2025年数据库优化的几种方式（2025年数据库的优化技巧）

数据库存储过程如何优化_存储过程性能调优方法

1、/20法则：优先优化执行频率高或耗时长的存储过程，而非所有代码。数据驱动决策 基于监控优化：通过性能工具定位真实瓶颈，而非主观猜测。A/B测试：对比不同优化方案的实际效果，选择最优解。总结：存储过程优化需结合理论方法与实际场景，通过索引、SQL、数据类型等基础优化提升效率，借助工具定位瓶颈，并通过测试验证效果。

2、提高SQL Server数据库读写速度，可通过代码优化、存储过程、事务管理、批量操作工具及性能调优等综合手段实现。 代码优化编写高效的SQL语句是基础。

3、使用磁盘硬件优化数据库 RAID （独立磁盘冗余阵列）是由多个磁盘驱动器（一个阵列）组成的磁盘系统。通过将磁盘阵列当作一个磁盘来对待，基于硬件的RAID允许用户管理多个磁盘。使用基于硬件的 RAID与基于操作系统的RAID相比较，基于硬件的RAID能够提供更佳的性能。

4、在使用表，存储过程，函数等等时，最好加上确定的Schema。这样可以使SQL Server直接找到对应目标，避免去计划缓存中搜索。而且搜索会导致编译锁定，最终影响性能。比如select * from dbo.TestTable比select * from TestTable要好。from TestTable会在当前Schema下搜索，如果没有，再去dbo下面搜索，影响性能。

5、高程序运行效率，优化应用程序，在SP编写过程中应该注意以下几点：（a）SQL的使用规范：i.　尽量避免大事务操作，慎用holdlock子句，提高系统并发能力。ii.　尽量避免反复访问同一张或几张表，尤其是数据量较大的表，可以考虑先根据条件提取数据到临时表中，然后再做连接。

6、优化文件系统，减少数据库读写性能瓶颈。利用数据库高级特性 存储过程：将复杂逻辑封装在数据库中，减少网络往返，提升效率。物化视图：预计算复杂查询结果，减少实时计算开销，提升查询性能。临时表：在复杂查询中，将中间结果存储在临时表中，减少重复计算，提升查询效率。

数据库内存如何优化配置_内存参数调整与性能提升

数据库内存优化核心步骤建立内存使用基线：监控操作系统内存（free -h、vmstat）与数据库内部状态（如MySQL的SHOW ENGINE INNODB STATUS、PostgreSQL的pg_buffercache视图）。重点关注数据缓存、索引缓存、连接会话内存、排序及临时操作内存等关键区域。

优先配置innodb_buffer_pool_size并监控命中率；合理限制连接缓冲区总内存；定期检查内存碎片和Swap使用；根据版本和负载持续调优。通过以上方法，可显著提升高并发、大数据量场景下的查询效率。

总结：存储过程优化需结合理论方法与实际场景，通过索引、SQL、数据类型等基础优化提升效率，借助工具定位瓶颈，并通过测试验证效果。优化过程中需避免过度追求性能而牺牲可维护性，实现“更快、更省资源”的平衡。

将journal_mode设置为WAL。根据测试，写入性能可提高4倍，大约提升到400的qps。同时，WAL模式还支持读写并发执行，进一步提高了数据库的整体性能。综合优化效果 当同时设置Synchronous为OFF和journal_mode为WAL时，SQLite的写入性能可以得到显著提升。根据测试，写入性能可以提升至10000以上的qps。

**排序内存调整**：通过调整`SORT_MEM`参数，可以为排序操作提供更多的内存资源，减少排序过程中的磁盘I/O操作，提升排序性能。 **I/O优化**：在Linux/Unix平台上，使用`ENABLE_NATIVE_AIO`参数启用原生异步I/O，可以提高I/O性能。

内存配置：内存是数据库性能的关键因素之一。通过调整数据缓冲区、排序内存等参数，可以显著提高数据库的读写性能。例如，增加数据缓冲区的大小可以减少磁盘I/O操作，从而提高查询速度。 I/O优化：I/O性能对数据库的整体性能有着重要影响。

面试官:数据量很大,分页查询很慢,有什么优化方案?

针对数据量很大时分页查询慢的问题，可以采取以下几种优化方案： 使用子查询优化 原理：先通过子查询定位到需要分页的起始记录的ID，然后再根据这个ID范围进行主查询，从而避免从数据库第一条记录开始扫描。

解决方案包括使用子查询，通过获取create_time获取第offset+1条记录，减少回表数据量；利用INNER JOIN，创建包含必要信息的临时表，仅回表少量数据，同时利用主键索引；以及采用SEARCH AFTER，每次查询保留上次最小create_time，仅查询小于该值的数据，避免了子查询和关联，效率较高。

传统方案的问题传统分页方案通常是通过指定页码和页大小来查询数据，数据库会根据这两个参数计算出需要跳过的记录数（skip）和需要返回的记录数（limit）。然而，当数据量非常大时，skip操作会变得非常耗时，因为它需要遍历并跳过大量的记录。

在处理DB2分页查询时，遇到数据检索速度缓慢的问题，可以尝试优化SQL语句以提高效率。例如，可以考虑使用更简洁的日期函数来生成所需的日期范围，避免嵌套的转换操作。

索引优化 为关联字段（如用户ID、组ID）和过滤条件字段创建复合索引，减少扫描行数。使用FORCE INDEX强制指定索引（需测试确认索引有效性）。分页与批量处理对大数据量查询采用分页（LIMIT offset， size）或分批处理，避免单次操作负载过高。

方案描述：通过将查询条件与结果相互关联，模拟游标效果，避免深分页带来的性能问题。优化效果：能够大幅提升查询效率至接近0秒，但不支持快速跳转到指定页数。应用场景：适用于如资讯类APP首页等需要连续翻页且每次翻页数据量较小的场景。

数据库优化有哪些方法

调整操作系统参数 操作系统参数对数据库性能也有一定影响。管理员应根据数据库负载情况和硬件配置，调整操作系统参数，如文件缓存大小、网络参数等，以进一步提升数据库性能。综上所述，数据库优化需要从数据结构、应用程序结构、SQL语句、服务器内存分配、硬盘I/O以及操作系统参数等多个方面进行综合考虑和调整。

MySQL数据库性能优化的常用方法包括索引优化、查询优化、缓存调整及高级技术（如分区表、读写分离），常用工具涵盖内置命令（EXPLAIN、SHOW PROCESSLIST）和第三方工具（Percona Toolkit、MySQL Workbench）。常用优化方法索引优化 核心作用：通过减少数据扫描行数加速查询，是性能优化的基础手段。

删除或失效索引：在大量插入数据之前，可以暂时删除或失效这些索引，以减少插入时的性能负担。重建索引：数据插入完成后，再重新创建或重建这些索引，以确保数据的查询性能。利用APPEND和PARALLEL进行插入：使用APPEND提示：在INSERT语句中使用APPEND提示，可以告诉Oracle数据库使用直接路径插入。

数据库调优的方法主要包括以下几点：建立索引：在where和orderby子句的列上建立索引：这可以显著加快查询速度，尤其是在处理大数据集时。避免全表扫描：尽可能通过索引或其他方式减少全表扫描的情况，以提高查询效率。

提升执行效率：参数化查询可被数据库缓存执行计划，避免重复解析。定期维护数据库 重建索引：定期执行ALTER INDEX ... REBUILD（SQL Server）或OPTIMIZE TABLE（MySQL）。更新统计信息：确保数据库优化器基于最新数据分布生成执行计划。