課程簡介
本課程是基于金融行業(yè)技術實踐和業(yè)務應用場景，結合當前企業(yè)級應用場景進行綜合性課程設計。從專業(yè)知識，專業(yè)技能，通用技能多維度全面培養(yǎng)數(shù)據(jù)庫優(yōu)化人才的的綜合能力。
目標收益
基于金融行業(yè)大規(guī)模應用為基礎的真實架構案例驅動教學；
大規(guī)模分布式/國產化數(shù)據(jù)庫架構設計與真實案例實踐；
構筑頂級能力維度模型，帶你快速成長為數(shù)據(jù)化轉型所需的復合型人才。
培訓對象
研發(fā)人員 數(shù)據(jù)庫工程師等
課程大綱
| SQL優(yōu)化本質和優(yōu)化技術(一方面闡述分布式數(shù)據(jù)庫架構特點和優(yōu)化理論，另一方面著重分析幾款分布式數(shù)據(jù)庫技術共同點和不同點(通過案例分析講解)；3小時 |
?理解SQL在分布式數(shù)據(jù)庫下查詢的工作原理 ?SQL查詢的執(zhí)行過程 ?分布式數(shù)據(jù)庫引擎解析、執(zhí)行SQL語句 ?SQL優(yōu)化本質和優(yōu)化技術 ?數(shù)據(jù)訪問方式效率的對比：全表掃描與索引掃描 ?多表連接的執(zhí)行計劃、適用場景與優(yōu)劣勢 ?嵌套循環(huán) ?合并連接 ?哈希連接 ?三種表連接案例講解(從業(yè)務場景分析) ?分析和診斷SQL查詢性能 ?SQL調優(yōu)方法論-執(zhí)行計劃深度分析 ?從案例中辨別低效執(zhí)行計劃 ?優(yōu)化SQL查詢語句 ?選擇合適的連接類型 ?避免使用子查詢、改用連接Join(那些場景下) ?避免使用復雜的查詢(多表關聯(lián)性能為什么差) ?索引技術：應用場景以及對業(yè)務數(shù)據(jù)查詢的影響 ?索引類型和工作原理 ?分析索引覆蓋 ?避免過度索引 ?定期維護索引 ?案例講解 ?索引碎片導致執(zhí)行計劃問題分析和解決 ?理解SQL的執(zhí)行過程與性能瓶頸 ?并發(fā)控制和鎖的實現(xiàn)方式 ?理解分布式數(shù)據(jù)庫并發(fā)機制 ?隔離級別對分布式數(shù)據(jù)庫影響 ?減少鎖的競爭，優(yōu)化事務的粒度 ?樂觀鎖實現(xiàn)策略(那些場景使用) 針對不同數(shù)據(jù)庫特定優(yōu)化策略 |
| SQL性能瓶頸分析和解決(通過執(zhí)行計劃分解不同分布式數(shù)據(jù)庫使用方式，能快速掌握分析辨識低效的SQL執(zhí)行問題癥狀) 3小時 |
?SQL性能問題定位以及性能問題來源 ?用戶SQL寫法 - 遵循開發(fā)規(guī)約 ?代價模型缺陷 - 執(zhí)行計劃 ?統(tǒng)計信息不準確 ?數(shù)據(jù)庫物理設計：決定查詢性能 ?系統(tǒng)負載：影響整體吞吐率，影響單sql rt ?客戶端路由 - 遠程執(zhí)行 ?SQL調優(yōu)方法 ?針對單條 SQL 執(zhí)行的性能調優(yōu) ?單表訪問場景：索引、排序或聚合、分區(qū)、分布式并行 ?多表訪問場景：連接順序、連接算法、分布式并行、 查詢改寫 ?針對吞吐量的性能優(yōu)化 ?優(yōu)化慢SQL ?均衡SQL的請求流量資源 ?如何通過執(zhí)行計劃字段辨識低效的SQL ?查看各階段耗時 ?調優(yōu)基本流程分析步驟 ?通過全局SQL審計表、 SQL Trace 、Profile等查看SQL 執(zhí)行信息 ，初步查找SQL請求的流程中導致耗時或消耗資源（如內存、 磁盤IO等）的 SQL ?