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隨著互聯(lián)網(wǎng)和技術(shù)的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了當(dāng)今時(shí)代的一個(gè)重要產(chǎn)物。大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和使用需要依賴于強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和管理能力，而數(shù)據(jù)庫技術(shù)又是其中至關(guān)重要的一環(huán)。在大數(shù)據(jù)浪潮下，數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序也面臨著巨大的挑戰(zhàn)和變革。
一、大數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序提出的挑戰(zhàn)
1. 數(shù)據(jù)量的增長
大數(shù)據(jù)意味著數(shù)據(jù)量巨大，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫已經(jīng)不能滿足這種數(shù)據(jù)量的存儲(chǔ)和處理需求。因此，NoSQL數(shù)據(jù)庫和分布式數(shù)據(jù)庫逐漸成為了大數(shù)據(jù)時(shí)代的主流選擇，它們具有高度可伸縮性和可擴(kuò)展性，可以實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理。
2. 多樣化的數(shù)據(jù)類型
隨著傳感器技術(shù)、圖像處理技術(shù)等不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)類型也變得越來越復(fù)雜、多樣化。這就要求數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序具備更強(qiáng)的數(shù)據(jù)類型適應(yīng)能力。傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫只支持固定的數(shù)據(jù)類型，難以應(yīng)對(duì)不同數(shù)據(jù)類型的需求，而NoSQL數(shù)據(jù)庫和圖數(shù)據(jù)庫具有更強(qiáng)的適應(yīng)能力，能夠存儲(chǔ)和處理各種類型的數(shù)據(jù)。
3. 實(shí)時(shí)性要求
對(duì)于一些業(yè)務(wù)場景，數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性非常重要。此時(shí)，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的批處理模式已經(jīng)無法滿足實(shí)時(shí)處理的需求，需要使用實(shí)時(shí)流式數(shù)據(jù)處理技術(shù)，例如Apache Kafka等流處理引擎，這些工具可以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的高效實(shí)時(shí)處理。
4. 安全性和保密性
在大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景中，數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)也越來越高，因此數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序需要具備更強(qiáng)的安全性和保密性保障能力。例如，引入數(shù)據(jù)加密、授權(quán)和認(rèn)證等技術(shù)，可以保護(hù)數(shù)據(jù)的隱私和安全性。
5. 分布式應(yīng)用支持
數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序需要支持分布式應(yīng)用，涉及到數(shù)據(jù)的復(fù)制、同步和遷移等技術(shù)。如何在分布式環(huán)境下實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的一致性和可靠性，是數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序要解決的一個(gè)重要問題。
二、大數(shù)據(jù)下的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序變革
1. NoSQL數(shù)據(jù)庫
NoSQL數(shù)據(jù)庫是近年來大數(shù)據(jù)時(shí)代的主流選擇之一，它們強(qiáng)調(diào)的是高度擴(kuò)展性和更高的性能。相比傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，NoSQL數(shù)據(jù)庫不是按照表的形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，而是以鍵值、文檔、圖形等形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。這種方式可以滿足數(shù)據(jù)大規(guī)模存儲(chǔ)和管理的需求，同時(shí)具有更高的性能和更好的伸縮能力。
2. 分布式數(shù)據(jù)庫
分布式數(shù)據(jù)庫是由多個(gè)數(shù)據(jù)庫組成的一個(gè)系統(tǒng)，它們能夠共同承擔(dān)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理的任務(wù)。分布式數(shù)據(jù)庫架構(gòu)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分散存儲(chǔ)和并行處理，提高了數(shù)據(jù)的可靠性和可擴(kuò)展性，同時(shí)也可以提供更高的性能和更快的查詢速度。
3. 圖數(shù)據(jù)庫
圖數(shù)據(jù)庫是特殊類型的數(shù)據(jù)庫，它們是為了存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)之間復(fù)雜的關(guān)系而設(shè)計(jì)的。圖數(shù)據(jù)庫可以處理大規(guī)模圖數(shù)據(jù)，支持高效的圖搜索和關(guān)系查詢，也能夠滿足一些非圖數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理需求。
4. 技術(shù)
