一、Oracle数据库性能优化技术（论文文献综述）
郑亮坤[1]（2019）在《基于Oracle的无线电监测系统设计实现与性能优化研究》文中进行了进一步梳理现在是信息化快速的发展年代,无线电技术也在突飞猛进的发展。今天无线电通信已覆盖我们社会生活的各个方面,巨大的方便了人们的生活。这也对无线电管理带来压力,监控非法信号,保证无线电正常的通讯,对各种信道进行监听避免信道被非法占用。同时随着我国无线电监测系统的建设,各地无线电监测设施逐步实现网络化,给无线电监测系统提出更高的要求。无线电通信的用户数量的不断增加,导致无线电监控系统的数据量处理非常巨大。在这种背景下,对无线电监测系统的性能要求越来越苛刻,而数据库系统的性能在很大程度上影响着整个监测系统的性能,随着监测业务的不断发展和壮大,无线电监测的数据库系统已经遭遇到了性能瓶颈,只依靠增加硬件投入已经无法满足监测数据的增长,例如在监测的网络中添加大型服务器,又或者在服务器中增加更大的内存和磁盘阵列,但这样的成本会很高,不能根本解决性能瓶颈问题。国内对无线电监测系统的优化主要在硬件方面,很少涉及数据库的优化。基于此背景,首先,研究应用了无线电监测系统开发中最重要的技术——Oracle数据库技术、PowerdDesiger数据库设计技术以及无线电监测涉及到的其他技术原理。其次,进行无线电监测系统的需求分析和总体设计。对系统进行可行性分析和Oracle数据库设计,包括数据库E-R设计,数据库表的设计,数据库物理结构设计。然后,对无线电监测系统的Oracle数据库进行数据库优化的详细设计.包括数据库系统参数配置、实例优化、Oracle SQL语句调优。根据无线电监测系统的数据库系统的调优过程,结合Oracle数据库的使用经验,在数据的存储方式、SQL语句的优化、索引在存储过程的优化、表的分区方面做性能调优研究。如索引在存储过程的优化方面提高了系统的40%的执行效率。最后,设计完成了一个无线电监测系统。主要功能模块包括系统管理功能、实时监测功能、业务监测功能、监测工具等。
周晋,卢仁猛,甘润东[2]（2018）在《探析应用系统的云数据库构建与性能优化方法》文中进行了进一步梳理在应用系统中,云数据库发挥着至关重要的作用,技术人员需要提高云数据库的质量,保障其性能的充分发挥。基于此,选择应用系统的Oracle数据库作为研究对象,从Oracle数据库的优势与特点入手,阐述了Oracle数据库的构建方法,并介绍了Oracle数据库的性能分析指标,最后给出了Oracle数据库的性能优化方法,分别从优化思路及优化措施两方面阐述了Oracle数据库的性能优化,以期为相关研究提供理论参考。
欧义发[3]（2016）在《基于Oracle数据库性能优化技术探析》文中提出随着Oracle数据库得到广泛的应用,对于其性能优化的重视度也在不断提高,希望通过性能优化能够提升数据库的运行效率,将其最大的应用价值发挥出来。在分析性能优化基础上,提出优化的目标,通过基于Oracle数据库性能优化技术的分析,希望对今后的Oracle数据库应用有所帮助,能够为数据库相关的工作人员提供参考。
李韦龙[4]（2016）在《油气生产物联网系统中关系数据库性能优化的研究》文中研究表明油气生产物联网系统通过传感、射频、通讯等技术,对上游生产部门的油气水井、计量间、站库及相关管网等生产对象进行了全面地感知,实现了生产数据的自动采集、控制以及对油气田生产运行状态的监控、管理,并提高了生产操作单元的自动化水平和油气田生产效率,同时为实现智能油田的科学决策提供了信息化基础和手段。随着系统用户的越来越多,对数据库数据的查询和更改越来越频繁,数据库所承受的压力越来越大,此时,数据库的性能决定了整个系统的性能,而系统性能对油田实际生产效率起着重要的制约作用,因此,为了预防上述问题的发生,需要对油气生产物联网数据库的性能进行定位分析,并对影响数据库性能的因素进行优化,从而提高生产效率,减少后期数据库运维的成本。本课题以油气生产物联网系统为研究对象,介绍了数据库性能优化技术的背景和国内外研究现状,描述了Oracle数据库的体系结构,阐述了TKPROF、AWR、10046等优化工具及存储优化、内存优化、SQL优化等优化技术,根据优化工具在CPU性能、内存性能、I/O性能、索引性能、SQL性能的分析结果,得出了油气生产物联网系统数据库在CPU、内存、SQL三个方面存在问题的结论。根据上述结论,提出了对应的解决方案,依据解决方案,对油气生产物联网系统数据库的性能实施了优化。通过分析优化结果,得出本课题提出的油气生产物联网系统数据库性能优化方法优化效果良好,具有较强的应用价值。
