Oracle SQL性能调优的53条详细解析

Oracle SQL性能优化的53条黄金规则：通过设置默认的优化器，可以在init.ora文件中的OPTIMIZER_MODE参数中选择RULE、COST、CHOOSE、ALL_ROWS或FIRST_ROWS等声明。此外，还可以在SQL语句级别或会话级别对其进行覆盖。

DB2 的性能调优一直是老 DBA 们绕不开的课题，是那种扛着高并发 OLTP 应用的项目。《DB2 性能调优 10 条》这篇文章，算是把常见问题都捋得挺清楚，像监控开关怎么开、LOCKTIMEOUT怎么设置、临时表空间怎么调，里面都有干货。语言不啰嗦，代码命令也贴得明明白白，照着抄基本没坑。如果你在折腾 Unix 或 Windows 上的 DB2 UDB，这套优化思路还挺值得借鉴的。

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

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

详细解析了Oracle语句优化的53个规则，内容简洁明了，适合各类读者。

高性能查询的 SparkSQL 调优干货来了，讲得还挺细。全流程拆解查询执行逻辑，从解析到执行，外加各种性能调优技巧，比较实战，适合对 Spark SQL 有一定了解、想进阶的你。比如怎么大表 Join、怎么用 Broadcast 优化，讲得明明白白，代码示例也挺实用。支持的数据源也比较丰富，Hive、Cassandra、Kafka这些都能接，格式支持Parquet、ORC、CSV、JSON。调优部分提到了不少点，比如query plan优化、内存管理策略，还有shuffle调优技巧，听完再去查日志和配参数，方向就清晰多了。有意思的是，它还强调了中途容错，意思是查询执行到一半崩了也不用重头来，

本课程深入探讨Oracle数据库性能调优的核心，涵盖SQL语句执行过程、Oracle优化器机制、表关联原理、SQL执行计划获取与分析等关键议题。通过浅显易懂的方式，引导学习者逐步掌握SQL优化技巧，提升数据库性能。

数据库性能影响数据库系统性能的要素： 主机CPU, RAM, 存储系统; 操作系统参数配置, ORACLE参数配置; 应用方面：数据库设计及SQL编程的质量。 一个性能优秀的应用系统需要： 良好的硬件配置； 正确合理的数据库及中间件参数配置； 合理的数据库设计； 良好的SQL编程； 运行期的性能优化。

随着数据库技术的不断演进，Oracle语句优化的53条规则已成为数据库管理和优化的核心内容。这些规则涵盖了从查询性能到索引优化的方方面面，是数据库管理员和开发人员必备的实用指南。