数据库设计与优化
摘要：数据库技术是计算机科学中发展最快的领域之一，也是应用最广的技术之一，它已成为计算机信息系统与应用系统的核心技术和重要基础。本文讨论数据库设计流程的所有重要方面，包括需求分析阶段；概念设计阶段；逻辑设计阶段；物理设计阶段；数据库实施阶段；数据库运行维护阶段的六个阶段，并提出数据库设计中所出现的各种问题，并归纳分析了解决这些问题的种种途径。
关键词：数据库设计；数据冗余；数据库管理系统
引言：近年来，随着多媒体技术、空间数据库技术和计算机网络的飞速发展，数据库系统的发展十分迅速，应用领域愈来愈广，企事业单位、政府部门的行政管理、办公自动化；企业生产计划管理；军队物资管理；银行财务管理；铁路、民航飞机票预定系统；铁路车次调度系统；宾馆、酒店房间预定系统；图书馆管理；政府部门的计划和统计系统；人口普查；气象预报；地震，勘探等大量数据的贮存和统计分析；以及最近google推出的全球卫星定位系统、手机GPRS定位系统，其背后都是一个规模巨大的数据库。
如何合理高效地为政府管理人员或企业高层决策人员、设计数据库管理系统服务已成为当务之急。好的灵活的数据库设计，既能给前台应用程序的设计带来简便，又能给后台数据库的编码和扩充，和系统的维护带来极大的便利。现在关系型数据库已成为业界的主流，而我们讨论的也主要是基于关系型数据库的。
目前设计数据库系统主要采用的是以逻辑数据库设计和物理数据库设计为核心的规范设计方法。其中逻辑数据库设计是根据用户要求和特定数据库管理系统的具体特点，以数据库
设计理论为依据，设计数据库的全局逻辑结构和每个用户的局部逻辑结构。物理数据库设计是在逻辑结构确定之后，设计数据库的存储结构及其他实现细节。
在数据库设计开始之前，数据库设计人员将始终参与数据库设计，他们的水平直接影响了数据库系统的质量：用户在数据库设计中也举足轻重的，他们主要参加需求分析和数据库的运行维护，他们的积极参与不但能加速数据库设计，而且是决定数据库设计的质量的又一因素。程序员和操作人员则在系统实施阶段参与进来，分别负责编制程序和准备软硬环境。
数据库设计的总流程
一、数据库设计的六个阶段
各种规范化设计方法在设计步骤上存在差别，各有千秋。通过分析、比较与综合各种常见的数据库规范化设计方法，一般将数据库设计分为以下六阶段：需求分析阶段；概念设计阶段；逻辑设计阶段；物理设计阶段；数据库实施阶段；数据库运行维护阶段。（如下图所示）
二、需求分析
要设计一个有效的数据库，必须用系统工程的观点来考虑问题。在系统分析阶段，设计者和用户双方要密切合作，共同收集和分析数据管理中信息的内容和用户对处理的需求。在调研中，首先要了解数据库所管理的数据将覆盖哪些工作部门，每个部门的数据来自何处，它们是依照什么样的原则处理加工这些数据的，在处理完毕后输出哪些信息到其他部门。其次要确定系统的边界，在与用户充分讨论的基础上，确定计算机数据处理范围，确定哪些工作要由人工来完成，确定人机接口界面。最后得到业务信息流程图。信息流程图中的每个子系统都可抽象为以下所示的框图。
在系统分析过程中，要确定数据管理的信息要求和处理要求。信息要求是指用户需要从数据库中获得信息的内容与性质。由用户的信息要求可以导出数据要求，即在数据库中需要存储哪些数据。处理要求是指用户要求完成什么处理功能，对处理的响应时间有什么要求，处理方式是批处理还是联机处理。新系统的功能必须满足用户的信息要求，处理要求，安全性和完整性要求。这一阶段的工作是否能准确地反映实际系统的信息流程情况和用户对数据库系统的要求，直接影响到以后各阶段的工作，并影响到数据库系统将来运行的效率，因为分析阶段的工作是整个数据设计的基础。
三、概念设计
在需求分析阶段数据库设计人员充分调查并描述了用户的应用需求，但这些应用需求还是现实世界的具体需求，应该首先把他们抽象为信息世界的结构，才能更好地、更准确地用某个DBMS实现用户的这些需求。将需求分析得到的用户需求抽象为信息结构即概念模型的过程就是概念结构设计。概念结构独立于数据库逻辑结构，也独立于支持数据库的DBMS。它是现实世界与机器世界的中介，它一方面能够充分反映现实世界，包括实体和实体之间的联系，同时又易于向关系、网状、层次等各种数据模型转换。它是现实世界的一个真实模型，易于理解，便于和不熟悉计算机的用户交换意见，使用户易于参与。当现实世界需求改变时，概念结构可以很容易地作出相应调整。因此概念结构设计是整个数据库设计的关键所在。概念结构设计一般需要两个阶段：第一个阶段是根据用户对数据和处理的需求，为产生全局视图，得到每个用户各自的局部视图，对每个用户的局部数据结构进行描述。第二阶段是在定义了各用户的局部视图的基础上，利用一定的工具分析各个局部视图，并把它们合并成一个统一的全局数据结构，即全局视图。全局视图被称为数据库概念模型。实际上，概念设计得到的实体模型。由于实体模型（如用E-R方法）不易描述，故实体模型通常是用一些原始表格来描述，这样比较直观。
四、逻辑设计
概念结构是各种数据模型的共同基础，它比数据模型更独立于机器，更抽象，从而更加稳定。但为了能够用某一DBMS实现用户需要，还必须将概念结构进一步转化为相应的数据模型，这正是数据库逻辑结构设计所要完成的任务。从理论上讲，设计逻辑结构应该选择最适于描述与表达相应概念的结构模型，然后对支持这种数据模型的各种DBMS进行比较，综合考虑性能、价格等各种因素，从中选出最合适的DBMS。但在实际当中，往往是已给定了某台机器，设计人员没有选择DBMS的余地。目前DBMS产品一般只支持关系、网状、层次3种模型中的某一种，对某一种数据模型，各个机器系统又有许多不同的限制，提供不同的环境与工具。所以设计逻辑结构的一般要分3步进行：
将概念结构转化为一般的关系、网状、层次模型。
将转化来的关系、网状、层次模型向特定DBMS支持下的数据模型转换。
对数据模型进行优化。
一般数据库逻辑设计的结果要符合下面的准则：
把以同样方式使用的段类型存储在一起。
按照标准使用来设计系统。
在用于例外的分离区域。
最小化表空间冲突。
将数据字典分离。
五、物理设计
对于给定的逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构的过程为物理设计。数据库的物理结构主要指数据库的存储记录格式、存储记录安排和存储方法，这些都依赖于所使用的系统。在网状模型和层次模型系统中，这一部分内容较复杂，因为它们是用指针表示记录的
联系。关系模型系统比较简单一些，仅包含索引机制、空间大小、块的大小等内容。在设计物理结构时，应先确定数据库的物理结构，然后对物理结构进行评价。评价的重点是时间和空间的效率。数据的存储决定了数据库占用多少空间，数据的处理决定了操作时间的效率。物理结构设计应尽量减少存储空间的占用，也应尽量减少操作次数，做到相应时间越快越好。如果评价结果满足原设计要求，则转向物理实施。否则，就要重新修改或重新设计物理结构，有时甚至要回到逻辑设计阶段修改数据模型。物理设计完成之后，就应该得到详细的磁盘分配方案、存储方案、各种基表的详细信息等。根据这些信息就可以上机建立数据库。
