[混凝土裂缝处理方案谁知道]去文库，查看完整内容> 内容来自用户：王晓宁 裂缝修复方案 一、裂缝处理方法及材料性能指标 1、裂缝处理原则 (1)对于宽度小于0.15mm的裂缝，采用表面涂刷封闭胶处理； (2)对于宽度...+阅读
本文首先讨论了基于第三范式的数据库表的基本设计，着重论述了建立主键和索引的策略和方案，然后从数据库表的扩展设计和库表对象的放置等角度概述了数据库管理系统的优化方案。 关键词： 优化（Optimizing） 第三范式（3NF） 冗余数据（Redundant Data） 索引（Index） 数据分割（Data Partitioning） 对象放置（Object Placement） 1 引言 数据库优化的目标无非是避免磁盘I/O瓶颈、减少CPU利用率和减少资源竞争。为了便于读者阅读和理解，笔者参阅了Sybase、Informix和Oracle等大型数据库系统参考资料，基于多年的工程实践经验，从基本表设计、扩展设计和数据库表对象放置等角度进行讨论，着重讨论了如何避免磁盘I/O瓶颈和减少资源竞争，相信读者会一目了然。 2 基于第三范式的基本表设计 在基于表驱动的信息管理系统（MIS）中，基本表的设计规范是第三范式（3NF）。第三范式的基本特征是非主键属性只依赖于主键属性。基于第三范式的数据库表设计具有很多优点：一是消除了冗余数据，节省了磁盘存储空间；二是有良好的数据完整性限制，即基于主外键的参照完整限制和基于主键的实体完整性限制，这使得数据容易维护，也容易移植和更新；三是数据的可逆性好，在做连接（Join）查询或者合并表时不遗漏、也不重复；四是因消除了冗余数据（冗余列），在查询（Select）时每个数据页存的数据行就多，这样就有效地减少了逻辑I/O，每个Cash存的页面就多，也减少物理I/O；五是对大多数事务（Transaction）而言，运行性能好；六是物理设计（Physical Design）的机动性较大，能满足日益增长的用户需求。 在基本表设计中，表的主键、外键、索引设计占有非常重要的地位，但系统设计人员往往只注重于满足用户要求，而没有从系统优化的高度来认识和重视它们。实际上，它们与系统的运行性能密切相关。现在从系统数据库优化角度讨论这些基本概念及其重要意义：
（1）主键（Primary Key）：主键被用于复杂的SQL语句时，频繁地在数据访问中被用到。一个表只有一个主键。主键应该有固定值（不能为Null或缺省值，要有相对稳定性），不含代码信息，易访问。把常用（众所周知）的列作为主键才有意义。短主键最佳（小于25bytes），主键的长短影响索引的大小，索引的大小影响索引页的大小，从而影响磁盘I/O。主键分为自然主键和人为主键。自然主键由实体的属性构成，自然主键可以是复合性的，在形成复合主键时，主键列不能太多，复合主键使得Join*作复杂化、也增加了外键表的大小。人为主键是，在没有合适的自然属性键、或自然属性复杂或灵敏度高时，人为形成的。人为主键一般是整型值（满足最小化要求），没有实际意义，也略微增加了表的大小；但减少了把它作为外键的表的大小。
（2）外键（Foreign Key）：外键的作用是建立关系型数据库中表之间的关系（参照完整性），主键只能从独立的实体迁移到非独立的实体，成为后者的一个属性，被称为外键。
（3）索引（Index）：利用索引优化系统性能是显而易见的，对所有常用于查询中的Where子句的列和所有用于排序的列创建索引，可以避免整表扫描或访问，在不改变表的物理结构的情况下，直接访问特定的数据列，这样减少数据存取时间；利用索引可以优化或排除耗时的分类*作；把数据分散到不同的页面上，就分散了插入的数据；主键自动建立了唯一索引，因此唯一索引也能确保数据的唯一性（即实体完整性）；索引码越小，定位就越直接；新建的索引效能最好，因此定期更新索引非常必要。索引也有代价：有空间开销，建立它也要花费时间，在进行Insert、Delete和Update*作时，也有维护代价。索引有两种：聚族索引和非聚族索引。一个表只能有一个聚族索引，可有多个非聚族索引。使用聚族索引查询数据要比使用非聚族索引快。在建索引前，应利用数据库系统函数估算索引的大小。 ① 聚族索引（Clustered Index）：聚族索引的数据页按物理有序储存，占用空间小。选择策略是，被用于Where子句的列：包括范围查询、模糊查询或高度重复的列（连续磁盘扫描）；被用于连接Join*作的列；被用于Order by和Group by子句的列。聚族索引不利于插入*作，另外没有必要用主键建聚族索引。 ② 非聚族索引（Nonclustered Index）：与聚族索引相比，占用空间大，而且效率低。选择策略是，被用于Where子句的列：包括范围查询、模糊查询（在没有聚族索引时）、主键或外键列、点（指针类）或小范围（返回的结果域小于整表数据的20%）查询；被用于连接Join*作的列、主键列（范围查询）；被用于Order by和Group by子句的列；需要被覆盖的列。对只读表建多个非聚族索引有利。索引也有其弊端，一是创建索引要耗费时间，二是索引要占有大量磁盘空间，三是增加了维护代价（在修改带索引的数据列时索引会减缓修改速度）。那么，在哪种情况下不建索引呢？对于小表（数据小于5页）、小到中表（不直接访问单行数据或结果集不用排序）、单值域（返回值密集）、索引列值太长（大于20bitys）、容易变化的列、高度重复的列、Null值列，对没有被用于Where子语句和Join查...
