解密：如何理解比2少3的数据库？ (比2少3的数据库)

在数据库中，经常会听到“比2少3”的术语。对于一些新手来说，这可能是一个非常不好理解的概念。但是，一旦你理解了这个术语的含义和它在数据库中的应用方式，你就可以更好地理解数据库的工作原理。

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什么是“比2少3”的数据库？

我们需要了解这个术语的含义。在数据库中，“比2少3”实际上指的是冗余副本的数量。当你听到某个数据库存在“比2少3”的冗余副本时，意味着在你能够找到基本副本之外，还有3组冗余副本可以用来支持数据的可靠性和可用性。

换句话说，一个“比2少3”的数据库实际上是指有五组副本，其中有两组作为基本副本，另外三组是冗余副本。这些冗余副本可以在故障发生时代替基本副本工作，以保证数据的可靠性和持续性。

“比2少3”与“3份2副本”的区别

有时候，“比2少3”的概念被认为是等同于“3份2副本”。虽然这两种概念有相似之处，但它们并不是相同的。

“3份2副本”指的是只有两组基本副本和另外一组冗余副本。这样的数据库通常不能在任意一组基本副本不可用时继续工作。

在“比2少3”的情况下，有五组副本，包括两组基本副本和另外三组冗余副本。这相当于在“3份2副本”基础上多添加了三组冗余副本，可以提高数据库的可靠性和可用性。

“比2少3”背后的重要性

冗余副本数量的增加可以在多个级别上增强数据库的抗故障能力。这些级别包括：

1.防止数据丢失

在“比2少3”的情况下，即使两组基本副本中的某一组发生故障，三组冗余副本也能保证数据不会丢失，从而确保数据可靠性。

2.提高恢复速度

“比2少3”的数据库能够比拥有较少副本的数据库更快地恢复数据。当发生问题时，备份数据库中的数据可以快速替换损坏的老数据。

3.提高可用性

更多的副本意味着更高的可用性。未来如果基本副本出现任何问题，其他冗余副本可以代替它工作，从而避免了服务终端。

结论

了解“比2少3”的数据库概念可以帮助你更好地理解数据库的工作过程，以及如何保护你的数据免受数据损坏或丢失的影响。尽管“比2少3”不一定适用于所有的数据库环境，但它为保护和增强数据保障提供了一种方法。

相关问题拓展阅读：

影响数据库性能的主要因素有哪些？
数据库实验总结

影响数据库性能的主要因素有哪些？

1、1、调整数据结构的设计。这一部分在开发信息系统之前完成，程序员需要考虑是否使用ORACLE数据库的分区功能，对于经常访问的数据库表是否需要建立索引等。

2、2、调整应用程序结构设计。这一部分也是在开发信息系统之前完成，程序员在这一步需要考虑应用程序使用什么样的体系结构，是使用传统的Client/Server两层体系结构，还是使用Browser/Web/Database的三层体系结构。不同的应用程序体系结构要求的数据库资源是不同的。

3、3、调整数据库SQL语句。应用程序的执行最终将归结为数据库中的SQL语句执行，因此SQL语句的执行效率最终决定了ORACLE数据库的性能。ORACLE公司推荐使用ORACLE语句优化器（Oracle Optimizer）和行锁管理器（row-level manager）来调整优化SQL语句。

4、4、调整服务器内存分配。内存分配是在信息系统运行过程中优化配置的，数据库管理员可以根据数据库运行状况调整数据库系统全局区（SGA区）的数据缓冲区、日志缓冲区和共享池的大小；还可以调整程序全局区（PGA区）的大小。需要注意的是，SGA区不是越大越好，SGA区过大会占用操作系统使用的内存而引起虚拟内存的页面交换，这样反而会降低系统。

5、5、调整硬盘I/O，这一步是在信息系统开发之前完成的。数据库管理员可以将组成同一个表空间的数据文件放在不同的硬盘上，做到硬盘之间I/O负载均衡。

6、6、调整操作系统参数，例如：运行在UNIX操作系统上的ORACLE数据库，可以调整UNIX数据缓冲池的大小，每个进程所能使用的内存大小等参数。

实际上，上述数据库优化措施之间是相互联系的。ORACLE数据库性能恶化表现基本上都是用户响应时间比较长，需要用户长时间的等待。但性能恶化的原因却是多种多样的，有时是多个因素共同造成了性能恶化的结果，这就需要数据库管理员有比较全面的计算机知识，能够敏感地察觉到影响数据库性能的主要原因所在。另外，良好的数据库管理工具对于优化数据库性能也是很重要的。

