資料庫的設計在系統設計當中是乙個非常重要的環節，目前很多開發商忽略了它的重要性，把資料庫設計基本等同於建立業務所需要的所有物件，這樣系統就存在很多隱患。對於資料庫的設計，除了一些必要的物件建立之外，還有更多需要考慮在系統執行的整個生命週期中，按照實際的情況及以後可能發生的變化做一些前瞻性的設計，以滿足系統生命週期裡的各方面需求，避免發生大的修改或公升級。
1.oltp資料庫
記憶體的設計通常是通過調整oracle和記憶體相關的初始化引數來實現的，比較重要的幾個是記憶體相關的引數，包括sga的大小（date buffer，shared pool）、pga大小（排序區，hash區等）等，這些引數在乙個oltp系統裡顯得至關重要，oltp系統是乙個資料塊變化非常頻繁、sql語句提交非常頻繁的系統。對於資料塊來說，應盡可能讓資料塊儲存在記憶體當中，對於sql來說，盡可能使用變數繫結技術來達到sql的重用，減少物理i/o和重複的sql解析，能極大的改善資料庫的效能。
關於一些初始化引數的設定的問題，沒有乙個確定的標準，這和每個資料庫上執行的業務直接相關，能夠確定這些引數值的唯一方法就是測試，先給這些引數設定乙個經驗值，然後通過搭建測試環境對資料庫進行測試，通過一些效能報告作為依據，不斷地調整這些引數值，以達到最佳效能。
除了記憶體、沒有繫結變數的sql會對oltp資料庫造成極大的效能影響之外，還有一些因素也會導致資料庫的效能下降，比如熱塊（hot block）的問題，當乙個塊被多個使用者同時讀取的時候，oracle 為了維護資料的一致性，需要使用一種稱為latch的東西來序列化使用者的操作。當乙個使用者獲得這個latch後，其他的使用者就只能被迫等待。獲取這個資料塊的使用者越多，等待就越明顯，就造成了這種熱塊問題。這種熱塊可能是資料塊，也可能是回滾段塊。對於資料塊來講，通常是資料塊上的資料分布不均勻導致，如果是索引的資料塊，可以考慮建立反向索引來達到重新分布資料的目的，對於回滾段資料塊，可以適當多增加幾個回滾段來避免這種爭用。
2.olap資料庫
olap資料庫在記憶體上可優化的餘地很小，使用者對olap系統效能的期望遠遠沒有對oltp效能的期望那麼高。記憶體的優化，對olａp影響很小，因為對於海量的資料，全部在記憶體中操作是很難的，也是沒有必要的，由於這些資料塊很少重用，快取起來也沒有意義，倒是物理i/o相當大，這種系統的瓶頸往往是在磁碟i/o上面。
對於olap系統，sql的優化非常重要，例如：如果一張表中只有幾千條資料，無論執行全表掃瞄或是使用索引，差別都很小，幾乎感覺不出來，但是當資料量是幾億甚至幾十億的時候，全表掃瞄、索引可能導致極大的效能差異，因此此時的sql優化顯得十分重要。
分割槽技術在olap資料庫中很重要，這種重要主要體現在資料管理上，比如資料載入，可以通過分割槽交換的方式實現（具體過程可見另一篇文章），備份可以通過備份分割槽表空間實現，刪除資料可以通過分割槽進行刪除，分割槽一般情況下效能都是優於非分割槽的，但是不能一概而論，下面討論幾種使用分割槽的情況：
1）當查詢的範圍正好落在某個分割槽的時候
這時候分割槽的效率自然是高於沒有分割槽的，因為sql在有分割槽的表上只掃過乙個分割槽的資料，而對於沒有分割槽的需要進行全表掃瞄。
2）當查詢的範圍跨越幾個分割槽時
這時候的分割槽可能並不絕對是最優的，此時的分割槽效率不一定比非分割槽的效率高，甚至可能效率低於非分割槽的效率。例如：一張分割槽表和一張非分割槽表，兩表的結構和資料完全一樣，不同點在於乙個分割槽乙個未分割槽，兩表都在同一列建立索引，使用同一條sql語句（如select /* +index ffs （t t ind）*/ count（*）from table）讓cbo使用fast index full scan的方式掃瞄索引，此時在分割槽表的執行效率明顯低於非分割槽表的效率，這是因為分割槽索引在做ffs（fast index full scan）的時候只能夠在本地索引上進行，如果涉及其他的分割槽，還需要按照訪問索引的方式去訪問其他索引（如先找到其他分割槽索引的根資料塊，再找到最左邊的葉塊，然後執行ffs操作），這樣，查詢跨過的分割槽越多，這種額外的代價就越大，而在這種情況下，非分割槽表使用全域性索引只需要定位到乙個葉塊，然後執行一次ffs就能夠掃過所有的索引葉塊，這樣效能就會好於分割槽索引。
在olap環境中，分割槽主要的功能是方便管理，它並不能絕對保證查詢效能的提高，有時候分割槽會帶來效能上的提高，有時候甚至會降低。
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