钟伟清[5]（2014）在《基于ORACLE的烤烟种植空间数据库性能优化》文中提出烤烟是一种重要的经济作物,属国家计划经济产业,具有高度垄断性和利润丰厚性的特点,涉及到工业、农业和商业等方面,发展烤烟生产对促进我国国民经济发展和对外贸易有着十分重要的意义,在我国国民经济中占有十分重要的地位。因此,烤烟在我国得以广泛地种植。可以采用空间数据和属性数据来描述烤烟种植的情况。在传统情况下,对于烤烟种植的各项数据是以文件方式来存储和管理的。随着空间数据的不断增加,文件方式很难满足客户对数据的访问要求。关系型数据库系统能够很好地处理大量数据,所以利用关系型数据库系统来管理空间数据是一个很好的方法。在这种情况下,ORACLE提出了ORACLE SPATIAL空间数据库引擎,该引擎能够在ORACLE数据库中快速有效地存储、访问和分析空间数据。因此选择ORACLE数据库能够很好地处理空间数据。在本研究中,烤烟种植的数据来源主要有三个部分组成：重庆市组（社）级烟区行政区划图及其耕地分布图、烤烟采样点地图数据和监测点烟叶质量数据。对以上三种数据进行叠加、关联和筛选,得出空间数据和属性数据,将它们导入到基于ORACLE的空间数据库中,从而得到了基于ORACLE的烤烟种植空间数据库。基于ORACLE的烤烟种植空间数据库中存储了大量的空间数据,随着空间数据量的不断增加,当对其中的数据进行访问时,由于数据量的庞大,从而影响了用户访问数据的速度。针对此问题,本文对基于ORACLE的烤烟种植空间数据库提出了一些性能优化的方法。（1）ORACLE集群方法。把系统从原来的单实例环境升级为集群环境,这样可以提高数据的可用性和减少访问数据的等待时间。（2）调整ORACLE数据库内存的方法。在ORACLE RAC环境下,本文通过调整SGA的大小、自动管理SGA、调整日志缓冲区的大小、调整回收池的大小和调整保持池的大小等方式来优化ORACLE数据库的内存,从而可以提高访问数据的效率。（3）采用分区表方法。由于基于ORACLE的烤烟种植空间数据库中数据量庞大,存储在一张表中的数据量达到了2G以上。在ORACLE RAC环境下,采用普通表来存储数据,当用户访问表时,有时需要扫描整张表,花费的时间会比较长。在ORACLE RAC环境下,本文采用分区表来存储数据,当用户需要访问数据时,只需要访问分区表的某些分区即可,这样就提高了访问数据的效率,节省了访问时间。（4）采用物化视图方法。当用户经常访问一些数据时,可以使用视图把这些数据提炼出来。在ORACLE RAC环境下,在分区表上采用普通视图时,每次访问都需要进行视图中的查询操作（有复杂查询时,花费的时间会很长）,影响用户访问数据的效率。在ORACLE RAC环境下,本文在分区表上采用物化视图来存储用户经常访问的一些数据,当用户查询数据时,只需要查询物化视图（其中已存有数据）即可,从而可以提高访问数据的效率和节省访问数据的时间。（5）利用空间操作方法。在ORACLE RAC环境下,空间对象存储在分区表中。当用户需要进行空间相邻分析时,合理地选择空间算子和空间函数,可以提高访问效率和减少访问数据的时间。
张黎娜[6]（2014）在《基于ArcSDE的空间数据库性能优化技术研究》文中研究表明随着数据库技术越来越广泛的应用于生活、生产和社会各个方面,对数据库管理数据的能力和效率方面的要求愈来愈高。在已有的软件和硬件资源的基础上,充分地发挥数据库的潜能,优化和提高应用型数据库的操作效率不仅可以节约系统运行的成本,并且可以保障数据库运行的安全、稳定和高效。事实上,数据库性能的调整与优化,尤其是空间数据库的性能优化技术的研究,已经成为当前数据库应用研究的重要课题。本文以采煤沉陷区三维建模与动态仿真研究项目的空间数据库建设为对象,借鉴国内外数据库性能优化的研究成果,并结合项目开展过程中实际的建库工作,详细研究空间数据库性能优化。主要包括Oracle数据库内存参数和安全参数的调整；ArcSDE空间数据引擎的索引调整、分区设置、块参数设置及Arcgis server地图文档发布等。通过实验探索提高空间数据库性能优化的策略和方法。本文主要研究内容及取得的成果如下：（1）空间数据一般包括矢量数据和栅格数据。其中,矢量数据主要采用要素类的数据组织形式直接地存储在SDE Geodatabase中,以减少Oracle数据库存储空间。栅格数据是根据不同数据类型及特点,设置不同的压缩率、压缩方法、金字塔级数以及数据的重采样等参数。DEM采用的存储模式是栅格数据集,DOM采用栅格目录表的数据组织形式。（2）利用OraclelOg的性能优化和监测工具,对系统全局区、程序全局区和其它参数进行调整与优化。结合对内存参数活动信息的统计,参照相关的性能评价指标,适时地调整与优化程序全局区参数和系统全局区,主要从命中率方面对各参数再做进一步的调整与优化。同时,对空间数据库系统安全性参数进行调整,并使用空间数据库的存档模式,进而保障空间数据库的稳定、安全及高效。（3） ArcSDE在空间数据存储和关系数据之间充当数据通路。通过设置表和索引、设置分区、设置块参数,调整ArcSDE中的存储参数实现性能优化。工程应用表明,空间数据库引擎的性能优化,对空间数据库性能的提高是有意义的。（4）地图服务的发布。通过ArcCatalog或ArcGIS服务器把采煤沉陷区三维建模与动态仿真研究项目空间数据库中调整和修饰过的地图文档发布为服务,避免访问后台数据库。通过调整硬件,设置网络带宽参数,设置不同比例尺地图文档显示,设置空间数据库属性字段可见性,启用数据缓存和池化服务提高浏览数据的速度,优化服务器性能。工程应用表明,这些操作保障了采煤沉陷区三维建模与动态仿真研究项目空间数据库的安全、稳定和效率。