隨著大數(shù)據(jù)的不斷涌現(xiàn)，技術(shù)也在逐步的應(yīng)用于數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序中。例如，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以幫助數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序更好地預(yù)測(cè)用戶行為和趨勢(shì)，提高數(shù)據(jù)處理和分析的精確度和效率。
5. 安全保障技術(shù)
數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序的安全性和保密性也是大數(shù)據(jù)時(shí)代必須重視的問題?？梢允褂弥T如數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)隔離以及訪問控制等技術(shù)，以保護(hù)敏感數(shù)據(jù)不被惡意方訪問。
在大數(shù)據(jù)浪潮下，數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序面臨的挑戰(zhàn)非常多，但也給數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序帶來了諸多變革。數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序的發(fā)展要順應(yīng)大數(shù)據(jù)發(fā)展的趨勢(shì)，采用新型的技術(shù)和架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、管理和分析，為企業(yè)和用戶提供更加高效和可靠的服務(wù)。
相關(guān)問題拓展閱讀：
- 數(shù)據(jù)庫的多表大數(shù)據(jù)查詢應(yīng)如何優(yōu)化？
- 如題，想知道面對(duì)大數(shù)據(jù)的情況下，哪些數(shù)據(jù)庫是比較常用的？
數(shù)據(jù)庫的多表大數(shù)據(jù)查詢應(yīng)如何優(yōu)化？
數(shù)據(jù)庫的多表大數(shù)據(jù)查詢應(yīng)如何優(yōu)化？
1.應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行 null 值判斷，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：
select id from t where num is null
可以在num上設(shè)置默認(rèn)值0，確保表中num列沒有null值，然后這樣查詢：
select id from t where num=0
2.應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用!=或操作符，否則將引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。優(yōu)化器簡悉將無法通過索引來確定將要命中的行數(shù),因此需要搜索該表的所有行。
3.應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以這樣查詢：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
4.in 和 not in 也要慎用，因?yàn)镮N會(huì)使系統(tǒng)無法使用索引,而只能直接搜索表中的數(shù)據(jù)。如：
select id from t where num in(1,2,3)
對(duì)于連續(xù)的數(shù)值，能用 beeen 就不要用 in 了：
select id from t where num beeen 1 and 3
5.盡量避免在索引過的字符數(shù)據(jù)中，使用非打頭字母搜索。這也使得引擎無法利用索引。
見如下例子：
SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%’
SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=’L’
SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘L%’
即使NAME字段建有索引，前兩個(gè)查詢依然無法利用索引完成加快操作，引擎不得不對(duì)全表所有數(shù)據(jù)逐條操作來完成任務(wù)。而第三個(gè)查詢能夠使用索引來加快操作。
6.必要時(shí)強(qiáng)制查詢優(yōu)化器使用某個(gè)索引，如在 where 子句中使用參數(shù)，也會(huì)導(dǎo)致全表掃描。因?yàn)镾QL只有在運(yùn)行時(shí)才會(huì)解析局部變量，但優(yōu)化程序不能將訪問計(jì)劃的選擇推遲到運(yùn)行時(shí)；它必須在編譯時(shí)進(jìn)行選擇。然而，如果在編譯時(shí)建立訪問計(jì)劃，變量的值還是未散罩知的，因而無法作為索引選擇的輸入項(xiàng)。如下面語句將進(jìn)行全表掃描：
select id from t where num=@num
可以改為強(qiáng)制查詢使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
7.應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行表達(dá)式操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：
SELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100
應(yīng)改為:
SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2
SELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’
應(yīng)改為:
SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’
SELECT member_number, first_name, last_name FROM members
WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21
應(yīng)改為:
SELECT member_number, first_name, last_name FROM members
WHERE dateofbirth =” and createdate0)
SELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS(
SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)
兩者產(chǎn)生相同的結(jié)果，但是后者的效率顯然要高于前者。因?yàn)楹笳卟粫?huì)產(chǎn)生大量鎖定的表掃描或是索引掃描。
Java怎么把數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)查詢
Statement stmt = null;
ResultSet rs = null;
