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8个YashanDB数据库性能提升的小技巧
在这样的背景下，YashanDB作为一款具备高性能、可扩展性和高可用性的数据库系统，提供了多种技术手段来解决性能瓶颈和数据一致性的问题。 本文将分享8个提升YashanDB数据库性能的小技巧，帮助数据库管理员和开发人员更有效地优化他们的数据库系统。1. 8. 监控和调优不断监控数据库性能，利用自定义的监控指标，帮助数据库管理员及时发现性能瓶颈。 在运行过程中进行调优，使用YashanDB内置的监控工具和第三方监控平台分析数据库性能，调整相关参数和配置，从而实现持久的性能提升。总结在当今数据驱动的商业环境中，优化数据库性能是保持竞争优势的关键。 本文介绍的8个技巧，能够为YashanDB的用户在实际操作中提供具体的指导。通过合理利用YashanDB的技术特点和优化措施，数据库的性能、安全性和可用性都将迎来显著提升。
15710编辑于 2025-10-16YashanDB数据库的8个性能提升策略分享
在现代信息系统中，数据库的性能直接影响应用的响应速度和系统的整体吞吐能力。大规模数据处理、复杂查询和高并发访问等需求，对数据库提出了更高的性能和一致性保障要求。 YashanDB作为一款面向多元化应用场景设计的关系型数据库，融合了多种创新技术和架构，致力于提供高效、可靠的数据管理能力。 本文将从技术原理和体系架构角度，系统性分析YashanDB数据库的八大性能提升策略，帮助具备一定数据库基础的技术人员更深入地理解YashanDB的性能优势。1. 数据库支持读已提交和可串行化两种事务隔离级别，满足不同业务对一致性与性能的权衡。表锁与行锁并存，通过共享锁和排他锁分别控制并发访问与结构修改，动态调节锁粒度，降低锁冲突带来的性能损耗。8. 结论YashanDB依托其创新的存储体系、多线程执行架构与强大的分布式计算能力，在不同应用场景下展现出卓越的性能表现。随着数据规模的迅速扩张和业务复杂度提升，数据库系统的优化与迭代将成为核心竞争力。
15810编辑于 2025-11-20- 来自专栏小林coding
为什么数据库会慢？ 8 个数据库性能优化方案，帮你破局！
图解网站：https://xiaolincoding.com 在博客园看到一篇叫做《后端思维之数据库性能优化方案》的文章。 垂直拆分更多是从业务角度进行拆分，主要是为了降低业务耦合度；此外以 SQL Server 为例，一页是 8KB 存储，如果在一张表里字段越多，一行数据自然占的空间就越大，那么一页数据所存储的行数就自然越少 NoSQL的出现也解决了关系型数据库之前面临的难题（性能、高并发、扩展性等）。 例如，ElasticSearch 的查找算法是倒排索引，可以用来代替关系型数据库的低性能、高消耗的 Like 搜索（全表扫描）。 因此我们在某些业务场景进行存储架构设计时，可以通过关系型数据库的 ACID 特性进行数据的更新与写入，用 NoSQL 的高性能与扩展性进行数据的查询处理，这样的好处就是关系型数据库和 NoSQL 的优点都可以兼得
1.8K10编辑于 2022-05-21 2025年8月云数据库性能大PK：谁是开发者心中的“性能怪兽”？
本文基于腾讯云官网 2025 年 8 月 13 日最新数据，横向对比国内 4 大主流云开发平台的数据库性能、功能与价格，并深度解析腾讯云 CloudBase 的文档型+事务型双引擎，助你 3 分钟锁定最优选型 二、2025 年 8 月 4 大云开发平台数据库横评 维度 阿里云 Serverless MongoDB 百度智能云 BOS + CFC 华为云 GaussDB(for MySQL) 腾讯云 ） 三、腾讯云 CloudBase 数据库三大性能杀器 文档型+事务型双引擎 • 日常业务用文档型，灵活 schema；秒杀库存、支付扣款切事务型，保证 ACID。 五、2025 年 8 月限时活动 • 新用户 0 元试用 30 天：8 GB 数据库 + 50 GB 存储 + 100 万次云函数。 结语 在数据库性能这场硬仗里，腾讯云 CloudBase 用 10 万 QPS、20 ms 聚合、0 ms 冷启动给出 2025 年 8 月最具说服力的答案。
73710编辑于 2025-08-13- 来自专栏啄木鸟软件测试
软件性能测试（连载8）
