DB2数据库优化的几条策略_MySQL
DB2
1、 对后续用到的表建立索引(注意在插入数据之前建立或者在插入后建立但是要runstats)
说明:插入之前建立的话,在表插入数据的过程中,索引也随着更新,这样的话需要较大的日志空间,因此速度会比较慢,可以采用不计日志的方式插入;数据差完之后再建立索引的话,该表的日志统计信息没有更新,因此执行计划会很差,用不到索引,runstats on tabble asiainfo.aaaa and indexes all之后,索引统计信息就会更新,这样执行计划会考虑到使用索引,因此速度快。
2、将比较大的表建在多节点的表空间上,同时建好索引
说明:现有的db2数据仓库每个节点使用2个CPU,4G内存,DIM表空间计划是存放维表的表空间,因此是单节点的。在使用这个表空间的中的表的时候,最多只会用到2个CPU,4G内存,加上其他的表空间也都要用到这两个CPU和这4G内存,因此资源比较有限。建议较大的表不要放在这个表空间中,而是建立好分区键,放在多节点的表空间中,这样检索这个表的时候32个节点同时检索,最后汇总到0节点上进行展现,速度当然会非常的快。另外,虽然32节点并行性好,但是如果建立好索引的话,速度会更快!!
3、将插入的表使用不计日志的方式插入
说明:数据库为了保证数据的一致性和可回退性,插入、更新或者删除数据的时候要计日志,这样在失败的时候可以回退,但是如果并发较多或者操作非常大的话,会导致争抢日志的情况,导致操作非常缓慢。如果使用不计日志的方式进行插入、更新或者删除操作的话,日志使用极少,但是如果操作失败的话是无法回退的,这样一致性得不到保证,这个表只能删除重建!!!!
4、将表建立表级锁,减少锁数量的使用
说明:数据库的锁的最大数量是有限制的,并且每个锁都要占一定的内存,因此如果锁的数量非常多,使用的内存也就多,导致资源紧张。
5、建立临时表的时候尽量只插入用的到的数据,不插用不到的数据。
说明:程序中好多地方为了提高速度,将用到的数据先插入到一个临时表中,但是插入了非常多的没有使用的数据,这样导致临时表也非常大,所以尽可能的只向临时表中插入用的到的数据,并且尽可能的使用索引,可以大大的提高速度。
6、关于左关联的一点使用心得
在on的条件里面尽量的只写关联条件和对左关联的表作限制,而对主表的限制不要写在这里。如果写在里面的话,不但速度非常慢,而且可能会出现莫名其妙的结果

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Petua untuk mengoptimumkan prestasi pertanyaan Hibernate termasuk: menggunakan pemuatan malas untuk menangguhkan pemuatan koleksi dan objek yang berkaitan untuk menggabungkan operasi kemas kini, memadam atau memasukkan menggunakan cache peringkat kedua untuk menyimpan objek yang sering ditanya dalam ingatan; , dapatkan semula entiti dan entiti yang berkaitan dengannya untuk mengelakkan mod pertanyaan SELECTN+1 untuk mendapatkan data besar dalam blok untuk meningkatkan prestasi pertanyaan tertentu;

Bagaimana untuk meningkatkan kelajuan akses laman web Python melalui pengoptimuman pangkalan data? Ringkasan Semasa membina tapak web Python, pangkalan data adalah komponen kritikal. Jika kelajuan capaian pangkalan data adalah perlahan, ia akan menjejaskan prestasi dan pengalaman pengguna tapak web secara langsung. Artikel ini akan membincangkan beberapa cara untuk mengoptimumkan pangkalan data anda untuk meningkatkan kelajuan akses tapak web Python anda, bersama-sama dengan beberapa kod sampel. Pengenalan Bagi kebanyakan laman web Python, pangkalan data adalah bahagian penting dalam menyimpan dan mendapatkan semula data. Jika tidak dioptimumkan, pangkalan data boleh menjadi hambatan prestasi. Buku

