数据库性能优化理论与实践

开源的 MongoDB，大数据时代的“万能螺丝刀”。支持灵活的文档结构，性能也蛮不错，适合存日志、搞，或者当缓存。Mongodb 算是比较“接地气”的 NoSQL，配个 Redis 就能玩出花来。想深入了解？韩冬的《大数据之 Mongodb 的理论实践与优化》就挺合适的，讲得还挺实在，偏实战派的那种。 MongoDB的优势是啥？是无模式，插入数据不用建表定义字段，像玩 JSON 一样随意。就是性能——insert、find操作都蛮快，尤其配合索引，响应也快。还有一点，Mongo 的文档格式天然就适合复杂数据结构，比如嵌套评论、多级菜单。 对比一下，Redis适合缓存、排行榜；MongoDB更适

查询大量逻辑读的语句，例如select tbuffer_gets, sql_text from tv$sqlarea where tbuffer_gets > 200000 order by tbuffer_gets desc; Buffer_getstSQL_TEXT 300,219ttselect order#,cust_no, from ttttorders where division = ‘1’ *

让我们从Scott用户开始，探索在Schema上的工作。我们将学习如何创建表、创建视图以及创建存储过程，并将理论知识应用到实际开发中。

本书汇集了经验丰富的数据库工程师的真实案例，涵盖Oracle常见错误分析与诊断、SQL优化技术（如索引调整、表碎片处理、分页查询优化、执行计划优化等）和系统性能提升策略。作者重点分享解决问题的思路与流程，总结实践经验，帮助Oracle DBA提升技能，优化数据库性能。

探讨了如何通过方法论和实际操作来优化Oracle RAC数据库的性能，提升系统运行效率和响应速度。

Oracle 数据库架构演进的历程挺长的，随着性能、稳定性、安全性等方面的需求不断提高，架构也在持续地升级。你知道吗？数据量逐渐增加，性能会下滑，多时候，拆分数据表、分布式架构就成了必选项。如果数据表的拆分效果不好，还可以通过负载均衡来实现跨平台迁移。不过，随着业务整合的趋势，数据库合并也是一种常见需求。Oracle 也了许多工具，比如Export/Import、DB Link等来进行数据迁移和整合，优化起来方便。至于内存管理方面，Oracle 有着一套不错的机制，像是Latch控制和Cursor Pin S Wait On X等待事件，能你提升数据库的并发性能。索引优化也是不容忽视的，合理使

Oracle 的性能优化说难也不难，说简单也真不简单。《Oracle 数据库性能优化与运维最佳实践.pdf》这份资源还挺实用的，讲了不少优化的思路和细节。里面从数据库设计、SQL 语句优化到实例配置，都一一讲到了，挺系统的。嗯，整体内容比较接地气，不是那种光说概念的文档。 优化方法论这块，提了四个原则，像是“先调设计，再调代码”，还有“别一上来就瞎改”。你要是之前调过慢 SQL，肯定懂这种感觉：方向错了，越调越慢。这里强调的是先收集数据，再动手。用工具像AWR去抓系统的等待事件，效率高多了。 对开发来说，文档里提的绑定变量、SQL 语句改写这些都挺实用的，不是说你语法对了就万事大吉。还要看索引

研发中心邵宗文探索数据库极限性能实践，致力于提升数据库性能。

本书系统介绍了数据挖掘领域的知识体系和技术创新。在全面回顾前沿进展的基础上，第2版增加了挖掘流、时序、序列数据以及时空、多媒体、文本、Web数据等新内容。可作为该领域的学者、研究者和开发者的参考书，也可作为计算机及相关专业高年级本科生、研究生的教材。