Oracle数据库性能调优秘籍，提升系统响应速度

hql/sql 性能差原因以及优化方法

数据倾斜会导致 HQL/SQL 性能不佳。
当reduce任务中的数据量远大于其他任务中的数据量时，就会出现倾斜。
例如，COUNT(DISTINCT) 字段的分组不均匀。

任务的数量会影响生产力。
单个查询运行多个表关联汇总，导致大量作业。
例如，针对 1 0 个表的链接查询可以生成 2 0 个作业。

Map/Reduce 初始化需要时间。
每个作业都必须初始化，这需要时间和资源。
例如，如果有 1 00 个作业，则总初始化时间将会增加。

查询运算符构造不合理。
SELECT 读取所有列并增加 I/O 开销。
WHERE 子句的顺序和 JOIN 条件的顺序影响效率。

消除数据偏差： 对 COUNT(DISTINCT) 使用多个 Map/Reduce 以避免倾斜。
数据预处理、样本过滤以减少失真。

减少工作岗位数量： 优化查询语句，减少表关联汇总。
使用 Hive 列和分区修剪来减少数据量。
例如链接3 个表，优化后链接2 个表。

优化初始化： 减少作业数量并减少初始化时间。
使用 Hive 并行运行加速作业。

查询运算符的优化： 避免 SELECT、必需的只读列。
优化WHERE条件过滤顺序，优先过滤大数据条件。
Join时，小表放在左边，如JOIN表A（1 000行）和表B（1 00万行）。

使用 Hive 进行优化： 列清理减少了读取和存储开销。
分区擦除减少了不必要的分区读取次数。
JOIN优化提高关联效率。

监控和配置： 定期监控 HQL/SQL 执行以识别瓶颈。
调整指令以优化目标设置的参数。

自己掂量一下。

为什么PostgreSQL查询性能不佳？调整配置优化SQL的技巧