随着信息技术的快速发展，服务器作为数据处理和存储的核心设备，其性能成为了企业、组织乃至个人用户关注的重点。
服务器性能的高低直接影响着网络运行的效率、数据处理的速度以及服务的响应能力。
那么，影响服务器性能的重要因素有哪些呢？本文将小哥探讨影响服务器性能的四个主要因素，并对其进行实践分析。
一、处理器（CPU）
处理器是服务器的“大脑”，负责执行程序指令和处理数据。
其性能直接影响服务器的运算速度和处理能力。
影响处理器性能的主要因素包括其核心数量、时钟频率、架构等。
在实践中，为了提高服务器性能，我们可以采取以下措施：
1. 选择高性能处理器：根据服务器的应用场景和需求，选择核心数量适中、时钟频率高、架构先进的处理器。
2. 优化处理器配置：通过超线程技术、动态频率调节等手段，提高处理器的运行效率。
3. 合理分配任务：根据处理器的负载情况，合理分配任务，避免处理器过载或空闲。
二、内存（RAM）
内存是服务器数据存储和交换的重要场所，其大小和运行速度直接影响服务器的数据处理能力和响应速度。
为了提高服务器内存性能，我们可以采取以下措施：
1. 扩大内存容量：根据服务器的需求，合理配置内存容量，确保服务器在处理大量数据时能够保持高效运行。
2. 选择高速内存：选择运行速度快的内存模块，提高数据的读写速度。
3. 优化内存管理：通过合理的内存管理策略，如页面置换算法，提高内存利用率。
三、存储设备
存储设备的性能直接影响服务器的数据读写速度。
传统的机械硬盘受限于物理机械结构，读写速度较慢；而固态硬盘（SSD）则具有更快的读写速度。
存储技术的不断发展，如RAID阵列、NVMe技术等，也为提高存储性能提供了更多选择。
在实践中，我们可以采取以下措施提高存储性能：
1. 选择高性能存储设备：根据服务器的需求，选择适当的存储设备，如SSD、NVMe等。
2. 采用RAID阵列：通过RAID技术，可以提高数据的读写速度和可靠性。
3. 优化存储配置：合理配置存储资源，如分区、缓存等，提高存储设备的I/O性能。
四、网络
网络是服务器与外部世界连接的桥梁，其性能直接影响到服务器的响应速度和数据传输速度。
网络性能受到诸多因素影响，如带宽、延迟、丢包率等。
为了提高服务器网络性能，我们可以采取以下措施：
1. 选择高性能网络设备：选择品质优良、性能稳定的网络设备，如高性能网卡、交换机等。
2. 优化网络配置：合理配置网络参数，如MTU、QoS等，提高网络传输效率。
3. 压缩和优化数据传输：通过数据压缩技术、优化数据传输协议等手段，减少数据传输量，提高传输速度。
总结：
服务器性能的提升是一个综合性的工程，涉及到处理器、内存、存储设备和网络等多个方面。
在实践中，我们需要根据服务器的应用场景和需求，合理选择硬件设备和配置参数，并采取优化措施，以提高服务器的性能。
同时，我们还需要不断关注新技术的发展，及时引入新技术，以提高服务器的性能和效率。
只有这样，我们才能确保服务器在数据处理和存储方面发挥最大的作用，满足不断增长的需求。
如何测试Web网站？
1、服务器上期望的负载是多少（例如，每单位时间内的点击量），在这些负载下应该具有什么样的性能（例如，服务器反应时间，数据库查询时间）。性能测试需要什么样的测试工具呢（例如，web负载测试工具，其它已经被采用的测试工具，web 自动下载工具，等等）？2、系统用户是谁？他们使用什么样的浏览器？使用什么类型的连接速度？他们是在公司内部（这样可能有比较快的连接速度和相似的浏览器）或者外部（这可能有使用多种浏览器和连接速度）？3、在客户端希望有什么样的性能（例如，页面显示速度？动画、applets的速度等？如何引导和运行）？4、允许网站维护或升级吗？投入多少？5、需要考虑安全方面（防火墙，加密、密码等）是否需要，如何做？怎么能被测试？需要连接的Internet网站可靠性有多高？对备份系统或冗余链接请求如何处理和测试？web网站管理、升级时需要考虑哪些步骤？需求、跟踪、控制页面内容、图形、链接等有什么需求？6、需要考虑哪种HTML规范？多么严格？允许终端用户浏览器有哪些变化？7、页面显示和/或图片占据整个页面或页面一部分有标准或需求吗？8、内部和外部的链接能够被验证和升级吗？多久一次？9、产品系统上能被测试吗？或者需要一个单独的测试系统？浏览器的缓存、浏览器操作设置改变、拨号上网连接以及Internet中产生的“交通堵塞”问题在测试中是否解决，这些考虑了吗？
寻求SQL数据库的有关论文
ORACLE中SQL查询优化研究摘 要 数据库性能问题一直是决策者及技术人员共同关注的焦点，影响数据库性能的一个重要因素就是SQL查询语句的低效率。
论文首先分析了导致SQL查询语句性能低下的四个常见原因以及SQL调优的一般步骤，然后分别针对如何降低I/O操作、在查询语句中如何避免对查询结果的高成本操作以及在多表连接时如何提高查询效率进行了分析。
