【IT168 应用】性能瓶颈一直是数据库系统所面临的问题，数据库性能瓶颈主要体现在I/O效率、索引怪圈以及性能与优化的瓶颈。一般而言，解决这三大性能瓶颈的手段主要有两个，即硬件改进与软件优化。

南大通用数据技术有限公司武新

　　所谓的硬件改进是一种被动的优化手段，主要是通过提升硬件来对系统进行扩容和优化。之所说这种方式较为被动，主要在于这需要提供巨大的成本，而且扩容的效果是有限的，不可能无限扩容，不是数据库性能优化的根本之道。更为主要的是，体现不出DBA的价值，DBA首先应该想到的是利用主动的方式去对数据库性能进行优化。

　　对数据库优化的方式主要分为三个手段，如修改数据模型、修改SQL、影响CBO，以产生有效的SQL执行计划;另外也可适用索引、MV等工具;第三种方式则是使用并行，充分利用SMP的特征。不管采用何种方式对数据库性能进行优化，我们要明确的是，数据库性能优化的核心思想是提升查询SQL的I/O效率。

　　另外我们还需要明白有关I/O的两个定义，即I/O速度与I/O效率。I/O速度是I/O数据量与时间的比值，其单位是MB/s;而I/O效率是有效数据与实际I/O数据量的比值，其结果是一个百分比值。并且I/O速度与I/O效率并没有相关性，通过硬件扩容只能提升I/O性能，并不能提高I/O效率。I/O效率是衡量不同数据库面对海量数据统计、分析性能差异最关键的指标、也是现代数据库研发最核心的问题之一。

　　数据库性能最核心的问题之一是I/O效率低下，解决这个问题主要有以下几个方式：1、使用不同索引定位需要的数据;2、产生高效的SQL执行计划;3、提升每次I/O包含的有效数据量;4、对数据进行预计算(MV);5、使用分区技术、压缩技术。

　　数据库性能最核心的问题之二是传统索引带来的矛盾。使用索引的最大作用是提升I/O效率。但其产生的问题也不少，如对应用不透明、维护代价极高以及需要人工优化等等。不使用索引的好处显而易见，无需维护，并且数据入库速度快，但查询I/O效率低、导致性能低下。这是使用或不适用传统索引所带来的矛盾，不管用还是不用，都会给数据库性能带来一定的影响。因此海量环境下的数据库分析需要一种新的索引方式，在此，南大通用数据库公司的武新给我们介绍了一种新的索引方式，即在GBase 8a中所用到的列存储+粗粒度索引的方式。

　　这种方式主要有一下几个特点，粗粒度的扩展性很高，几乎不会对数据入库性能造成影响;其次，局部性实现高效的数据边入库边查询、统计，数据入库速度不随数据量增加而降低，;并且，全字段索引使得不需要再手工建立索引。即席查询，R-OLAP不再是无法优化的问题，复杂查询自动优化效果明显，基于知识理论的CBO效率大大提升。