Informatica调优

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。

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。

全面分析PGA和SGA 助力开发者优化ORACLE数据库

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。

Oracle性能优化方法

找出资源利用率高或饱和的瓶颈点。 根据错误、利用率和饱和度，逐步缩小问题范围。 分析响应时间最长的环节，持续细分找出影响因素。 熟悉应用特性，包括版本、功能、类型、配置等。 注重架构和逻辑设计，避免架构缺陷和程序问题。

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。

ASE系统调优建议 避免使用游标，除非绝对必要。 尽量使用小事务。 索引的创建应与SQL语句的编写相结合。 选择合适的连接方式（长连接或短连接）。 尽量减少网络流量。 在高并发场景下，可以考虑将部分计算任务分担给客户端。 将联机交易处理系统与查询统计系统分离。

深入探讨了如何优化Spark性能，涵盖了性能监控、数据倾斜处理、shuffle调优等关键内容。讨论了合理配置worker与executor、内存分配优化、CPU使用率监控及网络带宽管理等调优要点，并通过实际案例展示了企业级大数据平台的调优方法。