关键词 ORACLE；SQL；优化；连接1 引言 随着网络应用不断发展，系统性能已越来越引起决策者的重视。
影响系统性能的因素很多，低效的SQL语句就是其中一个不可忽视的重要原因。
论文首先分析导致SQL性能低下的常见原因，然后分析SQL调优应遵循的一般步骤，最后从如何降低I/O、避免对查询结果的高成本操作和多表连接中如何提高SQL性能进行了研究。
鉴于目前ORACLE在数据库市场上的主导地位，论文将只针对ORACLE进行讨论。
2 影响SQL性能的原因 影响SQL性能的因素很多，如初始化参数设置不合理、导入了不准确的系统及模式统计数据从而影响优化程序(CBO)的正确判断等，这些往往和DBA密切相关。
纯粹从SQL语句出发，笔者认为影响SQL性能不外乎以下四个重要原因： (1)在大记录集上进行高成本操作，如使用了引起排序的谓词等。
(2)过多的I/O操作(含物理I/O与逻辑I/O)，最典型的就是未建立恰当的索引，导致对查询表进行全表扫描。
(3)处理了太多的无用记录，如在多表连接时过滤条件位置不当导致中间结果集包含了太多的无用记录。
(4)未充分利用数据库提供的功能，如查询的并行化处理等。
第(4)个原因处理起来相对简单。
论文将针对前三个原因论述如何提高SQL查询语句的性能。
3 SQL优化的一般步骤 SQL优化一般需经过发现问题、分析问题、提出解决措施、应用措施、测试性能几个步骤，如图1所示。
“发现问题就是解决问题的一半”，因此在SQL调优过程中，定位问题SQL是非常重要的一步，一般可借助于ORACLE自带的性能优化工具如STATSPACK、TKPROF、AUTOTRACE等辅助用户进行，同时还应该重视动态性能视图如V$SQL、V$MYSTAT、V$SYSSTAT等的研究。
图1 SQL优化的一般步骤 4 SQL语句的优化 4.1 优化排序操作 排序的成本十分高昂，当在查询语句中使用了引起结果集排序的谓词时，SQL性能必然受到影响。
4.1.1 排序过程分析 当待排序数据集不是太大时，服务器在内存(排序区)完成排序操作，如果排序需要更多的内存空间，服务器将进行如下处理： (1) 将数据分成多个小的集合，对每一集合进行排序。
(2) 服务器向磁盘申请临时空间，将排好序的中间结果写入临时段，再对另外的集合进行排序。
(3) 在所有的集合均排好序后，服务器再将它们进行合并得到最终的结果，如果排序区尺寸太小，合并无法一次完成时，将分多次进行。
从上述分析可知，排序是一种十分昂贵的操作，它消耗大量的CPU时间和内存，触发磁盘分页和交换操作，因此只要有可能，我们就应该在SQL语句中尽量避免排序操作。
4.1.2 SQL中引起排序的操作 SQL查询语句中引起排序的操作大致有：ORDER BY 和GROUP BY 从句；DISTINCT修饰符；UNION、INTERSECT、MINUS集合操作符；多表连接时的排序合并连接(SORT MERGE JOIN)等。
4.1.3 如何避免排序 1)建立恰当的索引 对经常进行排序和连接操作的字段建立索引。
在建立索引后，当服务器向这些字段发出排序请求时，将直接引用索引而不进行排序操作；当进行等值连接查询操作时，若建立连接的字段未建立索引，服务器进行的是排序合并连接(SORT MERGE JOIN)，连接操作的过程如下： 对进行连接的两个或多个表分别进行全扫描； 对每一个表中的行集分别进行全排序； 合并排序结果。
如果建立连接的字段已建立索引，服务器进行嵌套循环连接(NESTED LOOP JOINS)，该连接方式不需要任何排序，其过程如下： 对驱动表进行全表扫描； 对返回的每一行利用连接字段值实施索引惟一扫描； 利用从索引扫描中返回的ROWID值在从表中定位记录； 合并主、从表中的匹配记录。
因此，建立索引可避免多数排序操作。
2)用UNIION ALL替换UNION UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录，所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录再返回结果。
大部分应用中是不会产生重复记录的，最常见的是过程表与历史表UNION 。
因此，采用UNION ALL操作符替代UNION，因为UNION ALL操作只是简单的将两个结果合并后就返回。
4.2 优化I/O 过多的I/O操作会占用CPU时间、消耗大量内存和占用过多的栓锁，因此有必要对SQL的I/O进行优化。
优化I/O的最有效方式就是用索引扫描代替全表扫描。
4.2.1 应用基于函数的索引 基于函数的索引(FUNCTION BASED INDEX，简记为FBI)提供了索引计算列并在查询中使用这些索引的能力。
FBI的实质是对查询所需中间结果进行预处理。