String query = “select 列名 from 表名 where id=11 and fname=’xx’ order by 列名 desc limit 1”;
stmt = conn.createStatement();
rs = stmt.executeQuery(query);
if (rs.next()) {
result = rs.getInt(“列名”);
}
數(shù)據(jù)庫表內(nèi)數(shù)據(jù)查詢
樓上的 拼寫錯(cuò)誤，我來修正 ^^
select count(*) from 表名
如何查詢大數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)存在
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫處理大數(shù)據(jù)很困難吧，不建議使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫來處理大數(shù)據(jù)。
建議研究下，Hadoop，Hive等，可處理大數(shù)據(jù)。
如果有預(yù)算，可以使用一些商業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，國內(nèi)的譬如永洪科技的大數(shù)據(jù)BI產(chǎn)品，不僅能高性能處理大數(shù)據(jù)，還可做數(shù)據(jù)分析。
當(dāng)然如果是簡單的查詢，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫如果做好索引，可能可以提高性能。
如何實(shí)現(xiàn)不同數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)查詢分頁
有兩種方法
方法1：
select 100 * from tbllendlist where fldserialNo not in ( selectfldserialNo from tbllendlist order by fldserialNo ) order by fldserialNo
方法2：
SELECT TOP 100 * FROM tbllendlist WHERE (fldserialNo > (SELECT MAX(fldserialNo) FROM (SELECT TOPfldserialNo FROM tbllendlist ORDER BY fldserialNo) AS T)) ORDER BY fldserialNo
如何提高Oracle數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)查詢的命中率
影響命中率的因素有四種：字典表活動(dòng)、臨時(shí)段活動(dòng)、回滾段活動(dòng)、表掃描， 應(yīng)用DBA可以對(duì)這四種因素進(jìn)行分析，找出數(shù)據(jù)庫命中率低的癥結(jié)所在。 1)字典表活動(dòng) 當(dāng)一個(gè)SQL語句之一次到達(dá)Oracle內(nèi)核時(shí)數(shù)據(jù)庫對(duì)SQL語句進(jìn)行分析，包含在查詢中的數(shù)據(jù)字典對(duì)象被分解，產(chǎn)生SQL執(zhí)行路徑。如果SQL語句指向一個(gè)不在SGA中的對(duì)象?表或視圖，Oracle執(zhí)行SQL語句到數(shù)據(jù)典中查詢有關(guān)對(duì)象的信息。數(shù)據(jù)塊從數(shù)據(jù)字典表被讀取到SGA的數(shù)據(jù)緩存中。由于每個(gè)數(shù)據(jù)字典都很小，因此，我們可緩存這些表以提高對(duì)這些表的命中率。但是由于數(shù)據(jù)字典表的數(shù)據(jù)塊在SGA中占據(jù)空間，當(dāng)增加全部的命中率時(shí)，它們會(huì)降低表數(shù)據(jù)塊的可用空間， 所以若查詢所需的時(shí)間字典信息已經(jīng)在SGA緩存中，那么就沒有必要遞歸調(diào)用。 2)臨時(shí)段的活動(dòng) 當(dāng)用戶執(zhí)行一個(gè)需要排序的查詢時(shí)，Oracle設(shè)法對(duì)內(nèi)存中排序區(qū)內(nèi)的所有行進(jìn)行排序，排序區(qū)的大小由數(shù)據(jù)庫的init.ora文件的數(shù)確定。如果排序區(qū)域不夠大，數(shù)據(jù)庫就會(huì)在排序操作期間開辟臨時(shí)段。臨時(shí)段會(huì)人為地降低OLTP(online transaction processing）應(yīng)用命中率,也會(huì)降低查詢進(jìn)行排序的性能。如果能在內(nèi)存中完成全部排序操作，就可以消除向臨時(shí)段寫數(shù)據(jù)的開銷。所以應(yīng)將SORT_AREA_SIZE設(shè)置得足夠大，以避免對(duì)臨時(shí)段的需要。這個(gè)參數(shù)的具體調(diào)整方法是:查詢相關(guān)數(shù)據(jù)，以確定這個(gè)參數(shù)的調(diào)整。 select * from v$sysstat where name=’sorts(disk)’or name=’sorts(memory); 大部分排序是在內(nèi)存中進(jìn)行的，但還有小部分發(fā)生在臨時(shí)段， 需要調(diào)整 值，查看init.ora文件的 SORT_AREA_SIZE值，參數(shù)為：SORT_AREA_SIZE＝65536;將其調(diào)整到SORT_AREA_SIZE＝131072、這個(gè)值調(diào)整后，重啟ORACLE數(shù)據(jù)庫即可生效。 3)回滾段的活動(dòng) 回滾段活動(dòng)分為回滾活動(dòng)和回滾段頭活動(dòng)。對(duì)回滾段頭塊的訪問會(huì)降低應(yīng)用的命中率， 對(duì)OLTP系統(tǒng)命中率的影響更大。為確認(rèn)是否因?yàn)榛貪L段影響了命中率，可以查看監(jiān)控輸出報(bào)表中的“數(shù)據(jù)塊相容性讀一重寫記錄應(yīng)用” 的統(tǒng)計(jì)值，這些統(tǒng)計(jì)值是用來確定用戶從回滾段中訪問數(shù)據(jù)的發(fā)生次數(shù)。 4)表掃描 通過大掃描讀得的塊在數(shù)據(jù)塊緩存中不會(huì)保持很長時(shí)間， 因此表掃描會(huì)降低命中率。為了避免不必要的全表掃描，首先是根據(jù)需要建立索引，合理的索引設(shè)計(jì)要建立人對(duì)各種查詢的分析和預(yù)測(cè)上，筆者會(huì)在SQL優(yōu)化中詳細(xì)談及；其次是將經(jīng)常用到的表放在內(nèi)存中，以降低磁盤讀寫次數(shù)。
如何優(yōu)化數(shù)據(jù)庫提高數(shù)據(jù)庫的效率
1. SQL優(yōu)化的原則是：將一次操作需要讀取的BLOCK數(shù)減到更低,即在最短的時(shí)間達(dá)到更大的數(shù)據(jù)吞吐量。
調(diào)整不良SQL通常可以從以下幾點(diǎn)切入：
