源码分析与性能调优

MongoDB 的性能优化其实挺有意思的，是当你在大规模数据时，性能问题就显得尤为重要。通过这段视频，你可以了解 MongoDB 的数据库性能与调优技巧，快速提高数据库速度。虽然 MongoDB 本身在查询方面比较灵活，但如果不优化的话，性能就会大打折扣。挺到位的，适合有一定基础的开发者，能你了解索引优化、查询优化等实用技巧。推荐给正在做大数据的朋友们，了解它的内存管理和查询性能，有助于节省不少时间哦。如果你对数据库调优有兴趣，可以看看其他相关资源，比如 SQL 和 MySQL 的性能优化，方法也挺实用的。

Hadoop 的安装配置文档，写得挺清楚的，适合新手也适合老鸟参考着快速上手。里面从基础环境准备、伪分布式搭建到集群部署，一步一步写得比较细。尤其是在调优部分，讲到了一些常见的坑，比如dfs.replication怎么设置合理，YARN资源怎么调配，这些经验还蛮实用的。 Hadoop 的调优，说实话有点玄学，不过文档里提到的mapreduce.task.io.sort.mb和yarn.scheduler.maximum-allocation-mb这些参数，确实是性能提升的关键点。你可以先按照文档建议配一遍，根据自己的机器慢慢调试。 如果你平时也用Spark、Hive、Zookeeper这些组件

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

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。

索引的性能优化说起来高大上，其实多人都忽略了它的一些坑。比如，创建和维护索引挺耗时间的，数据量越大，这事就越慢。而且别忘了，索引也不是白来的，它得吃掉不少物理空间。 除了空间和时间成本，增删改数据的时候，索引也得跟着动，导致写入性能直线下降。你有没有碰到过这种情况？查得飞快，写得慢到想砸电脑？其实就是因为索引没用好。 想系统了解怎么调优，可以看看下面这些资料。DB2 性能调优指南，讲得比较全面；DB2 调优十招，都是实战技巧；还有针对不同数据库的调优方案，比如Oracle、MongoDB、HBase也都有。 如果你最近刚好在搞数据库性能优化，建议从索引下手，先别急着调 SQL。用错索引，再怎么

大数据性能调优的本质是什么？我们的目标是什么？从何处入手？在深入 Spark 性能调优之前，理解这些至关重要的问题至关重要。 Spark 性能调优的要点包括: 资源优化参数调优 高效 RDD 操作算子 通过掌握这些要点，我们可以有效提升 Spark 的性能。

服务优化的 MySQL 参数设置，多时候是老系统性能卡顿的救命稻草。像 max_connections 就挺关键，默认才 100，稍微访问多点就挂了，调成 1024 效果。 query_cache_size 默认是不开的，但有些场景加上 16M 的缓存，响应速度肉眼可见地提升。嗯，，适合静态查询的系统，不适合频繁更新的。 sort_buffer_size 和 record_buffer 就是那种“不动还好，一调吓一跳”的参数。前者是排序用的，后者是顺序读表的。一般直接上 16M，性能还不错，是 ORDER BY 多的项目。 还有 table_cache，默认 64 有点抠。调到 512，能开更

ORACLE RAC 的性能调整和配置这块，说实话挺有门道的。多实例并发访问一个数据库，听着就不简单。但调好了，稳定又高效。分享一个我觉得还不错的 PPT 资源，讲得挺全的，从架构到调优，连网络和存储怎么配都有说，细节做得挺实。像SGA、DB_CACHE_SIZE这些参数怎么调，IO 怎么优化，都有建议，适合手上刚好在做 RAC 的你。哦对，还有 ASM 和 Grid Infrastructure 的配置，也都提到了，实战味蛮重的。

MySQL 的性能调优和运维，属于 DBA 日常绕不开的核心活儿。光知道怎么建表、写 SQL 还不够，真到线上卡顿、延迟、死锁这些情况，就得靠你对这些底层原理熟不熟，能不能准确下手。这篇内容蛮全的，从锁机制到并行复制，从 sys schema 到 crash recovery，讲得都挺细。尤其是像GTID 复制、latch这些冷门点，也都有覆盖。搭配一些工具使用，比如sysbench、Performance Schema，能让你排查问题快不少。还有个细节我觉得比较实用，就是讲热点数据预热的方式，适合高并发下的启动优化场景。如果你现在正在折腾数据库性能问题，或者想进阶 DBA，建议你先收藏，再慢

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