如果一个FBI与查询语句中的内嵌函数完全匹配，CBO在生成查询计划时，将自动启用索引范围扫描(INDEX RANGE SCAN)替换全表扫描(FULL TABLE SCAN)。
考察下面的代码段并用AUTOTRACE观察创建FBI前后执行计划的变化。
select * from emp where upper(ename)=’SCOTT’ 创建FBI前，很明显是全表扫描。
Execution Plan …… 1 0 TABLE ACCESS (FULL) OF EMPLOYEES (Cost=2 Card=1 Bytes=22) idle>CREATE INDEX EMP_UPPER_FIRST_NAME ON EMPLOYEES(UPPER(FIRST_NAME))； 索引已创建。
再次运行相同查询， Execution Plan …… 1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF EMPLOYEES (Cost=1 Card=1 Bytes=22) 2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF EMP_UPPER_FIRST_NAME (NON-UNIQUE) (Cost=1 Card=1) 这一简单的例子充分说明了FBI在SQL查询优化中的作用。
FBI所用的函数可以是用户自己创建的函数，该函数越复杂，基于该函数创建FBI对SQL查询性能的优化作用越明显。
4.2.2 应用物化视图和查询重写 物化视图是一个预计算结果集，其中通常包含聚集与多表连接等复杂操作。
数据库自动维护物化视图，且随用户的要求进行刷新。
查询重写机制就是用数据库中的替代对象(如物化视图)将用户提交的查询重写为完全不同但功能等价的查询。
查询重写对用户透明，用户完全按常规编写访问数据库的查询语句，优化程序(CBO)自动决定是否对用户提交的查询进行重写。
查询重写是提高查询性能的一种非常有效的方法，尤其是在数据仓库环境中针对汇总、多表连接以及其它高成本的操作方面。
下面以一个非常简单的例子来演示物化视图和查询重写在优化SQL查询性能方面的作用。
select ，，count(*) from emp，dept where = group by ， 查询计划及主要统计数据如下： 执行计划： —————————————– …… 2 1 HASH JOIN (Cost=5 Card=14 Bytes=224) 3 2 TABLE ACCESS (FULL) OF DEPT (Cost=2 Card=4 Bytes=52) 4 2 TABLE ACCESS (FULL) OF EMP (Cost=2 Card=14 Bytes=42) 主要统计数据： —————————————– 305 recursive calls 46 consistent gets 创建物化视图EMP_DEPT： create materialized view emp_dept build immediate refresh on demand enable query rewrite as select ，，count(*) from emp，dept where = group by ， / 再次执行查询，执行计划及主要统计数据如下： 执行计划： ————————————- …… 1 0 TABLE ACCESS (FULL) OF EMP_DEPT (Cost=2 Card=327 Bytes=) 主要统计数据： ———————————— 79 recursive calls 28 consistent gets 可见，在建立物化视图之前，首先执行两个表的全表扫描，然后进行HASH连接，再进行分组排序和选择操作；而建立物化视图后，CBO自动将上述复杂操作转换为对物化视图EMP_DEPT的全扫描，相关的统计数据也有了很大的改善，递归调用(RECURSIVE CALLS)由305降到79，逻辑I/O(CONSISTENT GETS)由46降为28。
4.2.3 将频繁访问的小表读入CACHE 逻辑I/O总是快于物理I/O。
如果数据库中存在被应用程序频繁访问的小表，可将这些表强行读入KEEP池，从而避免物理I/O的发生。
4.3 多表连接优化 最能体现查询复杂性的就是多表连接，多表连接操作往往要耗费大量的CPU时间和内存，因此多表连接查询性能优化往往是SQL优化的重点与难点。
4.3.1 消除外部连接 通过消除外部连接，不仅使得到的查询更易于读取，而且性能也经常可以得到改善。
