如何优化操作大数据量数据库

如何优化操作大数据量数据库

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下面以关系数据库系统Informix为例，介绍改善用户查询计划的方法。

1．合理使用索引

索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：

●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。

●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。

●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。

●如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（pound index）。

●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。

2．避免或简化排序

应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。以下是一些影响因素：

●索引中不包括一个或几个待排序的列；

●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；

●排序的列来自不同的表。

为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。

3．消除对大型表行数据的顺序存取

在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。

还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作：

SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num1001) OR order_num=1008

虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的 *** ，所以应该改为如下语句：

SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num1001

UNION

SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008

这样就能利用索引路径处理查询。

4．避免相关子查询

一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。

5．避免困难的正规表达式

MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”

即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode “98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。

另外，还要避免非开始的子串。例如语句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3]“80”，在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。

6．使用临时表加速查询

把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时能加速查询。它有助于避免多重排序操作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如：

SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns

FROM cust，rcvbles

WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id

AND rcvblls.balance0

AND cust.postcode“98000”

ORDER BY cust.name

如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中，并按客户的名字进行排序：

SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns

FROM cust，rcvbles

WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id

AND rcvblls.balance0

ORDER BY cust.name

INTO TEMP cust_with_balance

然后以下面的方式在临时表中查询：

SELECT ＊ FROM cust_with_balance

WHERE postcode“98000”

临时表中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。

注意：临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下，注意不要丢失数据。

7．用排序来取代非顺序存取

非顺序磁盘存取是最慢的操作，表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况，使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。

有些时候，用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。

实例分析

下面我们举一个制造公司的例子来说明如何进行查询优化。制造公司数据库中包括3个表，模式如下所示：

1．part表

零件号?????零件描述????????其他列

（part_num）?（part_desc）??????（other column）

102，032???Seageat 30G disk?????……

500，049???Novel 10M neork card??……

……

2．vendor表

厂商号??????厂商名??????其他列

（vendor _num）?（vendor_name） （other column）

910，257?????Seageat Corp???……

523，045?????IBM Corp?????……

……

3．parven表

零件号?????厂商号?????零件数量

（part_num）?（vendor_num）?（part_amount）

102，032????910，257????3,450,000

234，423????321，001????4，000，000

……

下面的查询将在这些表上定期运行，并产生关于所有零件数量的报表：

SELECT part_desc，vendor_name，part_amount

FROM part，vendor，parven

WHERE part.part_num=parven.part_num

AND parven.vendor_num = vendor.vendor_num

ORDER BY part.part_num

如果不建立索引，上述查询代码的开销将十分巨大。为此，我们在零件号和厂商号上建立索引。索引的建立避免了在嵌套中反复扫描。关于表与索引的统计信息如下：

表?????行尺寸???行数量?????每页行数量???数据页数量

（table）?(row size)?（Row count）?（Rows/Pages）?（Data Pages）

part????150?????10，000????25???????400

Vendor???150?????1，000???? 25???????40

Parven???13????? 15，000????300?????? 50

索引?????键尺寸???每页键数量???页面数量

（Indexes）?(Key Size)?（Keys/Page)???(Leaf Pages）

part?????4??????500???????20

Vendor????4??????500???????2

Parven????8??????250???????60

看起来是个相对简单的3表连接，但是其查询开销是很大的。通过查看系统表可以看到，在part_num上和vendor_num上有簇索引，因此索引是按照物理顺序存放的。parven表没有特定的存放次序。这些表的大小说明从缓冲页中非顺序存取的成功率很小。此语句的优化查询规划是：首先从part中顺序读取400页，然后再对parven表非顺序存取1万次，每次2页（一个索引页、一个数据页），总计2万个磁盘页，最后对vendor表非顺序存取1.5万次，合3万个磁盘页。可以看出在这个索引好的连接上花费的磁盘存取为5.04万次。

hibernate如何优化大数据量操作？

建议你直接用Jdbc好了，用batch，这样是最快的。

如何实现大数据量数据库的历史数据归档

打开数据库

con.Open();

读取数据

OdbcDataReader reader = cmd.ExecuteReader();

把数据加载到临时表

dt.Load(reader);

在使用完毕之后，一定要关闭，要不然会出问题

reader.Close();

这个问题是这样的：

首先你要明确你的插入是正常业务需求么？如果是，那么只能接受这样的数据插入量。

其次你说数据库存不下了 那么你可以让你的数据库上限变大 这个你可以在数据库里面设置的 里面有个数据库文件属性 maxsize

最后有个方法可以使用，如果你的历史数据不会对目前业务造成很大影响 可以考虑归档处理 定时将不用的数据移入历史表 或者另外一个数据库。

注意平时对数据库的维护 定期整理索引碎片

时间维度分区表，然后定情按照规则将属于历史的分区数据迁移到，历史库上，写个存储自动维护分区表。

如何用java jdbc 向数据库表插入大数据量

一次性插入大量数据，只能使用循环，

如：游标，while 循环语句

下面介绍While 循环插入数据，

SQL 代码如下：

IF OBJECT_ID('dbo.Nums') IS NOT NULL

DROP TABLE dbo.Nums;