單條SQL的執(zhí)行性能往往與該SQL的執(zhí)行計劃相關，執(zhí)行計劃的分析是最重要的手段。通過執(zhí)行EXPALIN命令查看優(yōu)化器針對給定 SQL 生成的邏輯執(zhí)行計劃 ，確定可能的調優(yōu)方向 ?找到具體的慢SQL，為了使某些 SQL 的執(zhí)行時間或資源消耗符合預期 ， 常見的優(yōu)化方式如下： ?對SQL做等價改寫生成最佳執(zhí)行計劃 針對多表訪問的SQL，還需要關注多表間的聯(lián)接問題 ， 通過優(yōu)化訪問路徑、聯(lián)接順序和聯(lián)接算法等實現(xiàn)查詢優(yōu)化 |
|
優(yōu)化實踐(通過金融客戶某業(yè)務系統(tǒng)，針對調優(yōu)方式進行綜合闡述，并模擬相關案例進行輸出說明) 2小時 |
?實際案例講解 ?分布式兼容與限制 ?分布式表連接 ?分布式事務 ?部署服務器需要注意的事項總結 ?最佳實踐 ?Explain解讀 ?Trace信息 ?分布式更新操作原理 ?跨節(jié)點分布式查詢優(yōu)化 ?邏輯優(yōu)化、條件下推、隔離 ?引擎如何優(yōu)雅處理海量SQL邏輯 ?分布式事務實現(xiàn) ?優(yōu)化實踐 ?數(shù)據(jù)庫優(yōu)化方法論 ?全鏈路性能調優(yōu)實戰(zhàn) ?業(yè)務模型優(yōu)化 ?先整體再局部 ?先解阻塞性問題 ?熱點SQL優(yōu)化 ?慢SQL優(yōu)化 ?減少數(shù)據(jù)訪問次數(shù)（減少磁盤訪問） ?返回更少數(shù)據(jù)（減少網(wǎng)絡傳輸或磁盤訪問） ?減少交互次數(shù)（減少網(wǎng)絡傳輸） ?減少服務器CPU開銷 ?利用更多資源（增加資源） ?聯(lián)接順序 ?索引回表 ?分區(qū)表性能診斷 ?數(shù)據(jù)表優(yōu)化 ?核心數(shù)據(jù)表設計 ?字段類型設計 ?對表邏輯更新 ?添加創(chuàng)建和修改時間列 ?樂觀鎖還是悲觀鎖，選擇依據(jù)是什么 ?如何查找慢查詢：為什么會對業(yè)務造成危害 ?優(yōu)化大表總要性：多大是最優(yōu)的 ?為什么不要使用大字段類型 ?為什么要限制DML操作的數(shù)據(jù)大小 ?綜合優(yōu)化案例講解和使用 ?構造一個復雜的查詢SQL（如包含多表關聯(lián)、子查詢、cte、filesort、臨時表等），講解分析方法、SQL改寫方法 ?SQL優(yōu)化案例實踐 ?條件查詢索引選擇性導致查詢慢 統(tǒng)計信息過期或數(shù)據(jù)空快碎片多導致執(zhí)行計劃?錯誤 ?阻塞、死鎖引發(fā)SQL超時 ?模擬數(shù)據(jù)庫樂觀鎖實現(xiàn)機制，提高并發(fā)和吞吐量 ?分頁查詢如何提高性能 ?非分片鍵查詢引發(fā)SQL性能問題 ?分布式數(shù)據(jù)庫查詢數(shù)據(jù)優(yōu)化(流式處理模型和通用處理模型) ?網(wǎng)關下推技術：分布式數(shù)據(jù)庫場景下對SQL處理優(yōu)化， ?關聯(lián)數(shù)據(jù)表不一致、字段類型不一致導致數(shù)據(jù)庫性能問題 ?in + order by優(yōu)化 范圍查詢阻斷，后續(xù)字段不能走索引 |
| 通過模擬銀行轉賬和互金數(shù)據(jù)庫設計兩個案例貫穿落地實踐(通過java springboot程序模擬轉賬并發(fā)) 4小時 |
