Oracle SQL调优技巧实战分享

spark 的调优案例分享对你做性能优化真的挺有参考价值的。文章里讲了不少实战经验，像是内存设置、shuffle 操作，还有executor参数怎么配更合适，都讲得蛮清楚。你要是刚开始上手Spark调优，这篇挺合适当入门的。 还有，作者用的是实际项目中的数据，不是随便举的例子，看着更有说服力。像spark.sql.shuffle.partitions这种参数，调起来有点玄乎，文章里就提了怎么根据任务规模动态调整，避免资源浪费，挺贴地气的。 想系统了解的话，可以搭配其他几个资源一起看，比如Spark 性能调优指南，这个讲得更全面点；还有第 08 讲-Spark 性能优化与资源调优策略，是视频，听

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。

Oracle SQL调优是指通过分析执行计划和优化器选择，改进访问数据存取方法和表间连接，以提升数据库性能。探讨了执行计划的定义、分析方法及干预策略，并通过综合案例分析展示了如何有效优化SQL查询性能。

Oracle性能优化方法

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。

例如：在以下SQL查询中，使用DECODE函数可以高效地实现条件统计和求和：SELECT COUNT(DECODE(DEPT_NO, 0020, 'X', NULL)) D0020_COUNT, COUNT(DECODE(DEPT_NO, 0030, 'X', NULL)) D0030_COUNT, SUM(DECODE(DEPT_NO, 0020, SAL, NULL)) D0020_SAL, SUM(DECODE(DEPT_NO, 0030, SAL, NULL)) D0030_SAL FROM EMP WHERE ENAME LIKE 'SMITH%'; 这种方法不仅简化了SQL语句，还

优化ORACLE数据库中表连接的执行计划和SQL语句，以提升系统性能。

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。

SQL调优是在处理数据操作语句（SELECT, INSERT, UPDATE或DELETE）时选择最有效执行计划的关键过程。Oracle提供了优化器（Optimizer）来决定如何访问表和索引以达到最佳性能。