探究SQL数据库与散列技术的完美结合 (sql数据库 散列技术)

随着信息时代的到来,我们生产、生活、学习中产生的数据量不断增大,数据库成为各个领域中不可或缺的重要组成部分。而散列技术则是信息安全领域中常用的一种技术手段。在这样的背景下,SQL数据库和散列技术的结合成为了探究的重要方向。

SQL数据库是一种使用结构化查询语言处理的关系型数据库管理系统。它的结构化方式便于数据的管理和存储,能够轻松处理大量的结构化数据。而散列技术则是一种将明文转化为具有固定位数的不可逆字符串的方式。这种转化过程只能由具有相应密钥的人才能逆转,起到了一定的信息安全保护作用。

那么,SQL数据库和散列技术的完美结合会给我们带来哪些好处呢?

一、提高数据安全性

散列技术的应用可以保证数据在传输、存储等方面不会被窃取、篡改等,而SQL数据库则提供了强大的数据管理和存储功能,使得数据被存储后能够随时被管理、查询和使用。两者的结合将保证数据的安全性和完整性,使得数据始终处于可信赖的状态。

二、提高数据查询效率

在实际应用中,数据量庞大且不断增长,数据的查询也因此成为了一个十分耗时的过程。而当我们使用散列技术与SQL数据库结合时,就不仅可以保证数据的安全性,还能够提高查询的效率。这也可以通过散列技术预处理数据实现,避免多次繁琐的查询操作。

三、提高数据可管理性

SQL数据库对于数据的管理能力非常强大,但是当数据量很大时,管理起来便会变得困难且耗时,在这种情况下,使用散列技术预处理数据,可极大地提高其可管理性。同时,我们还能够根据预处理的结果对数据进行分类,便于管理和查询。

根据上述优势,我们可以得出结论:SQL数据库和散列技术的结合是十分必要和有益的,特别是在涉及大量数据的场景中。这种结合要求我们在选用数据库时要慎重选择,并在应用场景中灵活地使用散列技术来提高数据安全性、查询效率和可管理性,使得数据库体系得到良性完善。

在信息化社会的背景下,数据管理、传输和存储变得越来越重要。SQL数据库作为一种重要的数据存储工具,与散列技术的结合将会发挥双方的优势,提高数据安全性、查询效率和可管理性,满足我们在日常工作和生活中对于数据不断增长的需求。

相关问题拓展阅读:

mssql大数据检索问题

查询条件如果是多个的话,会慢,你可以将多个查询条告碧猜件的组合放到一个字段中,这慧漏样查询的时候查这一袜型个字段。

我是来混分的

我的意见是

创建索引, 移除历史数据到备份表中

下面的内容来自别人总结的, 呵呵

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高没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)的数据缓戚缺纳冲区、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。数据库管理员扮毁需要为这种类型的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。

查询慢?你是怎么查?提几个意见。

1、索引一定要建立,在你常查的字段上建尘手立索引,

2、然后就是在查询分析器里看看sql语句的执行计划,到底是哪儿一块最慢,最占资源,重点优化这个部分。特别注意那些有table scan的地方,那是全表扫描,说明查询没用上索引。

3、查询的时候一定要注意埋兄正,不要两个大表直接做弯悔关联,比如,一个30万的表和3万的表做连接,那么数据可能就会有30*3=90亿,肯定要慢死了。即便要连接,更好也是用大表和一个比较小的表,或者结果集来连接,必要时可用子查询。

1、用Profiler来跟踪查询,得到查询所需的时间,找出SQL的问题所在;用索引优化器优化索引

2、注意UNion和UNion all 的区别。UNION all好

3、注意使用DISTINCT,在没有必要时不要用,它同UNION一样会使查询变慢。重复的记录在查询里是没有问题的

4、查询时不要返回不需要的行、列

5、用sp_configure ‘query governor cost limit’或者SET QUERY_GOVERNOR_COST_LIMIT来限制查询消耗的资源。当评估查询消耗的资源超出限键枝制时,服务器自动取消查询,在查询之前就扼杀掉。 SET LOCKTIME设置锁的时间

