案例2 查询性能调优策略-11g性能监控与优化

D50317GC10.Oracle数据库11g性能调优

DB2性能监控与调优是IT领域中一个重要的议题，特别是在大数据和云计算时代，数据库的高效运行直接影响到企业的业务连续性和用户体验。徐明伟在2011年的ITPUB数据库大会上分享了关于DB2性能监控和调优的最佳实践，这一主题涵盖了性能问题识别、监控工具使用、数据分析方法以及具体的调优策略，对于DBA和IT专业人士来说具有极高的参考价值。 性能调优概述 在DB2性能调优中，首先需要理解的是性能问题的表现形式，包括但不限于响应时间慢、吞吐量低以及资源过度消耗等问题。这些问题的根源可能涉及存储、系统、中间件、数据库和应用程序等多个层面。从数据库的角度来看，关键因素包括数据库逻辑设计、物理设计（尤其是存储规划）以及SQL语句的编写。 数据库调优的关键点 在所有因素中，I/O操作的优化被视为最核心的一环。减少不必要的I/O、提高I/O效率以及合理的存储规划是提升数据库性能的基础。此外，避免表扫描和排序操作，这两者通常是导致CPU资源大量消耗的罪魁祸首。同时，虽然内存命中率是衡量性能的重要指标，但其数值并不总是反映真实的性能状况，因此需要结合实际情况综合分析。 性能调优步骤 调优是一个迭代的过程，涉及到问题的明确、数据的收集与分析，以及具体问题的定位与优化。首要任务是准确地定义问题，这需要基于实际观察而非主观臆断。随后，根据问题的不同类型，采用相应的监控工具来收集数据，如DB2的即时监控工具（Snapshot、db2pd、db2top）和事件监控工具（Event Monitor）。数据分析阶段的目标是定位问题所在，而问题的发现往往意味着解决方案已经找到了一半。 性能监控与问题定位 DB2提供了丰富的监控工具，例如用于即时监控的工具可以帮助快速查看数据库的当前状态，而事件监控工具则可用于长期的数据收集和趋势分析。值得注意的是，大多数性能瓶颈通常源于SQL语句本身的效率问题，因此优化SQL语句是提升数据库性能的关键。 自动化脚本的重要性 为了提高效率并减少人为错误，通过脚本来实现数据收集的自动化变得尤为重要。这不仅解放了DBA的时间，使其能够专注于更复杂的任务，同时也降低了对图形用户界面的依赖。在Unix/Linux环境下，可以利用shell脚本、sed、awk等工具配合Cron实现定时任务的调度；而在Windows平台上，则可以通过At/schtasks等工具达

DB2 数据库性能监控与调优实战指南 熟练掌握 DB2 数据库性能调优技能，需要深入了解日常监控流程，并熟练使用各种监控工具。 监控工具 Snapshot 工具: 快速捕获数据库运行状态信息，用于诊断性能问题。 Event Monitor 工具: 监控数据库事件，例如 SQL 语句执行、锁等待等，帮助定位性能瓶颈。 db2pd 工具: 提供丰富的性能指标数据，用于深入分析数据库内部运行机制。 SQL: 通过 SQL 语句访问监控数据，灵活定制监控指标和报表。 Recovery Expert 工具: 分析数据库日志，诊断问题并提供恢复建议。 实践应用 通过上述工具，可以全面掌握数据库运行状态，识别性能瓶颈，并采取相应的优化措施，例如： 优化 SQL 语句，提高查询效率。 调整数据库配置参数，优化资源利用率。 优化数据库设计，提升整体性能。

数据库性能直接影响系统效能，受多方面因素影响：主机CPU、RAM和存储系统的性能，操作系统和ORACLE参数的配置，以及数据库设计和SQL编程质量。优化应包括良好硬件配置，合理参数设定，有效数据库设计和优化的SQL编程。