ORACLE数据库性能优化工具

常用的数据库性能优化工具有：

1、1、ORACLE数据库在线数据字典，ORACLE在线数据字典能够反映出ORACLE动态运行情况，对于调整数据库性能是很有帮助的。

2、2、操作系统工具，例如UNIX操作系统的vmstat，iostat等命令可以查看到系统系统级内存和硬盘I/O的使用情况，这些工具对于管理员弄清出系统瓶颈出现在什么地方有时候很有用。

3、3、SQL语言跟踪工具（SQL TRACE FACILITY），SQL语言跟踪工具可以记录SQL语句的执行情况，管理员可以使用虚拟表来调整实例，使用SQL语句跟踪文件调整应用程序性能。SQL语言跟踪工具将结果输出成一个操作系统的文件，管理员可以使用TKPROF工具查看这些文件。

4、4、ORACLE Enterprise Manager（OEM），这是一个图形的用户管理界面，用户可以使用它方便地进行数据库管理而不必记住复杂的ORACLE数据库管理的命令。

5、5、EXPLAIN PLAN——SQL语言优化命令，使用这个命令可以帮助程序员写出高效的SQL语言。

ORACLE数据库的系统性能评估

信息系统的类型不同，需要关注的数据库参数也是不同的。数据库管理员需要根据自己的信息系统的类型着重考虑不同的数据库参数。

1、1、在线事务处理信息系统（OLTP），这种类型的信息系统一般需要有大量的Insert、Update操作，典型的系统包括民航机票发售系统、银行储蓄系统等。OLTP系统需要保证数据库的并发性、可靠性和最终用户的速度，这类系统使用的ORACLE数据库需要主要考虑下述参数：

l l 数据库回滚段是否足够？

l l 是否需要建立ORACLE数据库索引、聚集、散列？

l l 系统全局区（SGA）大小是否足够？

l l SQL语句是否高效？

2、2、数据仓库系统（Data Warehousing），这种信息系统的主要任务是从ORACLE的海量数据中进行查询，得到数据之间的某些规律。数据库管理员需要为这种类型的ORACLE数据库着重考虑下述参数：

l l 是否采用B*-索引或者bitmap索引？

l l 是否采用并行SQL查询以提高查询效率？

l l 是否采用PL/SQL函数编写存储过程？

l l 有必要的话，需要建立并行数据库提高数据库的查询效率

SQL语句的调整原则

SQL语言是一种灵活的语言，相同的功能可以使用不同的语句来实现，但是语句的执行效率是很不相同的。程序员可以使用EXPLAIN PLAN语句来比较各种实现方案，并选出更优的实现方案。总得来讲，程序员写SQL语句需要满足考虑如下规则：

1、1、尽量使用索引。试比较下面两条SQL语句：

语句A：SELECT dname, deptno FROM dept WHERE deptno NOT IN

(SELECT deptno FROM emp);

语句B：SELECT dname, deptno FROM dept WHERE NOT EXISTS

(SELECT deptno FROM emp WHERE dept.deptno = emp.deptno);

这两条查询语句实现的结果是相同的，但是执行语句A的时候，ORACLE会对整个emp表进行扫描，没有使用建立在emp表上的deptno索引，执行语句B的时候，由于在子查询中使用了联合查询，ORACLE只是对emp表进行的部分数据扫描，并利用了deptno列的索引，所以语句B的效率要比语句A的效率高一些。

2、2、选择联合查询的联合次序。考虑下面的例子：

SELECT stuff FROM taba a, tabb b, tabc c

WHERE a.acol between :alow and :ahigh

AND b.bcol between :blow and :bhigh

AND c.ccol between :clow and :chigh

AND a.key1 = b.key1

AMD a.key2 = c.key2;

这个SQL例子中，程序员首先需要选择要查询的主表，因为主表要进行整个表数据的扫描，所以主表应该数据量最小，所以例子中表A的acol列的范围应该比表B和表C相应列的范围小。