6、用select top 100 / 10 Percent 来限制用户返回的行数或者SET ROWCOUNT来限制操作的行

7、在SQL2023以前,一般不要用如下的字句: “IS NULL”, “”, “!=”, “!>”, “!”等还是不能优化,用不到索引。

8、使用Query Analyzer,查看SQL语句的查询计划和评估分析是否是优化的SQL。一般的20%的代码占据了80%的资源,我们优化的重点是这些慢的地方。

9、如果使用了IN或者OR等时发现查询没有走索引,使用显示申明指定索引:

SELECT * FROM PersonMember (INDEX = IX_Title) WHERE processid IN (‘男’,’女’)

10、将需要查询的结果预先计算好放在表中,查询的时候再SELECT。这在SQL7.0以前是最重要的手段。例如医院橡销的住院费计算。

11、MIN() 和 MAX()能使用到合适的索引。

12、数据库有一个原则是代码离数据越近越好,所以优先选择Default,依次为Rules,Triggers, Constraint(约束如外健主健CheckUNIQUE……,数据类型的更大长度等等都是约束),Procedure.这样不仅维护工作小,编写程序质量高,并且执行的速度快。

13、如果要插入大的二进制值到Image列,使用存储过程,千万不要用内嵌INsert来插入(不知JAVA是否)。因为这样应用程序首先将梁亮游二进制值转换成字符串(尺寸是它的两倍),服务器受到字符后又将他转换成二进制值.存储过程就没有这些动作: 方法:

Create procedure p_insert as insert into table(Fimage) values (@image)

在前台调用这个存储过程传入二进制参数,这样处理速度明显改善。

14、Between在某些时候比IN速度更快,Between能够更快地根据索引找到范围。用查询优化器可见到差别。

select * from chineseresume where title in (‘男’,’女’)

Select * from chineseresume where title between ‘男’ and ‘女’

是一样的。由于in会在比较多次,所以有时会慢些。

15、在必要是对全局或者局部临时表创建索引,有时能够提高速度,但不是一定会这样,因为索引也耗费大量的资源。他的创建同是实际表一样。

16、不要建没有作用的事物例如产生报表时,浪费资源。只有在必要使用事物时使用它。

17、用OR的字句可以分解成多个查询,并且通过UNION 连接多个查询。他们的速度只同是否使用索引有关,如果查询需要用到联合索引,用UNION all执行的效率更高.多个OR的字句没有用到索引,改写成UNION的形式再试图与索引匹配。一个关键的问题是否用到索引。

18、尽量少用视图,它的效率低。对视图操作比直接对表操作慢,可以用stored procedure来代替她。特别的是不要用视图嵌套,嵌套视图增加了寻找原始资料的难度。我们看视图的本质:它是存放在服务器上的被优化好了的已经产生了查询规划的SQL。对单个表检索数据时,不要使用指向多个表的视图,直接从表检索或者仅仅包含这个表的视图上读,否则增加了不必要的开销,查询受到干扰.为了加快视图的查询,MsSQL增加了视图索引的功能。

19、没有必要时不要用DISTINCT和ORDER BY,这些动作可以改在客户端执行。它们增加了额外的开销。这同UNION 和UNION ALL一样的道理。

select top 20 ad.companyname,comid,position,ad.referenceid,worklocation,

convert(varchar(10),ad.postDate,120) as postDate1,workyear,degreedescription FROM

jobcn_query.dbo.COMPANYAD_query ad where referenceID in(‘JCNAD’,’JCNAD132168′,’JCNAD’,’JCNAD’,

