SQL优化器(SQL Tuning Advisor STA)是Oracle10g中推出的帮助DBA优化工具,它的特点是简单.智能,DBA值需要调用函数就可以给出一个性能很差的语句的优化结果.下面介绍一下它的使用. 使用STA一定要保证优化器是CBO模式下. 一.利用STA优化语句 我们下面简单介绍一下如何优化一条找到的问题语句.正如前面所述说的,STA是用起来很简单(只要你会调用存储过程,都能使用这个工具),三个步骤就可以完成一次语句调优. 测试环境创建: SQL> CREATE TABLE b

一.ASH和AWR的故事 1.1 关于ASH 我们都知道,用户在ORACLE数据库中执行操作时,必然要创建相应的连接和会话,其中,所有当前的会话信息都保存在动态性能视图V$SESSION中,通过该视图,DBA可以查看用户实际执行的操作,或者当前的等待事件等.通常这部分信息是调优过程中的关键信息,不过,一旦连接断开.会话信息就会被同时从V$SESSION及其它相关视图中清除,也就是说,用户执行完操作走人,而你(DBA),如果不能在当前逮到他,过了这点,就不知道它曾经做过什么了. 10g 版本中,O

在前几天,有个开发同事问我一个问题,其实也算是技术救援,他说在有个job数据处理的频率比较高,在测试环境中很难定位出在哪有问题,而且速度也还能接 受,但是在生产环境中总是会慢一些,希望我能在测试环境中协助他们,看看是不是sql语句出什么问题了还是其它相关的问题. 这种类似实时监控的语句,从第一印象来说,很可能通过awr捕获不到,如果通过ash来捕获,因为测试环境中有几十套测试环境在运行,就算得到某个时间点 的一些sql语句,直接在报告中映射到语句对应的schema信息还是有一些困难的.因为测试时

oracle自动判断SQL性能功能. 11G的ADV,建议.SNAPSHOT,数据集合, 存储在oracle sys $_开头的表(10几条).  创建SNAPSHOT时选择天数, 默认14天. sql orderde by Gets. Gets per exac每执行一次读取缓存次数． executions 每小时执行次数(因为snapshot 每小时执行一次) 自动化调优建议. --语句修改, rewrite. --物理优化. --调整索引. 想象的索引不走. --gather, 不产生物理

SQL Tuning Advisor(STA): 使用oracle提供的程序包进行sql优化 SQL> conn scott/tiger SQL), name )); SQL> insert into manual_sta select object_id, object_name from dba_objects; SQL> commit; 在id列上创建一个索引,并收集统计信息. SQL> create index idx_manual_sta on manual_sta(id

在10g中,Oracle推出了自己的SQL优化辅助工具: SQL优化器(SQL Tuning Advisor :STA),它是新的DBMS_SQLTUNE包. 使用STA一定要保证优化器是CBO模式下.可是我觉得使用这样的工具,仅适合全然不懂SQL的调优的人群,不要觉得工具能解决好问题. SQL说究竟是表达的是一个业务,工具怎么可能理解业务.SQL调优还是要用autotrace,10046,10053,display_cursor这些优秀的工具做诊断.然后依据业务和所具备的oracle基础的知识

这周一至周四基本都在做mysql的测试和调优工作,包括erlang端对mysql的写入测试,到今天为止暂且告一段落,下周先做下其他的开发.    测试环境    使用的测试环境是aliyun的杭州节点,    CPU:8核    内存:8GB    带宽:5MB    数据盘:100GB Erlang版本:OTP18    mysql版本:mysql 5.7.11 测试工具:sysbench,mysqlslap    Sysbench部分测试:    prepare的语句: ./sysbench

 怎样使用oracle 的DBMS_SQLTUNE package 来执行 Sql Tuning Advisor 进行sql 自己主动调优 1>.这里简单举个样例来说明DBMS_SQLTUNE 的使用 首先现运行下某个想要调优的sql,然后获取sqlid SQL> select * from v$sqltext where sql_text like 'select * from dual%'; ADDRESS          HASH_VALUE SQL_ID        COMMA

AP射频调优组网图 射频调优简介 射频调优的主要功能就是动态调整AP的信道和功率,可以使同一AC管理的各AP的信道和功率保持相对平衡,保证AP工作在最佳状态.WLAN网络中,AP的工作状态会受到周围环境的影响.例如,一个AC管理下的多个AP,如果相邻AP的工作信道存在重叠频段,或者某个AP的功率过大会对相邻AP造成信号干扰,此时就可以在AC上配置射频调优功能. 射频调优常见的场景: 用户新开局时,可使用射频调优功能自动选择最佳信道. 有新AP加入网络,或者网络环境变化,用户可定时调整AP的信道和

本PPT从JVM体系结构概述.GC算法.Hotspot内存管理.Hotspot垃圾回收器.调优和监控工具六大方面进行讲述.(内嵌iframe,建议使用电脑浏览) 好东西当然要分享,PPT已上传可供下载(点此下载),另外良心推荐阅读<深入理解Java虚拟机JVM高级特性与最佳实践.pdf>(点此下载).