朱慧[7]（2014）在《基于电信业务Oracle SQL优化的研究》文中认为在科学技术高度发展的今天,我们在计算机数据信息领域上取得的成就发生了日新月异的变化,其中的数据库相关技术已然成为现代计算机信息系统和应用中不可或缺的重要核心部分。从传统的商业类数据的处理到其他崭新领域的数据,数据库技术的应用已经逐步渗透到电信行业、金融行业以及多媒体应用等。然而随之而来的数据库系统性能又成为影响各行业正常、高效、稳定、安全地运行的瓶颈问题。那么如何针对数据库这一问题来指定相应的解决方案,则成为了数据库管理员们关注的焦点。Oracle数据库是当前较为流行的关系数据库,由于其对各类形式的业务、各种复杂事务的处理,因此Oracle数据库的应用较为普遍。与此同时,数据库的性能优化覆盖范围也在逐步扩大,通过具体的规划和比较系统的分析后,可以提出具有针对性的优化方案,从而提高数据库的可靠性和稳定行,保证数据库的高效运行。某电信业务系统就是基于Oracle数据库的应用系统,随着该电信商的客户增大,业务数据增多以及多方面原因,造成该系统的性能出现问题,直接影响系统运行速度,导致系统效率低下。本文以Oracle数据库的整体架构为核心,利用STATSPACTSPACK和Oracle动态视图来对数据库的运行状态进行监测,在此基础上对基于电信业务网络资源管理系统的Oracle数据库进行了较为深入的研究和分析。查找出Oracle数据库性能问题的主要瓶颈,并且对数据库的逻辑存储、物理存储、内存结构及日志重做机制等方面提出了一套具有针对性的优化方案,专门实现对电信行业相关数据的优化。
朱志[8]（2011）在《基于INDEX的ORACLE数据库性能优化研究》文中研究表明20世纪60年代中期以来,信息技术不断发展,相关的数据库系统规模也不断扩大,数据库用户急剧增加,导致数据库应用系统执行效率降低,数据库性能问题日渐突出。数据库性能优化主要可以从硬件、数据库产品和应用程序三个层面进行,本文以Oracle 10g数据库系统为实例,以Index为基础,在应用程序层面上进行数据库系统性能优化的研究。本文主要进行了以下三个方面的工作：（1）分析数据库用户响应时间、系统吞吐量、内存使用情况、数据库命中率和磁盘I/O量五个数据库性能参数,确定以数据库用户响应时间和系统吞吐量为本文优化的数据库性能指标；介绍Oracle数据库M/M/m排队性能模型及相关算法,分析代码消耗时间Ts与系统响应时间R和响应时间低于rmax的概率P（R≦rmax）的关系；（2）研究如何降低数据库系统响应时间和提高系统吞吐量,结合INDEX优化理论和典型SQL语句的执行流程,提出以提高查询效率为核心、以充分利用INDEX高效性为方法的优化方案；对与本文优化方案密切相关的五类典型SQL语句：CREATE TABLE、INSERT、UPDATE、SELECT和DELETE语句提出转换规则；（3）应用性能优化方案相关技术设计和实现方正证券客户资料管理系统,并对数据库用户响应时间和系统吞吐量进行测试,同时以数据库性能排队模型分析测试结果,验证优化方案的正确性和可行性。测试结果的统计和分析表明：本文提出的以INDEX为基础、以ORACLE 10g为实例的数据库系统优化方案在数据规模大、数据结构复杂和系统高负荷情况下能大幅提高数据库系统响应速度、系统吞吐量,提高数据库系统性能。
韦平飞[9]（2011）在《移动业务运营支撑系统数据库性能优化的研究》文中认为电信行业是当今发展最快的领域之一,特别是移动通信业务,用户数量和业务规模都在突飞猛进的扩展着,截至2009年年底,某省移动已拥有移动电话激活用户超过8000万户。随着用户数量的不断增加,该省移动业务运营支撑系统（省BOSS）的数据库规模也随之不断的扩大,数据库应用系统的响应速度下降,性能问题就越来越突出,并形成系统瓶颈,出现业务受理缓慢情况,严重影响客户感知。因此对数据库性能优化方法的研究变得十分迫切。数据库系统的性能优化对于整个系统的正常运行起着至关重要的作用,但是它却是一项非常复杂的工作。数据库性能调整与优化涉及到多个层面,通过统一规划、系统分析做出相应的调整,可以提高数据库的稳定性和可用性,保障系统高效地运行,解决系统瓶颈,最大程度的提高数据库系统的运行效率,降低系统运行的资源消耗。本文从操作系统、数据库主机、应用程序等几方面对Oracle数据库系统的性能优化和调整的原理及相关技术进行分析,针对该省移动BOSS系统的性能问题进行了故障诊断与性能优化:通过对CICS交易中间件交易阻塞信息的分析,发现数据库响应速度缓慢;通过系统性能监测工具对操作系统CPU、内存、换页空间、I/O进行分析,发现操作系统性能瓶颈,通过检查告警日志和数据库运行状态发现潜在问题并进行初步分析;使用动态性能视图等对数据库参数配置、空间碎片、表空间、失效对象等进行检查并分析诊断;通过AWR报告分析Oracle等待事件、Buffer命中率、应用程序SQL语句等评估数据库性能问题并分析诊断;针对数据库的性能瓶颈,在无效对象清理、参数调整、表及索引重整、索引表空间调整、对象统计信息更新、大表优化、索引优化、应用程序优化等方面对数据库系统进行优化调整;应用程序SQL语句的优劣将直接的影响整个数据库系统的性能,阐述SQL语句的一些调整原则和索引使用技巧。通过以上几方面的诊断优化,该省移动BOSS系统大大降低了数据库响应时间,减少了锁等待现象,进而加快了应用系统的运行速度,提高了事务处理的吞吐量,保障系统处于高性能运转状态。