‘JCNAD’,’JCNAD’,’JCNAD’,

‘JCNAD’,’JCNAD’,’JCNAD’,’JCNAD’,

‘JCNAD’,’JCNAD’,’JCNAD’,

‘JCNAD’,’JCNAD’,’JCNAD’,’JCNAD’,

‘JCNAD’,’JCNAD’) order by postdate desc

20、在IN后面值的列表中,将出现最频繁的值放在最前面,出现得最少的放在最后面,减少判断的次数。

21、当用SELECT INTO时,它会锁住系统表(sysobjects,sysindexes等等),阻塞其他的连接的存取。创建临时表时用显示申明语句,而不是

select INTO. drop table t_lxh begin tran select * into t_lxh from chineseresume

where name = ‘XYZ’ –commit

在另一个连接中SELECT * from sysobjects可以看到 SELECT INTO 会锁住系统表,Create table 也会锁系统表(不管是临时表还是系统表)。所以千万不要在事物内使用它!!!这样的话如果是经常要用的临时表请使用实表,或者临时表变量。

22、一般在GROUP BY 个HAVING字句之前就能剔除多余的行,所以尽量不要用它们来做剔除行的工作。他们的执行顺序应该如下更优:select 的Where字句选择所有合适的行,Group By用来分组个统计行,Having字句用来剔除多余的分组。这样Group By 个Having的开销小,查询快.对于大的数据行进行分组和Having十分消耗资源。如果Group BY的目的不包括计算,只是分组,那么用Distinct更快

23、一次更新多条记录比分多次更新每次一条快,就是说批处理好

24、少用临时表,尽量用结果集和Table类性的变量来代替它,Table 类型的变量比临时表好

25、在SQL2023下,计算字段是可以索引的,需要满足的条件如下:

a、计算字段的表达是确定的

b、不能用在TEXT,Ntext,Image数据类型

c、必须配制如下选项 ANSI_NULLS = ON, ANSI_PADDINGS = ON, …….

26、尽量将数据的处理工作放在服务器上,减少网络的开销,如使用存储过程。存储过程是编译好、优化过、并且被组织到一个执行规划里、且存储在数据库中的 SQL语句,是控制流语言的,速度当然快。反复执行的动态SQL,可以使用临时存储过程,该过程(临时表)被放在Tempdb中。以前由于SQL SERVER对复杂的数学计算不支持,所以不得不将这个工作放在其他的层上而增加网络的开销。SQL2023支持UDFs,现在支持复杂的数学计算,函数的返回值不要太大,这样的开销很大。用户自定义函数象光标一样执行的消耗大量的资源,如果返回大的结果采用存储过程

27、不要在一句话里再三的使用相同的函数,浪费资源,将结果放在变量里再调用更快

28、SELECT COUNT(*)的效率教低,尽量变通他的写法,而EXISTS快.同时请注意区别: select count(Field of null) from Table 和 select count(Field of NOT null) from Table 的返回值是不同的!!!

29、当服务器的内存够多时,配制线程数量 = 更大连接数+5,这样能发挥更大的效率;否则使用 配制线程数量 3000 在此语句中若salary是Float类型的,则优化器对其进行优化为Convert(float,3000),因为3000是个整数,我们应在编程时使用3000.0而不要等运行时让DBMS进行转化。同样字符和整型数据的转换。

33、查询的关联同写的顺序

select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where personMemberID

= b.referenceid and a.personMemberID = ‘JCNPRH39681’ (A = B ,B = ‘号码’)

select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where a.personMemberID

= b.referenceid and a.personMemberID = ‘JCNPRH39681’ and b.referenceid = ‘JCNPRH39681’ (A = B ,B = ‘号码’, A = ‘号码’)

select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where b.referenceid

= ‘JCNPRH39681’ and a.personMemberID = ‘JCNPRH39681’ (B = ‘号码’, A = ‘号码’)

700W的数据的话,更好的方式就是建宏兆立索引岩绝雹,然后粗帆将文件的索引条件放在前面,像like ‘%xx%’ 如果必须放就放到最后

你先在字段上加个索引,再查。

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