2025年oracle数据库设计规范（2025年oracle数据库实战）

oracle数据库性能调优

1、Oracle数据库性能调优需从设计、实例、SQL、I/O等多层次入手，结合监控与持续优化策略提升性能。设计层调优数据库架构设计需合理规划表结构，避免过度冗余或复杂关联，例如通过规范化设计减少数据重复，同时根据业务需求平衡规范化与查询效率。

2、基于命中率的技术瑞然反映了Oracle内部效率问题，但这些命中率与使用数据库的应用的性能关系不大；命中率分析方法通过全局平均和模糊了个体，而大部分性能问题都是基于个体的。基于等待事件借口的性能优化 优点：OWI方法是快速解决orale性能的最有效方式；OWI方法优化降低了性能优化人员的能力需求。

3、综上所述，SQL优化是构建高效率Oracle数据库的关键环节。通过掌握SQL优化基础、理解Oracle执行计划、合理利用索引、优化SQL语句和表结构、利用分区技术和并行处理、使用SQL调优工具和技术、调整内存参数、合理控制事务与并发以及进行性能监控与诊断等方法，可以显著提高Oracle数据库的性能和稳定性。

4、数据库效率 此部分记录了Oracle关键指标的内存命中率及数据库实例其它操作的效率。这些指标反映了数据库中最重要指标的命中率，如Buffer Cache命中率、Library Cache命中率等。高命中率意味着数据库能够更有效地利用内存资源，减少磁盘I/O操作，从而提高性能。

5、在Java的性能调优分析中，可以使用 JProfiler 分析JVM运行时的CPU消耗、Memory占用、Thread情况等信息。对于Java代码中调用的Ora 在Java的性能调优分析中，可以使用 JProfiler 分析JVM运行时的CPU消耗、Memory占用、Thread情况等信息。

数据库设计(二)物理设计

数据库设计（二）物理设计 在数据库的物理设计中，主要任务是确定数据的存储结构，在数据的存储时间和空间利用率中权衡，选择一个折中的方案。以下将详细介绍数据库物理设计的各个步骤和要点。选择DBMS系统 选择合适的DBMS系统是数据库物理设计的第一步。

数据库的物理结构设计指的是根据数据库的逻辑结构选定合适的RDBMS（如Oracle、Sybase等），并设计和实施数据库的存储结构、存取方式等具体细节的过程。这一过程主要包括以下四方面的内容： 确定数据的存储结构存储结构涉及如何实际在物理介质上存储数据。

概念结构设计阶段 是整个数据库设计的关键，通过对用户需求的集成、归纳和抽象，形成了一个独立于特定数据库管理系统的概念模型。逻辑结构设计阶段 将概念结构转换为DBMS支持的数据模型，对其进行优化。数据库物理设计阶段 为逻辑数据模型选择最适合应用程序环境的物理结构（包括存储结构和存取方法）。

按照规范的设计方法，一个完整的数据库设计一般分为以下六个阶段。

数据库设计工作包含两方面的内容：数据库逻辑设计：设计数据库的逻辑结构，与具体的DBMS无关，主要反映业务逻辑。数据库物理设计：设计数据库的物理结构，根据数据库的逻辑结构来选定RDBMS（如Oracle、Sybase等），并设计和实施数据库的存储结构、存取方式等。

除了这四个核心阶段，一个完整的数据库设计流程还可能包括： **需求分析**：分析用户的数据、功能和性能需求。 **概念结构设计**：使用E-R模型进行设计，包括绘制E-R图。 **逻辑结构设计**：将E-R图转换为表，实现从E-R模型到关系模型的转换。

数据库怎么设计啊,没有思路

逻辑设计阶段：首先将E-R图转换成具体的数据库产品支持的数据模型，如关系模型，形成数据库逻辑模式；然后根据用户处理的要求、安全性的考虑，在基本表的基础上再建立必要的视图（View），形成数据的外模式 物理设计阶段：根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，建立索引，形成数据库内模式。

设计原则 弱关联原则设计思路：表和表之间的关联尽量采用弱关联，以便于对表字段和表结构的调整和重构。优势：数据库表主要用于持久化对象实例的状态，表和表之间不应用强关联来表述业务，这一职责应由系统的逻辑层来保证，确保系统对不正确数据的兼容性。

数据库横表和纵表的设计思路主要基于数据的存储、查询效率以及扩展性等方面的考虑。横表（Horizontal Table）设计思路：定义：横表，也称为扁平表，将每个属性的值都以列的形式展示，每一行记录表示一个实体的所有属性值。

结果表：这个表的数据有一个特点，只允许添加，不允许删除和修改，这个表的数据本身就是对于一种最终结果的表现。例如：日志表、账单表。那我们在进行数据库设计的时候，就需要将这些使用情况考虑进去，将不同功能的表进行分离，尽量降低耦合，让相互表的修改不会影响使用。

