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SQL性能

WHERE column1 = -column2 3 还是可以带来查询性能的优化的。...针对专门操作符的 前面,讲的是关于查询条件的一般规则,在这一节中,将讨论如何使用专门的操作符来改进 SQL 代码的性能。...当一些优化器发现查询中存在 OR 操作符时,就不使用索引查询,所以在这种情况下,并且只有在这种情况下,UNION 才比 OR 性能更高。...以上是作者对如何提高 SQL 性能的一些总结,这些规则并一定在所有的数据库系统上都能带来性能的提高,但是它们一定不会对数据库的性能带来下降,所以掌握并使用这些规则可以对数据库 应用程序的开发有所帮助。...本文总结的是一些 SQL 性能的比较初级的方面,SQL 还包括 Order by,Group by 以及 Index 等等。

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    Tomcat 性能之 JVM

    因此在对Web 容器( 应用服务器) 的中必不可少的是对于 JVM 的。...对于 JVM 的,主要有两个方面考虑: 内存大小配置 垃圾回收算法选择 当然,确切的说,以上两点并不互相独立,内存的大小配置也会影响垃圾回收的执行效率。...一方面可能在一个服务器上却使用了单线程的回收算法,也可能应用对于响应要求很高,但却使用了一个吞吐量优先的算法,导致响应太慢。...延迟、吞吐量 其他 JVM 配置 垃圾回收算法对应到的就是不同的垃圾收集器,具体到在 JVM 中的配置,是使用 -XX:+UseParallelOldGC 或者 -XX:+UseConcMarkSweepGC...所谓,就是一个不断调整和优化的过程,需要观察、配置、测试再如此重复。有相关经验的朋友欢迎留言补充! 说到底,那上面的这些选项是要配置在哪里呢?

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    Spark 性能之Shuffle

    概述 大多数 Spark 作业的性能主要就是消耗在了 shuffle 环节,因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。...因此,如果要让作业的性能更上一层楼,就有必要对 shuffle 过程进行。...但是也必须提醒大家的是,影响一个 Spark 作业性能的因素,主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜,shuffle 只能在整个 Spark 的性能中占到一小部分而已。...建议:如果作业可用的内存资源较为充足的话,可以适当增加这个参数的大小(比如96m),从而减少拉取数据的次数,也就可以减少网络传输的次数,进而提升性能。...,建议参考后面的几个参数,通过 bypass 机制或优化的 HashShuffleManager 来避免排序操作,同时提供较好的磁盘读写性能

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    Spark 性能之开发

    如果没有对Spark作业进行合理的,Spark作业的执行速度可能会很慢,这样就完全体现不出Spark作为一种快速大数据计算引擎的优势来。因此,想要用好Spark,就必须对其进行合理的性能优化。...Spark的性能实际上是由很多部分组成的,不是调节几个参数就可以立竿见影提升作业性能的。...笔者根据之前的Spark作业开发经验以及实践积累,总结出了一套Spark作业的性能优化方案。整套方案主要分为开发、资源、数据倾斜、shuffle几个部分。...开发和资源是所有Spark作业都需要注意和遵循的一些基本原则,是高性能Spark作业的基础;数据倾斜,主要讲解了一套完整的用来解决Spark作业数据倾斜的解决方案;shuffle,面向的是对...本文作为Spark性能优化指南的基础篇,主要讲解开发。 2. 开发 2.1 概述 Spark性能优化的第一步,就是要在开发Spark作业的过程中注意和应用一些性能优化的基本原则。

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    Spark 性能之资源

    Spark的性能实际上是由很多部分组成的,不是调节几个参数就可以立竿见影提升作业性能的。...笔者根据之前的Spark作业开发经验以及实践积累,总结出了一套Spark作业的性能优化方案。整套方案主要分为开发、资源、数据倾斜、shuffle几个部分。...开发和资源是所有Spark作业都需要注意和遵循的一些基本原则,是高性能Spark作业的基础;数据倾斜,主要讲解了一套完整的用来解决Spark作业数据倾斜的解决方案;shuffle,面向的是对...本文作为Spark性能优化指南的基础篇,主要讲解资源。 2. 资源 2.1 概述 在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了。...这个参数极为重要,如果不设置可能会直接影响你的Spark作业性能。 参数建议:Spark作业的默认task数量为500-1000个较为合适。

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    Glusterfs性能

    说明 涉及到的参数依据每个服务器的配置而不同,请参照服务器配置来设定关于内核和glusterfs的性能参数 volume信息 $ gluster volume info Volume Name: dht-vol...指定了接收和发送套接字缓冲区大小的最大值,对于小文件小文件请求处理时候效率比较高 net.core.rmem_max=67108864 net.core.wmem_max=67108864 //为自动定义每个...net.ipv4.tcp_rmem=33554432 net.ipv4.tcp_wmem=33554432 Gluster参数 读写性能参数优化 // 打开metadata-cache,打开这个选项可以提高在...这尤其会影响小文件的性能,其中大量文件被快速连续地添加/创建。...gluster volume get dht-vol performance.readdir-ahead on // 设置performance.readdir-ahead的内存,默认是10mb,可以适当

