数据库性能优化案例分析：解决高CPU和I/O Wait问题

数据库性能Tuning的重要性和解决方案 在基于Web的业务系统中，数据库性能Tuning是一个非常重要的环节。系统的性能直接影响到用户的体验和业务的发展。今天，我们来分析一个数据库性能Tuning的问题，并讨论解决方案。 **问题描述** 系统是一个基于Web的业务系统，以online查询为主，数据更新以批量为主。然而，在某一天上午，客户反映系统非常慢，察看DB的CPU慢慢长到100%状态，服务基本处于不可用状态。i/o wait也挺高的。 **问题分析** 通过分析发现，客户需要的是n百万用户数据中的活动用户万数据，他们却全部把n百万数据从其他系统中收集到自己的系统中，在批量的时候又使用full table scan，性能自然不会好。 **解决方案** 1. **索引优化**：一些大量执行update/delete语句竟然没有建立索引，其实可以建立pk，根据pk处理。 2. **语句优化**：存在大量这样的语句：SELECT field FROM Tables name where trim(Service NUM)='DDDDDD'，使用常量查询，造成每次查询都要parse，没有必要的占用的CPU--改！ 3. **存储过程优化**：在批量的存储过程中，所有语句基本都是全表扫描！---和开发人员沟通，需要修改逻辑。 **优化结果** 修改后，CPU高峰时间基本稳定在30-40%之间。系统性能得到了明显的改善，用户的体验也得到了提高。 **结论** 数据库性能Tuning是一个复杂的过程，需要从多方面考虑，包括索引优化、语句优化、存储过程优化等。只有通过详细的分析和优化，才能达到最佳的性能。 **相关知识点** 1. 数据库性能Tuning的重要性 2. 索引优化的重要性 3. 语句优化的重要性 4. 存储过程优化的重要性 5. FULL TABLE SCAN的性能问题 6. Parse 机制的性能问题 7. 缓存命中率的影响 8. 等待事件的影响 **总结** 数据库性能Tuning是一个需要长期关注和优化的过程。只有通过不断的分析和优化，才能达到最佳的性能，提高用户的体验和业务的发展。