本文从数据库设计、查询优化、查询的优化、并发控制以及客户/服务器模式等方面对DB2数据库的系统性能优化进行了深入的研究探讨，供您参考，希望能够对您有所启迪。
DB2是一种高性能的大型关系数据库管理系统，广泛的应用在客户/服务器体系结构中。评价系统性能优化的标准有：吞吐量、响应时间、并行能力等。本文从数据库的设计、查询的优化、并发控制以及客户/服务器模式这四个角度来讨论优化系统性能。
设计数据库
1. 熟悉业务系统
对业务系统的熟悉程度对整个数据库系统的性能有很大影响，一个对业务不熟悉的设计人员，尽管有丰富的数据库知识，也很难设计出性能最佳的数据库应用系统。
2. 规范化与非规范化
数据库被规范化后，减少了数据冗余，数据量变小，数据行变窄。这样DB2的每一页可以包括更多行，那么每一区里的数据量更多，从而加速表的扫描，改进了单个表的查询性能。但是，当查询涉及多个表的时候，需要用很多连接操作把信息从各个表中组合在一起，导致更高的CPU和I/O花销。那么，有很多时候需要在规范化和非规范化之间保持平衡，用适当的冗余信息来减少系统开销，用空间代价来换取时间代价。有订单信息表OrderDetail，它里面记录了投递员信息，收款员信息，物品信息，价格策略，客户信息…..这些信息分别在投递员信息表、收款员信息表、物品信息表、价格策略表、客户信息表中存放。如果按照规范化的要求，OrderDetail查询时就必须要与这么多个表进行连接或者嵌套查询。如果OrderDetail表中的数据量是在百万级的，那么一次查询所需要的时间可能会达到好几个小时。事实上，只要在设计时保证数据的逻辑有效性，很多信息都可以直接冗余在OrderDetail表中，这些冗余的数据能够极大的提高查询的效率，从而减少CPU和I/O操作。
3. 数据条带化
如果一个表的记录条数超过一定的规模，那么最基本的查询操作也会受到影响，需要将该表根据日期水平划分,把最近、最经常用的数据和历史的、不经常用的数据划分开来，或是根据地理位置、部门等等进行划分。还有一种划分方式――垂直划分，即把一个属性列很多的表分割成好几个小表，比如把经常用到的属性放在一个表里，不经常用到的属性放在另一个表里，这样可以加快表的扫描，提高效率。 #p#
4. 选择数据类型
对每一属性选择什么样的数据类型很大程度上依据表的要求，但是在不违背表要求的前提下，选择适当的数据类型可以提高系统性能。比如有text列存放一本书的信息，用BLOB而不是character(1024)，BLOB存放的是指针或者文件参照变量，真正的文本信息可以放在数据库之外，从而减少数据库存储空间，使得程序运行的速度提高。DB2提供了UDT（User Defined Datatypes）功能，用户可以根据自己的需要定义自己的数据类型。
5. 选择索引
索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。使用索引可以快速、直接、有序的存取数据。索引的建立虽然加快了查询，另一方面却将低了数据更新的速度，因为新数据不仅要增加到表中，也要增加到索引中。另外，索引还需要额外的磁盘空间和维护开销。因此，要合理使用索引：
●在经常进行连接，但是没有指定为外键的属性列上建立索引。
●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。按索引来排序或分组，可以提高效率。
●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。
●如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compound index），即索引由多个字段复合而成。 #p#
查询优化
现在的数据库产品在系统查询优化方面已经做得越来越好，但由于用户提交的SQL语句是系统优化的基础，很难设想一个原本糟糕的查询计划经过系统的优化之后会变得高效，因此用户所写语句的优劣至关重要。下面重点说明改善用户查询计划的解决方案。
1． 排序
在很多时候，应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，可以避免排序的步骤，当以下的情况发生时，排序就不能省略：
●索引中不包括一个或几个待排序的列；
●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；
●排序的列来自不同的表。
为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表，尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的。如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序列的范围等。
2． 主键
主键用整型会极大的提高查询效率，而字符型的比较开销要比整型的比较开销大很多，用字符型数据作主键会使数据插入、更新与查询的效率降低。数据量小的时候这点降低可能不会被注意，可是当数据量大的时候，小的改进也能够提高系统的响应速度。
