医疗数据库性能优化的关键策略浅谈

一、引言

在当今数据智能化时代，医院信息系统对于医院的高效运行起着至关重要的作用。医院信息系统的数据库管理系统，其重要性不言而喻。

医院每天都要处理大量的患者信息、医疗记录、药品库存、医疗设备维护记录等数据，这些数据对于医院的日常运营和医疗决策至关重要。数据库以其强大的功能和稳定性，成为了医院信息系统的重要组成部分。

优化医院数据库性能对于医院的高效运行具有必要性。首先，高效的数据库性能可以提高医疗服务的效率。在医疗服务流程中，从患者挂号、就诊、检查到治疗，每一个环节都涉及到大量的数据处理。如果数据库性能不佳，可能会导致数据查询和处理速度缓慢，影响医生的诊断和治疗效率，延长患者的等待时间。

其次，优化数据库性能可以提高医疗服务的质量。准确、及时的医疗数据对于医生做出正确的诊断和治疗决策至关重要。如果数据库性能不佳，可能会导致数据错误或不完整，影响医生的判断，从而影响医疗服务的质量。

此外，优化数据库性能还可以提高医院的管理水平。医院的管理决策需要依赖大量的数据分析，如患者数量、病种分布、医疗服务质量等。如果数据库性能不佳，可能会导致数据分析不准确或不及时，影响医院的管理决策，从而影响医院的整体运营效率。

二、 数据库在医院信息系统中的现状

数据库在医院信息系统中有着广泛的应用。其灵活性和强大功能为医院带来了诸多优势，但同时也面临着一些挑战。

1. 资源竞争：在多用户环境下，资源竞争是常见的问题。随着医院业务量逐渐扩大，工作站的数量也越来越多，当大量的客户端登录入数据库时，服务器的内存会被耗尽，这时将无法再有新的客户端登录，严重影响医院的工作。例如，在专用服务器模式下，即使用户进程没有发出数据库请求，服务器端也会存在着一个空闲的进程，服务器端也同样要给该连接分配一个约 1M 到 5M 的内存来保证该连接正常工作。

2. 磁盘 I/O 压力：磁盘 I/O 是影响数据库性能的重要因素。医院信息系统需要处理大量的数据，这会给磁盘 I/O 带来很大的压力。如果磁盘 I/O 性能不佳，可能会导致数据查询和处理速度缓慢，影响医生的诊断和治疗效率。

3. 参数设置复杂：数据库在启动时会读取参数文件中的配置，参数设置是否合理直接影响数据库的性能。主要关注的参数包括系统全局区（SGA）和程序全局区（PGA）的配置。SGA 包括数据库高速缓存、重做日志缓存、共享池等，合理设置 SGA 的大小和分配可以提高数据库的性能。然而，参数设置非常复杂，需要专业的数据库管理人员进行调整。

综上所述，数据库在医院信息系统中具有广泛的应用，其灵活性和强大功能为医院带来了诸多优势，但同时也面临着一些挑战。医院需要采取有效的优化策略，提高数据库的性能，确保医院信息系统的稳定和高效运行。

