Oracle RAC性能调优与配置

本指南提供 Oracle RAC 性能诊断和调优的专业知识，帮助提升数据库性能。

深入解析高级OWI和Oracle性能调优技巧，提升数据库性能。

Hadoop 的安装配置文档，写得挺清楚的，适合新手也适合老鸟参考着快速上手。里面从基础环境准备、伪分布式搭建到集群部署，一步一步写得比较细。尤其是在调优部分，讲到了一些常见的坑，比如dfs.replication怎么设置合理，YARN资源怎么调配，这些经验还蛮实用的。 Hadoop 的调优，说实话有点玄学，不过文档里提到的mapreduce.task.io.sort.mb和yarn.scheduler.maximum-allocation-mb这些参数，确实是性能提升的关键点。你可以先按照文档建议配一遍，根据自己的机器慢慢调试。 如果你平时也用Spark、Hive、Zookeeper这些组件

加速数据库查询 数据库查询性能是应用效率的关键。以下技巧有助于优化SQL查询： 1. 理解查询计划: 使用 EXPLAIN 或 EXPLAIN ANALYZE 命令分析查询执行计划，识别瓶颈。 2. 索引优化:* 为经常出现在 WHERE、JOIN、ORDER BY 和 GROUP BY 子句中的列创建索引。* 避免过度索引，过多的索引会影响写入性能。 3. 查询结构优化:* 尽量使用 JOIN 代替子查询，尤其在处理大数据集时。* 避免使用 SELECT *，明确选择需要的列。* 使用 LIMIT 限制返回结果数量。 4. 数据类型优化:* 使用最有效的数据类型存储数据，例如使用 INT 而

hbase.regionserver.handler.count：线程数目，默认10，推荐150，过大可能导致GC频繁或内存溢出。

大数据性能调优的本质是什么？我们的目标是什么？从何处入手？在深入 Spark 性能调优之前，理解这些至关重要的问题至关重要。 Spark 性能调优的要点包括: 资源优化参数调优 高效 RDD 操作算子 通过掌握这些要点，我们可以有效提升 Spark 的性能。

调整的目标不管正在设计或维护系统，应该建立专门的性能目标，它使你知道何时要作调整。调整你的系统的最有效方法如下：

服务优化的 MySQL 参数设置，多时候是老系统性能卡顿的救命稻草。像 max_connections 就挺关键，默认才 100，稍微访问多点就挂了，调成 1024 效果。 query_cache_size 默认是不开的，但有些场景加上 16M 的缓存，响应速度肉眼可见地提升。嗯，，适合静态查询的系统，不适合频繁更新的。 sort_buffer_size 和 record_buffer 就是那种“不动还好，一调吓一跳”的参数。前者是排序用的，后者是顺序读表的。一般直接上 16M，性能还不错，是 ORDER BY 多的项目。 还有 table_cache，默认 64 有点抠。调到 512，能开更

MySQL 的性能调优和运维，属于 DBA 日常绕不开的核心活儿。光知道怎么建表、写 SQL 还不够，真到线上卡顿、延迟、死锁这些情况，就得靠你对这些底层原理熟不熟，能不能准确下手。这篇内容蛮全的，从锁机制到并行复制，从 sys schema 到 crash recovery，讲得都挺细。尤其是像GTID 复制、latch这些冷门点，也都有覆盖。搭配一些工具使用，比如sysbench、Performance Schema，能让你排查问题快不少。还有个细节我觉得比较实用，就是讲热点数据预热的方式，适合高并发下的启动优化场景。如果你现在正在折腾数据库性能问题，或者想进阶 DBA，建议你先收藏，再慢