GO

CREATE TABLE dbo.Nums(n INT NOT NULL PRIMARY KEY);

DECLARE @max AS INT, @rc AS INT;

SET @max = 5000000;

SET @rc = 1;

INSERT INTO Nums VALUES(1);

WHILE @rc * 2 = @max

BEGIN

INSERT INTO dbo.Nums SELECT n + @rc FROM dbo.Nums;

SET @rc = @rc * 2;

END

INSERT INTO dbo.Nums SELECT n + @rc FROM dbo.Nums WHERE n + @rc = @max;

--以上函数取自Inside SQL Server 2005: T-SQL Query一书。

INSERT dbo.Sample SELECT n, RAND(CAST(NEWID() AS BINARY(16))) FROM Nums

php 怎么解决 大数据量 插入数据库

ini_set('max_execution_time','0');

$pdo = new PDO("mysql:host=localhost;dbname=test","root","123456");

$sql = "insert into test(name,age,state,created_time) values";

for($i=0; $i100000; $i++){

$sql .="('zhangsan',21,1,'2015-09-17')";

}

$sql = substr($sql,0,strlen($sql)-1);

var_dump($sql);

if($pdo - exec($sql)){

echo "插入成功！";

echo $pdo - lastinsertid();

}

试试吧。10万条1分钟多，我觉得还行

请教如何通过WCF传输大数据量数据

就是直接把DataSet 类型作为参数直接传递给服务端

WCF默认支持这么做，直接传Datatable不行。

你看一下 “服务引用设置”中你选的 *** 类型是什么，我选的是System.Array

字典 *** 类型是默认第一项 System.Collections.Generic.Dictionary

又是一个把自己架在火上烤的需求啊，

如果不考虑传输因素，可以调整wcf配置，提升传递的容量，如果是对象传递可能还要调整对象层次的深度

在PHP中怎么解决大量数据处理的问题

mysql_query函数查询的方式是查询出全部结果后缓存到内存中，这样就会出现超内存的现象，使用另外一个函数mysql_unbuffered_query可以解决这个问题，mysql_unbuffered_query不会缓存结果集，而是查询出来数据后立马对结果集进行操作，也就是便查询边返回，这样就不会出现超出内存的现象，但是使用mysql_unbuffered_query的是时候不能使用 mysql_num_rows() 和 mysql_data_seek()。并且向 MySQL 发送一条新的 SQL 查询之前，必须提取掉所有未缓存的 SQL 查询所产生的结果行。例如：

使用缓存结果集的代码：

function selecttest()

{

try {

$pdo = new PDO("mysql:host=localhost;dbname=test", 'root', '123456');

// 不使用缓存结果集方式

// $pdo-setAttribute(PDO::MYSQL_ATTR_USE_BUFFERED_QUERY, false);

$sth = $pdo-prepare('select * from test');

$sth-execute();

echo '最初占用内存大小：' . memory_get_usage() . "\n";

$i = 0;

while ($result = $sth-fetch(PDO::FETCH_ASSOC)) {

$i += 1;

if ($i 10) {

break;

}

sleep(1);

print_r($result);

echo '占用内存大小：' . memory_get_usage() . "\n";

}

} catch (Exception $e) {

echo $e-getMessage();

}

}

执行时将会报超出内存的错误：

Fatal error: Allowed memory size of 134217728 bytes exhausted (tried to allocate 204800000 bytes) in E:\ProgramDevelopment\RuntimeEnvironment\xampp\htdocs\test\test.php on line 56

Call Stack:

0.0005 135392 1. {main}() E:\ProgramDevelopment\RuntimeEnvironment\xampp\htdocs\test\test.php:0

0.0005 135568 2. test-selecttest() E:\ProgramDevelopment\RuntimeEnvironment\xampp\htdocs\test\test.php:85

0.0050 142528 3. PDOStatement-execute() E:\ProgramDevelopment\RuntimeEnvironment\xampp\htdocs\test\test.php:56

将上面代码中的$pdo-setAttribute(PDO::MYSQL_ATTR_USE_BUFFERED_QUERY, false);一行的注释去掉后将不在缓存结果集，这时运行该函数的结果如下：

最初占用内存大小：144808

Array

(

[id] = 1

[a] = v

[b] = w

[c] = i

)

占用内存大小：145544

Array

(

[id] = 2

[a] = b

[b] = l

[c] = q

)

占用内存大小：145544

Array

(

[id] = 3

[a] = m

[b] = p

[c] = h

)

占用内存大小：145536

Array

(

[id] = 4

[a] = j

[b] = i

[c] = b

)

占用内存大小：145536

可以看到，这时返回一条数据内存占用非常的小，也就700多字节，这样就不会出现超出内存的错误了。

PHP-大数据量怎么处理优化

大数据的话可以进行以下操作：

减少对数据库的读取，也就是减少调用数据库，

进行数据缓存，

利用数据库的自身优化技术，如索引等

精确查询条件，有利于提高查找速度

当前文章：php解决大数据量问题 php大数据处理思路
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