? 檢查不良的SQL，考慮其寫法是否還有可優(yōu)化內(nèi)容
? 檢查子查詢 考慮SQL子查詢是否可以用簡單連接的方式進(jìn)行重新書寫
? 檢查優(yōu)化索引的使用
? 考慮數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化器
2. 避免出現(xiàn)SELECT * FROM table 語句，要明確查出的字段。
3. 在一個(gè)SQL語句中，如果一個(gè)where條件過濾的數(shù)據(jù)庫記錄越多，定位越準(zhǔn)確，則該where條件越應(yīng)該前移。
4. 查詢時(shí)盡可能使用索引覆蓋。即對(duì)SELECT的字段建立復(fù)合索引，這樣查詢時(shí)只進(jìn)行索引掃描，不讀取數(shù)據(jù)塊。
5. 在判斷有無符合條件的記錄時(shí)建議不要用SELECT COUNT （*）和select 1 語句。
6. 使用內(nèi)層限定原則，在拼寫SQL語句時(shí)，將查詢條件分解、分類，并盡量在SQL語句的最里層進(jìn)行限定，以減少數(shù)據(jù)的處理量。
7. 應(yīng)絕對(duì)避免在order by子句中使用表達(dá)式。
8. 如果需要從關(guān)聯(lián)表讀數(shù)據(jù)，關(guān)聯(lián)的表一般不要超過7個(gè)。
9. 小心使用 IN 和 OR，需要注意In中的數(shù)據(jù)量。建議中的數(shù)據(jù)不超過200個(gè)。
10. 用 代替，>用>=代替，1000)。應(yīng)該用如下語句代替：select name from customer inner join order on customer.customer_id=order.customer_id where order.money>100。
15. 在WHERE 子句中，避免對(duì)列的四則運(yùn)算，特別是where 條件的左邊，嚴(yán)禁使用運(yùn)算與函數(shù)對(duì)列進(jìn)行處理。比如有些地方 substring 可以用like代替。
16. 如果在語句中有not in（in）操作，應(yīng)考慮用not exists（exists）來重寫,更好的辦法是使用外連接實(shí)現(xiàn)。
17. 對(duì)一個(gè)業(yè)務(wù)過程的處理，應(yīng)該使事物的開始與結(jié)束之間的時(shí)間間隔越短越好，原則上做到數(shù)據(jù)庫的讀操作在前面完成，數(shù)據(jù)庫寫操作在后面完成，避免交叉。
18. 請(qǐng)小心不要對(duì)過多的列使用列函數(shù)和order by,group by等，謹(jǐn)慎使用disti軟件開發(fā)t。
19. 用union all 代替 union，數(shù)據(jù)庫執(zhí)行union操作，首先先分別執(zhí)行union兩端的查詢，將其放在臨時(shí)表中，然后在對(duì)其進(jìn)行排序，過濾重復(fù)的記錄。
當(dāng)已知的業(yè)務(wù)邏輯決定query A和query B中不會(huì)有重復(fù)記錄時(shí)，應(yīng)該用union all代替union，以提高查詢效率。
數(shù)據(jù)更新的效率
1. 在一個(gè)事物中，對(duì)同一個(gè)表的多個(gè)insert語句應(yīng)該集中在一起執(zhí)行。
2. 在一個(gè)業(yè)務(wù)過程中，盡量的使insert,update,delete語句在業(yè)務(wù)結(jié)束前執(zhí)行，以減少死鎖的可能性。
數(shù)據(jù)庫物理規(guī)劃的效率
為了避免I/O的沖突，我們?cè)谠O(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫物理規(guī)劃時(shí)應(yīng)該遵循幾條基本的原則(以O(shè)RACLE舉例)：
?? table和index分離：table和index應(yīng)該分別放在不同的tablespace中。
?? Rollback Segment的分離：Rollback Segment應(yīng)該放在獨(dú)立的Tablespace中。
?? System Tablespace的分離：System Tablespace中不允許放置任何用戶的object。（mssql中primary filegroup中不允許放置任何用戶的object）
?? Temp Tablesace的分離：建立單獨(dú)的Temp Tablespace，并為每個(gè)user指定default Temp Tablespace
??避免碎片：但segment中出現(xiàn)大量的碎片時(shí)，會(huì)導(dǎo)致讀數(shù)據(jù)時(shí)需要訪問的block數(shù)量的增加。對(duì)經(jīng)常發(fā)生DML操作的segemeng來說，碎片是不能完全避免的。所以，我們應(yīng)該將經(jīng)常做DML操作的表和很少發(fā)生變化的表分離在不同的Tablespace中。
當(dāng)我們遵循了以上原則后，仍然發(fā)現(xiàn)有I/O沖突存在，我們可以用數(shù)據(jù)分離的方法來解決。
?? 連接Table的分離：在實(shí)際應(yīng)用中經(jīng)常做連接查詢的Table，可以將其分離在不同的Taclespace中，以減少I/O沖突。
?? 使用分區(qū)：對(duì)數(shù)據(jù)量很大的Table和Index使用分區(qū)，放在不同的Tablespace中。
在實(shí)際的物理存儲(chǔ)中，建議使用RAID。日志文件應(yīng)放在單獨(dú)的磁盤中。
數(shù)據(jù)庫的查詢優(yōu)化算法
給出你的查詢，然后才可以對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化
如何優(yōu)化SQL Server數(shù)據(jù)庫查詢
如果你的查詢比較固定，并且查詢的條件區(qū)別度較高，可以建立相應(yīng)的索引。
其他的一些規(guī)則，比如使用exists代替 in都可以試試
查詢速度慢的原因很多，常見如下幾種：
1、沒有索引或者沒有用到索引(這是查詢慢最常見的問題，是程序設(shè)計(jì)的缺陷)
2、I/O吞吐量小，形成了瓶頸效應(yīng)。
3、沒有創(chuàng)建計(jì)算列導(dǎo)致查詢不優(yōu)化。
4、內(nèi)存不足
5、網(wǎng)絡(luò)速度慢
6、查詢出的數(shù)據(jù)量過大（可以采用多次查詢，其他的方法降低數(shù)據(jù)量）
7、鎖或者死鎖(這也是查詢慢最常見的問題，是程序設(shè)計(jì)的缺陷)
8、sp_lock,sp_who,活動(dòng)的用戶查看,原因是讀寫競爭資源。
9、返回了不必要的行和列
10、查詢語句不好，沒有優(yōu)化
可以通過如下方法來優(yōu)化查詢 :
1、把數(shù)據(jù)、日志、索引放到不同的I/O設(shè)備上，增加讀取速度，以前可以將Tempdb應(yīng)放在RAID0上，SQL2023不在支持。數(shù)據(jù)量（尺寸）越大，提高I/O越重要.
