在确定调优会话的目标后，例如，将用户响应时间从三分钟缩短到不到一秒，问题就变成了如何实现此目标。
SQL 服务器性能调优是一组过程，用于优化关系数据库中的查询以尽可能高效地运行，这可确保应用程序发出的 SQL 语句在尽可能快的时间内运行。目标是减少最终用户的响应时间或减少用于处理相同工作的资源，通常，数据库管理员处理这些任务。
SQL 查询优化减少了查询所需的资源并提高了整体系统性能，在本文中，我们将讨论 SQL 查询优化、它是如何完成的、最佳实践及其重要性。
为了便于大家理解DBbrain的SQL优化功能的使用场景和设计背景，先简单聊一聊SQL性能较差与数据库性能联系——我们通常把性能较差的SQL称之为慢SQL，一般我们可通过设置slow_query_log参数设置为ON，来捕获执行时间超过一定数值（由long_query_time参数控制）的SQL语句。表现上来理解就是执行时间过长的SQL，但广义上消耗资源过多、执行计划不够优秀的SQL同样具有影响数据库性能的潜在隐患，可能只是因为资源足够空闲（紧急升配往往能够临时掩盖性能问题）或者数据量不够大，所以这几类SQL的执行时间并没有太长，但在特定场景下却会放大其对数据库性能的影响。而一般80%的数据库性能问题都是由于SQL性能所导致的，所以如何进行SQL的优化、SQL优化的效果就成为了数据库性能提升的关键因素。那么接下来就为大家揭秘，DBbrain的智能优化引擎是如何进行SQL优化的。
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：
使用Oracle数据库的应用系统，有时出现SQL性能突然变差，特别是对于OLTP类型系统执行频繁的核心SQL，如果出现性能问题，通常会影响整个数据库的性能，进而影响整个系统的正常运行。这是常常遇到的问题，也是一些DBA的挑战。 SQL性能变差原因分析 SQL的性能变差，通常是在SQL语句重新进行了解析，解析时使用了错误的执行计划出现的。 下列情况是SQL会重新解析的原因： SQL语句没有使用绑定变量，这样SQL每次执行都要解析。 SQL长时间没有执行，被刷出SHARED POOL，再次执行时需要重新解析。
在我们过往的测试及生产问题的分析中，常常可以发现应用执行数据库操作导致出现性能问题的情况。而这些情况中最常见的原因是SQL执行时，索引未能恰当的使用，例如未建索引、SQL条件没有利用索引、索引失效等。这些问题往往占据了性能问题的60%~80%原因。
随着业务数据的增长，以及新业务的推出，很多企业都面临着系统性能的问题，并且日益凸显。我们曾遇到很多这样的用户，似乎用尽了所有招数，但性能就是不见改善，问题到底出在哪里？ 我们先来看看这些用户到底做了些什么样的尝试： 1 土豪式方案 有用户表示，之前系统一直显示内存不足，磁盘空间也经常不够用，每次业务高峰就故障，后来申请增加了内存空间，并换了高性能大容量的存储，一开始很管用，慢慢地老问题又出现了，这是怎么了？ 2 妥协式方案 新上线了业务系统性能不佳，怎么办呢？我们来玩打游击。把一些不重要的业务放在晚上运
InterSystems SQL自动使用查询优化器创建在大多数情况下提供最佳查询性能的查询计划。该优化器在许多方面提高了查询性能，包括确定要使用哪些索引、确定多个AND条件的求值顺序、在执行多个联接时确定表的顺序，以及许多其他优化操作。可以在查询的FROM子句中向此优化器提供“提示”。本章介绍可用于评估查询计划和修改InterSystems SQL将如何优化特定查询的工具。
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
黄廷忠（网名：认真就输） 云和恩墨技术专家 个人博客：http://www.htz.pw/ 本篇整理内容是黄廷忠在“云和恩墨大讲堂”微信分享中的讲解案例，SQL 优化及 SQL审核，是从源头解决性能问题的根本手段，无论是开发人员还是 DBA，都应当持续深入的学习 SQL 开发技能，从而为解决性能问题打下根基。 第一篇为：性能为王：SQL标量子查询的优化案例分析 本篇为系列案例之二：OR展开与子查询优化案例详解。 本案例 SQL 是15年给一个省电信系统做优化时遇到的。 SQL性能问题诊断 下面来看