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    Spark性能06-JVM

    Spark 和 JVM 的关系 再JVM虚拟机中,当创建的对象的数量很多时,Eden 和 Survior1 区域会很快的满溢,就需要进行频繁地 Minor GC,这样会导致有一些生命周期较短的对象迅速长到...Spark的JVM spark.storage.memoryFraction 参数说明: 该参数用于设置RDD持久化数据在Executor内存中能占的比例,默认是0.6。...根据你选择的不同的持久化策略,如果内存不够时,可能数据就不会持久化,或者数据会写入磁盘 参数建议: 如果Spark作业中,有较多的RDD持久化操作,该参数的值可以适当提高一些,保证持久化的数据能够容纳在内存中...shuffle操作在进行聚合时,如果发现使用的内存超出了这个20%的限制,那么多余的数据就会溢写到磁盘文件中去,此时就会极大地降低性能 参数建议: 如果Spark作业中的RDD持久化操作较少,shuffle...操作数量、RDD持久化操作数量以及spark web ui中显示的作业gc情况)来灵活的 4.

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    SQL 性能

    我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL,以下为笔者学习、摘录、并汇总部分资料与大家分享!...(译者按: TRUNCATE只在删除全表适用,TRUNCATE是DDL不是DML) (10)尽量多使用COMMIT 只要有可能,在程序中尽量多使用COMMIT, 这样程序的性能得到提高,需求也会因为...性能上的差异,关键看你的from和where子句。比如说如果你的where条件中可以通过索引,那显然 select 1 from ... 的性能比 select * from ... 好。...也就是说如果某列存在空值,即使对该列建索引也不会提高性能。 任何在where子句中使用is null或is not null的语句优化器是不允许使用索引的。...仔细检查order by语句以找出非索引项或者表达式,它们会降低性能

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    Alluxio性能

    本文档介绍了各种 Alluxio 性能的技巧和配置。 常见性能问题 以下是在调整性能时用于解决常见问题的清单: 所有节点都在工作吗? 检查 Alluxio 集群是否健康。...Master Journal性能 Property Default Description alluxio.master.journal.flush.batch.time 5ms Time to...worker 块读取线程池大小 alluxio.worker.network.block.reader.threads.max 属性配置用于处理块读取请求的最大线程数。...作业服务 工作服务能力 作业服务限制当前运行的作业总数以控制其资源使用。 请注意,单个 CLI 命令(例如 distributedLoad)可以触发创建多个作业,每个文件一个。...客户端 被动缓存 被动缓存会导致 Alluxio worker 缓存另一个已缓存在单独 worker 上的数据副本。

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    GC 性能

    什么是?...根据需求进行JVM规划和预 优化运行JVM运行环境(慢,卡顿) 解决JVM运行过程中出现的各种问题(OOM) ,从规划开始 ,从业务场景开始,没有业务场景的都是耍流氓 无监控(压力测试...扩容或,让它达到 用压测来确定 优化环境 有一个50万PV的资料类网站(从磁盘提取文档到内存)原服务器32位,1.5G 的堆,用户反馈网站比较缓慢,因此公司决定升级,新的服务器为64位,16G 的堆内存...PS -> PN + CMS 或者 G1 系统CPU经常100%,如何?...(高可用),停掉这台服务器对其他服务器不影响 3:在线定位(一般小点儿公司用不到) 4:在测试环境中压测(产生类似内存增长问题,在堆还不是很大的时候进行转储) java -Xms20M -Xmx20M

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    性能思路

    步骤:衡量系统现状、设定调目标、寻找性能瓶颈、性能、衡量是否到达目标(如果未到达目标,需重新寻找性能瓶颈)、性能结束。... JVM 最关键参数为:-Xms -Xmx -Xmn -XX:SurvivorRatio -XX:MaxTenuringThreshold 代大小调 避免新生代大小设置过小、避免新生代大小设置过大...方案:增加Thread.sleep,以释放CPU 的执行权,降低CPU 的消耗。以损失单次执行性能为代价的,但由于其降低了CPU 的消耗,对于多线程的应用而言,反而提高了总体的平均性能。...方案:将线程数降低 这种过后有可能会造成CPU us过高,所以合理设置线程数非常关键。...总结 好的策略是收益比(后提升的效果/改动所需付出的代价)最高的,通常来说简单的系统比较好做,因此尽量保持单机上应用的纯粹性, 这是大型系统的基本架构原则。

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