Query优化之道

深入解析Oracle数据库性能优化的核心机制与最佳实践，助您构建高效稳定的数据库系统。

Redis的优化与改造实践经验，由高峰主讲，助力打造高性能服务端架构。

Sequence: 便利与性能的平衡 Sequence在数据库操作中提供了便利，但其特性也可能影响性能。* 连续性: Sequence无法保证绝对的连续性，这在某些场景下可能导致问题。* 缓存: 不恰当的缓存设置可能导致性能下降。 优化Sequence使用，需要仔细评估其必要性并进行合理的配置，以在便利性和性能之间取得平衡。

优化频繁执行的 SQL 语句的 Query 真的是个老生常谈的问题，但总有人在踩坑。MySQL 内部机制这篇文章，蛮适合你这样对性能较敏感的开发者看看。像慢查询、锁争用、执行效率这类事儿，说简单也简单，说麻烦也真能折腾人。文章里面提到不少细节，比如减少对锁的无谓争用，挺适合你拿来对照项目里的 SQL 逻辑看看。尤其是多线程环境下的锁问题，不好直接卡整库，不夸张。你是不是也有种“明明 SQL 都写得挺规矩，为啥慢得离谱”的疑惑？嗯，查一下慢查询日志和执行计划，文章有提到技巧，像是用EXPLAIN配合慢日志，还挺实用。里面还顺带推荐了几篇相关文章，从 SQL Server 到 Oracle 再到

Query Store 的历史查询追踪功能，挺适合平时调优时排查“突然变慢”的老查询。SQL Server 2019 里的Query Store，有点像数据库的“黑匣子”，能自动记录每次查询的执行计划和性能数据。你要是遇到查询突然变慢，直接翻翻历史记录，快就能看到到底是哪次改动惹的祸。性能监控方面也比较给力，不光记录执行次数、耗时，还有资源占用这些细节。你要是维护线上库，想找高频耗时的大查询，它还挺好用。执行计划回退功能也挺实用，一旦侦测到计划回退带来的性能问题，还能帮你自动切回表现版本，省了不少人工排查的时间。Query Store 的配置也蛮灵活，比如可以设置数据保留时间、存储上限，避免吃

从PLSQL_Developer学习优化，是提升数据库管理技能的重要一步。掌握优化技术，能够有效提升数据库查询和管理效率，对于数据驱动型应用尤为关键。学习过程中，深入理解索引优化、查询调优和性能监控等内容，将帮助提升数据库系统的整体性能和响应速度。

PL/SQL Developer巧妙地将Oracle Report以图形化形式呈现，轻轻一点即可助您掌控全局

数据挖掘之道 数据挖掘是从海量数据中提取有价值信息的过程，如同在浩瀚的矿山中寻找宝藏。 核心原理：* 从数据中发现模式、趋势和异常。* 利用统计学、机器学习等方法构建模型。* 通过模型预测未来趋势，辅助决策。 常用方法：* 分类：将数据划分到预定义的类别中，例如客户分类。* 回归：预测连续值，例如销售额预测。* 聚类：将相似数据分组，例如用户画像。* 关联规则挖掘：发现数据项之间的关联关系，例如购物篮分析。 数据挖掘的内容涵盖：* 数据预处理：清洗、转换和集成数据。* 特征工程：选择和构建模型的输入变量。* 模型构建与评估：选择合适的算法，训练和评估模型性能。* 模型部署与应用：将模型应用于实

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