本章介绍可用于主动分析特定SQL语句的分析工具。这些工具收集有关这些SQL语句执行的详细信息。使用这些信息，开发人员可以采取措施提高低效SQL语句的性能。
好消息，DBbrain发布全链路分析版，为金融客户量身定制，满足金融行业在数据库层面提出的实时计算、数据分析、高效运维等严苛要求。高阶功能支持正反向SQL解析、集群SQL聚合分析、业务SQL聚合统计分析、集群事务分析、全链路性能视图，透视全链路各环节，帮助客户第一时间发现、定位、分析、解决问题，为金融行业客户保驾护航，提供更高可靠的服务保障。 金融客户之痛 实时分析难：一般金融场景，客户的数据库通常数据体量巨大，数据分析、运算实时性保证等，难度增加。 业务定位难：用户为了溯源交易或业务，通常会有前缀编码的
为更好的帮助DBA运维数据库，腾讯云将于每月12日开展DBbrain诊断日，腾讯云高级产品经理迪B哥为大家解析经典数据库运维难题，结合腾讯云数据库智能管家DBbrain的能力，为大家提供问题优化思路和方法，玩转数据库！
先说观点：因为还没找到更好的。 接下来说原因，首先来看看大数据平台都在干什么。 原因 结构化数据计算仍是重中之重 大数据平台主要是为了应对海量数据存储和分析的需求，海量数据存储的确不假，除了生产经营产生的结构化数据，还有大量音视频等非结构化数据，这部分数据很大，占用的空间也很多，有时大数据平台 80% 以上都存储着非结构化数据。不过，数据光存储还不行，只有利用起来才能产生价值，这就要进行分析了。 大数据分析要分结构化和非结构化数据两部分讨论。 结构化数据主要是企业生产经营过程中产生的业务数据，可以说是企业的
黄廷忠（网名：认真就输） 云和恩墨技术专家 个人博客：http://www.htz.pw/ 本篇整理内容是黄廷忠在“云和恩墨大讲堂”微信分享中的讲解案例，SQL 优化及 SQL审核，是从源头解决性能
题记：SQL优化及SQL审核，是从源头解决性能问题的根本手段，无论是开发人员还是DBA，都应当持续深入的学习SQL开发技能，从而为解决性能问题打下根基。 本系列经典文章 之一：标量子查询优化 之二：O
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
动态性能视图属于数据字典，它们的所有者为SYS，并且多数动态性能视图只能由特权用户和DBA用户查询。
当前绝大部分数据仓库都会采用 SQL，SQL 发展了几十年已经成为数据库界的标准语言，用户量巨大，所以支持 SQL 对于数据仓库来讲也是很正常的。但是，在当代大数据背景下，业务复杂度节节攀升，在以计算为主要任务的数据仓库场景下，SQL 似乎越来越不够用了。典型表现是一些数据仓库开始集成 Python 的能力，将 Python 这样的非 SQL 语言融入到数据仓库中。且不论两种风格迥异的开发语言是否能很好融合互补，单看这样的趋势已经足够表现出业界对 SQL 能力的一些质疑。
相信朋友对SQL Server性能调优相关的知识或多或少都有一些了解。虽然说现在NOSQL相关的技术非常的火热，但是RMDB(关系型数据库)与NOSQL是并存的，并且适用在各种的项目中。在一般的企业级开发中，主要还是RMDB占据主导地位。并且在互联网项目中，也不是摒弃了RMDB，例如MySQL就在很多的互联网应用中发挥着作用。所以，对数据库的调优是个值得深入学习的课题。本系列文章，主要讲述与SQL Server相关的调优知识，希望能够为朋友们带来一些帮助。 本篇提纲如下： 传统SQL Server调优方式的
本文作为概要，包括如何定位SQL问题、SQL相关的问题类别以及诊断SQL性能问题需要的相关信息。
Solarwinds的数据库性能分析器是一种用于监控，分析和调整数据库和SQL查询性能的高级工具。其突出的特点包括：
Spark 1.0版本开始，推出了Spark SQL。其实最早使用的，都是Hadoop自己的Hive查询引擎；但是后来Spark提供了Shark；再后来Shark被淘汰，推出了Spark SQL。Shark的性能比Hive就要高出一个数量级，而Spark SQL的性能又比Shark高出一个数量级。
