資料庫設計階段是效能調優 ROI 最高的時機。本文從邏輯結構（表、索引、叢集、反正規化）與物理結構（磁碟 I/O 平行、動態擴展控制）兩大維度，提供系統化優化策略。
一、邏輯結構優化
1. 表設計：正規化與反正規化平衡
- 基準：滿足 3NF 確保一致性、完整性。
- 痛點：過度正規化導致多表連接、掃描大表取少量資料。
- 反正規化手段：
- 水平分割：依範圍/雜湊分區，提升單表查詢速度，應用需處理多表統計。
- 垂直分割：高頻欄位與低頻欄位分表，減少區塊寬度，單次 I/O 讀更多行。
- 保留冗余欄位：避免頻繁連接，適用較少變動欄位。
- 增加衍生欄位：預先計算彙總值，加速報表查詢。
- 原則：頻繁讀少寫 → 物理反正規化；頻繁寫少讀 → 物理正規化。
2. 索引與叢集
- 索引：B*Tree 映射邏輯值→ROWID，大幅加速高選擇性查詢。避免在高頻 DML 欄位建索引（重組成本）。大表建議分區索引。
- 叢集：共同鍵值將多表資料混合儲存同一區塊，一次 I/O 取多表資料。適用固定連接模式的主從表。
- 表與索引分離存放：不同表空間、不同物理磁碟，消除 I/O 競爭。
二、物理結構優化
1. 磁碟 I/O 平行化
- Oracle 自動平行：表與索引在不同物理結構時，索引掃描與表存取可平行。
- 人工規劃原則：
- 常連接的表 → 不同表空間/磁碟
- 高頻存取表 → 分散不同磁碟
- 表結構與其索引 → 分離儲存
2. 作業平行化
統計表存取頻率、連接頻率，依上述原則佈局表空間與資料檔，減少系統/使用者進程磁碟競爭。
3. 減少動態擴展開銷
- 動態擴展（Extent 分配、資料檔擴展、表空間增長）會導致線上系統卡頓。
- 對策：建立物件時依樣本資料精算
INITIAL, NEXT, MINEXTENTS，預先分配足夠空間，設定合理增長幅度，達到空間利用率與擴展頻率平衡點。
- 採用本地管理表空間（LMT）+ 自動區段空間管理（ASSM）簡化空間管理。
三、區塊大小與儲存參數決定
DB_BLOCK_SIZE 建庫後不可變（除非重建），依樣本資料列長度決定（常見 8K/16K），目標：減少鏈結列、列遷移，提高磁碟利用率。- 儲存參數依業務增長趨勢設定，避免頻繁擴展與空間浪費並存。