snvcswch/s Command 08:18:31 0 1 0.20 0.00 systemd 08:18:31 0 8 图3-23 perf top perf top 虽然实时展示了系统的性能信息，但它的缺点是并不保存数据，也就无法用于离线或者后续进行分析。
1K30发布于 2020-02-19 - 来自专栏Linyb极客之路
Java性能微调之数据库性能
大部分Java系统性能问题基本上是由于错误的数据库访问方式引起的，带来了大量额外日志和内存消耗，这些都会对JVM的垃圾回收造成冲击影响，本文主要针对这种错误的数据库访问方式进行分析和诊断。 首先我们需要确认需要提升性能的部位，通常会有以下几个方面： 不够效率的数据库使用: 错误查询设计,；业务逻辑主要集中在SQL语句中，很少使用Java实现的业务逻辑；数据访问框架的不正确配置方式。 通过跟踪数据库访问方式，也就是SQL语句执行情况，会发现同一个SQL因为不同参数执行很多次，也就是N+1性能问题，比如可能我们的Java代码有一个循环语句： foreach (catIDs：catID) 这就是典型的数据库N+1性能问题。除了使用SQL批查询，也可以使用缓存减少每个对象从SQL语句构造消耗的时间，或者使用O/R映射框架如Hibernate的懒加载。 使用join查询虽然能够快速获得性能提升，但是可扩展性很差，join涉及的库表必须放在一个数据库服务器中，将来如果访问量负载更大，就无法分库分表了，丧失了扩展性Scalable，NoSQL数据库与关系数据库的主要区别就在于
76210发布于 2018-09-27 - 来自专栏xingoo, 一个梦想做发明家的程序员
oracle数据库性能
性能视图V$开头 V$SYSTEM_EVENT 正在等待的资源的系统信息 V$SESSION_EVENT 会话累计发生的等待事件 V$SESSION_WAIT 会话正在等待或者曾经等待的详细时间信息 V RAID-5 使用奇偶信息提供冗余特性，但分散保存 巨型数据库VLDB 程序全局去 program global area PGA 数据库中的并行：块-范围并行、基于分区的并行 在初始化时指定SGA或者其他的共享池的大小 缓存在日志缓冲器中 数据库高速缓存： 命中率：从缓存中请求到的数据块与从磁盘中请求到的数据块的百分比。 （如果命中率低于90%，增加初始化DB_CACHE_SIZE可以提高性能） 共享内存池： 存储发送给数据库的SQL语句以及执行SQL语句所需的数据字典信息 redo日志缓存： 在一个事务提交后，或者当日志缓存被写满三分之一的时候 语句进行重复解析和优化的过程 Oracle使用PGA： 1 用于存储服务器进程临时变量等内容 2 存储正在执行的SQL信息的内存 3 作为SQL执行的一部分的排序记录所占用的内存 timesTen 内存数据库通过减少数据库获取操作的时延进而提供最佳性能
1.2K70发布于 2018-01-18 - 来自专栏cwl_Java
性能优化-Tomcat8优化
1、Tomcat8优化 tomcat服务器在JavaEE项目中使用率非常高，所以在生产环境对tomcat的优化也变得非常重要了。 它拥有比传统I/O操作(bio)更好的并发运行性能。 apr 安装起来最困难,但是从操作系统级别来解决异步的IO问题,大幅度的提高性能. 推荐使用nio，不过，在tomcat8中有最新的nio2，速度更快，建议使用nio2. 1.2.1、创建dashboard数据库 在资料中找到sql脚本文件dashboard.sql，在linux服务器上执行。 吞吐量为128次/秒，性能有所提升。
1.6K20发布于 2020-02-13 - 来自专栏java一日一条
Java 8：HashMap的性能提升
不过Java 8的表现要好许多！它是一个log的曲线，因此它的性能要好上好几个数量级。尽管有严重的哈希碰撞，已是最坏的情况了，但这个同样的基准测试在JDK8中的时间复杂度是O(logn)。 单独来看JDK 8的曲线的话会更清楚，这是一个对数线性分布： ? 为什么会有这么大的性能提升，尽管这里用的是大O符号（大O描述的是渐近上界）？其实这个优化在JEP-180中已经提到了。 如果没有实现这个接口，在出现严重的哈希碰撞的时候，你就并别指望能获得性能提升了。 这个性能提升有什么用处？ 然后不停的访问这些key就能显著的影响服务器的性能，这样就形成了一次拒绝服务攻击（DoS）。 JDK 8中从O(n)到O(logn)的飞跃，可以有效地防止类似的攻击，同时也让HashMap性能的可预测性稍微增强了一些。我希望这个提升能最终说服你的老大同意升级到JDK 8来。