六、数据库实施
对数据库的物理设计初步评价完后，就可以开始建立数据库了。数据库实施主要包括：用DDL定义数据库结构，组织数据入库，编制与调试应用程序，数据库试运行。所谓使用DDL 定义数据库结构，就是使用DBMS的建库命令建立相应的用户数据库结构。组织数据库入库就是将装载在其他介质上的数据输入到数据库中去。为了完成相应的操作和检索，需要编制很多程序，形成一个程序系统来使用该数据库，这部分是程序设计的任务。一切就绪之后，就可以试运行数据库了。
七、系统管理和维护
数据库试运行结果符合设计目标后就可以真正投入运行了。数据库投入运行标志着开发任务基本完成和维护工作开始，并不意味着设计过程的终结。由于应用环境在不断地变化，数据库运行过程中物理存储也不会不断变化。对数据库设计进行评价、调整、修改等维护工作是一项长期的任务，也是设计工作的继续和改进。
在数据库运行的阶，对数据库经常性的维护工作主要由DBA完成，这包括以下内容：
数据库的转储和恢复
数据库的安全性、完整性控制
数据库的性能监督、分析和改进
数据库的重组织和重构造
解决数据库设计中存在的问题
一、需求分析采集
设计一个数据库，第一件的事情就是搞好用户需求分析，需求分析是对现实世界深入了解的过程，数据库能否正确地反映现实世界，主要决定于需求分析。而需求分析的采集主要是由设计人员和该单位有关工作人员合作进行的。需求分析的结果整理成需求说明。需求说明是数据库技术人员和应用单位的工作人员取得共识的基础，必须得到有关管理人员确认。需求说明经过评审后，才成为正式的需求文档，为下一步的数据库设计打好基础。在定义数据库表和字段需求（输入）时，首先应检查现有的或者已经设计出的报表、查询和视图（输出）以决定为了支持这些输出哪些是必要的表和字段。假如客户需要一个报表按照邮政编码排序、分段和求和，你要保证其中包括了单独的邮政编码字段而不要把邮政编码糅进地址字段里。
二、考察现有系统
在需求分析采集的过程中，不仅要耐心地和用户讨论业务需求而且还要考察现有的系统。大多数数据库项目都不是从头开始建立的；通常，机构内总会存在用来满足特定需求的现有系统（可能没有实现自动计算）。显然，现有系统并不完美，否则你就不必再建立新系统了。
三、分析各种可能的变化
在具体设计每一个字段时一定要从长远角度考虑它以后的扩充，给出一定的预留空间。这样你设计的数据库的伸缩性就非常好。以后在系统升级维护时就非常容易，不至于重构整
个系统。这方面的一个典型例子就是：身份证的长度问题，以前是15位，现在是18位，如果你当时设计成15位的话，为那3位的扩充你将会付出多大代价啊。
四、数据库逻辑性设计
键选择原则：
1.键设计原则为关联字段创建外键。所有的键都必须唯一；避免使用复合键。外键总是关联唯一的键字段。
2.使用系统生成的主键。设计数据库的时候采用系统生成的键作为主键，那么实际控制了数据库的索引完整性。这样，数据库和非人工机制就有效地控制了对存储数据中每一行的访问。采用系统生成键作为主键还有一个优点：当拥有一致的键结构时，找到逻辑缺陷很容易。
五、关系模式规范化的度
对数据库进行关系模式规范化不仅有助于消除数据库中的数据冗余、删除、插入等异常出错的可能性，而且，还使你的设计比较科学、规范，同时也使你的系统的伸缩性，以及后期维护特别容易。
3NF通常被认为在性能、扩展性和数据完整性方面达到了最好平衡。其定义为：关系R 中若不存在这样的码X、属性组Y及非主属性Z(Z包含于Y)使得X决定Y、Y不依赖于X、Y决定Z成立，则称R属于3NF。
此外，还有BCNF，4NF、5NF等更高层次的关系规范化，但是不是关系规范化的程序越高，就越实用呢，就越能满足我们的要求呢？我只能用不一定来回答，因为这要视情况而定。其实，在有些项目中是非常慎用关系模式的。因为如果规范化的程序越高，势必要将一个大表拆分成几个小表，在这些小表中用一些键值进行联接，在查询时就需要对多个表进行连接，而联接时最易产生迪卡尔积，这样查询结果集就成几何倍增，非常影响查询的效率。所以为了追求效率我们有时不对表进行关系规范化也是必要的，这样的例子很多。
六、要为尽量减轻前台的编码而工作
不要养成对数据库的复杂操作都放到前台来管理的习惯，这样会使你的程序的可读性非常差，同时也造成数据的不一致，而且会对后期的维护带来很大隐患。这一块完全应该是DBA的工作。这方面的典型例子就是数据的更新和删除操作。如果我们把这两种操作都放在前台来管理的话，就需要对多个表进行操作，操作不当的话，就会造成数据不一致。而如果DBA在后台对这几个表搭建关系的话，你在前台只要对一个主表进行操作，那么其他的几个从表就会自动更新。由此可见DBA的工作的重要性。所以，请不要把数据的管理工作都放到前台来做，因为这不是体现你编程能力的时机。
七、合理使用数据类型
我们要合理使用一些常规的数据类型，这样不仅能减少数据冗余，而且也能使你的设计更加科学、明确，同时也能使你的数据更加准确。如Oracle9i中有一个float类型，它并没有限定小数位，如果你输入时带小数位的话，它会将它精确得很长，虽然你在往数据库中存放时限定了小数位，但当你在前台进行输出时，就有可能出现小数位精度过度的情况，所以可用numeric来替代。但同时又有另一个问题发生了：例如我们用asp开发网站时用的vbscript就不支持该类型（它只认float）。所以我们应该综合考虑多种因素酌情设计。八、用视图隐藏细节
我们考虑这样的情况，当我们在进行数据库模式设计时需要将一张大表拆分为几张小表，而在进行查询时又需要将几张小表合并为一张大表。如果表比较多的话，我们就要编写复杂的SQL语句，有没有一种机制将这几张小表一次合并为一张虚表，然后对一张表查询，这样操作起来就会简单得多。答案是肯定的。在Oracle9i中可以用视图解决。视图是在你的数据库和你的应用程序代码之间提供另一层抽象，你可以为你的应用程序建立专门的视图而不必非要应用程序直接访问数据表。这样做还等于在处理数据库变更时给你提供了更多的自
由，同时也对数据的一些底层操作进行了隐藏。
结论
总之，我们在进行数据库设计时，一定要综合考虑多种因素，具体问题具体分析，既要考虑当前实现的可行性，又要考虑以后的升级维护；既要减轻前台编码的负担，又要让后台的管理简单易行；既要让前台的查询效率高，又要让后台的实现方便可行。数据库设计是一项综合性设计，决非一朝一夕之功，只有在工作、学习中多思考、多动脑、多总结、灵活运用所学知识，综合考虑各种因素，平衡把握每个细节，这样数据库设计才会更加科学、合理。
参考文献：
1 大型数据库技术及应用重庆大学出版社王越刘加伶李梁著
2 数据库系统概论高等教育出版社王珊萨师煊著
3 数据库管理系统清华大学出版社尹买华著
4 软件设计方法清华大学出版社王选著
5 数据库设计机械工业出版社何玉洁著
