创新性应用：

 对应用系统架构的优化也是需要 dba 参与其中，举个例子，很多时候我们可以在数据库前面做一层 cache 服务器，保存已经被访问过的页面或者 java 对象，这个工作将由开发人员去完成， dba 可以提供访问最频繁的语句，访问最频繁的对象，然后由开发人员通过程序实现 cache 这些东西，当应用请求进来，先去 cache 服务器访问，如果需要访问的页面或对象在 cache 服务器上已经存在，那么将不需要请求数据库，这样的话数据库的压力会减少非常大，由于 cache 服务器基本上是由 pc sever cluster 组成，横向可扩展性比较强而且价格比较便宜，所以当企业发展到一定规模后可以考虑从应用层上添加 cache 层而不是急于去升级数据库硬件， dba 要有这个意识，要能挖掘一切能优化的地方，换个角度去想新方法，新思路，不仅仅局限于数据库本身的优化。

 

行业借鉴经验：

主 机方面的优化会从硬件选型开始，我们需要确定我们的系统目标容量是什么，需要采购什么硬件能够支撑这个容量，要有可量化的指标，有了可量化的指标后我们可 以通过测试得出什么机器能满足性能，最后要综合成本考虑，选定一款能符合目标容量并且性价比最高的机器。由于硬件的升级换代非常迅速，一般 2 年时间就有新一代主机推出，所以在选择机器的时候只选够用的机器而不去追求一次采购到位，任何高端的机器 2 年过后必然被更高端的机器所代替。一般来说在企业发展的初期，采用 LINUX 的 pc server 是最优化的方案，相比较 windows 系统， linux 系统的长时间运行的稳定性更强，与 unix 系统相比， linux 又体现了经济性。在企业的业务迅速发展后，对系统可用性更高的情况下，我们需要考虑采用 UNIX 系统的服务器，采用各种高可用方案保证系统的稳定性，为业务发展提供支撑。当系统搭建完毕，我们需要把注意力回到主机和操作系统上，对系统的运行状态持续跟踪，对系统的瓶颈进行优化。

最后说到流程优化，需要有一套完善的体系保证数据库系统的稳定快速运行。从设备选型开始，需要组织一个选型团队，把设备选型当作一个项目在做，需要有 DBA （ SA ） , 测试工程师，开发人员很多人员组成一个项目团队，需要有 PM 来负责监督整个项目。 DBA 负责数据的准备，测试系统的搭建，测试工程师负责编写测试用例，开发人员负责整理搭建和配置 application server,PM 协调整个项目的资源和控制项目时间。测试完毕采购完成， DBA 要做为 PM 制定系统升级方案，也是要控制好项目的资源和时间安排，做好和各个相关部门的沟通。硬件上线后需要有测试流程保证程序员开发的应用没有 sql 方面的问题，只有测试通过才能上线系统。应用发布后 DBA 要收集有问题的 sql ，返回给程序员修改这些 sql 语句，同时针对这些 sql 对开发人员做阶段性的 sql 知识培训。 DBA 团队内部也要建立起培训体系，力求整个 DBA TEAM 能分享业务知识，提高全体 DBA 的技术水平。我们所做的这些事情目的都是为了使数据库系统能实现最优化，利用流程规范少犯错，少走弯路，使用最少的资源获得最大的效果。

 

应用难点技巧：

数据库上的优化 DBA 首先要做的是找到一种阶段化的优化手段，一般来说针对数据库优化都会经过下列步骤

1．   设定优化目标

2．   记录当前性能

3．   寻找当前瓶颈

4．   优化瓶颈所在

5．   实施优化策略

6．   测量并记录优化后的性能

7．   重复步骤 3 － 6 直到达到优化目标为止。

一般来说在企业里面优化目标基本会跟数据库的吞吐量，数据库请求响应时间挂钩。在确定优化目标后，我们可以去查看当前性能，查看数据库性能监控报表，查看数据库的等待事件，查看 top n sql ，联合操作系统上的性能报表一起定位到瓶颈，然后对这些瓶颈做出相应的优化，再比较优化前后性能的差别，反复这个过程，最终达到优化目标。因为企业的应用系统可能天天在变化， dba 必须每天都关注性能问题，优化是一个长期持续的过程，最终目标都是为了发挥出系统的最大能量