DB2是一种高性能的年夜型关连数据库治理系统，普及的使用在客户/效力器系统布局中。评价系统性能优化的尺度有：吞吐量、相应工夫、并行才能等。
筹划数据库
1. 了解业务系统
对业务系统的了解程度对整个数据库系统的性能有很年夜影响，一个对业务不了解的筹划职员，只管有丰硕的数据库常识，也很难筹划出性能最佳的数据库使用系统。
2. 尺度化与非尺度化
数据库被尺度化后，添加了数据冗余，数据质变小，数据行变窄。多么DB2的每一页可以包罗更多行，那么每一区里的数据量更多，从而加快表的扫描，改进了单个表的查询性能。但是，当查询触及多个表的工夫，需求用很多毗邻操作把信息从各个表中组合在一路，招致更高的CPU和I/O花销。那么，有很多工夫需求在尺度化和非尺度化之间坚持平衡，用恰当的冗余信息来添加系统开支，用空间代价来换取工夫代价。有订单信息表OrderDetail，它外貌记实了送达员信息，收款员信息，物品信息，代价计谋，客户信息…..这些信息分离在送达员信息表、收款员信息表、物品信息表、代价计谋表、客户信息表中存放。假如依据尺度化的要求，OrderDetail查询时就必必要与这么多个表停止毗邻或许嵌套查询。假如OrderDetail表中的数据量是在百万级的，那么一次查询所需求的工夫或许会到达好几个小时。现实结果上，只需在筹划时包管数据的逻辑有效性，很多信息都可以间接冗余在OrderDetail表中，这些冗余的数据可以或许极年夜的提高查询的遵从，从而添加CPU和I/O操作。
3. 数据条带化
假如一个表的记实条数赶过必然的局限，那么最基础的查询操作也会遭到影响，需求将该表依据日期水中分离,把最近、最经常用的数据和历史的、不经常用的数据分离开来，或是依据天文职位、部门等等停止分离。另有一种分离要领――垂直分离，即把一个属性列很多的表支解成好几个小表，好比把经常用到的属性放在一个表里，不经常用到的属性放在另一个表里，多么可以加快表的扫描，提高遵从。
4. 选择数据范例
对每一属性选择什么样的数据范例很年夜程度上依据表的要求，但是在不违犯表要求的前提下，选择恰当的数据范例可以提高系统性能。好比有text列存放一本书的信息，用BLOB而不是character(1024)，BLOB存放的是指针或许文件参照变量，真正的文本信息可以放在数据库之外，从而添加数据库存储空间，使得顺序运转的速率提高。DB2供给了UDT(User Defined Datatypes)遵从，用户可以依据自己的需求界说自己的数据范例。
5. 选择索引
索引是数据库中主要的数据布局，它的基础目的便是为了提高查询遵从。现在年夜少数的数据库产物都接纳IBM入手下手提出的ISAM索引布局。运用索引可以快速、间接、有序的存取数据。索引的树立固然加快了查询，另一方面却将低了数据更新的速率，由于新数据不但需添加到表中，也要添加到索引中。此外，索引还需求非凡的磁盘空间和维护开支。因而，要公道运用索引：
在经常停止毗邻，但是没有指定为外键的属性列上树立索引。
在频繁停止排序或分组(即停止group by或order by操作)的列上树立索引。按索引来排序或分组，可以提高遵从。
在前提表达式中经常用到的不同值较多的列上树立检索，在不同值少的列上不要树立索引。
假如待排序的列有多个，可以在这些列上树立复合索引(compound index)，即索引由多个字段复合而成。
查询优化
现在的数据库产物在系统查询优化方面曾经做得越来越好，但由于用户提交的SQL语句是系统优化的基础，很难想象一个正本蹩脚的查询筹划颠末系统的优化之后会变得高效，因而用户所写语句的利害至关主要。下面重点阐明改进用户查询筹划的治理方案。
1.排序
在很多工夫，应当简化或阻止对年夜型表停止重复的排序。当可以或许利用索引自动以恰当的序次发生输出时，可以阻止排序的步骤，当以下的状况发生时，排序就不克不及省略：
索引中不包罗一个或几个待排序的列;
group by或order by子句中列的序次与索引的序次不一样;
排序的列来自差此外表。
为了阻止不用要的排序，就要正确地增建索引，公道地兼并数据库表，只管偶然或许影响表的尺度化，但相干于遵从的提高是值得的。假如排序不可阻止，那么应当试图简化它，如减少排序列的局限等。
2.主键
主键用整型会极年夜的提高查询遵从，而字符型的相比开支要比整型的相比开支年夜很多，用字符型数据作主键会使数据拔出、更新与查询的遵从低落。数据量小的工夫这点低落或许不会被细致，但是当数据量年夜的工夫，小的改进也可以或许提高系统的相应速率。
3.嵌套查询
在SQL言语中，一个查询块可以作为另一个查询块中谓词的一个操作数。因而，SQL查询可以层层嵌套。比方在一个年夜型漫衍式数据库系统中，有订单表Order、订单信息表OrderDetail，假如需求两表联系关系查询：
SELECT CreateUser
FROM Order
WHERE OrderNo IN