季汭[10]（2011）在《基于ORACLE EBS的数据库优化》文中研究说明本文的主要内容是研究如何优化基于ORACLE EBS的数据库应用系统的性能。性能问题最终表现在数据库系统的运行阶段,而引起性能问题的原因则有可能发生在数据库及其应用系统整个生命周期的任何阶段,所以优化的内容应覆盖操作系统、应用程序、数据库实例、物理存储和逻辑存储等,数据库优化需要综合考虑所有这些可能的因素。本文阐述了在企业级ORACLE EBS产品中发现、诊断与处理数据库性能问题的具体过程,其分别从数据库优化调整的四个层级出发：第一级调整为操作系统级,包括硬件平台等,第二级调整为ORACLE RDBMS级,第三级调整为数据库设计级,最后一级调整为SQL、PL/SQL级,并结合对ORACLE EBS性能影响最大的几个重点,包括系统全局区域、表和索引的优化设计以及必要的SQL优化等进行详细分析,明确了这些问题对数据库性能的影响。ORACLE EBS在企业实际应用时存有数据量大、应用变化频繁的特点,本文通过多个实际的优化案例提供在企业级数据库应用优化方面可参考的解决方法。
二、Oracle数据库性能优化技术（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、Oracle数据库性能优化技术（论文提纲范文）
（1）基于Oracle的无线电监测系统设计实现与性能优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 论文结构安排 |
| 第二章 系统实现相关技术与知识 |
| 2.1 无线电监测概念 |
| 2.1.1 监测功能 |
| 2.1.2 频谱利用数据 |
| 2.2 Oracle数据库 |
| 2.3 PowerDesiger设计工具 |
| 第三章 系统的需求分析与总体设计 |
| 3.1 系统目标 |
| 3.2 可行性分析 |
| 3.3 系统功能需求 |
| 3.4 系统总体设计框架 |
| 3.5 数据库设计 |
| 3.5.1 数据库主要E-R图设计 |
| 3.5.2 数据库表设计 |
| 3.5.3 数据库物理结构设计 |
| 第四章 基于Oracle监测系统数据库优化设计 |
| 4.1 数据库系统配置调优 |
| 4.1.1 硬件系统部分 |
| 4.1.2 操作系统 |
| 4.1.3 安装Oracle |
| 4.1.4 数据库对象调节、配置 |
| 4.2 数据库系统实例调优 |
| 4.2.1 内存使用 |
| 4.2.2 磁盘I/O |
| 4.3 SQL语句设置调优 |
| 4.3.1 格式化SQL语句 |
| 4.3.2 SQL语句执行计划 |
| 4.3.3 SQL执行计划评估 |
| 4.3.4 调整SQL执行计划 |
| 4.3.5 Oracle SQL设计原则 |
| 第五章 基于Oracle监测系统数据库的性能调优 |
| 5.1 优化系统数据的存储方式 |
| 5.2 SQL语句的优化 |
| 5.3 索引在储存过程的优化 |
| 5.4 使用Oracle分区技术 |
| 5.4.1 建立分区表 |
| 5.4.2 建立分区索引 |
| 5.5 优化Oracle内存分配 |
| 5.6 处理大数据量 |
| 第六章 无线电监测系统的实现功能展示 |
| 6.1 系统管理功能 |
| 6.1.1 用户管理 |
| 6.1.2 用户密码 |
| 6.1.3 角色管理 |
| 6.2 实时监测功能 |
| 6.2.1 固定频率测量 |
| 6.2.2 中频分析 |
| 6.2.3 频段扫描 |
| 6.2.4 宽带测向 |
| 6.2.5 频域/时域分析 |
| 6.3 业务监测功能 |
| 6.4 监测工具 |
| 6.4.1 实时监测数据 |
| 6.4.2 3D地图 |
| 6.4.3 2D地图 |
| 6.5 查看数据库的性能 |
| 第七章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）基于Oracle数据库性能优化技术探析（论文提纲范文）
| 1 概述 |
| 2 优化目标 |
| 2.1 提高系统的吞吐率 |
| 2.2 缩短系统的响应时间 |
| 2.3 缩短数据加载时间 |
| 3 Oracle数据库性能的优化 |
| 3.1 Oracle数据库索引 |
| 3.2 Oracle数据库内存 |
| 3.3 Oracle数据库分区 |
| 4 数据库优化实验 |
| 5 结语 |
