大型管理信息系統數據庫優化方法研究

李智敏 廖明潮

摘 要：隨著科學技術的不斷進步，信息化系統數據庫在各行各業都有著廣泛的應用。很多企業應用管理信息系統數據庫對員工進行管理，并且將此作為評比依據。為了滿足企業對于信息管理的需求，需要不斷優化大型管理信息系統數據庫。本文介紹了數據庫技術，分析了數據化技術在信息管理系統中的應用，并且闡述了大型管理信息系統數據庫的優化方法。

關鍵詞：數據庫技術；管理信息系統；應用；優化方法

中圖分類號：TP311.13 文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2018）04-0014-03

Abstract：With the continuous progress of science and technology，the database of information system has been widely applied in all walks of life. Many enterprises use the management information system database to manage employees，and take this as a basis for evaluation. In order to meet the needs of information management continuously，we need to optimize the database of large scale management information system. This paper introduces the database technology，analyzes the application of the data technology in the information management system，and expounds the optimization method of the large management information system database.

Keywords：database technology；management information system；application；optimization method

0 引 言

隨著互聯網的不斷普及，以計算機技術為依托的信息化數據系統管理在社會中得到普遍認可，在各行各業中有著廣泛的應用。管理信息系統具有及時、快速、便捷的特點，給企業在人力管理和財務管理方面帶來了極大的便利。數據庫技術是管理信息系統中的核心和基礎技術，發揮著極為重要的作用。

1 數據庫技術概述

數據化技術產生于20世紀60年代末70年代初，最初是為了儲存大量的數據信息和有效管理這些數據。隨著科技的發展，數據化技術與互聯網、計算機相互滲透，最終發展成為一門軟件技術。

1.1 數據庫技術的簡介

數據庫技術是通過研究數據庫的結構、存儲、設計、管理以及應用的基本理論和實現方法，并利用這些理論來實現對數據庫中的數據進行處理、分析和理解的技術。數據管理庫就是與數據打交道，對數據進行統一的管理和組織，并按照一定的結構建立相應的數據庫和數據倉庫；然后通過設計數據處理的系統和數據挖掘系統對這些數據進行添加、修改、刪除、分析以及理解；最后對數據進行報表、打印等操作，最終實現對數據的處理、分析和理解。

1.2 數據庫的技術特點

數據庫技術是計算機學科技術的重要組成部分。計算機的應用從科學研究部門擴展到企業部門以及行政部門，大量的數據讓人們對于數據處理的要求越來越高。最早人們用于商品化的信息管理系統是IMS（Information Management System），隨著數據庫技術的不斷發展，數據庫框架設計，數據層的分析到數據庫的運維管理和數據儲存的安全性也得到發展，并形成一套完整的數據庫信息管理體系。如今，各類企業都有信息管理平臺，這類平臺包括Oracle、MYSQL、DB2等。與此同時，伴隨著新技術的不斷發展優化，數據庫也不斷的發展，出現了如今的云數據庫、物聯網數據庫以及分布數據庫等。

2 數據庫技術在管理信息系統中的應用

2.1 組織和應用管理信息系統中多種類型的數據

面對多種來源、不同格式、不同內容的數據時，數據庫技術可以利用自身強大的處理手段對這些數據進行分類處理，按照原來制定的標準將數據進行歸類，并且按照特定的程序對數據進行轉換、裝載和抽取，然后按照原先設計好的數據庫模型將其儲存到數據倉庫中。我們需要使用某一個主題或者是某一個數據的時候，只需要輸入相應的指令便可以輕松地獲取該數據，并且轉換器可以將數據格式任意轉換，從而實現了數據的多類型使用。

