SQL调优总结与实践心得

SQL调优是在处理数据操作语句（SELECT, INSERT, UPDATE或DELETE）时选择最有效执行计划的关键过程。Oracle提供了优化器（Optimizer）来决定如何访问表和索引以达到最佳性能。

调整的目标不管正在设计或维护系统，应该建立专门的性能目标，它使你知道何时要作调整。调整你的系统的最有效方法如下：

了解Oracle的性能调优方案，可以更好地理解Oracle数据库执行SQL语句的方式，从而提升编写最优SQL语句的能力。

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。

本内容分享了Facebook在Spark调优方面的实践经验。

Hive是Apache Hadoop生态系统中的数据仓库工具，允许用户使用SQL方言（HQL）对存储在HDFS上的大规模数据进行查询和分析。在大数据处理中，Hive性能优化是关键环节，以提高查询速度和系统资源利用率。以下是对Hive调优总结文档-Hive Tuning PPT中可能涉及的多个知识点的详细阐述： 元数据优化： 分区策略：根据业务需求设计分区字段，减少不必要的数据扫描，例如按日期、地区等分区。 桶表：通过哈希函数将数据分布到预定义的桶中，提高JOIN操作的效率，尤其是等值JOIN。 物理存储优化： 列式存储：Hive支持ORC、Parquet等列式存储格式，列式存储能有效减少I/O，因为查询通常只需要访问部分列。 压缩：启用数据压缩，如Snappy、Gzip或LZO，可以减少存储空间并提高读取速度。 数据倾斜：注意数据分布的均匀性，避免某些分区或桶中的数据量远大于其他。 查询优化： JOIN优化：避免全表JOIN，尽可能利用分区JOIN和桶表JOIN。使用MapJOIN，对于小表可以将其加载到内存中，避免昂贵的Shuffle JOIN。使用Broadcast JOIN，如果可能，将小表广播给所有Reduce任务，减少网络传输。 GROUP BY与ORDER BY：如果可能，避免全局排序，尽量使用DISTRIBUTE BY和CLUSTER BY来控制数据的分发和聚集。 子查询优化：避免嵌套子查询，尝试重写为更高效的JOIN或临时表。 执行引擎优化： Tez与Spark：考虑使用Tez或Spark作为执行引擎，它们提供了更高效的执行模型，比默认的MapReduce更快。 动态分区：在插入数据时，动态分区可以提高效率，但需谨慎设置分区的采样条件。 资源管理： YARN配置：调整Map和Reduce任务的内存、CPU设置，确保资源的有效利用。 Hive配置：设置合适的mapreduce.job.maps和mapreduce.job.reduces以平衡计算资源和任务数量。

加速数据库查询 数据库查询性能是应用效率的关键。以下技巧有助于优化SQL查询： 1. 理解查询计划: 使用 EXPLAIN 或 EXPLAIN ANALYZE 命令分析查询执行计划，识别瓶颈。 2. 索引优化:* 为经常出现在 WHERE、JOIN、ORDER BY 和 GROUP BY 子句中的列创建索引。* 避免过度索引，过多的索引会影响写入性能。 3. 查询结构优化:* 尽量使用 JOIN 代替子查询，尤其在处理大数据集时。* 避免使用 SELECT *，明确选择需要的列。* 使用 LIMIT 限制返回结果数量。 4. 数据类型优化:* 使用最有效的数据类型存储数据，例如使用 INT 而不是 VARCHAR 存储数字。* 避免对索引列进行函数操作，这会使索引失效。 5. 其他优化技巧:* 使用数据库缓存机制，例如查询缓存、对象缓存等。* 定期进行数据库维护，例如更新统计信息、重建索引等。 注意:* 具体的优化方法取决于数据库类型、数据量和应用场景。* 在进行任何优化之前，请先备份数据。

Oracle性能优化方法

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