在大型数据库应用中，性能优化是DBA的核心任务。达梦8（DM8）作为国产主流数据库，其性能优化需从​​监控分析、索引设计、SQL改写及资源调配​​四个维度切入。以下为关键优化策略：
一、性能监控与瓶颈定位
​​ 1.执行计划分析​​
使用EXPLAIN解析SQL执行路径，重点关注操作符类型：
​​全表扫描（CSCN）​​：代价高，需优化为索引扫描（SSEK）
​​二次回表（BLKUP）​​：表明索引未覆盖查询列，考虑联合索引
​​连接类型​​：小表驱动大表用NEST LOOP JOIN，大表关联用HASH JOIN
2慢查询日志配置​​
SET GLOBAL slow_query_log = 'ON';
SET GLOBAL long_query_time = 2; -- 阈值设为2秒
通过日志分析高耗时SQL的Rows_examined（扫描行数）与Lock_time（锁等待时间）。

二、索引优化策略
索引类型​​ ​​适用场景​​ ​​优化案例​​
​​B树索引​​ 高基数列（如ID、时间） 范围查询WHERE date > '2025-01-01'
​​位图索引​​ 低基数列（如性别、状态码） 多条件筛选status IN (1,3)
​​函数索引​​ 频繁计算的列（如UPPER(name)） 加速格式化查询

优化原则​​：
​​覆盖索引​​：索引包含所有查询列，避免回表（如SELECT col1,col2 FROM tbl WHERE col3=val需建(col3,col1,col2)联合索引）
​​避免失效​​：条件列勿用函数（如WHERE YEAR(date)=2025）或计算，防止索引失效

三、SQL语句优化技巧
​​改写低效语法​​
​​GROUP BY前置过滤​​：
原语句：SELECT job, AVG(age) FROM emp GROUP BY job HAVING job IN ('工程师','经理');
优化后：SELECT job, AVG(age) FROM emp WHERE job IN ('工程师','经理') GROUP BY job;
​​UNION ALL替代UNION​​：避免去重排序开销（需确保结果可重复）。
​​分区表优化​​
对亿级数据表按时间做范围分区，减少查询扫描量：
CREATE TABLE sales (id INT, sale_date DATE)
PARTITION BY RANGE(sale_date)
(PARTITION p1 VALUES LESS THAN ('2025-01-01'));
查询时利用分区键：SELECT * FROM sales WHERE sale_date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-12-31';

四、连接池与内存配置
​​连接池调参（HikariCP示例）​​
HikariConfig config = new HikariConfig();
config.setMaximumPoolSize(20); // 最大连接数
config.setConnectionTimeout(30000); // 30秒超时
config.setIdleTimeout(600000); // 空闲连接10分钟释放
避免连接泄漏，监控activeConnections与idleConnections比例。
​​内存缓冲区优化​​
调整dm.ini参数：
BUFFER_POOL_SIZE = 20480 -- 缓冲池扩至20GB（物理内存70%）
SORT_BUF_SIZE = 200 -- 排序区增至200MB
提升高频数据缓存命中率。