参数调优

在Hive中，合理设置Map和Reduce的参数对于提升查询性能至关重要。以下是一些常用的参数及其配置建议： 控制Map任务数量的参数： mapred.map.tasks: 手动设置Map任务数量。 mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize: 控制输入文件分片大小，间接影响Map任务数量。 控制Reduce任务数量的参数： mapred.reduce.tasks: 手动设置Reduce任务数量。 hive.exec.reducers.bytes.per.reducer: 控制每个Reduce任务处理的数据量。 其他重要参数： hive

档深入探讨了 Informix 数据库引擎参数的调整策略。通过对关键参数的分析和优化，可以显著提升数据库性能，满足特定应用场景的需求。

命名缓存是 ASE 系统中至关重要的组件，其结构设计对性能优化至关重要。通过合理的参数调优，可以显著提升命名缓存的效率，进而提升整个系统的性能。

Linux 下的 Oracle 参数调优算是老生常谈了，但不少朋友还是容易踩坑。Oracle 的共享内存、内核参数这些配置，真不是装完数据库就能跑顺的事儿。你要是想让数据库跑得顺溜点，内核参数调一调，效果还挺。 像SGA就靠共享内存来搞进程间通信的，设置得合适，数据库响应速度提升不少。你可以用ipcs -lm看看系统当前的共享内存段，直观得。 至于怎么改参数，嗯，临时的可以用echo或者sysctl -w，马上见效但一重启就没了；永久的建议你动手改下/etc/sysctl.conf，改完用sysctl -p让配置立即生效。 别忘了参考Oracle 官方推荐值，像kernel.shmmax、ke

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

全面分析PGA和SGA 助力开发者优化ORACLE数据库

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。

找出资源利用率高或饱和的瓶颈点。 根据错误、利用率和饱和度，逐步缩小问题范围。 分析响应时间最长的环节，持续细分找出影响因素。 熟悉应用特性，包括版本、功能、类型、配置等。 注重架构和逻辑设计，避免架构缺陷和程序问题。

Oracle性能优化方法