性能优化方法

关键词： 企业应用 数据库 性能 系统

性能优化方法（精选九篇）

性能优化方法 篇1

关键词：性能优化,数据库分区,RAID,临时表,索引

0 引言

数据库优化需要综合考虑各种复杂的因素。将数据均匀分布在磁盘上可以提高I/O利用率,提高数据的读写性能;适当程度的非规范化可以改善系统查询性能;建立索引和编写高效的SQL语句能有效避免低性能操作;通过锁的优化解决并发控制方面的性能问题。

数据库优化技术可以在不同的数据库系统中使用,它需要对程序的应用、数据库管理系统、查询处理、并发控制、操作系统以及硬件有广泛而深刻的理解。

1 计算机硬件优化

1.1 数据库对象的放置优化

利用数据库分区技术,均匀地把数据分布在系统的磁盘中,平衡I/O访问,避免I/O瓶颈。

(1)访问分散到不同的磁盘,使用户数据尽可能跨越多个设备,多个I/O访问,避免I/O竞争,克服访问瓶颈。

(2)分离系统数据库I/O和应用数据库I/O,把系统审计表和临时表放在不忙的磁盘上。

(3)把事务日志放在单独的磁盘上,减少磁盘I/O开销。

(4)把频繁使用表、频繁做Joi n的表分别放在单独的磁盘上,把访问分散到不同的磁盘上,避免I/O争夺。

1.2 使用磁盘硬件优化数据库

RAI D(独立磁盘冗余阵列)是由多个磁盘驱动器(一个阵列)组成的磁盘系统。

SQL Ser ver一般使用RAI D等级0、1和5。

RAI D 0又称为St r i pe或St r i pi ng,它代表了所有RAI D级别中最高的存储性能。RAI D 0提高存储性能的原理是把连续的数据分散到多个磁盘上存取,充分利用总线的带宽并行操作,从而显著提高磁盘整体存取性能。

RAI D 1又称为Mi r r or或Mi r r or i ng,它的宗旨是最大限度地保证用户数据的可用性和可修复性。RAI D 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。在所有RAI D级别中,RAI D 1提供最高的数据安全保障。但Mi r r or的磁盘空间利用率低,存储成本高。

RAI D 5是一种存储性能、数据安全和存储成本兼顾的存储解决方案。RAI D 5不对存储的数据进行备份,而是把数据和相对应的奇偶校验信息存储到组成RAI D 5的各个磁盘上,并且奇偶校验信息和相对应的数据分别存储于不同的磁盘上。当RAI D5的一个磁盘数据发生损坏后,利用剩下的数据和相应的奇偶校验信息去恢复被损坏的数据。

RAI D 5可以理解为是RAI D 0和RAI D 1的折衷方案。RAI D 5可以为系统提供数据安全保障,但保障程度要比Mi r r or低而磁盘空间利用率要比Mi r r or高。RAI D 5具有和RAI D 0相近似的数据读取速度,只是多了一个奇偶校验信息,写入数据的速度比对单个磁盘进行写入操作稍慢。同时由于多个数据对应一个奇偶校验信息,RAI D 5的磁盘空间利用率要比RAI D 1高,存储成本相对较低。

在实际应用中,用户的读操作要求远远多于写操作请求,而磁盘执行写操作的速度很快,以至于用户几乎感觉不到增加的时间,所以增加的写操作负担不会带来什么问题。在性能较好的服务器中一般都会选择使用RAID 5的磁盘阵列卡来实现,对于性能相对差一些的服务器也可利用纯软件的方式来实现RAID 5。

2 关系系统与应用程序优化

2.1 应用程序优化

从数据库设计者的角度来看,应用程序无非是实现对数据的增加、修改、删除、查询和体现数据的结构和关系。设计者在性能方面的考虑因素,总的出发点是:把数据库当作奢侈的资源看待,在确保功能的同时,尽可能少地动用数据库资源。

另外,不要直接执行完整的SQL语法,尽量通过存储过程来调用SQL Server。客户与服务器连接时,建立连接池,让连接尽量得以重用,以避免时间与资源的损耗。非到不得已,不要使用游标结构,确实使用时,注意各种游标的特性。

2.2 基本表设计优化

在基于表驱动的信息管理系统中,基本表的设计规范是第三范式。第三范式的基本特征是非主键属性只依赖于主键属性。基于第三范式的数据库表设计主要有消除冗余数据、良好的完整性限制、易维护、移植和更新及可逆性好等优点。

但实际应用中有时不利于系统运行性能的优化。例如需要部分数据时而要扫描整表;许多过程同时竞争同一数据,反复用相同行计算相同的结果;过程从多表获取数据时引起大量的连接操作;当数据来源于多表时的连接操作,这都消耗了磁盘I/O和CPU时间。为避免以上不利因素,我们通常根据访问的频繁程度对相关表进行分割处理、存储冗余数据、存储衍生列、合并相关表处理,这些都是克服不利因素和优化系统运行的有效途径。

2.3 修改应用技术模式

在实际用户操作过程中,使用临时表,在进入下一个环节后,将临时表的数据写入正式表,并且删除临时表的数据,这样始终保持用户操作表的固定数据量而且控制增长,可以定期清除。

采用临时表技术时假设临时表中的数据集远小于源数据表中的数据集,因此在进行数据连接操作或对数据集进行频繁读操作时,系统的性能会提高几倍甚至几十倍不等。

并非所有情况都适宜用临时表技术。一般来说,下面两种情况适宜采用临时表技术进行处理:

(1)对数据量较大的表进行连接操作,并且连接操作的结果是一个小结果集。

(2)对数据量较大的表进行频繁访问,访问的范围比较固定且比较集中。

合理使用临时表技术,有助于提高应用系统对大数据表的实时处理的性能。

3 数据库索引优化

缺省情况下建立的索引是非群集索引,但有时它并不是最佳的。在非群集索引下,数据在物理上随机存放在数据页上。合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上。一般来说:(1)有大量重复值、且经常有范围查询(between,>,<,>=,<=)和order by、group by发生的列,可考虑建立群集索引;(2)经常同时存取多列,且每列都含有重复值,可考虑建立组合索引;(3)组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖,其前导列一定是使用最频繁的列。索引虽有助于提高性能但不是索引越多越好。恰好相反,过多的索引会导致系统低效。

4 SQL语句优化

SQL优化就是WHERE子句利用了索引,不可优化即发生了表扫描或额外开销。经验证,SQL Server性能的最大改进得益于逻辑的数据库设计、索引设计和查询设计方面。反过来说,最大的性能问题常常是由这其中相同方面中的不足引起的。其实SQL优化的实质就是在结果正确的前提下,用优化器可以识别的语句,充份利用索引,减少表扫描的I/O次数,尽量避免表搜索的发生。SQL的性能优化是一个复杂的过程,以下只是在应用层次的一般原则:

(1)使用索引来加快遍历表。

(2)IS NULL与IS NOT NULL不能用null作索引,如果某列存在空值,即使对该列建索引也不会提高性能。

(3)EXISTS要远比IN的效率高。

(4)在海量查询时尽量少用格式转换。

(5)当在SQL SERVER 2000中,如果存储过程只有一个参数,并且是OUTPUT类型的,必须在调用这个存储过程的时候给这个参数一个初始的值,否则会出现调用错误。

(6)使用ORDER BY和GROUP BY短语,任何一种索引都有助于SELECT的性能提高。注意如果索引列里面有NULL值,Optimizer将无法优化。

(7)查询时要尽可能将操作移至等号右边。

(8)IN、OR子句常会使用工作表,使索引失效。如果不产生大量重复值,可以考虑把子句拆开,拆开的子句中应该包含索引。

(9)慎用游标。在某些必须使用游标的场合,可考虑将符合条件的数据行转入临时表中,再对临时表定义的游标进行操作,这样可使性能得到明显提高。

5 结束语

数据库性能优化的基本原则就是通过尽可能少的磁盘访问获得所需要的数据。本文从计算机硬件、关系系统与应用程序、数据库索引、SQL语句、事务处理几个比较共性的方面分析了数据库性能优化的问题,提出了若干数据库性能优化的策略。当然实现优化的方法还有很多,要根据具体情况而定。各方面优化措施综合运用,以使数据库性能得到提高。

参考文献

[1]Dennis Shasha,Philippe Bonnet著.孟小峰,李站怀等译.数据库调优原理与技术[M].北京:电子工业出版社,2004.

[2]EDWARD WHALEN著.武欣,何畅,罗云峰译.SQL Server2000性能调优技术指南[M].北京:机械工业出版社,2005.

[3]陈庆芳,方芳.优化数据库的设计方法[M].通信与广播电视,2006,(2):26-34.

[4]任玉辉,王成良.企业级应用系统中的数据库性能优化策略[J].计算机应用,2008,(3):7-14.

性能优化方法 篇2

MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快，因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。

另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。

对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样，我们又可以提高数据库的性能。

2、使用连接(JOIN)来代替子查询(Sub-Queries)

MySQL从4.1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。例如，我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉，就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来，然后将结果传递给主查询，如下所示：

DELETE FROM customerinfo

WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )

使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作，同时也可以避免事务或者表锁死，并且写起来也很容易。但是，有些情况下，子查询可以被更有效率的连接(JOIN).. 替代。例如，假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来，可以用下面这个查询完成：

SELECT * FROM customerinfo

WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )

如果使用连接(JOIN).. 来完成这个查询工作，速度将会快很多。尤其是当salesinfo表中对CustomerID建有索引的话，性能将会更好，查询如下：

SELECT * FROM customerinfo

LEFT JOIN salesinfoON customerinfo.CustomerID=salesinfo.