Informatica调优要点（高级） 概述 本篇文档主要针对Informatica的数据集成平台提出了若干高级调优建议，帮助用户更好地理解和优化其数据处理流程。这些调优建议涉及从简单的设计更改到复杂的技术调整等多个层面，帮助用户解决在数据集成过程中遇到的性能瓶颈。 重要调优建议 1. 将Mapping分解- 原理与实践：通过减少每个Mapping中的目标表数量，可以显著提高Informatica作业的执行速度。每个Mapping对应一个Session，而每个Session都会建立自己的数据库连接。为每个目标表建立独立的数据库连接有助于DBMS并行处理插入、更新和删除操作。- 实践技巧：如果条件允许，可以将不同的Session放置在标记为“并发”的Batch组中，以实现Mapping和Session的并行执行。并行处理的好处在于，它可以显著缩短处理时间。 2. 使用Maplet处理复杂业务逻辑- 优势：Maplet是一种封装复杂逻辑的方式，合理使用Maplet不仅能提高Mapping的可管理性，还能在某些情况下提升性能。- 实践：尽量保持Mapping的简洁性，将复杂的业务逻辑拆分为Maplet，从而加快数据加载速度。 3. 保证Mapping尽可能简单- 策略：遵循简单的原则是提高性能的关键。数据从源到目标的处理步骤越少，数据加载速度就越快。 4. 重视Reader、Transformer和Writer进程的影响- 分析：了解Informatica生成的性能统计信息至关重要。识别和优化Reader、Transformer和Writer这些关键组件是提高整体性能的关键。

MySQL性能调优、高可用与监控实战指南 资深MySQL专家基于最新版本，倾囊相授高性能MySQL服务器构建之道。从故障诊断、表设计、SQL优化，到性能参数调优、mydumper逻辑、xtrabackup热备份与恢复，再到MySQL高可用集群搭建与管理、性能和服务监控，本书全方位深入解析MySQL服务器管理与维护技巧。 本书以实战为导向，内容源于作者多年实践经验总结和新知识拓展，并针对运维人员、DBA等相关工作者可能遇到的典型疑难问题，提供实用情景模拟和解决方案。无论您是否已经遇到过此类问题，本书都将为您提供宝贵参考，助您从容应对未来挑战。 适合读者： 希望构建和管理高性能、高可用性MySQL数据库系统的开发者 数据库管理员 (DBA) 对MySQL性能优化感兴趣的技术爱好者

Oracle性能优化的核心在于实施基础优化策略和实用的SQL调优技巧。随着数据库技术的进步，这些方法变得越来越重要，能够显著提升系统的响应速度和效率。

Spark性能优化 Spark性能优化是提升大数据处理效率的关键，尤其在企业级应用中。资源调优是优化的重要一环，涉及到对Spark作业的资源配置，如Executor数量、内存大小、CPU核心数及Driver内存设置等。以下是对这些关键参数的详细解析与调优建议。 1. num-executors 此参数设定Spark作业所需Executor数量，默认值可能难以充分利用资源，导致运行缓慢。建议设定在50至100之间，视数据规模和计算需求而定，避免过多或过少导致资源分配不平衡。 2. executor-memory 每个Executor的内存大小直接影响作业性能和避免OOM异常。通常建议为4GB至8GB，但需视队列内存限制及负载情况调整。总内存申请量不应超过队列总内存的1/3至1/2，以便保障其他作业正常运行。 3. executor-cores 此参数定义了Executor的CPU核心数，影响并发task能力。推荐设置为2至4个核心，视队列CPU核心限制及资源共享需求调整，避免资源独占。 4. driver-memory 设置Driver内存大小，Driver负责任务调度和结果收集。通常1GB内存已足够，但若需要将大量数据拉到Driver端，需确保内存足够，避免内存溢出。 5. spark.default.parallelism 设定每个stage的默认task数量，直接影响并行度。建议task数量在500至1000之间，以充分利用并行计算能力，同时避免task碎片化，影响效率。 其他参数还包括**spark.shuffle.memoryFraction**（用于shuffle操作的内存比例）。

本书全面介绍了 MySQL 管理和优化的最佳实践，涵盖故障诊断、表设计、SQL 优化、性能参数调优、逻辑备份、热备份和恢复、高可用性集群、性能监控等内容。作者凭借多年实践经验，深入浅出地讲解了如何构建和管理高性能、高可用性的 MySQL 数据库系统。本书适合所有希望提高 MySQL 系统性能和可靠性的开发者和 DBA 阅读。