但遗憾的是，仍然有相当多情况无论怎样优化都不可能跑得更快。这里做 SQL 性能优化真是让人干瞪眼 介绍了一些，并做了相应的技术分析。由于其理论基础关系代数的局限，SQL缺乏离散性和有序集合等特性的支持使得SQL在表达某些高性能算法时异常困难，甚至完全写不出来，只能采用比较笨的低性能算法，眼睁睁地看着硬件资源被白白浪费。在 写着简单跑得又快的数据库语言 SPL 中有对SQL理论基础缺陷的通俗解释。也就是说，SQL的慢是理论性的，这种问题仅仅由数据库在工程层面优化只能局部改善（确实有不少商业数据库能够自动识别某些SQL并转换成高性能算法），而不能根本地解决问题（情况复杂时数据库优化引擎都会“晕”掉，只能按SQL的书写逻辑执行成低性能算法）。理论性的缺陷当然也不能寄希望于更换数据库而得到解决，只要还是用SQL，即使采用分布式数据库、内存数据库也还是这种情况，在消耗更大成本的资源后当然也能有一定的性能提升，但和硬件本应能够达到的性能仍然有巨大的差距。
先说观点：因为还没找到更好的。 接下来说原因，首先来看看大数据平台都在干什么。 原因 结构化数据计算仍是重中之重 大数据平台主要是为了应对海量数据存储和分析的需求，海量数据存储的确不假，除了生产经营产生的结构化数据，还有大量音视频等非结构化数据，这部分数据很大，占用的空间也很多，有时大数据平台 80% 以上都存储着非结构化数据。不过，数据光存储还不行，只有利用起来才能产生价值，这就要进行分析了。 大数据分析要分结构化和非结构化数据两部分讨论。 结构化数据主要是企业生产经营过程中产生的业务数据，可以说是企业的
随着数据量不断增长和业务复杂度逐渐攀升，数据处理效率面临巨大挑战。最典型的表现是面向分析型场景的数据仓库性能问题越来越突出，压力大、性能低，查询时间长甚至查不出来，跑批跑不完造成生产事故等问题时有发生。当数据仓库出现性能问题时便不能很好服务业务了。
前言：今天学长跟大家讲讲《快出数量级的性能是怎样炼成的》，废话不多说，直接上干货~
这是怎么做到的呢？ 这些被提速的场景都有一个共同点：原先都是用各种数据库（也有 HADOOP/Spark）上的 SQL 实现的，包括查询用的几百行 SQL 也有跑批用的几千行存储过程，然后我们改用集算器的 SPL 重新实现之后就有了这样的效果。 集算器 SPL 有什么神奇之处？是不是能让各种运算跑得更快？ 有点遗憾，并没有这样的好事。集算器也是一个软件，而且是用 Java 写的，完成同样运算通常比 C/C++ 写的数据库还要慢一点。 那是怎么回事？
当前绝大部分数据仓库都会采用 SQL，SQL 发展了几十年已经成为数据库界的标准语言，用户量巨大，所以支持 SQL 对于数据仓库来讲也是很正常的。但是，在当代大数据背景下，业务复杂度节节攀升，在以计算为主要任务的数据仓库场景下，SQL 似乎越来越不够用了。典型表现是一些数据仓库开始集成 Python 的能力，将 Python 这样的非 SQL 语言融入到数据仓库中。且不论两种风格迥异的开发语言是否能很好融合互补，单看这样的趋势已经足够表现出业界对 SQL 能力的一些质疑。
我们知道索引至关重要，合理的索引使用能够在很大程度上改善数据库的性能。然而很多人都会走入这样一个误区：走索引的SQL语句的性能一定比全表扫描好。真的是这样吗？今天我们将围绕B*Tree索引的使用，解读如何合理地使用索引，以及如何通过正确的索引来提高性能。 影响数据库性能的因素主要有以下几个： DB call Hard Parse+Soft Parse Wait Event I/O 不合理的设计与开发 在以上几个因素中，我认为I/O的问题是最重要的，也是很多数据库最普遍的性能问题。因此SQL优化的核心就是
OLAP（Online Analytical Processing）是指在线联机分析，基于数据查询计算并实时获得返回结果。日常业务中的报表、数据查询、多维分析等一切需要即时返回结果的数据查询任务都属于OLAP的范畴。对应的，行业内也有相应产品来满足这类需求，那就是OLAP Server。
理想的机器学习场景是给到数据，训练模型后就能直接上线服务。然而真实的 AI 应用落地过程非常复杂，并不是有数据、懂算法就可以了。
LogiKM(改名KnowStreaming) 是滴滴开源的Kafka运维管控平台, 有兴趣一起参与参与开发的同学,但是怕自己能力不够的同学,可以联系我,当你导师带你参与开源！ 。
