一、SQL数据库如何优化？

化总结如下:1、主键就是聚集索引2、只要建立索引就能显著提高查询速度3、把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引，以提高查询速度注意事项1. 不要索引常用的小型表2. 不要把社会保障号码(SSN)或身份证号码(ID)选作键3. 不要用用户的键4. 不要索引 memo/notes 字段和不要索引大型文本字段(许多字符)5. 使用系统生成的主键

二、面试题：oracle数据库优化？

无论什么数据库，大的方面都是这三种吧：

1，数据库配置优化

2，数据库建表时字段设置优化以及字段属性的设置要最合适。

3，sql查询语句优化。

三、大数据数据库优化

大数据数据库优化

在当今数字化时代，大数据已经成为许多行业中不可或缺的一部分。随着数据量不断增加，如何高效且快速地存储和管理这些海量数据，成为了每个企业都必须面对的挑战。数据库的优化是解决这个问题的关键。

什么是大数据数据库优化?

大数据数据库优化是指通过调整数据库的结构、查询语句的编写和索引的设计等手段，提高大数据处理效率和性能的过程。一个有效的数据库优化策略可以极大地提升数据处理速度，减少资源消耗并改善数据的可用性。

大数据数据库优化的重要性

大数据处理通常涉及海量数据的读取、写入和分析。如果数据库结构设计不当或查询语句效率低下，将导致系统的响应时间变慢、数据分析结果不准确且资源消耗巨大。正确地进行数据库优化能够解决这些问题，提升大数据处理的效率和质量。

大数据数据库优化的策略和技巧

下面将介绍几个常用的大数据数据库优化策略和技巧：

1. 数据库的合理设计与规划

在大数据处理中，数据库的设计和规划是非常重要的一步。首先，需要根据业务需求和数据特点选择合适的数据库类型，例如关系型数据库或非关系型数据库。其次，合理设计数据表的结构，减少冗余字段，优化数据存储方式。此外，对于大数据而言，分布式数据库和集群架构也是必要的考虑因素。

2. 高效的查询语句编写

优化查询语句是大数据数据库优化中的关键步骤之一。编写高效的查询语句可以减少数据库的负载，提升查询速度和响应时间。避免使用不必要的通配符查询、避免使用子查询或联合查询等复杂操作，优化常用查询语句并合理使用索引等技巧都是提高查询效率的方法。

3. 精心设计的索引策略

在大数据数据库中，合理地设计索引是提高查询效率的关键。根据业务需求和查询频率，选择合适的字段建立索引。对于频繁进行排序和分组操作的字段，也需要考虑创建索引以提高查询速度。此外，定期维护和优化索引是保持数据库性能稳定的重要手段。

4. 数据分区和分片技术

对于大数据量的数据库，采用数据分区和分片技术能够将数据分散存储在不同的物理位置上，从而提高数据的处理速度和并发性能。通过合理地划分数据区域，可以减少查询的范围，提升查询效率，同时降低单个节点的负载。

5. 冗余备份和容灾机制

在大数据环境中，数据库的高可用性和容灾能力也是至关重要的。及时备份数据并建立冗余备份，可以保证在系统故障或数据丢失的情况下，能够快速恢复数据并保证业务的连续性。使用故障切换和多活部署等容灾机制，可以有效降低系统故障对业务的影响。

大数据数据库优化的挑战

虽然大数据数据库优化可以带来许多好处，但实施过程中也面临着一些挑战。

1. 多样性和复杂性

大数据往往具有多种格式和类型的数据，包括结构化数据和非结构化数据。如何处理和存储这些多样性和复杂性的数据，是数据库优化中的一个难点。

2. 数据一致性和完整性

大数据数据库通常需要处理实时、流式的数据。在快速写入和更新的同时，保持数据的一致性和完整性是一个挑战。数据库优化需要考虑到这一点，确保数据的准确性和可靠性。

3. 安全和隐私保护

大数据数据库中存储着大量的敏感信息，安全和隐私保护是至关重要的。数据库优化的过程中，需要采取合适的安全策略和措施，保障数据的安全性和隐私。

大数据数据库优化的未来趋势

随着技术的不断发展和创新，大数据数据库优化也将朝着以下方向发展：

1. 自动化优化

未来的大数据数据库优化将更加智能化和自动化。通过机器学习和人工智能等技术，数据库系统可以自动识别和调整查询语句、优化索引和分区策略，从而提升数据库性能。

2. 分布式计算

分布式计算是大数据处理的重要手段之一。未来的数据库优化将更加注重分布式计算的技术，将数据分散存储在不同的节点上，并利用分布式计算框架进行并发处理，提高系统的可伸缩性和性能。