三、医院数据库优化策略

（一）系统参数调整

1. 系统全局区（SGA）的优化，包括数据库高速缓存、重做日志缓存、共享池等的配置。数据库的系统全局区（SGA）是非常关键的部分，主要包括数据库高速缓存、重做日志缓存、共享池等。使用命令Sqlshow parameter sga可以查看 SGA 最大值和所分配值情况，使用命令Sqlshow sga可以查看 database buffer、redo buffer 等的分配情况。根据经验，将 sga 设置为总内存的 50%，然后在系统运行过程中通过查看shared_pool_advice，vdb_cache_advice，vpga_target_advice对 sga 进行细微调整。其中，Shared pool 的优化应优先考虑，因为一个 cache miss 在 shared pool 中发生比在 data buffer 中发生导致的成本更高。关键是对 library cache 的优化，可通过检查vlibrarycache中 sql area 的 gethitratio 是否超过 90%，如果未超过，应检查应用代码以提高效率。同时，v$librarycache中 reloads/pins 的比率应小于 1%，若大于 1%，则应增加参数 shared_pool_size 的值。
2. 参数 db_block_size 的合理设置，改善 I/O 性能。参数 db_block_size 与数据块大小有关，是 SGA 大小和数据库性能的决定因素。该值设置较大，可提高系统的命中率，减少 I/O 冲突。对于医院信息系统，设置为 8K 比较合理。可通过查看命令Sqlshow parameter db_block_size来确认该参数设置。
3. 排序所使用内存量的调整，提高大型表排序效率。参数 SORT AREA SIZE 以字节为单位，指定每个用户排序所使用的最大内存量。排序完成后，内存会被释放。增大该值可以提高大型表排序的效率，但如果超过了该内存量，将使用临时磁盘段。由于排序消耗大量的 CPU、内存和磁盘，所以应避免不必要的排序。在不能避免时，应优化排序以提高性能，让排序尽量在内存中进行。可通过命令Sqlselect a.value，b.value， round（a.value/（b.value+a.value）*100，2） from vsysstat a，vsysstat b where a.name=#sorts（disk） and b.name=#sorts（memory）确定磁盘排序与内存排序的比率。理想情况下，磁盘排序比率为 0，一般情况下，此值应小于 5%。
4. 参数 dml_locks 的设置，避免表锁死现象。参数 dml_locks 设置用户一次可对表设定锁的最大数目。如果有三个用户修改 6 个表，则需 18 个 DML 锁来实现并行操作。如果设定 DML_LOCKS 不够大，操作时执行将中断。可以通过医院信息系统操作规模和最大的并行使用的用户数来估算系统所需要的 DML_LOCKS 的值。由于该值的大小对数据库的其他性能没有影响，所以一般都把它设得很大，远超过实际中可能达到的值。如果在系统运行中经常发生表锁死的现象，就应该考虑加大该值。

（二）磁盘 I/O 优化

1. 使用分布 I/O 减少磁盘竞争。根据数据库体系结构及对磁盘 I/O 操作的特点，选择合理的 raid 磁盘阵列存放数据库各种文件。使用 raid5 存放数据文件时，使用小容量多数量的磁盘比使用大容量少数量的磁盘拥有更大的 I/O 性能。
2. 将数据文件和 redo log 文件分开存放。每次事务提交，均会对 redo log 文件和数据文件进行 I/O 操作。为了减少两种文件的磁盘 I/O 竞争，需要将数据文件和 redo log 文件分开存放。其中 redo log 文件只进行快速写操作，因此需要为 redo log 文件选择写性能最高的磁盘阵列来存放，均衡性能和安全可选择 raid10 来存放 redo log 文件，选择 raid5 来存放数据文件。
3. 分开表和索引，减少磁盘 I/O。将表和索引分开存放可以减少磁盘 I/O。避免应用程序的表和索引放在 system 表空间中，设置合理的范围大小，通过参数DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT指定一个用户 Server Process 在执行全表扫描的时候，读取的最多数据块个数，默认是 8。这样可以减少 I/O 次数，提高性能。
4. 减少与数据无关的磁盘 I/O。不要将文件放在与数据文件相同的磁盘上，避免引起对磁盘资源的潜在争用。创建局部管理表空间（LMT Locally Managed Tablespace）均衡数据文件 I/O，不要把数据库的段集中放在某一个表空间，如 system。另外如果可能的话，将高频率的 I/O 数据文件放在不同的磁盘或者控制器上面。

