AIX 性能调优是系统管理员和开发者们提升 AIX 系统性能的必修课,尤其适用于有一定 AIX 经验的人。它从 CPU、内存到磁盘 I/O 的全面优化,了各种性能监控工具,像是比较常用的sar
命令,你轻松应对系统性能瓶颈。你如果还没深入了解过这块内容,可以看看《AIX Performance and System Tuning》这本书,涵盖了从基础知识到进阶调优技巧。它不仅适合想要认证的技术专家,还蛮适合日常工作的管理员。需要注意的是,调优过程中要根据实际场景灵活调整,避免过度优化导致系统反而变慢。整体来说,AIX 的性能调优并不是一蹴而就的,但学会这些技巧后,你会发现系统的响应速度和稳定性都能得到显著提升。
AIX性能调优技巧
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Hive性能调优技巧
Hive 性能调优是个挺复杂的环节,但如果你掌握了几个关键点,效果会蛮显著的。,表文件存储格式重要,推荐使用 ORC 格式,它能显著提升读写性能,不过要注意,转换时会消耗 CPU。压缩格式也是性能优化的关键,GZip压缩率高,但 CPU 消耗较大,Snappy则更平衡,速度更快。再来,分区表和分桶表的设计能让查询更高效,是对于大数据量的。而关于调优参数的配置,你得根据实际情况,调整内存、CPU 和任务数量,避免 OOM 问题,提升并行度。调优目标通常是减少响应时间,提升吞吐量。要记住,Hive 优化器配置也是不容忽视的部分,能你更好地选择执行计划。,调优过程中可以结合一些常见的 HQL 案例来
Hive
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2025-06-13
SQL性能调优
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
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2024-05-27
HBase 性能调优
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。
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2024-04-30
牛新庒AIX系统调优
AIX 系统调校和性能优化是一个复杂而细致的过程。如果你对 AIX 系统的内部运作有兴趣,或者正在寻找如何优化性能的实践经验,这篇文档会给你一些有价值的见解。它深入探讨了从硬件到操作系统层级的各个资源管理细节,你理解性能瓶颈所在,比如磁盘 I/O 操作、内存管理等。理解这些内容,你不仅能优化 AIX 系统,还能提升整个服务器的效率。是在面对资源争用和层级转移时,掌握这些技巧会让你事半功倍。尤其是在内存和 CPU 的调优方面,如果你合理配置,它们对程序执行的影响是巨大的。通过这个指南,你可以更好地理解程序执行层次结构,进而优化硬件和系统资源的使用,提升系统性能。
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2025-06-14
Spark调优技巧
在做 Spark 调优时,直接用join操作会导致数据大规模 shuffle,需要大量的 I/O 操作,性能不太友好。是大数据时,shuffle 会拖慢任务执行速度。不过,使用broadcast操作就能这个问题。它会把小表广播到每台执行节点上,避免了 shuffle,关联操作直接在本地完成,效率提升。这样,不仅节省了 I/O 开销,任务并发度也提高了,整体性能大大增强。你可以尝试一下,如果你有小表关联的场景,broadcast是一个不错的选择。
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2025-06-16
Oracle排序优化-高效SQL性能调优技巧
Oracle的排序通常发生在以下几种情况:
tSQL语句中包含order by子句;
tSQL中包含group by子句;
tSQL中包含select distinct子句;
创建索引时;
tSQL中包含union或minus运算;
SQL优化器调用排序合并连接优化。
针对这些情况,可以通过调整查询语句、合理设计索引、使用合适的优化方法,来提升排序性能,减少不必要的资源消耗和查询时间。有效的优化能够显著提升Oracle数据库的整体性能,特别是在涉及大量数据处理时。
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2024-11-06
Oracle数据库高性能调优技巧
数字出版公司的《Oracle数据库高性能调优技巧:适用于9i和10g版本的电子书》提供了全面的数据库性能优化策略。
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2024-07-21
Spark性能调优指南
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
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2025-06-13
Sybase性能调优指南
Sybase 的性能调优说复杂也复杂,说简单也能挺。关键就是你得明白数据库在哪卡脖子,一项项去优化——查询、索引、内存、并发、I/O 这些全是重点。文档里不光有概念,还有工具推荐、调优技巧、甚至实战案例,内容挺全的。比如怎么用SQL Trace查慢查询、怎么用复合索引提速报表查询,讲得都挺接地气,适合你在项目里直接拿来用。如果你日常要跟 Sybase 打交道,强烈建议收藏一份,调优思路清晰,操作建议也实用。
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2025-06-15