一般的思路是，有以下形式的查询： SELECT …，OUTER_JOINED_ FROM SOME_TABLE，OUTER_JOINED_TO_TABLE WHERE …=OUTER_JOINED_TO_TABLE(+) 可转换为如下形式的查询： SELECT …，(SELECT COLUMN FROM OUTER_ JOINED_TO_TABLE WHERE …)FROM SOME_TABLE； 4.3.2 谓词前推，优化中间结果 多表连接的性能低下多数是因为连接操作与过滤操作的次序不合理，大多数用户在编写多表连接查询时，总是先进行连接操作再应用过滤条件，这导致服务器做了太多的无用功。
针对这类问题，其优化思路就是尽可能将过滤谓词前推，使不符合条件的记录提前被筛选掉，只对符合条件的少数记录进行连接处理，这样可成倍的提高SQL查询效能。
标准连接查询如下： Select _name，sum(_quant)， sum(_quant)，sum(_quant) From product a，tele_sale b，online_sale c，store_sale d Where _id=_id and _id=_id and _id=_id And _date>sysdate-90 Group by _id； 启用内嵌视图，且将条件_date>sysdate-90前移，优化后代码如下： Select _name，_sale_sum，_sale_sum，_sale_sum From product a， (select sum(sal_quant) tele_sale_sum from product，tele_sale Where _date>sysdate-90 and _id =tele__id) b， (select sum(sal_quant) online_sale_sum from product，tele_sale Where _date>sysdate-90 and _id =online__id) c， (select sum(sal_quant) store_sale_sum from product，store_sale Where _date>sysdate-90 and _id =store__id) d， Where _id=_id and _id=_id and _id=_id； 5 结束语 SQL语言在数据库应用中占有非常重要的地位，其性能的优劣直接影响着整个信息系统的可用性。
论文从影响SQL性能的最主要的三个方面入手，分析了如何优化SQL查询的I/O、避免高成本的排序操作和优化多表连接。
需要强调的一点是，理解SQL语句所解决的问题比SQL调优本身更重要，因此SQL调优需要系统分析人员、开发人员和数据库管理员密切协作。
参考文献 [1]Thomas Oracle by Design：Design and Build High-performance Oracle Application[M]，The McGral- Hill Companies，Inc，2003 [2]Kevin Loney，George Koch，Oracle 9i：The Complete Reference[M]，The McGral-Hill Companies，Inc，2002 [3] Oracle9i SQL Reference release 2(9.2)[OL/M]，2002.10. http：///technology/ [4] Oracle9i Data Warehousing Guide release 2(9.2) [OL/M]，2002.03. http：///technology/ [5]Alexey Danchenkov，Donald Burleson，Oracle Tuning：The Definitive Reference[OL/M]，Rampant Techpress，2006. [6] Oracle9i Database Concepts release 2(9.2) [OL/M]，2002.08. http：///technology/ [7] Oracle9i supplied plsql packages and types reference release 2(9.2) [OL/M]，2002.12. http：/// technology/
网站的访问速度与哪些因素有关?
网站访问速度与下列因素都有关系：1）虚拟主机或服务器的软硬件配置（服务器类型，设置，CPU，硬盘速度，内存，网卡速度等)2）服务器所在的网络环境，设置，速度3）服务器所在网络与Internet骨干网相联的速率4）服务器到访问者之间网络连接情况（是否拥挤，国家间出口带宽等）5）访问者上网接入商（ISP） 为访问者提供的接入速率6）访问者电脑的配置，Modem的速率，电话线路的质量等7）网页文件大小（包括所有需要调用的文件如HTML文件，图片文件等）
