频繁读表对数据库性能和稳定性有何具体影响

在信息化时代,数据库作为存储和管理大量数据的核心系统，其稳定性和性能至关重要，频繁读表是数据库操作中常见的一种行为，这种操作对数据库的影响不容忽视，本文将从多个角度分析频繁读表对数据库的影响，并提出相应的优化策略。

频繁读表对数据库的影响

性能影响

（1）磁盘I/O压力增加

频繁读表会导致数据库对磁盘的I/O操作频繁，从而增加磁盘I/O压力，当磁盘I/O成为瓶颈时，数据库的响应速度会显著下降。

（2）CPU负载上升

频繁的读表操作会占用大量的CPU资源,导致CPU负载上升，在高并发环境下，CPU资源的竞争会加剧，影响数据库的整体性能。

数据一致性问题

（1）脏读

在频繁读表的情况下,可能会出现脏读现象，即读取到未提交的数据，这会导致数据不一致，影响业务逻辑的正确执行。

（2）不可重复读

频繁读表可能导致不可重复读问题,即多次读取同一数据时，结果不一致，这会使得应用程序难以保证数据的一致性。

数据库扩展性问题

频繁读表会增加数据库的负载,当数据库达到瓶颈时，需要考虑进行扩展，数据库的扩展性受限于硬件资源、网络带宽等因素，频繁读表可能会加剧扩展性问题。

优化策略

优化查询语句

（1）使用索引

合理使用索引可以显著提高查询效率,减少读表次数。

（2）避免全表扫描

尽量减少全表扫描的操作,可以通过精确的查询条件来缩小查询范围。

缓存机制

（1）应用层缓存

在应用层实现缓存机制,可以减少对数据库的直接访问，降低数据库负载。

（2）数据库缓存

数据库本身也提供了缓存机制,如MySQL的查询缓存，可以有效提高数据库的读性能。

数据库分区

对数据进行分区可以降低单表的数据量,减少读表操作对性能的影响。

案例分析

以下是一个简单的案例,展示了频繁读表对数据库性能的影响：

从上述案例可以看出,随着数据量的增加，读表操作的时间也会显著增加。

Q1：频繁读表会导致哪些问题？

A1：频繁读表会导致磁盘I/O压力增加、CPU负载上升、数据一致性问题以及数据库扩展性问题。

Q2：如何优化频繁读表对数据库的影响？

A2：可以通过优化查询语句、使用缓存机制、数据库分区等策略来优化频繁读表对数据库的影响。

寻求SQL数据库的有关论文

OracLE中SQL查询优化研究摘 要 数据库性能问题一直是决策者及技术人员共同关注的焦点，影响数据库性能的一个重要因素就是SQL查询语句的低效率。 论文首先分析了导致SQL查询语句性能低下的四个常见原因以及SQL调优的一般步骤，然后分别针对如何降低I/O操作、在查询语句中如何避免对查询结果的高成本操作以及在多表连接时如何提高查询效率进行了分析。 关键词 ORACLE；SQL；优化；连接1 引言　随着网络应用不断发展，系统性能已越来越引起决策者的重视。 影响系统性能的因素很多，低效的SQL语句就是其中一个不可忽视的重要原因。 论文首先分析导致SQL性能低下的常见原因，然后分析SQL调优应遵循的一般步骤，最后从如何降低I/O、避免对查询结果的高成本操作和多表连接中如何提高SQL性能进行了研究。 鉴于目前ORACLE在数据库市场上的主导地位，论文将只针对ORACLE进行讨论。 2 影响SQL性能的原因　影响SQL性能的因素很多，如初始化参数设置不合理、导入了不准确的系统及模式统计数据从而影响优化程序(CBO)的正确判断等，这些往往和DBA密切相关。 纯粹从SQL语句出发，笔者认为影响SQL性能不外乎以下四个重要原因：　(1)在大记录集上进行高成本操作，如使用了引起排序的谓词等。 (2)过多的I/O操作(含物理I/O与逻辑I/O)，最典型的就是未建立恰当的索引，导致对查询表进行全表扫描。 (3)处理了太多的无用记录，如在多表连接时过滤条件位置不当导致中间结果集包含了太多的无用记录。 (4)未充分利用数据库提供的功能，如查询的并行化处理等。 第(4)个原因处理起来相对简单。 论文将针对前三个原因论述如何提高SQL查询语句的性能。 3 SQL优化的一般步骤　SQL优化一般需经过发现问题、分析问题、提出解决措施、应用措施、测试性能几个步骤，如图1所示。 “发现问题就是解决问题的一半”，因此在SQL调优过程中，定位问题SQL是非常重要的一步，一般可借助于ORACLE自带的性能优化工具如STATSPACK、TKPROF、AUTOTRACE等辅助用户进行，同时还应该重视动态性能视图如V$SQL、V$MYSTAT、V$SYSSTAT等的研究。 图1 SQL优化的一般步骤　4 SQL语句的优化　4.1 优化排序操作　排序的成本十分高昂，当在查询语句中使用了引起结果集排序的谓词时，SQL性能必然受到影响。 4.1.1 排序过程分析　当待排序数据集不是太大时，服务器在内存(排序区)完成排序操作，如果排序需要更多的内存空间，服务器将进行如下处理：　(1) 将数据分成多个小的集合，对每一集合进行排序。 (2) 服务器向磁盘申请临时空间，将排好序的中间结果写入临时段，再对另外的集合进行排序。 (3) 在所有的集合均排好序后，服务器再将它们进行合并得到最终的结果，如果排序区尺寸太小，合并无法一次完成时，将分多次进行。 从上述分析可知，排序是一种十分昂贵的操作，它消耗大量的CPU时间和内存，触发磁盘分页和交换操作，因此只要有可能，我们就应该在SQL语句中尽量避免排序操作。 4.1.2 SQL中引起排序的操作　SQL查询语句中引起排序的操作大致有：ORDER BY 和GROUP BY 从句；DISTINCT修饰符；UNION、INTERSECT、MINUS集合操作符；多表连接时的排序合并连接(SORT MERGE JOIN)等。 