数据库的查询优化方法分析 i=r 随着计算机应用的深入 ,计算机技术的成熟 , 各种应用软件 的普及,应用数据也随着日常工作而迅速增长 , 作为数据仓库的 数据库的重要性也日益显著。 数据库系统作为管理信息系统的核心 , 各种基于数据库的联 机事务处理以及联机分析处理正慢慢的转变成为计算机应用的 最为重要的部分 ,根据以往大量的应用实例来看 , 在数据库的各 种操作中 ,查询操作所占的比重最大 , 而在查询操作中基于 SELECT 吾句在SQL 语句中又是代价最大的语句。如果在使用中 采用了优秀的查询策略 ,往往可以降低查询的时间 , 提高查询的 效率,由此可见查询优化在数据库中的重要性。本文就数据库查 询优化中的策略进行介绍及探索。 1 基于索引的优化 数据库的优化方法多种多样 , 不同的方法对提高数据库查询 效率也不相同。 索引作为数据库中的重要数据结构 , 它的根本目的就是为 了提高查询的效率。而优化查询的重要方法就是建立索引 因为查询而造成的输入输出开销 , 有效提高数据库数据的查 询速 度, 优化了数据库性能。然而在创建索引时也增加了系统时间和 空间的开销。所以创建索引时应该与实际查询需求相结合 , 这样 才能实现真正的优化查询。 1.1 判断并建立必要的索引 对所要创建的索引进行正确的 判断 ,使所创建的索引对数据库的工作效率提高有所帮助。为了 实现这一点 , 我们应做到以下要求 : 在熟记数据库程序中的相关 适合关系数据库系统的索引 , 这样就可以避免表扫描 , 并减少了 , 建立
SQL语句的前提下，统计出常用且对性能有影响的语句;判断数据库系统中哪些表的哪些字段要建立索引。其次 , 对数据库中操作频繁的表 , 数据流量较大的表 , 经常需要与其他表进行连接的表等，要进行重点关注。这些表上的索引将对 SQL语句的性能产生重要的影响。 1.2对索引使用的一些规则索引的使用在一些大型数据库系统中会经常使用到 , 这样可以有效的提高数据库性能 , 使数据库的访问速度得到提高。但索引的使用要恰倒好处 , 所以我们在使用索引时应遵守使用原则 : 建立索引可以提高数据库的查询速度, 但索引过多 ,不但不能实现优化查询 ,反而会影响到数据库的整体性能。索引作为数据库中实际存在的对象 , 每个索引都要占用一定的物理空间。所以对于索引的建立要考虑到物理空间容量以及所建立索引的必要性和实用性。 1.3合理的索引对SQL语句的意义索引建立之后，还要确保其得到了真正的使用 , 发挥了其应有的作用。首先 , 可以通过 SQL语句查询来确定所建立的索引是否得到了使用，找出没有使用到的索引。分析索引建立但没有使用的原因 , 使其真正发挥作
大型ORACLE数据库优化设计方案 本文主要从大型数据库ORACLE环境四个不同级别的调整分析入手，分析ORACLE的系统结构和工作机理，从九个不同方面较全面地总结了ORACLE数据库的优化调整方案。 对于ORACLE数据库的数据存取，主要有四个不同的调整级别，第一级调整是操作系统级 包括硬件平台,第二级调整是ORACLE RDBMS级的调整,第三级是数据库设计级的调整,最后一个调整级是SQL级。通常依此四级调整级别对数据库进行调整、优化，数据库的整体性能会得到很大的改善。下面从九个不 同方面介绍ORACLE数据库优化设计方案。 一.数据库优化自由结构OFA(Optimal flexible Architecture) 数据库的逻辑配置对数据库性能有很大的影响,为此,ORACLE公司对表空间设计提出了一种优化结构OFA。使用这种结构进行设计会大大简化物理设计中的数据管理。优化自由结构OFA,简单地讲就是在数据库中可以高效自由地分布逻辑数据对象,因此首先要对数据库中的逻辑对象根据他们的使用方式和物理结构对数据库的影响来进行分类,这种分类包括将系统数据和用户数据分开、一般数据和索引数据分开、低活动表和高活动表分开等等。数据库逻辑设计的结果应当符合下面的准则：(1)把以同样方式使用的段类型存储在一起； (2)按照标准使用来设计系统；(3)存在用于例外的分离区域；(4)最小化表空间冲突；(5)将数 据字典分离。 二、充分利用系统全局区域SGA(SYSTEM GLOBAL AREA) SGA是oracle数据库的心脏。用户的进程对这个内存区发送事务，并且以这里作为高速缓存读取命中的数据，以实现加速的目的。正确的SGA大小对数据库的性能至关重要。SGA 包括以下几个部分： 1、数据块缓冲区(data block buffer cache)是SGA中的一块高速缓存，占整个数据库大小 的1%-2%，用来存储从数据库重读取的数据块(表、索引、簇等)，因此采用least recently used (LRU,最近最少使用)的方法进行空间管理。 2、字典缓冲区。该缓冲区内的信息包括用户账号数据、数据文件名、段名、盘区位置、表 说明和权限，它也采用LRU方式管理。 3、重做日志缓冲区。该缓冲区保存为数据库恢复过程中用于前滚操作。 4、SQL共享池。保存执行计划和运行数据库的SQL语句的语法分析树。也采用LRU算法 管理。如果设置过小，语句将被连续不断地再装入到库缓存，影响系统性能。 另外，SGA还包括大池、JAVA池、多缓冲池。但是主要是由上面4种缓冲区构成。对这
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2.步骤 (1). 运用EIQ分析(包括订单量(EQ)分析; 品项数量(IQ)分析; 订单品项数(EN)分析; 品项受订次数(IK)分析)， (2).各种参数分析 ①H公司订单量(EQ)分析 EQ分析见表1所示 ②H公司品项数量(IQ)分析IQ分析见表2所示
SQL Server 2008数据查询的优化方法研究摘要 随着数据存储需求的日益增长，对关系数据的管理和访问就成为数据库技术必须解决的问题。本文主要论述关系数据库查询优化技术，并从它的优化技术进行深入探讨，对系统实现做了一定的论述，并进行了部分的程序实现。 关键词：数据库查询系统优化 引言 SQLServer是是由微软公司开发的基于Windows操作系统的关系型数据库管理系统，它是一个全面的、集成的、端到端的数据解决方案，为企业中的用户提供了一个安全、可靠和高效的平台用于企业数据管理和商业智能应用。目前，许多中小型企业的数据库应用系统都是用SQLServer作为后台数据库管理系统设计开发的。设计一个应用系统并不难，但是要想使系统达到最优化的性能并不是一件容易的事。根据多年的实践，由于初期的数据库中表的记录数比较少，性能不会有太大问题，但数据积累到一定程度，达到数百万甚至上千万条，全面扫描一次往往需要数十分钟，甚至数小时。20％的代码用去了80％的时间，这是程序设计中的一个著名定律，在数据库应用程序中也同样如此。如果用比全表扫描更好的查询策略，往往可以使查询时间降为几分钟。而且我们知道，目前数据库系统应用中，查询操作占了绝大多数，查询优化成为数据库性能优化最为重要的手段之一。 