最近有台服务器比较频繁的CPU报警，表现的特征有CPU sys占比偏高，大量慢查询，大量并发线程堆积。后面开发对insert的相关业务限流后，服务器性能恢复正常。
如何设计最优的数据库表结构，如何建立最好的索引，以及如何扩展数据库的查询，这些对于高性能来说都是必不可少的。但是只有这些还不够，要获得良好的数据库性能，我们还要设计合理的数据库查询，如果查询设计的很糟糕，即使增加再多的只读从库，表结构设计的再合理，索引再合适，只要查询不能使用到这些东西，也无法实现高性能的查询。所以说查询优化，索引优化，库表结构优化需要齐头并进。
腾讯云TD-SQL是一款高性能、可扩展的关系型数据库，广泛应用于各类业务场景中。然而，随着数据量的增长和访问量的增加，数据库性能可能会受到影响。为了提升数据库性能，我们需要对数据库进行调优。本文将通过一个示例，介绍腾讯云TD-SQL数据库性能调优的方法和代码实现。
我们知道索引至关重要，合理的索引使用能够在很大程度上改善数据库的性能。然而很多人都会走入这样一个误区：走索引的SQL语句的性能一定比全表扫描好。真的是这样吗？今天我们将围绕B*Tree索引的使用，解读如何合理地使用索引，以及如何通过正确的索引来提高性能。 影响数据库性能的因素主要有以下几个： DB call Hard Parse+Soft Parse Wait Event I/O 不合理的设计与开发 在以上几个因素中，我认为I/O的问题是最重要的，也是很多数据库最普遍的性能问题。因此SQL优化的核心就是
在Oracle中，SPM（SQL Plan Management，SQL计划管理）是什么？
通过12c的自动重新优化（Automatic Reoptimization 以后简称AR）功能， Oracle进一步的扩展和增强了11gR2版本的基数反馈（CFB）功能，来重新优化重复执行的SQL。
或许你厌倦了朝五晚六的开发工作，开始考ocp；或许你刚走出象牙塔，立志在数据库管理方面大干一场？经过一翻努力，终于有了份dba的工作，忐忑不安地坐在电脑旁，激动得手心冒汗，却不知如何去调整、优化数据库；面对突如其来的故障，电话响个不停，老板虎视耽耽地站在身旁，不知你些时是否能静下心来？
随着数据量不断增长和业务复杂度逐渐攀升，数据处理效率面临巨大挑战。最典型的表现是面向分析型场景的数据仓库性能问题越来越突出，压力大、性能低，查询时间长甚至查不出来，跑批跑不完造成生产事故等问题时有发生。当数据仓库出现性能问题时便不能很好服务业务了。
我们都知道，在 DBA 所优化的数据库环境中，绝大多数性能问题其实是由于 SQL 编写不当导致的，一个开发环境中，众多的程序员难免引入一个又一个的或初级或高端的 SQL 隐患，如何去规避这些问题，减少系统上线后的运行故障呢？ 什么是 SQL 审核？ 将 SQL 质量审核和优化这项任务，从 DB 端提取到研发端，通过擅长 SQL 的开发 DBA 和开发团队一起修正系统的 SQL，找出问题、修复问题，提升系统的健壮性和稳定性，从而保证整个系统的运维建设质量，这就是 SQL 审核。 是否面临新上线软件性能问题
---- 💅文章概要： 在本节内容中，我们将继续学习ABAP OPEN SQL的知识，今天带来的内容是ABAP SQL性能优化的开篇，在上一节中我们介绍了SAT事务码的运用，为大家打下了坚实的基础，相信各位小伙伴们都已经熟知如何使用SAT事务码进行程序性能分析了吧！那么从本节开始将正式进入SQL性能优化实战部分！拿起键盘跟我练，一路火光带闪电！ ---- ---- 前言 📷 在本节内容中，我们将继续学习ABAP OPEN SQL的知识，今天带来的内容是ABAP SQL性能优化的开篇，在上一节中
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。
在面对不够优化、或者性能极差的SQL语句时，我们通常的想法是将重构这个SQL语句，让其查询的结果集和原来保持一样，并且希望SQL性能得以提升。而在重构SQL时，一般都有一定方法技巧可供参考，本文将介绍如何通过这些技巧方法来重构SQL。
