当一个有性能问题的数据库摆在你的面前，作为责任人，你的处理思路是什么？...

元芳曰：这种情况基本都成为了DBA的家常便饭，经常要去处理用户提交来的性能问题或者是工程人员提交上来的AWR报告，一般遇到这种情况，解决的方法有很多。
OLTP
（1）先要弄清楚数据库的类型是什么 OLTP 在线事务处理 or OLAP 在线分析系统，因为不同的数据库类型选择优化的方法也不同。例如 OLTP 强调系统的内存命中率，内存的效率决定数据库效率。
（2）如果用户的并发数很大可扩大内存的容量缓存更多的数据，还可以调整data buffer cache、shared pool、java pool、large pool的大小及PGA大小包括sort区hash区等。
（3）如果用户的在线请求数较多，可以尝试着进行SQL的变量绑定，缓解SQL的硬解析，当遇到成千上万的查询操作时，能够不经过解析过程直接使用缓存的执行计划，那效率可以提高n倍。因为硬解析会做2个分析。第一语法分析：检查代码的语法是否正确。第二语义分析：检查代码执行的对象是否存在及对执行对象的权限是否有。解析过程十分的耗费CPU资源。
（4）数据块的争用，是因为数据分配的不均匀造成的，可以使用hash算法平均打散到各个磁盘上来减少热块的产生
（5）还有很多系统性能间接的反应为数据库性能，例如网络的延迟主机的应用程序较多没有采用中间件策略构建预处理缓冲池
OLAP
（6）如果是OLAP 在线分析系统的话，当一个用户找你来说查询一张报表很慢，你可以通过用户会话来找到查询的SQL语句，检查这条语句逻辑上效率如何，可以使用Hint方式来改变sql的执行计划，检查数据的访问方式，是走全表扫描还是走索引效率最高，调整SQL的执行计划，选择合适的索引
（7）因为SQL大多数就是集合的数学运算操作，SQL表的关联方式是不是最优化，哪种join最适合，这都是要考虑的范围
（8）当你手工测试完后，对表进行统计分析，看看优化器和你选的执行计划是不是相同的
（9）CBO模式的选择，对于需要快速响应用户的请求，可以设置成first_rows(优先把部分数据返回)，对于用户响应不是很严格的业务，可以设置成all_rows（所有处理数据一次性返回）
（10）如果系统的整体开销不大，可以考虑并行技术
（11）对于OLAP系统最直接的提高数据库性能方法增加磁盘I/O和CPU吞吐量，如果硬件搞不了，可以采用数据库压缩技术，减少空间提高I/O
（12）随着数据量的增加，以前不是问题的问题也变成了问题，对于OLAP系统SQL的效率决定数据库效率

Leonarding

2012.11.20
天津&winter
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