1.7K20发布于 2018-09-19 - 来自专栏码匠的流水账
java8 parallelStream性能测试
序 本文主要研究下parallelStream的性能。 Runtime.getRuntime().availableProcessors() - 1，如果需修改则需设置-Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism=8
1.4K20发布于 2018-09-17 - 来自专栏用户3288143的专栏
【数据库】MySql性能监控
运维工作偏多一些，但是sql性能要开发人员注意 MySql性能监控 慢查询-默认1s 10s太慢了 被慢查询记录到日志 全表扫描，没建索引，因此被记录到日志 有索引，不会被记录到日志 linux下的MySQL命令 数据库测试 调整客户端的链接数量 此数值，通过改变线程请求数，成功率最大的情况 根据异常设置恰当的值 my.ini设置mysql服务端的链接数值 查询缓存 开启缓存设置大小
2.4K21发布于 2020-07-07 - 来自专栏Golang语言社区
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。 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 MemcacheDB在性能方面比较出色，是一个分布式的key-value数据库，使用Memcache协议，这意味着使用了Memcache的web应用可以不进行任何的修改而迁移到MemcacheDB上。
3.9K80发布于 2018-03-23 - 来自专栏Linux运维
数据库性能监控：利用 Prometheus 工具监控性能
数据库性能监控是保障业务稳定性与可扩展性的核心环节。 一、为什么选择Prometheus监控数据库⭐Prometheus的优势拉取式采集模型（Pull）：避免被动推送带来的不可控性。多维度数据模型：适合复杂数据库指标分析。 二、数据库监控架构示意展开代码语言：TXTAI代码解释Database→Exporter→Prometheus→Grafana→告警系统(Alertmanager)Exporter：负责采集数据库内部指标并暴露为 三、常见数据库Exporter选择数据库类型Exporter名称说明MySQLmysqld_exporter官方维护，指标最丰富PostgreSQLpostgres_exporter支持自定义SQL监控 五、关键数据库性能指标（通用）1.性能指标QPS/TPS：每秒查询/事务数查询延迟（latency）慢查询数量连接数与连接池使用率2.资源指标CPU使用率内存占用磁盘IOPS/吞吐网络流量3.数据库特有指标
36910编辑于 2026-01-19 - 来自专栏Java进阶
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 在具有一个以上处理器的机器上运行SQL 2、调整数据库 若对该表的查询频率比较高，则建立索引；建立索引时，想尽对该表的所有查询搜索操作， 按照where选择条件建立索引，尽量为整型键建立为有且只有一个簇集索引 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。
2.3K50发布于 2019-02-20 - 来自专栏小麦苗的DB宝专栏
GreenPlum的数据库性能
1.数据库性能 1.1.系统性能 管理系统性能包括度量性能、确定性能问题的原因以及应用可用的工具和技术来解决问题。 Greenplum基于数据库管理系统（DBMS）提供给请求者信息的速率来衡量数据库性能。 有多个关键性能因素会影响数据库性能。 在设置性能目标时考虑以下两点： 基线硬件性能 性能基准 基线硬件性能 大部分的数据库性能问题并非由数据库而是数据库所运行的底层系统导致。I/O瓶颈、内存问题以及网络问题都能显著地降低数据库性能。 下面的图展示了一个Greenplum数据库系统的资源队列配置的例子，其中gp_vmem_protect_limit被设置为8GB： 这个例子有三类具有不同特点和服务水平协议（SLA）的查询。 例如，如果一台主机有48GB物理内存和6个Segment实例，那么每个Segment实例可用的内存是8GB。可以为单个队列按照0.90*8=7.2 GB来计算推荐的MEMORY_LIMIT。
