哪些数据库是行存储？关系型数据库的性能优化技巧有哪些？

在生活中常见的数据库应用程序中，您一定会遇到其他更多的数据库系统。尽管我们今天已经习惯了这些应用程序，但是数据库系统实际上是一项非常复杂的技术，已经开发了60多年。那么哪些数据库是行存储？关系型数据库的性能优化技巧有哪些？下文将介绍行存储的数据库以及关系型数据库的性能的10个优化技巧，希望可以帮助到有需求的人。

　　哪些数据库是行存储？

大多数数据库系统存储一组数据记录，这些记录由表中的列和行组成。字段是列和行的交集：某种类型的单个值。

属于同一列的字段通常具有相同的数据类型。例如，如果我们定义了一个包含用户数据的表，那么所有的用户名都将是相同的类型，并且属于同一列。在逻辑上属于同一数据记录（通常由键标识）的值的集合构成一行。

对数据库进行分类的方法之一是按数据在磁盘上的存储方式进行分类：按行或按列进行分类。表可以水平分区（将属于同一行的值存储在一起），也可以垂直分区（将属于同一列的值存储在一起）。

面向行的数据库的例子很多：MySQL、PostgreSQL和大多数传统的关系数据库。而两个开源的、面向列数据存储的先驱则是MonetDB和C-Store（C-Store是Vertica的开源前身）。

　　关系型数据库的性能优化技巧有哪些？

1、 把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度。数据量（尺寸）越大，提高I/O越重要。

2、 纵向、横向分割表，减少表的尺寸，如：可以把大数据量的字段拆分表。

3、 根据查询条件，建立索引，优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。注意填充因子要适当（最好是使用默认值0）。索引应该尽量小，尽量使用字节数小的列建索引，不要对有限的几个值的列建单一索引。

4、 用OR的字句可以分解成多个查询，并且通过UNION链接多个查询。它们的速度只与是否使用索引有关，如果查询需要用到联合索引，用UNION all执行的效率更高。

5、 在查询SELECT语句中用WHERE子句限制返回的行数，避免表扫描。如果返回不必要的数据，则浪费了服务器的I/O资源，加重了网络的负担，降低了性能。如果表很大，在表扫描期间将表锁住，禁止其他的联结访问表，后果很严重。

6、 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。

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

8、 一般在GROUP BY和HAVING子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，也就是说尽可能在WHERE中过滤数据。

9、 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、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（存储过程是数据库服务器端的一段程序），是控制流语言的集合，速度当然快。

10、 不要在一句话里再三地使用相同的函数，浪费资源，将结果放在变量里再调用更快。

11、 针对大量只读查询操作进行优化的方法：

1）. 数据量小的数据，可以考虑不存储在数据库中，而是通过程序常量的方式解决。

2）. 需要存储在数据库中的数据，可以考虑采用物化视图（索引视图）。当DBA在视图上创建索引时，这个视图就被物化（执行）了，并且结果集被永久地保存在唯一索引中，保存方式与一个有聚簇索引的表的保存方式相同。物化视图减除了为引用视图的查询动态建立结果集的开销，优化人员可以在查询中使用视图索引，而不需要在FROM子句中直接指定视图。

3）. 数据存储时可以考虑适当的数据冗余，以减少数据库表之间的链接操作，提高查询效率。

4） 针对数据的特点，采取特定的索引类型。例如，位图索引等。

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