JRockit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

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。

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

高性能 MySQL 一直是开发者和运维人员关注的重点，毕竟数据库的性能优化直接关系到应用的响应速度。数据库慢查询、资源浪费、锁等待等问题常常困扰着。那么如何提升 MySQL 的性能呢？优化数据库的索引、查询语句和表结构等方面都是必不可少的步骤。你如果还没深入了解，可以参考一些优秀的调优文章，它们可以让你少走弯路，直接上手提升性能。比如，《优化 MySQL 数据库性能-MySQL 详解及性能调优》这篇文章就给出了多实用的技术细节，适合快速上手。 除了 MySQL，还有一些其他数据库的调优技巧也挺值得关注的，像 SQL 性能调优、HBase 性能调优、MongoDB 调优等，都是跨数据库系统的优化

《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。

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。

PostgreSQL 的性能调优资源里，Packt.PostgreSQL.10.High.Performance.2018算是比较系统全面的一个。从硬件选择、内存缓存到 SQL 优化和分区复制，基本你想折腾性能的地方它都讲到了，挺适合实战派去翻一翻的。 硬件篇的内容还挺细，比如怎么配磁盘、内存、服务器参数，甚至连基准测试也写得比较实用，照着做能少踩坑。像Chapter 3讲的基准测试工具和指标建议，挺适合做性能评估前的准备工作。 调参方面，Server Configuration Tuning那一章讲了多postgresql.conf里的关键项，比如shared_buffers、work_me

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