性能优化与调优

服务优化的 MySQL 参数设置，多时候是老系统性能卡顿的救命稻草。像 max_connections 就挺关键，默认才 100，稍微访问多点就挂了，调成 1024 效果。 query_cache_size 默认是不开的，但有些场景加上 16M 的缓存，响应速度肉眼可见地提升。嗯，，适合静态查询的系统，不适合频繁更新的。 sort_buffer_size 和 record_buffer 就是那种“不动还好，一调吓一跳”的参数。前者是排序用的，后者是顺序读表的。一般直接上 16M，性能还不错，是 ORDER BY 多的项目。 还有 table_cache，默认 64 有点抠。调到 512，能开更

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

Hadoop 的安装配置文档，写得挺清楚的，适合新手也适合老鸟参考着快速上手。里面从基础环境准备、伪分布式搭建到集群部署，一步一步写得比较细。尤其是在调优部分，讲到了一些常见的坑，比如dfs.replication怎么设置合理，YARN资源怎么调配，这些经验还蛮实用的。 Hadoop 的调优，说实话有点玄学，不过文档里提到的mapreduce.task.io.sort.mb和yarn.scheduler.maximum-allocation-mb这些参数，确实是性能提升的关键点。你可以先按照文档建议配一遍，根据自己的机器慢慢调试。 如果你平时也用Spark、Hive、Zookeeper这些组件

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

大数据性能调优的本质是什么？我们的目标是什么？从何处入手？在深入 Spark 性能调优之前，理解这些至关重要的问题至关重要。 Spark 性能调优的要点包括: 资源优化参数调优 高效 RDD 操作算子 通过掌握这些要点，我们可以有效提升 Spark 的性能。

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。

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

spark 性能调优的干货资源，内容全、讲得细、源码也扒得比较透。里面的spark-config-and-tuning是调参的关键，像spark.executor.memory、spark.sql.shuffle.partitions这些参数怎么配，关系到任务能不能顺利跑完，也影响资源用得是否高效。spark-graphx-source-analysis和spark-ml-source-analysis就比较适合进阶用户，尤其是你想知道 GraphX 背后的消息传播机制，或者 MLlib 模型训练的优化逻辑，看源码比看文档靠谱。还有一个spark-programming-guide-zh-cn

Sybase 的性能调优说复杂也复杂，说简单也能挺。关键就是你得明白数据库在哪卡脖子，一项项去优化——查询、索引、内存、并发、I/O 这些全是重点。文档里不光有概念，还有工具推荐、调优技巧、甚至实战案例，内容挺全的。比如怎么用SQL Trace查慢查询、怎么用复合索引提速报表查询，讲得都挺接地气，适合你在项目里直接拿来用。如果你日常要跟 Sybase 打交道，强烈建议收藏一份，调优思路清晰，操作建议也实用。