采用领域模型驱动和自顶向下的思路进行数据库设计。对象要符合封装特性，确保与职责相关的数据项被定义在一个对象内。索引设计：对所有表的主键和外键建立索引。有针对性地建立组合属性的索引。存储过程：尽量少采用存储过程，以简化数据库结构和维护。

数据库设计完成后，项目80%的设计开发在你脑海中就已经完成了 每个字段的设计都是有他必要的意义的，你在设计每一个字段的同时，就应该已经想清楚程序中如何去运用这些字段，多张表的联系在程序中是如何体现的。

大型数据库设计原则

1、设计原则 弱关联原则设计思路：表和表之间的关联尽量采用弱关联，以便于对表字段和表结构的调整和重构。优势：数据库表主要用于持久化对象实例的状态，表和表之间不应用强关联来表述业务，这一职责应由系统的逻辑层来保证，确保系统对不正确数据的兼容性。

2、采用领域模型驱动和自顶向下的思路进行数据库设计。对象要符合封装特性，确保与职责相关的数据项被定义在一个对象内。索引设计：对所有表的主键和外键建立索引。有针对性地建立组合属性的索引。存储过程：尽量少采用存储过程，以简化数据库结构和维护。

3、数据库设计的基本原则：（1）把具有同一个主题的数据存储在一个数据表中，“一表一用”。（2）尽量消除冗余，提高访问数据库的速度。（3）一般要求数据库设计达到第三范式，多对多，最大限度消除了数据冗余、修改异常、插入异常、删除异常，基本满足关系规范化的要求。

4、下面就说说数据库设计的原则：数据库设计最起码要占用整个项目开发的40%以上的时间数据库是需求的直观反应和表现，因此设计时必须要切实符合用户的需求，要多次与用户沟通交流来细化需求，将需求中的要求和每一次的变化都要一一体现在数据库的设计当中。

5、数据库设计原则2007-05-2601：08一个好的数据库产品不等于就有一个好的应用系统，如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，而且将会影响系统实际运行的性能。

6、数据库设计是数据组织、存储和访问的关键，下面将为你介绍数据库设计的基本原则和主要步骤。聚焦同一主题确保相关数据集中存储，便于查找和管理。消除冗余提高数据库性能，确保数据准确无误。遵循第三范式规范关系，减少数据冗余和其他异常问题。定义明确的关系在多对多关系中，需转换为一对多的关系。

oracle表两百多个字段正常吗

Oracle表有两百多个字段在技术上是可以接受的，但可能不是最佳实践。技术可行性 Oracle数据库在10g及后续版本中，一张表最多可以包含1000个字段。这一设计限制是为了确保数据库系统的稳定性和性能，防止由于字段过多而导致的系统负荷过大。

早期也有观点认为 Oracle 能支持的字段个数大概为 1024，不过如果字段中包含有长度比较大的字段，这个数目还有可能小些。在实际使用中，考虑到数据库管理、性能等多方面因素，即使未达到 1000 列的限制，当字段数量较多时，也可能会给管理和维护带来困难，并且可能影响数据库的访问性能。

Oracle数据库一个表的最大记录数可以达到非常高的水平，但具体数值受多个因素影响。在不考虑硬件限制的理想情况下，Oracle单表的理论最大记录数可以达到惊人的34，292，629，504，000条记录。

会。oracle字段个数过多会影响数据库效率，可以把字段挑出来做一个扩展表。

超过10万条数据应考虑加索引：有经验表明，当Oracle表中的数据量一般超过10万条时，就应该考虑添加索引。但这并非绝对准则，是否添加索引还需要深入分析表查询的频繁程度以及资源消耗情况等因素。

答案：在Oracle数据库中，使用UPDATE语句可以同时更新多个字段。这通常是通过在SET子句中列出多个字段和其相应的值来实现的。例如，UPDATE SET column1 = value1， column2 = value2，...。以下是对此操作的 解释： UPDATE语句的基本结构：Oracle数据库中的UPDATE语句用于修改已存在的记录。

什么叫Oracle的规范化的概念

1、关系模式要满足的条件称为规范化形式，简称范式。下面介绍四种不同程度的范式，由低级向高级：第一范式（1NF）在关系模式R的每一个具体关系r中，如果每个属性值都是不可能再分的最小数据单元，则称R是第一范式。记为R∈1NF。1NF是关系数据库能够保存数据并且正确访问数据的最基本条件。

2、开发工具和语言：Oracle支持的开发工具及编程语言集成。 3 Oracle应用程序：介绍Oracle的商业应用软件，例如ERP和CRM系统。 2 数据关系理解 1 行和表：解释数据库中的基本结构，包括行如何组成表。 2 数据规范化：讲解数据组织的规范化原则，提升数据一致性。

3、数据字典由以下两种结构组成：基表（base table）用于存储相关的数据库信息。只有 Oracle 才能读写这些表。用户很少直接访问她们，因为这些表是规范化（normalized），且其中的大部分数据的含义是普通用户无法理解的。用户访问视图（user-accessible view）用于对数据字典基表内存储的数据进行汇总与展示。