1. 响应时间:一般采用平均响应时间和最大响应时间来评价系统性能,响应时间越低越好。
一、 索引及其优化 索引的概述 数据库的索引好比是一本书前面的目录，能加快数据查询的速度。 适当的地方增加索引，不合理的地方删除次优索引，能优化性能较差的应用。 索引的操作 基础索引：db.ken.ensureIndex({age:1}) //在列age上创建索引 1 Name为_id_的是系统索引，不能删除。 静默方式创建索引:db.ken.ensureIndex({x:1},{background:true}); //后台创建 文档索引：嵌入式文档用不上索引 组合索引：多个条件一起 唯一索引：声
🏆本文收录于 《Spring Boot从入门到精通》 ,专门攻坚指数提升，2023 年国内最系统+最强（更新中）。
点击上方蓝字每天学习数据库 | 导语 4月27日，在天府之国，与你共享大数据与Alluxio的技术魅力。 本期技术沙龙将会聚焦在大数据、存储、数据库以及Alluxio应用实践等领域，邀请腾讯技术专家和业界技术专家现场分享关于Alluxio系统的基本原理、大数据系统架构、数据库应用运维、AI计算机视觉技术及落地实践等主题，带来丰富的实战内容和经验交流。 13:00 活动签到 14:00 开源大数据存储系统Alluxio的新特性介绍与缓存性能优化 分布式文件系统处于大数据系统中基础地位，在行业大数
『不管项目大小，一旦上线，或多或少都会遇到性能问题』性能问题就像是魔咒一般藏绕着我们。 性能优化应该什么时候开始 有些性能问题是随着时间的积累慢慢产生的，比如系统一开始数据量很小的时候，没有什么问题，等到数据积累到一定程度，问题就暴露出来了；有些问题是由于访问量的过大造成的，比如系统平时没问题，一到搞活动时就挂；也有些问题是遗留系统经过太多人去维护修改，导致各种坏代码味道性能问题仿佛到处存在。性能问题就如同一颗定时炸弹，只要数据量访问量一上来，或者各个团队在开发迭代中没有注重性能的意识，早晚会炸。既然迟早会
Fundebug是专业的程序BUG监控服务，当线上应用出现BUG的时候，我们可以第一时间报警，帮助开发者及时发现BUG，提高Debug效率。
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业界通常把DBA分为系统DBA和应用DBA两种。对于系统DBA来说，主要的职责是确保数据库系统的稳定和高效的运行。而应用DBA主要是优化应用，以求得一种“更经济”的方式在满足业务需求的前提下使用数据库资源。简单来说，系统DBA负责“开源”，最大限度使用硬件资源，而应用DBA负责“节流”，以最小的资源消耗使用数据库资源。 作为一家致力于数据库技术领域的高科技企业，沃趣科技在为客户（目前已有百家，包括传统企业，运营商，政府机构）做数据库优化的的过程中，往往是“双管齐下”，收效甚好。 沃趣科技的QMonitor团
在海量并发业务的场景下，比如电商抢购、微信红包这样的场景下，我们经常会遇到各种各样的性能问题，在应对这些问题的时候，应该有怎样的方法论去指导我们解决问题，基于这几年的开发经验，做一个简单的分享。性能优化包含两个方面的理解。
在海量并发业务的场景下，比如电商抢购、微信红包这样的场景下，我们经常会遇到各种各样的性能问题，在应对这些问题的时候，应该有怎样的方法论去指导我们解决问题，基于这几年的开发经验，做一个简单的分享。性能优化包含两个方面的理解：
点击上方蓝字每天学习数据库 我是林晓斌，今天作为【迪B课堂】的客串嘉宾来跟大家分享：当索引存储顺序和order by不一致，该怎么办？ 林晓斌 林晓斌，网名丁奇，腾讯云数据库负责人，数据库领域资深技术专家。作为活跃的MySQL社区贡献者，丁奇专注于数据存储系统、MySQL源码研究和改进、MySQL性能优化和功能改进，在业务场景分析、系统瓶颈分析、性能优化方面拥有丰富的经验。其创作的《MySQL实战45讲》专栏受众已逾2万人。 根据指定的字段排序来显示结果，是我们写应用时最常见的需求之一了，比如一个交
作为一个程序员，性能优化是常有的事情，不管是桌面应用还是web应用，不管是前端还是后端，不管是单点应用还是分布式系统。本文从以下几个方面来思考这个问题：性能优化的一般性原则，性能优化的层次，性能优化的通用方法。本文不限于任何语言、框架，不过可能会用Python语言来举例。
作为一个程序员，性能优化是常有的事情，不管是桌面应用还是web应用，不管是前端还是后端，不管是单点应用还是分布式系统。本文从以下几个方面来思考这个问题：性能优化的一般性原则，性能优化的层次，性能优化的通用方法。而且不限于任何语言、框架，不过可能会用Python语言来举例。
经常会遇到小公司的很多项目在测试环境针对测试数据库 草率的测试完之后就进行上线，然后生产环境暴露出大量问题，而且每个似乎都很严重需要马上纠正的问题。
🐱 猫头虎博主在此！服务器监控是维护高可用、高性能应用的关键环节。为了帮助你在众多的监控工具中做出明智的选择并成功应用，我为你准备了这篇全面的技术文章。针对每个想要深入了解服务器监控的技术爱好者， 确保这篇宝典能够被轻松找到。🖥️🔍
