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。
墨墨导读:本文出自墨天轮“每日一练”专栏,此专栏已连更95天,欢迎关注https://www.modb.pro/topic/26446(复制到浏览器中打开或者点击“阅读原文”直达),本文主要描述了SQL tuning的过程。
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。
本博客介绍Oracle SQL调优的一种常用也是很实用的方法,也即/*+no_unnest */和/*+ unnest*/,介绍Oracle 的 /*+unnest */ 、 /*+ no_unnest */之前,先介绍一下Hint。
@[TOC](达梦(DM) SQL调优) 说到SQL调优,那可以说是开发者日常开发过程中经常会遇到的问题,不管你使用的是开源Mysql数据库,还是云原生数据库,或者是其他数据库,SQL调优的问题都是一个长期且久远的事。由于最近的项目使用的是DM数据库,那么这里就基于DM数据库SQL调优来浅谈一下吧。 SQL 调优 SQL 调优作为数据库性能调优中的最后一个环节,对查询性能产生着直接的影响。SQL 调优的整体目标简单的说就是使用最优的执行计划,这意味着 IO 以及 CPU 代价最小,来达到最大的查询性能。
在本文中,麦老师将给大家介绍如何调优SQL Server的代理作业JOB,并结合实际生产案例将一个运行时间从长达2天的作业调优缩短至令人欣喜的2小时。
本博客只记录工作中的一次oracle sql调优记录,因为数据量过多导致的查询缓慢,一方面是因为业务太过繁杂,关联了太多表。面对复杂的业务场景,确实有些情况是需要关联很多表的。当然有些情况是可以将业务实现放在Java代码里,有些情况可以不要关联很多表。不过因为本人不做DBA工作,是做开发的,所以本博客只能参考,不能当做规范
2.数据库的分表分库 分库分为两种,水平分割和垂直分割 分表是在同一个数据库当中,减少一个表的查询压力
1 问基本的操作技能,这里当然不会直接问sql语法,而会挑些点来问,比如左连接怎么做,with语句或merge语句的含义和用法。
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。
Hibernate是最流行的对象关系映射(ORM)引擎之一,它提供了数据持久化和查询服务。
1,jvm调优 这个是扯不断,理还乱。建议能加内存就加内存,没事调啥JVM,你都不了解JVM和你的任务数据。 spark调优系列之内存和GC调优 2,内存调优 缓存表 spark2.+采用: spark.catalog.cacheTable("tableName")缓存表,spark.catalog.uncacheTable("tableName")解除缓存。 spark 1.+采用: 采用 sqlContext.cacheTable("tableName")缓存,sqlContext.uncacheTa
本文介绍下如何通过DBMS_ADVISOR的quick_tune过程使用SQL Access Advisor,当然,使用EM来执行SQL Access Advisor会更加方便。
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。
本博客只记录工作中的一次oracle sql调优记录,因为数据量过多导致的查询缓慢,一方面是因为业务太过繁杂,关联了太多表。面对复杂的业务场景,确实有些情况是需要关联很多表的。当然有些情况是可以将业务实现放在Java代码里,有些情况可以不要关联很多表。
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
TUNE TABLE命令根据表中当前的数据对现有表进行调优。 该数据应该代表表完全填充时所期望的数据。
本文介绍的三种调优方法是按照金字塔的调优顺序排列的,如下图所示。一般来说,自底向上调优的效果是成反比的,而越往下层调优效果越好,但是难度也越大。
在偶然的机会听到了KDB,然后带着好奇和新鲜感体验了一把这个传说中和Oracle 相似度达到99%的数据库。 其中一部分的驱动力在于这个活动的奖品很丰厚,参加活动后可以拿到一个iwatch,确实是很划算的一个活动。 而对于KDB的认识,也是在对比调优中认识到的,其实结果还是大大超出我的预期。 首先来简单说一下背景,我们一共十来个人,分成两队,红队和蓝队,然后红队调优Oracle,蓝队调优KDB,然后使用benchmark在同样的加压条件下的tpcc值作为参考来对比Oracle和KDB 乍一看Oracle这边
这个是扯不断,理还乱。建议能加内存就加内存,没事调啥JVM,你都不了解JVM和你的任务数据。默认的参数已经很好了,对于GC算法,spark sql可以尝试一些 G1。
前面一篇文章中我已经对项目的基本情况进行了简单的介绍,今天就开始动手针对系统进行性能调优。在性能调优上面说实话我算是个菜鸟,并没有太多的经验和扎实的基础,所以有错误的地方希望大家指出。