?金融轉賬一致性測試實戰(zhàn) ?電商平臺數(shù)據(jù)庫架構和表設計方案 ?數(shù)據(jù)庫測試實踐案例 ?需求分析與規(guī)劃(需求收集/風險評估) ?測試設計(測試工具/準備數(shù)據(jù)) ?初步測試(功能驗證/性能初步評估) ?分析與優(yōu)化(問題分析/優(yōu)化方案) ?再次測試(用戶體驗) ?持續(xù)監(jiān)控與維護(性能健康/定期檢查) ?數(shù)據(jù)庫異常診斷(慢查詢、并發(fā)、鎖、阻塞等) ?測試結合要點 ?表設計(分表依據(jù)) ?鎖設計(樂觀鎖/悲觀鎖) ?事物設計(如何控制事物大小) ?索引設計(最佳設計原則) ?連接池設計(使用連接池要注意事項) ?SQL優(yōu)化(小表變大表/改寫) ?服務器性能(CPU/IO/內存/NUMA) ?網(wǎng)絡性能 ?參數(shù)配置 ?監(jiān)控 ?關鍵問題 ?數(shù)據(jù)庫性能分析問題 ?SQL影響：慢查詢和慢查詢收集工具 ?SQL事務監(jiān)控 ?SQL阻塞監(jiān)控 ?CPU抖動：Prometheus+zabbix、Top監(jiān)控 ?通過慢日志或監(jiān)控平臺獲取某一個時刻SQL ?業(yè)務并發(fā)訪問問題 ?業(yè)務壓力突增全鏈路監(jiān)控 ?界定每個部分是否有問題 ?定位問題所在 ?性能問題：小數(shù)據(jù)量下性能良好，但在大數(shù)據(jù)量下性能急劇下降 ?基準測試：在小數(shù)據(jù)量下進行基準測試，記錄性能指標。 ? 壓力測試：使用工具如 JMeter、LoadRunner 進行壓力測試，模擬大數(shù)據(jù)量和高并發(fā)場景。 ?長時間測試：進行長時間的穩(wěn)定性測試，觀察系統(tǒng)在長時間高負載下的表現(xiàn)。 ?并發(fā)問題：在單用戶或少量用戶情況下表現(xiàn)良好，但在多用戶并發(fā)訪問時出現(xiàn)死鎖、數(shù)據(jù)不一致等問題 ?并發(fā)測試：使用工具模擬多用戶并發(fā)訪問，觀察系統(tǒng)的響應時間和錯誤率。 ?事務測試：特別關注涉及多個事務的操作，確保事務的隔離性和一致性。 ?數(shù)據(jù)一致性問題：數(shù)據(jù)在不同模塊之間不一致，尤其是在分布式系統(tǒng)中。 ?數(shù)據(jù)校驗：在不同模塊之間進行數(shù)據(jù)校驗，確保數(shù)據(jù)的一致性。 ?日志分析：分析系統(tǒng)日志，查找數(shù)據(jù)不一致的原因。 ? 事務管理：確保事務的正確管理和回滾機制。 ?異常處理問題：異常處理不當，導致系統(tǒng)崩潰或數(shù)據(jù)丟失。 ?異常測試：模擬各種異常情況，如網(wǎng)絡中斷、數(shù)據(jù)庫連接失敗等。 ?日志記錄：確保所有異常都被記錄下來，便于后續(xù)分析。 ?恢復測試：測試系統(tǒng)的恢復機制，確保系統(tǒng)在異常后能夠恢復正常運行。 ?資源泄漏問題：內存泄漏、文件句柄泄漏等。 ?內存分析：使用工具如Valgrind、VisualVM 進行內存分析。 ?文件句柄檢查：檢查系統(tǒng)中打開的文件句柄數(shù)量，確保沒有泄漏。 ?性能監(jiān)控：持續(xù)監(jiān)控系統(tǒng)的資源使用情況，及時發(fā)現(xiàn)異常。 