（4）油气生产物联网系统中关系数据库性能优化的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容与结构 |
| 第2章 Oracle数据库优化技术研究 |
| 2.1 Oracle数据库概述 |
| 2.1.1 Oracle数据库简介 |
| 2.1.2 Oracle数据库体系结构 |
| 2.2 优化工具 |
| 2.2.1 TKPROF工具 |
| 2.2.2 AWR报告 |
| 2.2.3 10046事件 |
| 2.2.4 10053事件 |
| 2.2.5 PL/SQL Developer |
| 2.3 存储优化技术 |
| 2.3.1 表空间优化技术 |
| 2.3.2 I/O优化技术 |
| 2.4 内存优化技术 |
| 2.4.1 SGA优化 |
| 2.4.2 PGA优化 |
| 2.5 SQL优化 |
| 2.5.1 SQL语句优化 |
| 2.5.2 索引优化 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 油气生产物联网系统数据库性能问题分析 |
| 3.1 油气生产物联网系统架构 |
| 3.1.1 生产管理子系统简介 |
| 3.1.2 采集监控子系统简介 |
| 3.1.3 数据库系统简介 |
| 3.2 数据库性能问题概述 |
| 3.3 数据库性能问题分析 |
| 3.3.1 CPU性能问题分析 |
| 3.3.2 内存性能问题分析 |
| 3.3.3 I/O性能问题分析 |
| 3.3.4 索引性能问题分析 |
| 3.3.5 SQL性能问题分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 油气生产物联网数据库性能优化方案设计与应用 |
| 4.1 CPU性能优化 |
| 4.1.1 CPU性能优化方案设计 |
| 4.1.2 CPU性能优化实例应用 |
| 4.2 内存性能优化 |
| 4.2.1 内存性能优化方案设计 |
| 4.2.2 内存性能优化实例应用 |
| 4.3 SQL性能优化 |
| 4.3.1 SQL性能优化方案设计 |
| 4.3.2 SQL性能优化实例应用 |
| 4.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表论文、参与项目和获奖情况 |
（5）基于ORACLE的烤烟种植空间数据库性能优化（论文提纲范文）
| 目录 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 研究目标与主要内容 |
| 第2章 ORACLE数据库体系结构和RAC架构 |
| 2.1 ORACLE数据库体系结构 |
| 2.1.1 ORACLE实例 |
| 2.1.2 ORACLE的存储结构 |
| 2.1.3 ORACLE相关进程 |
| 2.2 RAC架构 |
| 2.2.1 ORACLE体系结构 |
| 2.2.2 集群软件 |
| 第3章 空间数据库和ORACLE SPATIAL |
| 3.1 空间数据库 |
| 3.1.1 空间数据 |
| 3.1.2 空间数据库 |
| 3.2 ORACLE SPATIAL |
| 3.2.1 ORACLE SPATIAL |
| 3.2.2 ORACLE SPATIAL的特征 |
| 3.2.3 ORACLE SPATIAL空间数据库引擎的功能 |
| 第4章 基于ORACLE的烤烟种植空间数据库性能优化方法 |
| 4.1 利用RAC实现性能优化 |
| 4.1.1 ORACLE RAC环境概述 |
| 4.1.2 ORACLE RAC的部署 |
| 4.2 调整内存实现性能优化 |
| 4.2.1 SGA的架构 |
| 4.2.2 SGA的优化调整 |
| 4.3 利用分区表实现性能优化 |
| 4.3.1 查询优化算法 |
| 4.3.2 分区表的概念 |
| 4.3.3 分区表 |
| 4.4 利用物化视图实现性能优化 |
| 4.4.1 物化视图的概念 |
| 4.4.2 物化视图日志 |
| 4.4.3 创建物化视图 |
| 4.4.4 物化视图同步机制 |
| 4.5 利用空间操作方法实现性能优化 |
| 4.5.1 空间相邻查询方法 |
| 4.5.2 空间相邻查询 |
| 第5章 优化结果分析 |
| 5.1 基于ORACLE的烤烟种植空间数据库的构建 |
| 5.1.1 数据的来源 |
| 5.1.2 数据的处理 |
| 5.1.3 导入数据到ORACLE数据库 |
| 5.2 ORACLE RAC效率评价 |
| 5.3 SGA优化效率评价 |
| 5.4 分区表优化效率评价 |
| 5.5 物化视图优化效率评价 |
| 5.6 空间分析方法优化效率评价 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在攻读学位期间发表的学术论文 |