（三）资源竞争优化

1. 设置合理的并发级别，减少资源竞争。根据医院信息系统的操作规模和最大的并行使用的用户数，设置合理的并发级别。避免在多用户环境下，资源竞争导致服务器内存耗尽，无法再有新的客户端登录，严重影响医院工作。例如，在专用服务器模式下，即使用户进程没有发出数据库请求，服务器端也会存在着一个空闲的进程，服务器端也同样要给该连接分配一个约 1M 到 5M 的内存来保证该连接正常工作。
2. 优化锁机制，如使用乐观锁代替悲观锁。使用乐观锁代替悲观锁可以减少锁冲突，提高系统响应速度。在多用户环境下，资源竞争是常见的问题。通过优化资源分配策略，如设置合理的并发级别、优化锁机制等，可以减少资源竞争，提高系统响应速度。

（四）合理使用索引

1. 定期检查索引使用情况，避免过度索引和索引失效。定期检查索引的使用情况，避免过度索引和索引失效。对于不常用的列不建立索引，对于频繁查询的列建立合适的索引。可以通过查看v$sql_plan存储的共享的 sql 执行计划和使用explain plan预执行计划来确定索引使用情况。如果索引过多，会增加数据库的维护成本，降低数据加载效率。如果索引失效，会导致全表扫描，降低查询性能。
2. 为频繁查询的列建立合适索引。为频繁查询的列建立合适索引可以显著提升查询性能。在建立索引时，要考虑索引的选择性，选择选择性高的列建立索引。同时，要避免在索引列上进行函数、表达式计算等操作，以免导致全表扫描。可以使用覆盖索引，包含查询所需的所有列，避免对表进行额外的访问，从而提高查询性能。

（五）高效率 SQL 查询语句

1. 分析执行计划，优化 SQL 语句结构。分析执行计划可以了解 SQL 语句的执行情况，找出性能瓶颈，优化 SQL 语句结构。可以通过查看v$sql_plan存储的共享的 sql 执行计划和使用explain plan预执行计划来分析执行计划。在编写 SQL 语句时，要选择最有效的表名顺序，避免使用*，减少访问数据库的次数，使用DECODE函数来减少处理时间等。
2. 避免全表扫描，使用合适的连接和子查询。避免全表扫描可以提高查询性能。可以通过建立合适的索引、使用连接和子查询等方式避免全表扫描。在连接多个表时，要选择交叉表作为基础表，交叉表是指那个被其他表所引用的表。在 WHERE 子句中，要将可以过滤掉最大数量记录的条件写在末尾，表之间的连接必须写在其他 WHERE 条件之前。

（六）分区技术

1. 对于大数据量表，使用分区技术进行管理。对于大数据量表分区技术可以有效管理大量数据，提高查询效率。通过将大表分成多个分区，每个分区独立管理，可以简化数据维护，提高查询性能。可以根据数据的特点选择合适的分区方式，如按时间字段分区、按范围分区等。
2. 按时间字段分区，简化数据维护和查询。按时间字段分区可以简化数据维护和查询。例如，对于医院的患者信息表，可以按就诊时间进行分区，这样在查询某个时间段的患者信息时，可以只查询相应的分区，提高查询效率。同时，对于过期的数据，可以方便地进行清理和维护。

四、具体实施步骤和案例分析

• 参数调整

1.通过监控工具如 AWR 报告、ADDM 报告等，分析数据库性能瓶颈。数据库在运行过程中，可能会出现性能问题。为了准确地找出性能瓶颈，我们可以使用监控工具如 AWR（Automatic Workload Repository）报告和 ADDM（Automatic Database Diagnostic Monitor）报告。AWR 报告提供了数据库在一段时间内的性能统计信息，包括 SQL 执行情况、资源使用情况等。ADDM 报告则基于 AWR 报告的数据，进行自动诊断分析，给出性能问题的建议和解决方案。通过分析这些报告，我们可以了解数据库的负载情况、哪些 SQL 语句执行时间较长、哪些资源使用过度等，从而确定性能瓶颈所在。

