浅谈数据库优化方案-木庄网络博客

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本文为大家分享了数据库优化方案，供大家参考，具体内容如下

1. 利用表分区
分区将数据在物理上分隔开，不同分区的数据可以制定保存在处于不同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，而不必进行全表扫描，明显缩短了查询时间，另外处于不同磁盘的分区也将对这个表的数据传输分散在不同的磁盘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应用技巧，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。但是并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.创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。
2.索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么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，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。
索引需要维护：为了维护系统性能，索引在创建之后，由于频繁地对数据进行增加、删除、修改等操作使得索引页发生碎块，因此，必须对索引进行维护。
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，但是它却换来了效率和灵活性。
索引视图更适合在OLAP（读取较多，更新较少）的数据库中使用，不适合在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.对于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.对于更新频繁的表慎用物化视图。
4.选择合适的刷新方式。

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