性能问题是数据库中最重要也是最迫切要解决的问题之一，随着业务的发展和数据的不断加增，用户对于系统的响应速度的要求越来越高。而归根结底就是要提高数据库系统的性能。对于大部分的DBA来说，性能优化并不是一件容易的事情，造成性能问题的原因多种多样，在现实中，优化过程也会受到重重阻碍，随着云时代的到来以及自动化智能化运维的发展，那么云时代的DBA该如何优化数据库的性能呢？ 在今年的数据技术嘉年华上，我们邀请了来自国内外各大企业的性能优化专家，从不同的角度分析云时代数据库性能优化的技术与技巧。 重点嘉宾与主题抢先一
上图是TDSQL结构图，因部署高可用环境2机房增加到3机房时需要增加ZOOKEEPER节点的情形，比方说从3台增加到5台。具体操作方法，以及需要修改的配置文件我们可以参考以下方法：
之所以写这篇文章，还是正好有刚需，我的博客数据库需要迁移使用TDSQ-C的产品，为了提升我博客速度，还是花重金去买了腾讯云数据库TDSQL的产品。
虽说近些年来，从国内数据库市场来看，Oracle是有些势衰；但从全球角度来说，其霸主地位依然不可撼动。其技术的演讲变化，仍然对行业数据库发展有着颇大的指导引领意义。下面是我对其近三年来发布的新特性加以盘点，进而洞察行业变化，挖掘技术趋势。材料部分内容引用自盖总的《Oracle新特性》系列文章，感谢！
大家都知道 HBase 由于它存储和读写的高性能，在 OLAP 即时分析中发挥着非常重要的作用，而 RowKey 作为 HBase 的核心知识点，其设计势必会影响到数据在 HBase 中的分布，甚至会影响我们查询的效率，可以说 RowKey 的设计质量关乎了 HBase 的质量。
古代，医者看病讲究「望、闻、问、切」，通过病人的外部综合表现对病症做出判断。现代，CT 的发明使得人们可以使用 X 光穿透身体各组织内部，将整体的情况以图像的方式展现出来，医生可以根据这个信息快速地排查问题。CT 的出现不仅将诊断的效率提升到了新的高度，也给客观描述身体状态提供了一个标准，是医学史上重要的里程碑。
在 TUG 网易线上企业行活动中，来自网易游戏的资深数据库工程师田维繁老师分享了 TiDB 海量 region 集群调优主题，以下内容整理自当天活动分享实录。 此次分享的主题包括三个方面：
数据库热点问题可以说是比较常见的场景，但往往这是表象，为什么产生热点，它背后的根源，才是解决问题的关键所在。同一个现象，可能来自于不同的原因，都需要相应分析，才可以找到合适的解决方案。技术社群的这篇文章《数据库热点问题的产生和避免》从若干个方向讨论了数据库热点问题的产生以及避免的策略，可以给我们提供一些借鉴。
一直以来，TiDB 的数据访问热点问题，是用户比较关注的问题。为什么这个问题如此突出呢？这其实是“分布式”带来的结构效应。单机数据库由于只有一个节点，是不存在热点问题的(因为性能的上限就是单机的处理能力)，而分布式数据库集群存在多个节点，在达到存储扩展、读写能力扩展的目的上，我们希望大量的读写压力能够平摊在每个节点上，TiDB 也一直在朝着这个目标靠近。
作为一个数据库管理员，工作中经常会遇到的一个问题：当数据库出现故障的情况下，如何快速定位问题和找到解决方案。尤其是在运维非常重要系统的时候，解决问题恢复服务是分秒必争。Db2 作为广泛使用的商业数据库，内部提供了众多方法论和诊断工具等来协助分析问题。然而当问题真正发生的时候，数据库管理员还是会手忙脚乱，不知道从何处下手。如果着手分析的方向发生了错误，时间更是浪费严重，问题得不到及时解决，甚至有可能采取了错误的措施，导致更严重的后果。
HBase的设计思想主要是LSM。参见【Flink】第十四篇：LSM-Tree一般性总结。而LSM存储引擎的主要设计思想就是不断的将内存的有序存储结构flush到磁盘，这时候会在磁盘形成一个个的小的文件，如果每次都去做新文件和旧文件的合并，这显然是没必要，并且低效的。
不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。
如上图所示，SQL治理的基本阶段主要包括开发（事前）、测试（事中）、生产运维（事后）三阶段。
作者：尜尜人物 cnblogs.com/littlecharacter/p/9342129.html
不管是 IO 瓶颈，还是 CPU 瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。
不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。
JProfiler 的内存视图部分可以提供动态的内存使用状况更新视图和显示关于内存分配状况信息的视图。所有的视图都有几个聚集层并且能够显示现有存在的对象和作为垃圾回收的对象。
第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表。
1、非partition key的查询问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法）