Go语言是一种编译型语言，由Google开发，致力于提供高效、简洁的编程体验。其设计目标包括高效的并发编程、内置垃圾回收和丰富的标准库。
在确定需要优化的目标时，先了解哪些查询执行速度较慢非常重要。通过分析慢查询日志，找出问题并对症下药。
性能优化介绍 在企业应用开发领域，企业架构与性能将会是一个恒久的话题，如何提高性能、性能优化也将是一个长期和不断改进的过程，有人在硬件投入上下功夫、有人在数据库系统、数据库设计上下功能、有人在系统架构中下功夫、有人在程序下功能，总的来说，性能优化系是一个多方面的综合技术。 性能优化的理论依据 在计算机领域，缓存技术应该是一个非常久远的技术，CPU设计中高速缓存技术和操作系统内存管理中的分页、分段技术应该是我们每一位开发人员都熟悉的技术，在计算机体系结构与操作系统中，这两个关键点的好坏
应用系统上线运行后，随着系统数据量的不断增长、访问量的不断上升，系统的响应速度通常会越来越慢，尤其日常峰值情况下常不能满足业务需要，甚至出现应用服务中断的现象，给企业造成巨大的品牌损失和经济损失。大量数据表明，每0.1秒的核心体验响应时间延长会导致1%的营收下降。企业应用系统上云，如何在云端利用云的优势进行性能优化，是一个值得深入分析的重点问题。
性能问题是数据库中最重要也是最迫切要解决的问题之一，随着业务的发展和数据的不断加增，用户对于系统的响应速度的要求越来越高。而归根结底就是要提高数据库系统的性能。对于大部分的DBA来说，性能优化并不是一件容易的事情，造成性能问题的原因多种多样，在现实中，优化过程也会受到重重阻碍，随着云时代的到来以及自动化智能化运维的发展，那么云时代的DBA该如何优化数据库的性能呢？ 在今年的数据技术嘉年华上，我们邀请了来自国内外各大企业的性能优化专家，从不同的角度分析云时代数据库性能优化的技术与技巧。 重点嘉宾与主题抢先一
今年 1 月份，我们发布了 TiDB 3.0.0 Beta 版本，DevCon 上也对这个版本做了介绍，经过两个月的努力，今天推出了下一个 Beta 版本 3.0.0 Beta.1。让我们看一下这个版本相比于之前有什么改进。
网站的性能指标，既可以是开发人员客观的性能分析数据，测试指标。也可以是主观的终端用户体验感受。一般而言，我们用如下指一些标来衡定一个网站的性能水平：响应时间、并发数量、吞吐量、性能计数器。响应时间即从请求发出开始，到收到响应并解析成对应的可视化结果所花费的时间；并发数指系统能够同时处理的请求数量。吞吐量是指单位时间内系统能够处理的请求数量，常用的单位为TPS（每秒事务数）、HPS（每秒的 HTTP 请求数）、QPS（每秒数据库查询数）；性能计数器为直观的数据指标，比如当前系统负载、对象与线程数、CPU /内存使用率、磁盘与网络IO等。理想的系统负载应该对应为系统的 CPU 数量，因为系统负载指当前正在排队被 CPU 处理的进程数量。
内容来源：2018 年 11 月 10 日，SOUG联合创始人周亮在“2018 SOUG年度数据库技术峰会”进行《Oracle AI 性能优化指南探讨》的演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
这是性能优化的第一原则，当我们怀疑性能有问题的时候，应该通过测试，日志，profillig 来分析出哪里有问题，有的放矢，而不是凭感觉，撞运气。有可能是CPU，有可能是内存，有可能是IO（磁盘IO，网络IO），大方向的定位可以使用top以及stat系列来定位（vmstat，iostat，netstat ...），针对进程，可以使用pidstat来分析。
newrelic 是一个为开发者以及测试人员准备的程序性能测试网站，它能将程序的运行情况以图形化的方式展现，并且提供全方位的性能分析。虽然功能强大，但 newrelic 安装上并不复杂，几分钟之内就可以上手使用。更为重要的是，免费帐号对于大多数个人站长完全够用，不用担心产生额外的开销。下面就已 reizhi 自己的博客为例，简单介绍使用 newrelic 对 wordpress 进行性能优化的流程。
关于 JAVA 在开发几年之后，该学的技术都已经学到了之后，势必就要开始学习一些优化方面的工作，比方说 SQL 的优化，毕竟能写的好 SQL 的人，在公司中那是非常受欢迎的，毕竟谁不想让自己的接口秒出接口呢？但是我们要学的也不光是 SQL 的优化，有时候还有对 JAVA 的一些性能，做出优化操作，让我们的代码更健壮，今天我们就来聊聊这个 JAVA 性能优化的事情。
MySQL 是一个开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于 Web 应用程序和企业级应用程序开发。以下是一些 MySQL 的知识总结：