( SELECT OrderNo
FROM OrderDetail
WHERE Price=0.5)
在这个查询中，找出报纸单价为0.5元的收订员名单。下层查询前往一组值给下层查询，然后由下层查询块再依据下层块供给的值继承查询。在这种嵌套查询中，对下层查询的每一个值OrderNo，下层查询都要对表OrderDetail停止全部扫描，实行遵从显然不会高。在该查询中，有2层嵌套，假如每层都查询1000行，那么这个查询就要查询100万行数据。在系统开支中，对表Order的扫描占82%，对表OrderDetail的搜索占16%。假如我们用毗邻来庖代，即：
SELECT CreateUser
FROM Order,OrderDetail
WHERE Order.OrderNo=OrderDetail.OrderNo AND Praice=0.5
那么对表Order的扫描占74%，对表OrderDetail的搜索占14%。
而且，一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中泛起，那么很或许当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套条理越多，遵从越低，因而应当尽量阻止子查询。假如子查询不可阻止，那么要在子查询中过滤掉落尽或很多的行。
4.通配符
在SQL语句中，LIKE枢纽字支撑通配符立室，但这种立室非凡花消工夫。比方：SELECT * FROM Order WHERE CreateUser LIKE ‘M_ _ _’ 。即使在CreateUser字段上树立了索引，在这种状况下也还是接纳顺序扫描的要领，Order表中有1000条记实，就需求相比1000次。假如把语句改为SELECT * FROM Order WHERE CreateUser >’M’ AND CreateUser <’N’，在实行查询时就会利用索引来查询，显然会年夜年夜提高速率。
5.distinct
运用distinct是为了包管在结果齐集不泛起重复值，但是distinct会发生一张使命表，并停止排序来删除重复记实，这会年夜年夜添加查询和I/O的操作次数。因而应当阻止运用distinct枢纽字。
6.负逻辑
负逻辑如!=、<>、not in等，城市招致DB2用表扫描来完成查询。当表较年夜时，会紧张影响系统性能，可以用此外操作来庖代。
7.姑且表
运用姑且表时数据库会在磁盘中树立相应的数据布局，由于内存的拜访速率远远大于外部存储器的拜访速率，在复杂查询中运用姑且表时，两头结果会被导入到姑且表中，这种磁盘操作会年夜年夜低落查询遵从。此外，在漫衍式系统中，姑且表的运用还会带来多个查询进程之间的同步功效。以是，在停止复杂查询时最好不要运用姑且表。
8.存储过程
DB2中的Stored Procedure Builder可以发生存储过程，运转并测试存储过程。存储过程可以包括复杂而复杂的查询或SQL操作，颠末编译后存储在DB2数据库中。用户在屡次运用异常的SQL操作时，可以先把这些SQL操作做成存储过程，在需求用到的中心间接引用其名字停止调用。存储过程在第一次实行时树立优化的查询方案，DB2将查询方案保管在高速缓存里，以后调用运转时可以间接从高速缓存实行，省去了优化和编译的阶段，节省了实行工夫，从而提高遵从和系统利用率。
最优的查询方案依据某些尺度选择每每不可行，要依据理论的要乞降具体状况，颠末相比停止选择。DB2供给的Query Patroller可以对差此外查询方案的查询代价停止相比，颠末追踪查询语句，前往查询不同阶段的系统开支，从而作出最佳选择。DB2供给的Performance Monitor也对整个数据库系统的性能停止监控，包罗I/O工夫、查询次数、排序工夫、同步读写工夫等等。
数据库系统的并发控制也能影响系统性能。多个用户的同时操作或许招致数据的不不同性，DB2为了避免同时修正构成数据丢掉和拜访未被提交的数据，以及数据的护卫读，接纳Lock机制来完成控制。
DB2中可以对表空间、表、表列和索引加锁。锁的粒度越年夜，锁越复杂，开支小，并发度低;粒度小，锁机制复杂，开支年夜，并发度高。年夜型系统在并发处理中假如碰着所要分拨的成本处于锁定外形，系统会把进程挂起等候。假如一个很耗时的查询操作使命于一个经常运用的表上，此时运用表一级锁，意味着整个系统都要等候你的查询完毕以后才可以继承运转。以是在复杂查询中，尽量阻止运用表一级锁。假若有这一类的需求该怎样办呢?可以利用视图来治理这一类功效。视图阻止了对表的间接操作，同时有可以或许包管数据库的高效运转。
来自: 新客网(www.xker.com) 详文参考：http://www.xker.com/page/e2007/1012/35912.html
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