优化数据库性能的关键在于规范化的物理模式设计，完善并平衡索引策略，采用基于集合的查询方式编码，避免过程化的数据操作；同时利用数据库约束和触发器来实施业务规则，精心设计表、索引和代码以减少锁争用。
数据库性能优化的关键因素
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选择合适的统计量取决于以下因素：
总体标准差是否已知：当总体标准差已知时，可以使用 Z 统计量；当总体标准差未知时，则需使用 t 统计量。
样本量大小：样本量的大小会影响检验结果的可靠性。一般来说，样本量越大，检验结果越可靠。
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数据库索引如同书籍目录，合理创建和使用索引能显著提升查询速度。
选择合适的索引类型： 根据查询需求选择 B 树索引、哈希索引等，最大化索引效率。
避免过度索引： 索引过多会增加数据更新的负担，选择真正频繁查询的列创建索引。
关注索引列顺序： 组合索引中列的顺序影响查询性能，将区分度高的列放在前面。
利用索引覆盖： 如果查询结果仅需索引覆盖，数据库无需回表查询数据，提高效率。
定期维护索引： 随着数据变化，索引可能碎片化，定期重建或重组索引保持其高效。
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