3、3、在子查询中慎重使用IN或者NOT IN语句，使用where (NOT) exists的效果要好的多。

4、4、慎重使用视图的联合查询，尤其是比较复杂的视图之间的联合查询。一般对视图的查询更好都分解为对数据表的直接查询效果要好一些。

5、5、可以在参数文件中设置SHARED_POOL_RESERVED_SIZE参数，这个参数在SGA共享池中保留一个连续的内存空间，连续的内存空间有益于存放大的SQL程序包。

6、6、ORACLE公司提供的DBMS_SHARED_POOL程序可以帮助程序员将某些经常使用的存储过程“钉”在SQL区中而不被换出内存，程序员对于经常使用并且占用内存很多的存储过程“钉”到内存中有利于提高最终用户的响应时间。

CPU参数的调整

CPU是服务器的一项重要资源，服务器良好的工作状态是在工作高峰时CPU的使用率在90％以上。如果空闲时间CPU使用率就在90％以上，说明服务器缺乏CPU资源，如果工作高峰时CPU使用率仍然很低，说明服务器CPU资源还比较富余。

使用操作相同命令可以看到CPU的使用情况，一般UNIX操作系统的服务器，可以使用sar –u命令查看CPU的使用率，NT操作系统的服务器，可以使用NT的性能管理器来查看CPU的使用率。

数据库管理员可以通过查看v$sysstat数据字典中“CPU used by this session”统计项得知ORACLE数据库使用的CPU时间，查看“OS User level CPU time”统计项得知操作系统用户态下的CPU时间，查看“OS System call CPU time”统计项得知操作系统系统态下的CPU时间，操作系统总的CPU时间就是用户态和系统态时间之和，如果ORACLE数据库使用的CPU时间占操作系统总的CPU时间90％以上，说明服务器CPU基本上被ORACLE数据库使用着，这是合理，反之，说明服务器CPU被其它程序占用过多，ORACLE数据库无法得到更多的CPU时间。

数据库管理员还可以通过查看v$sesstat数据字典来获得当前连接ORACLE数据库各个会话占用的CPU时间，从而得知什么会话耗用服务器CPU比较多。

出现CPU资源不足的情况是很多的：SQL语句的重解析、低效率的SQL语句、锁冲突都会引起CPU资源不足。

1、数据库管理员可以执行下述语句来查看SQL语句的解析情况：

SELECT * FROM V$SYSSTAT

WHERE NAME IN

(‘parse time cpu’, ‘parse time elapsed’, ‘parse count (hard)’);

这里parse time cpu是系统服务时间，parse time elapsed是响应时间，用户等待时间

waite time = parse time elapsed – parse time cpu

由此可以得到用户SQL语句平均解析等待时间＝waite time / parse count。这个平均等待时间应该接近于0，如果平均解析等待时间过长，数据库管理员可以通过下述语句

SELECT SQL_TEXT, PARSE_CALLS, EXECUTIONS FROM V$SQLAREA

ORDER BY PARSE_CALLS;

来发现是什么SQL语句解析效率比较低。程序员可以优化这些语句，或者增加ORACLE参数SESSION_CACHED_CURSORS的值。

2、数据库管理员还可以通过下述语句：

SELECT BUFFER_GETS, EXECUTIONS, SQL_TEXT FROM V$SQLAREA;

查看低效率的SQL语句，优化这些语句也有助于提高CPU的利用率。

3、3、数据库管理员可以通过v$system_event数据字典中的“latch free”统计项查看ORACLE数据库的冲突情况，如果没有冲突的话，latch free查询出来没有结果。如果冲突太大的话，数据库管理员可以降低spin_count参数值，来消除高的CPU使用率。

内存参数的调整

内存参数的调整主要是指ORACLE数据库的系统全局区（SGA）的调整。SGA主要由三部分构成：共享池、数据缓冲区、日志缓冲区。

1、 1、共享池由两部分构成：共享SQL区和数据字典缓冲区，共享SQL区是存放用户SQL命令的区域，数据字典缓冲区存放数据库运行的动态信息。数据库管理员通过执行下述语句：

select (sum(pins – reloads)) / sum(pins) “Lib Cache” from v$librarycache;