CustomerID

WHERE salesinfo.CustomerID IS NULL

连接(JOIN).. 之所以更有效率一些，是因为 MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作。

3、使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表

MySQL 从 4.0 的版本开始支持 UNION 查询，它可以把需要使用临时表的两条或更多的 SELECT 查询合并的一个查询中。在客户端的查询会话结束的时候，临时表会被自动删除，从而保证数据库整齐、高效。使用 UNION 来创建查询的时候，我们只需要用 UNION作为关键字把多个 SELECT 语句连接起来就可以了，要注意的是所有 SELECT 语句中的字段数目要想同。下面的例子就演示了一个使用 UNION的查询。

SELECT Name, Phone FROM client

UNION

SELECT Name, BirthDate FROM author

UNION

SELECT Name, Supplier FROM product

4、事务

尽管我们可以使用子查询(Sub-Queries)、连接(JOIN)和联合(UNION)来创建各种各样的查询，但不是所有的数据库操作都可以只用一条或少数几条SQL语句就可以完成的。更多的时候是需要用到一系列的语句来完成某种工作。但是在这种情况下，当这个语句块中的某一条语句运行出错的时候，整个语句块的操作就会变得不确定起来。设想一

SQL查询性能优化方法分析 篇3

关键词：索引,查询速度,SQL优化器

1 SQL Server发展背景

所谓SQL Server, 就是Microsoft公司推出的一款关系型数据库管理系统。这个系统使用方便, 具有很强的可伸缩性, 相关软件集成程度很多, 使用SQL Server, 能够轻松从运行Microsoft Windows 98的笔记本电脑, 延伸、运行、推广到Microsoft Windows 2012的大型多处理器的服务器。

通过日常的教学工作, 不难发现, Microsoft SQL Server是一个相当全面的平台, 它所采用的集成的商业智能 (BI) 工具, 提供了重要的管理数据。有了Microsoft SQL Server数据库引擎, 不但可以提供安全可靠的存储, 还能便于企业开展合理化的管理, 制定一套科学的体系, 使得数据库发生重要的作用。

但是, 随着SQL Server数据库功能得越来越完善, SQL Server数据库有个别功能, 在各自存在的领域, 有着不同的实现方法。由于程序的问题, 存在着较大差异。为了验证这个观点, 笔者将对此举例论证。为了更加恰当、更加合理、更加直观地说明问题, 所有的例证中, SQL运行时间均经过测试。

为了确保测试环境的安全与准确性, 在测试的时候, 主机准备选用HP LH II, 因为这个在高校中比较常用;主频拟定选择330 MHz, 因为这个是电脑的基本配置;内存拟定选择使用128 M, 这个是计算机的常规配置;测试系统拟定选择使用Operserver 5.1.4, 这个系统经过长期的摸索, 性能稳定;数据库选用的是Sybase 11.1.3, 这个具有相当的权威性, 更能验证结果的说服力。

2 分析、整合SQL性能

2.1 避免不恰当的索引设计

在日常的工作中, 总会遇到一些不恰当的索引设计。比如说, 如果一个表格record有620 000行, 如果检索方法不同, 就会出现不同的检索效果。专业的人, 可以通过知识, 进行合理规避, 但是如果是学生操作, 就会引发不必要的麻烦。

最常见的情况, 就是在date上设置非个群集索引。在检索的时候, 会发现select count (*) from record where date所耗费的时间大于23 s, 而select date, sum (amount) from record group by date的检索时间则不到40 s。

通过测试, 可以得出以下结论, 如果表格date上存在很多重复值, 在非群集索引的情况下, 可以参考相关数据, 当搜索到随机的数据页上时, 就会增加不必要的时间。当人们还照本宣科地在这个范围查寻时, 就不得不执行一次表扫描, 只有这样, 才可以找到搜索到有价值的材料。

当然, 如果再在date上开展一个群集索引, 也会出现增加时间的情况。通常情况下, select count (*) from record where date的时间, 远远要比'19991201'and date的时间要长, 这个时间, 通常情况下是15 s, 当然, 这个时间要比'19991215'and amount>少点。

还有, 完成select date, sum (amount) from group by date所需要的时间是30 s左右, 这个时间, 要超过select count (*) from record where date, 更比'19990911'and place in ('BJ', 'SH') 耗费的时间多, 虽然'19990911'and place in ('BJ', 'SH') 只需要15 s。

通过测试分, 不难发现, 当在群集索引下搜索时, 相关数据就会按照顺序有规则的排列出来, 会在程序上有规律地显示出来, 与之相对应的重复值也会自动生成排列。当在搜索时, 可以考虑从起末点着手, 当在这个范围内扫描相关的数据时, 就可以巧妙地避免大范围扫描带来的繁琐程序, 节省时间, 简化程序, 提升效果。

2.2 可以尝试组合索引

所采用的测试方法一样, 可以得出测试数据分析:只要组合索引合理, 就可以在第1和第3个SQL中形成索引范围覆盖, 让其性能达到最大程度的发挥。

(4) 通过以上测试, 可以得出3点结论。第一, 如果经常有范围查询, 可以看出有明显的重复值;第二, 如果很多存取多列, 可以考虑建设一套组合索引, 提高效率;第三, 在组合索引的时候, 一定要尽可能地形成覆盖索引, 选择使用频繁的列, 以提高索引效率。

3 关于不充分的连接情况的探析

验证方法同上, 通过对比两个SQL的执行状况:可以得出结论, 只有在充分的链接条件下, 真正的最佳方案才会被贯彻执行, 而且是主动落实最优方案。

3.1 where子句不能优化

在搜索的时候, 通常会遇到where子句不能优化的情况。举个例子来说, 在搜索时, 如果表stuff有100 000行, id_no上存在非群集索引的时候, 搜索一次, 所需要的时间应该是12 s。

还是以上面的例子为论证, 在点击搜索的时候, 语法分析器依照电脑编程, 会自动将in ('0', '1') 转化为id_no='0'or id_no='1'去贯彻执行。当然, 在搜索的时候, 更愿意程序根据每个or子句依次去查找, 等到把查找的结果相结合, 就能找到想要的结果, 当然, 耗费的时间也不会太多。

可是, 在实际的操作中, 如果程序首选采用的是"OR策略", 当它取出满足每个or子句的标注的行, 然后存入临时搜索数据库的工作表, 就会建立唯一的搜索引擎。这个时候, 只要除去重复行, 同样可以得出相应的搜索结果, 而且花费的时间更少, 一般情况下, 不会超过10 s。

通过以上的搜索, 可以找到一些规律。在搜索的时候, 如果表的行数很多, 其所对应的性能就会显得比较差。在搜索的时候, 可能320 000行的stuff要花费2 min的时间。从节约时间的角度考虑, 不妨将子句分开, 分别算出相应的结果, 然后相加。拆开的结果, 只有一个, 那就是节省了很多时间, 避免了很多无用功。

通过直接算出的结果, 不难发现, 这个程序的执行时间和上面的句子分开的时间及效果一样快、一样好。

由此可以得出结论:第一, 无论对任何列的操作, 都将引发对表的扫描。当中包含计算表达式、数据库函数等等内容, 当进行查询的时候, 一定要尽量将其挪到等号的右边。

3.2 in, or的子句常造成索引失效的情况

在日常的管理工作中, 在不产生大量重复值的情况下, 可以考虑把子句拆开。当然, 有一点需要谨记, 所拆开的子句中, 一定要包括索引;第三, 在日常的管理工作中, 要灵活运用存储过程, 简化复杂的程序, 让SQL提升总的效率, 更加灵动、自由、快捷、高效。

4 结语

笔者撰写此文, 主要目的是通过调查研究, 探析数据库SQL查询处理, 还有对查询处理优化方法的探究。从文章中, 通过举例论证, 不难发现, 对于SQL查询分析, 应当从不恰当的索引设计分析、不充裕的连接条件分析、不能优化的where子句分析这3个方面进行论证和总结。当然, 科技创新是无限的, 在日常的工作中, 只需利用以上几种方法, 就能方便快捷地提高SQL的运行效率, 进而提高SQL查询的优化性能, 缓解数据库服务器的压力。

参考文献

[1]张晓云.SQL Server 2000应用实训教材[M].北京:科学出版社, 2004.

[2]陆昌辉, 吴晓华.SQLServer2000核心技术揭秘[M].北京:宇航出版社, 2005.

提高电脑性能优化内存设置 篇4

目前主流主板BIOS中常见的内存参数设置选项主要有以下几种：CASLatencyControl(tCL)、RAStoCASDelay(tRCD)、RowPrechargeTiming(tRP)、MinRASActiveTiming(tRAS)，部分主板还提供了CommandPerClock(CMD)选项，除了上述常见参数设置外，大部分主板的BIOS中还提供了内存高级参数设置，这些参数包括：RowtoRowDelay(或RAStoRASdelay，tRRD)、RowCycleTime(tRC)、WriteRecoveryTime(tWR)、WritetoReadDelay(tWTR)、RefreshPeriod(tREF)等。需要提醒大家的是，不同主板厂商、不同品牌的BIOS在参数名称上可能存在一定差异，但是对应的缩写基本都是统一的。所以大家不用可以去记下参数的详细名称，只要记住对应的缩写就可以了，

内存作为电脑的三大核心配件之一其重要性不言而喻，很多用户也将改善内存性能作为提高配置整体性能一个重要手段。提到改善内存性能，大家首先想到的可能是增加内存容量、对内存进行超频，部分硬件玩家还会想到通过优化内存参数改善内存性能。不过目前大部分用户对于内存参数的定义和实际影响并不太了解，针对这一问题，笔者在本文中讲重点为大家介绍内存参数的含义，同时通过实际测试让大家了解内存参数对内存性能的影响，以及优化参数设置时的一些注意事项和技巧。

究竟这些参数的改变对内存的帮助有多大，而在超频的时候，究竟采用哪个参数呢?相信就是高手也不能立刻回答这些问题。为了让喜欢玩内存的朋友更加深入了解这些参数设置，我们就用评测数据来解开内存设置之谜。如果你自认是高手，那么以下的文章内容，你能不看吗?