SpringBoot ialah rangka kerja Java popular yang terkenal dengan kemudahan penggunaan dan pembangunan pesatnya. Walau bagaimanapun, apabila kerumitan aplikasi meningkat, isu prestasi boleh menjadi halangan. Untuk membantu anda mencipta aplikasi springBoot sepantas angin, artikel ini akan berkongsi beberapa petua pengoptimuman prestasi praktikal. Optimumkan masa permulaan Masa permulaan aplikasi adalah salah satu faktor utama pengalaman pengguna. SpringBoot menyediakan beberapa cara untuk mengoptimumkan masa permulaan, seperti menggunakan caching, mengurangkan output log dan mengoptimumkan pengimbasan laluan kelas. Anda boleh melakukan ini dengan menetapkan spring.main.lazy-initialization dalam fail application.properties

Dalam pangkalan data MySQL, pengindeksan adalah cara yang sangat penting untuk pengoptimuman prestasi. Apabila jumlah data dalam jadual meningkat, indeks yang tidak sesuai boleh menyebabkan pertanyaan menjadi perlahan atau malah menyebabkan ranap pangkalan data. Untuk meningkatkan prestasi pangkalan data, indeks perlu digunakan secara rasional apabila mereka bentuk struktur jadual dan pernyataan pertanyaan. Indeks komposit ialah teknologi pengindeksan yang lebih maju yang meningkatkan kecekapan pertanyaan dengan menggabungkan berbilang medan sebagai indeks. Dalam artikel ini, kami akan memperincikan cara meningkatkan prestasi MySQL dengan menggunakan indeks komposit. Apakah komposit indeks komposit

1. Pengoptimuman kod untuk mengelakkan penggunaan terlalu banyak anotasi keselamatan: Dalam Pengawal dan Perkhidmatan, cuba kurangkan penggunaan @PreAuthorize dan @PostAuthorize dan anotasi lain ini akan meningkatkan masa pelaksanaan kod. Optimumkan pernyataan pertanyaan: Apabila menggunakan springDataJPA, mengoptimumkan pernyataan pertanyaan boleh mengurangkan masa pertanyaan pangkalan data, dengan itu meningkatkan prestasi sistem. Caching maklumat keselamatan: Caching beberapa maklumat keselamatan yang biasa digunakan boleh mengurangkan bilangan capaian pangkalan data dan meningkatkan kelajuan tindak balas sistem. 2. Gunakan indeks untuk pengoptimuman pangkalan data: Mencipta indeks pada jadual yang sering ditanya boleh meningkatkan kelajuan pertanyaan pangkalan data dengan ketara. Bersihkan log dan meja sementara dengan kerap: Bersihkan log dan meja sementara dengan kerap

Dari perspektif teknikal, mengapa Oracle boleh mengalahkan MySQL? Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, sistem pengurusan pangkalan data (DBMS) telah memainkan peranan penting dalam penyimpanan dan pemprosesan data. Oracle dan MySQL, dua DBMS yang popular, sentiasa menarik perhatian ramai. Walau bagaimanapun, dari perspektif teknikal, Oracle lebih berkuasa daripada MySQL dalam beberapa aspek, jadi Oracle mampu mengalahkan MySQL. Pertama, Oracle cemerlang dalam mengendalikan data berskala besar. Oracl

Tajuk: Pernyataan dan contoh kod khusus untuk melihat data jadual dalam MySQL MySQL ialah sistem pengurusan pangkalan data hubungan sumber terbuka yang digunakan secara meluas dalam aplikasi semua saiz. Dalam MySQL, melihat data jadual adalah operasi yang sangat asas Berikut akan memperkenalkan cara melaksanakan operasi ini melalui pernyataan dan contoh kod tertentu. Pertama, kami akan memperkenalkan pernyataan dan contoh kod khusus untuk melihat data jadual melalui alat baris arahan MySQL. Katakan kita mempunyai jadual bernama "pekerja", berikut ialah pas

Dengan perkembangan berterusan teknologi komputer dan pertumbuhan berterusan skala data, pangkalan data telah menjadi teknologi penting. Walau bagaimanapun, terdapat beberapa masalah biasa yang dihadapi apabila menggunakan pangkalan data dalam sistem Linux Artikel ini akan memperkenalkan beberapa masalah pangkalan data biasa dalam sistem Linux dan penyelesaiannya. Masalah sambungan pangkalan data Apabila menggunakan pangkalan data, masalah seperti kegagalan sambungan atau tamat masa sambungan kadangkala berlaku Masalah ini mungkin disebabkan oleh ralat konfigurasi pangkalan data atau hak akses yang tidak mencukupi. Penyelesaian: Semak fail konfigurasi pangkalan data untuk memastikan