（6）基于ArcSDE的空间数据库性能优化技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.4 研究思路与技术路线 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 论文架构 |
| 第二章 空间数据库 |
| 2.1 空间数据库概述 |
| 2.2 空间数据库建立过程及入库信息查询 |
| 2.3 空间数据库建设过程中存在的问题 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 Oracle性能优化 |
| 3.1 用户图层的存储优化 |
| 3.1.1 矢量图层的存储优化 |
| 3.1.2 栅格图层的存储优化 |
| 3.2 Oracle内存分配 |
| 3.2.1 系统全局区(SGA)的优化 |
| 3.2.2 程序全局区调整与优化 |
| 3.2.3 其它参数的调整与优化 |
| 3.3 安全参数的调整 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 ArcSDE性能优化 |
| 4.1 ArcSDE概述 |
| 4.1.1 ArcSDE简介 |
| 4.1.2 ArcSDE架构 |
| 4.2 ArcSDE性能优化 |
| 4.2.1 设置表和索引 |
| 4.2.2 设置分区 |
| 4.2.3 设置块参数 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 ArcGIS服务器性能优化 |
| 5.1 ArcGIS服务器概述 |
| 5.1.1 ArcGIS服务器简介 |
| 5.1.2 ArcGIS服务器架构 |
| 5.2 ArcGIS服务器的性能优化 |
| 5.2.1 硬件和网络优化 |
| 5.2.2 数据优化 |
| 5.2.3 服务优化 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与讨论 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 本文的不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
（7）基于电信业务Oracle SQL优化的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 研究现状与趋势 |
| 1.3 本文的主要工作和意义 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 2 项目中涉及的技术原理 |
| 2.1 性能优化基础概念 |
| 2.2 数据库优化的必要性及优化目标 |
| 2.3 数据库性能优化方案 |
| 2.4 数据库系统性能优化工具 |
| 2.5 数据库优化技术研究 |
| 3 电信业务系统性能优化需求分析 |
| 3.1 电信业务系统及特点 |
| 3.2 短消息系统的硬件瓶颈分析 |
| 3.3 短消息系统数据库性能分析 |
| 3.4 数据库性能优化策略 |
| 4 电信业务数据库性能优化设计 |
| 4.1 优化内存结构 |
| 4.2 减少数据库磁盘排序 |
| 4.3 减少磁盘竞争 |
| 4.4 减少Latch争用 |
| 4.5 优化逻辑结构 |
| 4.6 调整应用程序性能 |
| 4.7 改进Redo Log Buffer的性能 |
| 4.8 规范化部署及调整RAC |
| 5 调优后系统性能测试 |
| 5.1 测试环境 |
| 5.2 测试结果 |
| 5.3 测试小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）基于INDEX的ORACLE数据库性能优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 Oracle数据库简介 |
| 1.4 研究意义与目的 |
| 1.5 内容组织与安排 |
| 第二章 数据库性能优化指标与模型 |
| 2.1 数据库系统简介 |
| 2.2 主要数据库性能指标 |
| 2.2.1 数据库用户响应时间 |
| 2.2.2 系统吞吐量 |
| 2.2.3 内存使用情况 |
| 2.2.4 数据库命中率 |
| 2.2.5 磁盘I/O量 |
| 2.3 数据库性能优化相关模型 |
| 2.3.1 系统排队模型与排队等待模型 |
| 2.3.2 系统响应时间预测模型 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 数据库性能优化方案设计 |
| 3.1 优化数据库系统性能 |
| 3.1.1 降低数据库用户响应时间 |
| 3.1.2 提高系统吞吐量 |
| 3.2 SQL语句分析 |
| 3.2.1 SELECT语句 |
| 3.2.2 UPDATA语句 |
| 3.2.3 DELETE语句 |
| 3.2.4 SQL语句分析小结 |
