元芳曰：這種情況基本都成為了DBA的家常便飯，經常要去處理用戶提交來的性能問題或者是工程人員提交上來的AWR報告，一般遇到這種情況，解決的方法有很多。
OLTP
（1）先要弄清楚數據庫的類型是什么 OLTP 在線事務處理 or OLAP 在線分析系統，因為不同的數據庫類型選擇優化的方法也不同。例如 OLTP 強調系統的內存命中率，內存的效率決定數據庫效率。
（2）如果用戶的并發數很大可擴大內存的容量緩存更多的數據，還可以調整data buffer cache、shared pool、java pool、large pool的大小及PGA大小包括sort區hash區等。
（3）如果用戶的在線請求數較多，可以嘗試著進行SQL的變量綁定，緩解SQL的硬解析，當遇到成千上萬的查詢操作時，能夠不經過解析過程直接使用緩存的執行計劃，那效率可以提高n倍。因為硬解析會做2個分析。第一 語法分析：檢查代碼的語法是否正確。第二 語義分析：檢查代碼執行的對象是否存在及對執行對象的權限是否有。解析過程十分的耗費CPU資源。
（4）數據塊的爭用，是因為數據分配的不均勻造成的，可以使用hash算法平均打散到各個磁盤上來減少熱塊的產生
（5）還有很多系統性能間接的反應為數據庫性能，例如 網絡的延遲??主機的應用程序較多??沒有采用中間件策略構建預處理緩沖池
OLAP
（6）如果是OLAP 在線分析系統的話，當一個用戶找你來說查詢一張報表很慢，你可以通過用戶會話來找到查詢的SQL語句，檢查這條語句邏輯上效率如何，可以使用Hint方式來改變sql的執行計劃，檢查數據的訪問方式，是走全表掃描還是走索引效率最高，調整SQL的執行計劃，選擇合適的索引
（7）因為SQL大多數就是集合的數學運算操作，SQL表的關聯方式是不是最優化，哪種join最適合，這都是要考慮的范圍
（8）當你手工測試完后，對表進行統計分析，看看優化器和你選的執行計劃是不是相同的
（9）CBO模式的選擇，對于需要快速響應用戶的請求，可以設置成first_rows(優先把部分數據返回)，對于用戶響應不是很嚴格的業務，可以設置成all_rows（所有處理數據一次性返回）
（10）如果系統的整體開銷不大，可以考慮并行技術
（11）對于OLAP系統最直接的提高數據庫性能方法增加磁盤I/O和CPU吞吐量，如果硬件搞不了，可以采用數據庫壓縮技術，減少空間提高I/O
（12）隨著數據量的增加，以前不是問題的問題也變成了問題，對于OLAP系統SQL的效率決定數據庫效率

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Leonarding
2012.11.20
天津&winter
分享技術~成就夢想
Blog：http://space.itpub.net/26686207

總結

以上是生活随笔為你收集整理的当一个有性能问题的数据库摆在你的面前，作为责任人，你的处理思路是什么？...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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