Oracle性能调优精要

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

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

ORACLE 的性能调优内容，整理得还挺细的，尤其是对一些常见的慢查询、索引失效问题讲得比较到位。你要是经常写 SQL，总会碰上点性能瓶颈，建议这两篇文章都看看，理解透了之后，写的查询语句执行效率会高不少，是在数据量一上来就卡顿的场景，能省你不少排查时间。

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

Oracle 的性能调优资料，权威靠谱，还都是官方的。你要是经常写 SQL、查慢查询，挺值得一看。资料内容覆盖比较全，从SQL 执行计划到优化器的细节都讲到了，语句改写、索引怎么建这些也有提到。有本书叫Oracle SQL 性能调优，嗯，内容比较实战，尤其是针对复杂 SQL 的优化方法，挺实用。你可以直接看这篇，下载方便。还有针对SQL 通用调优的资料，也不局限于 Oracle。比如SQL 性能调优这篇，就讲了多慢查询的通用思路。你做后端也能用得上。如果你做大数据，Spark SQL的那篇调优方案也可以看一下。嗯，讲得比较清楚，比如shuffle怎么控制、join策略怎么选。还有一篇我觉得还不

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。

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。