数据库配置
数据库配置是确保数据库系统正常运行的关键步骤,它涉及到对数据库的硬件、软件、网络和参数的设置，以确保数据的安全、高效和可访问，以下是配置现有数据库的详细步骤。
硬件配置
软件配置
参数配置
网络配置
测试与优化
Q1：数据库配置中，如何选择合适的存储设备？
A1：选择存储设备时，应考虑以下因素：数据量、读写速度、容量和成本，对于高读写速度的要求，推荐使用SSD；对于大容量存储需求，可以考虑使用HDD。
Q2：数据库配置中，如何调整内存参数？
A2：调整内存参数时，应考虑以下方面：缓冲池大小、连接池大小等，缓冲池大小应根据数据量和查询模式进行调整，以确保数据快速读取，连接池大小则应根据系统并发访问量进行配置，以避免因连接不足而导致的性能问题。
MYSQL 和innodb的区别
MySQL数据库有多种存储引擎：比如：MyISAM、InnoDB、MERGE、MEMORY(HEAP)、BDB(BerkeleyDB)、EXAMPLE、FEDERATED、ARCHIVE、CSV、BLACKHOLE等等，最常见的也就是MyISAM和InnoDB了，下面主要讲解下MyISAM和InnoDB两种mysql数据库存储引擎的区别。 MyISAM引擎是一种非事务性的引擎，提供高速存储和检索，以及全文搜索能力，适合数据仓库等查询频繁的应用。 MyISAM中，一个Table实际保存为三个文件，存储表定义，存储数据,存储索引。 MyISAM在所有MySQL配置里被支持，它是默认的存储引擎，除非你配置MySQL默认使用另外一个引擎。 MySQL服务器中的其他非事务性存储引擎（如MyISAM）遵从不同的数据完整性范例，称之为“原子操作”。 按照事务术语，MyISAM表总能高效地工作在AUTOCOMMIT=1模式下。 原子操作通常能提供可比较的完整性以及更好的性能。 与经过优化调整的最快的事务性表相比，它的速度快3～5倍。 由于MySQL服务器支持两种范例，因而你能决定是否利用原子操作的速度更好地服务于你的应用程序，或使用事务特性。 该选择可按表进行。 InnoDB则是一种支持事务的引擎。 给MySQL提供了具有提交，回滚和崩溃恢复能力的事务安全（ACID兼容）存储引擎。 所以的数据存储在一个或者多个数据文件中，支持类似于Oracle的锁机制。 一般在OLTP应用中使用较广泛。 如果没有指定InnoDB配置选项，MySQL将在MySQL数据目录下创建一个名为ibdata1的自动扩展数据文件，以及两个名为ib_logfile0和ib_logfile1的日志文件。 InnoDB锁定在行级并且也在SELECT语句提供一个Oracle风格一致的非锁定读。 这些特色增加了多用户部署和性能。 没有在InnoDB中扩大锁定的需要，因为在InnoDB中行级锁定适合非常小的空间。 InnoDB也支持FOREIGN KEY强制。 在SQL查询中，你可以自由地将InnoDB类型的表与其它MySQL的表的类型混合起来，甚至在同一个查询中也可以混合。 InnoDB是为处理巨大数据量时的最大性能设计。 它的CPU效率可能是任何其它基于磁盘的关系数据库引擎所不能匹敌的。 InnoDB存储引擎被完全与MySQL服务器整合，InnoDB存储引擎为在主内存中缓存数据和索引而维持它自己的缓冲池。 InnoDB存储它的表＆索引在一个表空间中，表空间可以包含数个文件。 InnoDB表可以是任何尺寸，即使在文件尺寸被限制为2GB的操作系统上。 InnoDB也默认被包括在所有MySQL 5.1二进制分发版里。
如何做SQL Server性能测试