导语 | 腾讯云原生数据库团队最新研究成果入选国际顶会SIGMOD,数据库结合AI形成自治大脑,并在2022年智能调优人机大赛中战绩不菲,标志着腾讯云在数据库自治领域取得重大突破,实现性能领先。 加入AI技术,形成数据库自治大脑 —— 周可/华中科技大学教授 周可教授表示,在海量数据的大背景下,DBA(人工运维)的增长远远跟不上数据的增长,且用户负载具有多样性和动态性,一成不变的运维方式已不能够满足用户的需求。把AI加入到数据库,形成数据库的自治大脑,符合数据库自治的发展方向。 实现数据库自治的基本框架包
在sql调优中使用dbms_sqltune是一个很高效的工具,如果说awr发现了性能问题sql,addm可以给出调优建议,sql monitor能够监控性能问题sql和执行计划,那么dbms_sqltune就是最后的优化顾问了,它给出的建议是经过深思熟虑的。而且相对来说更加 权威。尤其是对于老DBA而言,在这个地方其实就有些吃亏,因为这个功能着实太强大了,一般来说给出的建议都是非常中肯的,一般对于sql语句,大体有下 面几种形式的建议方式。 首先是发现统计信息问题,建议收集统计信息, 发现执行计划问题,会
在Java大数据开发任务当中,数据存储是非常关键的一环,涉及到分布式文件系统、分布式数据库,数据库是后端系统当中支持数据存储的重要组件。今天我们就来聊聊Java大数据,数据库开发从入门到精通,应该如何去一步步掌握。
本内容摘自 java web轻量级开发面试教程 对于合格的程序员,需要有基本的数据库操作技能,具体体现在以下三个方面。 l 第一,针对一类数据库(比如MySQL、Oracle、SQL Server等),会基本的增删改查操作,会用一些基本的函数,会编写存储过程触发器索引等工具。 l 第二,知道一些基本的对项目开发有帮助的概念,比如范式、索引、分区等。 l 第三,能编写一些相对复杂的SQL语句,比如带连接、带子查询、嵌套查询等。 对于高级程序员,用过的数据库种类当然是越多越好,此外,还要掌握如下三大方面的
继昨天对系统进行了初步的调优后,效果还是比较显著,DB time从500%降到了100%以内,当然过程还是充满艰辛,期间也是各种工具和分析语句斟酌了再三。 今天也没有收到任何报警,所以感觉问题似乎已经
开始之前,我先来讲一下我对性能调优的看法。在我看来Java的性能调优并不是像学习编程语言一样可以通过学习掌握,它是没有办法用直线的思维学会并掌握使用的,并且它对于程序员来说,对技术深度和广度有这十分高的门槛。
作为一名专注于大数据查询与分析技术的博主,我深知Apache Impala作为一款高性能的MPP(Massively Parallel Processing)查询引擎,在大数据实时分析领域所展现的强大实力。本篇博客将结合我个人的面试经历,深入剖析Impala的底层原理与性能调优技巧,分享面试必备知识点,并通过示例进一步加深理解,助您在求职过程中自信应对与Impala相关的技术考察。
Oracle 10g之后的优化器支持两种模式,一个是normal模式,一个是tuning模式。在大多数情况下,优化器处于normal模式。基于CBO的normal模式只考虑很小部分的执行计划集合用于选择哪个执行计划,因为它需要在尽可能短的时间,通常是几秒或毫秒级来对当前的SQL语句进行解析并生成执行计划。因此并不能保证SQL语句每次都是使用最佳的执行计划。而tuning模式则将高负载的SQL语句直接扔给优化器,优化器来自动对其进行详细的分析,调试并给出建议,这就是Oracle 提供的Automatic Tuning Optimizer,即自动调整优化器。Oracle 自动调整优化器通过SQL调优建议器(SQL tuning advisor)来体现。
在平时的调优工作中,在11g中的新特性sql monitor可以极大的简化性能监控的工作,对于执行时间超过5秒的sql语句都会记入v$sql_monitor中。 但是如果某个sql语句还没有执行,或者执行时间已经是几天前了,等发现性能问题进行调优的话就会比较困难,采用dbms_advisor.quick_tune是一个不错的选择。如果sql语句比较庞大,比较迷茫的时候至少可以得到一些很重要的思路。 举个简单的例子。 创建一个表t create table t as select *from all_ob
要确保InterSystems IRIS®Data Platform上的InterSystems SQL表的最高性能,可以执行多种操作。优化可以对针对该表运行的任何查询产生重大影响。本章讨论以下性能优化注意事项:
关于性能调优,我先来说说我的感受。Java 性能调优不像是学一门编程语言,无法通过直线式的思维来掌握和应用,它对于工程师的技术广度和深度都有着较高的要求。
Java技术面试主要是围绕Java核心、数据库、Spring Boot框架和分布式组件这四个方面来提问,前文也讲述了快速提升这四方面技能的技巧。在此基础上,本文将在数据库层面,给出准备面试说辞的方法。
Hive作为大数据平台举足轻重的框架,以其稳定性和简单易用性也成为当前构建企业级数据仓库时使用最多的框架之一。
蒸汽机的改进不是一蹴而就的,MySQL性能的改进也是贯穿整个MySQL发展史的。MySQL之父Monty在1981年写了MySQL的第一行代码以后,在开源的帮助下MySQL成长为目前最流行的开源数据库,同样其也凝聚了非常多的开发者、DBA、工程师的心血。
