Oracle数据库性能优化分析

优化Spark性能- 分配更多资源- 调节任务并行度- 持久化公用RDD- 广播大变量- 使用Kryo序列化

列优先的数据建模，挺适合做性能调优训练的练手素材。你听说过“循环慢”、“一定要矢量化”这种说法，但真到了实战，循环和矢量化其实是个平衡的事，看场景来选。列循环放在外层，内存访问更连贯，效率不低；变量多的循环放里层，也挺合理的。别怕循环，怕的是不懂为什么慢。feature jit off、feature accel off都可以帮你验证具体效果，想清楚再动手优化，省力多了。

探索oracle 10g的性能分析与优化策略，为学习者提供全面指南。

数据库优化中的分表，如果你的数据量比较大，或者表的访问量高，分表是一个挺实用的优化手段。简单来说，分表就是将一个大表拆成几个小表，这样可以提高查询性能，减少单表的锁竞争。适合一些数据量庞大的应用场景，比如电商、社交平台等。不过，分表也有自己的挑战，比如跨表查询、事务等需要注意。如果你想更深入了解，可以看看这几个资源：MySQL 数据库分表与分区优化策略，讲得细，适合初学者；大数据分表优化 SQL 千万级数据如何高效分表，这篇文章对于超大数据表有；Python 与 MySQL 数据库分表分库实操指南，如果你用 Python 来操作 MySQL，别错过这篇。，分表技术是数据库优化中的一个常见且实用

Apriori算法作为数据挖掘中常用的一种关联规则挖掘算法，具有较高的效率和可扩展性。

秒杀场景的 MySQL 瓶颈问题，淘宝的实战案例讲得挺细。比如连接过多、IO 抖动、行锁冲突这些坑，基本你都能踩到。文中讲了几个优化手法，像是用缓存挡前端、用异步队列解压力，还有慢 SQL 优化，蛮实用的。 从 DBA 角度出发的网络调优也有分享。看过 《淘宝 MySQL DBA 网络性能调优》，你会发现线程池、连接池这块其实还有多优化空间，尤其是高并发时候，响应更稳定。 搭配 Redis 也能缓一手，用 《基于 Redis 优化高并发异步秒杀点评系统》 那种做法，挺适合做读写分离的。强烈建议你别纯靠 DB 抗，容易爆。 淘宝老大丁奇的优化经验也别错过，《淘宝丁奇优化 MySQL 运行的有效方

Informix SQL性能分析 在IT行业中，数据库的性能优化是一项至关重要的工作，尤其是在大型企业级应用中。将详细介绍如何在Informix数据库中进行SQL性能分析，帮助提升数据库的整体性能，减少延迟并增强用户体验。 一、环境准备 在进行SQL性能分析之前，确保以下环境要求：1. Informix环境：需要一个运行中的Informix数据库服务器，并拥有足够的权限执行相关操作。例如，可能需要通过SSH登录到主机进行后续操作（如：ssh10.1.70.150）。2. Oracle环境：虽然专注于Informix，但学习Oracle环境下的SQL性能分析方法同样有助于理解数据库优化。可以

在分页优化中，我们通常需要考虑条件筛选和性能要求，特别是在频繁访问的Web环境中。例如，在测试表中，我们选择了所有属于\"SYSTEM\"用户的表，并按object_id排序。为了优化性能，首先创建了一个组合索引owner+object_type，并分析了其统计信息。这些步骤有助于提升分页操作的效率。

综合分析了多个Oracle数据库性能优化案例，详细介绍了各案例的优化策略和实施过程。