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常见的数据库查询或写入慢，一般有以下情况

1、数据库经常有删除或有大量查询，（导致磁盘碎裂，数据库缓存堆积）

2、数据量大，导致在查询或写入时，由于负载高，导致系统慢

3、业务代码本身有大量对象，导致查询或写入慢，如有大量慢sql，以及有大量冗杂的对象

4、数据库（数据库中有大量的大宽表，以及数据量大的表）承载的数据量大，导致查询或写入慢

正对以上几种情况，给出以下解决方案：

1. 数据库经常有删除或有大量查询，（导致磁盘碎裂，数据库缓存堆积）

针对以上问题，需给出以下解决方案：

对现有数据库进行优化

数据库经过一段时间使用，数据库空间变得越来越庞大，一些delete的数据仍存放在数据库中，占用数据空间，影响系统性能。因此需要定期运行以下命令进行优化

     运行reorg、runstats命令，清楚delete数据，优化数据结构

1. Db2 reorg table 表名
2. Db2 runstats on table 表明  with distribution and indexes all

因为要优化的表比较多，所以在/btp/bin目录下提供了一个sh程序runsall,即可在当天任务结束后，运行runsall,对数据库进行优化

1. 数据量大，导致在查询或写入时，由于负载高，导致系统慢。

争对数据量大，这种情况，需将根据数据根据业务拆分，按照存储，数据分层，从而减小数据库压力

1. 业务代码本身有大量对象，导致查询或写入慢，如有大量慢sql，以及有大量冗杂的对象。争对该种情况
       （1）、优化代码，减少大量对象，如只查询有用的字段，对无用的字段进行注释
       （2）、尽量使用业务走索引的方式去做查询 ,减少函数的使用等，具体情况要根据业务进行分析，而后给出争对性解决方案
2. 数据库（数据库中有大量的大宽表，以及数据量大的表）承载的数据量大，导致查询或写入慢
       争对以上情况，需对大宽表进行贴进业务式改造，如某业务只使用了某几个字段，那可将这几个字段从大宽表中拆分出来，而后进行相应的查询，当然以上只是某中情况，具体情况还需根据业务需求，对表进行设计
       如是：星形模式   还是雪花模式去设计里，要根据相应的问题给出相应的解决方案