博客
关于我
Oracle学习总结(7)—— 常用的数据库索引优化语句总结
阅读量:797 次
发布时间:2023-02-25

本文共 597 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

无论是编写C/C++/Java程序,还是处理SQL数据库脚本,优化都是程序员永恒的课题。最近,我们对之前的数据库脚本进行了全面审查,从性能角度出发,对其中许多SQL语句进行了优化。对于数据库来说,索引的使用至关重要,因此,索引的优化是提升数据库性能的核心要素。本文将总结常见的数据库索引优化技巧,为开发人员提供参考。
在优化过程中,我们重点关注了索引的合理使用。合理设计和使用索引能够显著提升数据库性能。但在实际应用中,我们常常会遇到一些问题。比如,过多的索引会增加写操作的开销,或者索引字段选择不当,导致查询效率并未提升。因此,在实际项目中,我们需要根据具体情况,权衡索引的使用。通过这次优化,我们发现了许多可以改进的地方。例如,有些查询中使用了过多的WHERE条件,而这些条件中的字段并没有索引,这种情况下,我们可以通过添加合适的索引来优化查询性能。此外,对于复杂查询,我们通常会考虑分成多个小的查询来执行,这样可以减少锁竞争,提高并发执行能力。在优化过程中,我们还注意到了一些数据库配置上的问题。例如,数据库的连接参数设置不当,可能导致查询性能下降。我们通过调整连接参数,如设置连接池大小和超时时间,进一步提升了数据库的稳定性和性能。通过这次优化,我们不仅提升了数据库的性能,还为后续的数据库维护工作积累了宝贵的经验。我们认识到,数据库优化是一个持续的过程,需要不断关注、发现和解决问题。

转载地址:http://uqpfk.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV 错误:(-215)size.width>0 &&函数imshow中的size.height>0
查看>>
opencv&Python——多种边缘检测
查看>>
opencv&python——高通滤波器和低通滤波器
查看>>
OpenCV+Python识别车牌和字符分割的实现
查看>>
OpenCV-Python接口、cv和cv2的性能比较
查看>>
OpenCV/Python/dlib眨眼检测
查看>>
opencv1-加载、修改、保存图像
查看>>
opencv10-形态学操作
查看>>
opencv11-提取水平直线和垂直直线
查看>>
opencv12-图像金字塔
查看>>
opencv13-基本阈值操作
查看>>
opencv14-自定义线性滤波
查看>>
opencv15-边缘处理
查看>>
opencv16-Sobel算子
查看>>
opencv17-laplance算子
查看>>
opencv18-canny检测算法
查看>>
opencv19-霍夫直线变化
查看>>
opencv2-矩阵掩膜操作
查看>>
opencv20-霍夫圆检测
查看>>
opencv21-像素重映射
查看>>