3． 嵌套查询
在SQL语言中，一个查询块可以作为另一个查询块中谓词的一个操作数。因此，SQL查询可以层层嵌套。例如在一个大型分布式数据库系统中，有订单表Order、订单信息表OrderDetail，如果需要两表关联查询： #p#
SELECT CreateUser
FROM Order
WHERE OrderNo IN
( SELECT OrderNo
FROM OrderDetail
WHERE Price=0.5)
在这个查询中，找出报纸单价为0.5元的收订员名单。下层查询返回一组值给上层查询，然后由上层查询块再根据下层块提供的值继续查询。在这种嵌套查询中，对上层查询的每一个值OrderNo，下层查询都要对表OrderDetail进行全部扫描，执行效率显然不会高。在该查询中，有2层嵌套，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询100万行数据。在系统开销中，对表Order的扫描占82％，对表OrderDetail的搜索占16％。如果我们用连接来代替，即：
SELECT CreateUser
FROM Order,OrderDetail
WHERE Order.OrderNo=OrderDetail.OrderNo AND Praice=0.5
那么对表Order的扫描占74％，对表OrderDetail的搜索占14％。
而且，一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。
4． 通配符
在SQL语句中，LIKE关键字支持通配符匹配，但这种匹配特别耗费时间。例如：SELECT * FROM Order WHERE CreateUser LIKE ‘M_ _ _’ 。即使在CreateUser字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式，Order表中有1000条记录，就需要比较1000次。如果把语句改为SELECT * FROM Order WHERE CreateUser >’M’ AND CreateUser <’N’，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。 #p#
5． distinct
使用distinct是为了保证在结果集中不出现重复值，但是distinct会产生一张工作表，并进行排序来删除重复记录，这会大大增加查询和I/O的操作次数。因此应当避免使用distinct关键字。
6． 负逻辑
负逻辑如!=、<>、not in等，都会导致DB2用表扫描来完成查询。当表较大时，会严重影响系统性能，可以用别的操作来代替。
7． 临时表
使用临时表时数据库会在磁盘中建立相应的数据结构，因为内存的访问速度远远大于外部存储器的访问速度，在复杂查询中使用临时表时，中间结果会被导入到临时表中，这种磁盘操作会大大降低查询效率。另外，在分布式系统中，临时表的使用还会带来多个查询进程之间的同步问题。所以，在进行复杂查询时最好不要使用临时表。
8． 存储过程
DB2中的Stored Procedure Builder可以产生存储过程，运行并测试存储过程。存储过程可以包含巨大而复杂的查询或SQL操作，经过编译后存储在DB2数据库中。用户在多次使用同样的SQL操作时，可以先把这些SQL操作做成存储过程，在需要用到的地方直接引用其名字进行调用。存储过程在第一次执行时建立优化的查询方案，DB2将查询方案保存在高速缓存里，以后调用运行时可以直接从高速缓存执行，省去了优化和编译的阶段，节省了执行时间，从而提高效率和系统利用率。
最优的查询方案按照某些标准选择往往不可行，要根据实际的要求和具体情况，通过比较进行选择。DB2提供的Query Patroller可以对不同的查询方案的查询代价进行比较，通过追踪查询语句，返回查询不同阶段的系统开销，从而作出最佳选择。DB2提供的Performance Monitor也对整个数据库系统的性能进行监控，包括I/O时间、查询次数、排序时间、同步读写时间等等。
数据库系统的并发控制也能影响系统性能。多个用户的同时操作可能导致数据的不一致性，DB2为了防止同时修改造成数据丢失和访问未被提交的数据，以及数据的保护读，采用Lock机制来实现控制。
DB2中可以对表空间、表、表列和索引加锁。锁的粒度越大，锁越简单，开销小，并发度低；粒度小，锁机制复杂，开销大，并发度高。大型系统在并发处理中如果遇到所要分配的资源处于锁定状态，系统会把进程挂起等待。如果一个很耗时的查询操作工作于一个经常使用的表上，此时使用表一级锁，意味着整个系统都要等待你的查询结束以后才能够继续运行。所以在复杂查询中，尽量避免使用表一级锁。如果有这一类的需要该怎么办呢？可以利用视图来解决这一类问题。视图避免了对表的直接操作，同时有能够保证数据库的高效运转。