优化MYSQL数据库的方法
1、选取最适用的字段属性，尽可能减少定义字段长度，尽量把字段设置NOT NULL，例如'省份，性别'，最好设置为ENUM
2、使用连接（JOIN）来代替子查询： a.删除没有任何订单客户：DELETE FROM customerinfo WHERE customerid NOT in(SELECT customerid FROM orderinfo) b.提取所有没有订单客户：SELECT FROM customerinfo WHERE customerid NOT in(SELECT customerid FROM orderinfo) c.提高b的速度优化：SELECT FROM customerinfo LEFT JOIN orderid customerinfo.customerid=orderinfo.customerid WHERE orderinfo.customerid IS NULL
3、使用联合（UNION）来代替手动创建的临时表 a.创建临时表：SELECT name FROM `nametest` UNION SELECT username FROM `nametest2`
4、事务处理： a.保证数据完整性，例如添加和修改同时，两者成立则都执行，一者失败都失败 mysql_query(＂BEGIN＂); mysql_query(＂INSERT INTO customerinfo (name) VALUES ('$name1')＂; mysql_query(＂SELECT * FROM `orderinfo` where customerid=＂.$id＂); mysql_query(＂COMMIT＂);
5、锁定表，优化事务处理： a.我们用一个 SELECT 语句取出初始数据，通过一些计算，用 UPDATE 语句将新值更新到表中。
包含有 WRITE 关键字的 LOCK TABLE 语句可以保证在 UNLOCK TABLES 命令被执行之前， 不会有其它的访问来对 inventory 进行插入、更新或者删除的操作 mysql_query(＂LOCK TABLE customerinfo READ, orderinfo WRITE＂); mysql_query(＂SELECT customerid FROM `customerinfo` where id=＂.$id); mysql_query(＂UPDATE `orderinfo` SET where customerid=＂.$id); mysql_query(＂UNLOCK TABLES＂);
6、使用外键，优化锁定表 a.把customerinfo里的customerid映射到orderinfo里的customerid， 任何一条没有合法的customerid的记录不会写到orderinfo里 CREATE TABLE customerinfo ( customerid INT NOT NULL, PRIMARY KEY(customerid) )TYPE = INNODB; CREATE TABLE orderinfo ( orderid INT NOT NULL, customerid INT NOT NULL, PRIMARY KEY(customerid,orderid), FOREIGN KEY (customerid) REFERENCES customerinfo (customerid) ON DELETE CASCADE )TYPE = INNODB； 注意：'ON DELETE CASCADE'，该参数保证当customerinfo表中的一条记录删除的话同时也会删除order 表中的该用户的所有记录，注意使用外键要定义事务安全类型为INNODB;
7、建立索引： a.格式： （普通索引）->创建：CREATE INDEXON tablename （索引字段） 修改：ALTER TABLE tablename ADD INDEX [索引名] （索引字段） 创表指定索引：CREATE TABLE tablename([...],INDEX[索引名]（索引字段）） （唯一索引）->创建：CREATE UNIQUEON tablename （索引字段） 修改：ALTER TABLE tablename ADD UNIQUE [索引名] （索引字段） 创表指定索引：CREATE TABLE tablename([...],UNIQUE[索引名]（索引字段）） （主键）->它是唯一索引，一般在创建表是建立，格式为： CREATA TABLE tablename ([...],PRIMARY KEY[索引字段])
8、优化查询语句 a.最好在相同字段进行比较操作，在建立好的索引字段上尽量减少函数操作 例子1: SELECT * FROM order WHERE YEAR(orderDate)
数据库如何优化
设计时的优化如： 字段类型需根据数据格式最优化选择，如判断、对比、标识、等字段，条件不超过2个使用BIT(false true)，超过两个可用INT或smallint，日期时间的记录在无特别精确时选用Smalldatetime，有特殊需要可选用datetime（精确度为1/300秒），可考虑是否建立其聚集索引（避免记录字符类型的日期并参与查询比较。）Smalldatetime慢于Datetime，针对数据量大小可做相应优化，存储过程是一个方法，但对于海量数据建议你做索引，在海量数据查询时避免全表扫描可大幅度提高查询速度，索引建立依据：大数目的不同值情况下不应建立聚合索引。无论是否经常使用聚合索引（复合索引）的其他列，但其前导列一定要是使用最频繁的列。 还有就是在试用时的优化： 通配符%在字符串开通，以及IN和OR等将会引起全表扫描使索引实效因为索引对不满足SARG形式的表达式是不起作用的。
如果一个扫描具有范围，即满足SARG的形式，那么就认为是可优化的，可以利用索引提高其性能。 （楼主不让长论，简单说说难言尽）“还有就是在试用时的优化” 写了个错字应为 “还有就是在使用时的优化”
列举sql优化有哪些方式方法
我们要做到不但会写SQL，还要做到写出性能优良的SQL，以下为笔者学习、摘录、并汇总部分资料与大家分享！
（1） 选择最有效率的表名顺序（只在基于规则的优化器中有效）： ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表（基础表 driving table）将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下，你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询， 那就需要选择交叉表（intersection table）作为基础表， 交叉表是指那个被其他表所引用的表.