影响查询效率的因素 SQLServer处理查询计划的过程是这样的：在做完查询语句的词法、语法检查之后，将语句提交给SQLServer的查询优化器，查询优化器通过检查索引的存在性、有效性和基于列的统计数据来决定如何处理扫描、检索和连接，并生成若干执行计划，然后通过分析执行开销来评估每个执行计划，从中选出开销最小的执行计划,由预编译模块对语句进行处理并生成查询规划，然后在合适的时间提交给系统处理执行，最后将执行结果返回给用户。所以，SQLServer中影响查询效率的因素主要有以下几种： 1．没有索引或者没有用到索引。索引是数据库中重要的数据结构，使用索引的目的是避免全表扫描，减少磁盘I/O，以加快查询速度。 2．没有创建计算列导致查询不优化。 3．查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量）。 4．返回了不必要的行和列。 5．查询语句不好，没有优化。其中包括：查询条件中操作符使用是否得当;查询条件中的数据类型是否兼容;对多个表查询时,数据表的次序是否合理;多个选择条件查询时,选择条件的次序是否合理;是否合理安排联接选择运算等。 SQLServer数据查询优化方法 1、避免使用不兼容的数据类型。例如float和int、char和varchar、binary和varbinary 是不兼容的。数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本来可以进行的优化操作。例如: select name from employee where salary ＞60000
SQL SERVER性能优化综述 近期因工作需要，希望比较全面的总结下SQL SERVER数据库性能优化相关的注意事项，在 网上搜索了一下,发现很多文章,有的都列出了上百条,但是仔细看发现，有很多似是而非或 者过时(可能对SQL SERVER6.5以前的版本或者ORACLE是适用的)的信息，只好自己根据以 前的经验和测试结果进行总结了。 我始终认为，一个系统的性能的提高，不单单是试运行或者维护阶段的性能调优的任务，也不单单是开发阶段的事情，而是在整个软件生命周期都需要注意，进行有效工作才能达到的。所以我希望按照软件生命周期的不同阶段来总结数据库性能优化相关的注意事项。 一、分析阶段 一般来说，在系统分析阶段往往有太多需要关注的地方，系统各种功能性、可用性、可靠性、安全性需求往往吸引了我们大部分的注意力，但是，我们必须注意，性能是很重要的非功能 性需求，必须根据系统的特点确定其实时性需求、响应时间的需求、硬件的配置等。最好能 有各种需求的量化的指标。 另一方面，在分析阶段应该根据各种需求区分出系统的类型，大的方面，区分是OLTP（联机事务处理系统）和OLAP（联机分析处理系统）。 二、设计阶段 设计阶段可以说是以后系统性能的关键阶段，在这个阶段，有一个关系到以后几乎所有性能 调优的过程—数据库设计。 在数据库设计完成后，可以进行初步的索引设计，好的索引设计可以指导编码阶段写出高效 率的代码，为整个系统的性能打下良好的基础。 以下是性能要求设计阶段需要注意的： 1、数据库逻辑设计的规范化 数据库逻辑设计的规范化就是我们一般所说的范式，我们可以这样来简单理解范式： 第1规范：没有重复的组或多值的列，这是数据库设计的最低要求。 第2规范: 每个非关键字段必须依赖于主关键字，不能依赖于一个组合式主关键字的某些组 成部分。消除部分依赖，大部分情况下，数据库设计都应该达到第二范式。 第3规范: 一个非关键字段不能依赖于另一个非关键字段。消除传递依赖，达到第三范式应该是系统中大部分表的要求，除非一些特殊作用的表。 更高的范式要求这里就不再作介绍了，个人认为，如果全部达到第二范式，大部分达到第三
1.1、数据库及SQL代码优化方案 （1）每周检查统计信息是否及时更新。 （2）每周检查各索引是否有效。 （3）每周检查分区是否正确。 （4）每周检查执行计划是否正确。 （5）每天检查RAC和ASM是否正常运行。 （6）每天检查相关日志是否正常备份。 （7）每天检查相关文件系统和表空间的占用率是否在国家税务总局规定的阀值以下。 （8）在每月申报高峰等业务繁忙期采样并找出消耗I/O资源和CPU资源较多的SQL语句。 （9）分析上述SQL语句，与软件服务商充分沟通后，提出优化建议。 （10）在每月申报高峰期每隔15分钟检查一次数据库连接数，发现异常及时处理。 1.1.1、系统数据库索引、表分区和对象优化方案 数据库对象的优化主要包括：表、索引和sequence等对象，通过优化对象参数、调整对象属性（例如分区表、分区索引、反转索引等等）等方法来实现对数据库对象的优化改造。 1.1.1.1表和索引并行参数优化 数据库的表和索引的并行参数值的设置对相关的sql语句的执行计划会造成影响，表和索引的degree值大于1，执行计划就偏向于使用全表和全索引扫描，另外如果并行参数值过大，短时间内也会对主机和数据库的资源造成很大的压力，因此在oltp的数据库下建议将表和索引的degree值设为1。 1.1.1.2热点大表的分区改造 对访问量很大、表的记录数很多、存在热块争用的表，可以考虑对表和索引进行适当的分区改造，分散访问压力，提高数据访问的性能。 对以下表的记录数超过1000万并且记录数持续增长的大表，建议进行分区
改造（地区+时间）： 1.1.1.3分区索引的清理 对最近30天数据库分区索引访问情况进行统计，对访问次数为0的分区索引和应用部门进行确认，若确认为多余的索引，建议进行删除清理。 1.1.1.4Sequence序列优化 加大sequence 的 cache，并使用noorder选项。在RAC中经常会遇到SQ 锁等待，这是因为在RAC环境下，sequence也成为全局性的了，不同节点要生成序列号，就会产生对sequence资源的争用。而目前大多数系统中，sequence 大多数被作为主键发生器来使用，使用的频率十分高，在RAC环境中，需要设置较大的 sequence cache，否则会造成较为严重的争用，从而影响业务。 1.1.2、SQL硬解析优化方案 1.1. 2.1相关知识点介绍 1.1. 2.1.1Oracle的硬解析和软解析 Oracle对sql的处理过程：当发出一条sql语句交付Oracle，在执行和获取结果前，Oracle对此sql将进行几个步骤的处理过程： 1、语法检查(syntax check) 检查此sql的拼写是否语法。 2、语义检查(semantic check) 诸如检查sql语句中的访问对象是否存在及该用户是否具备相应的权限。 3、对sql语句进行解析(prase) 利用内部算法对sql进行解析，生成解析树(parse tree)及执行计划(execution plan)。 4、执行sql，返回结果(execute and return) 其中，软、硬解析就发生在第三个过程里。 Oracle利用内部的hash算法来取得该sql的hash值，然后在library cache