日志和監(jiān)控問題：日志記錄不完整，監(jiān)控機制不健全 ?日志審計：定期審計日志文件，確保日志記錄的完整性和準確性。 ?監(jiān)控工具：部署性能監(jiān)控工具，持續(xù)監(jiān)控系統(tǒng)的運行狀態(tài)。 ?報警機制：設置合理的報警閾值，及時發(fā)現(xiàn)和處理異常。 ?分布式事務處理能力 ?分布式存儲能力 ?分布式事務能力 ?數(shù)據(jù)可靠性 ?數(shù)據(jù)分片操作 ?服務高可用 ?水平擴展能力 ?數(shù)據(jù)庫測試工程實施方法論和階段性優(yōu)化概述 ?SQL優(yōu)化應用場景以及策略實踐 ?慢查詢 ?連接查詢性能問題 ?子查詢性能問題 ?過度使用通配符%的 LIKE 查詢 ?大批量插入或更新 ?頻繁的重復查詢 ?過度使用分組和聚合函數(shù) ?大量重復數(shù)據(jù)的查詢 ?過度使用 OR 條件的查詢 ?大型數(shù)據(jù)分頁查詢 ?使用不必要的列 ?頻繁更新的表 ?未使用索引的外鍵約束 ?大型查詢的分批處理 ?未使用存儲過程的重復邏輯 ?未使用合適的數(shù)據(jù)類型 ?大量寫操作導致的鎖競爭 ?頻繁使用數(shù)據(jù)庫函數(shù)和表達式 ?未使用合適的索引策略 ?大量數(shù)據(jù)的聯(lián)合操作 ?大量數(shù)據(jù)的聯(lián)合操作 ?數(shù)據(jù)分布不均勻的索引 ?過度使用子查詢 ?未使用批量操作 ?過度使用內存表 ?缺乏定期統(tǒng)計和優(yōu)化 ?未使用合適的數(shù)據(jù)庫引擎 ?使用強制類型轉換 ?未優(yōu)化的長事務 ?未優(yōu)化的存儲過程 未考慮DB服務器配置和硬件資源 |
|
SQL優(yōu)化本質和優(yōu)化技術(一方面闡述分布式數(shù)據(jù)庫架構特點和優(yōu)化理論，另一方面著重分析幾款分布式數(shù)據(jù)庫技術共同點和不同點(通過案例分析講解)；3小時 ?理解SQL在分布式數(shù)據(jù)庫下查詢的工作原理 ?SQL查詢的執(zhí)行過程 ?分布式數(shù)據(jù)庫引擎解析、執(zhí)行SQL語句 ?SQL優(yōu)化本質和優(yōu)化技術 ?數(shù)據(jù)訪問方式效率的對比：全表掃描與索引掃描 ?多表連接的執(zhí)行計劃、適用場景與優(yōu)劣勢 ?嵌套循環(huán) ?合并連接 ?哈希連接 ?三種表連接案例講解(從業(yè)務場景分析) ?分析和診斷SQL查詢性能 ?SQL調優(yōu)方法論-執(zhí)行計劃深度分析 ?從案例中辨別低效執(zhí)行計劃 ?優(yōu)化SQL查詢語句 ?選擇合適的連接類型 ?避免使用子查詢、改用連接Join(那些場景下) ?避免使用復雜的查詢(多表關聯(lián)性能為什么差) ?索引技術：應用場景以及對業(yè)務數(shù)據(jù)查詢的影響 ?索引類型和工作原理 ?分析索引覆蓋 ?避免過度索引 ?定期維護索引 ?案例講解 ?索引碎片導致執(zhí)行計劃問題分析和解決 ?理解SQL的執(zhí)行過程與性能瓶頸 ?并發(fā)控制和鎖的實現(xiàn)方式 ?理解分布式數(shù)據(jù)庫并發(fā)機制 ?隔離級別對分布式數(shù)據(jù)庫影響 ?減少鎖的競爭，優(yōu)化事務的粒度 ?樂觀鎖實現(xiàn)策略(那些場景使用) 針對不同數(shù)據(jù)庫特定優(yōu)化策略 |
|