2、縱向、橫向分割表，減少表的尺寸(sp_spaceuse)
3、升級(jí)硬件
4、根據(jù)查詢條件,建立索引,優(yōu)化索引、優(yōu)化訪問方式，限制結(jié)果集的數(shù)據(jù)量。注意填充因子要適當(dāng)（更好是使用默認(rèn)值0）。索引應(yīng)該盡量小，使用字節(jié)數(shù)小的列建索引好（參照索引的創(chuàng)建）,不要對(duì)有限的幾個(gè)值的字段建單一索引如性別字段
5、提高網(wǎng)速;
6、擴(kuò)大服務(wù)器的內(nèi)存,Windows 2023和SQL server 2023能支持4-8G的內(nèi)存。配置虛擬內(nèi)存：虛擬內(nèi)存大小應(yīng)基于計(jì)算機(jī)上并發(fā)運(yùn)行的服務(wù)進(jìn)行配置。運(yùn)行 Microsoft SQL Server? 2023 時(shí)，可考慮將虛擬內(nèi)存大小設(shè)置為計(jì)算機(jī)中安裝的物理內(nèi)存的 1.5 倍。如果另外安裝了全文檢索功能，并打算運(yùn)行 Microsoft 搜索服務(wù)以便執(zhí)行全文索引和查詢，可考慮：將虛擬內(nèi)存大小配置為至少是計(jì)算機(jī)中安裝的物理內(nèi)存的 3 倍。將 SQL Server max server memory 服務(wù)器配置選項(xiàng)配置為物理內(nèi)存的 1.5 倍（虛擬內(nèi)存大小設(shè)置的一半）。
7、增加服務(wù)器 CPU個(gè)數(shù); 但是必須明白并行處理串行處理更需要資源例如內(nèi)存。使用并行還是串行程是MsSQL自動(dòng)評(píng)估選擇的。單個(gè)任務(wù)分解成多個(gè)任務(wù)，就可以在處理器上運(yùn)行。例如耽擱查詢的排序、連接、掃描和GROUP BY字句同時(shí)執(zhí)行，SQL SERVER根據(jù)系統(tǒng)的負(fù)載情況決定更優(yōu)的并行等級(jí)，復(fù)雜的需要消耗大量的CPU的查詢最適合并行處理。但是更新操作Update,Insert， Delete還不能并行處理。
8、如果是使用like進(jìn)行查詢的話，簡單的使用index是不行的，但是全文索引，耗空間。 like ‘a(chǎn)%’ 使用索引 like ‘%a’ 不使用索引用 like ‘%a%’ 查詢時(shí)，查詢耗時(shí)和字段值總長度成正比,所以不能用CHAR類型，而是VARCHAR。對(duì)于字段的值很長的建全文索引。
9、DB Server 和APPLication Server 分離；OLTP和OLAP分離
10、分布式分區(qū)視圖可用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器聯(lián)合體。聯(lián)合體是一組分開管理的服務(wù)器，但它們相互協(xié)作分擔(dān)系統(tǒng)的處理負(fù)荷。這種通過分區(qū)數(shù)據(jù)形成數(shù)據(jù)庫服務(wù)器聯(lián)合體的機(jī)制能夠擴(kuò)大一組服務(wù)器，以支持大型的多層 Web 站點(diǎn)的處理需要。有關(guān)更多信息，參見設(shè)計(jì)聯(lián)合數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。（參照SQL幫助文件’分區(qū)視圖’）
a、在實(shí)現(xiàn)分區(qū)視圖之前，必須先水平分區(qū)表
b、在創(chuàng)建成員表后，在每個(gè)成員服務(wù)器上定義一個(gè)分布式分區(qū)視圖，并且每個(gè)視圖具有相同的名稱。這樣，引用分布式分區(qū)視圖名的查詢可以在任何一個(gè)成員服務(wù)器上運(yùn)行。系統(tǒng)操作如同每個(gè)成員服務(wù)器上都有一個(gè)原始表的復(fù)本一樣，但其實(shí)每個(gè)服務(wù)器上只有一個(gè)成員表和一個(gè)分布式分區(qū)視圖。數(shù)據(jù)的位置對(duì)應(yīng)用程序是透明的。
11、重建索引 DBCC REINDEX ,DBCC INDEXDEFRAG,收縮數(shù)據(jù)和日志 DBCC SHRINKDB,DBCC SHRINKFILE. 設(shè)置自動(dòng)收縮日志.對(duì)于大的數(shù)據(jù)庫不要設(shè)置數(shù)據(jù)庫自動(dòng)增長，它會(huì)降低服務(wù)器的性能。在T-sql的寫法上有很大的講究，下面列出常見的要點(diǎn)：首先，DBMS處理查詢計(jì)劃的過程是這樣的：
