数据库优化方案有哪些？频繁更新的数据库怎么优化

大家好，今天来为大家分享数据库优化方案有哪些的一些知识点，和频繁更新的数据库怎么优化的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！

数据库表查重率怎么降

您好，要降低数据库表的查重率，可以采取以下措施：

1.建立索引：在数据库表中建立适当的索引，可以提高查询效率，降低查重率。

2.数据库表设计优化：在设计数据库表时，尽量避免冗余数据和重复数据，减少查重的需求。

3.数据清洗：在数据导入数据库之前，对数据进行清洗和去重，避免重复数据的出现。

4.数据库表分区：将大型数据库表分成多个分区，可以提高查询效率，降低查重率。

5.缓存机制：使用缓存机制可以减少对数据库的查询次数，降低查重率。

6.数据库优化：对数据库进行性能优化，可以提高查询效率，降低查重率。例如，对数据库进行分库分表，使用主从复制等技术。

SQL数据库如何优化

化总结如下:1、主键就是聚集索引2、只要建立索引就能显著提高查询速度3、把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引，以提高查询速度注意事项1.不要索引常用的小型表2.不要把社会保障号码(SSN)或身份证号码(ID)选作键3.不要用用户的键4.不要索引memo/notes字段和不要索引大型文本字段(许多字符)5.使用系统生成的主键

网优优化方案

移动通信网络优化是高层次的维护工作，是通过采用新技术手段以及优化工具对网络参数合理调整，从而提高网络质量的维护工作。

移动通信网络优化的步骤如下：

1、无线网络调查和测试。

无线网络的实际调查和测试是网络优化不可缺少的步骤。重要的手段是话务统计和DT和CQT，为网络优化提供有力支持。

2、无线参数检查和标准化

在一般的网络优化方法中，都包含了数据的一致性检查，利用软件对无线参数进行全面的检查，生成详细的检查报告。同时利用以往的网优经验，将无线参数的经验值录入经验数据库，将某些无线参数的值与经验值做标准化比较，在此基础上进行分析和优化。

3、无线功能检查

在网络优化过程中，根据实际情况详细考察网络无线功能的开启情况，如跳频、动态功率控制、CLS等等，以使网络能得到最佳性能。

4、频率优化

频率优化是网络优化中重要的一环。当前网络的实际状况表明，由于频率资源紧张，频率复用困难带来的网络性能下降的情况已经成为提高网络性能的瓶颈。因此频率优化是网优的一个重点。要详细考察网络的频率使用情况，如复用办法、干扰情况、地理环境影响等，在此基础上利用相关软件产生频率优化方案，采用滚动的方法对频率进行优化。

5、邻区关系和切换优化

与频率优化一样，邻区关系的优化也是网优的重要环节。因为邻区关系的系统性和复杂性，是给无线网络造成重要影响的因素。评估网络的邻区关系的复杂程度，并收集统计和测试数据，在此基础上进行优化调整。邻区关系的优化与频率优化结合进行。

6、Troubleshooting

Troubleshooting是进行更有针对性和更加细致的，小范围的优化，通常以单个小区的问题解决为目标。

信息系统软件系统优化措施

1、开机优化—每当我们安装新的软件就会有工具自动设置开机启动项、服务项以及计划任务，这肯定拖慢开机速度。

2.系统优化—长时间运行多个占用资源程序肯定让系统变慢，此时您需要系统加速来释放系统的空闲资源，加速系统运行！

3.垃圾清理—垃圾文件过多就会拖慢系统速度。

架构师必须掌握的如何思考设计SQL优化方案

大家在刚开始搭建项目的时候可能考虑的不够全面，随着产品的推广、业务场景的复杂和使用用户越来越多数据会呈现快速增长。当数据达到千万级的时候就会发现查询速度越来越慢用户体验也就越来越差，那怎样提升千万级数据查询效率呢？小萌简单整理了一下，希望对大家有所帮助！

优化数据库设计：

数据字段类型使用varchar/nvarchar替换char/nchar，变长字段存储空间小，节省存储空间。在查询的时候小的空间字段搜索效率更高。

查询的时候避免全表扫描，可以在where和orderby的字段上建立索引。

where查询子句中不对null值做判断，会导致检索引擎放弃使用索引而使用全表扫描，如：selectid,namefromuserwhereageisnull可以设置age的默认值为0，保证没有null值，修改后的sql查询语句为：selectid,namefromuserwhereage=0。