4.1.3 如何避免排序　1)建立恰当的索引　对经常进行排序和连接操作的字段建立索引。 在建立索引后，当服务器向这些字段发出排序请求时，将直接引用索引而不进行排序操作；当进行等值连接查询操作时，若建立连接的字段未建立索引，服务器进行的是排序合并连接(SORT MERGE JOIN)，连接操作的过程如下：　对进行连接的两个或多个表分别进行全扫描；　对每一个表中的行集分别进行全排序；　合并排序结果。 如果建立连接的字段已建立索引，服务器进行嵌套循环连接(NESTED LOOP JOINS)，该连接方式不需要任何排序，其过程如下：　对驱动表进行全表扫描；　对返回的每一行利用连接字段值实施索引惟一扫描；　利用从索引扫描中返回的ROWID值在从表中定位记录；　合并主、从表中的匹配记录。 因此，建立索引可避免多数排序操作。 2)用UNIION all替换UNION　UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录，所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录再返回结果。 大部分应用中是不会产生重复记录的，最常见的是过程表与历史表UNION 。 因此，采用UNION ALL操作符替代UNION，因为UNION ALL操作只是简单的将两个结果合并后就返回。 4.2 优化I/O　过多的I/O操作会占用CPU时间、消耗大量内存和占用过多的栓锁，因此有必要对SQL的I/O进行优化。 优化I/O的最有效方式就是用索引扫描代替全表扫描。 4.2.1 应用基于函数的索引　基于函数的索引(FUNCTION BASED INDEX，简记为FBI)提供了索引计算列并在查询中使用这些索引的能力。 FBI的实质是对查询所需中间结果进行预处理。 如果一个FBI与查询语句中的内嵌函数完全匹配，CBO在生成查询计划时，将自动启用索引范围扫描(INDEX RANGE SCAN)替换全表扫描(FULL TABLE SCAN)。 考察下面的代码段并用AUTOTRACE观察创建FBI前后执行计划的变化。 select * from emp where upper(ename)=’SCOTT’　创建FBI前，很明显是全表扫描。 Execution Plan　……　1 0 TABLE ACCESS (FULL) OF EMPLOYEES (Cost=2 Card=1 Bytes=22)　idle>CREATE INDEX EMP_UPPER_FIRST_NAME ON EMPLOYEES(UPPER(FIRST_NAME))；　索引已创建。 再次运行相同查询，　Execution Plan　……　1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF EMPLOYEES (Cost=1 Card=1 Bytes=22)　2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF EMP_UPPER_FIRST_NAME (NON-UNIQUE) (Cost=1 Card=1)　这一简单的例子充分说明了FBI在SQL查询优化中的作用。 FBI所用的函数可以是用户自己创建的函数，该函数越复杂，基于该函数创建FBI对SQL查询性能的优化作用越明显。 4.2.2 应用物化视图和查询重写　物化视图是一个预计算结果集，其中通常包含聚集与多表连接等复杂操作。 数据库自动维护物化视图，且随用户的要求进行刷新。 查询重写机制就是用数据库中的替代对象(如物化视图)将用户提交的查询重写为完全不同但功能等价的查询。 查询重写对用户透明，用户完全按常规编写访问数据库的查询语句，优化程序(CBO)自动决定是否对用户提交的查询进行重写。 查询重写是提高查询性能的一种非常有效的方法，尤其是在数据仓库环境中针对汇总、多表连接以及其它高成本的操作方面。 下面以一个非常简单的例子来演示物化视图和查询重写在优化SQL查询性能方面的作用。 select ，，count(*)　from emp，dept　where =　group by ，　查询计划及主要统计数据如下：　执行计划：　-----------------------------------------　……　2 1 HASH JOIN (Cost=5 Card=14 Bytes=224)　3 2 TABLE ACCESS (FULL) OF DEPT (Cost=2 Card=4 Bytes=52)　4 2 TABLE ACCESS (FULL) OF EMP (Cost=2 Card=14 Bytes=42)　主要统计数据：　-----------------------------------------　305 recursive calls　46 consistent gets　创建物化视图EMP_DEPT：　create materialized view emp_dept build immediate　refresh on demand　enable query rewrite　as　select ，，count(*)　from emp，dept　where =　group by ，　/　再次执行查询，执行计划及主要统计数据如下：　执行计划：　-------------------------------------　……　1 0 TABLE ACCESS (FULL) OF EMP_DEPT (Cost=2 Card=327 Bytes=)　主要统计数据：　------------------------------------　79 recursive calls　28 consistent gets　可见，在建立物化视图之前，首先执行两个表的全表扫描，然后进行HASH连接，再进行分组排序和选择操作；而建立物化视图后，CBO自动将上述复杂操作转换为对物化视图EMP_DEPT的全扫描，相关的统计数据也有了很大的改善，递归调用(RECURSIVE CALLS)由305降到79，逻辑I/O(CONSISTENT GETS)由46降为28。 