FH公司线缆仓库布局优化方案设计 1 目的 1.对FH公司线缆仓库的使用进行优化布局，提出合理的可行性方案； 2.发现和挖掘FH公司线缆仓库存在的有关问题，并进行延伸研究。 2 原理 运用EIQ分析法等基础理论对FH公司仓库布局优化方案设计。 3 仓库的EIQ分析 3.1 订单量（EQ）分析。 将EQ按照Q量的大小进行排序，如图3-1所示。 表3-1 EQ分析表 EQ分析表列1 列2 列3 列4 列5 列6 列7 E 70122a 70123a 70124a 70127a 70125a 70128a 70127p Q 36186.2 30313.2 30053.2 28597 26054 25762.2 23108 EQ分析表列8 列9 列10 列11 列12 列13 列14 E 70124p 70122p 70125p 70123p 70126a 70128p 70126p Q 21988.2 19234.8 17925 15741.6 13197 9920 7152 根据表3-1，我们可以进行ABC分类，A类为E70122a、E70123a、E70124a、E70127a 和E70125a。对于A类订单，要进行重点管理。为了更直观的了解，可以将其上表绘制成图的形式，如图3-1、3-2所示。
依据EQ分布图的类型分析，其图标为一般物流配送中心常见模式，由于数量分布具有一定的两极化趋势，可利用ABC做进一步分类处理。规划时可将订单作ABC分类，对于次数少数量大的订单可以作重点管理。 3.2 品项数量（IQ）分析。 将IQ分析按照Q量的大小进行排序，如表3-2所示。 表3-2 IQ分析表 IQ分析表列1 列2 列3 列4 列5 列6 列7 列8 I 005 004 006 009 007 003 001 002 Q 154800 40912 28898 23049 17285.6 16000 11050 6600 IQ分析表列9 列10 列11 列12 列13 列14 列15 I 012 013 015 011 010 014 008 Q 4350 897.8 701 330 280 50 29 根据表3-2，同样要进行ABC分类，A类为I005。这种货物的订货数量较大，应重点管理，保证其货源充足，定期查看库存，对于此货物不应出现缺货情况，另外，应尽量将此货物安放在出入口，以便加速货物流转，节省资源。B类为IOO4、I006和I009。对于此类货物，重视程度应该仅次于A类。其余货物划分为C类。对于此类货物，可允许偶尔缺货，重视程度次于A类和B类货物。 为了更直观的了解，可以将表3-2绘制成如下图3-3所示的形式。从下图3-3中可以看出，IQ分布图类型为一般物流配送中心常见模式，由于分布趋两极化，可利用ABC作进一步分类。规划时可将订单作ABC分类，将次数少数量大的订单作重点管理；将产品分类以分区式存储，按各类产品存储单位、存货设定水平的不同，可分级使用拣货设备。
分布式数据库查询优化技术 摘要在分布式数据库中，由于高可靠性和高速度性是其重要特点，所以对查询执行的要求也就更高。而查询执行中查询优化是执行的关键环节，查询优化在很大程度上决定查询的效率或快慢。本文讨论的重点是对分布式查询执行的全局处理策略进行优化，尽可能避免通信代价的开销，并着眼于查询执行的实际代价，从分布式系统中选出一个最优的执行节点。从查询执行的效果出发，通过统计的方式，不断从最近的查询执行代价学习纠正最近查询执行的统计代价，为查询的全局处理提供参考，以达到优化执行、提高执行效率和速度的目的。 1 分布式数据库概述 1.1 分布式数据库的定义 所谓分布式数据库系统就是由分布于多个计算机结点上的若干个数据库组成, 每个子数据库系统都是一个独立的数据库系统，它们都拥有各自的数据库、中央处理机、终端，以及各自的局部数据库管理系统，分布式数据库在使用上可视为一个完整的数据库,而实际上它是分布在地理分散的各个结点上。当然,分布在各个结点上的子数据库在逻辑上是相关的。简单的说，分布式数据库系统是一系列集中式数据库系统的联合。它们在逻辑上属于同一系统，但在物理结构上是分布式的[1]。 1.2 分布式数据库系统的组成 如图1-1所示，分布式数据库系统由以下述成分组成: (1)多台计算机设备，并由计算机网络连接。 (2)计算机网络设备，网络通讯的一组软件。 (3)分布式数据库管理系统，它包括GDBMS、LDBMS、CM,除了具有全局用户接口由GDBMS连接外，还可以具有自治场地用户接口，由场地DBMS，并持有独立的场地目录。 (4)分布式数据库管理者（DDB），包括全局数据库(GDB)和局部数据库(LDB)以及自制场地的自治场地数据库。 (5)分布式数据库管理者(DDBA)，它可分为二级，一级为全局数据库管理者(GDBA),另一级问局部或自治场地数据库管理者，统称为局部数据库管理者(LDBA)。 (6)分布式数据库系统软件文档，这是一组与软件相匹配的软件文档及系统各种使用说明和文件。 图1-1 分布式数据库系统的结构 1.3 分布式数据库系统的功能 通常的集中式数据库管理系统应具备以下几个基本的功能[2]: (1)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。 分布式数据库除了须具备以上集中式数据库的功能外，一般还须具有以下几个方面的功能: (1)分布在网络中的各节点的数据库，其物理位置对用户透明; 在用户眼里见到的只是整个系统中有哪些数据库，无论是本地还是远程数据库，用户操纵某一数据库就像操纵本地数据库一样。 (2)处于网络中的各数据库共享的数据应保证一致性:
数据库优化方案设计 XX信息管理平台从大型数据库环境四个不同级别的调整分析入手，分析数据库平台的系统结构和工作机理，从九个不同方面设计数据库的优化方案。 对于数据库的数据优化，主要有四个不同的调整级别，第一级调整是操作系统级包括硬件平台，第二级调整是RDBMS级的调整，第三级是数据库设计级的调整，最后一个调整级是SQL级。通常依此四级调整级别对数据库进行调整、优化，数据库的整体性能会得到很大的改善。下面从九个不同方面介绍数据库优化设计方案。 一、数据库优化自由结构 数据库的逻辑配置对数据库性能有很大的影响。为此，数据库平台一般对表空间设计提出有相应的优化结构，如ORACLE公司的OFA(Optimal flexible Architecture)，使用这种结构进行设计会大大简化物理设计中的数据管理。优化自由结构，简单地讲就是在数据库中可以高效自由地分布逻辑数据对象，因此首先要对数据库中的逻辑对象根据他们的使用方式和物理结构对数据库的影响来进行分类，这种分类包括将系统数据和用户数据分开、一般数据和索引数据分开、低活动表和高活动表分开等等。 数据库逻辑设计的结果应当符合下面的准则： （1）把以同样方式使用的段类型存储在一起； （2）按照标准使用来设计系统； （3）存在用于例外的分离区域； （4）最小化表空间冲突； （5）将数据字典分离。 