2.2 提高信息系統數據分析的功能與效率

在進行信息管理的過程中，總會面對大量的、沒有規律的數據，此時數據庫系統能夠將其有序歸類并進行分析，通過分析建立相應的數據模型，這為企業做決策提供了數據參考和分析，因而可以在企業做出決策時給予建議。數據庫分析改變了傳統數據只能看到細節性數據的不足，進而提高了企業的業務水平。數據庫技術為信息系統數據提供了數據分析基礎，在系統中對數據進行不同方面、類型的分析，能夠提高信息系統的功能和分析的效率。在如今開放的市場經濟模式下，數據庫的信息管理系統能夠為企業做出具有專業性、全方位、多方面的數據分析，對于企業決策給予客觀建議，提高企業的競爭力，滿足企業對于數據的需求。

2.3 解決信息管理中數據的儲存問題

數據庫技術在數據的儲存方面有著顯著優勢，尤其是云端儲存發展使信息管理系統在儲存數據方面的問題得以解決。數據庫技術滿足了信息管理系統對安全儲存、快捷檢索和準確應用的需求。數據庫技術能夠大量儲存各類復雜的數據，并且保證了數據的安全性；在數據儲存的同時，還可以對數據進行分析，提升了數據檢索的便捷性，通過對數據進行分析能夠滿足企業對于數據的不同需求，大大提高了工作效率。

3 影響數據庫性能的因素

市場上常見的數據庫系統主要有Oracle、MYSQL、DB2等幾種。無論哪種數據庫都會出現運行效率的問題，影響其性能的因素大致為以下幾個方面。

3.1 操作系統的性能

數據庫性能的好壞，大多數情況下依賴于操作系統的性能。操作性能直接影響數據庫性能，比如運行的快慢。

3.2 數據庫服務器硬件性能

很多數據庫運行出現問題是由于硬件配置不合理或者是硬件組裝不充足。內存和CPU對于數據庫運行的影響是十分巨大的。現在都是通過調整I/O子系統，減少I/O子系統的訪問量來解決這一問題。

3.3 數據庫物理設計

對數據庫內物理文件進行合理布局以及對邏輯對象進行合理分配，能夠加快數據庫的讀寫速度。通過對數據庫進行合理設計與分布，能夠在滿足數據處理需求的同時，提高數據庫的性能，使系統達到最佳的狀態。

3.4 SQL語句優化

SQL語句是指我們在對數據庫發送指令時轉化為SQL語句對數據庫進行作用。良好的SQL語句可以被數據庫多次使用，以此減少分析的時間。調整SQL語句可以改變系統中內存的命中率，減少I/O子系統的訪問量，從而提高系統的性能。

3.5 數據庫碎片處理

當系統中兩個或者幾個數據對象存在共同片段時，這些交叉片段就是數據庫碎片。數據庫碎片過多會占用額外的內存，并且在對數據進行處理時會更加耗費時間，影響數據庫的工作性能。為了消除這些數據庫碎片，需要建立一個表空間，將靜態的或是只有小增長的放在這個表空間，把那些動態大幅度增長的放在各自的表空間內。

3.6 并行性

并行性是在數據庫中并行執行某些功能，由多個服務器同時執行處理。可以并行執行的功能有創建索引、加載數據以及恢復數據庫等。利用并行機制對數據進行查詢能夠縮減查詢時間，提高效率。

4 數據庫性能優化方案

由上文可知影響數據庫性能的因素。因而在進行數據庫優化時，將應用程序、I/O子系統和操作系統作為考慮依據，具體從以下幾方面來提高。

4.1 合理設計數據庫和管理表

表設計具有邏輯可行性就能正確反映數據與其他數據之間的聯系，但是這些卻不能反映用戶獲取數據時采用的訪問途徑。用戶的訪問得到確認，那么很多關于表設計的查詢將會無用。所以，設計表時應當為用戶設計一個最為簡便、直接的訪問途徑，滿足客戶的真正需求。