经过52硬件的测试和分析，我们可以对影响DDR2内存的诸多因素进行一个简单的小结――在所有因素中，工作频率对于DDR2内存影响最为突出。用户比较关心的内存时序、CMD等参数对于内存性能也有一定影响，但与频率变化相比影响要小一些。所以，对于追求内存性能的用户而言，大家应该把提升内存频率放在首位。找到一个相对合适的超频频率后，再通过调整内存参数对内存性能进行进一步的优化。

一种ASE光源的性能优化方法 篇5

ASE光源可应用在各光学领域。尤其是在高精度光纤陀螺中，对于陀螺的精度提升起到了较好的作用。但随着技术条件及外形尺寸的变化，ASE光源的性能会受到不同程度的影响。为了提升ASE光源的性能，国内外许多单位采取了不同的方法。主流的试验方法分为两种，即硬件设计及软件补偿。国内许多家单位均采用软件补偿的方法对光源性能进行优化。该方法的优点是成本低，且方法简便;则缺点是在复杂情况下，软件无法模拟出各种情况，使光源精度下降。目前实验结果最佳的光源是来自北航的产品，其光源在光路部分加入了额外的耦合器，并在电路部分加入了反馈机制，使光源的输出稳定性得到了大幅提升。本文从电路及光路两方面，分析了不同构造的光源对光源输出光功率、光谱的影响，并提出了性能提升方案。

1 ASE光源主要参数

ASE光源输出特性主要通过输出带宽、中心波长和输出功率所体现。

输出带宽定义为

其中，为中心波长;λ表示泵浦源波长;p(λ)表示光源输出功率。对于双峰结构的光谱，采用3 dB来描述。带宽主要取决于掺铒光纤的掺杂元素和增益点。为了在高增益值时获得最宽的带宽，一般将平均粒子数反转水平控制在约70%。但此时泵浦利用率较低，若将两者兼顾，则平均粒子数反转水平应控制在约63%。此外，也可通过掺杂其他成分，或使用增益平坦滤波技术来扩展可用带宽。

中心波长是以功率谱密度作为加权因子进行加权平均，定义为

超荧光光源不仅需要有较高的输出功率，还要有良好的波长稳定性。温度是影响波长稳定性的主要因素，中心波长对于温度变化的稳定性可表示为

其中，T为本征热导数;Pp为泵浦光功率;λp为泵浦光波长。

光源输出功率是光源最主要的指标之一，在不同的应用场合，需要光源提供不同的光功率。在高精度光纤陀螺的应用中，需要将光功率的输出稳定在10～15 m W之间，以满足高精度光纤陀螺的应用需求。

2 电路设计

ASE光源是由半导体激光器泵浦得到的，所以半导体激光器的输出性能直接影响着ASE光源的性能。相较于其他泵浦激光器而言，980 nm(LD)在转换效率和噪声抑制方面更具优势。因此，泵浦源使用980 nm的波长。泵浦激光器工作电流的稳定与否，直接关系着激光器输出稳定性能的优劣，从而影响到整个光源的工作状态和性能。在激光器工作时，产生的温度变化也直接影响到激光器的输出波长、阈值电流和输出光功率等参数。因此，文中设计了一套电路，不仅保障了激光器安全稳定地工作，且为其提供了一个纹波小、毛刺少的稳恒电流。

2.1 恒流源电路

半导体激光器在阈值以上的区域，其输出功率P与注入电流I之间有良好的线性关系。注入电流的涨落会导致激光器输出功率的漂移，进而引起ASE光源输出功率的漂移。因此，驱动源的注入电流恒定输出是保证激光器功率稳定输出最基本的要求[2]。

为此，ASE驱动电路使用一套基于单片机控制的980 nm激光器驱动的恒流源电路，其原理框图如图1所示。由半导体激光器的性质决定电路设计时要考虑的电源电压及限流电阻，工作电流要求既能超过阈值电流又不超过允许的最大值。由于电流过大会损坏管子的谐振腔，因此编程时需考虑限流，其目的是保护半导体激光器，避免其受损。

恒流源电路使用2个OPA2277，采取了比较电路的方法。当光源部分电流升高时，比较电路后端电压超出了基准电压，此时会与电路前端形成平衡，使通过激光器的电流趋于平衡。若输入电流不足，运放前段电路会提供额外的电流，使激光器工作在饱和状态。

通过单片机程序来控制电路，本电路使用C8051F340单片机作为控制核心[3]，通过设定好的程序控制恒流电路，从而得到期望的恒定电流[4]。

2.2 温度控制电路

温度是半导体激光器性能恶化、寿命减少的主要因素。温度升高不仅使输出功率下降，且影响波长的稳定性。为了使激光器输出的光强度稳定，必须设计并安装激光器温度控制电路[5]。

ASE光源使用半导体制冷器(TEC)作为温度控制的执行器件，其利用具有帕尔帖效应的半导体制冷器件，因此体积小、结构简单、易控制。在工作时，一端制冷，另一端制热。所以，可通过改变电流方向来变换制冷或制热。

图2所示为温控电路原理框图。当激光器的温度发生变化时，引起热敏电阻的阻值发生漂移，从而引起热敏电阻两端的电压发生变化，所以经A/D采样送到单片机的电压也会发生变化。在单片机内编写数字PID程序，将读取的单片机内部电压值转化为控制电压输出，经D/A及放大电路，最后作用于TEC(半导体激光器的温度控制系统)。通过改变TEC的电流值实现加热或制冷控制，进而使激光器的温度恒定。

温控电路通过温控芯片ADN8830进行控制。由于激光器工作会产生大量的热能，因此光源工作是一个升温的过程。ADN8830芯片内部设有半导体制冷片。当激光器温度升高时，通过热敏电阻改变ADN8830芯片的输入电压，从而使ADN8830产生反向电流，实现其制冷作用，进而达到温控的目的[6]。

3 光路设计

ASE光源使用掺铒光纤作为增益介质，可获取满足要求的输出光。光源主要由掺铒光纤(EDF)、泵浦激光器(Pump-LD)、光无源器件(包括波长选择耦合器WDM、光隔离器ISO、光滤波器Filter、光纤环形镜FLM等)以及光源模块的控制单元与监控接口等部分组成[7]，如图3所示。

光纤具有传输信息容量大、中继距离长、不受电磁场干扰等诸多优点，是一种常用的同轴圆柱形光波导材料，其利用光的全反射原理将光波能量约束在其界面内，并引导光波沿着光纤轴线传输。由于放大自发辐射过程中的放大及辐射由铒离子完成，需要在光源内部增加一段掺铒光纤，用于光源对特定中心波长及光谱的选择。另外，还需尽量提高光纤中铒离子的浓度，以达到实现放大自发辐射的目的。但铒离子浓度过高，会形成铒离子对或离子簇，导致浓度猝灭，使得输出功率下降。

最终选择了双程后向结构出光的光路结构，如图3所示。此结构使用一个泵浦源，通过980～1 550 nm波分复用器，将其产生的光注入到掺铒光纤中，使掺铒光纤中产生L波段的ASE荧光[8]。此时，由于C波段的光被掺铒光纤所吸收，因此光源的整体输出功率有所降低，但光源的平坦度和波长稳定性会提升。因此，最终使用此种出光结构作为光源光路设计方案。

4 实验结果与分析

由于实验光源的最终目的是为高精度光纤陀螺仪提供光强高、带宽高、输出稳定的光源，因此实验环境采用陀螺的测试指标及试验方法。还由于实验陀螺尚未采用密封设计，因此只考虑常温状态时的变化。在室温情况下(23℃)，将光源静态放入温箱中，使其静态工作2 h，之后对光源的性能进行考查。

采用截断方法分别对多种不同长度的掺铒光纤做了大量实验。通过改变单片机程序中的参数，从而改变驱动电流，并改变泵浦源的功率。图4所示为不同电流时，泵浦源功率的变化曲线。

可看出，泵浦源的输出功率与电流成线性关系。输出功率与电流满足关系

为了调节ASE光源的中心波长，并兼顾此时光源输出的光功率及光功率稳定性，可裁减ASE光源掺铒光纤的长度。测试每一掺铒光纤长度时，观察泵浦源功率改变对光源输出所造成的影响，以找到满足光源输出的中心波长(1 550 nm)，此时光源输出的光功率最大且稳定性最佳。初始掺铒光纤环长为30 m，每次从掺铒光纤环上截断1 m，最终留下7 m。泵浦功率选择从30 m W调到60 m W。

实验发现，在泵浦源及掺铒光纤长度变化时，ASE光源中心波长漂移较小，始终保持在1 558 nm。图5和图6分别给出了泵浦功率为40 m W,50 m W和60 m W时，不同掺铒光纤长度下光源输出的光功率及3 d B带宽。

从以上两图可以看出，当掺铒光纤长度<13 m时，3 d B带宽与光源输出功率的平稳性均受到了较大影响。因此，掺铒光纤的长度需>13 m。若不考虑电路功耗，可适当将泵浦源功率提高，并不会对光源造成负面影响。

5 结束语

AES光源的驱动电路是数字控制的，以单片机为核心，配合外围的功率采样电路和电流驱动电路，故电路结构简单。在软件控制时，光功率控制精度均在±0.2 m W内，功率在0～8 m W范围内可调，达到了设计要求。通过实验发现，ASE光源受滤波器的影响，在改变泵浦源功率及掺铒光纤长度时，中心波长漂移并不明显。同时，出光功率稳定性及3 dB带宽受到掺铒光纤长度的影响。下一步需要改进PID算法，在电路中加入闭环反馈，提高光源在变温环境中出光功率及中心波长的稳定性。

摘要：为了提高光源的各项性能,设计了一系列实验,用以验证掺铒光纤长度及泵浦源功率对光源性能的影响。采用实验的方法,分析了常温情况下,由不同长度掺铒光纤的变化所导致的ASE光源输出光的光功率、中心波长及谱宽变化,得到了在不同泵浦源功率时,掺铒光纤长度的变化对整机性能的影响,以及出光光功率和谱宽变化的实验曲线,从中发现在光纤长度为22 m时,光源工作性能最佳。这对ASE光源的器件选择及系统优化具有参考价值。实验结果表明,掺铒光纤长度对1 550 nm单通后向出光ASE光源的光源输出功率和谱宽性能均有影响。

关键词：光纤陀螺,ASE光源,出光功率,谱宽

参考文献

[1]郭小东,乔学光,贾振安,等.基于光纤环形镜的双级双程L波段高功率ASE光源[J].光电子·激光,2005,16(6):665-669.

