中以MongoDB和Redis最为被大家追捧。 以下是MongoDB的一些情况： MongoDB是基于文档的存储的（而非表），是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。模式自由(schema-free)，意味着对于存储在MongoDB数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话，你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数

数据库选型的五大要素

数据库选型的五大要素 面对品种繁多的数据库产品，如何才能独具慧眼，选中适合自己的数据库产品呢？众所周知，正确的评估、选型与数据库技术本身同样重要。而通常，数据库厂商都会在性能清单和技术基准表中尽量展现产品最佳的一面，对产品弱点却避免提及或进行遮掩，关于这一点，业界已经是人尽皆知了。其实在挑选和评估过程中，首要目标是选择一款能够满足甚至超过预定要求的技术或解决方案。选型的正确方法将使用户在面对众多产品时，提高其做出最佳选择的能力。 数据库选型时，必须考虑以下五大因素： 1. 开发要求 2. 性能/成本 3. 数据库运行和管理 4. 可升级性 5. 总体拥有成本 开发要求 首先，需要清楚自己究竟想使用什么开发技术。例如，你是要以https://www.wendangku.net/doc/a814949083.html,访问传统的关系型数据库？还是要以纯面向对象技术构建J2EE应用平台？又或是需要建设XML Web Services？如果你要实现的是纯关系型的开发典范，那么实际要 使用的受支持的标准（和非标准）SQL功能有多少？ 如果你要规划的是面向对象开发策略，那么在原计划里的数据库支持真正的面向对象吗？它是如何支持的？若有需要, 它能同时提供SQL的功能吗？数据库支持这个功能吗？虽然,有些关系型数据库声称支持对象开发，但实际上并不是直 接支持的。这种非直接的体系结构将导致更多的事务处理故障，以及潜在的可升级性和性能问题。 另外，你还需要确定自己的前端技术如何与后端进行“对话”。你的业务逻辑是放在客户机一端呢？还是放在服务器一端？你要使用哪些脚本语言？它们与后端服务器的兼容性如何？它们是快速应用开发（RAD）环境吗？ 目前，实现基于关系型数据库的应用可以选择传统的主流品牌，这些数据库产品有着很成熟的关系技术以及广泛的应用资源。但是,如果实现的是基于面向对象技术的应用、又或是数据结构更为复杂时，不妨考虑目前一些公司推出的所谓 后关系数据库。它所代表的正好是关系数据库和面向对象技术的融合，以多维数据引擎作为核心，从根本上支持复杂的对象存储及主流的二维表，同时也已经配备了功能强大的应用服务引擎，可作对象逻辑操作的平台。它的出现已经为传统数据库领域带来了冲击，而在面向对象数据库方面更是广受欢迎。 性能/成本 测量数据库性能最常见的方法是TPC基准。TPC明确地定义了数据库方案、数据量以及SQL查询。测量的结果是，在特 定的操作系统上，配置了特定的数据库版本，以及在惊人的硬件条件下，每项事务的成本是多少——其中的事务可以是TPC测试中定义的任何数据库操作。 从理论上来讲，这类基准旨在提供不同产品间客观的比较值。但在现实中，这些方案又有多少能准确反映并回答你在挑选技术时所存在的疑惑？其次，所有技术厂商发布的TPC基准都会超过以前发布的结果。这样，TPC基准在更大程度上 反映的是为解决问题而投入的内存和CPU量，而不是数据库性能的任何真实表现。 以笔者多年所见，只有在真实的环境中进行实际的比较测试才可以推断出数据库的预期性能及评估所需成本。常用的方法包括平衡移植，把原来的数据转移到类似硬件上的另一套数据库，然后以真实的客户端连接这套测试对象。又或是以数据产生器针对真实的数据模型，建立出庞大的数据量，再以客户端连接作测试。 这种做法跟实验室中的做法的不同之处有以下几点：第一，试验中的硬件构架跟你预期的方案不会有太大的差别；第二，所测试的事务在宽度和深度方面跟未来计划的也差不太远；第三，如果是硬件条件一样，我们可以直接看出测试对象跟原来方案有着多少差异。

分享三款主流数据库及其特点

分享三款主流数据库及其特点 1.Oracle数据库 Oracle Database，又名Oracle RDBMS，或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库解决方案。 基本介绍： ORACLE数据库系统是美国ORACLE公司（甲骨文）提供的以分布式数据库为核心的一组软件产品，是目前最流行的客户/服务器(CLIENT/SERVER)或B/S体系结构的数据库之一。比如SilverStream就是基于数据库的一种中间件。ORACLE数据库是目前世界上使用最为广泛的数据库管理系统，作为一个通用的数据库系统，它具有完整的数据管理功能；作为一个关系数据库，它是一个完备关系的产品；作为分布式数据库它实现了分布式处理功能。但它的所有知识，只要在一种机型上学习了ORACLE知识，便能在各种类型的机器上使用它。Oracle数据库最新版本为Oracle Database12c。Oracle数据库12c引入了一个新的多承租方架构，使用该架构可轻松部署和管理数据库云。此外，一些创新特性可最大限度地提高资源使用率和灵活性，如Oracle Multitenant可快速整合多个数据库，而Automatic Data Optimization和Heat Map能以更高的密度压缩数据和对数据分层。这些独一无二的技术进步再加上在可用性、安全性和大数据支持方面的主要增强，使得Oracle数据库12c成为私有云和公有云部署的理想平台。

