Apress.Troubleshooting.Oracle.Performance.Jun.2008.pdf

本书详细介绍了如何发现并解决Oracle数据库中的performance problem，以及如何进行优化Oracle数据库。通过深入分析常见的性能瓶颈，提供有效的优化策略和实用的解决方案，帮助数据库管理员和开发人员提高数据库性能，确保系统的稳定性和高效性。

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Oracle 11g数据库结构图（Db11g架构海报Jun2008完整版）专为学习爱好者设计

The book 'SQL Server 2012 Query Performance Tuning' focuses on optimizing SQL queries for the SQL Server 2012 database management system. It covers a wide range of optimization strategies and techniques from basic concepts to advanced skills. Topics include SQL Server 2012 overview, importance of query performance optimization, index optimization, query execution plans, statistics, query optimizer, stored procedures and parameterized queries, resource management, temporary objects and table variables, and performance monitoring tools like SQL Server Profiler and DMVs.

大多数真实世界的应用程序与存储在关系数据库中的数据进行交互，因此每个VB程序员都需要知道如何访问数据。本书专门介绍如何使用VB 2008与SQL Server 2005数据库进行交互。此外，本书还涵盖了LINQ和ADO.NET 3.5，这是.NET Framework 3.5中最令人兴奋的功能。专注于数据库概念的章节将帮助您理解数据库概念，就像您从一本纯数据库概念的书中学到一样。我还涵盖了SQL Server 2005引入的许多新特性。

Expert MySQL is the premier guide for learning, comprehending, and expanding the MySQL server. It fully explores the potential of open-source by demonstrating methods to alter the code, develop custom storage engines, design personalized authentication plugins, and introduce unique functions and commands into SQL syntax. No other publication matches the comprehensive insights and practical examples into MySQL's inner workings, expertise honed over years by engineers. Expert MySQL serves as an indispensable resource for integrators, engineers, and software developers engaged with MySQL server code.

在Oracle数据库中，进行SQL性能调优可以从多个方面入手： 语句级调优：优化SQL语句的结构，减少不必要的计算和数据处理。 表关联优化：选择合适的关联顺序，避免全表扫描，提高查询效率。 索引使用：合理创建和维护索引，确保查询能有效利用索引。 CBO（成本基础优化器）：利用CBO生成执行计划，确保选择最优的执行路径。 RBO（规则基础优化器）：在必要时使用RBO，特别是在较旧的系统中，确保查询性能。

Oracle数据库的性能优化是提升数据库系统效率和响应速度的关键步骤。优化的核心目标是通过对系统资源、查询操作、存储和网络进行全面调整，减少性能瓶颈。常见的优化策略包括： SQL查询优化：通过合理使用索引、避免全表扫描、重构复杂查询来减少查询执行时间。 数据库参数调优：根据具体负载调整数据库内存、缓存以及并发连接的参数配置。 硬件和存储优化：合理配置硬盘、内存和网络带宽，提高数据访问速度。 数据库设计优化：规范数据表结构，优化数据存储模型，避免冗余和不必要的复杂度。 定期维护和监控：设置性能监控工具，定期进行数据库性能检查，及时发现并解决问题。