实例讲解数据库优化-木庄网络博客

本文摘自PHP中文网，作者angryTom，侵删。

从网上去搜数据库优化基本都是从SQL层次进行优化的，很少有提及到数据库本身的实例优化。就算有也都是基于某个特定数据库的实例优化，本文涵盖目前市面上所有主流数据库的实例优化（Oralce、MySQL、POSTGRES、达梦）,按照文章的配置能够将你数据库性能用到80%或以上。

数据库优化方法论

这部分为理论知识，不感兴趣的同学可以直接跳到后面参数配置部分。

数据库优化目标

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根据角色的不同，数据库优化分为以下几个目标：

业务角度（关键用户）：
减少用户页面响应时间
数据库角度（开发）：
减少数据库SQL响应时间
数据库服务器角度（运维）：
充分使用数据库服务器物理资源
减少数据库服务器CPU使用率
减少数据库服务器IO使用率
减少数据库服务器内存使用率

指标

1. SQL平均响应时间变短

a. 优化前：数据库平均响应时间500ms

b. 优化目标：数据库平均响应时间200ms

2. 数据库服务器CPU占用率变少

a. 优化前：数据库高峰期CPU使用率70%

b. 优化目标：数据库高峰期CPU使用率50%

3. 数据库服务器IO使用率变低

a. 优化前：数据库IO WAIT为30%

b. 优化目标：数据库IO WAIT低于10%

数据库优化误区

在进行数据库优化的时候可能会有以下几个误区：

1. 优化之前一定要深入了解数据库内部原理

优化是有“套路”的，照着这些“套路”你也可以很好的完成数据库优化

2. 不断调整数据库参数就可以最终实现优化

有时候设计不合理怎么调整参数都不行

3. 不断调整操作系统参数就可以最终实现优化

同上

4. 数据库性能由应用、数据库架构决定，与应用开发关系不大

恰恰相反，应用开发的关系很大

5. 必须要做读写分离，必须要弄分库分表

数据量级只有达到一定的比例才有必要做读写分离，分表分库，否则徒增复杂度。一般来说Oracle的单表量级可以达到1亿，MySQL到1000万~2000万

数据库优化流程

完整的数据库优化流程如下：

file

首先需要尽可能的了解优化问题，收集问题期间系统信息并做好存档。根据当前系统问题表现制定优化目标并与客户沟通目标达成一致；通过一系列工具分析系统问题，制定优化方案，方案评审完成后由各负责人员进行实施。若达到优化目标则编写优化报告，否则需要重新制定优化方案。

数据库实例优化

数据库实例优化遵循三句口诀：日志不能小、缓存足够大、连接要够用。

数据库事务提交后需要将事务对数据页的修改刷（ fsync）到磁盘上，才能保证数据的持久性。这个刷盘，是一个随机写，性能较低，如果每次事务提交都要刷盘，会极大影响数据库的性能。数据库在架构设计中都会采用如下两个优化手法：

a. 先将事务写到日志文件RedoLog（WAL），将随机写优化成顺序写

b. 加一层缓存结构Buffer，将每次写优化成顺序写

所以日志跟缓存对数据库实例尤其重要。而连接如果不够用，数据库会直接抛出异常，系统无法访问。

数据库参数优化

主流数据库架构都有如下的共同点：

数据缓存
SQL解析区
排序内存
REDO及UNDO
锁、LATCH、MUTEX
监听及连接
文件读写性能

接下来我们根据不同的数据库调整参数以使数据库达到最佳性能。

ORACLE

参数分类	参数名	参数值	备注
数据缓存	SGA_TAGET、MEMORY_TARGET	物理内存70-80%	越大越好
数据缓存	DB_CACHE_SIZE	物理内存70-80%	越大越好
SQL解析	SHARED_POOL_SIZE	4-16G	不建议设置过大
监听及连接	PROCESSES、SESSIONS、OPEN_CURSORS	根据业务需求设置	一般为业务预估连接数的120%
其他	SESSION_CACHED_CURSORS	大于200	软软解析