4.2.3 将频繁访问的小表读入CACHE　逻辑I/O总是快于物理I/O。 如果数据库中存在被应用程序频繁访问的小表，可将这些表强行读入KEEP池，从而避免物理I/O的发生。 4.3 多表连接优化　最能体现查询复杂性的就是多表连接，多表连接操作往往要耗费大量的CPU时间和内存，因此多表连接查询性能优化往往是SQL优化的重点与难点。 4.3.1 消除外部连接　通过消除外部连接，不仅使得到的查询更易于读取，而且性能也经常可以得到改善。 一般的思路是，有以下形式的查询：　SELECT …，OUTER_JOINED_　FROM SOME_TABLE，OUTER_JOINED_TO_TABLE　WHERE …=OUTER_JOINED_TO_TABLE(+)　可转换为如下形式的查询：　SELECT …，(SELECT COLUMN FROM OUTER_ JOINED_TO_TABLE WHERE …)FROM SOME_TABLE；　4.3.2 谓词前推，优化中间结果　多表连接的性能低下多数是因为连接操作与过滤操作的次序不合理，大多数用户在编写多表连接查询时，总是先进行连接操作再应用过滤条件，这导致服务器做了太多的无用功。 针对这类问题，其优化思路就是尽可能将过滤谓词前推，使不符合条件的记录提前被筛选掉，只对符合条件的少数记录进行连接处理，这样可成倍的提高SQL查询效能。 标准连接查询如下：　Select _name，sum(_quant)，　sum(_quant)，sum(_quant)　From product a，tele_sale b，online_sale c，store_sale d　Where _id=_id and _id=_id　and _id=_id And _date>sysdate-90　Group by _id；　启用内嵌视图，且将条件_date>sysdate-90前移，优化后代码如下：　Select _name，_sale_sum，_sale_sum，_sale_sum From product a，　(select sum(sal_quant) tele_sale_sum from product，tele_sale　Where _date>sysdate-90 and _id =tele__id) b，　(select sum(sal_quant) online_sale_sum　from product，tele_sale　Where _date>sysdate-90 and _id =online__id) c，　(select sum(sal_quant) store_sale_sum　from product，store_sale　Where _date>sysdate-90 and _id =store__id) d，　Where _id=_id and　_id=_id and _id=_id；　5 结束语　SQL语言在数据库应用中占有非常重要的地位，其性能的优劣直接影响着整个信息系统的可用性。 论文从影响SQL性能的最主要的三个方面入手，分析了如何优化SQL查询的I/O、避免高成本的排序操作和优化多表连接。 需要强调的一点是，理解SQL语句所解决的问题比SQL调优本身更重要，因此SQL调优需要系统分析人员、开发人员和数据库管理员密切协作。 参考文献　[1]Thomas Oracle by Design：Design and Build High-performance Oracle Application[M]，The McGral- Hill Companies，Inc，2003　[2]Kevin Loney，George Koch，Oracle 9i：The Complete Reference[M]，The McGral-Hill Companies，Inc，2002　[3] Oracle9i SQL Reference release 2(9.2)[OL/M]，2002.10. http：///technology/　[4] Oracle9i Data Warehousing Guide release 2(9.2) [OL/M]，2002.03. http：///technology/　[5]Alexey Danchenkov，Donald Burleson，Oracle Tuning：The Definitive Reference[OL/M]，Rampant Techpress，2006.　[6] Oracle9i Database Concepts release 2(9.2) [OL/M]，2002.08. http：///technology/　[7] Oracle9i supplied plsql packages and types reference release 2(9.2) [OL/M]，2002.12. http：/// technology/

