背景:性能应该是功能的一个重要参考,特别是在大数据的背景之下!写SQL语句时如果仅考虑业务逻辑,而不去考虑语句效率问题,有可能导致严重的效率问题,导致功能不可用或者资源消耗过大.其中的一种情况是,处理每日增量数据的程序,实际执行过程中可能会进行全表扫描,效率与全量程序并无二致. 案例: mio_log数据量:134,092,418条记录 freph_a01_fromtask3数据量:176,581,388条记录 生产系统上按照业务处理逻辑编写的SQL语句核心代码如下: SELECT (CASE

总结 今天早上考试,下午主要是老师引导我们学习SQL优化,晚上主要是同学的技术分享,杨松柏同学主要给我们分享了java的io的一些东西,c10k问题,bio(同步阻塞IO),NIO(同步非阻塞IO),netty,对于NIO的进一步封装,主要因为NIO用起来很麻烦.邵闫利主要给我们讲解了java基础,特别强调设计模式的应用,工厂模式,观察者模式,装饰器模式三者,给我们通俗易懂的讲解虽然我还是不太懂,下来自己去看一下设计模式,后面的同学都给我们讲解了一些新的知识,git rebase,k8s子类的东

此文是我最早开始sql优化至今整理的小知识点和经常遇到的问题,弄懂这些对优化大型的sql会有不少帮助 ---------------------------------使用了多余的外连接------------------------------------------------- 使用多余的外连接 外连接是一个代价非常昂贵的执行过程.如果业务需要,这种操作是必要的,但是有时 候会出现人为的在SQL 中使用不必要的外连接,这实际上是因为有的开发人员担心遗漏一 些数据而刻意使用它,这就非常有可能

系统优化中很重要的方面是SQL语句的优化,对于海量数据,优质的SQL能够有效的提高系统的可用性. 总结的有点罗嗦,列个简单的目录啦~ 目录 第一部分知识准备                            第二部分 常用sql用法和注意事项                                第三部分  sql优化总结 1.  sql执行过程  1. exists 和 in                                                     

查询速度慢的原因很多,常见如下几种:    1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)    2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应.    3.没有创建计算列导致查询不优化.    4.内存不足    5.网络速度慢    6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量)    7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)    8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源.    9.返回了不必要的行和列   

问题的发现:      菜鸟D在工作的时候发现项目的sql语句很怪,例如 : select a.L_ZTBH, a.D_RQ, a.VC_BKDM, (select t.vc_name from tbkxx t where t.vc_code = a.vc_bkdm) vc_name, a.VC_BZ, a.L_SCLB, a.EN_ZS, a."ROWID", s."ROWID",--冗余列 decode(nvl(a.l_cjsl, 0), 0, 0, round

Oracle SQL优化 1. 选用适合的ORACLE优化器 ORACLE的优化器共有3种: a. RULE (基于规则) b. COST (基于成本) c. CHOOSE (选择性) 设置缺省的优化器,可以通过对init.ora文件中OPTIMIZER_MODE参数的各种声明,如RULE,COST,CHOOSE,ALL_ROWS,FIRST_ROWS .你当然也在SQL句级或是会话(session)级对其进行覆盖. 为了使用基于成本的优化器(CBO, Cost-Based Optimizer)

1 下载源码包 赋予权限 wget https://github.com/XiaoMi/soar/releases/download/0.11.0/soar.darwin-amd64 -O soar chmod a+x soar 2 安装Go语言 brew install -y go 发现版本不对,直接去https://golang.org/dl/下载Mac下的pkg安装包 添加安装路径到path下 vim ~/.bash_profileexport PATH="/usr/local/go/bi

1 下载源码包 赋予权限 wget https://github.com/XiaoMi/soar/releases/download/0.9.0/soar.linux-amd64 -O soar chmod a+x soar 2 安装Go语言 yum install -y go 3 源码安装 go get -d github.com/XiaoMi/soar cd ${GOPATH}/src/github.com/XiaoMi/soar && make 4 然后测试安装是否成功 cd ${G

自从16年之后,因为工作原因,项目中就没有再使用oracle了,最近最近支持一个项目,又要开始负责这块事情了.最近在跑性能测试,配置全部调好之后,不少sql还存在性能低下的问题,主要涉及执行计划的不合理,以及相关pga隐含参数的优化.可能因为几年不接触的原因,略微有些生疏需要review了.这里以最近优化过的某个比较典型的例子为例(这里只讲思路.因为涉及到敏感信息,不给出最终结果,16C E5620@2.40GHz/45GB内存/fio 85/15 iops 8500/1500 配置,优化前10

原文链接:https://www.cnblogs.com/QuestionsZhang/p/10326105.html 1 下载源码包 赋予权限 wget https://github.com/XiaoMi/soar/releases/download/0.11.0/soar.darwin-amd64 -O soar chmod a+x soar 2 安装Go语言 brew install -y go 发现版本不对,直接去https://golang.org/dl/下载Mac下的pkg安装包 添