谨慎使用索引，索引不是越多越好。一般一张表的索引数不要超过6个，如果太多要讨论业务是否合理或者是否索引建在了不常用的字段上。索引可以提高select查询的效率，但是也响应降低了insert和update的效率，因为在执行insert和update时也可能会重建索引。

尽量不要更新索引数据，因为索引数据的顺序是表记录的物理顺序，一旦发生改变将会导致整个表记的顺序发生改变，将会消耗大量资源。如果业务需要频繁更新索引数据列就要考虑索引是否创建合理，比如用户ID、身份证号码或者手机号码不经常改变的列可以考虑创建索引。

字符型字段如果符合业务需求可以修改为数字类型字段，因为字符型字段会降低查询和连接的性能，并且增加存储的开销。执行搜索的适合查询和连接会逐个比较字符串的每一个字符，如果是数据类型比对一次就可以了。

SQL查询优化

where查询语句中避免使用**!=或<>**操作符，搜索引擎会执行全表扫描而不执行创建的索引。

where查询语句中避免使用or来连接条件查询数据，也会导致搜索引擎执行全表扫描而不执行创建的索引，例如：selectid,namefromuserwhereage=18orage=25可以修改为selectid,namefromuserwhereage=18unionallselectid,namefromuserwhereage=25。

**in和notin也避免使用，也将导致全表扫描，例如：selectid,namefromuserwhereagein(18,19,20)**如果是连续的则可以考虑使用betweenand，例如：selectid,namefromuserwhereagebetween18and20。

like语句导致全表扫描，例如：selectid,namefromuserwherenamelike‘%微信%’。

wehre查询语句中避免使用参数，也会全表扫描，SQL在运行时才会进行局部变量的解析，优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。如果编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：selectid,namefromuserwhereage=@age当然也可以改为强制使用索引：selectid,namefromuserwith(index(索引名))whereage=@age

where查询语句避免使用表达式，也会导致查询的时候放弃使用索引导致全表扫描。例selectid,namefromuserwhereage/2=10**可以更改为**selectid,namefromuserwhereage=102*。

where查询语句避免使用函数操作，也会导致查询的时候放弃使用索引导致全表扫描。例如：selectid,namefromuserwheresubstring(name,1,3)=’abc’可以改为selectid,namefromuserwherenamelike‘abc%’。

不要使用select*fromuser查询，要用具体的字段名。不要返回任何用不到的字段。

不要使用游标，大家都知道游标的效率非常差。

避免出现大实务业务，会降低系统的并发能力。

Java后台优化

使用JDBC连接数据库。

合理使用数据缓存。

控制好内存，不要全部数据放到内出做处理，可以边读边处理。

少创造对象。

数据库性能优化

使用存储过程

如果在具体业务实现过程中，可以使用存储过程操作数据库可以尽量使用，由于存储过程是存放在数据库服务器上的一次性被设计、编码、测试，被再次调用，需要执行该存储过程可以很简单的使用。可以提高响应速度，减少网络使用流量等等。

硬件调整

影响数据库性能的也可能是磁盘和网络吞吐量，可以通过扩大虚拟内存，把数据库服务器和主服务器分开部署。数据服务器吞吐量调为最大。

调整数据库

如果在实际业务实现中对表查询频率过高，可以对表创建索引；按照where查询条件建立索引，尽量为整型键建立为有且只有一个簇集索引，数据在物理上按顺序在数据页上，缩短查找范围，为在查询经常使用的全部列建立非簇集索引，能最大地覆盖查询；但是索引不可太多，执行UPDATEDELETEINSERT语句需要用于维护这些索引的开销量急剧增加；避免在索引中有太多的索引键；避免使用大型数据类型的列为索引；保证每个索引键值有少数行。

如果有一个特别大的访问量，到数据库上，怎么做优化

1、使用缓存技术如redis

2、数据表经常检查，更新，修复

3、优化sql语句，而别是查询语句

4、当只要一行数据时使用LIMIT1

5、为搜索字段建立索引，这样查询速度更快

6、在Join表的时候使用相当类型的例，并将其索引

7、避免SELECT*这种查询方法，用什么数据取什么数据，这属于sql优化

8、永远为每张表设置一个ID，并作为主键

9、使用ENUM而不是VARCHAR

10、从PROCEDUREANALYSE()取得建议，PROCEDUREANALYSE()会让MySQL帮你去分析你的字段和其实际的数据，并会给你一些有用的建议

11、尽可能的使用NOTNULL

关于本次数据库优化方案有哪些和频繁更新的数据库怎么优化的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。