[2]石家纬.半导体激光器退化及其筛选[J].半导体光电,1997,18(1):14-19.

[3]孙涵芳.MCS 51/96系列单片机原理及应用[M].北京:北京航空航天大学出版社,1998.

[4]刘华毅,李霞,徐景德.基于单片机的宽范围连续可调直流稳压电源[J].电力电子技术,2001,35(6):7-9.

[5]刘爱军,林兵.EDFA的拍频噪声特性[J].光通信研究,1998(6):36-38.

[6]马忠梅,刘滨.单片机C语言Windows环境编程宝典[M].北京:北京航空航天大学出版社,2003.

[7]刘颖刚,乔学光,贾振安,等.一种高性能光纤ASE光源的优化与研究[J].光电子·激光,2011,22(10):1475-1478.

牛毛水解方法的优化及产物性能表征 篇6

过去很长一段时期, 制革工业普遍采用传统的灰碱法脱毛工艺, 此法属于毁毛法, 操作简便, 脱毛效果好, 但会产生严重的石灰和硫化物的污染。制革科技工作者一直在坚持不懈地寻求减轻或消除石灰和硫化物的解决方法。近些年来, 保毛脱毛法作为一种清洁脱毛技术被采用, 它将可能逐渐代替传统的灰碱脱毛法。国内制革企业每生产1 t牛皮一般要排出3~5 m3的脱毛浸灰废液[1], 其中含有大量的有机物, 采用保毛脱毛法, 我国每年能从制革行业回收大量动物毛, 这无疑是庞大的蛋白质资源。使用保毛脱毛法能够获得较完整的毛发, 但是由于这些毛一般都经过了强碱作用, 难以在纺织、制毡等工业中得到有效利用, 并且在自然界中不易被降解, 若不加以利用则会形成固体废弃物。因此, 对制革废弃动物毛的资源化利用的研究应运而生[2]。

角蛋白是毛发中主要的蛋白质。利用不同的方式和条件水解制革废毛能够获得大量的角蛋白[3]或胱氨酸[4], 角蛋白可作为优质饲料添加剂[5]、医用材料[6]、化妆品的湿润剂[7]等分别应用于食品、医药、化妆品方面[8]。常用水解毛的方法有:酸水解法、碱水解法、氧化法、还原法、物理法等。其中碱水解法和酸水解法, 水解速度较快[9]。然而酸水解法和碱水解法对设备的腐蚀较严重, 并且在之后的中和过程中, 会产生大量的盐, 处理成本较高。氧化法破坏了角蛋白中大量的二硫键, 使角蛋白肽链间的连接减弱, 稳定性降低, 但对蛋白肽链的水解作用较弱, 水解率偏低。鉴于单一试剂对牛毛进行水解存在的诸多问题, 有必要对这些方法进行优化改进。

本文首先通过研究盐酸、Na OH、H2O2以及温度对牛毛水解率的影响得出最佳反应条件, 然后采取H2O2-HCl两步结合法及H2O2-Na OH两步结合法水解牛毛, 以期减少碱和酸的用量, 同时获得较高的牛毛水解率, 为进一步利用牛毛水解产物提供依据。

1 实验部分

1.1 主要原料及仪器

牛毛, 浸水后所得黄牛毛;盐酸、H2O2, AR, 成都市科龙化工股份有限公司;Na OH, AR, 成都金山化学试剂有限公司;电子天平, FA1004, 上海精密科学仪器有限公司;乌氏黏度计, 596, 上海中谊玻璃制品有限公司;电子恒温水浴锅, DZKW-4, 北京中兴伟业仪器有限公司;精密增力电动搅拌器, JJ-1, 上海维诚仪器有限公司。

1.2 实验方法

1.2.1 牛毛的预处理

黄牛皮浸水后剪下牛毛, 用自来水清洗2次, 再用洗衣粉洗1次, 拣出杂质, 稀盐酸浸泡1~2天, 用水洗净, 晾干后测量水分含量, 备用。

水分含量= (烘干前牛毛质量-烘干后牛毛质量) /烘干前牛毛质量×100%。

1.2.2 牛毛水解率

将事先烘干并称重的滤纸放入布氏漏斗中过滤水解液, 过滤完成后将滤纸与滤纸上的残留物一起放入烘箱中, 105℃烘干至恒量。烘干后总质量减去滤纸干重, 即为烘干后滤纸上残留物质量。牛毛水解率的计算如下:牛毛水解率=1-烘干后滤纸上残留物质量/ (称取的牛毛质量-牛毛水分) ×100%。

1.2.3 不同盐酸浓度和温度对盐酸水解牛毛的影响

称取4.000 g预处理的牛毛, 置于三颈瓶中, 加入不同浓度盐酸 (8.0 mol/L、7.0 mol/L、6.0mol/L、5.0 mol/L、4.0 mol/L) 60 m L, 放入恒温水浴锅中, 在80℃条件下, 搅拌反应时间1 h。反应完成后用布氏漏斗过滤, 滤渣烘干, 测牛毛水解率。

称取4.000 g预处理后的牛毛, 置于三颈瓶中, 加入7.0 mol/L盐酸60 m L, 放入恒温水浴锅中一定温度下 (95℃、90℃、85℃、80℃、75℃、70℃) , 搅拌反应1 h。反应完成后用布氏漏斗过滤, 滤渣烘干, 测牛毛水解率。

1.2.4 不同Na OH浓度和温度对Na OH水解牛毛的影响

称取4.000 g预处理后的牛毛, 置于三颈瓶中, 分别加入一定浓度的Na OH溶液 (0.5 mol/L、1.0 mol/L、1.5 mol/L、2.0 mol/L、2.5 mol/L) 60 m L, 放入恒温水浴锅中80℃下, 搅拌反应1 h。反应完成后用布氏漏斗过滤, 滤渣烘干, 测牛毛水解率。

称取4.000 g预处理后的牛毛, 置于三颈瓶中, 加入2.0 mol/L的Na OH溶液60 m L, 放入恒温水浴锅中在一定温度下 (95℃、90℃、85℃、80℃、75℃、70℃) 搅拌反应1 h。反应完成后用布氏漏斗过滤, 滤渣烘干, 测牛毛水解率。

1.2.5 不同H2O2浓度和温度对H2O2水解牛毛的影响

称取4.000 g预处理后的牛毛, 置于三颈瓶中, 加入不同浓度 (V/V) 的双氧水 (30%、25%、20%、10%) 60 m L, 放入恒温水浴锅中, 在80℃条件下, 搅拌反应1 h。反应完成后用布氏漏斗过滤, 滤渣烘干, 测牛毛水解率。

称取4.000 g预处理后的牛毛, 置于三颈瓶中, 加入浓度 (V/V) 为30%的双氧水60 m L, 放入恒温水浴锅中在一定温度下 (95℃、90℃、85℃、80℃、75℃、70℃) 搅拌反应1 h。反应完成后用布氏漏斗过滤, 滤渣烘干, 测牛毛水解率。

1.2.6 H2O2-HCl两步结合法和H2O2-Na OH两步结合法正交试验

通过分析单因素对牛毛水解率的影响的实验结果以及前人研究方法[10], 以减少酸碱用量为原则, 进行H2O2-HCl两步结合法和H2O2-Na OH两步结合法正交试验的因素水平[11]分别如表1、表2所示。在80℃水浴条件下, 先用H2O2水解预定时间后再分别用盐酸和Na OH水解相应时间。

利用正交试验, 优化得到两种方法的最优工艺条件。然后, 在最优条件下水解牛毛, 测其水解率, 并对其产物进行表征。

1.2.7 水解产物的灰分含量

操作方法: (1) 坩埚烘干至恒量, 加入一定量样品; (2) 将坩埚置于电炉上加热, 使样品碳化; (3) 碳化后的样品在马福炉中, 600℃灰化1 h; (4) 灰化后样品称量。计算公式:灰分含量=灰化后样品质量/灰化前样品质量×100%。

1.2.8 水解产物的红外图谱分析

将最优条件下水解牛毛的产物中和后, 放入透析袋 (透过相对分子质量3500 k Da) , 用蒸馏水透析3~4 d。将透析好的样品冻干, 存放在封口袋中。利用FT-IR谱图分析水解产物结构, 将水解产物粉末与溴化钾混合研磨均匀, 压片后进行测定。

1.2.9 乌氏黏度计测定水解产物黏度

将最优条件下水解牛毛的产物干燥后配成浓度为0.05 g/L溶液, 测出该溶液在35℃水浴恒温条件下乌氏黏度计中的流动时间, 记为t1。再在溶液中加入2 m L溶剂混合均匀后, 依照相同实验条件测得稀释溶液的流动时间, 测3次, 取平均值记为t2。按此操作每加入2 m L溶剂混合均匀后, 便测定稀释液在上述实验条件下的平均流动时间, 分别记为t3、t4、t5。以浓度为100 g/L的Na Cl水溶液为溶剂, 测出该溶剂在35℃水浴恒温条件下的流动时间, 记为t。

定义特性黏度[η]为 (lnηr-C) 在C→0时的外推值, 即为拟合直线在Y轴上的截距, 其中ηr=tx/t。对 (lnηr-C) 线性回归后作出直线, 将直线外推即可得到特性黏度。再根据Mark-Houwink方程[η]=KMa即可算出水解产物的粘均相对分子质量值[12]。