数据库集群技术指标

1.DBTwin技术指标 A.非入侵部署 与所有的系统服务一样,DBTwin也是通过唯一的入口-一对(IP,port)来向外提供数据服务。因此,应用程序及其数据库接口不需作任何修改。支持所有的数据库接口：https://www.wendangku.net/doc/a814949083.html,、ADO、RDO、DAO、OLE DB、ODBC、DB-LIBRARY等。 B.支持数据库 Microsoft SQL Server2005/2008的标准版和企业版。 C.事务处理同步复制 通过常用的宽带网络,快速的事务处理同步复制 D.高系统可用性 自动的错误恢复，真正把意料之内和意料之外的停机时间缩至最短。网关在错误恢复期间的停止服务间隙达到小于10秒。 E.零单点错误源 从DBTwin网关这一部件开始，整个数据库系统是完全、彻底地物理冗余。 F.数据“零”丢失 DBTwin使得系统同时拥有多个实时一致的数据集，这样从理论上讲，就真正消除了数据丢失的任何可能性。数据库可靠性达到目5个9，即99.999%。 G.动态负载均衡 DBTwin对只读数据库查询操作可以进行自动的判别和动态负载均衡，这是当前唯一实现的针对数据库的动态负载均衡技术，此技术可以大大改善整个数据库系统的性能。性能提升在30%~300%之间，具体提升比例取决于应用系统及网络结构和软硬的配置。 H.可伸缩性 可伸缩的数据库性能(负载均衡+非入侵式的数据库阵列扩展)，使得数据库具有可伸缩性。需要更多的数据库性能的时候，只要增加数据库服务器就可以了。 I.容灾能力 具备即时的灾难恢复能力。 J.DBTwin自身的双机容错

DBTwin支持自身的双机主备容错切换，也可以采用第三方的HA方案解决DBTwin 自身的容错问题。 DBTwin备份(复制)软件镜像1专为数据库设计是否否 2支持数据库集群是部分支持部分支持 3支持并发数据库操作是否否 4支持动态负载均衡是部分支持部分支持 5工作方式并行串行串行 6支持多份数据集是是是 7支持多份一致数据集是否否 7单点错误源无有有 8支持业务连续性程度高低中 9数据丢失可能性零高高 10错误恢复自动化程度高低中 2.DBTwin与备份/复制软件，及数据库镜像的功能、特点比较

数据库主机选型方案

（一）数据库主机选型 AS/400从诞生一开始就通过提供卓越的业务处理 功能，可靠性，安全性和可扩展性从而提供真正 的商业价值。在全球，各种规模的企业都选择将 其关键的业务构筑于AS/400之上，其高的性能价 格比已得到各界用户的普遍认同。在国内与医疗 业保险相近的客户有：珠海医疗保险、深圳社会 保险、大连社会保险等。 AS/400是世界上已知的最易于使用、功能最完善 的计算机系统。鉴于它能使客户在其经营上花更 多的时间，而很少花时间去管理他们的信息系统，因而相当多的客户均选择了该系统。所有的AS/400计算机均用同一使用方便的、完善的OperatingSystem/400(OS/400)，它拥有强大的集成的关系数据库、多种通信协议、高度安全性、强大的文件维护及打印能力、完善的系统及网络管理特性，同时提供详细的中文联机帮助。而且全都使用易于理解的中文菜单方式或HTML浏览器方式进行访问。最新版本的操作系统包含一种全新的集成语言环境(ILE)，它使应用开发可以使用多种编程语言同时进行，更快、更灵活和更有效。 ★选择AS/400e主要理由： 卓越的性能 AS/400e的成功赢利及众多的装机量，使得IBM每年不断投入大量人力物力以最新技术对其进行改进，AS/400e的性能不断提高，1990年以来，AS/400e的高端性能每年增长60-70%，性能价格比每年增长30%?AS/400e系列产品其可伸缩性从低端到高端跨度1100倍以上。TPC-C值达152,346Tpmc。 下面从影响AS/400e性能的三个主要方面逐一阐述：芯片、I/O子系统、先进的体系结构。 I 芯片