2.调整 SGA、PGA 等参数，如将 SGA 设置为总内存的 50%，并根据运行情况动态调整。系统全局区（SGA）和程序全局区（PGA）的参数设置对数据库性能至关重要。根据经验，我们可以将 SGA 设置为总内存的 50%。在系统运行过程中，我们可以通过查看shared_pool_advice，vdb_cache_advice，v$pga_target_advice等视图来对 SGA 进行细微调整。例如，如果发现共享池（Shared pool）的命中率较低，可以考虑增加共享池的大小。同时，我们还可以根据数据库的实际运行情况，动态调整 SGA 和 PGA 的参数，以达到最佳的性能效果。

• 磁盘 I/O 优化

使用 RAID 技术、调整文件系统块大小等，减少 I/O 延迟。

为了减少磁盘 I/O 延迟，我们可以采用 RAID（Redundant Array of Independent Disks）技术。根据数据库体系结构及对磁盘 I/O 操作的特点，选择合理的 raid 磁盘阵列存放数据库各种文件。例如，使用 raid5 存放数据文件时，使用小容量多数量的磁盘比使用大容量少数量的磁盘拥有更大的 I/O 性能。此外，我们还可以调整文件系统块大小，以提高磁盘 I/O 的效率。一般来说，较大的块大小可以减少磁盘 I/O 的次数，但也会占用更多的内存。因此，我们需要根据实际情况进行调整。例如，使用 RAID 10 配置可以提高读写速度。

RAID 10 是一种结合了 RAID 1 和 RAID 0 的磁盘阵列技术，它具有较高的读写速度和数据冗余性。在数据库中，我们可以将 redo log 文件存放在 RAID 10 配置的磁盘阵列中，以提高日志文件的写入速度。同时，为了减少数据文件和 redo log 文件的磁盘 I/O 竞争，我们需要将数据文件和 redo log 文件分开存放。可以选择写性能最高的磁盘阵列来存放 redo log 文件，如 RAID 10；选择 raid5 来存放数据文件。

（一）资源竞争优化

通过设置合理的并发级别、优化锁机制等减少资源竞争。

在多用户环境下，资源竞争是常见的问题。为了减少资源竞争，我们可以根据医院信息系统的操作规模和最大的并行使用的用户数，设置合理的并发级别。例如，在专用服务器模式下，即使用户进程没有发出数据库请求，服务器端也会存在着一个空闲的进程，服务器端也同样要给该连接分配一个约 1M 到 5M 的内存来保证该连接正常工作。因此，我们需要合理设置并发级别，避免服务器内存耗尽，影响医院的工作效率。同时，我们还可以优化锁机制，如使用乐观锁代替悲观锁，减少锁冲突，提高系统响应速度。

例如，使用乐观锁代替悲观锁可以减少锁冲突。

乐观锁和悲观锁是数据库中常用的两种锁机制。悲观锁在读取数据时就会对数据进行加锁，防止其他事务对数据进行修改。而乐观锁则在提交数据时才会检查数据是否被其他事务修改，如果被修改则回滚事务。在多用户环境下，使用乐观锁可以减少锁冲突，提高系统的并发性能。例如，在医院信息系统中，当多个用户同时对一个患者的病历进行修改时，如果使用悲观锁，可能会导致大量的锁等待，影响系统的响应速度。而使用乐观锁，则可以减少锁冲突，提高系统的响应速度。

（二）索引优化

定期检查索引的使用情况，避免过度索引和索引失效。

索引是提高查询效率的重要手段，但过度索引和索引失效也会影响数据库性能。因此，我们需要定期检查索引的使用情况，避免过度索引和索引失效。可以通过查看v$sql_plan存储的共享的 sql 执行计划和使用explain plan预执行计划来确定索引使用情况。如果发现某些索引很少被使用，可以考虑删除这些索引，以减少数据库的维护成本。同时，如果发现某些索引失效，可以通过重建索引或调整索引的参数来恢复索引的有效性。

