SQL查询调优

Oracle数据库中的查询优化技术是通过解释计划工具来实现的，它可以分析SQL语句的执行过程，帮助用户优化代码以提升系统性能。

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

Oracle性能优化方法

SQL 性能调优的老大难问题，用点套路其实也没那么玄。Oracle 的 SQL 调优总结挺实用的，经验型选手一看就知道门道。它不是只讲概念，而是直接甩干货，像表该怎么建、索引该怎么用、删除大表别老用 delete 这些，都是踩过坑的教训。你看那些关于索引的细节，比如组合索引的列顺序，也不是随便来的，能直接影响执行效率。 大数据表操作时，用truncate table代替delete，嗯，这个真的省事又快，回滚日志都省不少。还有主键和表参数调一调，比如PCTFREE和PCTUSED，别怕麻烦，性能调优从这些小地方开始动手才靠谱。 索引的部分还挺细，OLTP 场景下别搞太多索引，越多越慢。那种重复

Oracle SQL 调优的知识点整理，挺适合日常查阅或线上慢 SQL 问题用的。优化器的选择方式讲得蛮清楚，像是你到底该用 CBO 还是 RBO，文章里都做了详细对比，搭配配置建议，挺贴心。还有访问表的方式那块，对ROWID的还不错，适合你排查执行计划时参考下。共享 SQL 那段也值得一看，不只是讲原理，还有 Jack 和 Jill 的例子帮你把概念落地。看完这篇，估计你对OPTIMIZER_MODE、ANALYZE命令这些配置，心里就有数了。

Spark SQL 的性能调优方案，适合经常要高并发小 SQL 查询的同学。压测了三天，查出了不少内存泄露的坑，像Active Job一直挂着不动、Driver直接爆内存这些，都不是新鲜事了。文章里总结了 7 种常见泄露来源，还配了应对方法，比如优化AsynchronousListenerBus、合理控制ThreadLocal线程池这些，都是干货。如果你用 Spark 跑在线查询，尤其是接口调用多的小 SQL，蛮值得一读。

随着MySQL数据库管理技术的进步，备份与还原脚本、复制以及基础管理技能日益成为入门级MySQL培训的重要内容。

SQL 调优的利器，SQL Server Profiler的全流程用法讲得明明白白。《Mastering_Profiler_eBook》这本电子书，内容挺全，操作截图也清楚，读起来不费劲。尤其适合你平时总要查慢查询、瓶颈的场景，跟踪慢 SQL 不再靠猜，效率能提一截。 Profiler 的事件机制和跟踪模板、列过滤这些概念，书里都拆得比较细，还结合了不少实战技巧。像是怎么挑事件、怎么存成表方便查数据这些，书里都有步骤，按着来几次就熟了。 界面操作也说得挺细，像怎么勾选你要看的列、怎么筛选指定用户或 SQL 类型，还有怎么设置书签、自动滚动这些高级用法，不少都能直接套用。不会搞复杂配置的同学，看

ORACLE_HOME目录下的rdbms/admin文件夹中，utlxplan.sql文件可以创建sys.plan_table的公共同义词plan_table。

随着数据库技术的发展，Microsoft SQL Server 2005在性能优化和查询调优方面显得尤为重要。通过优化查询，可以有效提升数据库的响应速度和处理能力，从而更好地支持应用程序的需求。专业的性能优化策略能够帮助数据库管理员更高效地管理和维护SQL Server 2005数据库，确保其稳定和可靠运行。