UK Data Set

为什么吞吐量调整很重要：直接影响可扩展性、用户容量、运营效率和成本。解释吞吐量低如何导致瓶颈、连锁故障和资源浪费。
数据库调优的复杂性：这是一门艺术，也是一门科学。没有单一的灵丹妙药。需要整体的方法。
博客文章概述：简要概述调整最佳实践的类别：硬件、操作系统、数据库配置、模式、查询、应用程序和监控。
理解吞吐量及其瓶颈（约300字）
什么是高吞吐量？提供示例（例如，每秒数千个交易、每秒数百万个传感器读数）。
常见瓶颈：
中央处理器：处理能力不足，查询效率低下。
输入/输出：磁盘读/写速度慢，争用。
记忆：缓存不足，交换过多。
网络：应用程序和数据库之间的延迟和带宽限制。
锁定/争用：多个交易争 阿塞拜疆电话营销数据 夺同一资源。
优化不佳的查询/模式：导致资源使用效率低下。
连接管理：建立/拆除连接的开销。
目标：，最大化单位时间内处理的操作数量。硬件和操作系统调优（基础）（约300字）
CPU优化：
核心数量和时钟速度：并行性和单线程性能之间的平衡。
CPU缓存：现代 CPU 及其影响。聚集索引决定了数据行在磁盘上的物理存储顺序。这意味着实际数据行的存储顺序与索引的顺序相同。一个表只能有一个聚集索引。
好处：
非常适合按顺序检索大量行的范围扫描和查询。
聚集索引的叶级是数据，因此一旦找到索引条目，就不需要进行额外的查找来检索行数据。
注意事项：
仔细选择至关重要，因为更改聚集索引可能涉及大量数据重组。
通常，主键是聚集索引的良好候选。
5.多列统计（直方图）
数据库优化器依靠数据分布的统计信息来制定明智的查询计划决策。对于多列查询，尤其是包含相关列的查询，创建多列统计信息（通常以直方图的形式）可以帮助优化器生成更准确的计划，从而提高索引利用率。
6. 索引排序依据 和 分组依据
索引可以显著加快排序依据 和 分组依据通过提供已排序的数据，从而无需显式排序操作（这可能非常昂贵，特别是对于大型数据集）。对于排序依据，索引中的列应与排序依据条款。对于分组依据，索引分组依据列可以允许数据库使用索引扫描进行聚合。
7. 连接索引
为了实现高效的连接，请确保在条款（加入连接过程中，两个表都会被索引（条件）。这使得数据库能够在连接过程中快速找到匹配的行。
NUMA 架构：了解多插槽服务器的非统一内存访问。
内存优化：
RAM数量：足够的 RAM 来缓存活动数据集（热数据）并防止过多的磁盘 I/O。
内存速度：更快 RAM 的影响。
交换空间：尽量减少或消除数据库的交换（抖动）。