2 结果与讨论

2.1 盐酸浓度及反应温度对牛毛水解的影响

如图1, 随着盐酸用量升高, 牛毛水解率也升高。当盐酸浓度在4 mol/L时, 牛毛水解率较低, 仅50%左右, 过滤时发现有许多未水解完全的毛残留在溶液中。当盐酸浓度至5 mol/L时, 仍发现有部分未完全水解的牛毛片段残留在溶液中。继续增加盐酸浓度至6 mol/L时, 牛毛开始完全溶解, 而当盐酸浓度达到7 mol/L时, 角蛋白水解率接近100%, 此时盐酸的量已能很好地水解牛毛角蛋白, 足以将牛毛角蛋白中的肽键水解断裂、形成肽段。盐酸浓度低于7 mol/L时, 盐酸对牛毛角蛋白肽链的水解是不完全的。实验表明, 即使较高浓度的酸 (5 mol/L盐酸) 在80℃和较短的时间内对毛的水解效果也并不理想。而在高浓度下 (7mol/L盐酸) , 酸可以导致主链上肽键的水解, 并伴随着角蛋白强度的降低, 从而可获得水解蛋白。酸对角蛋白的作用主要是破坏其肽键, 并不会与角蛋白中的二硫键发生反应[13], 因此要完全水解牛毛需要使用较高浓度的强酸。

温度同样是影响酸水解牛毛角蛋白的重要因素。当温度低于80℃时, 随着温度的升高, 角蛋白水解率上升。而当温度达到80℃时, 角蛋白水解率接近100%, 若继续升高温度, 对角蛋白水解率影响不大。由于温度升高, 溶液中H+变得更加活泼, 更易与牛毛角蛋白中的肽键反应。因此, 在高温条件下, 酸对肽键的破坏作用增强, 使牛毛角蛋白水解更为完全。在实际生产中, 高浓度的盐酸一方面容易形成酸雾, 对操作人员的健康产生危害, 另一方面盐酸容易腐蚀设备, 所以, 也可以通过适当提高温度, 减少盐酸的用量, 以获得较高的角蛋白水解率。

2.2 Na OH浓度及反应温度对牛毛水解的影响

如图2所示, 当Na OH的浓度为0.25 mol/L时, 牛毛的水解率很低, 仅部分水解。当Na OH浓度达到0.5 mol/L时, 牛毛水解率升高70%左右。此后继续升高至2.5 mol/L时, 牛毛的水解率基本不变, 水解液呈黄褐色, 较粘稠, 不易过滤。由于反应温度为80℃, 此温度下能够水解的角蛋白均已被水解, 提高碱用量不会对水解产生明显的影响。Na OH不仅能水解牛毛角蛋白中的双硫键, 而且能够直接切断角蛋白主链上的肽键, 使蛋白质水解成小肽段[13]。本研究表明, 碱对牛毛角蛋白的水解作用非常强烈。在较低浓度时就可以使牛毛角蛋白完全水解, 但Na OH浓度达到一定程度后, 继续增加碱用量, 对牛毛角蛋白的水解率影响不大。因此, 选择合适的碱浓度, 既可保证牛毛角蛋白有较高的水解率, 又能避免碱的浪费。

由图2可见, 随着温度的上升, Na OH对牛毛角蛋白的水解率升高。在90℃时, 水解率已接近100%。低于90℃的水解液黏度较大, 不易过滤, 而90℃以上的水解液则黏度较低, 很容易过滤。这是因为温度的升高使得分子运动加快, OH-更容易与牛毛角蛋白中的双硫键和肽键反应, 使得更多的肽键断裂, 产物相对分子质量更小。并且温度对溶液黏度也有影响, 温度越高, 溶液的黏度越低, 高温下的溶液很容易过滤。实验中, 高温条件下碱与牛毛反应非常强烈, 仅20 min牛毛就已经被完全溶解, 基本看不见残留的牛毛。但反应温度低于85℃时, 溶液比较粘稠, 黏度较大, 在过滤时会有部分液体残留在滤纸上, 导致部分水解蛋白的损失。由此不难看出, 在实际生产过程中, 通过提高温度来提高牛毛角蛋白的水解率, 不失为一种有效的方法。

2.3 H2O2用量及反应温度对牛毛水解的影响

由图3可以看出, 角蛋白水解率随H2O2浓度升高而升高。但H2O2提取牛毛角蛋白的效果并不理想, 在30%浓度时, 水解率仅为40%左右, 并且在过滤时有大量的牛毛残留在滤纸上。水解时, 过氧根离子能够与双硫键反应, 导致牛毛的水解[12]。但实验中使用的H2O2浓度相对较低, 在此反应条件下, 不足以将牛毛完全水解。H2O2浓度在20%以上时, 随着H2O2浓度的上升, 牛毛水解率提高加快。这是由于H2O2浓度上升时, 一方面H2O2对牛毛的氧化作用更加强烈, 另一方面由于H2O2与牛毛角蛋白发生反应的几率增加, 使溶液中氢离子浓度增加, 增大与牛毛角蛋白中肽键的反应, 从而使牛毛角蛋白更好地水解。由实验可发现, H2O2对牛毛的氧化作用很强烈, 反应后的牛毛被软化, 变得蓬松易断。同时, H2O2的漂白作用很强, 水解液与残留的毛均被漂白成浅色。因此, 单独使用H2O2对毛进行水解, 速度缓慢, 效果不太理想, 但可将H2O2水解法作为多步水解法的前处理, 能够改变牛毛的性质, 便于彻底地水解牛毛。

温度对H2O2水解牛毛影响较大, 随温度上升牛毛水解率上升。在70℃时, 牛毛水解率不到10%, 而温度上升至95℃时, 牛毛水解率接近90%。可见, 温度同样是影响H2O2法水解牛毛的重要因素。温度升高, 使溶解在水中的过氧根离子变得非常活泼, 更容易与牛毛角蛋白发生反应, 从而加速牛毛的水解。因此, 提高反应温度也是加快H2O2法水解牛毛角蛋白的有效途径。

2.4 H2O2-HCl两步结合法的正交试验

以角蛋白水解率为评价指标, 对正交试验进行因素极差分析。根据实验结果可知, 影响蛋白水解率的四因素, 即H2O2用量、H2O2作用时间、酸用量和酸作用时间的极差分别为15.7、24.41、29.54和6.52。由此可得H2O2-HCl两步结合法中各因素影响角蛋白水解率的主次顺序为:酸浓度>H2O2作用时间>H2O2浓度>酸作用时间。H2O2-HCl两步结合法的最优工艺条件为:H2O2浓度为15%, 作用时间30 min, 酸浓度为4 mol/L, 作用时间0.5 h。

2.5 H2O2-Na OH两步结合法的正交试验

同样, 根据实验结果可得到影响角蛋白水解率的H2O2用量、H2O2作用时间、碱用量、碱作用时间四因素的极差分别为30.76、73.94、33.61和85.59。由此可知, H2O2-Na OH两步结合法中各因素影响角蛋白水解率的主次顺序为:碱作用时间>H2O2作用时间>碱浓度>H2O2浓度。H2O2-Na OH两步结合法的最优工艺条件为:H2O2质量分数为15%, 作用时间为20 min, 碱浓度为2 mol/L, 作用时间为1.5 h。

2.6 最佳工艺的验证

80℃水浴加热条件下, 由H2O2-HCl两步结合法和H2O2-Na OH两步结合法正交试验得到的最优工艺条件下水解牛毛, 得到牛毛水解率分别为84.73%和93.13%。此时角蛋白已经基本水解完全, 剩下的残留物多为一些不溶性物质。与相同浓度下单一试剂水解牛毛相比, 水解率均有很大提高。优化工艺降低了酸、碱的浓度, 导致最终水解率未达到采用单一试剂时接近100%的水解程度。但是优化工艺能够大幅度减少酸、碱用量, 降低成本, 水解率也较高, 仍然是一种不错的选择。

2.7 水解产物的灰分含量

本实验使用的牛毛水分含量为4.72%。H2O2-HCl两步结合法和H2O2-Na OH两步结合法在各自最优工艺条件下水解所得产物灰分含量分别为85.28%和84.87%。由于牛毛水解时使用了大量的酸或碱, 在调节p H值后水溶液中会产生大量的盐, 从而产物中盐含量非常高。在实际生产过程中会使产物纯化成本过高, 因此水解工艺必需能够进一步减少酸碱的用量。

2.8 水解产物的红外图谱分析

图4和图5分别为H2O2-HCl和H2O2-Na OH两步结合法水解产物的红外图谱。比较图4和图5后可知, 两种方法所得水解产物的红外图谱非常相似。两种水解产物分别在1656.6 cm-1和1650.7 cm-1处有强吸收峰, 即酰胺I谱带的强特征吸收, 该酰胺I为无规卷曲型。由此可知, 水解产物中均含有酰胺键, 并具有多肽特征, 分子间的有序排列被打破, 变得无序。两种方法所得水解产物分别在1479.1 cm-1和1398.2 cm-1处有强吸收峰, 应该是在酸的作用下, 角蛋白水解产生较多侧链羧基所致。在1292.1 cm-1和1238.8 cm-1处有强吸收峰, 是硫羰基化合物的特征吸收峰, 应为二硫键反应后的产物, 可见, 两种方法所得水解产物的二硫键均已断裂。两水解物分别在1068.4 cm-1和1044.6 cm-1处有强吸收峰, 是磺酸基的吸收峰, 与氧化剂和双硫键反应生成的R-SO3相符, 可推断二硫键已经被双氧水氧化。因此, H2O2-HCl两步结合法能够有效水解牛毛, 所得水解产物是H2O2和HCl共同作用的结果。