在项目中,随着时间的推移,数据量越来越大,程序的某些功能性能也可能会随之下降,那么此时我们不得不需要对之前的功能进行性能优化.如果优化方案不得当,或者说不优雅,那可能将对整个系统产生不可逆的严重影响. 此篇博主为大家分享一些根据自己多年的大数据分布式工作经验总结出优化的方案. 1.实时sql优化:就是将分析出来耗时的sql进行重写.拆分成多次查询后数据重组.去掉sql函数等等:sql能干的事情,程序肯定能干,且程序运行的性能一般情况会快很多,而且web服务器可以部署很多台:优点:可实现快速优化,

SQL优化的一般步骤 通过show status命令了解各种SQL的执行频率定位执行效率较低的SQL语句,重点select通过explain分析低效率的SQL确定问题并采取相应的优化措施 优化措施 show 参数 MySQL客户端连接成功后,通过使用show [session|global] status 命令可以提供服务器状态信息.其中的session来表示当前的连接的统计结果,global来表示自数据库上次启动至今的统计结果.默认是session级别的. show status like '

索引的重要性 数据库性能优化中索引绝对是一个重量级的因素,可以说,索引使用不当,其它优化措施将毫无意义. 聚簇索引(Clustered Index)和非聚簇索引 (Non- Clustered Index) 最通俗的解释是:聚簇索引的顺序就是数据的物理存储顺序,而对非聚簇索引的索引顺序与数据物理排列顺序无关.举例来说,你翻到新华字典的汉字“爬”那一页就是P开头的部分,这就是物理存储顺序(聚簇索引):而不用你到目录,找到汉字“爬”所在的页码,然后根据页码找到这个字(非聚簇索引). 下表给出了何时使

转自: http://panshaobinsb.iteye.com/blog/1718233 http://yulimeander.blog.sohu.com/115850824.html 最近遇到了oracle sql优化的问题,找了一下,发现这文章实在不错,跟大家分享一下,如果以后有什么新的改进也会继续补充的. 1     前言… 2 2     总纲… 2 3     降龙十八掌… 3 第一掌 避免对列的操作… 3 第二掌 避免不必要的类型转换… 4 第三掌 增加查询的范围限制… 4 第四

什么是存储过程?有哪些优缺点? 什么是存储过程?有哪些优缺点? 存储过程就像我们编程语言中的函数一样,封装了我们的代码(PLSQL.T-SQL). 存储过程的优点: 能够将代码封装起来 保存在数据库之中 让编程语言进行调用 存储过程是一个预编译的代码块,执行效率比较高 一个存储过程替代大量T_SQL语句 ,可以降低网络通信量,提高通信速率 存储过程的缺点: 每个数据库的存储过程语法几乎都不一样,十分难以维护(不通用) 业务逻辑放在数据库上,难以迭代 三个范式是什么 三个范式是什么 第一范式(1N

整体性能分析 AWR.ASH.ADDM.AWRDD 整体分析调优工具 AWR:关注数据库的整体性能的报告: ASH:数据库中的等待事件与哪些SQL具体对应的报告: ADDM:oracle给出的一些建议 AWRDD:Oracle针对不同时段的性能对比报告 AWRSQRPT:oracle获取统计信息与执行计划 不同场景对应工具 局部分析调优工具: explain plan for set autotrace on statistics_level=all 直接通过sql_id获取 10046 tra

原始sql: select CASE ) counts ,) else deadline end as deadline from t_product_credit) c group by sort order by sort asc; 执行计划如下: 在查询过程中存在全表查询,并发量上来肯定db的负载会非常高 优化后: select CASE ) counts ,) else deadline end as deadline from t_optimization_loan p inner j

一.索引设置 1.索引的设置原则 经常出现在WHERE条件.关联条件中的字段作为索引字段: 在满足查询需求的前提下,应尽可能少的创建索引:(对于一个组合索引,可以满足以组合索引左边的一部分字段的查询需求): 经常更新的字段,不适合创建索引: 区分度太低的字段,不适合创建索引: 不要为永远不会出现在WHERE条件.关联条件中的字段创建索引: 2.案例分析 比如有下面一张表: 查询需求如下: 需求一:按单个客户编号查询某个客户的交易明细. 需求二:按单个客户编号查询某个时间段的某只股票的交易明细.

TPC-C解析系列03_TPC-C基准测试之SQL优化 http://www.itpub.net/2019/10/08/3330/ TPC-C是一个非常严苛的基准测试模型,考验的是一个完备的关系数据库系统全链路的能力.这也是为什么在TPC-C的榜单前列,出现的永远只是大家熟知的那几家在业界有着几十年积累.从关系数据库理论开始发展就差不多同步出现的数据库公司.接下来我们通过这篇文章为您分析在TPC-C测试中OceanBase数据库的SQL模块具体遇到了哪些挑战.做出了哪些优化. 背景 对TPC-C

原文:SQL优化中的重要概念:事务 sql 优化和事务有关系? 从表面上看,让sql跑的更快,似乎和事务这个概念没什么联系,但是关系数据库中最重要的2个概念就是 关系.事务. 关系,对应到sql中,是通过 主外键以及join 来实现的,当然,没有主外键,照样能关联表. 事务,是数据库提供的,特别是在高并发的情况下,保障数据一致的一种机制. 但实际上,当一个会话在修改数据,而另一个会话又要读取数据时,事务就自动发挥作用了. 通常情况下,似乎这个事务又离我们很远,似乎来无影,去无踪的概念,不过我们可