ASE 系统命名缓存结构与参数调优

ASE系统调优建议 避免使用游标，除非绝对必要。 尽量使用小事务。 索引的创建应与SQL语句的编写相结合。 选择合适的连接方式（长连接或短连接）。 尽量减少网络流量。 在高并发场景下，可以考虑将部分计算任务分担给客户端。 将联机交易处理系统与查询统计系统分离。

ASE系统调优涉及数据库系统配值参数的优化、内存管理、锁机制优化、CPU、I/O优化、TEMPDB优化、应用程序优化、索引维护、SQL写法优化、数据类型匹配、长短连接优化以及减少网络流量。

Adaptive Server® Enterprise 性能和调优系列文章介绍了 ASE 的基本性能概念和调优最佳实践。

Oracle 数据字典缓存存储了数据库对象的元数据信息，对于数据库的正常运行至关重要。高效的数据字典缓存可以显著提升数据库性能。以下是一些常用的数据字典缓存性能调优工具： 1. V$ROWCACHE 视图 V$ROWCACHE 视图提供了数据字典缓存的使用情况统计信息，包括： GETS: 获取缓存对象的次数 GETMISSES: 获取缓存对象失败的次数 (缓存未命中) 通过分析 GETMISSES 与 GETS 的比率，可以评估数据字典缓存的命中率。较低的命中率表示需要进行调优。 2. PARAMETER & SESSION 动态性能视图 SHARED_POOL_SIZE 参数控制着共享池的大小，而数据字典缓存是共享池的一部分。 可以使用 V$PARAMETER 和 V$SYSTEM_PARAMETER 视图查看 SHARED_POOL_SIZE 的当前值。 可以使用 V$SESSION 视图查看每个session对library cache和shared pool的使用情况。 如果数据字典缓存的命中率较低，可以考虑增加 SHARED_POOL_SIZE 的值来提升缓存命中率。 3. Library Cache & Shared SQL 区域 Library Cache 存储了已解析的 SQL 和 PL/SQL 语句，这些语句的元数据信息也存储在数据字典缓存中。 高效的 Library Cache 管理可以减少对数据字典缓存的访问次数，从而提高性能。 4. UGA (User Global Area) UGA 包含了用户会话的私有数据，其中一部分数据也需要访问数据字典缓存。 如果 UGA 的配置过大，可能会导致对数据字典缓存的访问压力增加。 5. 数据字典缓存报告 Oracle 提供了一些数据字典缓存相关的报告，可以用于诊断和分析缓存性能问题，例如 Data Dictionary Cache Report.txt 。

ASE 系统性能调优的第一步是建立明确的性能基准。基准测试是指确定用户可接受的性能指标，例如响应时间、吞吐量等。 通过基准测试，我们可以： 判断应用程序性能的优劣： 将实际性能与基准进行比较，判断应用程序是否满足用户需求。 评估调优方法的有效性： 实施调优策略后，再次进行基准测试，比较调优前后性能的变化，判断调优方法是否有效。

在Hive中，合理设置Map和Reduce的参数对于提升查询性能至关重要。以下是一些常用的参数及其配置建议： 控制Map任务数量的参数： mapred.map.tasks: 手动设置Map任务数量。 mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize: 控制输入文件分片大小，间接影响Map任务数量。 控制Reduce任务数量的参数： mapred.reduce.tasks: 手动设置Reduce任务数量。 hive.exec.reducers.bytes.per.reducer: 控制每个Reduce任务处理的数据量。 其他重要参数： hive.exec.reducers.max: 设置Reduce任务数量上限。 mapreduce.job.reduces: 设定作业Reduce任务数量。 需要注意的是，最佳参数配置取决于具体的数据集和查询语句。建议进行测试和调整，以找到最佳性能配置。

档深入探讨了 Informix 数据库引擎参数的调整策略。通过对关键参数的分析和优化，可以显著提升数据库性能，满足特定应用场景的需求。

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。

Oracle SQL调优是指通过分析执行计划和优化器选择，改进访问数据存取方法和表间连接，以提升数据库性能。探讨了执行计划的定义、分析方法及干预策略，并通过综合案例分析展示了如何有效优化SQL查询性能。