- 1写在前面考试整理相关笔记博文内容涉及 Linux 硬件资源监控常见的命名介绍，涉及硬件基本信息查看查看硬件错误信息查看虚拟环境和云环境资源理解不足小伙伴帮忙指正 对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》系统出现问题，或者存在异... 1写在前面考试整理相关笔记博文内容涉及 Linux 硬件资源监控常见的命名介绍，涉及硬件基本信息查看查看硬件错误信息查看虚拟环境和云环境资源理解不足小伙伴帮忙指正 对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》系统出现问题，或者存在异...
- 本文针对大表扫描时过滤行数太多引发性能瓶颈的案例进行分析（局部聚簇键添加无效+in值多谓词不下推） 本文针对大表扫描时过滤行数太多引发性能瓶颈的案例进行分析（局部聚簇键添加无效+in值多谓词不下推）
- 本文针对SQL语句长时间执行不出来，且verbose执行计划中出现Sort+GroupAgg聚集方式的案例进行分析 本文针对SQL语句长时间执行不出来，且verbose执行计划中出现Sort+GroupAgg聚集方式的案例进行分析
- 使用场景：本案例适合满足以下条件的场景关联条件使用OR连接关联条件中使用同一列做数据筛选1. 原始语句SELECT t2.PARTNER_CHANNEL_CODE AS CHANNEL_ID ,t1.COUNTRY_CODE ,t1.BRAND ,t2.CHANNEL_ID AS CHANNEL_ID2FROM t1LEFT JOIN t2ON ( t2.CHANN... 使用场景：本案例适合满足以下条件的场景关联条件使用OR连接关联条件中使用同一列做数据筛选1. 原始语句SELECT t2.PARTNER_CHANNEL_CODE AS CHANNEL_ID ,t1.COUNTRY_CODE ,t1.BRAND ,t2.CHANNEL_ID AS CHANNEL_ID2FROM t1LEFT JOIN t2ON ( t2.CHANN...
- DM场景下，采用best_agg_plan = 3时底层聚合计算(group by对应Hash Aggregate算子)耗时较长且聚合后行数变化不大，该案例主要针对这一类问题利用best_agg_plan hint进行分析解决 DM场景下，采用best_agg_plan = 3时底层聚合计算(group by对应Hash Aggregate算子)耗时较长且聚合后行数变化不大，该案例主要针对这一类问题利用best_agg_plan hint进行分析解决
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- 表达式倾斜的hint优化 表达式倾斜的hint优化
- 宽表加工性能优化 宽表加工性能优化
- 大宽表关联MERGE性能优化 大宽表关联MERGE性能优化
- 我又和redis超时杠上了服务监控系列文章服务监控系列视频 背景经过上次redis超时排查，并联系云服务商解决之后，redis超时的现象好了一阵子，但是最近又有超时现象报出，但与上次不同的是，这次超时的现象发生在业务高峰期，在简单看过服务器的各项指标以后，发现只有cpu的使用率在高峰期略高，我们是8核cpu，高峰期能达到90%的使用率，其余指标都相对正常。但究竟是不是cpu占比高的问题导致... 我又和redis超时杠上了服务监控系列文章服务监控系列视频 背景经过上次redis超时排查，并联系云服务商解决之后，redis超时的现象好了一阵子，但是最近又有超时现象报出，但与上次不同的是，这次超时的现象发生在业务高峰期，在简单看过服务器的各项指标以后，发现只有cpu的使用率在高峰期略高，我们是8核cpu，高峰期能达到90%的使用率，其余指标都相对正常。但究竟是不是cpu占比高的问题导致...
- 一次排查某某云上的redis读超时经历性能排查，服务监控方面的知识往往涉及量广且比较零散，如何较为系统化的分析和解决问题，建立其对性能排查，性能优化的思路，我将在这个系列里给出我的答案。 问题背景最近一两天线上老是偶现的redis读超时报警，并且是业务低峰期间，甚是不解，于是开始着手排查。以下是我的排查思路。 排查思路 查阅 redis 慢查询日志既然是redis超时，首先想到的还是 对于... 一次排查某某云上的redis读超时经历性能排查，服务监控方面的知识往往涉及量广且比较零散，如何较为系统化的分析和解决问题，建立其对性能排查，性能优化的思路，我将在这个系列里给出我的答案。 问题背景最近一两天线上老是偶现的redis读超时报警，并且是业务低峰期间，甚是不解，于是开始着手排查。以下是我的排查思路。 排查思路 查阅 redis 慢查询日志既然是redis超时，首先想到的还是 对于...
- 能优化根据优化的类别，分为业务优化和技术优化。业务优化产生的效果也是非常大的，但它属于产品和管理的范畴。同作为程序员，在平常工作中，我们面对的优化方式，主要是通过一系列的技术手段，来完成对既定的优化目标。 能优化根据优化的类别，分为业务优化和技术优化。业务优化产生的效果也是非常大的，但它属于产品和管理的范畴。同作为程序员，在平常工作中，我们面对的优化方式，主要是通过一系列的技术手段，来完成对既定的优化目标。
- 1. NOT IN 执行性能差的原因默认配置下NOT IN必然后NestLoop的执行方式，执行方式比较低效DROP TABLE t1;DROP TABLE t2;CREATE TABLE t1(c1 int, c2 int);CREATE TABLE t2(c1 int, c2 int);INSERT INTO t1 VALUES (1, 1), (2, 2);INSERT INTO t2... 1. NOT IN 执行性能差的原因默认配置下NOT IN必然后NestLoop的执行方式，执行方式比较低效DROP TABLE t1;DROP TABLE t2;CREATE TABLE t1(c1 int, c2 int);CREATE TABLE t2(c1 int, c2 int);INSERT INTO t1 VALUES (1, 1), (2, 2);INSERT INTO t2...
- 特殊场景的row_number()性能优化 特殊场景的row_number()性能优化
- 随着数据的不断膨胀，科技的持续进度，我们记录数据的方式也在不断变化。从最早的甲骨文，到纸质记录，再到如今用磁盘硬件收集。再说到大数据，现在普遍使用的是hadoop和spark。而spark因其优越的性能优势，已经在逐步取代hadoop了。 spark固然好用，但其学习成本较高，配置项繁多。我们要用好spark，需要知道它的原理及特性。今天就来讲讲spark的性能调优方向。 随着数据的不断膨胀，科技的持续进度，我们记录数据的方式也在不断变化。从最早的甲骨文，到纸质记录，再到如今用磁盘硬件收集。再说到大数据，现在普遍使用的是hadoop和spark。而spark因其优越的性能优势，已经在逐步取代hadoop了。 spark固然好用，但其学习成本较高，配置项繁多。我们要用好spark，需要知道它的原理及特性。今天就来讲讲spark的性能调优方向。
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