1、 查詢語句的詞法、語法檢查
2、 將語句提交給DBMS的查詢優(yōu)化器
3、 優(yōu)化器做代數(shù)優(yōu)化和存取路徑的優(yōu)化
4、 由預(yù)編譯模塊生成查詢規(guī)劃
5、 然后在合適的時(shí)間提交給系統(tǒng)處理執(zhí)行
6、 最后將執(zhí)行結(jié)果返回給用戶其次，看一下SQL SERVER的數(shù)據(jù)存放的結(jié)構(gòu)：一個(gè)頁面的大小為8K(8060)字節(jié)，8個(gè)頁面為一個(gè)盤區(qū)，按照B樹存放。
12、Commit和rollback的區(qū)別 Rollback:回滾所有的事物。 Commit:提交當(dāng)前的事物. 沒有必要在動(dòng)態(tài)SQL里寫事物，如果要寫請(qǐng)寫在外面如： begin tran exec(@s) mit trans 或者將動(dòng)態(tài)SQL 寫成函數(shù)或者存儲(chǔ)過程。
13、在查詢Select語句中用Where字句限制返回的行數(shù),避免表掃描,如果返回不必要的數(shù)據(jù)，浪費(fèi)了服務(wù)器的I/O資源，加重了網(wǎng)絡(luò)的負(fù)擔(dān)降低性能。如果表很大，在表掃描的期間將表鎖住，禁止其他的聯(lián)接訪問表,后果嚴(yán)重。
14、SQL的注釋申明對(duì)執(zhí)行沒有任何影響
15、盡可能不使用光標(biāo)，它占用大量的資源。如果需要row-by-row地執(zhí)行，盡量采用非光標(biāo)技術(shù),如：在客戶端循環(huán)，用臨時(shí)表，Table變量，用子查詢，用Case語句等等。游標(biāo)可以按照它所支持的提取選項(xiàng)進(jìn)行分類： 只進(jìn) 必須按照從之一行到最后一行的順序提取行。FETCH NEXT 是唯一允許的提取操作,也是默認(rèn)方式?？蓾L動(dòng)性可以在游標(biāo)中任何地方隨機(jī)提取任意行。游標(biāo)的技術(shù)在SQL2023下變得功能很強(qiáng)大，他的目的是支持循環(huán)。有四個(gè)并發(fā)選項(xiàng) READ_ON：不允許通過游標(biāo)定位更新(Update)，且在組成結(jié)果集的行中沒有鎖。 OPTIMISTIC WITH valueS:樂觀并發(fā)控制是事務(wù)控制理論的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)部分。樂觀并發(fā)控制用于這樣的情形，即在打開游標(biāo)及更新行的間隔中，只有很小的機(jī)會(huì)讓第二個(gè)用戶更新某一行。當(dāng)某個(gè)游標(biāo)以此選項(xiàng)打開時(shí)，沒有鎖控制其中的行，這將有助于更大化其處理能力。如果用戶試圖修改某一行，則此行的當(dāng)前值會(huì)與最后一次提取此行時(shí)獲取的值進(jìn)行比較。如果任何值發(fā)生改變，則服務(wù)器就會(huì)知道其他人已更新了此行，并會(huì)返回一個(gè)錯(cuò)誤。如果值是一樣的，服務(wù)器就執(zhí)行修改。選擇這個(gè)并發(fā)選項(xiàng)OPTIMISTIC WITH ROW VERSIONING:此樂觀并發(fā)控制選項(xiàng)基于行版本控制。使用行版本控制，其中的表必須具有某種版本標(biāo)識(shí)符，服務(wù)器可用它來確定該行在讀入游標(biāo)后是否有所更改。在 SQL Server 中，這個(gè)性能由 timestamp 數(shù)據(jù)類型提供，它是一個(gè)二進(jìn)制數(shù)字，表示數(shù)據(jù)庫中更改的相對(duì)順序。每個(gè)數(shù)據(jù)庫都有一個(gè)全局當(dāng)前時(shí)間戳值：@@DS。每次以任何方式更改帶有 timestamp 列的行時(shí)，SQL Server 先在時(shí)間戳列中存儲(chǔ)當(dāng)前的 @@DS 值，然后增加 @@DS 的值。如果某 個(gè)表具有 timestamp 列，則時(shí)間戳?xí)挥浀叫屑?jí)。服務(wù)器就可以比較某行的當(dāng)前時(shí)間戳值和上次提取時(shí)所存儲(chǔ)的時(shí)間戳值，從而確定該行是否已更新。服務(wù)器不必比較所有列的值，只需比較 timestamp 列即可。