作者 | 山宝银，腾讯后台高级工程师，专注于分布式 NoSQL 存储领域的技术研发工作，参与腾讯多个自研存储系统的开发，在分布式系统、高可用与高性能服务等领域有较丰富的经验。
当你在电商平台秒杀商品或者在社交网络刷热门话题的时候，可以很明显感受到当前网络数据流量的恐怖，几十万商品刚开抢，一秒都不到就售罄；哪个大明星出轨的消息一出现，瞬间阅读与转发次数可以达到上亿。作为终端用户的我们可能会思考，服务系统是怎么在这样严峻的流量环境中存活下来的。
分布式数据库系统通常使用较小的计算机系统，每台计算机可单独放在一个地方，每台计算机中都可能有DBMS的一份完整拷贝副本，或者部分拷贝副本，并具有自己局部的数据库，位于不同地点的许多计算机通过网络互相连接，共同组成一个完整的、全局的逻辑上集中、物理上分布的大型数据库。余军讲师为你讲解分布式数据库在金融行业的创新实践。 余军 PingCAP 高级技术总监，金融行业首席架构师；开源软件的忠实爱好者，负责金融行业基于 TiDB 产品的解决方案、产品架构咨询和建设规划。主要工作经历：富麦信息科技有限公司 CTO ，中
大模型（LLM）的浪潮已经涌动一年多了，尤其是以 GPT-4、Gemini-1.5、Claude-3 等为代表的模型你方唱罢我登场，成为当之无愧的风口。在 LLM 这条赛道上，有的研究专注于增加模型参数，有的疯狂卷多模态…… 这当中，LLM 处理上下文长度的能力成为了评估模型的一个重要指标，更强的上下文意味着模型拥有更强的检索性能。例如有些模型一口气可以处理高达 100 万 token 的能力让不少研究者开始思考，RAG （Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）方法还有存在的必要吗？
在Java应用程序中，与数据库进行交互是一个常见的任务。为了更有效地管理数据库连接并提高性能，数据库连接池是一种常见的解决方案。Druid是一个流行的JDBC数据库连接池，它具有丰富的功能和高性能。本博客将详细介绍Druid连接池，包括它的优点、配置、使用方法以及示例代码。
良好的schema设计原则是普遍适用的，但是MySQL有他自己的实现细节要注意，概况来讲，尽可能保持任何东西小而简单总是好的。
数据库语言的目标 要说清这个目标，先要理解数据库是做什么的。 数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的 OLAP 和 OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。 我们知道，SQL 是目前数据库的主流语言。那么，用 SQL 做这两件事是不是很方便呢？ 事务类功能主要解决数据在写入和读出时要保持的一致性，实现这件事的难度并不小，但对于应用程序的接口却非常简单，用于操纵数据库读写的代码也很简
数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的 OLAP 和 OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。
现代应用无时无刻不在与数据打交道，数据计算无处不在，报表统计、数据分析、业务处理不一而足。当前数据处理的主要手段仍然是以关系数据库为代表的相关技术，虽然使用高级语言（如Java）硬编码也能实现各类计算，但远不如数据库（SQL）方便，数据库在当代数据处理中仍然发挥举足轻重的作用。
OceanBase是由蚂蚁集团完全自主研发的国产原生分布式数据库。它的设计初衷是为了满足日益增长的数据处理需求，特别是在金融、电商等对数据库性能、稳定性和扩展性有极高要求的行业中。OceanBase采用了分布式架构和一体化设计，兼具分布式架构的扩展性与集中式架构的性能优势，通过一套引擎同时支持OLTP（在线事务处理）和OLAP（在线分析处理）的混合负载。
DCM 是什么 现代应用无时无刻不在与数据打交道，数据计算无处不在，报表统计、数据分析、业务处理不一而足。当前数据处理的主要手段仍然是以关系数据库为代表的相关技术，虽然使用高级语言（如 Java）硬编码也能实现各类计算，但远不如数据库（SQL）方便，数据库在当代数据处理中仍然发挥举足轻重的作用。 不过，随着信息技术的发展，存储与计算分离、微服务、前置计算、边缘计算等架构与概念的兴起，过于沉重、封闭的数据库在应对这些场景时越来越显得捉襟见肘。数据库要求数据入库才能计算，但面对丰富的多样数据源时，数据入库不仅效
