楊俊生

大連理工大學城市學院計算機工程分院，遼寧大連 116600

通常一個應用軟件系統(tǒng)中涉及網(wǎng)絡系統(tǒng)、計算機系統(tǒng)、應用軟件系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。這些系統(tǒng)需要高效、協(xié)調(diào)一致地工作，方能給客戶提供良好的服務，客戶對系統(tǒng)的滿意度很大程度上取決于客戶的體驗，包括系統(tǒng)界面友好、簡單易用、健壯可靠、安全高效等。

當系統(tǒng)在并發(fā)量不高的情況下，上述的用戶體驗大都可以滿足，但當并發(fā)量持續(xù)增加時，系統(tǒng)整體性能逐漸走低，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)將成為主要的性能瓶頸。

當前系統(tǒng)硬件水平發(fā)展很快，CPU運算速度、內(nèi)存速度容量、網(wǎng)絡速度等都在大幅度提高，通過更換硬件設備提高性能無疑是一種解決辦法，但系統(tǒng)內(nèi)部問題卻容易被忽視，系統(tǒng)性能問題很多來自于系統(tǒng)設計本身。

1 應用軟件中數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)操作響應時間分析

圖1 客戶執(zhí)行操作的內(nèi)部處理

當前的主流應用軟件體系結構為B/S結構，客戶在瀏覽器中進行一項操作，信息的傳遞過程是：

1）提交請求到應用服務器；

2）應用服務器接收并處理信息；

3）應用服務器訪問數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)；

4）數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)；

5）數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)返回處理結果給應用服務器；

6）應用服務器處理返回結果；

7）應用服務器將最終顯示信息傳遞到瀏覽器。

客戶執(zhí)行操作的內(nèi)部處理參見圖1所示。

客戶執(zhí)行一項操作的響應時間是上述7個步驟的執(zhí)行時間之和，其中4部分是網(wǎng)絡傳輸時間，2部分是應用服務器處理時間，1部分是數(shù)據(jù)庫處理時間。

在這幾個部分中真正與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)相關的操作時間是應用服務器與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)間的網(wǎng)絡傳輸時間和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)內(nèi)部的處理時間。

2 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)操作響應時間優(yōu)化措施

根據(jù)上述分析得知數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)響應時間主要集中在網(wǎng)絡傳輸和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)內(nèi)部處理時間，針對這兩種情況我們分別具體分析。

2.1 通過批處理方式優(yōu)化網(wǎng)絡傳輸時間

應用服務器和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)傳輸時間取決于傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量和次數(shù)，對于定量的數(shù)據(jù)，傳輸?shù)拇螖?shù)將主要決定傳輸需要的總時間。

一次數(shù)據(jù)傳輸包括發(fā)送端準備數(shù)據(jù)時間、數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡中傳輸時間、接收端接收數(shù)據(jù)時間、接收端返回響應數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡中傳輸時間。

例如向數(shù)據(jù)庫表中連續(xù)插入10 000條記錄，兩種選擇，第一種逐條插入，第二種批量插入，以下是在Oracle10g版本中測試的跟蹤信息，圖2是逐條插入時的跟蹤信息，圖3是每1 000條插入一次的跟蹤信息。

圖2 逐條插入網(wǎng)絡時間

圖3 批量插入網(wǎng)絡時間

圖2顯示在網(wǎng)絡中傳輸數(shù)據(jù)時等待次數(shù)累計20 000次、累計時間3.12秒，圖3顯示等待次數(shù)累計20次、累計時間0.04秒，可見批處理方式可顯著降低網(wǎng)絡傳輸所消耗的時間。

數(shù)據(jù)庫的批處理不僅可用于向數(shù)據(jù)庫中存儲數(shù)據(jù)，也可以用于從數(shù)據(jù)中讀取數(shù)據(jù)，圖4顯示逐條讀取數(shù)據(jù)的跟蹤信息，圖5顯示每次讀取1 000條的跟蹤信息。

圖4 逐條讀取網(wǎng)絡時間

圖5 批量讀取網(wǎng)絡時間

圖4顯示網(wǎng)絡中傳輸數(shù)據(jù)時等待次數(shù)累計20 000次、累計時間2.69s，圖5顯示等待次數(shù)累計20次，累計時間0.18s。上述試驗證明大數(shù)據(jù)量操作時，批處理方式可大幅度提高效率。

