数据库调优

Morgan Kaufmann出版的数据库调优原理书籍讲述了如何优化数据库性能的关键方法和策略。书中详细介绍了数据库索引、查询优化以及性能调整的最佳实践。

参数调优（I/O、CPU、内存、锁机制、tempdb） 应用程序调优 索引维护 SQL优化 数据类型匹配 连接优化（长连接、短连接、减少网络流量）

档深入探讨了 Informix 数据库引擎参数的调整策略。通过对关键参数的分析和优化，可以显著提升数据库性能，满足特定应用场景的需求。

MongoDB 的性能优化其实挺有意思的，是当你在大规模数据时，性能问题就显得尤为重要。通过这段视频，你可以了解 MongoDB 的数据库性能与调优技巧，快速提高数据库速度。虽然 MongoDB 本身在查询方面比较灵活，但如果不优化的话，性能就会大打折扣。挺到位的，适合有一定基础的开发者，能你了解索引优化、查询优化等实用技巧。推荐给正在做大数据的朋友们，了解它的内存管理和查询性能，有助于节省不少时间哦。如果你对数据库调优有兴趣，可以看看其他相关资源，比如 SQL 和 MySQL 的性能优化，方法也挺实用的。

在进行数据库索引设计时，SQL调优是必不可少的步骤。有效的数据库索引能够显著提高查询效率，降低数据操作的时间消耗。以下是一些优化数据库索引的方法： 1. 创建合适的索引- 分析查询需求，根据高频查询字段创建适合的索引，避免在低频字段上浪费资源。 2. 使用覆盖索引- 对于频繁查询的字段组合，使用覆盖索引可以显著减少查询时间，提高性能。 3. 定期维护索引- 定期检查索引状态并重新组织或重建，以保持性能。避免碎片化导致的性能下降。 通过合理使用数据库索引，可以优化SQL调优的效果，提高系统整体性能。

数据库性能调优的原理讲得蛮透的，适合做系统优化的你看看。美河出的这份《数据库性能调优.原理与技术》内容还挺扎实的，覆盖面广，从SQL 优化到执行计划，再到MySQL和Oracle的调优策略，讲得都比较细。读起来不费劲，干货还不少。像索引优化这块，里面提到多实用的判断方法，比如你查询慢时第一步该看什么，是不是走了全表扫描，用EXPLAIN一查就知道，配合索引用得好，性能能差个几倍不是吹的。讲查询优化那部分也不错，不只是理论，还配了不少例子，比如怎么拆分子查询、怎么避免 N+1 问题，写得挺接地气的，不是那种空谈理念的风格。另外，如果你用的是MySQL，推荐你顺手看看这篇 《优化 MySQL 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。

服务优化的 MySQL 数据库开发规范，挺适合做性能调优入门的。像max_connections这类配置，默认才 100，稍微一跑量就容易爆；推荐改成 1024，抗压能力直接上来了。还有query_cache_size，默认是 0，完全没开，改成 16M 效果立竿见影，对查询挺有的。sort_buffer_size也别忽略，默认 512K 太小，调成 16M，ORDER BY、GROUP BY速度能快不少。适合那种慢查询多、排序密集的业务场景，蛮实用的。

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

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。