my sql和sql server有什么区别？

1.根本的区别是它们遵循的基本原则二者所遵循的基本原则是它们的主要区别：开放vs保守。 SQL服务器的狭隘的，保守的存储引擎与MySQL服务器的可扩展，开放的存储引擎绝然不同。 虽然你可以使用SQL服务器的Sybase引擎，但MySQL能够提供更多种的选择，如MyISAM, Heap, InnoDB, and Berkeley DB。 MySQL不完全支持陌生的关键词，所以它比SQL服务器要少一些相关的数据库。 同时，MySQL也缺乏一些存储程序的功能，比如MyISAM引擎联支持交换功能。 2.性能：先进的MySQL纯粹就性能而言，MySQL是相当出色的，因为它包含一个缺省桌面格式MyISAM。 MyISAM 数据库与磁盘非常地兼容而不占用过多的CPU和内存。 MySQL可以运行于Windows系统而不会发生冲突，在UNIX或类似UNIX系统上运行则更好。 你还可以通过使用64位处理器来获取额外的一些性能。 因为MySQL在内部里很多时候都使用64位的整数处理。 Yahoo!商业网站就使用MySQL作为后台数据库。 当提及软件的性能，SQL服务器的稳定性要比它的竞争对手强很多。 但是，这些特性也要付出代价的。 比如，必须增加额外复杂操作，磁盘存储，内存损耗等等。 如果你的硬件和软件不能充分支持SQL服务器，我建议你最好选择其他如DBMS数据库，因为这样你会得到更好的结果。 3.发行费用：MySQL不全是免费，但很便宜当提及发行的费用，这两个产品采用两种绝然不同的决策。 对于SQL服务器，获取一个免费的开发费用最常的方式是购买微软的Office或者Visual Studio的费用。 但是，如果你想用于商业产品的开发，你必须还要购买SQL Server Standard Edition。 学校或非赢利的企业可以不考虑这一附加的费用。 4.安全功能MySQL有一个用于改变数据的二进制日志。 因为它是二进制，这一日志能够快速地从主机上复制数据到客户机上。 即使服务器崩溃，这一二进制日志也会保持完整，而且复制的部分也不会受到损坏。 在SQL服务器中，你也可以记录SQL的有关查询，但这需要付出很高的代价。 安全性这两个产品都有自己完整的安全机制。 只要你遵循这些安全机制，一般程序都不会出现什么问题。 这两者都使用缺省的IP端口，但是有时候很不幸，这些IP也会被一些黑客闯入。 当然，你也可以自己设置这些IP端口。 恢复性:先进的SQL服务器恢复性也是MySQL的一个特点，这主要表现在MyISAM配置中。 这种方式有它固有的缺欠，如果你不慎损坏数据库，结果可能会导致所有的数据丢失。 然而，对于SQL服务器而言就表现得很稳键。 SQL服务器能够时刻监测数据交换点并能够把数据库损坏的过程保存下来。

sql中、聚集索引和非聚集索引有何区别？

聚集索引和非聚集索引的根本区别是表记录的排列顺序和与索引的排列顺序是否一致，聚集索引表记录的排列顺序与索引的排列顺序一致，优点是查询速度快，因为一旦具有第一个索引值的纪录被找到，具有连续索引值的记录也一定物理的紧跟其后。 聚集索引的缺点是对表进行修改速度较慢，这是为了保持表中的记录的物理顺序与索引的顺序一致，而把记录插入到数据页的相应位置，必须在数据页中进行数据重排，降低了执行速度。 建议使用聚集索引的场合为：a.此列包含有限数目的不同值；b.查询的结果返回一个区间的值；c.查询的结果返回某值相同的大量结果集。 非聚集索引指定了表中记录的逻辑顺序，但记录的物理顺序和索引的顺序不一致，聚集索引和非聚集索引都采用了B+树的结构，但非聚集索引的叶子层并不与实际的数据页相重叠，而采用叶子层包含一个指向表中的记录在数据页中的指针的方式。 非聚集索引比聚集索引层次多，添加记录不会引起数据顺序的重组。 建议使用非聚集索引的场合为：a.此列包含了大量数目不同的值；b.查询的结束返回的是少量的结果集； by 子句中使用了该列。