基于关系数据库性能优化策略的分析与实现

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1、摘要随着数据量的增大和数据处理复杂度的增加,数据库性能受到越来越大的挑战。然而,在系统开发过程中,缺乏对系统性能问题的全面考虑;数据库投入运用后,随着数据量的不断增加,数据分布会产生较大的变化。这些都会造成潜在的数据库性能问题。因此,如何对数据库性能进行调整和优化已成为数据库研究领域的一个重要课题。本文首先对通用关系数据库性能优化理论进行了深入的研究和分析,并提出了基于层次的迭代优化方法。以此为基础,针对特定的以SQLServer为平台的某个数据库存在的性能问题,通过使用该方法对性能问题进行综合查找分析,提出了具体的优化方案。该方案重点包括索引、SQL语句、磁盘存储三个层次的优化,每个层次均

2、提出了优化流程和优化策略,并在磁盘存储优化中提出并实现了数据库中自动定时分区和自动定时碎片整理机制。最后,通过对优化方案实施前后数据库的性能进行对比,数据库的性能得到了明显的提升,这说明针对存在该性能问题的数据库,基于该优化方法的优化方案有一定的使用价值。关键词:数据库性能优化基于层次的迭代优化方法优化方案SQLServerAbstractWithdatavolumemuchbiggeranddataprocessmorecomplexthanbefore,thedatabaseperformanceissubjectedtoabiggerchallenge.However,duringth

3、edevelopprocessofthesystem,littleattentionarepaidtotheperformanceofthesystem.Afterthedatabasethrowingintouse,astheincreasingamountofdata,datadistributionwillproducelargerchanges.Allofthosemaycausepotentialdatabaseperformanceproblem.Therefore,howtoadjustandoptimizedatabaseperformancehasbecomeanimpor

4、tantsubjectondatabaseresearch.Inthisthesis,thetheoryofthegeneralrelationaldatabaseperformanceoptimizationisfirstlyreaearchedandanalyseddeeply,thenanoptimizationmethodnamedbasedontheleveloftheiterativeisputforward.Basedonit,aperformancetuningschemeforaparticularSQLServerdatabasewhichhavesomeperforma

5、nceproblemsisproposed.Theschememainlyincludethreelevelsofoptimization,whichistheindex,theSQLstatementandthediskstorage,eachlevelareputforwardtheoptimizationprocessandoptimizationstrategy.Inthediskstorageoptimization,anautomechanismaboutpartitionandfragmentcleaninginfixedtimeisproposedandrealized.Fi

6、nally,theperformanceofthedatabasebeforeandaftertheimplementationoftheoptimizedschemeiscompared,andtheperformanceofthedatabasehasbeenobviouslyimproved.Thisshowsthatusetheproposedbasedontheleveloftheinterativeoptimizationmethodtoformdatabaseoptimizationschemeiseffective.Keyword:DatabasePerformanceOpt

7、imizationBasedontheLeveloftheInterativeOptimizationMethodOptimizationschemeSQLServer目录第一章绪论...................................................................................................................

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