来查看共享SQL区的使用率。这个使用率应该在90％以上，否则需要增加共享池的大小。数据库管理员还可以执行下述语句：

select (sum(gets – getmisses – usage – fixed)) / sum(gets) “Row Cache” from v$rowcache;

查看数据字典缓冲区的使用率，这个使用率也应该在90％以上，否则需要增加共享池的大小。

2、 2、数据缓冲区。数据库管理员可以通过下述语句：

SELECT name, value FROM v$sysstat WHERE name IN (‘db block gets’, ‘consistent gets’,’physical reads’);

来查看数据库数据缓冲区的使用情况。查询出来的结果可以计算出来数据缓冲区的使用命中率＝1 – ( physical reads / (db block gets + consistent gets) )。

这个命中率应该在90％以上，否则需要增加数据缓冲区的大小。

3、 3、日志缓冲区。数据库管理员可以通过执行下述语句：

select name,value from v$sysstat where name in (‘redo entries’,’redo log space requests’);查看日志缓冲区的使用情况。查询出的结果可以计算出日志缓冲区的申请失败率：

申请失败率＝requests/entries，申请失败率应该接近于0，否则说明日志缓冲区开设太小，需要增加ORACLE数据库的日志缓冲区。

以MySQL为例：

影响数据库性能的主要因素总结如下：

1、sql查询速度

2、网卡流量

3、服务器硬件

4、磁盘IO

以上因素并不是时时刻刻都会影响数据库性能，而就像

木桶效应

一样。如果其中一个因素严重影响性能，那么整个数据库性能就会严重受阻。另外，这些影响因素都是相对的。

例如

：当数据量并没有达到百万千万这样的级别，那么sql查询速度也许就不是个重要因素，换句话说，你的

sql语句

效率适当低下可能并不影响整个效率多少，反之，这种情况，无论如何怎么优化sql语句，可能都没有太明显的效果。

数据库实验总结

数据库实验总结【一】

　　试验内容

　　1、数据表的建立

　　基本表《简单的》带有主键

　　带有外码约束的(外码来自其他表或者本表)

　　2、数据表的修改

　　添加删除列

　　修改列属性类型

　　添加删除约束(约束名)

　　元组的添加，修改，删除

　　删除数据表

　　试验过程

　　1、create table student

　　(

　　sno char(9) primary key , /*sno是主码列级完整性约束条件*/

　　sname char(20) unique, /*sname取唯一值*/

　　ssex char(2),

　　sage allint, /*类型为allint*/

　　sdept char(20) /*所在系*/

　　);

　　create table course

　　(

　　cno char(4) primary key, /*列级完整性约束条件，cno是主码*/

　　cname char(40),

　　cpno char(4), /*cpno的含义是先行课*/

　　ccredit allint,

　　foreign key (cpno) references course(cno)

　　/*表级完整性约束条件，cpno是外码，被参照表是course，被参照列是cno*/

　　);

　　create table sc

　　(

　　sno char(9),

　　cno char(4),

　　grade allint,

　　primary key (sno,cno),

　　/*主码有两个属性构成，必须作为表级完整性进行定义*/

　　foreign key (sno) references student(sno),

　　/*表级完整性约束条件，sno是外码，被参照表是student*/

　　foreign key (cno) references course(cno),

　　/*表级完整性约束条件,cno是外码,被参照表示course*/

　　);

　　例1、create table s

　　(

　　cno varchar(3), /*变长的字符串,输入2个字符就是两个字符不会补空格*/

　　sname varchar(20),

　　status int,

　　city varchar(20),

　　constraint pk_sno primary key(sno), /*约束条件的名字为pk_sno*/

　　);

　　create table p

　　(

　　pno varchar(3),

　　pname varchar(20),

　　color varchar(3),

　　weight int,

　　constraint pk_pno primary key (pno), /*约束条件的名字是pk_pno*/

　　);

　　create table j

　　(

　　jno varchar(3),

　　jname varchar(20),

　　city varchar(20),

　　constraint pk_jno primary key(jno) /*约束条件的名字为pk_jno*/

　　);