如果應(yīng)用程序?qū)]有 timestamp 列的表要求基于行版本控制的樂觀并發(fā)，則游標(biāo)默認(rèn)為基于數(shù)值的樂觀并發(fā)控制。 SCROLL LOCKS 這個(gè)選項(xiàng)實(shí)現(xiàn)悲觀并發(fā)控制。在悲觀并發(fā)控制中，在把數(shù)據(jù)庫的行讀入游標(biāo)結(jié)果集時(shí)，應(yīng)用程序?qū)⒃噲D鎖定數(shù)據(jù)庫行。在使用服務(wù)器游標(biāo)時(shí)，將行讀入游標(biāo)時(shí)會(huì)在其上放置一個(gè)更新鎖。如果在事務(wù)內(nèi)打開游標(biāo)，則該事務(wù)更新鎖將一直保持到事務(wù)被提交或回滾；當(dāng)提取下一行時(shí)，將除去游標(biāo)鎖。如果在事務(wù)外打開游標(biāo)，則提取下一行時(shí)，鎖就被丟棄。因此，每當(dāng)用戶需要完全的悲觀并發(fā)控制時(shí)，游標(biāo)都應(yīng)在事務(wù)內(nèi)打開。更新鎖將阻止任何其它任務(wù)獲取更新鎖或排它鎖，從而阻止其它任務(wù)更新該行。然而，更新鎖并不阻止共享鎖，所以它不會(huì)阻止其它任務(wù)讀取行，除非第二個(gè)任務(wù)也在要求帶更新鎖的讀取。滾動(dòng)鎖根據(jù)在游標(biāo)定義的 Select 語句中指定的鎖提示，這些游標(biāo)并發(fā)選項(xiàng)可以生成滾動(dòng)鎖。滾動(dòng)鎖在提取時(shí)在每行上獲取，并保持到下次提取或者游標(biāo)關(guān)閉，以先發(fā)生者為準(zhǔn)。下次提取時(shí)，服務(wù)器為新提取中的行獲取滾動(dòng)鎖，并釋放上次提取中行的滾動(dòng)鎖。滾動(dòng)鎖獨(dú)立于事務(wù)鎖，并可以保持到一個(gè)提交或回滾操作之后。如果提交時(shí)關(guān)閉游標(biāo)的選項(xiàng)為關(guān)，則 COMMIT 語句并不關(guān)閉任何打開的游標(biāo)，而且滾動(dòng)鎖被保留到提交之后，以維護(hù)對(duì)所提取數(shù)據(jù)的隔離。所獲取滾動(dòng)鎖的類型取決于游標(biāo)并發(fā)選項(xiàng)和游標(biāo) Select 語句中的鎖提示。鎖提示 只讀 樂觀數(shù)值 樂觀行版本控制 鎖定無提示 未鎖定 未鎖定 未鎖定 更新 NOLOCK 未鎖定 未鎖定未鎖定 未鎖定 HOLDLOCK 共享 共享 共享 更新 UPDLOCK 錯(cuò)誤 更新 更新 更新 TABLOCKX 錯(cuò)誤 未鎖定 未鎖定更新其它 未鎖定 未鎖定 未鎖定 更新 *指定 NOLOCK 提示將使指定了該提示的表在游標(biāo)內(nèi)是只讀的。
16、用Profiler來跟蹤查詢，得到查詢所需的時(shí)間，找出SQL的問題所在; 用索引優(yōu)化器優(yōu)化索引
17、注意UNion和UNion all 的區(qū)別。UNION all好
18、注意使用DISTINCT，在沒有必要時(shí)不要用，它同UNION一樣會(huì)使查詢變慢。重復(fù)的記錄在查詢里是沒有問題的
19、查詢時(shí)不要返回不需要的行、列
20、用sp_configure ‘query governor cost limit’或者SET QUERY_GOVERNOR_COST_LIMIT來限制查詢消耗的資源。當(dāng)評(píng)估查詢消耗的資源超出限制時(shí)，服務(wù)器自動(dòng)取消查詢,在查詢之前就扼殺掉。 SET LOCKTIME設(shè)置鎖的時(shí)間
21、用select 100 / 10 Percent 來限制用戶返回的行數(shù)或者SET ROWCOUNT來限制操作的行
22、在SQL2023以前，一般不要用如下的字句: “IS NULL”, “＜＞”, “!=”, “!＞”, “!＜”, “NOT”, “NOT EXISTS”, “NOT IN”, “NOT LIKE”, and “LIKE ‘%500′”，因?yàn)樗麄儾蛔咚饕潜頀呙琛Ｒ膊灰赪here字句中的列名加函數(shù)，如Convert，substring等,如果必須用函數(shù)的時(shí)候，創(chuàng)建計(jì)算列再創(chuàng)建索引來替代.還可以變通寫法：Where SUBSTRING(firstname,1,1) = ‘m’改為Where firstname like ‘m%’（索引掃描），一定要將函數(shù)和列名分開。并且索引不能建得太多和太大。NOT IN會(huì)多次掃描表，使用EXISTS、NOT EXISTS ，IN , LEFT OUTER JOIN 來替代，特別是左連接,而Exists比IN更快，最慢的是NOT操作.如果列的值含有空，以前它的索引不起作用，現(xiàn)在2023的優(yōu)化器能夠處理了。相同的是IS NULL，”NOT”, “NOT EXISTS”, “NOT IN”能優(yōu)化她，而”＜＞”等還是不能優(yōu)化，用不到索引。
