基于e-start股票交易系统的数据库调整与优化

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1、大连理工大学硕士学位论文基于E-START股票交易系统的数据库调整与优化姓名：张智博申请学位级别：硕士专业：软件工程指导教师：原旭20050612大连理工大学硕士学位论文摘要随着现代信息应用系统信息量的增大，数据库已逐步成为计算机信息系统和计算机应用系统的基础和核心。对于大多数数据库应用系统而言，在运行一段时间后，系统的整体性能会下降，主要是由数据库、应用程序、数据库服务器等方面设计和实施不合理所导致。因此，对数据库性能进行合理的优化和调整可以节约系统的运行成本、保障数据库稳定运行、提高系统的运行效率；对于整个系统的正常运行起着至关重要的作用。本文主要从数据库设计调整、客户

2、端应用程序调整、优化服务器性能等方面阐述数据库性能调整在日本三菱证券公司的E．START股票交易系统升级中的应用。由于股票交易量的不断上涨导致原系统运行过程中数据量急剧膨胀、造成了系统性能的严重下降、出现了无法忍受的长时间查询等待的现象。因此在本系统中作出了如下调整：运用数据库反规范化设计，适当增加冗余列，减少了表的数量和查询连接，提高了查询速度；合理利用索引、SQL查询优化、引入存储过程，优化了查询路径，提高了查询效率；通过对应用程序的调整，加快了程序运行速度，提高了代码质量；调整SQLServer数据库和服务器操作系统的参数，解决了硬件瓶颈问题、有效降低了运行时系统的资

3、源开销、节约了系统的运行成本。通过对调整后的系统进行测试，结果发现查询500条交易信息的响应时间由原来的40秒降低到了10秒，系统客户端查询速度得到了明显的提高；服务器端数据库运行的资源占用率的平均值由原来的85％下降到65％，达到了稳定运行的标准。系统的综合性能得到了明显的提升。关键词：数据库性能调整；数据库性能优化；查询优化基于E．START股票交易系统的数据库调控与优化DatabaseTuningandOptimizationBasedOnE—STARTStockTradingSystemAbstractAlongwiththeinformationaccretion

4、ofmodeminformationapplicationsystem，databasehasbeenthebasisandcoreofcomputerinformationsystemandcomputerapplicationsystem．Formajorityofdatabase印plications，thesystemperformanceshalldescendafterrunningforaperiod．Itmainlyresultsindatabasedesign,application，databaseselNereto—Sothettmingandopti

5、mizingbasedondatabasesystemcaneconomizethecostofsystemrunning，ellSBrethedatabasen】mliIlgstably，enhancetherunningefficiencyofthesystemandisexlremelyimportanttotheregularrunningofthewholesystem．nlistopicismainlyexpatiatingtheapplicationofdatabaseperformancetuningintheupgradeprojectE-STARTsto

6、cktradingsystembelongedtoJapanStockjobber’Sfromtheseaspect：databasedesigntuning．clientapplicationtuningandserverperformancetuninge{c．Wimthetransactionquantityincreasing,dataexpandingrapidly．systemperformancedecreasing，itisnotendurableforalongtimetoquery．Forthesemasons，thissystemmakethesetu

7、nings：usingdatabaseoppositestandardization,increasingredundancylOW．Itcandecreasethenumberoftablesandthequeryconnection,improvequeryspeed,．Byusingreasonableindex，SQLqueryoptimizeandstoredprocedure，itCanoptimizethequerypath，enhancequeryefficiency．Bytuningtheappl