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。

如果你正在优化 Oracle 数据库的性能，内存调优绝对是你不能忽视的一环。说到内存，Oracle 有两个关键的区域：SGA和PGA。SGA是数据库共享的内存区域，包含数据缓冲区、重做日志缓冲区和共享池等，合理配置可以让你的数据库效率大大提升。比如，db_block_buffers的配置可以根据物理内存和负载来决定，通常可以设置为总内存的 10%-20%。PGA则是每个进程的私有内存区域，主要涉及排序区和哈希连接区的内存分配。对于内存大小，sort_area_size和hash_area_size要根据具体需求调整，以避免资源浪费。要注意的是，不同的硬件和负载需求需要不同的配置，你可以通过调整

深入解析高级OWI和Oracle性能调优技巧，提升数据库性能。

SQL 性能调优的老大难问题，用点套路其实也没那么玄。Oracle 的 SQL 调优总结挺实用的，经验型选手一看就知道门道。它不是只讲概念，而是直接甩干货，像表该怎么建、索引该怎么用、删除大表别老用 delete 这些，都是踩过坑的教训。你看那些关于索引的细节，比如组合索引的列顺序，也不是随便来的，能直接影响执行效率。 大数据表操作时，用truncate table代替delete，嗯，这个真的省事又快，回滚日志都省不少。还有主键和表参数调一调，比如PCTFREE和PCTUSED，别怕麻烦，性能调优从这些小地方开始动手才靠谱。 索引的部分还挺细，OLTP 场景下别搞太多索引，越多越慢。那种重复

ORACLE 的性能调优内容，整理得还挺细的，尤其是对一些常见的慢查询、索引失效问题讲得比较到位。你要是经常写 SQL，总会碰上点性能瓶颈，建议这两篇文章都看看，理解透了之后，写的查询语句执行效率会高不少，是在数据量一上来就卡顿的场景，能省你不少排查时间。

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。

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

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

Oracle 的性能调优资料，权威靠谱，还都是官方的。你要是经常写 SQL、查慢查询，挺值得一看。资料内容覆盖比较全，从SQL 执行计划到优化器的细节都讲到了，语句改写、索引怎么建这些也有提到。有本书叫Oracle SQL 性能调优，嗯，内容比较实战，尤其是针对复杂 SQL 的优化方法，挺实用。你可以直接看这篇，下载方便。还有针对SQL 通用调优的资料，也不局限于 Oracle。比如SQL 性能调优这篇，就讲了多慢查询的通用思路。你做后端也能用得上。如果你做大数据，Spark SQL的那篇调优方案也可以看一下。嗯，讲得比较清楚，比如shuffle怎么控制、join策略怎么选。还有一篇我觉得还不