上节学习回顾 在上一节当中,主要学习了Sun JDK的一些命令行和可视化性能监控工具的具体使用,但性能分析的重点还是在解决问题的思路上面,没有好的思路,再好的工具也无补于事. 本节学习重点 在书本上本节的主要内容是讲作者在工作过程中对调优的一些经验实战.对于我们读者来说,重点是学习作者分析解决问题的具体思路.当然不能离开书本的内容,作者利用的是上一节所介绍到的工具去解决他所遇到的问题.但本人的工作环境跟书本上的教程不一致,但思路大同小异.所以在本章的学习笔记当中,还是结合自身的情况,聊聊调优这事

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优

摘要: 1.所需工具 2.详细过程 3.验证 4.使用指南 5.参数调优 内容: 1.所需工具 我用到了git(内含git bash),Visual Studio 2012(10及以上就可以),xgboost源码(0.4版本),java 环境还需要maven 附:Visual Studio 2012下载 xgboost源码(0.4版本)链接:http://pan.baidu.com/s/1i4Kem5B 密码:ieox 2.详细过程 在windows文件里面打开sln文件 , 选release

文章同步发布于github博客地址,阅读效果更佳,欢迎品尝 运用jvm自带的命令可以方便的在生产监控和打印堆栈的日志信息帮忙我们来定位问题!虽然jvm调优成熟的工具已经有很多:jconsole.大名鼎鼎的VisualVM,IBM的Memory Analyzer等等,但是在生产环境出现问题的时候,一方面工具的使用会有所限制,另一方面喜欢装X的我们,总喜欢在出现问题的时候在终端输入一些命令来解决.所有的工具几乎都是依赖于jdk的接口和底层的这些命令,研究这些命令的使用也让我们更能了解jvm构成和特性

jvm调优-从eclipse开始 概述 什么是jvm调优呢?jvm调优就是根据gc日志分析jvm内存分配.回收的情况来调整各区域内存比例或者gc回收的策略:更深一层就是根据dump出来的内存结构和线程栈来分析代码中不合理的地方给予改进.eclipse优化主要涉及的是前者,通过gc日志来分析.本文主要是通过分析eclipse gc日志为例来示例如何根据gc日志来分析jvm内存而进行调优,像根据关闭eclipse启动项.关闭各种校验等措施来优化eclipse本文不再阐述,网上有很多,本次测试的ecl

最近2个月一直在做手机端和电视端开发,开发的过程遇到过各种坑.弄到快元旦了,终于把上线了.2个月干下来满满的的辛苦,没有那么忙了自己准备把前端的性能调优总结以下,以方便以后自己再次使用到的时候得于得心应手.参照了<高性能网站建设指南-前端工程师技能精髓>,本文主要主要概述前端的性能调优的方法. 第一条优化:减少http请求 一想到调优好多人都会想到减少http请求,但是可能好多人都会不知道具体操作,我一开始也不知道.项目刚好使用fis发现fis可以打包脚本和样式表.perfect!fis的打包

堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制:系统的可用虚拟内存限制:系统的可用物理内存限制.32位系统下,一般限制在1.5G~2G:64为操作系统对内存无限制.我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m.典型设置: java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k-Xmx3550m:设置JVM最大可用内存为3550M.-Xms3550m:设

How To Elasticsearch默认是提供了一个非常简单的即开即用体验.用户无需修改什么配置就可以直接使用全文检索.结果高亮.聚合.索引功能. 但是想在项目中使用高性能的Elasticsearch,有几方面优化方法最好掌握. 本文就是为了引导如何优化. 常规建议 不要一次返回太大量的搜索结果集 Elasticsearch设计作为一个搜索引擎,非常擅长返回匹配的查询结果.但是,它并不合适像数据库一样,把整个document作为查询结果返回.如果非要这样做,最好还是使用Scroll这个接口来

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####

文章来源:http://www.cnblogs.com/dingjie08/archive/2009/11/10/1599929.html 前言    最近帮朋友运营的平台进行了性能调优,效果还不错,所以写出来一起交流一下.如果本文中有您觉的错误的,或者不明白的,请加QQ群:4656272,欢迎指正和一起探讨.(ps:鄙人文笔很差,看官请多担待) 背景    朋友的平台网站属于垂直型的资讯社区网站,原先是用ASP.NET 1.0开发的,后来升级到ASP.NET 2.0,数据库为SQL SERVE

libsvm中有进行参数调优的工具grid.py和easy.py可以使用,这些工具可以帮助我们选择更好的参数,减少自己参数选优带来的烦扰. 所需工具:libsvm.gnuplot 本机环境:Windows7(64 bit) ,Python3.5 1.相关程序的下载和安装: 1.1.下载libsvm,我用的是libsvm-3.18.zip,下载后直接解压到任意位置,我解压到C:\libsvm-3.18下. 1.2.下载python,我下的是python-3.5.msi,双击该文件安装到默认位置,我