Oracle_SQL性能调优实战

SQL 性能调优的老大难问题，用点套路其实也没那么玄。Oracle 的 SQL 调优总结挺实用的，经验型选手一看就知道门道。它不是只讲概念，而是直接甩干货，像表该怎么建、索引该怎么用、删除大表别老用 delete 这些，都是踩过坑的教训。你看那些关于索引的细节，比如组合索引的列顺序，也不是随便来的，能直接影响执行效率。 大数据表操作时，用truncate table代替delete，嗯，这个真的省事又快，回滚日志都省不少。还有主键和表参数调一调，比如PCTFREE和PCTUSED，别怕麻烦，性能调优从这些小地方开始动手才靠谱。 索引的部分还挺细，OLTP 场景下别搞太多索引，越多越慢。那种重复

高性能查询的 SparkSQL 调优干货来了，讲得还挺细。全流程拆解查询执行逻辑，从解析到执行，外加各种性能调优技巧，比较实战，适合对 Spark SQL 有一定了解、想进阶的你。比如怎么大表 Join、怎么用 Broadcast 优化，讲得明明白白，代码示例也挺实用。支持的数据源也比较丰富，Hive、Cassandra、Kafka这些都能接，格式支持Parquet、ORC、CSV、JSON。调优部分提到了不少点，比如query plan优化、内存管理策略，还有shuffle调优技巧，听完再去查日志和配参数，方向就清晰多了。有意思的是，它还强调了中途容错，意思是查询执行到一半崩了也不用重头来，

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

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。

Oracle SQL调优技巧在实际应用中的关键性探讨。

SQL语句的处理过程共享SQL区域。

如果你正在优化 Oracle 数据库的性能，内存调优绝对是你不能忽视的一环。说到内存，Oracle 有两个关键的区域：SGA和PGA。SGA是数据库共享的内存区域，包含数据缓冲区、重做日志缓冲区和共享池等，合理配置可以让你的数据库效率大大提升。比如，db_block_buffers的配置可以根据物理内存和负载来决定，通常可以设置为总内存的 10%-20%。PGA则是每个进程的私有内存区域，主要涉及排序区和哈希连接区的内存分配。对于内存大小，sort_area_size和hash_area_size要根据具体需求调整，以避免资源浪费。要注意的是，不同的硬件和负载需求需要不同的配置，你可以通过调整

深入解析高级OWI和Oracle性能调优技巧，提升数据库性能。

ORACLE 的性能调优内容，整理得还挺细的，尤其是对一些常见的慢查询、索引失效问题讲得比较到位。你要是经常写 SQL，总会碰上点性能瓶颈，建议这两篇文章都看看，理解透了之后，写的查询语句执行效率会高不少，是在数据量一上来就卡顿的场景，能省你不少排查时间。