2.2 優(yōu)化數(shù)據(jù)庫處理時間

圖6 硬解析

圖7 軟解析

圖6顯示硬解析10 000次，累計時間消耗10.45秒，圖7顯示只發(fā)生1次硬解析，消耗時間幾近為0。軟解析的實現(xiàn)與應用開發(fā)中SQL語句的編寫直接相關，例如：“select name from tbluser where userid=1”和“select name from tbluser where userid=2”兩條語句，他們的差別在于查詢條件的值不同，又比如“SELECT name FROM tbluser where userid=1”和“select name from tbluser where userid=1”兩條語句，他們的差別在于關鍵字select和from的大小寫不同，這些對于數(shù)據(jù)庫來說可能都是不同的SQL語句。

Oracle數(shù)據(jù)庫中保存SQL解析信息時以整個SQL文本計算的哈希值作為鍵值，SQL文本的細微差異都會導致硬解析發(fā)生。

進行軟件開發(fā)時需要定義SQL開發(fā)規(guī)范，規(guī)定SQL文本中的大小寫限制、空格多少等，其次要使用預編譯語句（比如jdbc中使用PreparedStatement），避免SQL語句中直接寫查詢條件值，應由變量替代，以提高軟解析率。

通過減少讀寫次數(shù)降低IO響應時間。

數(shù)據(jù)庫的讀操作分為物理讀和邏輯讀兩種，物理讀指從磁盤讀取數(shù)據(jù)，邏輯讀指從內(nèi)存獲取數(shù)據(jù)。在計算機的存儲結構中，磁盤讀寫的速度遠低于內(nèi)存讀寫速度，為降低讀操作響應時間，要盡可能減少讀，更要盡可能減少磁盤讀，減少讀但不能避免讀。合理利用索引結構定位數(shù)據(jù)可大大降低讀的數(shù)據(jù)量，圖8顯示有索引情況下讀10000行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計信息。

圖8 有索引的數(shù)據(jù)讀

圖7和圖8的數(shù)據(jù)都來源于查詢同一數(shù)據(jù)庫表的10000行記錄，區(qū)別在于圖8顯示表中有索引時的查詢統(tǒng)計信息。分析這兩個圖中Fetch行中query列的數(shù)據(jù)量可知，沒有索引時查詢走全表掃描，讀10000行數(shù)據(jù)累計讀680000塊數(shù)據(jù)，平均讀每行數(shù)據(jù)要掃描68塊才讀到需要的數(shù)據(jù)；有索引情況下讀10000行數(shù)據(jù)累計讀30020塊數(shù)據(jù)，平均讀每行數(shù)據(jù)僅掃描3.002塊，首先查找索引獲得數(shù)據(jù)的ROWID，再根據(jù)ROWID讀數(shù)據(jù)行，從而避免了全表掃描。減少物理讀的有效措施是提高緩存存儲量，使用內(nèi)存緩存讀取過的數(shù)據(jù)，使之后的數(shù)據(jù)讀取直接從內(nèi)存中獲得。

數(shù)據(jù)庫的寫操作由后臺進程完成，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)為提高性能，都是先寫日志文件，再根據(jù)觸發(fā)條件寫數(shù)據(jù)文件。這里與SQL編寫相關的是日志文件的寫操作，提交（COMMIT）語句直接觸發(fā)日志文件的寫操作，每執(zhí)行一次提交操作，數(shù)據(jù)庫會立即寫日志文件，這時就是一次物理寫，物理寫過于頻繁會大大降低系統(tǒng)性能，這時可考慮批量操作后再提交，比如向表中插入10 000數(shù)據(jù)，可每插入1 000行提交1次，避免每插入1行提交1次。

3 結論

本文在分析軟件系統(tǒng)中數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的操作響應時間的基礎上，結合實際測試給出軟件開發(fā)過程中可對數(shù)據(jù)庫性能進行優(yōu)化的具體措施。這些措施已經(jīng)實施在基金項目中，系統(tǒng)性能得到了大幅度提高。

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