3. 数据流式处理

数据流式处理是处理实时数据的有效方法。未来的数据库优化将更加注重数据流式处理的技术，通过实时处理和分析数据流，提供实时决策支持。

结论

大数据数据库优化是提升大数据处理效率和性能的重要手段。通过合理的数据库设计、优化查询语句、精心设计的索引和分区等策略，可以提高数据库的响应速度，减少资源消耗。然而，在实施优化过程中也面临着一些挑战，如数据的多样性和复杂性、数据一致性和安全保护。未来的数据库优化将朝着智能化、分布式计算和数据流式处理等方向发展。

四、什么是图数据库大图数据原生数据库？

`图数据库(Graph database)`` 并非指存储图片的数据库，而是以图这种数据结构存储和查询数据。

图形数据库是一种在线数据库管理系统，具有处理图形数据模型的创建，读取，更新和删除（CRUD）操作。

与其他数据库不同， 关系在图数据库中占首要地位。这意味着应用程序不必使用外键或带外处理（如MapReduce）来推断数据连接。

与关系数据库或其他NoSQL数据库相比，图数据库的数据模型也更加简单，更具表现力。

图形数据库是为与事务（OLTP）系统一起使用而构建的，并且在设计时考虑了事务完整性和操作可用性。

五、对mysql数据库表频繁添加删除修改导致数据库卡，怎么优化？

不要用delete,可以尝试用下列办法 drop table tblname; -- 彻底删除该表 truncate table tblname; -- 快速删除数据，但是保存数据结构

六、程序需要频繁调用数据库，该如何优化？

可以考虑使用缓存、读写库分离等

七、如何在WordPress后台直接优化MySQL数据库？

使用数据库优化清理插件

八、bitnami-redmine数据库访问慢如何优化？

第一 从你的操作代码。

是否可优化 第二 sql优化。例如，索引，或者sql语句优化等到。。

九、数据库性能优化主要包括哪些方面？

数据库性能优化主要一下几个方面：

1、sql语句的执行计划是否正常

2、减少应用和数据库的交互次数、同一个sql语句的执行次数

3、数据库实体的碎片的整理（特别是对某些表经常进行insert和delete动作，尤其注意，索引字段为系列字段、自增长字段、时间字段，对于业务比较频繁的系统，最好一个月重建一次）

4、减少表之间的关联，特别对于批量数据处理，尽量单表查询数据，统一在内存中进行逻辑处理，减少数据库压力（java处理批量数据不可取，尽量用c或者c++进行处理，效率大大提升）

5、对访问频繁的数据，充分利用数据库cache和应用的缓存6、数据量比较大的，在设计过程中，为了减少其他表的关联，增加一些冗余字段，提高查询性能

十、6大基础数据库？

1.Oracle数据库

是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的 适应高吞吐量的数据库解决方案。

2、MySQL数据库 

MySQL是一种开放源代码的关系型数据库管理系统（RDBMS），MySQL数据库系统使用最常用的数据库管理语言--结构化查询语言（SQL）进行数据库管理。MySQL数据库也是可以跨平台使用的（如linux和Windows），通常被中小企业所青睐。

3、SQL server数据库 （Windows上最好的数据库）

SQL Server是一个可扩展的、高性能的、为分布式客户机/服务器计算所设计的数据库管理系统，实现了与WindowsNT的有机结合，提供了基于事务的企业级信息管理系统方案。

4、PostgreSQL（功能最强大的开源数据库）

PostgreSQL是一种特性非常齐全的自由软件的对象-关系型数据库管理系统（ORDBMS），POSTGRES的许多领先概念只是在比较迟的时候才出现在商业网站数据库中。PostgreSQL支持大部分的SQL标准并且提供了很多其他现代特性，如复杂查询、外键、触发器、视图、事务完整性、多版本并发控制等。

5、MongoDB（最好的文档型数据库）

MongoDB是可以配置各种规模的企业，各个行业以及各类应用程序的开源数据库。

6、 Redis（最好的缓存数据库）

Redis 是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能的key-value数据库。