1.2K40编辑于 2023-11-01 - 来自专栏Linux运维
数据库性能监控：利用 Grafana 工具监控性能
数据库性能监控是保障系统稳定性、可用性与可扩展性的核心环节。随着业务规模增长、数据量持续攀升，数据库的性能瓶颈往往成为系统的关键短板。 一、为什么要监控数据库性能数据库作为核心存储系统，其性能直接影响：查询响应时间业务吞吐量系统稳定性故障恢复能力用户体验常见数据库性能问题包括：慢查询导致响应延迟CPU/IO资源耗尽连接数耗尽索引缺失或失效锁等待与死锁缓存命中率低通过 Grafana构建可视化监控体系，可以实现：实时掌握数据库运行状态快速定位性能瓶颈及时发现异常趋势通过历史数据分析优化策略构建自动化告警体系️二、Grafana数据库监控整体架构典型架构如下：展开代码语言 2.直接连接数据库（不推荐）Grafana也支持直接连接MySQL/PostgreSQL，但不适合监控场景，因为：无法提供时序指标查询压力会影响数据库性能五、构建数据库监控面板（Dashboard）Grafana 3.历史数据分析利用Grafana的时间范围选择功能，分析：高峰期性能变化版本升级前后对比优化措施效果验证4.与自动化运维结合如：自动扩容自动重启自动清理缓存或日志八、总结利用Grafana构建数据库性能监控体系
24710编辑于 2026-01-19 - 来自专栏Hadoop数据仓库
MySQL 8 复制（六）——拓扑与性能
因此使用多源复制要避免多个主库具有同名的数据库。 -8bfa-11e9-bc15-005056a50f77:1-1008, 6a739bf0-961d-11e9-8dd8-005056a5497f:1-1885, 8eed0f5b-6f9b-11e9- 而从性能角度看，双1的性能最差，双0的性能最好。权衡数据安全与性能，一般建议主库都设置为双1，根据场景从库可以设置成其它组合来提升性能。 从表中可以看到，在实验负载场景下，多线程复制性能明显高于单线程复制。slave_parallel_workers=8时性能最好，当worker数量增加到16时，性能反而比8时差。 当16个复制线程时从库TPS达到峰值619，比COMMIT_ORDER下性能最好的8复制线程高出13%。
2.1K00发布于 2019-07-11 - 来自专栏Java架构师必看
史上最强Tomcat8性能优化
服务器资源 服务器所能提供CPU、内存、硬盘的性能对处理能力有决定性影响。硬件我们不说了，这个方面是钱越多越好是吧。 它拥有比传统I/O操作(bio)更好的并发运行性能。Tomcat8默认使用nio运行模式。 查看服务器信息 说明一下我的测试服务器配置，不同的服务器配置对Tomcat的性能会有所影响。 8063 部署web应用 上传war包到linux服务器，然后进行部署 我的web应用的名字叫tomcat-optimization，主要是提供了一个查询用户列表的接口，该接口会去阿里云数据库查询用户列表 设置线程池 通过设置线程池，调整线程池相关的参数进行测试tomcat的性能。
2.9K30发布于 2020-04-10 - 来自专栏NetCore 从壹开始
【BlogBook书】8、MiniProfiler：接口性能分析
框架集成MiniProfiler+Swagger来做接口的简单性能分析，和每次请求中相关的Sql执行情况报告； 一、相关的依赖注入配置 // 服务注册 builder.Services.AddMiniProfilerSetup 中间件 app.UseMiniProfilerMiddleware(); 相关参数设置 "Startup": { "MiniProfiler": { "Enabled": true //性能分析开启 当时也可以自己在任意位置补充上自己想要输出的内容，比如在Controller中输出当前用户信息，或者是Service层中配置数据库连接信息等等， 用法就是： 可以分步输出每一步的数据内容 [HttpGet
49710编辑于 2024-02-22 - 来自专栏高级前端面试笔记
React性能优化的8种方式
// 文本节点export const Fragment = 7; // 对应 <React.Fragment> export const Mode = 8;
49040编辑于 2022-11-08
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