例如，对于不常用的列不建立索引，对于频繁查询的列建立合适的索引。

在建立索引时，我们需要根据列的使用频率来决定是否建立索引。对于不常用的列，建立索引可能会增加数据库的维护成本，降低数据加载效率。而对于频繁查询的列，建立合适的索引可以显著提升查询性能。例如，在医院信息系统中，对于患者的姓名、身份证号等经常被查询的列，可以建立索引。同时，我们还需要考虑索引的选择性，选择选择性高的列建立索引。例如，在患者信息表中，性别列的选择性很低，不适合建立索引。

（三）SQL 查询优化

通过分析执行计划，优化 SQL 语句结构。

SQL 查询语句的性能对数据库性能有着重要影响。为了优化 SQL 查询语句，我们可以通过分析执行计划来了解 SQL 语句的执行情况，找出性能瓶颈，优化 SQL 语句结构。可以通过查看v$sql_plan存储的共享的 sql 执行计划和使用explain plan预执行计划来分析执行计划。在编写 SQL 语句时，我们需要选择最有效的表名顺序，避免使用*，减少访问数据库的次数，使用DECODE函数来减少处理时间等。例如，如果一个 SQL 查询语句涉及多个表的连接，我们需要选择交叉表作为基础表，交叉表是指那个被其他表所引用的表。在 WHERE 子句中，我们需要将可以过滤掉最大数量记录的条件写在末尾，表之间的连接必须写在其他 WHERE 条件之前。

例如，避免全表扫描，使用合适的连接和子查询。

全表扫描是一种效率较低的查询方式，会导致大量的磁盘 I/O，影响查询性能。为了避免全表扫描，我们可以建立合适的索引、使用连接和子查询等方式。例如，在查询患者信息时，如果我们只需要查询某个科室的患者信息，可以使用连接和子查询来避免全表扫描。同时，我们还可以使用覆盖索引，包含查询所需的所有列，避免对表进行额外的访问，从而提高查询性能。

（四）分区技术应用

大数据量表，使用分区技术进行管理。 分区技术可以有效管理大量数据，提高查询效率。通过将大表分成多个分区，每个分区独立管理，可以简化数据维护，提高查询性能。我们可以根据数据的特点选择合适的分区方式，如按时间字段分区、按范围分区等。例如，对于医院的患者信息表，我们可以按就诊时间进行分区，这样在查询某个时间段的患者信息时，可以只查询相应的分区，提高查询效率。同时，对于过期的数据，可以方便地进行清理和维护。按时间字段分区可以简化数据维护和查询。按时间字段分区是一种常用的分区方式，可以将数据按照时间顺序分成多个分区。例如，对于医院的患者信息表，我们可以按年、月、日等时间字段进行分区。这样，在查询某个时间段的患者信息时，可以只查询相应的分区，提高查询效率。同时，对于过期的数据，可以方便地进行清理和维护。例如，我们可以将一年前的数据移动到历史表中，以减少当前表的数据量，提高查询性能。

五、数据库升级和维护

定期进行数据库升级和维护对于医院数据库至关重要。升级到新版本的数据库能够利用新特性，显著改善系统性能和稳定性。

一方面，新版本的数据库通常会对系统参数进行优化调整，提高数据库的运行效率。例如，在安装 数据库时，需要根据需求选择并设置数据库参数，如字符集设置应与原数据库字符集相同，以避免出现乱码；同时还需考虑数据库操作模式，选择专用服务器模式还是共享服务器模式，以适应服务器硬件和数据库的实际情况。

另一方面，数据库升级可以提升磁盘 I/O 性能。如在医院信息系统数据库跨版本升级过程中，选择合理的服务器和操作系统配置，采用高端架构的 PC 服务器和 Windows2016 server 操作系统的模式，便于数据库的维护。同时，选择合适的 RAID 磁盘阵列存放数据库各种文件，如使用 RAID10 配置存放 redo log 文件，使用 RAID5 存放数据文件，可以提高读写速度，减少磁盘 I/O 延迟。