| 3.3 基于INDEX的优化方法 |
| 3.4 基于Index的优化方案设计 |
| 3.5 SQL语句转换规则设计 |
| 3.5.1 CREATE TABLE语句 |
| 3.5.2 INSERT INTO语句 |
| 3.5.3 UPDATE语句 |
| 3.5.4 SELECT语句 |
| 3.5.5 DELETE语句 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 数据库性能优化方案在方正证券客户资料管理系统中的应用 |
| 4.1 方正证券客户资料管理系统概述 |
| 4.2 系统优化设计 |
| 4.2.1 数据库表优化设计 |
| 4.2.2 资料更新优化设计 |
| 4.2.3 资料管理优化设计 |
| 4.2.4 资料查询优化设计 |
| 4.3 系统性能优化效果测试与分析 |
| 4.3.1 存储空间消耗测试 |
| 4.3.2 数据库用户响应时间测试 |
| 4.3.3 数据库系统吞吐量测试 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的主要成果 |
（9）移动业务运营支撑系统数据库性能优化的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容与组织结构 |
| 第二章 BOSS 系统现状及存在问题 |
| 2.1 BOSS 系统概述 |
| 2.2 应用系统介绍 |
| 2.2.1 功能框架 |
| 2.2.2 系统架构 |
| 2.2.3 逻辑部署 |
| 2.2.4 物理部署 |
| 2.2.5 数据库部署 |
| 2.2.6 网络连接 |
| 2.3 BOSS 系统存在的问题 |
| 2.4 研究方法及技术路线 |
| 2.4.1 优化目标 |
| 2.4.2 诊断方法 |
| 2.4.3 检查范围 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 数据库健康状况检查 |
| 3.1 操作系统健康状况检查 |
| 3.1.1 服务器配置 |
| 3.1.2 文件系统空间 |
| 3.1.3 操作系统性能瓶颈检查 |
| 3.2 数据库系统健康状况检查 |
| 3.2.1 数据库配置 |
| 3.2.2 数据库正常运行时间 |
| 3.2.3 数据库告警日志 |
| 3.2.4 CluserWare 状态 |
| 3.2.5 检查OCR File 及Voting Disk |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 数据库配置分析与诊断 |
| 4.1 数据库参数 |
| 4.2 控制文件 |
| 4.3 重做日志 |
| 4.4 表空间 |
| 4.4.1 表空间管理技术（管理Extent） |
| 4.4.2 段空间管理技术（管理Block） |
| 4.4.3 碎片问题 |
| 4.4.4 表和索引共用表空间 |
| 4.4.5 高水位标记 |
| 4.4.6 大表问题 |
| 4.5 系统表空间 |
| 4.6 临时表空间 |
| 4.7 行链接/行迁移 |
| 4.8 无效对象 |
| 4.9 本章小结 |
| 第五章 数据库性能分析与诊断 |
| 5.1 数据库实例性能命中率 |
| 5.2 顶级等待事件 |
| 5.3 ADVISORY STATISTICS |
| 5.3.1 DB CACHE 信息统计 |
| 5.3.2 Shared Pool 信息统计 |
| 5.3.3 PGA 信息统计 |
| 5.4 TOP SQL |
| 5.4.1 Top SQL by Elapsed Time |
| 5.4.2 Top SQL by Cpu Time |
| 5.4.3 Top SQL by Buffers Get. |
| 5.4.4 Top SQL by physical read |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 数据库性能优化方案 |
| 6.1 无效对象清理与例行任务 |
| 6.2 参数调整 |
| 6.3 表及索引重整 |
| 6.4 索引表空间调整 |
| 6.5 对象统计信息更新 |
| 6.6 表及索引建立使用原则 |
| 6.7 建表规范 |
| 6.7.1 常规表 |
| 6.7.2 分区表 |
| 6.7.3 索引组织表 |
| 6.8 表使用原则 |
| 6.9 建索引规范 |
| 6.9.1 B-树索引 |
| 6.9.2 位图索引 |
| 6.9.3 函数索引 |
| 6.9.4 反序索引 |
| 6.9.5 分区索引 |
| 6.10 索引使用原则 |
| 6.11 本章小结 |
| 第七章 应用程序性能优化 |
| 7.1 SQL 编写技巧 |
| 7.2 应用程序低效SQL 优化总结 |
| 7.3 本章小结 |
| 第八章 数据库规划原则 |