23、使用Query Analyzer，查看SQL語句的查詢計(jì)劃和評(píng)估分析是否是優(yōu)化的SQL。一般的20%的代碼占據(jù)了80%的資源，我們優(yōu)化的重點(diǎn)是這些慢的地方。
24、如果使用了IN或者OR等時(shí)發(fā)現(xiàn)查詢沒有走索引，使用顯示申明指定索引： Select * FROM PersonMember (INDEX = IX_Title) Where processid IN (‘男’，’女’)
25、將需要查詢的結(jié)果預(yù)先計(jì)算好放在表中，查詢的時(shí)候再Select。這在SQL7.0以前是最重要的手段。例如醫(yī)院的住院費(fèi)計(jì)算。
26、MIN() 和 MAX()能使用到合適的索引。
27、數(shù)據(jù)庫有一個(gè)原則是代碼離數(shù)據(jù)越近越好，所以優(yōu)先選擇Default,依次為Rules,Triggers, Constraint（約束如外健主健CheckUNIQUE……,數(shù)據(jù)類型的更大長度等等都是約束）,Procedure.這樣不僅維護(hù)工作小，編寫程序質(zhì)量高，并且執(zhí)行的速度快。
28、如果要插入大的二進(jìn)制值到Image列，使用存儲(chǔ)過程，千萬不要用內(nèi)嵌Insert來插入(不知JAVA是否)。因?yàn)檫@樣應(yīng)用程序首先將二進(jìn)制值轉(zhuǎn)換成字符串（尺寸是它的兩倍），服務(wù)器受到字符后又將他轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制值.存儲(chǔ)過程就沒有這些動(dòng)作: 方法：Create procedure p_insert as insert into table(Fimage) values (@image), 在前臺(tái)調(diào)用這個(gè)存儲(chǔ)過程傳入二進(jìn)制參數(shù)，這樣處理速度明顯改善
如題，想知道面對(duì)大數(shù)據(jù)的情況下，哪些數(shù)據(jù)庫是比較常用的？
目前市場上主要常用的數(shù)據(jù)庫根據(jù)數(shù)據(jù)庫應(yīng)用類型的不同有時(shí)候區(qū)別。在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中，Oracle、MySQL/MariaDB、SQL Server、PostgrcSQL、 DB2等數(shù)據(jù)庫應(yīng)用較廣泛。在時(shí)序數(shù)據(jù)庫類型中，InfluxDB、RRDtool、Graphite等數(shù)據(jù)庫也較為常見。其他類型數(shù)據(jù)庫枝者可參考 http：//db-engines.com/en/ranking網(wǎng)站排山搭辯名。
在國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域，亞信科技AntDB數(shù)據(jù)庫在運(yùn)營商的核心系統(tǒng)上?為全國24個(gè)省份的10億多用戶提供在線服務(wù)，現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于通信，交逗缺通，金融，能源，郵政等多個(gè)行業(yè)。
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創(chuàng)新互聯(lián)服務(wù)器托管擁有成都T3+級(jí)標(biāo)準(zhǔn)機(jī)房資源，具備完善的安防設(shè)施、三線及BGP網(wǎng)絡(luò)接入帶寬達(dá)10T，機(jī)柜接入千兆交換機(jī)，能夠有效保證服務(wù)器托管業(yè)務(wù)安全、可靠、穩(wěn)定、高效運(yùn)行；創(chuàng)新互聯(lián)專注于成都服務(wù)器托管租用十余年，得到成都等地區(qū)行業(yè)客戶的一致認(rèn)可。
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