高性能查询

Oracle 的并行查询机制，用好了是真的能省不少事。比如用select /*+ FULL(emp) PARALLEL(emp,5) */这种写法，指定并行度，跑大表的时候，速度那叫一个快。不过啊，像alter table_name parallel degree N这种持久并行方式，我一般不太推荐，维护麻烦，还容易影响别的 SQL 执行计划。并行度的设置其实挺讲究的，太高了会争资源，太低又没效果。建议你根据 CPU 核心数来定，一般并行度设个 2-4 就挺稳。全表扫描配合并行，还挺有用的，是数据量大的批任务。别忘了在语句里加点 hint，比如FULL和PARALLEL组合使用，能直接提示优化

数据结构优化 数据索引优化 数据查询语句优化

一、高性能索引 1. 查询性能问题 在MySQL数据库应用中，查询性能问题是常见的瓶颈。随着数据量增长，查询速度明显下降，影响响应时间与用户体验。合理使用索引能够有效提高查询效率，通过直接定位数据行避免全表扫描。需要注意的是，索引也占用资源，应根据实际业务场景优化索引设计。如在电商系统中，常需要基于用户ID查询用户订单信息，这时为ds_order表中的user_id字段创建索引有助于提升查询效率。 CREATE TABLE `ds_order` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id', `user_id` int(11

Apache Ignite 提供高性能内存计算。

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打造MySQL高性能引擎 想要构建响应迅速、吞吐量高的MySQL系统？以下关键点和技术不容忽视： 硬件层: 选择合适的存储引擎: InnoDB 适用于事务处理，MyISAM 适用于读密集型应用。 优化服务器硬件: 高速CPU、充足内存、高性能磁盘阵列是保障数据库性能的基石。 使用RAID技术: RAID 0/1/5/10 可以提高数据读写速度和数据安全性。 软件层: 优化MySQL配置参数: 调整innodb_buffer_pool_size、max_connections等参数以适应实际负载。 使用数据库连接池: 减少连接创建和销毁的开销，提高数据库访问效率。 优化SQL查询:

第1章 MySQL架构第2章 寻找瓶颈第3章 架构优化和索引第4章 查询性能优化第5章 MySQL高级特性第6章 优化服务器设置第7章 操作系统和硬件优化第8章 复制第9章 伸缩性与高可用性第10章 应用层面的优化第11章 备份与还原第12章 安全第13章 MySQL服务器的状态第14章 用于高性能MySQL的工具

PostgreSQL 的性能优化，说难不难，说简单也真不简单。《PostgreSQL 9.0 高性能》就是那种“你早该读”的老牌干货。别看出版时间有点久，但内容依旧靠谱。Gregory Smith 这位作者，不是纸上谈兵，是实打实的数据库老炮，方式接地气。 从硬件选型到操作系统调优，从索引优化到查询，再到复制、分区、连接池这些高级玩法，书里都讲得挺细，而且配了不少真实场景的例子，拿来就能用，效率也高。 有意思的是，它还教你怎么用 PostgreSQL 自带的和第三方的监控工具，比如pg_stat_statements这种，配合日常巡检，出问题也能第一时间知道咋回事，挺安心的。 如果你正折腾高并

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Mysql集群性能优化策略 合理的集群配置是提升Mysql数据库性能的关键。以下是一些优化Mysql集群性能的有效策略： 硬件层优化: 选择高性能服务器：CPU、内存和磁盘IO性能直接影响数据库性能，建议选择多核、大内存和高IOPS磁盘的服务器。 使用RAID阵列：RAID 10或RAID 5可以提高磁盘读写速度和数据安全性。 配置高速网络：千兆或万兆网络可以减少数据传输延迟。 软件层优化: 选择合适的存储引擎：InnoDB引擎支持事务和行级锁，适用于高并发读写场景。 优化数据库参数：调整缓存大小、连接数、线程数等参数，可以有效提升数据库性能。 使用读写分离：将读操作和写操作分离到不同的