大数据技术栈的发展是一个不断演进的过程,从最初的数据仓库、商业智能,到分布式计算和实时计算,再到如今的人工智能,每一阶段的技术栈都有其独特的应用场景。
1、SQL入门 在准备成为MySQL DBA之前,能熟练的编写SQL是一个必要条件。exists 和 join之间的等价转换;基本的行列转换;SQL 循环等的熟练掌握对之后的运维和调优工作都有很大的帮助。 推荐书籍: SQL Cookbook 一本循序渐进的SQL指导手册。每一种业务需求,书中都用MySQL,SQL Server,Oracle三种语法进行解析。可以顺序的作为学习书籍,也可以之后作为工具书籍查阅。 The Art of SQL 将SQL调优模拟成一场战役,进行战术分析。更多的是传授SQL架构设
导读 近年来大数据业务规模迅速增长,为大数据平台运营治理带来了新的挑战:海量大数据任务的治理,缺乏统一、标准的数据与评估模型和治理工具,难以支持对大数据任务执行效率、稳定性等进行持续优化。腾讯大数据平台摸索出数据+算法驱动的“平台自治”方案,对于万亿级大数据分析逐步实现“自动化运营”,以一站式的自诊断、自优化、自管理能力,大大降低大数据产品使用门槛。
1. 引言 最近一段时间,系统新版本要发布,在beta客户测试期间,暴露了很多问题,除了一些业务和异常问题外,其他都集中在性能上。有幸接触到这些性能调优的机会,当然要学习总结了。 性能优化是一个老生常谈的问题了,典型的性能问题如页面响应慢、接口超时,服务器负载高、并发数低,数据库频繁死锁等。而造成性能问题又有很多种,比如磁盘I/O、内存、网络、算法、大数据量等等。我们可以大致把性能问题分为四个层次:代码层次、数据库层次、算法层次、架构层次。 所以下面我会结合实际性能优化案例,和大家分享下性能调优的工具
场景描述:面对大量复杂的数据分析需求,提供一套稳定、高效、便捷的企业级查询分析服务具有重大意义。本次演讲介绍了字节跳动基于SparkSQL建设大数据查询统一服务TQS(Toutiao Query Service)的一些实践以及在执行计划调优、数据读取剪枝、SQL兼容性等方面对SparkSQL引擎的一些优化。
前言,学大数据要先换电脑: 保证电脑4核8G内存64位操作系统,尽量有ssd做系统盘,否则卡到你丧失信心。硬盘越大越好。 1,语言要求 java刚入门的时候要求javase。 scala是学习spark要用的基本使用即可。 后期深入要求: java NIO,netty,多线程,ClassLoader,jvm底层及调优等,rpc。 2,操作系统要求 linux 基本的shell脚本的使用。 crontab的使用,最多。 cpu,内存,网络,磁盘等瓶颈分
在准备成为MySQL DBA之前,能熟练的编写SQL是一个必要条件。exists 和 join之间的等价转换;基本的行列转换;SQL 循环等的熟练掌握对之后的运维和调优工作都有很大的帮助。
其实是这样的,就是上周线上线下面试了几家公司嘛,然后就是很多同学说想让我分享下,所以有了这篇文章了。
从管理门户运行Tune Table工具时,ExtentSize是表中当前行的实际计数。默认情况下,GatherTableStats()方法还将实际行数用作ExtentSize。当表包含大量行时,最好对较少的行执行分析。可以使用SQL tune table命令并指定%SAMPLE_PERCENT来仅对总行的一定百分比执行分析。在针对包含大量行的表运行时,可以使用此选项来提高性能。此%SAMPLE_PERCENT值应该足够大,以便对代表性数据进行采样。如果ExtentSize<1000,则无论%SAMPLE_PERCENT值如何,TUNE TABLE都会分析所有行。
如果在Task执行期间发生大量的Full GC,那么说明年轻代的Eden区域给的空间不够大,可以通过一下方式进行调优:
在性能测试过程中,最重要的一部分就是性能瓶颈定位与调优。而引发性能瓶颈的原因是多种多样的,在之前的博客:常见的性能测试缺陷有进行介绍。这篇文章,来聊聊性能测试过程中的一些注意事项,以及常见的一些性能缺陷表现及如何进行定位分析并且调优。。。
前言:在chinaunix上总是有很多同学咨询想学习数据库,或者是为入行DBA做些准备。几年来作为一个MySQL DBA的成长过程有一些积累和感悟,特此拿出来和大家分享。 SQL 入门 在准备成为MySQL DBA之前,能熟练的编写SQL是一个必要条件。exists 和 join之间的等价转换;基本的行列转换;SQL 循环等的熟练掌握对之后的运维和调优工作都有很大的帮助。 推荐书籍: 1. SQL Cookbook [原版下载] [中文版下载] 一本循序渐进的SQL指导手册。每一种业务需求,书中都用
我们都知道查询优化器,知道在查询优化器中会经历逻辑查询优化和物理查询优化。需要注意的是,查询优化器只能在已经确定的情况下(SQL 语句、索引设计、缓冲池大小、查询优化器参数等已知的情况)决定最优的查询执行计划
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