今天凌晨的朋友圈“地震”，一大帮果粉高呼“科技，以换芯为本” “买处理器送手机”，跪倒在了新款iPhone SE的石榴裙下。
第2层sql处理层（SQL Layer）：主要有SQL Interface、Parser、Optimizer、Cache和Buffer
联接的性能问题之一是数据量过大导致的性能问题。当进行联接操作时，如果参与联接的表包含大量的数据记录，可能会导致以下性能问题：
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？
“SQL语句详细信息”提供冻结或解冻查询计划的按钮。 它还提供了一个Clear SQL Statistics按钮来清除性能统计，一个Export按钮来将一个或多个SQL语句导出到一个文件，以及一个Refresh和Close页面按钮。
本文整理自美团技术沙龙第75期的主题分享《美团数据库攻防演练建设实践》，系超大规模数据库集群保稳系列（内含4个议题的PPT及视频）的第4篇文章。
作者介绍 杨江， 6年Oracle工作经验，4年Oracle数据库专业服务经验，擅长性能优化、性能问题诊断、故障排查、GOLDENGATE。 影响数据库性能的因素有很多，从大的方面可以分为硬件和软件。硬件包括CPU、内存、存储、网络设备等，软件方面包括操作系统版本、操作系统参数、数据库版本、数据库参数、数据库架构、运行的SQL代码等。 以上因素中，运行的SQL代码可单独归为一类，这部分内容多变，可控性较低，与业务强关联，动态影响，难以准确捕获，问题此消彼长难以根除。通过我们处理的故障类型统计，80%的性能问
为更好的帮助DBA运维数据库，腾讯云将于每月开展DBbrain诊断日，腾讯云高级产品经理迪B哥直播解析经典数据库运维难题，结合腾讯云数据库智能管家DBbrain的能力，为大家提供问题优化思路和方法，玩转数据库！ 本期文章将聚焦于数据库智能管家DBbrain的最新功能“SQL优化”服务，为大家详细解读如何高效、高质的完成耗时又繁重的SQL优化工作，帮助业务持续稳定的运行，实现数据库“自治”。 1 多样的数据库优化手段 数据库（Database）一直以来都在业务系统中扮演着举足轻重的角色，大部分业务的稳定运
如果问你，你的数据库性能如何，你会怎么回答呢？ DBA 甲： db file sequential read等待事件经常出现，不知道什么原因。 DBA 乙：平常负载不高，但偶尔周一业务高峰期就撑不住挂掉了。 DBA 丙：有一些SQL语句执行非常慢，但业务不给改，也没有办法。 以上会不会恰好也是你的答案？ 我们都在做运维，但往往被人问起才发现，自己并不懂自己的数据库。数据库的性能分析是一个很广泛的话题，涉及到的内容非常多，对于大多数的DBA来说都是一个复杂的让人头疼的问题，优化更是难上加难。今天，有一个人，他
2018 Oracle Code 于5月17日在新加坡拉开帷幕。作为全球开发者交流分享的年度盛会，为吸引所有领域的开发者，Oracle今年将自1996年开始的JavaOne大会更名为 Oracle Code One，涵盖全行业的高端技术人才。
码农架构的读者应该注意到上个周末有分享一篇文章：一个几乎每个系统必踩的坑儿：访问数据库超时，最后对于怎么避免写出慢SQL没有过多赘述，但实际上这个问题我们经常遇到。我们不能等着系统上线，慢 SQL 吃光数据库资源之后，再找出慢 SQL 来改进，那样就晚了。那么，怎样才能在开发阶段尽量避免写出慢 SQL 呢？
这是怎么做到的呢？ 这些被提速的场景都有一个共同点：原先都是用各种数据库（也有 HADOOP/Spark）上的 SQL 实现的，包括查询用的几百行 SQL 也有跑批用的几千行存储过程，然后我们改用集算器的 SPL 重新实现之后就有了这样的效果。 集算器 SPL 有什么神奇之处？是不是能让各种运算跑得更快？ 有点遗憾，并没有这样的好事。集算器也是一个软件，而且是用 Java 写的，完成同样运算通常比 C/C++ 写的数据库还要慢一点。 那是怎么回事？
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