，其使用原则如下: ●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。 ●在频繁进行排序或分组(即进行group by或order by操作)的列上建立索引。

性能优化参数 针对Spark SQL 性能调优参数如下： 代码示例 import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf; import org

（1） 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)： ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最

保存在一个临时表里头，然后再用临时表去做复杂关联 2.索引问题 在做性能跟踪分析过程中，经常发现有不少后台程序的性能问题是因为缺少合适索引造成的，有些表甚至一个索引都没有。这种情况往往都是因为

一同事跟我反馈他遇到了一个SQL性能问题，他说全表只有69条记录，客户端执行耗费了两分多钟，这不科学呀。要我分析一下原因并解决。我按照类似表结构，构造了一个案例，测试截图如下所示 这个表有13

一、问题的提出 在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的

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一切都是为了性能，一切都是为了业务 一、查询的逻辑执行顺序 (1) FROM left_table (3) join_type JOIN right_table (2) ON join_condition

带的MYISAM和列存储引擎Infobright。这篇文章总结了自己和团队在那段时间碰到的一些常见性能问题和解决方案。 P.S.如果没有特别指出，下面说的mysql都是指用MYISAM做存储引擎。

ort等多个阶段，所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR中单个步骤的优化 （其中又会有细分），针对MR全局的优化，和针对整个查询（多MRJob）的优化，下文会分别阐述。 在开始之前，先

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做了很多年有关数据库的开发工作，现在把我对sql优化的一些经验分享下。(由于我主要使用mysql，对其它结构化数据库不太熟悉，所以可能具有片面性，欢迎拍砖) sql优化的方面： 1、设计好的数据库结构

就会长达几个小时之久。因此，优化数据库插入性能是很有意义的。 网络上的牛人很多，总会有一些手段可以提高insert效率，大家跟我一起分享一下吧： 1. 一条SQL语句插入多条数据。 我们常

小时之久。因此，优化数据库插入性能是很有意义的。 经过对MySQL innodb的一些性能测试，发现一些可以提高insert效率的方法，供大家参考参考。 1. 一条SQL语句插入多条数据。

线程的性能 熟练使用Android上的线程可以帮助你提高应用程序的性能。 本篇文章讨论了使用线程的几个方面：使用UI或主线程; 应用程序生命周期和线程优先级之间的关系; 以及平台提供的帮助管理线程复杂性的方法。

执行计划是数据库根据SQL语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案，这个方案是由查询优化器自动分析产生的，比如一条SQL语句如果用来从一个 10万条记录的表中查1条记录，那查询优化器会选择“索引查找”

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1. 通过 show status 了解SQL执行频率 通过show status可以提供服务器状态信息，可以根据需要显示当前session级别的统计结果和 global级别的统计结果。 如：显示当前session，show

我们不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL,今天看了别人的文章，感觉很好、自己又加工了一下， 贴出来与大家分享，如果你还有好的经验 也拿出来分享一下 （1） 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)：

为数据库系统建立一个模型，根据“影响数据库系统性能效率的因素”，数据库系统自动进行参数的配置。一些商业数据库，实现了部分自调优技术。 查询优化技术的分类：①查询重用、②查询重写规则、③查询算法优化、④并行查询优化、⑤分布式查询优化、⑥其他优化技术