从网上去搜数据库优化基本都是从SQL层次进行优化的，很少有提及到数据库本身的实例优化。就算有也都是基于某个特定数据库的实例优化，本文涵盖目前市面上所有主流数据库的实例优化（Oralce、MySQL、POSTGRES、达梦）,按照文章的配置能够将你数据库性能用到80%或以上。
数据库优化方法论
这部分为理论知识，不感兴趣的同学可以直接跳到后面参数配置部分。
数据库优化目标
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根据角色的不同，数据库优化分为以下几个目标：
业务角度（关键用户）：
减少用户页面响应时间
数据库角度（开发）：
减少数据库SQL响应时间
数据库服务器角度（运维）：
充分使用数据库服务器物理资源
减少数据库服务器CPU使用率
减少数据库服务器IO使用率
减少数据库服务器内存使用率
指标
1. SQL平均响应时间变短
a. 优化前：数据库平均响应时间500ms
b. 优化目标：数据库平均响应时间200ms
2. 数据库服务器CPU占用率变少
a. 优化前：数据库高峰期CPU使用率70%
b. 优化目标：数据库高峰期CPU使用率50%
3. 数据库服务器IO使用率变低
a. 优化前：数据库IO WAIT为30%
b. 优化目标：数据库IO WAIT低于10%
数据库优化误区
在进行数据库优化的时候可能会有以下几个误区：
1. 优化之前一定要深入了解数据库内部原理
优化是有“套路”的，照着这些“套路”你也可以很好的完成数据库优化
2. 不断调整数据库参数就可以最终实现优化
有时候设计不合理怎么调整参数都不行
3. 不断调整操作系统参数就可以最终实现优化
同上
4. 数据库性能由应用、数据库架构决定，与应用开发关系不大
恰恰相反，应用开发的关系很大
5. 必须要做读写分离，必须要弄分库分表
数据量级只有达到一定的比例才有必要做读写分离，分表分库，否则徒增复杂度。一般来说Oracle的单表量级可以达到1亿，MySQL到1000万~2000万
数据库优化流程
完整的数据库优化流程如下：
首先需要尽可能的了解优化问题，收集问题期间系统信息并做好存档。根据当前系统问题表现制定优化目标并与客户沟通目标达成一致；通过一系列工具分析系统问题，制定优化方案，方案评审完成后由各负责
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人员进行实施。若达到优化目标则编写优化报告，否则需要重新制定优化方案。
数据库实例优化
数据库实例优化遵循三句口诀：日志不能小、缓存足够大、连接要够用。
数据库事务提交后需要将事务对数据页的修改刷（ fsync）到磁盘上，才能保证数据的持久性。这个刷盘，是一个随机写，性能较低，如果每次事务提交都要刷盘，会极大影响数据库的性能。数据库在架构设计中都会采用如下两个优化手法：
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