策略优化

这篇文档基于我的工作经验，提供如何优化 Oracle 数据库的策略。

数据库调优技巧- 创建索引以加快查询速度- 使用查询缓存以减少重复查询 集合优化技巧- 限制集合大小以提高性能- 避免在集合中存储冗余数据 文档优化技巧- 使用嵌入式文档来减少嵌套查询- 避免存储不必要的字段以优化文档大小 其他技巧- 使用分页查询以减少网络流量- 启用分片以分布数据负载- 定期清理数据库以删除不必要的数据

MYCAT性能优化指南详细介绍了提升MYCAT数据库性能的关键策略和技巧。

在 Hive 中进行 Join 操作时，遵循以下策略可以有效提升查询性能： 1. 小表 Join 大表: 将包含记录数较少的表或子查询放置在 Join 操作符的左侧。这是由于在 Join 操作的 Reduce 阶段，左侧表的内容会被加载到内存中进行匹配。使用较小的左侧表可以有效降低内存溢出的风险，提升查询效率。 2. Join 操作合并: 当多个 Join 操作涉及的表共享相同的 Join Key 时， Hive 会自动将这些 Join 操作合并到一个 MapReduce 任务中执行，从而减少数据 shuffle 和排序的开销。

MongoDB运营最佳实践

在软件开发过程中，优化性能是非常重要的。采用有效的算法和良好的资源管理可以显著提高系统的响应速度和效率。

SQL 性能差，80%都能靠改写 SQL 搞定。搞后端的你，多少得掌握点优化套路。子查询换 Join，是老生常谈但实用的招。像你在WHERE里嵌个子查询，执行起来慢得，用JOIN反而响应也快，写起来也清晰不少。绑定变量这个别小看，尤其是频繁执行的 SQL，绑定变量能让数据库复用执行计划，性能飙升一大截。比如WHERE id = ?这种，就比WHERE id = 123要聪明多了。还有个坑蛮多人踩，就是在索引列上做计算或用 IS NULL，直接废掉索引了你知道吗？数据库得先计算完再查，效率就下来了。别小看这种小细节，能决定你系统撑不撑得住高并发。像SELECT *也别乱用，尤其在数据量大时。你只

GFS 通过以下关键策略解决性能瓶颈问题: 最小化 Master 参与: 数据读取不经过 Master，Master 仅负责元数据管理。 客户端元数据缓存: 客户端缓存元数据，减少 Master 查询。 大数据块: 采用 64MB 大数据块，减少数据访问次数。 Primary Chunk Server 顺序写入: 数据修改顺序由 Primary Chunk Server 管理，简化写入操作。 GFS 的设计理念: 简单且高效。

关于Oracle在具体项目中优化的相关原则及实施方法。

SQL性能优化-索引，你能在这个文档里面找到很多可以学习的地方。