随着大数据时代的到来，数据库性能优化已成为企业提升核心竞争力的关键所在。AntDB作为一款优秀的国产数据库，其性能表现在很多场景下已经能够与国际知名数据库相媲美。
InterSystems SQL提供对InterSystems IRIS®Data Platform数据库中存储的数据的无懈可击的标准关系访问。
（Response time）或者叫执行时间（Execution time）。想要提升响应时间这个性能指标，你可以理解为让计算机“跑得更快”。
正常情况下都是在主Server上执行的，此时主Server上DB仍然可以正常访问。
关系数据库提供了SQL，因而有较强的计算能力，但很遗憾的是，这个计算能力是封闭的。所谓计算封闭性，是指要被数据库计算和处理的数据，必须事先装入数据库之内，数据在数据库内部还是外部是很明确的。与之相对，计算开放性是指数据无需进入内部就可以直接处理多种来源的数据。
在本系列的第 18 篇文章中，我详细讲解了从 MS Access 数获取数据，通过 PQ 完成进出存查询的过程。在示例中， stock_movement_details 查询大约 28000+ 行，计算出基于月份的进出存大致耗时 20 秒左右。使用 Excel 实现这样的输出报表有一定难度，从这个角度来说 PQ 是一个巨大的飞跃。但 28000 条的数据耗时 20 秒，性能就比较低了，这引起了我的好奇。经过一番思考和探索，发现了一些可以提高性能的做法。
YugabyteDB是一个高性能的分布式SQL数据库，用于支持全球的、因特网规模的应用程序。YugabyteDB使用高性能文档存储、每个碎片分布式一致复制和多碎片ACID事务的独特组合(灵感来自谷歌Spanner)构建，它同时提供扩展的RDBMS和因特网规模的OLTP工作负载，具有低的查询延迟、极好的抗故障能力和全局数据分布。作为云本地数据库，它可以跨公共和私有云部署，也可以轻松地部署在Kubernetes环境中。
MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，现属于甲骨文公司（Oracle）旗下产品。MySQL是基于C语言开发的，它具有高性能、可扩展性、易用性等特点，并且支持大量的用户访问。
Stack Overflow 是一个与程序相关的 IT 技术问答网站，其技术架构主要采用微软的技术栈，包括 C#、ASP.NET、SQL Server 等。此外，Stack Overflow 还使用了一些开源框架，例如 HAProxy、Redis 等。 具体来说，Stack Overflow 的技术实现包括以下几个部分：
与 SQL 相比，SPL 不仅写得简单，跑得也更快，既可以独立使用还能与应用集成嵌入，同时适用于多种应用场景。
数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的 OLAP 和 OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。 我们知道，SQL是目前数据库的主流语言。那么，用SQL做这两件事是不是很方便呢？
为了获得更好的数据库计算性能，经常会采用 MPP 数据库，如 Greenplum、Vertica、IQ、TD Aster Data 等。MPP 有较好的性能，但应用成本很高。MPP 的硬件资源消耗很大，需要较高的硬件成本，如果使用商用软件还需要支付昂贵的授权费用。MPP 的运维也很复杂，每个节点需要单独维护，分布式架构下数据均匀分布和一致性保证等都会增加运维的复杂度。总之一句话，就是沉重昂贵。
随着各行各业移动互联和云计算技术的普及发展，大数据计算已深入人心，最常见的比如 flink、spark 等。这些大数据框架，采用中心化的 Master-Slave 架构，依赖和部署比较重，每个任务也有较大开销，有较大的使用成本。RocketMQ Streams 着重打造轻量计算引擎，除了消息队列，无额外依赖，对过滤场景做了大量优化，性能提升 3-5 倍，资源节省 50%-80%。