2.9 乌氏黏度计测定水解产物黏度

由图6可以看到, 特性黏度即直线在Y轴上截距为11.014 m L/g, 所得水解产物黏度相对较小, 测定时所制备的溶液澄清, 说明水解蛋白的溶解性较好, 所得产物粘均相对分子质量较小, 在溶液中并未形成胶体。由于在稀溶液中高分子呈现的形态是卷曲成团的[14], 于是在溶液流经毛细管时, 分子发生不同程度的取向、变形和纠缠。并且蛋白质分子的电荷相对较多, 在实验中所使用的盐溶液中较容易形成自组织结构。因此, 相对分子质量的大小对黏度测定的结果影响较大。由实验可知, 使用H2O2-HCl两步结合法能够有效地水解牛毛, 所得水解蛋白特性黏度低, 粘均相对分子质量较小。

由图7可见, 特性黏度即直线在Y轴上的截距为11.099 m L/g, 所得水解产物的黏度低, 但相对于H2O2-HCl两步结合法水解产物黏度稍高, 且溶液较浑浊, 说明水解产物的相对分子质量相对较大。此外, 实验时所使用的Na Cl溶解水解蛋白, 由于不同方法水解得到的产物所带电荷不同, 导致溶解效果不同。由实验结果可知, H2O2-Na OH两步结合法能够有效地水解牛毛, 所得产物特性黏度低, 蛋白质粘均相对分子质量较小。

3 结论

(1) 盐酸水解牛毛的最佳浓度是7 mol/L, 反应温度为80℃;Na OH水解牛毛的最佳浓度是0.5 mol/L, 反应温度为90℃;随H2O2浓度上升, 牛毛水解率提高, 但80℃时水解率不高, 当温度升至95℃时, 角蛋白水解率在90%左右。

(2) 利用H2O2-HCl两步结合法及H2O2-Na OH两步结合法均能有效地水解牛毛。H2O2-HCl两步结合法中各因素对角蛋白水解率影响的主次顺序为:酸用量>H2O2作用时间>H2O2用量>酸作用时间。H2O2-Na OH两步结合法中各因素对角蛋白水解率影响的主次顺序为:碱作用时间>H2O2作用时间>碱用量>H2O2用量。

(3) 在最佳实验条件下, 有较高的角蛋白回收率。红外图谱分析表明, H2O2-HCl与H2O2-Na OH两种两步结合法的水解产物相近。灰分含量测定结果表明, 水解液中含有大量盐, 需要进一步处理。乌氏黏度计测定水解产物黏度, 两种方法水解所得产物特性黏度分别为11.014 m L/g和11.099 m L/g, 粘均相对分子质量较低。

摘要：分别考察了盐酸、NaOH、H2O2浓度及反应温度对牛毛水解的影响, 在此基础上采用H2O2-HCl两步结合法和H2O2-NaOH两步结合法水解牛毛, 选取H2O2用量、作用时间、酸 (或碱) 用量、作用时间4个因素进行正交试验。进一步地对最优条件下的水解产物进行红外光谱分析、灰分含量及黏度测定。结果表明, H2O2-HCl两步结合法及H2O2-NaOH两步结合法均能有效水解牛毛, 两者水解产物相近, 特性黏度分别为11.014 mL/g和11.099 mL/g, 粘均相对分子质量较低。

性能优化方法 篇7

电站锅炉的运行的过程较为复杂, 影响锅炉运行性能的因素很多, 往往是牵一发而动全身, 找出影响锅炉运行经济性的主要因素, 并且通过一定的调整和优化改进锅炉的运行方案可以实现锅炉运行性能的提升, 提升能源利用率。本文即从这方面出发寻找锅炉运行优化调整的切入点, 合理优化运行, 实现现有锅炉的节能降耗。

1 影响锅炉运行的因素分析

影响锅炉运行经济性的因素错综复杂, 各个因素又相互影响, 但是这些因素中存在一些主要的影响因素, 只要能抓住运行过程的主要矛盾并解决主要矛盾就能在很大程度上改善和提升现有锅炉的运行性能。影响锅炉运行性能的因素可以从两方面来进行考虑, 一方面是由于锅炉本身结构上的因素造成的影响, 一方面是运行参数变动和运行不合理造成的能源利用不合理和能源的浪费。从结构因素上进行考虑, 锅炉本体设计的合理性往往直接影响锅炉在运行中对能源的利用程度, 这主要是从炉膛内煤的燃烧性能和水冷壁等受热面上能量分布以及吸收利用情况进行考虑的。如果锅炉设计不够合理, 炉膛各受热面热量分布不均, 局部过冷或过热都或引起锅炉运行过程的事故, 严重影响锅炉运行的安全性。

从锅炉运行参数上进行考虑, 就设计到锅炉的运行调整问题, 往往有些锅炉参数的变动会对机组运行的经济性造成很大的影响, 例如主蒸汽压力、凝汽器真空度等, 在这些参数的控制上一定要向对电厂经济运行最有利的方向进行调整。另外一个问题就是锅炉在运行过程中因为一些故障造成的参数变动使的机组的运行性能下降。例如锅炉结垢问题, 这类问题在电厂中最为常见, 1毫米的水垢浪费燃料3~10%, 所以, 防止锅炉结垢非常重要;加药处理, 要选择对症的防垢剂, 锅外水处理要水平高的化验员, 都可以防止不过不结垢。最后就是燃煤质量对机组运行性能的影响了, 热值大的高质量煤种往往会提升锅炉运行的性能, 同时对锅炉的维护也是有利的, 劣质的煤种一方面会增大锅炉运行的热损失, 另一方面会是管道结渣结垢, 甚至腐蚀管道。以上为影响锅炉安全经济运行的一些主要因素, 认识到这些影响因素的存在, 才能在锅炉运行过程中避免不必要的故障, 采用合理的运行方法, 是想锅炉的安全经济的运行。

2 参数变动的影响分析

上文提到, 锅炉运行过程中一些主要参数的变动将会在很大程度上影响机组运行过程的经济性, 所以要时刻注意监测锅炉运行中的参数, 并对锅炉运行过程进行调整和优化。锅炉运行调整的主要任务就是要根据用户 (汽轮机) 的要求, 保质 (压力、温度和蒸汽品质) 、保量 (蒸发量) 并适时地供给汽轮机所需要的过热蒸汽, 同时锅炉机组本身还必须做到安全与经济。锅炉监视和调整的主要内容包括以下几个方面:1) 使锅炉的蒸发量适应外界负荷的需要;2) 均衡给水并维持汽包的正常水位;3) 保持锅炉过热蒸汽压力和温度在规定的范围内;4) 保持锅水和蒸汽品质合格。锅炉运行调整的措施主要包括以下几个方面:1) 煤粉量的调整, 对配有中间仓储式制粉系统的锅炉只要通过改变给粉机转速和燃烧器投入的只数 (包括相应的给粉机) 即可;2) 风量的调整, 锅炉的负荷变化时, 送入炉内的风量必须与送入炉内的燃料量相适应, 同时也必须对引风量进行相应的调整。这一部分又包括送风调整和炉膛负压及引风调整。送风调整通过组织调整一、二、三次风的风量以及漏风量来调整过量空气系数, 改变燃烧状态, 从而使燃料量与风量相适应, 优化运行过程, 减少运行过程的能量损失。风量的调整必然影响炉膛内的压力, 整个炉膛和烟道内的烟气压力都呈负压, 其中以炉顶的烟气压力为最高 (负压最小) , 炉膛的负压表测点就装在炉顶出口处。调整锅炉的负压可以保证锅炉内压力和风量的平衡, 保证锅炉的安全正常运行。3) 燃烧的调整与运行, 该部分又分为燃烧器出口风速、风率的调整以及喷燃器出口风速及风率的调节量个内容。

3 锅炉内的热损失

输入锅炉的热量等于锅炉的有效利用热量与各项热损失之和, 即为锅炉的热平衡。热平衡可以确定锅炉的有效利用热量、各项热损失、锅炉效率及燃料消耗量, 以检查锅炉的设计质量及运行水平, 并由此分析造成热损失较大的原因以及最主要的热损失项, 以便及时改进, 提高锅炉的效率。锅炉输出热量即水和蒸汽吸收的热量占燃料输入热量的百分比, 称为锅炉热效率或称为锅炉效率。锅炉热平衡中减去有效利用的部分即为锅炉的热损失, 包括以下5个部分:排烟热损失 (q2) 、气体未完全燃烧热损失 (q3) 、固体未完全燃烧热损失 (q4) 、散热损失 (q5) 、灰渣物理热损失 (q6) 。锅炉的各项热损失对锅炉的热平衡效率都有着不同程度的影响。因此找出各项热损失对锅炉热平衡效率的影响权重因子, 对提高锅炉热效率具有一定的指导意义。

从工程实践来看, 锅炉排烟热损失可回收的能量最大。因为由于末端的受热面中所通过的工质的参数一般不可太低, 容易引起空气预热器的腐蚀, 所以排烟温度一般较高在125℃及以上, 这部分的热量一般是直接通过烟囱排入大气, 完全浪费掉了。这部分的热量一般可以通过降低排烟温度来实现, 但是这要以增大末端换热器的腐蚀为代价。现在电厂常见的做法是在脱硫装置之后添加低压省煤器, 将烟气中的余热回收到凝结水中, 目前电厂中的低压省煤器大多都在腐蚀的工况下工作。

气体未完全燃烧热损失 (q3) 指燃烧过程中产生的可燃气体CO、H2、CH4等未完全燃烧而随烟气排走所造成的热损失。对燃煤锅炉而言, 该项损失主要取决于排烟处的CO含量和过量空气系数。过量空气系数较大时, 可燃气体可以充分的燃烧, 产生的CO等气体的含量就会降低, 但是过量空气系数较大时, 绝热燃烧温度就会降低, 从而降低燃烧效率, 所以要合理选取过量空气系数。固体不完全燃烧热损失主要要协调磨煤机的功率和燃烧效率, 使机组的效率最佳。