1、绝缘硅技术(SOI) 绝缘硅片技术实际上是一种微处理器技术，它能将更多的硅和硅氧化层添加到处理器中用于绝缘。具体来讲，它是在处理器芯片内部的硅晶片上先嵌埋一层二氧化硅绝缘物，再以这一绝缘物作为基板来制造各个晶体管，通过绝缘的氧化层起到保护芯片上数万个晶体管的作用，减小晶体管的静电电容，而使晶体管的状态切换加快，降低了误差、提高了晶体管的工作效率以及微处理器的速度；同时，减小了状态切换时的充电电流，以降低功耗，延长了设备的实用寿命。 2、PowerPC64位处理器技术 AS/400e是目前唯一从硬件、操作系统到应用程序全面实现64位处理的计算机系统。此芯片的设计是为了适应商业环境的需要，采用5级流水，4级超标量运算，有20多条专为AS/400e设计的专用指令，这种扩展主要是针对商用工作负荷进行优化，使得AS/400e更适于定点运算,这样使AS/400e在商业环境中可以做一个非常优秀的服务器。在不同的应用领域，AS/400e的64位技术体现出强大的性能和巨大的潜力。它的TPC-C值在业界也处于领先地位。 3、CMOS技术 采用CMOS技术，在原有PowerPC60x的228条64位的指令上增加了20多条专为AS/400e设计的专用指令至253条，增加的指令主要包括数据值运算支持，一些新的载入和储存指令，对指令预装入的处理等，这些指令对商用运算非常重要。 4、256bit总线宽度与升级Cache通信 在总线方面，PowerPCAS采用256bit总线宽度与升级Cache通信，确保了中央处理器能够大容量地处理数据和指令。而很多的RISC芯片均采用64bit的总线宽度与Cache通信，这在商用数据的大吞吐量面前势必会形成瓶颈。尽管系统可吞吐大量数据，但Cache通常仍是多数RISC系统的瓶颈，AS/400e采用256KB单循环数据Cache来克服这个问题，Cache带宽高达4.9GB/S，系统总线带宽达36GB/S，这一值是许多RISC芯片总线宽度的两倍。 5、指令预取处理技术 在指令预取方面，大多数的RISC芯片的击中准确率仅为80%或90%，也就是说系统在为下一步运算预取指令后，常常需要重新再预取，这是因为程序中的跳转和转移等命令所致。这使得中央处理器未得到充分利用，某些时候处于空闲状态，而PowerPCAS芯片采用特殊指令预取处理技术使预取准确率达100%，充分利用了CPU的处理能力。 6、全面的错误检验技术 在商业应用方面另一个重要因素是数据的高度集成和可用性。PowerPCAS芯片中采用全面的错误检验技术，不同的奇偶校验方式被集成到多数控制和数据流逻辑单元上，使得芯片级校验非常完备和可靠。 II I/O子系统 系统的设备通过I/O总线连接到主机上，对AS/400e来说，大量的I/O处理器分别承担了不同的任务处理，极大地减轻了中央处理器的负担，使得中央处理器能对

(完整版)数据库性能测试报告

数据库系统性能测试报告

目录 1计划概述 (3) 2参考资料 (3) 3术语解释 (3) 4系统简介 (3) 5测试环境 (3) 6测试指标 (4) 7测试工具和测试策略 (4) 8测试数据收集 (4) 9测试结果数据以及截图 (5) 10 测试结论 (10)

1计划概述 目的：找出系统潜在的性能缺陷 目标：从安全，可靠，稳定的角度出发，找出性能缺陷，并且找出系统最佳承受并发用户数，以及并发用户数下长时间运行的负载情况，如要并发100用户，如何对系统进行调优 概述：本次测试计划主要收集分析数据库处理并发请求相关数据，做出分析和调优 测试时间：*年*月**日*点*分-*点*分 2参考资料 相关性能测试资料 3术语解释 性能测试 英文解释：Performance testing 概念解释：运行性能测试确定系统处理能力，来判断系统是否需要优化 负载测试 英文解释：Load testing 概念解释：通过系统面临多资源运行或被攻击情况下进行测试 4系统简介 数据库服务器，支持整个系统对数据的存储过程 5测试环境

器 6测试指标 测试时间：*年*月*日—*年*月*日 测试范围：数据库处理服务器或客户端请求信息(插入，查询，更新，删除)语句时，服务器各项性能指标的性能测试 Jmeter指标：（由于Apache旗下性能测试工具Jmeter收集的性能指标偏少，下面的数据选取代表性指标）1．Average/ms：服务器处理事物平均响应时间（表示客户端请求到服务器处理信息且反馈客户端的时间） 2．Throughput/s：服务器每秒处理请求数（表示服务器每秒处理客户端请求数（单位：个/秒））3．KB/s：服务器每秒接受到的数据流量（表示服务器每秒接受到客户端请求的数据量KB表示）硬件指标： 1．%Processor time ：CUP使用率（平均低于75%，低于50%更佳） 2．System：Processor Queue Length ：CUP队列中的线程数（每个处理器平均低于2） 3．Memory：Pages/sec ：内存错误页数（平均低于20，低于15更佳） 4．Physical Disk-%Disk Time：磁盘使用率（平均低于50%） 5．SQL Server：Buffer Manager-Buffer Cache Hit Ratio：（在缓冲区告诉缓存中找到而不需要从磁盘中读取的页的百分比，正常情况次比率超过90%，理想状态接近99%） 7测试工具和测试策略 ?测试工具：Apache-Jmeter2.3.2 ?测试策略：根据公司内部实际情况，以及业务分布设置数据库访问量即并发用户数 ?测试数据：因为涉及公司内部数据不便外泄，敬请见谅！ ?数据说明：选取数据均为代表性数据，包括存储过程以及查询，更新，删除，插入 8测试数据收集 收集多轮测试的结果进行对比，绘制成几何增长图形，找出压力转折点