数据库性能调优

hbase.regionserver.handler.count：线程数目，默认10，推荐150，过大可能导致GC频繁或内存溢出。

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。

数字出版公司的《Oracle数据库高性能调优技巧：适用于9i和10g版本的电子书》提供了全面的数据库性能优化策略。

深入解析高级OWI和Oracle性能调优技巧，提升数据库性能。

Spark以内存计算著称，因此CPU、带宽和内存资源都可能成为性能瓶颈。通常情况下，内存充足时，瓶颈主要受限于网络带宽。然而，有时也需要进行序列化优化等操作来降低内存占用率。 本指南着重介绍两方面内容： 数据序列化：这是提升网络性能和降低内存消耗的关键。 内存优化：我们将简要介绍一些实用技巧。 通过优化数据序列化，可以有效减少数据在网络传输过程中占用的带宽，并降低内存存储压力。内存优化技巧则有助于更有效地利用内存资源，避免不必要的浪费，从而提升整体性能。

D50317GC10.Oracle数据库11g性能调优

数据库性能直接影响系统效能，受多方面因素影响：主机CPU、RAM和存储系统的性能，操作系统和ORACLE参数的配置，以及数据库设计和SQL编程质量。优化应包括良好硬件配置，合理参数设定，有效数据库设计和优化的SQL编程。

MySQL数据库作为一种流行的开源关系型数据库管理系统，在各种应用中广泛使用。优化MySQL数据库的性能是提升系统效率和响应速度的关键步骤。通过调整配置参数、优化查询语句以及定期维护数据库，可以显著改善其性能表现。

本课程深入探讨Oracle数据库性能调优的核心，涵盖SQL语句执行过程、Oracle优化器机制、表关联原理、SQL执行计划获取与分析等关键议题。通过浅显易懂的方式，引导学习者逐步掌握SQL优化技巧，提升数据库性能。

本书从MySQL数据库基础知识和维护开始，重点介绍MySQL数据库应用系统的性能调优和高可用可扩展架构设计。基础知识包括MySQL数据库介绍、架构组成、存储引擎、安全管理和备份恢复。性能调优部分深入分析影响MySQL数据库性能的因素，探讨Schema设计、查询优化、SQL层和存储引擎层调优。架构设计部分围绕设计高可用可扩展的企业级分布式数据库集群环境，分析通过MySQL实现这一目标的多种架构方式，包括可扩展设计和高可用设计两部分内容，涵盖Replication利用、数据切分、缓存、搜索、NDB集群和系统监控等方面。