（2） WHERE子句中的连接顺序.： ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句，根据这个原理，表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前， 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾.
（3） SELECT子句中避免使用 ‘ * ‘： ORACLE在解析的过程中， 会将'*' 依次转换成所有的列名， 这个工作是通过查询数据字典完成的， 这意味着将耗费更多的时间
（4） 减少访问数据库的次数： ORACLE在内部执行了许多工作： 解析SQL语句， 估算索引的利用率， 绑定变量 ， 读数据块等；
（5） 在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新设置ARRAYSIZE参数， 可以增加每次数据库访问的检索数据量 ，建议值为200 (6) 使用DECODE函数来减少处理时间： 使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表.
（7） 整合简单，无关联的数据库访问： 如果你有几个简单的数据库查询语句，你可以把它们整合到一个查询中（即使它们之间没有关系）
（8） 删除重复记录： 最高效的删除重复记录方法 （ 因为使用了ROWID）例子： DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID >(SELECT MIN(X.ROWID) FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO); (9) 用TRUNCATE替代DELETE： 当删除表中的记录时，在通常情况下， 回滚段（rollback segments ） 用来存放可以被恢复的信息. 如果你没有COMMIT事务，ORACLE会将数据恢复到删除之前的状态（准确地说是恢复到执行删除命令之前的状况） 而当运用TRUNCATE时， 回滚段不再存放任何可被恢复的信息.当命令运行后，数据不能被恢复.因此很少的资源被调用，执行时间也会很短. （译者按： TRUNCATE只在删除全表适用，TRUNCATE是DDL不是DML） (10) 尽量多使用COMMIT： 只要有可能，在程序中尽量多使用COMMIT， 这样程序的性能得到提高，需求也会因为COMMIT所释放的资源而减少： COMMIT所释放的资源： a. 回滚段上用于恢复数据的信息. b. 被程序语句获得的锁 c. redo log buffer 中的空间 d. ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费
（11） 用Where子句替换HAVING子句： 避免使用HAVING子句， HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤. 这个处理需要排序，总计等操作. 如果能通过WHERE子句限制记录的数目，那就能减少这方面的开销. （非oracle中）on、where、having这三个都可以加条件的子句中，on是最先执行，where次之，having最后，因为on是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快的，where也应该比having快点的，因为它过滤数据后才进行sum，在两个表联接时才用on的，所以在一个表的时候，就剩下where跟having比较了。在这单表查询统计的情况下，如果要过滤的条件没有涉及到要计算字段，那它们的结果是一样的，只是where可以使用rushmore技术，而having就不能，在速度上后者要慢如果要涉及到计算的字段，就表示在没计算之前，这个字段的值是不确定的，根据上篇写的工作流程，where的作用时间是在计算之前就完成的，而having就是在计算后才起作用的，所以在这种情况下，两者的结果会不同。在多表联接查询时，on比where更早起作用。系统首先根据各个表之间的联接条件，把多个表合成一个临时表后，再由where进行过滤，然后再计算，计算完后再由having进行过滤。由此可见，要想过滤条件起到正确的作用，首先要明白这个条件应该在什么时候起作用，然后再决定放在那里
（12） 减少对表的查询： 在含有子查询的SQL语句中，要特别注意减少对表的查询.例子： SELECT TAB_NAME FROM TABLES WHERE (TAB_NAME,DB_VER) = ( SELECT TAB_NAME,DB_VER FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604) (13) 通过内部函数提高SQL效率.： 复杂的SQL往往牺牲了执行效率. 能够掌握上面的运用函数解决问题的方法在实际工作中是非常有意义的 （14） 使用表的别名（Alias）： 当在SQL语句中连接多个表时， 请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上.这样一来，就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误. （15） 用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN： 在许多基于基础表的查询中，为了满足一个条件，往往需要对另一个表进行联接.在这种情况下， 使用EXISTS（或NOT EXISTS）通常将提高查询的效率. 在子查询中，NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并. 无论在哪种情况下，NOT IN都是最低效的 ...
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