SQL调优总结与实践心得

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。

调整的目标不管正在设计或维护系统，应该建立专门的性能目标，它使你知道何时要作调整。调整你的系统的最有效方法如下：

了解Oracle的性能调优方案，可以更好地理解Oracle数据库执行SQL语句的方式，从而提升编写最优SQL语句的能力。

Informatica调优要点（高级） 概述 本篇文档主要针对Informatica的数据集成平台提出了若干高级调优建议，帮助用户更好地理解和优化其数据处理流程。这些调优建议涉及从简单的设计更改到复杂的技术调整等多个层面，帮助用户解决在数据集成过程中遇到的性能瓶颈。 重要调优建议 1. 将Mapping分解- 原理与实践：通过减少每个Mapping中的目标表数量，可以显著提高Informatica作业的执行速度。每个Mapping对应一个Session，而每个Session都会建立自己的数据库连接。为每个目标表建立独立的数据库连接有助于DBMS并行处理插入、更新和删除操作。- 实践技巧：如

本内容分享了Facebook在Spark调优方面的实践经验。

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

Hive是Apache Hadoop生态系统中的数据仓库工具，允许用户使用SQL方言（HQL）对存储在HDFS上的大规模数据进行查询和分析。在大数据处理中，Hive性能优化是关键环节，以提高查询速度和系统资源利用率。以下是对Hive调优总结文档-Hive Tuning PPT中可能涉及的多个知识点的详细阐述： 元数据优化： 分区策略：根据业务需求设计分区字段，减少不必要的数据扫描，例如按日期、地区等分区。 桶表：通过哈希函数将数据分布到预定义的桶中，提高JOIN操作的效率，尤其是等值JOIN。 物理存储优化： 列式存储：Hive支持ORC、Parquet等列式存储格式，列式存储能有效

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