数据库升级还能优化资源竞争问题。在多用户环境下，通过设置合理的并发级别、优化锁机制等，可以减少资源竞争，提高系统响应速度。例如，在医院信息系统数据库升级过程中，统一部署客户端，确保数据库升级后应用程序能够正常运行，避免了因客户端版本不兼容而导致的资源竞争问题。

此外，数据库升级有助于合理使用索引和优化 SQL 查询语句。通过分析执行计划，优化 SQL 语句结构，避免全表扫描，使用合适的连接和子查询，可以减少查询时间，提高系统响应速度。例如，在数据库升级过程中，对应用程序进行测试，发现部

分应用在低版本客户端下运行会出错，但在高版本客户端下则可以正常运行，这说明数据库升级可以提高应用程序的性能，进而优化 SQL 查询语句。

对于大数据量表的分区技术在新版本数据库中可能得到进一步优化。通过将大表分成多个分区，每个分区独立管理，可以简化数据维护，提高查询性能。例如，按时间字段分区可以简化数据维护和查询，对于医院的患者信息表，按就诊时间进行分区，在查询某个时间段的患者信息时，可以只查询相应的分区，提高查询效率。

总之，定期进行数据库升级和维护是优化基于医院数据库性能的重要手段。通过升级数据库，可以利用新特性，改善系统性能和稳定性，确保医院信息系统的高效运行。

六、结论

医院数据库优化策略对于医院信息系统的稳定和高效运行至关重要。通过系统参数调整、磁盘 I/O 优化、资源竞争优化、合理使用索引、高效率 SQL 查询语句以及分区技术等多方面的优化措施，能够显著提升医院数据库的性能。

一、重要性

提高医疗服务效率

优化后的数据库能够快速处理患者挂号、就诊、检查、治疗等各个环节中的大量数据，减少数据查询和处理时间，从而提高医生的诊断和治疗效率，缩短患者的等待时间。

提升医疗服务质量

准确、及时的医疗数据是医生做出正确诊断和治疗决策的关键。优化后的数据库能够确保数据的准确性和完整性，减少数据错误的发生，为医疗服务质量提供有力保障。

增强医院管理水平

医院的管理决策需要依赖大量的数据分析。优化后的数据库能够提供准确、及时的数据分析结果，帮助医院管理者做出更加科学的决策，提高医院的整体运营效率。

二、实施效果

在实际应用中，通过对数据库的优化，医院信息系统的性能得到了显著提升。例如，参数调整使得系统全局区的配置更加合理，提高了数据库的缓存命中率和查询效率；磁盘 I/O 优化减少了数据读写的延迟，加快了数据访问速度；资源竞争优化减少了锁冲突，提高了系统的并发性能；合理使用索引和高效率 SQL 查询语句避免了全表扫描，减少了查询时间；分区技术使得大数据量表的管理更加高效，提高了查询性能。

三、未来发展方向

智能化优化

随着人工智能技术的发展，未来医院数据库优化可以引入人工智能算法，自动分析数据库性能瓶颈，智能调整参数，实现数据库的自动优化。

云数据库应用

云计算技术的发展为医院数据库提供了新的解决方案。未来，医院可以考虑将数据库迁移到云端，利用云服务提供商的专业技术和资源，实现数据库的高效管理和优化。

大数据分析与挖掘

医院数据库中积累了大量的医疗数据，未来可以进一步加强对这些数据的分析和挖掘，为医疗研究和临床决策提供更加有力的支持。

安全与隐私保护

随着医疗数据的价值不断提高，数据安全和隐私保护将成为未来医院数据库优化的重要方向。医院需要加强数据库的安全防护措施，确保医疗数据的安全。

总之，医院数据库优化策略对于医院的发展具有重要意义。未来，随着技术的不断进步，医院数据库优化将朝着智能化、云化、大数据化和安全化的方向发展，为医院信息系统的稳定和高效运行提供更加有力的保障。