4 结论

在我国经济新常态背景下, 电厂的节能减排愈发受到重视。而锅炉运行的经济性直接影响机组运行的经济性, 影响发电成本。合理调整锅炉运行的参数和改造锅炉受热面可以实现能量的节约和回收, 实现节能减排, 符合可持续发展战略的要求。本文从锅炉运行经济性提升的角度出发, 分析了影响机组运行经济性的一些主要因素, 然后从锅炉运行参数对机组运行性能的影响以及锅炉受热面热损失两个角度分析了提高锅炉运行性能实现节能减排的途径和方法。通过锅炉运行调整, 保证锅炉产生蒸汽的压力、温度和蒸汽品质、保证锅炉蒸汽的的蒸发量并适时地供给汽轮机所需要的过热蒸汽, 保证锅炉机组的安全与经济。通过在锅炉内添加低压省煤器, 合理控制过量空气系数, 降低锅炉内的各项热损失是调高锅炉运行效率的重要方法。

摘要：锅炉的安全高效运行, 关系到电厂电力生产的高效进行, 通过合理控制锅炉的运行过程, 改进锅炉各个受热面的结构, 可以实现电厂的节能减排, 从锅炉运行调整和降低锅炉热损失两个角度出发, 分析了影响锅炉运行的主要因素, 并提出改进措施。通过锅炉运行调整, 保证锅炉产生蒸汽的压力、温度和蒸汽品质、保证锅炉蒸汽的的蒸发量并适时地供给汽轮机所需要的过热蒸汽, 保证锅炉机组的安全与经济。通过在锅炉内添加低压省煤器, 合理控制过量空气系数, 降低锅炉内的各项热损失是调高锅炉运行效率的重要方法。

关键词：锅炉运行,节能减排,热损失,运行调整

参考文献

[1]葛震弘, 宋徐辉.提高锅炉运行效率措施浅析[J].工业锅炉, 2007 (2) :39-44.

[2]刘平安, 张晓东.略论工业锅炉经济运行与节能的途径[J].节能技术, 2008, 26 (3) .

性能优化方法 篇8

21世纪是一个网络时代,它已经渗透带社会生产生活的各个方面,作为网格技术的主要载体,数据库管理系统在其中扮演着重要的要色。在这其中,Oracle数据库依靠其高效率、高可靠性、高吞吐量的特点,使其成为网格计算以及企业信息管理的首选。与此同时,网络和企业信息容量的不断提升、数据库的规模和用户数量的都在不断扩大,进而造成数据库应用系统性能下降问题日益突出。

Oracle数据库由于其体系结构庞大、细节庞杂,从而为建立性能优化数据库系统带来困难。本文深入分析了影响Oracle数据库性能的几个重要因素,提出了具有针对性的优化策略,为Oracle数据库开发提供一定的参考。

2 Or acle数据库性能的影响因素

作为一种优秀应用工具,Oracle数据库系统为管理人员和操作人员提供了快捷有效的实用模式。从而为网络和企业信息管理创造一个良好的环境,发挥系统的最大功能。但是,随着实用时间的增长和信息量的增加,Oracle数据库系统运行速度也会慢,查询和操作时间过长,甚至导致数据信息无法保存。此时,需要对Oracle数据库系统进行优化。但在此之前,首先要找出导致其性能下降的影响因素,这其中主要包括以下几项。

(1)中央处理器(CPU)

众所周知,CPU是计算机进行数据处理的核心部分,如果CPU长期运行于其极限能力上,那么其数据处理能力就会大幅下降,尤其在多线程处理和多用户同时操作过程中。Oracle数据库系统在这方面受其影响尤其明显,尽管操作系统可以对CPU进行有效的分配,但过多的应用进程依然会使CPU使用产生激烈的竞争,导致数据库性能下降。

(2)内存

计算机程序的运行是在内存中进行的,在Oracle数据库系统中,只要用户登录到系统当中,那么处于等待、请求和正在处理当中的数据都会存放在内存中。如果系统内存不足,高速缓存区的使用率就会下降,很多需要即时处理的数据不能存放在高速缓存区当中,使数据库性能下降。

(3)I/O存储设备

Oracle数据库所所需的数据信息大多要存放在硬盘驱动器、CD-ROM等设备当中,而计算机系统的I/O(输入输出或者称为读写)能力是一定的,当数据库系统中的CPU和内存要求的I/O速度过大时,就容易产生数据读写错误,使数据库性能下降。

(4)系统网络

当数据库所在系统网络负担过大,而网络硬件的数据交换速度无法达到其要求,处理能力降低,也会导致数据库系统性能下降。

3 Or acle数据库的性能优化方法

为了保证Oracle数据库在最佳的性能状态下运行,在系统开发之前就应该指定完善的优化策略。而通过以上的分析可以看出,其优化策略主要包括服务器(中央处理器、内存、存储设备等)操作系统参数调整、网络性能调整、数据应用程序本身的语句优化等几个方面。

3.1 CPU参数的优化

开发人员可以通过v$sesstat数据字典查看当前连接Oracle数据库的各个会话占用的CPU时间,从确定那个线程占用的服务器CPU比较多。造成CPU资源不足的原因很多,这其中包括SQL语句的重解析、低效率的SQL语句、锁存冲突等。

(1)数据库管理员可以通过下述语句来查看SQL语句的解析情况。

这里:

parse time cpu———系统服务时间;

parse time elapsed———响应时间;

waite time———用户等待时间;

waite time=parse time elapsed-parse time cpu。

由此可以得到用户SQL语句平均解析等待时间=waite time/parse count。这个平均等待时间应该接近于0,如果平均解析等待时间过长,数据库管理员可以通过下述语句来发现是什么SQL语句解析效率比较低。程序员可以优化这些语句,或者增加Oracle参数SESSION_CACHED_CURSORS的值。

(2)数据库管理员还可以通过下述语句查看低效率的SQL语句,优化这些语句也有助于提高CPU的利用率。

(3)开发员可以通过v$systen_event数据字典中的“latch free”统计项,查看Oracle数据库的冲突情况如果冲突太大,需降低spin_count参数值,来消除高的CPU使用率。

3.2 内存参数的优化

(1)共享池的优化

共享池由两部分构成:共享SQL区和数据字典缓冲区。

共享SQL区是存放用户SQL命令的区域,数据字典缓冲区存放数据库运行的动态信息。数据库管理员通过执行Select(sum(pins-reloads))/sum(pins)‘Lib Cache’from v$librarycache;语句来查看共享SQL区的使用率,进而调整共享池的大小。

数据字典高速缓存包括数据库的结构、用户、实体信息等内容,数据字典对系统影响很大的。计算中,Getmisses gets表示成功的次数数据库开发人员可以执行select(sum(gets-getmisses-usege-fixed))语句查看数据字典缓冲区的使用率。

(2)数据缓冲区优化

Oracle在运行期间向数据库高速缓存读写数据,高速缓存失败意味着必需进行磁盘I/O。保证高速缓存失败率最小的关键是确保高速缓存的大小。数据库管理员可以通过下述语句来查看数据库数据缓冲区的使用情况。查询出来的结果可以计算出来数据缓冲区的使用率。

这个命中率应该在90%以上,否则需要增加数据缓冲区的大小。

(3)日志缓冲区

数据库开发员可以通过执行下述语句,查看日志缓冲区的使用情况。查询出的结果可以计算出日志缓冲区的申请失败率。

申请失败率=requests/entries,申请失败率应该接近于0,否则说明日志缓冲区开设太小,需要增加Oracle数据库的日志缓冲区。

3.3 优化I/O

对Oracle数据库用户来说,I/O是他们最需要完善的性能之一,I/O速度关系到系统的性能。优化磁盘I/O的方法是将所有驱动器的I/O限制在其物理极限之内。这样做的目的是缩短I/O操作的排队时间,从而提高I/O性能。具体的优化I/O的方法包括以下几方面。

(1)分离系统中的顺序I/O因为顺序操作的速度远大于随机的,所以分离出系统中的顺序I/O可大大提高驱动器的运行速度;

(2)分散随机I/O。可通过Oracle分片技术、操作系统分片技术或硬件分片技术来分片存储数据库表中的数据从而达到分散随机I/O的目的;

(3)分别存储数据及索引。通过分别存储一个被频繁访问的表和该表的索引,管理员将允许对该表的查询同时访问位于不同磁盘的该表的数据及索引;

(4)对于一个包含数据库文件的磁盘,管理员应当清除该磁盘上的非Oracle I/O操作。任何其他的磁盘I/O都将降低份Oracle访问该磁盘的速度。

3.4 优化Client/Ser ver网络

Client/Server应用处理分布在客户应用和数据库服务程序之间,性能优越的系统,客户应用程序引起的网络I/O少,网络吞吐量大,数据库性能较强。优化Client/Server网络的方法包括以下几方面。

(1)使用Oracle数据库的完整约束性

在建表时,应当对特殊数据进行适当的完整性约束,这样就能实现非应用程序,而是数据库本身的约束数据符合一定的条件。服务器端的完整约束与客户端无关,它是进行比SQL语句更低机制上的优化,不需在客户端和服务端之间传递语句,减轻网络I/O负担。

(2)使用数据库触发器

完整约束性对一些较复杂的事物处理是比较困难的,这时最好应当采用数据库触发器来实施复杂的事物规则。数据库触发器能实现由数据库本身,而不是应用程序,来约束数据符合复杂的事物处理规则,并且容易创建,便于管理,避免大量的网络I/O。

(3)使用存储过程和存储函数包

使用存储过程和存储函数,应用程序不必再包含多个网络操作的SQL语句去执行数据库服务器操作,而是简单调用存储过程和存储函数,在网络上传输的只是调用过程的名字和输出结果,这样就可减少大量的网络I/O。

4 总结

对Oracle数据库性能进行深入分析,提出具有针对性的优化方法,对于保证数据库高效、稳定运行起着至关重要的作用。本文对ORACEL数据库性能优化进行深入分析提出了CPU、内存分配、磁盘I/O、网络等问题的优化方法,具有一定的借鉴意义。

参考文献

[1]党会军.数据库性能的评测与分析[D].北京:科技大学:北京科技大学图书馆,2007.2004.