在合理利用表分區的同時，創建表的時候還應該考慮可能將會出現的數據變化，盡可能減少在數據查詢中出現行鏈接和行遷移現象的發生。

4.2 調整優化磁盤I/O

數據庫性能最重要的方面是磁盤I/O操作，減少I/O磁盤的操作能大大提高數據庫系統性能。根本方法是將那些頻繁使用的數據信息用高速緩存來存放，即我們查找頻繁使用的數據，可以直接讀取高速緩存中的信息，不需要去讀取所有磁盤，這樣就大大減少了訪問量，減少了磁盤I/O操作。具體來說，就是將數據和索引分離。總的來說，就是盡可能多地將I/O平均分配到多個磁盤和磁盤控制器上。在磁盤比較多的情況下應當遵守以下的原則：（1）將靜態數據與動態業務數據分離；（2）將系統表空間與用戶表空間分離；（3）將數據段與數據字典分離；（4）將數據文件和日志文件分開放在不同的磁盤上：（5）將表和其索引創建獨立的表空間，并放在不同的磁盤上；（6）將經常索引的語句放在一個磁盤上；（7）創立一個特定的表空間為臨時表空間。

4.3 合理調整數據庫的內存

一般來講，人們對數據有很大的訪問量，并且訪問的人數也非常多，所以我們一定要處理好內存資源的使用情況。我們要對內存的緩沖區域進行有效分配，這樣就可以加快數據的查詢速度，使系統的穩定性大大提高。

要想調整好數據庫的問題，首先就在操作系統中要有足夠的內存資源，如果要以操作系統頻繁的交換與換頁為代價來達到為數據庫分配更多的內存為目的，這種方法不僅行不通，達不到理想的效果，而且會導致I/O的開銷大大增大而且還會降低數據庫的系統性能。

除此之外，我們應該對數據庫中的系統全局區進行大幅度的調整（SGA）。在Oracle中，系統全局區覆蓋很多方面的內容，包括數據字典緩沖區、庫緩沖區、數據緩沖區和重做日志緩沖區。這四個部分需要足夠的內存，如果分配給數據庫緩沖區、日志緩沖區、數據字典緩沖區這三塊的內存不夠，那么我們根本沒辦法很好地調整系統的結構；如果分配給日志緩沖區的內存不夠，那么系統無法很好地捕捉日志的內容；如果分配給數據字典緩沖區的內存不夠，那么系統的準確率會顯著下降。綜上所述，我們應該對這些數據庫進行調整，只有這些內存緩沖區得到了合理的設置，數據的查詢速度才會顯著增加，而且數據的準確率也會明顯上升。

4.4 SQL語句優化

數據庫中SQL優化的目標是縮短目標SQL的執行時間，在數據庫的優化使用SQL語句優化之前，要確保目標SQL相關的表或者索引的相關信息被充分地統計到，否則就需要重新收集統計信息。從優化效果角度來達到縮短執行時間的目標，可以采取以下兩種方法：（1）借助手段降低資源消耗從而縮短執行時間；具體優化方法包括查詢改寫、調整索引、利用批處理減少交互次數、加入hint來改變表的掃描或者關聯方式等；（2）通過增加一部分資源消耗縮短執行時間。這種方法以消耗更多的資源為代價，因此在嘗試其他SQL優化方法不能奏效的情況下，可以采取用部分硬件資源的犧牲換取效率，具體辦法就是并行機制，可以對單表或者單索引采取并行，對特定的SQL開啟并行，對特定的session開啟并行。

5 結 論

隨著科學技術的不斷發展，對數據庫技術性能、安全性也不斷進行優化和完善。未來數據庫技術將會得到很大的發展，數據庫技術將會為管理信息系統提供更強大的信息管理能力。目前的信息管理系統很難滿足企業長期對于信息管理的需求，所以要從不同的方面對數據化技術性能進行優化，促進管理信息系統的長遠發展，為數據庫技術提供更加廣闊的應用空間。

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作者簡介：李智敏（1987.01-），女，漢族，湖北武漢人，碩士研究生。研究方向：農業信息化專業、數據庫；廖明潮（1968.03-），男，漢族，湖北洪湖人，碩士導.師。研究方向：軟件工程、數據庫。