但遗憾的是，仍然有相当多情况无论怎样优化都不可能跑得更快。这里做 SQL 性能优化真是让人干瞪眼 介绍了一些，并做了相应的技术分析。由于其理论基础关系代数的局限，SQL缺乏离散性和有序集合等特性的支持使得SQL在表达某些高性能算法时异常困难，甚至完全写不出来，只能采用比较笨的低性能算法，眼睁睁地看着硬件资源被白白浪费。在 写着简单跑得又快的数据库语言 SPL 中有对SQL理论基础缺陷的通俗解释。也就是说，SQL的慢是理论性的，这种问题仅仅由数据库在工程层面优化只能局部改善（确实有不少商业数据库能够自动识别某些SQL并转换成高性能算法），而不能根本地解决问题（情况复杂时数据库优化引擎都会“晕”掉，只能按SQL的书写逻辑执行成低性能算法）。理论性的缺陷当然也不能寄希望于更换数据库而得到解决，只要还是用SQL，即使采用分布式数据库、内存数据库也还是这种情况，在消耗更大成本的资源后当然也能有一定的性能提升，但和硬件本应能够达到的性能仍然有巨大的差距。
在大型数据库中，事务处理是一项非常关键的任务。MySQL作为一种流行的关系型数据库管理系统，在处理事务时也需要考虑性能优化的问题。
性能指标：吞吐率、响应时间、QPS/IOPS、TP99、资源使用率是我们经常关注的指标。
在现代企业级应用中，数据库连接是至关重要的部分。而数据库连接池作为数据库连接管理的核心组件，对于提升系统性能和稳定性具有重要意义。本文将深入探讨数据库连接池的性能优化，包含代码示例，帮助读者更好地理解和应用连接池技术。
近日，Gartner®发布的《Market Share Analysis: Database Management Systems, Worldwide, 2022》（2023年6月）报告显示，“2022年数据库管理系统市场的总体增长率为14.4%，超过了整体软件市场 11.3% 的增长。”，腾讯在全球市场中收入增长率达41%，位列国内所有数据库厂商之首。
PolarDB 是阿里云自主研发的新一代关系型云原生数据库，它基于分布式存储和计算技术，能够提供高性能、高可用和强一致性的数据存储和管理服务。相比于传统的关系型数据库，PolarDB 采用了多副本存储、多副本数据同步、数据分片等技术，能够支持海量数据存储和处理，并且具有更高的可扩展性和可用性。
周末在外地，明天恢复更新 汇总篇：http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#tsql 数据库分离，exec sp_detach_db NewTest
设计系统架构中最核心的几个要素包括：性能，可用性，伸缩性，扩展性和安全性，而性能又是其中最为重要的，本篇简要说下网站性能优化方面所需做的一些事情；
当然，本篇也是关于性能优化的，那性能优化就应该一把梭子吗？还是要符合一些规范和原则呢？
ORACLE数据库系统是美国ORACLE公司（甲骨文）提供的以分布式数据库为核心的一组软件产品，是目前最流行的客户/服务器(CLIENT/SERVER)或B/S体系结构的数据库之一。Oracle旗下的Oracle数据库监控软件是企事业单位中最重要的监控需要，通过对Oracle数据库的监控，可以全面了解Oracle的运行状态、数据库响应情况、数据库表空用度情况，从而方便Oracle数据库性能优化。
腾讯与华中科技大学合作的最新研究成果入选了国际数据库顶级会议SIGMOD的收录论文，并将于6月30日在荷兰阿姆斯特丹召开SIGMOD 2019国际会议上公开发表。
性能优化是每个Oracle DBA说不出的痛，也是难点。你可能已经在互联网的各种技术博客和论坛中学习到了一些关于Oracle优化的内容。但是有些内容是如此的散乱，以至于当你真的想要开始做优化时，根本不知道如何入手。
如果innodb_file_per_table 为 ON 将建立独立的表空间，文件为tablename.ibd；
1. 性能优化之顺序结构 反例： 正例： 小结：变量或对象到用的时候再声明或创建，遵循离对象使用最近原则，避免不必要的内存开销 2. 性能优化之 if 条件判断 反例： 正例： 小结：对集合或对象操作
Spring Boot 是一个流行的 Java 开发框架，它被广泛用于构建Web应用程序。但是，开发人员通常会担心它的性能问题，特别是在高负载条件下，Spring Boot 能够同时处理多少请求是一个重要的问题。在本文中，我们将讨论 Spring Boot 的请求处理能力，并介绍如何提高性能。
随着软件开发技术架构的不断演进，采用诸如TSF微服务框架开发微服务已经成为一种趋势，然而随着客户业务流量的不断提升，微服务也会遇到性能上的瓶颈，对于系统如果做到高效、稳定保障系统平稳支撑业务增长，是我们需要面对的技术难题。 性能优化需要解决如下问题：
最近在做一些性能优化工作，回想起工作这些年来，参与过的三次集中性能优化，每次都得折腾少则一个月，多则半年。这些内容既是不同视角、不同思路的比较，也是挺有趣的工作经历。
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