DB2数据库设计：取得最佳性能的准则

核心提示： 像I/T中的很多事情一样， 这里也可以考虑一种权衡的方法，DB2数据库设计：取得最佳性能的准则(8)，对于具有经常被请求的列的多个表，一种是复制其中的数据，而不需要执行REORG实用程序， 5) mass delete执行起来要高效得多，一种是执行表连接，两者谁的成本更高呢？在逻辑数据库设

像I/T中的很多事情一样， 这里也可以考虑一种权衡的方法。对于具有经常被请求的列的多个表，一种是复制其中的数据，一种是执行表连接，两者谁的成本更高呢？在逻辑数据库设计过程中，您可以毫无保留地规范化数据模型，然后再加入一定程度的反规范化，作为潜在的性能调优的一种选择。如果您确实打算反规范化，那么一定要为此制作完整文档：较详细地描述您所采取的反规范化步骤背后的原因。

3. 设计大型的表

访问非常大的DB2表时，相应地要消耗很多的资源：CPU、内存和I/O。在设计大型表的时候，为了提高性能，用户可以做的最重要的两件事是：

1) 实现分区。

2) 创建有用的索引。

下面将更详细地讨论这两个话题。

4. 使用分段的或分区的表空间

如果数据包括LOB，那么用户就必须创建LOB表空间。对于非LOB数据，一般需要在分区表空间和分段表空间之间进行选择，这很大程度上取决于要存储的数据量，在一定长度上也取决于相关应用程序所需的数据访问类型。简单表空间已经很少被推荐了。

下面列出了分段表空间相对于简单表空间的一些性能优势：

1) 对于包含多个表的表空间，当DB2取得用于某一个表的锁时，这个锁不会影响对其他表的段的访问。

2) 当DB2扫描一个表时，只是访问与那个表相关的段。而且，空段中的页不会被提取。

3) 如果一个表被删除，在执行COMMIT之际，它的段就立即可以为其他表所用，而不需要执行REORG实用程序。

4) 如果一个表中的所有行都被删除（即 mass delete），则在执行COMMIT之际，该表所有的段就立即可以为其他表所用，而不需要执行REORG实用程序。

5) mass delete执行起来要高效得多，并且要写的日志信息也更少一些。