一、数据库瓶颈 1、IO瓶颈 2、CPU瓶颈 二、分库分表 1、水平分库 2、水平分表 3、垂直分库 4、垂直分表 三、分库分表工具 四、分库分表步骤 五、分库分表问题 1、非partition key的查询问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法） 2、非partition key跨库跨表分页查询问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法） 3、扩容问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法） 六、分库分表总结 七、分库分表示例
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分库分表是一个非常普遍的问题，会增加我们业务逻辑的复杂性，并且多维度的 mapping 可能导致我们整体性能的下降。有了 TiDB 我们可以不用再考虑分库分表，不再需要写那么多的复杂逻辑。
vivo评论中台通过提供评论发表、点赞、举报、自定义评论排序等通用能力，帮助前台业务快速搭建评论功能并提供评论运营能力，避免了前台业务的重复建设和数据孤岛问题。目前已有vivo短视频、vivo浏览器、负一屏、vivo商城等10+业务接入。这些业务的流量大小和波动范围不同，如何保障各前台业务的高可用，避免因为某个业务的流量暴增导致其他业务的不可用？所有业务的评论数据都交由中台存储，他们的数据量大小不同、db压力不同，作为中台，应该如何隔离各个业务的数据，保障整个中台系统的高可用？
编辑手记：在DBLINK中由于远端数据库无法正常执行分布式事务，又遭遇RAC热块争用，两者共同作用导致数据库严重故障。接下来我们从AWR报告分析入手，一步步分析并解决问题。 故障现象 某天下午16点
不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务服务来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用，那导致的问题就可以想象了吧：并发量、吞吐量、崩溃等等情况。
中通快递业务的规模目前是世界第一，是第一个达成年百亿业务量的快递企业，在 2019 年的双十一更是完成了订单量超过 2 亿的佳绩。中通科技是中通快递旗下的互联网物流科技平台，拥有一支千余人规模的研发团队，秉承着“互联网+物流”的理念，与公司的战略、业务紧密的衔接，为中通生态圈的业务打造全场景全链路的数字化平台服务。
TiDB是开源分布式关系型数据库，是一款同时支持在线事务处理与在线分析处理(Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP）的融合型分布式数据库产品，具备水平扩容、缩容、金融级高可用、实时HTAP、云原生的分布式数据库、兼容MySQL5.7协议和MySQL生态等重要特性。目标是为用户提供一站式OLTP(OnlineTransactionalProcessing)、OLAP(OnlineAnalyticalProcessing)、HTAP解决方案。
TiDB4.0版本在4月份发布了RC版本，新增一些好用的功能：TiUP、BR、Dashboard、TiFlash、大事务的支持等等一些新功能，让我们快来体验一下吧。
■ 腾讯广告经营数仓是腾讯广告打造的数据分析和数据服务平台，它提供了包括数据运营分析、广告优化分析在内数据分析支持，以及数据可视化服务。经营数仓积累了大量的广告效果数据、客户管理信息和产品工具数据，为腾讯内众多的数据分析和运营分析用户提供便捷高效的 SQL 取数服务。为了保障数据查询服务的稳定与高效，该数仓不仅采用了Spark引擎，还部署了Presto集群，目的是能够根据用户提交的SQL的特点，智能选择最合适的查询引擎。
本篇文章为 TiDB 查询优化及调优系列的最终篇，主要汇集了一些用户常见的 SQL 优化案例，从背景、分析、影响、建议、实操几个角度进行解析。关于 SQL 调优原理的介绍见前面章节。
随着越来越多的业务选择HBase作为存储引擎，对HBase的可用性要求也越来越高，对于HBase的运维也提出了新的挑战。目前运维集群超过30+，而且接入的业务类型繁多，对于性能要求也不完全一样，这是今年面临的问题。从15年开始，结合京东的业务情况，基于大数据平台，实现用户接入使用全流程自动化。而今年，我们主要从集群层面上提升集群可用性。 1 控制隔离——rsgroup 在94版本中，经常困扰我们的一个问题就是集群上的某些机器会因为某些用户的不恰当操作，例如热点问题，大量的scan操作等导致机器上的其他表正常
数据库很容易成为系统性能的一个瓶颈，单机存储容量、IO、CPU处理能力都有限，当单表的数据量达到1000W或100G以后，库表的增删改查操作面临着性能大幅下降的问题。存储容量现在一般容易解决，主要是IO瓶颈和CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。从业务方来看，就是数据库可用连接少，甚至无连接可用。
对于性能和效率的追求一直是程序开发中永恒不变的宗旨，除了我们自己在编码过程中要充分考虑代码的性能和效率，虚拟机在编译阶段也会对代码进行优化。本文就从虚拟机层面来看看虚拟机对我们所编写的代码采用了哪些优化手段。
今年 1 月份，我们发布了 TiDB 3.0.0 Beta 版本，DevCon 上也对这个版本做了介绍，经过两个月的努力，今天推出了下一个 Beta 版本 3.0.0 Beta.1。让我们看一下这个版本相比于之前有什么改进。
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