MySQL性能调优学生指南

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。

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

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。

通过优化网络配置和参数调整，提升淘宝 MySQL 数据库的网络性能，确保其稳定性和可扩展性。

本指南适合具备 DB2 基本知识的学习者，提供 PPT 格式的详细讲解。

PostgreSQL 的性能调优资源里，Packt.PostgreSQL.10.High.Performance.2018算是比较系统全面的一个。从硬件选择、内存缓存到 SQL 优化和分区复制，基本你想折腾性能的地方它都讲到了，挺适合实战派去翻一翻的。 硬件篇的内容还挺细，比如怎么配磁盘、内存、服务器参数，甚至连基准测试也写得比较实用，照着做能少踩坑。像Chapter 3讲的基准测试工具和指标建议，挺适合做性能评估前的准备工作。 调参方面，Server Configuration Tuning那一章讲了多postgresql.conf里的关键项，比如shared_buffers、work_me

服务优化的 MySQL 参数设置，多时候是老系统性能卡顿的救命稻草。像 max_connections 就挺关键，默认才 100，稍微访问多点就挂了，调成 1024 效果。 query_cache_size 默认是不开的，但有些场景加上 16M 的缓存，响应速度肉眼可见地提升。嗯，，适合静态查询的系统，不适合频繁更新的。 sort_buffer_size 和 record_buffer 就是那种“不动还好，一调吓一跳”的参数。前者是排序用的，后者是顺序读表的。一般直接上 16M，性能还不错，是 ORDER BY 多的项目。 还有 table_cache，默认 64 有点抠。调到 512，能开更

MySQL 的性能调优和运维，属于 DBA 日常绕不开的核心活儿。光知道怎么建表、写 SQL 还不够，真到线上卡顿、延迟、死锁这些情况，就得靠你对这些底层原理熟不熟，能不能准确下手。这篇内容蛮全的，从锁机制到并行复制，从 sys schema 到 crash recovery，讲得都挺细。尤其是像GTID 复制、latch这些冷门点，也都有覆盖。搭配一些工具使用，比如sysbench、Performance Schema，能让你排查问题快不少。还有个细节我觉得比较实用，就是讲热点数据预热的方式，适合高并发下的启动优化场景。如果你现在正在折腾数据库性能问题，或者想进阶 DBA，建议你先收藏，再慢