[2]童有奎.浅谈ORACLE数据库系统性能优化方案[J].计算机应用,2005,(03):25-26,42.

[3]Bob Biju Thomas.Oracle10g New Features For Administration Study Guide[J].Sybex,2005.2.

性能优化方法 篇9

关键词：Oracle数据库,性能调整,优化方法

计算机领域的快速发展,数据库技术的研究被提上日程,成为当前被应用十分广泛的信息管理工具,为满足当前大规模数据存储的基本要求,需要对数据库的性能进行调整与具体优化。增强系统稳定性的同时,制定优化方法,加强信息管理的基本效率,为Oracle数据库可持续发展奠定基础。

1 数据库性能调整优化目标及评估方法

作为信息系统的构成部分,数据库系统将直接影响着计算机网络应用系统的性能。对于Oracle数据库而言,在长期运行的过程中,需要多层面提升系统的稳定性。下面确定调整优化的目标,并对其性能进行评估与分析。

1)调整优化目标

对Oracle数据库的性能进行调整与优化,根本目标具体表现在两个方面:

一方面,提升吞吐量并缩短响应时间。针对吞吐量而言,主要是指数据库性能调整方面除以完成该工作所用的时间。而响应时间方面则主要是指用户提交的“SQL语句”开始,到最终获取结果集所用的整体时间[1]。在这一所需时间范围内,主要包括等待时间与服务时间两个方面。对于客户的主观感受与体验而言,响应时间的缩短是优化的基础目标,能够提升系统的使用效率。

另一方面,强调系统瓶颈。系统本身的发展瓶颈是造成整个数据库运行受到阻碍的关键因素。对于系统瓶颈自身而言,其有可能是硬件方面的瓶颈也有可能是软件方面的瓶颈。对Oracle数据库进行调整与优化,根本目的是为了健全与协调系统的高效性,采取不同的措施进行消除瓶颈。

2)性能评估标准

在性能评估的标准层面,涉及的主体因素较多,包括用户在运用数据库过程中的吞吐量、数据库命中率、内存使用情况、磁盘I/O等[2]。开展性能评估,则需要以不同层面作为基本切入点确立评估标准。

吞吐量:用户的响应时间能够进行提升与优化,提高用户响应时间上的满意度,在吞吐量方面,力求满足用户的基本要求,缩短数据库响应用户要求的基本时间,提高数据库系统的吞吐量,同时,减少用户等待时间,对访问相同的数据之间的冲突进行优化与调整。

数据命中率:在缓冲区的高速缓冲当中涉及的主要数据是Oracle数据库的用户进程获取所需要的数据,并且这是主要来源,缓冲区的高速缓冲命中率主要是用于衡量内存为用户提供数据的响应时间与用户满意度。对于数据命中率的基本计算公式主要是高速缓存的命中总数对高速缓存的查找总数做除法,通过计算所得数据的基本数值则为数据命中率。

内存使用情况:内存使用情况的分析,通常被分为三个部分,分别为共享内存、分配内存以及永久性内存。对于内存使用状况进行衡量与分析,最终满足调整与优化的根本目的。在内存使用情况方面的衡量标准,保证投资回报率最高、最大限度上消除延迟与等待时间。

磁盘I/O:数据库系统运行过程中,产生的每一个操作步骤都能够产生一定的I/O活动,主要包括逻辑环节当中的活动状况,当然也涵盖了磁盘上的物理活动因素。磁盘I/O操作是整个就死算计系统当中的最大开销,对于数据库性能的影响较大。实现磁盘I/O优化,能够减少I/O开销[3]。

性能评估标准主要是针对Oracle数据库运行状况的考察,吞吐量考察主要是为了检验数据库在接收指令进行反馈的过程中响应效率;数据命中率则主要表现在对数据处理过程中表现出的数据检索的准确性;内存使用状况以及磁盘I/O则主要表现在数据库自身的性能以及瓶颈。运用具体的评估方法以及该评估标准,能够准确衡量数据特性及指标。

2 Oracle数据库性能调整与优化方法

在Oracle数据库性能评估以及确定调整与评估目标之后,提出性能调整与优化的基本目标及方法,探索在环境优化、性能调整以及应用优化等层面的基本指标,为Oracle数据库性能提升奠定基础。

2.1 环境优化

对于Oracle数据库环境优化的层面,包括优化内存、数据库磁盘I/O以及CPU优化等多层面,在环境方面的优化,对数据库性能调整与优化效用显著。

1)内存优化:

Oracle数据库的内存十分灵活并且明显,其中的整体性能通常取决于实际内存能否满足足够的物理内存要求,内存的优化主要是通过调整内存分类来实现。在数据库系统运行的过程中,内存的基本配置需要尽量的满足减少分页、减少内存交换以及内存在全局区域的运行目标。在系统完成分页操作之后,进而最大限度上的处理信息转换要求。但长期的内存转换操作,对于数据库的影响深远,无法有效对数据进行分页的监控。当然,加装内存的方法运用十分有效,满足内存优化的基本要求。

2)磁盘I/O调整与优化:

磁盘的I/O次数直接影响着Oracle数据库的性能,磁盘I/O作为数据库输入输出的直接体现,在进行具体调整的过程中直接受到磁盘空间分配方式以及数据块划分方式的影响。基于此,为确保Oracle数据库磁盘划分更加合理,将“Index”方式引入到索引过程中,建立起以索引方式为基础的模式,建立普通的数据调用模式,从而更加有效并且优化数据的检测模式[4]。在完成该方式的优化之后,Oracle数据库当中的所有数据的检测方式得到明显的简化,这种简化过程不仅仅能够提升检索的准确性,还能够充分满足检测效率的基本要求,数据调用的针对性更加显著。

3)CPU调整与优化:

作为服务器当中的重要资源以及核心构成部分,对CPU的调整与优化通常基于使用状况的观察之后通过操作指令进而得到实现。对于传统形态下的操作系统服务器而言,可以直接通过“sar-u”的命令对CPU的使用状况进行查看。而针对于Windows系统的服务器而言,则可以通过任务管理器查看CPU的使用状况。但不论是哪一种操作系统,在运用并查看CPU使用状况的过程中,一旦占用和峰值在90%以上,则证明服务器的工作处于正常的工作状态模式下,表现良好。但如果在空闲状态下,CPU的占用状态为90%以上,则说明该服务器缺乏CPU资源。针对Oracle数据库当中CPU性能下降的问题,则需要调整CPU的主频以及优先级的方式,提高服务器的基本负荷,最终满足数据库服务器的性能调整与优化。

2.2 性能调整

对性能进行适当的调整,能够使Oracle数据库系统得到调整与优化。对于这种方式的系统优化,主要表现在系统进行整体运行的过程中涉及的运行参数优化以及系统配置方面的适当修改。在参数优化方面,Oracle数据库具有四个主要参数,分别为SGA_MAX_SIZE、DB_CASHE_SIZE、PGA_AGGRE-GATF_TARGET、SHARRED_POOL_SIZE,充分协调这四者之间的参数设置问题,能够很大程度上的跳绳整个数据库的性能[5]。在不同的程序下,同样应该注重性能的调整。例如在C#程序进行操作时,可以适当运用当地Parallel方法进行程序优化,提高程序性能。同时在C++模式下,则需要合理选择Open MP方式,结合人为对程序的多核操作,为系统的整体运行效率奠定基础。同时,对于SQL方面的优化,值得关注。SQL的性能调整与优化,则需要注重以下几个方面的内容:1)对于数据库的查询,尽量减少次数。进行数据以及信息筛选的过程中,遵循自内而外的目标,将查找之后的表及数据进行融合,为减少搜索以及检索过程提供保障;2)优化数据查找路径。该环节是整个SQL的关键环节,针对其中的动态变化以及使用数据,优化操作符;3)优化SQL语言检索。可以将is not null、is null应用于检索当中,对其进行显性以及隐性方面的运算,运用函数处理方式,优化检索过程;4)针对Oracle数据库当中的数据进行统一整体,满足定时、定向整理的基本目标,提高查询效率[6]。

通过性能调整的方式,使得Oracle数据库性能得到明显的改善,不单单是涉及的运行参数方面的优化及修改,还包括对数据因素的定向查询要求,最终提出对SQL的优化方案,使得数据库自身性能得到明显改善。

2.3 应用优化

在应用的优化层面,主要是针对Oracle数据库对数据库的索引优化以及对结构查询语言语句方面的优化。索引方法对于Oracle数据库的输入与输出的而影响较大,充分运用索引优化的方法,能够在对数据库进行访问时,减少大量数据的全盘扫描,采取分表扫描的方式,最大限度上的减少I/O开销[7]。对Oracle数据库性能应用层面的优化,索引在进行访问的过程中需要对某些依据进行性能方面的提升,但必将产生一些影响语句性能的基本问题,在开展索引的过程中并非运用的数量越多,则索引的效果越好。反而应该遵循标准原则,进而最大限度上的提高数据库的性能要素。

Oracle数据库使用规模的不断扩张,用户数量明显增加,大量的信息存储压力也造成数据库性能堪忧。而当前对于数据库性能优化的研究正在不断丰富,本次研究则主要是为了进一步丰富现有的研究成果。基于环境优化、性能优化以及应用优化等多层面,对数据库性能调整与优化做出引导。环境优化是基础、性能优化是保障、应用优化是升华。通过三个阶段的优化升级,Oracle数据库发展环境势必得到更新,为可持续发展探索新的发展途径。

3 结论