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。
Oracle SQL性能调优方案与优化技巧总结
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Oracle排序优化-高效SQL性能调优技巧
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。
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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。
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判断当前数据库使用何种优化器由optimizer_mode初始化参数决定。该参数可能的取值为:first_rows_[1 | 100 | 1000] | first_rows | all_rows | choose | rule。具体解释如下:
RULE为使用RBO优化器。
CHOOSE则根据实际情况选择优化器。如果数据字典中包含被引用的表的统计数据,则使用CBO优化器,否则使用RBO优化器。
ALL_ROWS为CBO优化器使用的第一种具体的优化方法,主要以数据的吞吐量为目标,尽可能使用最少的资源完成语句。
FIRST_ROWS为优化器使用的第二种方法,重点是数据响应时间,快速查询出前几行数据。
FIRST_ROWS_[1 | 100 | 1000]为优化器选择响应时间最小的执行计划,以迅速生成查询结果的前n行。
查看当前设置的优化器模式可使用命令:show parameter OPTIMIZER_MODE。
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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。
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