6.Redis数据库性能测试及优化配置

blog.weiyigeek.top/2019/4-17-576.html Redis基础运维之在K8S中的安装与配置 - https://blog.weiyigeek.top/2019/4-17-524.html Redis数据库性能测试及优化配置 -17-51.html Redis数据库客户端操作实践及入坑出坑 - https://blog.weiyigeek.top/2019/4-17-577.html 0x00 Redis 性能指标监控 (1 6) 与 TCP/IP 环回相比，Unix 域套接字的性能优势在大量使用流水线（即长流水线）时趋于降低。 开发和运维人员更加关注的是Redis本身的一些配置优化，例如AOF和RDB的配置优化、数据结构的配置优化等，但是对于操作系统是否需要针对Redis做一些配置优化不甚了解或者不太关心，然而事实证明一个良好的系统操作配置能够为 服务用来提供标准时间服务，从而达到纠正时钟的效果 例如：每小时的同步1次NTP服务 0 * * * * /usr/sbin/ntpdate ntp.xx.com > /dev/null 2>&1 Redis 性能优化总结示例

YashanDB数据库的6个性能优化技巧

在当前数据驱动的业务环境中，数据库的查询速度直接影响到系统的响应时间和用户体验。如何优化YashanDB数据库的查询性能，成为数据库管理员和开发人员关注的重点。 通过规范化的Chunk分布管理实现数据负载均衡，确保系统线性扩展能力和高并发处理性能。6. 数据库控制红o日志与检查点机制，确保高效持久化和故障恢复性能。总结的性能优化建议根据业务场景合理选择YashanDB部署形态，匹配性能需求。 结论随着数据规模和复杂度的持续增长，数据库系统面临的性能挑战日益凸显。YashanDB通过灵活多样的部署架构、丰富完备的存储结构、多维度的内存与执行优化技术，提供了确保高效和可扩展的数据管理解决方案。 未来，随着对大数据、实时分析和混合工作负载的需求不断攀升，YashanDB的性能优化技术将成为数据库系统核心竞争力。

Confluence 6 性能优化 原

新的版本通常有更好的性能优化。 因没有足够内存避免 swapping 总是关注你服务器的交换（swapping）活动。 我们推荐你使用你熟悉的数据库，因为你能够更好的对数据库进行维护，这个可能相对你不熟悉的数据库来说，能更好的让你对数据库的性能进行优化。 数据库状态和查询分析 现代的数据库会基于你对数据库运行的查询历史来对查询进行优化。使用 SQL EXPLAIN 语句将会告诉你数据库查询的优化情况。 如果数据库查询命中率明显的不同，那么你需要考虑对数据库运行状态收集和优化。针对你数据库的版本不同，优化的版本和方向也会不同。 一些插件我们已经知道能够对系统性能造成影响并最终导致 Confluence 的崩溃。 https://www.cwiki.us/display/CONF6ZH/Performance+Tuning

JVM性能优化系列-(6) 晚期编译优化

6. 晚期编译优化 晚期编译优化主要是在运行时做的一些优化手段。 ，所花费的时间可能更长；而且想要编译出优化程度更高的代码，解释器可能还要替编译器收集性能监控信息，这对解释执行的速度也有影响。 ，将字节码编译为本地代码，进行简单、可靠的优化，如有必要将加入性能监控的逻辑 第2层：也称为C2编译，也是将字节码编译为本地代码，但是会启用一些编译耗时较长的优化，甚至会根据性能监控信息进行一些不可靠的激进优化 上分离寄存器，并在LIR上做窥孔（Peephole）优化，然后产生机器代码 Server Compiler是专门面向服务端的典型应用并为服务端的性能配置特别调整过的编译器，它会执行所有经典的优化动作。 由于java语言中访问数组元素时，系统将会自动进行上下界的范围检查，这必定会造成性能负担。为了安全，数组边界检查是必须做的，但数组边界检查是否必须一次不漏的执行则是可以“商量”的事情。

性能优化-MySQL数据库优化

2、mysql数据库优化 可以从哪几个方面进行数据库的优化？如下图所示： ? 这个时候就要了解sql优化 B、数据库表结构优化 根据数据库的范式，设计表结构，表结构设计的好直接关系到写SQL语句。 C、系统配置优化 大多数运行在Linux机器上，如tcp连接数的限制、打开文件数的限制、安全性的限制，因此我们要对这些配置进行相应的优化。 D、硬件配置优化 选择适合数据库服务的cpu，更快的IO，更高的内存；cpu并不是越多越好，某些数据库版本有最大的限制，ＩＯ操作并不是减少阻塞。 注：通过上图可以看出，该金字塔中，优化的成本从下而上逐渐增高，而优化的效果会逐渐降低。