二、充分利用系统全局区域 系统全局区域是数据库平台的心脏，如Oracle数据库的SGA（SYSTEM GLOBAL AREA) 。用户的进程对这个内存区发送事务，并且以这里作为高速缓存读取命中的数据，以实现加速的目的。正确的SGA大小对数据库的性能至关重要。SGA包括以下几个部分： 1、数据块缓冲区（data block buffer cache）是SGA中的一块高速缓存，占整个数据库大小的1%-2%，用来存储从数据库重读取的数据块（表、索引、簇等），因此采用least recently used (LRU，最近最少使用)的方法进行空间管理。 2、字典缓冲区。该缓冲区内的信息包括用户账号数据、数据文件名、段名、盘区位置、表说明和权限，它也采用LRU方式管理。 3、重做日志缓冲区。该缓冲区保存为数据库恢复过程中用于前滚操作。 4、SQL共享池。保存执行计划和运行数据库的SQL语句的语法分析树。也采用LRU 算法管理。如果设置过小，语句将被连续不断地再装入到库缓存，影响系统性能。 另外，SGA还包括大池、JAVA池、多缓冲池。但是主要是由上面4种缓冲区构成。对这些内存缓冲区的合理设置，可以大大加快数据查询速度，一个足够大的内存区可以把绝大多数数据存储在内存中，只有那些不怎么频繁使用的数据，才从磁盘读取，这样就可以大大提高内存区的命中率。 三、规范与反规范设计数据库
一、数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器端程序的编程和维护的难度，而且将会影响系统实际运行的性能。所以，在一个系统开始实施之前，完备的数据库模型的设计是必须的。 在一个系统分析、设计阶段，因为数据量较小，负荷较低。我们往往只注意到功能的实现，而很难注意到性能的薄弱之处，等到系统投入实际运行一段时间后，才发现系统的性能在降低，这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力，而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程。 所以在考虑整个系统的流程的时候，我们必须要考虑，在高并发大数据量的访问情况下，我们的系统会不会出现极端的情况。（例如：对外统计系统在7月16日出现的数据异常的情况，并发大数据量的访问造成，数据库的响应时间不能跟上数据刷新的速度。具体情况是：在日期临界时（00：00：00），判断数据库中是否有当前日期的记录，没有则插入一条当前日期的记录。在低并发访问的情况下，不会发生问题，但是在当日期临界时的访问量相当大，且在做这一判断的时候，会出现多次条件成立，则数据库里会被插入多条当前日期的记录，从而造成数据错误。），数据库的模型确定下来之后，我们有必要做一个系统内数据流向图，分析可能出现的瓶颈。 为了保证数据库的一致性和完整性，在逻辑设计的时候往往会设计过多的表间关联，尽可能的降低数据的冗余。（例如用户表的地区，我们可以把地区另外存放到一个地区表中）如果数据冗余低，数据的完整性容易得到保证，提高了数据吞吐速度，保证了数据的完整性，清楚地表达数据元素之间的关系。而对于多表之间的关联查询（尤其是大数据表）时，其性能将会降低，同时也提高了客户端程序的编程难度，因此，物理设计需折衷考虑，根据业务规则，确定对关联表的数据量大小、数据项的访问频度，对此类数据表频繁的关联查询应适当提高数据冗余设计但增加了表间连接查询的操作，也使得程序的变得复杂，为了提高系统的响应时间，合理的数据冗余也是必要的。设计人员在设计阶段应根据系统操作的类型、频度加以均衡考虑。 另外，最好不要用自增属性字段作为主键与子表关联，不便于系统的迁移和数据恢复。 原来的表格必须可以通过由它分离出去的表格重新构建。使用这个规定的好处是，你可以确保不会在分离的表格中引入多余的列，所有你创建的表格结构都与它们的实际需要一样大。应用这条规定是一个好习惯，不过除非你要处理一个非常大型的数据，否则你将不需要用到它。（例如一个通行证系统，我可以将USERID，USERNAME，USERPASSWORD，单独出来做个表，再把USERID作为其他表的外键） 表的设计具体注意的问题： 1、数据行的长度不要超过8020字节，如果超过这个长度的话在物理页中这条数据会占用两行从而造成存储碎片，降低查询效率。 2、能够用数字类型的字段尽量选择数字类型而不用字符串类型的（电话号码），这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接回逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。 3、对于不可变字符类型char和可变字符类型varchar 都是8000字节，char 查询快，但是耗存储空间，varchar查询相对慢一些但是节省存储空间。在设计
大型数据库的优化方法及实例 尹德明杨富玉杨莹时鹏泉 中国金融电子化公司 E_mail: dm_mis@https://www.doczj.com/doc/7914969247.html, 1.引言 随着银行业数据集中，作为整个系统核心的数据库，其存放、管理的数据越来越庞大，已经超越GB而到达TB数据量层次，数据库的性能成为整个系统性能的关键。 国库会计核算系统是国库部门用以进行国库业务的会计核算，并通过支付系统、国库内部往来、同城票据交换系统进行资金清算的计算机网络系统。国家金库会计核算系统每天处理的税票数据多达10万笔，税收高峰可能会到100万笔，这样一年累计下来其中历史登记簿中的数据达到2000万条以上，给检索和数据处理带来非常大的困难。 如何对于一个已经上线运行的重要业务系统，通过对数据库的优化和简单的系统流程调整，实现系统性能的大幅提升具有现实、迫切、重要的意义。 2.优化策略 根据Sybase的数据存储机制，在进行一段时期的数据删除、插入和更新等操作后，数据库往往会产生大量的碎片。大量碎片的存在，会严重影响数据库的I/O性能，如果在使用数据库一段时间后，整理碎片，可以提高数据库的性能。由于国家金库会计核算系统在预处理、日间报解、日初始化等步骤，会大批量进行数据删除、插入和更新等操作，因此会产生大量的数据碎片。碎片整理对于国家金库会计核算系统性能优化将会有重要效果。 Sybase Adaptive Server对于按顺序存储和访问的页，在单个I/O中最多读取八个数据页。由于大部分I/O时间都花在磁盘上的物理定位和搜寻上，因此大I/O可极大地减少磁盘访问时间。在大多数情况下，希望在缺省数据高速缓存中配置一个16K缓冲池。为事务日志创建4K缓冲池可极大地减少数据库系统日志写操作的数量。 好的性能同优良的数据库设计及优秀的程序写法关系极大，可以这样说，如果一个数据库没有好的设计及对程序未进行优化的话即使对参数进行调整也不可能有好的性能。 3.