Sybase性能调优指南

Sybase ASE 的性能调优，说白了就是让数据库更快、更稳、少出毛病。《Sybase 性能与调优：基础知识》这篇文章讲得还挺全面的，主要针对 ASE 12.5.1 这个版本，算是比较老牌但依然活跃的数据库系统，适合跑金融、电信这种高并发业务。文章从监控、索引、查询优化一直讲到缓存、并发控制、硬件优化，思路挺清晰，基本上你在排查慢 SQL、看资源瓶颈的时候都能用得上。像通过Database Analyzer找出性能差的 SQL，再配合一些缓存调整和负载均衡，效果还挺的。调优这事没啥银弹，多时候就是靠经验堆出来的。比如你查某个表慢，不一定是 SQL 写得烂，是索引没建好，或者就是 I/O 太忙

spark 性能调优的干货资源，内容全、讲得细、源码也扒得比较透。里面的spark-config-and-tuning是调参的关键，像spark.executor.memory、spark.sql.shuffle.partitions这些参数怎么配，关系到任务能不能顺利跑完，也影响资源用得是否高效。spark-graphx-source-analysis和spark-ml-source-analysis就比较适合进阶用户，尤其是你想知道 GraphX 背后的消息传播机制，或者 MLlib 模型训练的优化逻辑，看源码比看文档靠谱。还有一个spark-programming-guide-zh-cn

Sybase IQ 15.4 列式数据库 Shared-Everything MPP，支持 DQP（分布式查询处理），支持逻辑服务器资源管理，支持 Hadoop 接口。

《MySQL性能调优学生指南》是一本专门针对MySQL数据库性能优化的学习资料，目的在于帮助读者深入理解如何提升MySQL数据库的运行效率。本指南适用于那些正在学习或准备获取OCP（Oracle Certified Professional）认证的数据库专业人士。MySQL作为世界上最受欢迎的开源关系型数据库管理系统之一，其性能优化是确保系统高效运行的关键。指南将覆盖性能分析、索引优化、查询优化、存储引擎选择、内存配置、并发控制与事务处理、复制与负载均衡、分区与分片、服务器配置、定期维护和故障排查等核心知识点。

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。

知识点生成： 性能与调优基础——SYBASE 15.7 知识点一：性能指标与设计 响应时间：衡量系统处理请求并返回结果所需的时间，是用户体验的关键指标。 吞吐量：系统在单位时间内能够处理的请求数量，反映系统的负载能力。 性能设计：在系统开发初期就考虑性能需求，优化架构和算法，确保系统在高负载下也能保持高效。 知识点二：调优策略 调优级别：分为应用层、数据库层和硬件层，每层都有特定的优化方法。 确定系统限制：识别系统的瓶颈，如CPU、内存、磁盘I/O等，针对性地进行优化。 线程、线程池、引擎与CPU：合理配置这些资源，避免过度竞争和浪费，提升系统效率。 逻辑页大小：根据数据访问模式调整，影

性能调优的利器里，SYBASE_DBA 速成这篇文章算是蛮实用的那种。对开发做运维、运维兼开发的同学来说，多调优思路都比较实在，不空谈原理，直接给工具和命令组合——挺接地气的。 vmstat、iostat、sar这些操作系统命令，配合数据库里的sp_monitor、set statistics io这些调试利器，一起上手效果更。比如你查 SQL 慢，到底是逻辑 I/O 高，还是磁盘瓶颈？配合起来看，一目了然。 还有MDA 表那块，也别错过。它能把一些底层资源消耗直接暴露出来，不用盲猜，比如 CPU 打爆、网络拖慢的场景，靠它容易定位。 啦，里面也顺手整理了不少数据库类型的调优文章，不止是 Sy

本指南适合具备 DB2 基本知识的学习者，提供 PPT 格式的详细讲解。