Confluence 6 缓存性能优化 原

https://www.cwiki.us/display/CONF6ZH/Cache+Performance+Tuning

数据库性能优化(MySQL)

11.2 正确使用索引 在影响数据库查询性能的众多因素中，索引绝对是一个重量级的因素，如果索引使用不当，则数据库的其它优化可能无济于事。 索引扫描不一定比全表扫描性能更好，要看情况。查询优化器会为一次查询是否使用索引以及决定使用哪个索引，当然，有时查询优化器也会犯错误。 11.3 锁定与等待 锁机制是影响查询性能的另一个因素，当多个并发用户同时访问同一资源时，数据库为保证并发访问的一致性，使用数据库锁来协调访问。 当然，为了保证数据库写性能可以异步写数据。若不想反范式则可以使用非关系型数据库。 11.9 使用非关系数据库 key-value数据库使用半结构化存储数据，所有数据只有一个索引即key，可以将反范式化引发的数据副本保存到key-value数据库中，这样比关系数据库具有更出色的并发性能

如何优化数据库性能

1、硬件调整性能  最有可能影响性能的是磁盘和网络吞吐量,解决办法  扩大虚拟内存，并保证有足够可以扩充的空间；把数据库服务器上的不必要服务关闭掉  把数据库服务器和主域服务器分开  把SQL数据库服务器的吞吐量调为最大 3、使用存储过程 应用程序的实现过程中，能够采用存储过程实现的对数据库的操作尽量通过存储过程来实现，因为存储过程是存放在数据库服务器上的一次性被设计、编码、测试，并被再次使用，需要执行该任务的应用可以简单地执行存储过程 因为人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，特别是对数据量不是特别大的数据库操作时，是否建立索引和使用索引的好坏对程序的响应速度并不大，因此程序员在书写程序时就忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异 ，这种性能差异在数据量特别大时或者大型的或是复杂的数据库环境中（如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS）中表现得尤为明显。 在工作实践中发现，不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句。在对它们进行适当的优化后，其运行速度有了明显地提高！

Android性能优化典范 - 第6季

导语 这里是Android性能优化典范第6季的课程学习笔记，从被@知会到有连载更新，这篇学习笔记就一直被惦记着，现在学习记录分享一下，请多多指教包涵！ 这次一共才6个小段落，涉及的内容主要有：程序启动时间性能优化的三个方面：优化activity的创建过程，优化application对象的启动过程，正确使用启动显屏达到优化程序启动性能的目的。 除了使用工具进行具体定位分析性能问题之外，以下两点经验可以帮助我们对Activity启动做性能优化： 优化布局耗时：一个布局层级越深，里面包含需要加载的元素越多，就会耗费更多的初始化时间。 关于布局性能的优化，这里就不展开描述了！ 异步延迟加载：一开始只初始化最需要的布局，异步加载图片，非立即需要的组件可以做延迟加载。 3. 6.

Hive性能优化之推测执行(6)

到这里Hive性能调优的系列就到此完结的,还有什么好的内容大家可以在评论区积极留言,小菌会经过筛选之后会择优采纳,希望大家多多支持!

梳理 6 项 webpack 的性能优化

这个过程分为「搜索文件」和「把匹配的文件进行分析、转化」的两个过程，因此可以从这两个角度来进行优化配置。 使用 NamedModulesPlugin 可以使控制台打印出被替换的模块的名称而非数字ID，另外同webpack监听，忽略node_modules目录的文件可以提升性能。 它正常工作的前提是代码必须采用ES6的模块化语法，因为ES6模块化语法是静态的（在导入、导出语句中的路径必须是静态字符串，且不能放入其他代码块中）。 E6%A0%87%E8%AE%B0%E4%B8%BA%E6%97%A0%E5%89%AF%E4%BD%9C%E7%94%A8 注意，所有导入文件都会受到tree shaking 的影响。 通过在便一阶段预先执行源码来得到执行结果，再直接将运行结果输出以提升性能。但是现在Prepack还不够成熟，用于线上环境还为时过早。

数据库性能优化之SQL语句优化

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，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一 在多数情况下，Oracle使用索引来更快地遍历表，优化器主要根据定义的索引来提高性能。 在编写SQL语句时我们应清楚优化器根据何种原则来删除索引，这有助于写出高性能的SQL语句。 二、SQL语句编写注意问题 下面就某些SQL语句的where子句编写中需要注意的问题作详细介绍。 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。 （6） 使用DECODE函数来减少处理时间： 使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表. （7） 整合简单,无关联的数据库访问： 如果你有几个简单的数据库查询语句,你可以把它们整合到一个查询中