数据库碎片整理 由于Sybase是通过OAM页、分配单元和扩展页来管理数据的，所以对OLTP应用的Database Server会十分频繁地进行数据删除、插入和更新等操作，时间一长就会出现以下几种情况： (1)页碎片 即本来可以存放在一个页上的数据却分散地存储在多个页上。如果这些页存储在不同的扩展单元上，Database Server就要访问多个扩展单元，因此降低了系统性能。 (2)扩展单元碎片 在堆表中，当删除数据链中间的记录行时，会出现空页。随着空页的累积，扩展单元的利用率也会下降，从而出现扩展单元碎片。带cluster index的table也有可能出现扩展单元碎片。当有扩展单元碎片存在，会出现以下问题： 对表进行处理时，常常出现死锁；利用较大的I/O操作或增加I/O缓冲区的大小也无法改变较慢的I/O速度；行操作的争用。 （3）扩展单元遍历 带有cluster index的table会由于插入记录而导致页分裂，但当删除记录后，页会获得释放，从而形成跨几个扩展单元和分配单元的数据，而要访问该数据就必须遍历几个扩展单元和分配单元。这将导致访问/查询记录的时间大大延长，开始时数据库的性能虽然较高，
仓库布局优化方案设计 1 《仓库布局优化方案设计》 课程作业 学院: 交通运输与物流学院专业年级: 2010 级物流管理课程: 物流中心规划与管理成绩: 目录 1?方案设计目的 .................... ?第(3)页 2?方案设计内容及要求 .............. ?第(3)页 3?方案设计分析步骤 ................ ?第(3)页 4?参考文献 ........................ ?第(13)页 H 公司仓库布局优化方案 一、目的 1.发现和挖掘仓库管理存在的不合理方面 2.分析不合理的布局设计 3.优化公司的仓库布局，从而使仓库利用率最大化 二、内容以及要求
1.分析H 公司仓库货物及货位利用情况 2.对H 公司仓库原有货位利用状况进行调整并提出优化方案 3.小组单独提出的仓库布局方面的问题以及解决方案 三、分析步骤 1.原理(运用EIQ 分析法等基础理论对H 公司仓库布局优化方案设计) (1).EIQ 分析法是以顾客导向为主，且针对具有不稳定或波动条件的物流 配送中心作业系统的一种分析方法。 (2).EIQ 分析法的目的是协助设计者掌控物流作业特性，探讨其运作方式， 规划作业系统、拣货方式和储位划分。 (3).EIQ 分析法的要素： ①E(E ntry)是指订单件数； ②l(ltem)是指货物品项或种类； ③Q(Qua ntity)是指每一笔订单、每一类货物所订购的数量资料，是结合 订单与类别的桥梁。 (4).ElQ 分析法流程图
2.步骤 (1).运用EIQ分析(包括订单量(EQ)分析；品项数量(IQ)分析; 订单品项数(EN)分析；品项受订次数(IK)分析), (2).各种参数分析 ①H公司订单量(EQ)分析 EQ 分析见表 1 所示 ②H公司品项数量(IQ)分析IQ 分析见表 2 所示
大型ORACLE数据库优化设计方案 摘要主要从大型数据库ORACLE环境四个不同级别的调整分析入手，分析ORACLE的系统结构和工作机理，从九个不同方面较全面地总结了ORACLE数据库的优化调整方案。 关键词ORACLE数据库环境调整优化设计方案 对于ORACLE数据库的数据存取，主要有四个不同的调整级别，第一级调整是操作系统级包括硬件平台,第二级调整是ORACLERDBMS级的调整,第三级是数据库设计级的调整,最后一个调整级是SQL级。通常依此四级调整级别对数据库进行调整、优化，数据库的整体性能会得到很大的改善。下面从九个不同
方面介绍ORACLE数据库优化设计方案。 一.数据库优化自由结构OFA(OptimalflexibleArchitecture) 数据库的逻辑配置对数据库性能有很大的影响,为此,ORACLE公司对表空间设计提出了一种优化结构OFA。使用这种结构进行设计会大大简化物理设计中的数据管理。优化自由结构OFA,简单地讲就是在数据库中可以高效自由地分布逻辑数据对象,因此首先要对数据库中的逻辑对象根据他们的使用方式和物理结构对数据库的影响来进行分类,这种分类包括将系统数据和用户数据分开、一般数据和索引数据分开、低活动表和高活动表分开等等。 二、充分利用系统全局区域SGA （SYSTEMGLOBALAREA) SGA是oracle数据库的心脏。用户的进程对这个内存区发送事务，并且以这里作为高速缓存读取命中的数据，以实现加速的目的。正确的SGA大小对数据库
的性能至关重要。SGA包括以下几个部分： 2、字典缓冲区。该缓冲区内的信息包括用户账号数据、数据文件名、段名、盘区位置、表说明和权限，它也采用LRU 方式管理。 3、重做日志缓冲区。该缓冲区保存为数据库恢复过程中用于前滚操作。 4、SQL共享池。保存执行计划和运行数据库的SQL语句的语法分析树。也采用LRU算法管理。如果设置过小，语句将被连续不断地再装入到库缓存，影响系统性能。 另外，SGA还包括大池、JA V A池、多缓冲池。但是主要是由上面4种缓冲区构成。对这些内存缓冲区的合理设置，可以大大加快数据查询速度，一个足够大的内存区可以把绝大多数数据存储在内存中，只有那些不怎么频繁使用的数据，才从磁盘读取，这样就可以大大提高内存区的命中率。三、规范与反规范设计数据库
SQL Server数据库优化方案汇总 50种方法优化SQL Server 1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。 3、没有创建计算列导致查询不优化。 4、内存不足 5、网络速度慢 6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量） 7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。 9、返回了不必要的行和列 10、查询语句不好，没有优化 可以通过如下方法来优化查询 : 1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在支持。数据量（尺寸）越大，提高I/O越重要. 2、纵向、横向分割表，减少表的尺寸(sp_spaceuse) 3、升级硬件 4、根据查询条件,建立索引,优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。注意填充因子要适当（最好是使用默认值0）。索引应该尽量小，使 用字节数小的列建索引好（参照索引的创建）,不要对有限的几个值的字段建单一索引如性别字段 5、提高网速; 6、扩大服务器的内存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的内存。配置虚拟内存：虚拟内存大小应基于计算机上并发运行的服务进行 配置。运行 Microsoft SQL Server? 