高性能调优

PostgreSQL 的性能调优资源里，Packt.PostgreSQL.10.High.Performance.2018算是比较系统全面的一个。从硬件选择、内存缓存到 SQL 优化和分区复制，基本你想折腾性能的地方它都讲到了，挺适合实战派去翻一翻的。 硬件篇的内容还挺细，比如怎么配磁盘、内存、服务器参数，甚至连基准测试也写得比较实用，照着做能少踩坑。像Chapter 3讲的基准测试工具和指标建议，挺适合做性能评估前的准备工作。 调参方面，Server Configuration Tuning那一章讲了多postgresql.conf里的关键项，比如shared_buffers、work_me

高性能查询的 SparkSQL 调优干货来了，讲得还挺细。全流程拆解查询执行逻辑，从解析到执行，外加各种性能调优技巧，比较实战，适合对 Spark SQL 有一定了解、想进阶的你。比如怎么大表 Join、怎么用 Broadcast 优化，讲得明明白白，代码示例也挺实用。支持的数据源也比较丰富，Hive、Cassandra、Kafka这些都能接，格式支持Parquet、ORC、CSV、JSON。调优部分提到了不少点，比如query plan优化、内存管理策略，还有shuffle调优技巧，听完再去查日志和配参数，方向就清晰多了。有意思的是，它还强调了中途容错，意思是查询执行到一半崩了也不用重头来，

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

Oracle 数据库性能调优利器 STATSPACK 中文扫描版，助力 DBA 深入解析数据库运行状况，快速定位性能瓶颈，实现高效调优。

数字出版公司的《Oracle数据库高性能调优技巧：适用于9i和10g版本的电子书》提供了全面的数据库性能优化策略。

MySQL 高性能调优指南（第三版）详细阐述了 MySQL 基本原理及优化策略，帮助用户优化 MySQL 数据库性能。

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

spark 性能调优的干货资源，内容全、讲得细、源码也扒得比较透。里面的spark-config-and-tuning是调参的关键，像spark.executor.memory、spark.sql.shuffle.partitions这些参数怎么配，关系到任务能不能顺利跑完，也影响资源用得是否高效。spark-graphx-source-analysis和spark-ml-source-analysis就比较适合进阶用户，尤其是你想知道 GraphX 背后的消息传播机制，或者 MLlib 模型训练的优化逻辑，看源码比看文档靠谱。还有一个spark-programming-guide-zh-cn

Sybase 的性能调优说复杂也复杂，说简单也能挺。关键就是你得明白数据库在哪卡脖子，一项项去优化——查询、索引、内存、并发、I/O 这些全是重点。文档里不光有概念，还有工具推荐、调优技巧、甚至实战案例，内容挺全的。比如怎么用SQL Trace查慢查询、怎么用复合索引提速报表查询，讲得都挺接地气，适合你在项目里直接拿来用。如果你日常要跟 Sybase 打交道，强烈建议收藏一份，调优思路清晰，操作建议也实用。