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

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

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。

【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

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

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。

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。 理解这些因素有助于确定提高性能的办法以及避免性能问题： 系统资源 负载 吞吐量 竞争 优化 系统资源 数据库性能严重依赖于磁盘I/O和内存使用。 为了准确地设置性能预期，需要知道DBMS所部署的硬件的基线性能。CPU、硬盘、磁盘控制器、RAM以及网络接口等硬件组件的性能将会显著地影响数据库的执行速度。 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。

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

数据库性能评测：整体性能对比

导语 随着版本升级，关系型数据库和缓存数据库整体性能比之前都有大幅度的提升，衡量数据库性能的三个重要指标是：数据库吞吐量(QPS)、延迟时长(Latency)和稳定性，以下从这三个方面对几种数据库进行了对比测试 一、性能测试报告与分析 测试1-3是在TS90服务器上的测试结果，测试4对比数据库在TS80和TS90上性能。 3、典型业务模式，不同并发压力的数据库性能 注：横轴为并发数；左侧曲线图的纵轴为QPS，右侧曲线图的纵轴为延迟时间。 4、TS80和TS90服务器性能对比 结果分析： 1) 典型业务压力下，MySQL和MongoDB在TS90的吞吐量是TS80的2倍，Redis变化不大； 2) 对于写入测试，MongoDB在TS90 测试数据库部署为单实例，测试客户端部署一个YCSB实例，YCSB发起多个并发线程对数据库进行压力测试。力测试。

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。 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。

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 因为各种应用都会配备数据库连接池，就会有很多IDLE的连接。所以排查问题就不查询IDLE的状态了。 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

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’ s

Oracle数据库，详解Oracle数据库性能优化

Oracle旗下的Oracle数据库监控软件是企事业单位中最重要的监控需要，通过对Oracle数据库的监控，可以全面了解Oracle的运行状态、数据库响应情况、数据库表空用度情况，从而方便Oracle数据库性能优化 SUM服务器监控软件对Oracle数据库的监控十分全面，主要有：缓冲区命中率监控、表空间使用率监控、表空间监控、会话数监控、连接数监控等核心性能，这些性能均为DBA必须了解和随时掌握的性能，SUN的监控为 实际上，为了保证Oracle数据库运行在最佳的性能状态下，在信息系统开发之前就应该考虑数据库的优化策略。 分析评价Oracle数据库性能主要又数据库吞吐量，数据库用户响应时间两项指标。 但性能恶化的原因却是多种多样，有时是多个因素共同造成了性能恶化的结果，这就需要数据库管理员有比较全面的计算机知识，能够敏感地察觉到影响数据库性能的主要原因所在，然后做出最好的Oracle数据库性能优化措施

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。 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。 相反，这意味着 CPU 已经充分利用，提高性能的唯一方法是减少指令数量。 对数据库的影响 CPU 的架构方式对数据库设计有直接的影响。 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。

向量数据库性能测试技巧

本文将深入探讨向量数据库的关键评估指标和性能测试工具。同时，本文还将介绍如何评估向量数据库性能助您做出明智的决策。 02.向量数据库评估指标 在对向量数据库进行评估时，性能、扩展性和功能是三个最关键的考量指标。 性能 性能是评估向量数据库时至关重要的指标。 向量索引是向量数据库中资源消耗大的组件，其性能直接影响整个数据库的表现。 下图展示了利用 ANN Benchmark 生成的性能测试结果。 04.性能评估技巧 充分理解性能评估能够帮助我们有效地评估向量数据库的能力。在做出数据库选择时，考虑如何评估插入和查询性能的方法也非常重要。 数据集对性能的影响 在真实测试场景中，不同向量数据库在面对多样化数据集时表现出显著的性能差异。较大的数据集对向量数据库的分布式架构构成了较大挑战，这通常会导致性能降低。

数据库SQL性能优化（二）

数据库SQL性能优化（三）

高性能NoSql数据库 SSDB

今天在看一个开源项目的时候，发现作者使用一个ssdb的数据库，第一反应是ssd硬盘，当时很诧异。后面了解后才知道，原来是 nosql数据库。 ssdb介绍 一个高性能的支持丰富数据结构的 NoSQL 数据库, 用于替代 Redis. SSDB 是一个 C/C++ 语言开发的高性能 NoSQL 数据库, 支持 KV, list, map(hash), zset(sorted set) 等数据结构, 用来替代或者与 Redis 配合存储十亿级别列表的数据 架构 使SSDB命令客户端(ssdb-cli) SSDB 的命令 客户端 ssdb-cli 可 于 常管理, 包括查看 SSDB 的运 状态(info), 还能做 些 API 没有的操作, 如清空整个数据库

数据库性能优化入门：数据库分片初探

导读数据库分片是一种用于提升数据库性能的架构模式，选择正确的分片策略和实施方式对于提高数据库性能和应对大规模数据挑战至关重要。本文介绍了数据库分片的定义、原理和实施方法。 文章解释了数据库分片是如何通过将数据切分、分散存储在多个服务器上来提升性能，并对数据库分片与传统数据库的区别进行了详细对比，探讨了何时应该考虑进行数据库分片。 传统数据库的局限性传统数据库通常运行在单一服务器上，无论是实体服务器、虚拟机还是其他形式的节点。这些系统的一个共同点是它们的性能存在上限。 虽然数据库分片通过将数据分割并分布到不同的数据库中以实现可扩展性，分区则在单个数据库内组织数据以实现高效管理和访问。两者都旨在提高数据库性能，只是实现方式不同。 在数据库服务器之上增加一个分片层或使用支持自动分片的数据库管理系统。测试：在上线前彻底测试分片数据库以确保数据完整性和性能。监控和调整：实施分片后，持续监控分片数据库的性能，并在必要时重新平衡分片。

Oracle数据库性能优化(Hbase是什么数据库)

缺点：总数据量较多时性能较差。 适应场景：数据库系统不支持分页处理，数据量较小并且可控。 性能提高了1倍多，如果采用分页模式数据库每次还需发生磁盘IO的话那性能可以提高更多。 使用绑定变量为何会提高SQL解析性能，这个需要从数据库SQL执行原理说明，一条SQL在Oracle数据库中的执行过程如下图所示： 当一条SQL发送给数据库服务器后，系统首先会将SQL字符串进行 当数据库主机资源有空闲时，我们可以采用客户端多进程并行访问的方法来提高性能。如果数据库主机已经很忙时，采用多进程并行访问性能不会提高，反而可能会更慢。 使用多进程处理，充分利用数据库主机资源（CPU,IO），提高性能。