　　例2、create table spj

　　(

　　sno varchar(3), /*之一个表中的主码*/

　　pno varchar(3),

　　jno varchar(3),

　　qty int, /*数量*/

　　constraint pk_spj primary key(sno,pno,jno), /*主码由3个属性组成*/

　　foreign key(sno) references s(sno),

　　/*表级完整性约束条件，sno是外码，被参照表是s*/

　　foreign key(pno) references p(pno),

　　/*表级完整性约束条件，pno是外码，被参照表是p*/

　　foreign key(jno) references j(jno),

　　/*表级完整性约束条件，jno是外码，被参照表是j*/

　　);

　　2、数据表的更改

　　在s表中添加一个concat 列

　　alter table s add concat varchar(20)

　　在s表中删除concat 列

　　alter table s drop column concat

　　更改s表 concat列的属性把长度由20改为30

　　alter table s alter column concat varchar(30)

　　联系方式名字为concat 修改属性为唯一的属性名为con_concat

　　alter table s add constraint con_concat unique(concat)

　　删除约束关系con_concat

　　alter table s drop constraint con_concat

　　/*插入一个元组*/

　　insert into s valus(‘s1’,’精益’,20,’天津’) /*20不能写成’20’*/

　　试验中的问题的排除与总结：

　　1、在创建spj时

　　有三个实体所以从3个实体中取主码，还有一个数量属性也要写上

　　主码由那3个主码确定

　　2、更改一个数据库中数据表时一定要先使该数据库处于正在使用状态

　　3、constraint

　　是可选关键字，表示 primary key、not null、unique、foreign key 或 check 约束定义的开始。约束是特殊属性，用于强制数据完整性并可以为表及其列创建索引。

　　4、–go可以不加但是要注意顺序注：go –注释提示错误

5、注意添加一个空元素用 null

　　附 sql备份

　　–创建一个数据库 student

　　create database student

　　–在数据库student中创建表student course sc 注意顺序

　　use student

　　create table student

　　(

　　sno char(9) primary key, /*sno是主码列级完整性约束条件*/

　　sname char(10) unique, /*sname取唯一值*/

　　ssex char(2),

　　sage allint, /*类型为allint*/

　　sdept char(20) /*所在系*/

　　); /*;要加*/

　　数据库实验总结【二】

　　我在sql server 索引基础知识系列中,之一篇就讲了记录数据的基本格式。那里主要讲解的是，数据库的最小读存单元：数据页。一个数据页是8k大小。

　　对于数据库来说，它不会每次有一个数据页变化后，就存到硬盘。而是变化达到一定数量级后才会作这个操作。这时候，数据库并不是以数据页来作为操作单元，而是以64k的数据(8个数据页，一个区)作为操作单元。

　　区是管理空间的基本单位。一个区是八个物理上连续的页(即 64 kb)。这意味着 sql server 数据库中每 mb 有 16 个区。

　　为了使空间分配更有效，sql server 不会将所有区分配给包含少量数据的表。sql server 有两种类型的区：

　　统一区，由单个对象所有。区中的所有 8 页只能由所属对象使用。

　　混合区，最多可由八个对象共享。区中八页的每页可由不同的对象所有。

　　通常从混合区向新表或索引分配页。当表或索引增长到 8 页时，将变成使用统一区进行后续分配。如果对现有表创建索引，并且该表包含的行足以在索引中生成 8 页，则对该索引的所有分配都使用统一区进行。

　　为何会这样呢?

　　其实很简单：

　　读或写 8kb 的时间与读或写 64 kb的时间几乎相同。

　　在 8 kb 到 64 kb 范围之内，单个磁盘 i/o 传输操作所花的时间主要是磁盘取数臂和读/写磁头运动的时间。

　　因此，从数学上来讲，当需要传输 64 kb 以上的 sql 数据时，

　　尽可能地执行 64 kb 磁盘传输是有益的，即分成数个64k的操作。

　　因为 64 kb 传输基本上与 8 kb 传输一样快，而每次传输的 sql server 数据是 8 kb 传输的 8 倍。

　　我们通过一个实例来看有and 操作符时候的最常见的一种情况。我们有下面一个表，

　　create table .( . identity(1,1) not null, . not null, . not null, . null, . not null, . not null, . not null, . not null, . not null, . null, null, not null default (getdate()), not null default (dateadd(year,1,getdate())), . not null, . null, null default (0), null default (0), . not null default (‘ ‘))

