Oracle SQL性能调优方案与优化技巧总结

Oracle的排序通常发生在以下几种情况： tSQL语句中包含order by子句； tSQL中包含group by子句； tSQL中包含select distinct子句； 创建索引时； tSQL中包含union或minus运算； SQL优化器调用排序合并连接优化。 针对这些情况，可以通过调整查询语句、合理设计索引、使用合适的优化方法，来提升排序性能，减少不必要的资源消耗和查询时间。有效的优化能够显著提升Oracle数据库的整体性能，特别是在涉及大量数据处理时。

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 SQL 的性能调优方案，适合经常要高并发小 SQL 查询的同学。压测了三天，查出了不少内存泄露的坑，像Active Job一直挂着不动、Driver直接爆内存这些，都不是新鲜事了。文章里总结了 7 种常见泄露来源，还配了应对方法，比如优化AsynchronousListenerBus、合理控制ThreadLocal线程池这些，都是干货。如果你用 Spark 跑在线查询，尤其是接口调用多的小 SQL，蛮值得一读。

Oracle SQL调优是指通过分析执行计划和优化器选择，改进访问数据存取方法和表间连接，以提升数据库性能。探讨了执行计划的定义、分析方法及干预策略，并通过综合案例分析展示了如何有效优化SQL查询性能。

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

SQL调优总结，CHM，还不错，可以看看。。。

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

调优领域的Oracle SQL 性能优化内容还挺实用的，是你如果经常写 SQL 又想让查询飞起来，那这门课就蛮值得一看。它主要聚焦在应用程序级的调优，比如常见的 SQL 语句调优，还有那些因业务变化带来的管理调优。别的层级就不扯太多，专注做一件事，效率更高。像内存调优、数据结构配置这些东西，课程里就没展开。主要是让你搞清楚写 SQL 时怎么少走弯路，像写个SELECT是用JOIN还是EXISTS，调对了，响应快得多。嗯，顺手我还找了几个不错的相关文章，如果你想补充点周边知识，可以点进去瞧瞧，挺系统的：Oracle 内存管理自动与手动配置调优培训讲得比较细；SQL 性能调优适合刚入门；还有个叫O

ORACLE 的优化器模式判断，主要靠一个参数搞定：optimizer_mode。你只要用show parameter optimizer_mode查一下，就知道数据库现在走的是哪条路了。参数值挺多的，比如rule代表老牌的 RBO 规则优化器，choose就有点灵活——表有统计信息就用 CBO，没有就回退 RBO。all_rows是 CBO 里的大吞吐量派，追求整体效率；first_rows更适合前几行必须秒回的场景；还有first_rows_100这类的，算是更细致的调优策略，适合你需要快速返回固定行数的时候。这些优化器的选择，其实和你业务场景、SQL 写法、统计信息是否新鲜都有关系。如果