ASE 系统命名缓存结构与参数调优

ASE系统调优建议 避免使用游标，除非绝对必要。 尽量使用小事务。 索引的创建应与SQL语句的编写相结合。 选择合适的连接方式（长连接或短连接）。 尽量减少网络流量。 在高并发场景下，可以考虑将部分计算任务分担给客户端。 将联机交易处理系统与查询统计系统分离。

ASE系统调优涉及数据库系统配值参数的优化、内存管理、锁机制优化、CPU、I/O优化、TEMPDB优化、应用程序优化、索引维护、SQL写法优化、数据类型匹配、长短连接优化以及减少网络流量。

Adaptive Server® Enterprise 性能和调优系列文章介绍了 ASE 的基本性能概念和调优最佳实践。

在Hive中，合理设置Map和Reduce的参数对于提升查询性能至关重要。以下是一些常用的参数及其配置建议： 控制Map任务数量的参数： mapred.map.tasks: 手动设置Map任务数量。 mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize: 控制输入文件分片大小，间接影响Map任务数量。 控制Reduce任务数量的参数： mapred.reduce.tasks: 手动设置Reduce任务数量。 hive.exec.reducers.bytes.per.reducer: 控制每个Reduce任务处理的数据量。 其他重要参数： hive

Oracle 数据字典缓存存储了数据库对象的元数据信息，对于数据库的正常运行至关重要。高效的数据字典缓存可以显著提升数据库性能。以下是一些常用的数据字典缓存性能调优工具： 1. V$ROWCACHE 视图 V$ROWCACHE 视图提供了数据字典缓存的使用情况统计信息，包括： GETS: 获取缓存对象的次数 GETMISSES: 获取缓存对象失败的次数 (缓存未命中) 通过分析 GETMISSES 与 GETS 的比率，可以评估数据字典缓存的命中率。较低的命中率表示需要进行调优。 2. PARAMETER & SESSION 动态性能视图 SHARED_POOL_SIZE 参数控制

档深入探讨了 Informix 数据库引擎参数的调整策略。通过对关键参数的分析和优化，可以显著提升数据库性能，满足特定应用场景的需求。

ASE 系统性能调优的第一步是建立明确的性能基准。基准测试是指确定用户可接受的性能指标，例如响应时间、吞吐量等。 通过基准测试，我们可以： 判断应用程序性能的优劣： 将实际性能与基准进行比较，判断应用程序是否满足用户需求。 评估调优方法的有效性： 实施调优策略后，再次进行基准测试，比较调优前后性能的变化，判断调优方法是否有效。

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