優化DB2數據庫應用系統性能的深入研究
http://database.51cto.com/art/201008/215674.htm以下的文章主要是介紹DB2數據庫應用系統性能的優化深入研究，我們大家都知道DB2數據庫它是一種高性能的大型關系數據庫管理系統，其廣泛的應用在客戶/服務器體系結構中。評價系統性能優化的標準有：吞吐量、響應時間、并行能力等。
設計數據庫
1. 熟悉業務系統
對業務系統的熟悉程度對整個DB2數據庫系統的性能有很大影響，一個對業務不熟悉的設計人員，盡管有豐富的數據庫知識，也很難設計出性能最佳的數據庫應用系統。
2. 規范化與非規范化
數據庫被規范化后，減少了數據冗余，數據量變小，數據行變窄。這樣DB2的每一頁可以包括更多行，那么每一區里的數據量更多，從而加速表的掃描，改進了單個表的查詢性能。但是，當查詢涉及多個表的時候，需要用很多連接操作把信息從各個表中組合在一起，導致更高的CPU和I/O花銷。
那么，有很多時候需要在規范化和非規范化之間保持平衡，用適當的冗余信息來減少系統開銷，用空間代價來換取時間代價。有訂單信息表OrderDetail，它里面記錄了投遞員信息，收款員信息，物品信息，價格策略，客戶信息…..這些信息分別在投遞員信息表、收款員信息表、物品信息表、價格策略表、客戶信息表中存放。
如果按照規范化的要求，OrderDetail查詢時就必須要與這么多個表進行連接或者嵌套查詢。如果OrderDetail表中的數據量是在百萬級的，那么一次查詢所需要的時間可能會達到好幾個小時。事實上，只要在設計時保證數據的邏輯有效性，很多信息都可以直接冗余在OrderDetail表中，這些冗余的數據能夠極大的提高查詢的效率，從而減少CPU和I/O操作。
3. 數據條帶化
如果一個表的記錄條數超過一定的規模，那么最基本的DB2數據庫應用系統性能查詢操作也會受到影響，需要將該表根據日期水平劃分,把最近、最經常用的數據和歷史的、不經常用的數據劃分開來，或是根據地理位置、部門等等進行劃分。
還有一種劃分方式――垂直劃分，即把一個屬性列很多的表分割成好幾個小表，比如把經常用到的屬性放在一個表里，不經常用到的屬性放在另一個表里，這樣可以加快表的掃描，提高效率。
4. 選擇數據類型
對每一屬性選擇什么樣的數據類型很大程度上依據表的要求，但是在不違背表要求的前提下，選擇適當的數據類型可以提高系統性能。比如有text列存放一本書的信息，用BLOB而不是character(1024)，BLOB存放的是指針或者文件參照變量，真正的文本信息可以放在數據庫之外，從而減少數據庫存儲空間，使得程序運行的速度提高。DB2提供了UDT(User Defined Datatypes)功能，用戶可以根據自己的需要定義自己的數據類型。
5. 選擇索引
索引是DB2數據庫中重要的數據結構，它的根本目的就是為了提高查詢效率。現在大多數的數據庫產品都采用IBM最先提出的ISAM索引結構。使用索引可以快速、直接、有序的存取數據。索引的建立雖然加快了查詢，另一方面卻將低了數據更新的速度，因為新數據不僅要增加到表中，也要增加到索引中。另外，索引還需要額外的磁盤空間和維護開銷。因此，要合理使用索引：
在經常進行連接，但是沒有指定為外鍵的屬性列上建立索引。
在頻繁進行排序或分組(即進行group by或order by操作)的列上建立索引。按索引來排序或分組，可以提高效率。
在條件表達式中經常用到的不同值較多的列上建立檢索，在不同值少的列上不要建立索引。
如果待排序的列有多個，可以在這些列上建立復合索引(compound index)，即索引由多個字段復合而成。
以上的相關內容就是對DB2數據庫應用系統性能優化深入探究的介紹，望你能有所收獲。
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