内容来源：2018 年 1 月 27 日，润乾软件创始人蒋步星在“TECH INSIGHT 暨 ArchData技术峰会成都站”进行《轻量级大数据引擎》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
2015年11月20日~21日，Oracle技术嘉年华大会在北京召开，感谢为大会奉献精彩演讲的嘉宾，现在PPT资源已经全部整理完毕，现在开放下载。 链接: http://pan.baidu.com/s/1pJ8GjKB 密码: 3gxf 以下是我的一些观点再次分享：对于云时代的DBA们，一定要从以前较为纯粹的后端运维走向前端和主动运维，向DevOps取经。 SQL审核变被动救火为主动防御，对于今天的DevOps时代势在必行，而面对各种互联网+模式的应用和整合集中的数据库聚集，进行SQL审核和优化工作又刻不
数据库语言的目标 要说清这个目标，先要理解数据库是做什么的。 数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的 OLAP 和 OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。 我们知道，SQL 是目前数据库的主流语言。那么，用 SQL 做这两件事是不是很方便呢？ 事务类功能主要解决数据在写入和读出时要保持的一致性，实现这件事的难度并不小，但对于应用程序的接口却非常简单，用于操纵数据库读写的代码也很
数据库语言的目标 要说清这个目标，先要理解数据库是做什么的。 数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的 OLAP 和 OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。我们知道，SQL 是目前数据库的主流语言。那么，用 SQL 做这两件事是不是很方便呢？事务类功能主要解决数据在写入和读出时要保持的一致性，实现这件事的难度并不小，但对于应用程序的接口却非常简单，用于操纵数据库读写的代码也很简单。
所有数据库包括Oracle的sql优化都是针对程序员的，而不是针对dba的，第一，尽量防止模糊，明确指出，即用列名代替*，第二，在where语句上下工夫。第三多表查询和子查询，第四尽量使用绑定。
中间表是数据库中专门存放中间计算结果的数据表，往往是为了前端查询统计更快或更方便而在数据库中建立的汇总表，由于是由原始数据加工而成的中间结果，因此被称为中间表。
InfluxDB是一个由InfluxData开发的开源时序型数据库，专注于海量时序数据的高性能读、高性能写、高效存储与实时分析等，在DB-Engines Ranking时序型数据库排行榜上排名第一，广泛应用于DevOps监控、IoT监控、实时分析等场景。
来自社区，回归社区。非常感谢各位 TiDBer 在之前 【TiDBer 唠嗑茶话会丨征集 TiDB 数据库性能优化大师，你是如何优化 TiDB 数据库性能的呐？】( https://asktug.com/t/topic/1005563 )里提供的各种性能优化方法。这篇帖子收集整理了大家推荐的各个方面的 TiDB 数据库性能优化方法，欢迎各位 TiDBer 持续补充更新～
本文共1400字，建议阅读8分钟。 大数据的技术本质就是高性能，性能优化也是程序员们的永恒话题。
特征：SQL编写，无问单机/集群、无问商用/开源、无问大牌/新秀 现在为啥跑不快？ 硬件不变，提速关键在于设计出计算量更少的算法。 然后再用程序语言写出来。 可惜，SQL受理论限制写不出这些低复杂度的算法，只能干瞪眼。 那，咋样才能快？ 嗯，不能再用SQL了。 但也不能用Java，虽然写得出，但会累死人。 用SPL！简单代码实现高性能计算 SPL是啥？为啥管用？ SPL是一款开源程序语言，专门对付结构化数据计算，我们将数十种高性能算法和存储融入SPL中，提速N倍不是梦！ 读书
MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统（RDBMS），由瑞典MySQL AB公司开发，现在由Oracle公司负责维护和支持。MySQL是最流行的数据库之一，被广泛用于各种应用程序和网站开发。 MySQL具有以下特点：
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