從網上去搜數據庫優化基本都是從SQL層次進行優化的，很少有提及到數據庫本身的實例優化。就算有也都是基于某個特定數據庫的實例優化，本文涵蓋目前市面上所有主流數據庫的實例優化（Oralce、MySQL、POSTGRES、達夢）,按照文章的配置能夠將你數據庫性能用到80%或以上。
數據庫優化方法論
這部分為理論知識，不感興趣的同學可以直接跳到后面參數配置部分。
數據庫優化目標
目標
根據角色的不同，數據庫優化分為以下幾個目標：
· 業務角度（關鍵用戶）： 減少用戶頁面響應時間
· 數據庫角度（開發）： 減少數據庫SQL響應時間
· 數據庫服務器角度（運維）： 充分使用數據庫服務器物理資源 減少數據庫服務器CPU使用率 減少數據庫服務器IO使用率 減少數據庫服務器內存使用率
指標
· SQL平均響應時間變短
o 優化前：數據庫平均響應時間500ms
o 優化目標：數據庫平均響應時間200ms
· 數據庫服務器CPU占用率變少
o 優化前：數據庫高峰期CPU使用率70%
o 優化目標：數據庫高峰期CPU使用率50%
· 數據庫服務器IO使用率變低
o 優化前：數據庫IO WAIT為30%
o 優化目標：數據庫IO WAIT低于10%
數據庫優化誤區
在進行數據庫優化的時候可能會有以下幾個誤區：
· 優化之前一定要深入了解數據庫內部原理 優化是有“套路”的，照著這些“套路”你也可以很好的完成數據庫優化
· 不斷調整數據庫參數就可以最終實現優化 有時候設計不合理怎么調整參數都不行
· 不斷調整操作系統參數就可以最終實現優化 同上
· 數據庫性能由應用、數據庫架構決定，與應用開發關系不大 恰恰相反，應用開發的關系很大
· 必須要做讀寫分離，必須要弄分庫分表 數據量級只有達到一定的比例才有必要做讀寫分離，分表分庫，否則徒增復雜度。一般來說Oracle的單表量級可以達到1億，MySQL到1000萬~2000萬
數據庫優化流程
完整的數據庫優化流程如下：
首先需要盡可能的了解優化問題，收集問題期間系統信息并做好存檔。根據當前系統問題表現制定優化目標并與客戶溝通目標達成一致；通過一系列工具分析系統問題，制定優化方案，方案評審完成后由各負責人員進行實施。若達到優化目標則編寫優化報告，否則需要重新制定優化方案。
數據庫實例優化
數據庫實例優化遵循三句口訣：日志不能小、緩存足夠大、連接要夠用。
數據庫事務提交后需要將事務對數據頁的修改刷（ fsync）到磁盤上，才能保證數據的持久性。這個刷盤，是一個隨機寫，性能較低，如果每次事務提交都要刷盤，會極大影響數據庫的性能。數據庫在架構設計中都會采用如下兩個優化手法：
· 先將事務寫到日志文件RedoLog（WAL），將隨機寫優化成順序寫
· 加一層緩存結構Buffer，將每次寫優化成順序寫
所以日志跟緩存對數據庫實例尤其重要。而連接如果不夠用，數據庫會直接拋出異常，系統無法訪問。
數據庫參數優化
主流數據庫架構都有如下的共同點：
· 數據緩存
· SQL解析區
· 排序內存
· REDO及UNDO
· 鎖、LATCH、MUTEX
· 監聽及連接
· 文件讀寫性能
接下來我們根據不同的數據庫調整參數以使數據庫達到最佳性能。
ORACLE
MYSQL（INNODB）
POSTGRES
達夢數據庫
總結
數據庫的優化手法太多太多，有換磁盤陣列升級硬件，有改寫SQL腳本添加索引，還有數據庫參數調整優化性能，甚至還可以調整數據庫架構。本文從數據庫本身參數進行調優，大家根據上面幾張表中的參數進行調整基本能達到數據庫最佳性能的80%。
文章來源于網絡。
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