　　这个表具备下面的四个索引：

　　索引名细节索引的列

　　member_corporation_link nonclustered located on primary corp_no

　　member_ident clustered, unique, primary key located on primary member_no

　　member_region_link nonclustered located on primary region_no

　　memberfirstname nonclustered located on primary firstname

　　当我们执行下面的sql查询时候，

　　select m.member_no, m.firstname, m.region_nofrom dbo.member as mwhere m.firstname like ‘k%’ and m.region_no > 6 and m.member_no 6) b

　　– 这个查询可以直接使用 member_region_link 非聚集索引，而且这个非聚集索引覆盖了所有查询列– 实际执行时，只需要逻辑读取 10 次

　　where a.member_no = b.member_no

　　不信，你可以看这两个sql 的执行计划，以及逻辑读信息，都是一样的。

　　其实上面的sql，如果优化成下面的方式，实际的逻辑读消耗也是一样的。为何sql server 不会优化成下面的方式。是因为 and 操作符优化的另外一个原则。

　　1/26 的数据和 1/6 的数据找交集的速度要比 1/52 的数据和 1/3 的数据找交集速度要慢。

　　select a.member_no,a.firstname,b.region_nofrom(select m.member_no, m.firstname from dbo.member as mwhere m.firstname like ‘k%’ — 1/26 数据) a,

　　(select m.member_no, m.region_no from dbo.member as mwhere m.region_no > 6 and m.member_no 6 and m.member_no 6 and m.member_no 6 and m.member_no 6 and m.member_no

　　这里 index 计算符可以是 0 ，1，指定的一个或者多个索引名字。对于 0 ，1 的意义如下：

　　如果存在聚集索引，则 index(0) 强制执行聚集索引扫描，index(1) 强制执行聚集索引扫描或查找(使用性能更高的一种)。

　　如果不存在聚集索引，则 index(0) 强制执行表扫描，index(1) 被解释为错误。

　　总结知识点：

　　简单来说，我们可以这么理解：sql server 对于每一条查询语句。会根据实际索引情况(sysindexes 系统表中存储这些信息)，分析每种组合可能的成本。然后选择它认为成本最小的一种。作为它实际执行的计划。

　　成本代价计算的一个主要组成部分是逻辑i/o的数量，特别是对于单表的查询。

　　and 操作要满足所有条件，这样，经常会要求对几个数据集作交集。数据集越小，数据集的交集计算越节省成本。

　　的项目中，竟然出现了滥用聚集索引的问题。看来没有培训最最基础的索引的意义，代价，使用场景，是一个非常大的失误。这篇博客就是从这个角度来罗列索引的基础知识。

　　使用索引的意义

　　索引在数据库中的作用类似于目录在书籍中的作用，用来提高查找信息的速度。

　　使用索引查找数据，无需对整表进行扫描，可以快速找到所需数据。

　　使用索引的代价

　　索引需要占用数据表以外的物理存储空间。

　　创建索引和维护索引要花费一定的时间。

　　当对表进行更新操作时，索引需要被重建，这样降低了数据的维护速度。

　　创建索引的列

　　主键

　　外键或在表联接操作中经常用到的列

　　在经常查询的字段上更好建立索引

　　不创建索引的列

　　很少在查询中被引用

　　包含较少的惟一值

　　定义为 text、ntext 或者 image 数据类型的列

　　heaps是staging data的很好选择，当它没有任何index时

　　excellent for high performance data loading (parallel bulk load and parallel index creation after load)

　　excellent as a partition to a partitioned view or a partitioned table

　　聚集索引提高性能的方法，在前面几篇博客中分别提到过，下面只是一个简单的大纲，细节请参看前面几篇博客。

　　何时创建聚集索引?

　　clustered index会提高大多数table的性能，尤其是当它满足以下条件时：

　　独特, 狭窄, 静止：最重要的条件

　　持续增长的，更好是只向上增加。例如：

　　identity

　　date, identity

　　guid (only when using newsequentialid() function)

　　聚集索引唯一性(独特型的问题)

　　由于聚集索引的b+树结构的叶子节点必须指向具体数据。如果你要建立聚集索引的列不唯一，并且你指定的创建的聚集索引是非唯一的聚集索引，则会有以下情况：

关于比2少3的数据库的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

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