对于DBA来讲，我们都会做新服务器的性能测试。 我会从TPC的基准测试入手，使用HammerDB做整体性能评估（前身是HammerOra），跟厂商数据对比。 再使用DiskSpd针对性的测试磁盘IO性能指标（前身是SQLIO），再到SQLIOSIM测试存储的完整性，再到ostress并发压力测试，对于数据库服务器迁移，我们还会收集和回放Profiler Trace，并收集期间关键性能计数器做对比。 下面我着重谈谈使用HammerDB的TPC-C来做SQL Server基准测试。 自己写负载测试代码很困难为了模拟数据库的负载，你想要有多个应用程序用户和混合数据读写的语句。 你不想总是对单一行更新相同的值，或者只是重复插入假的值。 自己动手使用powershell、C#等语言写负载测试脚本也不是不可能，只是太消耗时间，你需要创建或者恢复数据库，并做对应的测试。 免费而简单的压测SQL Server：使用HammerDB模拟OLTP数据库负载HammerDB是一个免费、开源的工具，允许你针对SQL Server、Oracle、MySQL和PostgreSQL等运行TPC-C和TPC-H基准测试。 你可以使用HammerDB来针对一个数据库生成脚本并导入测试。 HammerDB也允许你配置一个测试运行的长度，定义暖机阶段，对于每个运行的虚拟用户的数量。 首先，HammerDB有一个自动化队列，让你将多个运行在不同级别的虚拟用户整合到一个队列--你可以以此获得在什么级别下虚拟用户性能平稳的结果曲线。 你也可以用它来模拟用于示范或研究目的的不同负载。 用于SQL Server上的HammerDB的优缺点HammerDB是一个免费工具，它也极易访问和快速的启动基准测试和模拟负载的方法。 它的自动程序特性也是的运行工作负载相当自动。 主要缺点是它有一个学习曲线。 用户界面不是很直观，需要花费时间去习惯。 再你使用这个工具一段时间之后，将会更加容易。 HammerDB也不是运行每一个基准测试。 它不运行TPC-E基准，例如，SQL Server更热衷于当前更具发展的OLTP基准TPC-E。 如果你用HammerDB运行一个TPC-C基准，你应该理解它不能直接与供应商提供的TPC-C基准结果相比较。 但是，它是免费的、快速的、易用的。 基准测试使用案例基准测试负载不能精确模拟你的应用程序的特点。 每个负载是唯一的，在不同的系统有不同的瓶颈。 对于很多使用案例，使用预定义的基准测试仍然是非常有效的,包括以下性能的比较：多个环境（例如：旧的物理服务器，新的虚拟环境）使用各种因素的不同及时点（例如：使用共享存储和共享主机资源的虚拟机的性能）在配置改变前后的点当然，对一个数据库服务器运行基准测试可以影响其他SQL Server数据库或者相同主机上其他虚拟机的性能，在生产环境你确保有完善的测试计划。 对于自学和研究来说，有预配置的负载非常棒。 开始使用基准测试你可以从阅读HammerDB官方文档的“SQL Server OLTP Load Testing Guide”开始。
使用JDBC如何提高访问数据库的性能？
1. 使用数据连接池(Connection Pool), 避免使用。 2. 合理的配置数据连接池参数，设置数据连接池的初始大小，最大连接数，连接超时时间等。 3. 选择合适的事务等级，按照不同的数据库操作类型选择不同的事务等级。 4. 及时关闭Connection，不关闭的话会严重影响系统的性能，甚至造成系统罢工。 5.优化Statement1) 选择合适的Statement, 根据不同的数据库操作选择Statement, PreparedStatement 或者 CallableStatement， 具体选择哪个可以通过搜索引擎了解。 2) 尽可能的使用batch, 这样可以减少调用JDBC的次数。 具体的方法是使用(your sql) 添加batch, 然后执行()来一起执行。 3) Statement执行完毕后关闭Statement6.优化你的SQL, 尽量减少你的结果集，不要每次都select * from XXX7. 使用一些缓存工具进行缓存，特别是大数据量大访问量的系统，合理的缓存往往会显著的提高系统的性能
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