数据库SQL性能优化（一）

substr(hbs_bh,1,4)=’5400’，优化处理：hbs_bh like ‘5400%’ trunc(sk_rq)=trunc(sysdate)， 优化处理：sk_rq>=trunc(sysdate ) and sk_rq<trunc(sysdate+1) 进行了显式或隐式的运算的字段不能进行索引，如： ss_df+20>50，优化处理：ss_df>30 ‘X’ || hbs_bh>’X5400021452 ’，优化处理：hbs_bh>’5400021542’ sk_rq+5=sysdate，优化处理：sk_rq=sysdate-5 hbs_bh=5401002554，优化处理：hbs_bh=’5401002554 条件内包括了多个本表的字段运算时不能进行索引，如：ys_df>cx_df，无法进行优化 qc_bh || kh_bh=’5400250000’，优化处理：qc_bh=’5400’ and kh_bh=’

达梦数据库性能优化

：https://eco.dameng.com/document/dm/zh-cn/ops/before-installation.html# 比如磁盘性能：参考： 性能诊断：https://eco.dameng.com /document/dm/zh-cn/ops/performance-diagnosis.html 性能优化：https://eco.dameng.com/document/dm/zh-cn/ops/performance-optimization.html 缓冲池是数据库系统用来提高性能的内存区域，存储在物理内存中的数据页。 它是一个逻辑概念，表示数据库如何使用物理内存，而不是物理内存本身。 优化缓冲池的大小和管理策略，可以显著提高数据库的性能和响应速度。 ,'FOR ALL COLUMNS SIZE AUTO'); --收集某表某列的统计信息： STAT 100 ON table_name(column_name); 注意 统计信息收集过程中将对数据库性能造成一定影响

DockerCompose运行redis 6 alpine性能测试优化

1.编写docker-compose文件 编写redis.yml，network_mode为host这样可以减少网卡资源消耗，提高性能，如果要求不高可以使用桥接网络，这样端口可以自由映射；调优修改的配置都是修改宿主机的配置 3.性能测试 redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -c 50 -n 10000 -q

数据库SQL性能优化（二）

利用CPU优化数据库性能

了解数据库如何利用现代 CPU 的功能来提高性能。 大型分布式系统的性能优化通常是一个多变量问题，它结合了底层硬件、网络、操作系统调优或虚拟化层和应用程序架构方面的因素。 如此复杂的问题需要从多个角度进行探索。 让我们看看数据库如何通过利用现代硬件CPU来优化性能。 当编程书籍说 CPU 可以运行进程或线程时，“运行”意味着有一些简单的顺序指令执行。 理想情况下，您的数据库提供了限制跨内核通信需求的功能，但当通信不可避免时，它提供了高性能的非阻塞通信原语，以防止性能下降。 优化未来承诺设计 在多个核心之间协调工作的解决方案有很多。 这往往比以前的方法产生更大的性能改进。 还有什么？ 作为数据库用户，探索帮助你的数据库从现代基础设施中榨取更多性能的数据库工程决策会很有趣。 但这并不全是关于 CPU。

数据库SQL性能优化（三）

DockerCompose运行redis 6 alpine性能测试优化

原文后续持续更新地址 https://www.aiprose.com/blog/145 1.编写docker-compose文件 编写redis.yml，network_mode为host这样可以减少网卡资源消耗，提高性能 3.性能测试 redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -c 50 -n 10000 -q

优化Oracle数据库性能：LIKE操作的优化

1、介绍 在 Oracle 数据库中，LIKE 操作是一种常用的模糊匹配方式，用于在字符串中查找符合指定模式的数据。然而，当处理大量数据时，使用 LIKE 操作可能导致查询性能下降。 为了提高数据库的效率，本文将重点介绍如何优化使用 LIKE 操作的查询。 2、优化点：使用索引前缀搜索 索引前缀搜索是一种优化 LIKE 操作的方法，通过使用索引的前缀匹配来提高查询性能。 传统的 LIKE 操作可能会导致全表扫描，从而降低查询性能。 4、总结： 使用 LIKE 操作进行模糊匹配时，我们可以通过使用索引前缀搜索来优化查询性能。通过创建适当的索引并使用范围查询，我们可以避免全表扫描，从而提高查询效率。 5、拓展 更多优化 LIKE 操作的方法介绍： ① 使用索引： 为 LIKE 操作的列创建适当的索引可以显著提高查询性能。在创建索引时，可以考虑使用函数索引、全文索引或者覆盖索引。