| 8.1 内存规划原则 |
| 8.2 存储规划原则 |
| 8.3 表空间规划原则 |
| 8.3.1 Extent 配置规划 |
| 8.3.2 Block 配置规划 |
| 8.3.3 系统表空间配置规划 |
| 8.3.4 SYSAUX 表空间配置规划 |
| 8.3.5 临时表空间配置规划 |
| 8.3.6 Undo 表空间配置规划 |
| 8.4 分区表规划原则 |
| 8.4.1 分区表规划 |
| 8.4.2 分区表设计 |
| 8.5 数据文件规划原则 |
| 8.5.1 参数文件配置规划 |
| 8.5.2 控制文件配置规划 |
| 8.5.3 重做日志配置规划 |
| 8.5.4 归档日志配置规划 |
| 8.6 本章小结 |
| 第九章 研究成果 |
| 9.1 数据库性能指标 |
| 9.2 操作系统性能瓶颈 |
| 9.3 检查并行连接数 |
| 9.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）基于ORACLE EBS的数据库优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 课题内容 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 2 数据库系统优化技术 |
| 2.1 数据库优化生命周期 |
| 2.2 数据库优化的内容 |
| 2.2.1 数据库优化自由结构OFA(Optimal flexible Architecture) |
| 2.2.2 充分利用系统全局区域SGA (SYSTEM GLOBAL AREA) |
| 2.2.3、规范与反规范设计数据库 |
| 2.2.4、合理设计与管理表 |
| 2.2.5、索引的优化设计 |
| 2.2.6、多CPU和并行查询PQO(Parallel Query Option)的利用 |
| 2.2.7、SQL语句调整 |
| 2.2.8 充分利用数据后台处理方案以减少数据流量 |
| 2.2.9 利用第三方工具 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 企业级数据库系统性能问题 |
| 3.1 SGA区共享池的改进与优化 |
| 3.2 SGA的基本特性 |
| 3.3 SGA区缓冲池的改进与优化 |
| 4 SQL语句的调整与优化 |
| 4.1 SQL调整原理 |
| 4.2 SQL语句调整现状 |
| 4.3 基于数学的SQL语句调整算法 |
| 4.4 利用索引提升SQL查询效率 |
| 4.4.1 索引类型 |
| 4.4.2 利用索引提升SQL查询效率实例 |
| 4.4.3 跨数据库UPDATE的优化 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于ORACLE EBS数据库性能优化内容、原则与实例 |
| 5.1 Oracle EBS整个系统基本系统信息收集工具 |
| 5.2 Oracle数据库运行情况信息收集 |
| 5.3 针对Statspack Report的几点建议 |
| 5.4 Oracle数据库优化的内容 |
| 5.5 Oracle EBS Application性能信息收集 |
| 5.6 Oracle EBS Application性能优化 |
| 5.7 ORACLE EBS数据库优化实例分析 |
| 5.7.1 优化问题与分析 |
| 5.7.2 Oracle数据库检查及分析 |
| 5.8 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、Oracle数据库性能优化技术（论文参考文献）
- [1]基于Oracle的无线电监测系统设计实现与性能优化研究[D]. 郑亮坤. 华中师范大学, 2019(01)
- [2]探析应用系统的云数据库构建与性能优化方法[A]. 周晋,卢仁猛,甘润东. 2018智能电网新技术发展与应用研讨会论文集, 2018
- [3]基于Oracle数据库性能优化技术探析[J]. 欧义发. 电脑编程技巧与维护, 2016(18)
- [4]油气生产物联网系统中关系数据库性能优化的研究[D]. 李韦龙. 兰州理工大学, 2016(01)
- [5]基于ORACLE的烤烟种植空间数据库性能优化[D]. 钟伟清. 西南大学, 2014(09)
- [6]基于ArcSDE的空间数据库性能优化技术研究[D]. 张黎娜. 安徽大学, 2014(09)
- [7]基于电信业务Oracle SQL优化的研究[D]. 朱慧. 大连理工大学, 2014(07)
- [8]基于INDEX的ORACLE数据库性能优化研究[D]. 朱志. 中南大学, 2011(01)
- [9]移动业务运营支撑系统数据库性能优化的研究[D]. 韦平飞. 华南理工大学, 2011(12)
- [10]基于ORACLE EBS的数据库优化[D]. 季汭. 南京理工大学, 2011(12)