2000 时，可考虑将虚拟内存大小设置为计算机中安装的物理内存的 1.5 倍。如果另外安装了全文检索功能，并打算 运行 Microsoft 搜索服务以便执行全文索引和查询，可考虑：将虚拟内存大小配置为至少是计算机中安装的物理内存的 3 倍。将 SQL Server max server memory 服务器配置选项配置为物理内存的 1.5 倍（虚拟内存大小设置的一半）。 7、增加服务器 CPU个数;但是必须明白并行处理串行处理更需要资源例如内存。使用并行还是串行程是MsSQL自动评估选择的。单个任务分解成 多个任务，就可以在处理器上运行。例如耽搁查询的排序、连接、扫描和GROUP BY字句同时执行，SQL SERVER根据系统的负载情况决定最优的并 行等级，复杂的需要消耗大量的CPU的查询最适合并行处理。但是更新操作Update,Insert， Delete还不能并行处理。 8、如果是使用like进行查询的话，简单的使用index是不行的，但是全文索引，耗空间。 like 'a%' 使用索引 like '%a' 不使用索引用 like '%a%' 查询时，查询耗时和字段值总长度成正比,所以不能用CHAR类型，而是VARCHAR。对于字段的值很长的建全文索引。 9、DB Server 和APPLication Server 分离；OLTP和OLAP分离
仓储管理优化方案设计4 摘要 仓库作为物流的核心功能之一，在整个物流系统中具有非常重要的作用，是社会物质生产的必要条件。良好的仓库布局环境能够对货物进入下一个环节前的质量起保证作用，能够为货物进入市场作好准备。 本文主要介绍了兰州苏宁电器仓储管理现状，包括仓库布局、出入库、在库保管、盘点和退货几个方面，在现状中发现仓库功能分区不明确、没有入库作业考核指标、盘点制度不完善和货物验收不仔细的问题，针对这些问题进行了优化，让兰州苏宁电器的仓库布局更合理，从而使仓库内的各项工作实现省时、省力、省成本的目的，给苏宁带来更多的经济利益。 关键词：仓库；优化方案；管理 Abstract As one of the core functions of logistics warehouse, has a very important role in the whole logistics system, is the necessary condition of social material production. Good warehouse layout environment to the quality of the goods before entering the next link guarantee role, can to prepare for the goods into the market. This paper mainly introduces the pre sent situation of suning appliance in lanzhou warehouse management, including loading and unloading, in the custody, warehouse layout, inventory and return from several aspects, found in the present situation of the warehouse is not clear, no functional pa rtition, inventory, warehousing homework evaluation indexes system is imperfect and
关于数据库优化方面的文章很多，但是有的写的似是而非，有的不切实际，对一个数据库来说，只能做到更优，不可能最优，并且由于实际需求不同，优化方案还是有所差异，根据实际需要关心的方面（速度、存储空间、可维护性、可拓展性）来优化数据库，而这些方面往往又是相互矛盾的，下面结合网上的一些看法和自己的一些观点做个总结。 一个系统的性能的提高，不单单是试运行或者维护阶段的性能调优，也不单单是开发阶段的事情，而是在整个软件生命周期都需要注意。所以我希望按照软件生命周期的不同阶段来总结数据库性能优化相关的注意事项。 一、分析阶段 一般来说，在系统分析阶段往往有太多需要关注的地方，系统各种功能性、可用性、可靠性、安全性需求往往吸引了我们大部分的注意力，但是，我们必须注意，性能是很重要的非功能性需求，必须根据系统的特点确定其实时性需求、响应时间的需求、硬件的配置等。最好能有各种需求的量化的指标。 另一方面，在分析阶段应该根据各种需求区分出系统的类型，大的方面，区分是OLTP(联机事务处理系统)和OLAP(联机分析处理系统)。 二、设计阶段 设计阶段可以说是以后系统性能的关键阶段，在这个阶段，有一个关系到以后几乎所有性能调优的过程—数据库设计。 在数据库设计完成后，可以进行初步的索引设计，好的索引设计可以指导编码阶段写出高效率的代码，为整个系统的性能打下良好的基础。 以下是性能要求设计阶段需要注意的： 1、数据库逻辑设计的规范化 数据库逻辑设计的规范化就是我们一般所说的范式，我们可以这样来简单理解范式：第1规范：没有重复的组或多值的列，这是数据库设计的最低要求。 第2规范: 每个非关键字段必须依赖于主关键字，不能依赖于一个组合式主关键字的某些组成部分。消除部分依赖，大部分情况下，数据库设计都应该达到第二范式。 第3规范: 一个非关键字段不能依赖于另一个非关键字段。消除传递依赖，达到第三范式应该是系统中大部分表的要求，除非一些特殊作用的表。 更高的范式要求这里就不再作介绍了，个人认为，如果全部达到第二范式，大部分达到第三范式，系统会产生较少的列和较多的表，因而减少了数据冗余，也利于性能的提高。 2、合理的冗余 完全按照规范化设计的系统几乎是不可能的，除非系统特别的小，在规范化设计后，有计划地加入冗余是必要的。 冗余可以是冗余数据库、冗余表或者冗余字段，不同粒度的冗余可以起到不同的作用。 冗余可以是为了编程方便而增加，也可以是为了性能的提高而增加。从性能角度来说，冗余数据库可以分散数据库压力，冗余表可以分散数据量大的表的并发压力，也可以加快特殊查询的速度，冗余字段可以有效减少数据库表的连接，提高效率。 3、主键的设计 主键是必要的，SQL SERVER的主键同时是一个唯一索引，而且在实际应用中，我们往往选择最小的键组合作为主键，所以主键往往适合作为表的聚集索引。聚集索引对查询的影响是比较大的，这个在下面索引的叙述。 在有多个键的表，主键的选择也比较重要，一般选择总的长度小的键，小的键的比较速度快，同时小的键可以使主键的B树结构的层次更少。 主键的选择还要注意组合主键的字段次序，对于组合主键来说，不同的字段次序的主键的性能差别可能会很大，一般应该选择重复率低、单独或者组合查询可能性大的字段放在前