SQL性能瓶頸分析和解決(通過執(zhí)行計劃分解不同分布式數(shù)據(jù)庫使用方式，能快速掌握分析辨識低效的SQL執(zhí)行問題癥狀) 3小時 ?SQL性能問題定位以及性能問題來源 ?用戶SQL寫法 - 遵循開發(fā)規(guī)約 ?代價模型缺陷 - 執(zhí)行計劃 ?統(tǒng)計信息不準確 ?數(shù)據(jù)庫物理設計：決定查詢性能 ?系統(tǒng)負載：影響整體吞吐率，影響單sql rt ?客戶端路由 - 遠程執(zhí)行 ?SQL調優(yōu)方法 ?針對單條 SQL 執(zhí)行的性能調優(yōu) ?單表訪問場景：索引、排序或聚合、分區(qū)、分布式并行 ?多表訪問場景：連接順序、連接算法、分布式并行、 查詢改寫 ?針對吞吐量的性能優(yōu)化 ?優(yōu)化慢SQL ?均衡SQL的請求流量資源 ?如何通過執(zhí)行計劃字段辨識低效的SQL ?查看各階段耗時 ?調優(yōu)基本流程分析步驟 ?通過全局SQL審計表、 SQL Trace 、Profile等查看SQL 執(zhí)行信息 ，初步查找SQL請求的流程中導致耗時或消耗資源（如內存、 磁盤IO等）的 SQL ?單條SQL的執(zhí)行性能往往與該SQL的執(zhí)行計劃相關，執(zhí)行計劃的分析是最重要的手段。通過執(zhí)行EXPALIN命令查看優(yōu)化器針對給定 SQL 生成的邏輯執(zhí)行計劃 ，確定可能的調優(yōu)方向 ?找到具體的慢SQL，為了使某些 SQL 的執(zhí)行時間或資源消耗符合預期 ， 常見的優(yōu)化方式如下： ?對SQL做等價改寫生成最佳執(zhí)行計劃 針對多表訪問的SQL，還需要關注多表間的聯(lián)接問題 ， 通過優(yōu)化訪問路徑、聯(lián)接順序和聯(lián)接算法等實現(xiàn)查詢優(yōu)化 |
|
優(yōu)化實踐(通過金融客戶某業(yè)務系統(tǒng)，針對調優(yōu)方式進行綜合闡述，并模擬相關案例進行輸出說明) 2小時 ?實際案例講解 ?分布式兼容與限制 ?分布式表連接 ?分布式事務 ?部署服務器需要注意的事項總結 ?最佳實踐 ?Explain解讀 ?Trace信息 ?分布式更新操作原理 ?跨節(jié)點分布式查詢優(yōu)化 ?邏輯優(yōu)化、條件下推、隔離 ?引擎如何優(yōu)雅處理海量SQL邏輯 ?分布式事務實現(xiàn) ?優(yōu)化實踐 ?數(shù)據(jù)庫優(yōu)化方法論 ?全鏈路性能調優(yōu)實戰(zhàn) ?業(yè)務模型優(yōu)化 ?先整體再局部 ?先解阻塞性問題 ?熱點SQL優(yōu)化 ?慢SQL優(yōu)化 ?減少數(shù)據(jù)訪問次數(shù)（減少磁盤訪問） ?返回更少數(shù)據(jù)（減少網(wǎng)絡傳輸或磁盤訪問） ?減少交互次數(shù)（減少網(wǎng)絡傳輸） ?減少服務器CPU開銷 ?利用更多資源（增加資源） ?聯(lián)接順序 ?索引回表 ?分區(qū)表性能診斷 ?數(shù)據(jù)表優(yōu)化 ?核心數(shù)據(jù)表設計 ?字段類型設計 ?對表邏輯更新 ?添加創(chuàng)建和修改時間列 ?樂觀鎖還是悲觀鎖，選擇依據(jù)是什么 ?如何查找慢查詢：為什么會對業(yè)務造成危害 ?優(yōu)化大表總要性：多大是最優(yōu)的 ?為什么不要使用大字段類型 ?為什么要限制DML操作的數(shù)據(jù)大小 ?綜合優(yōu)化案例講解和使用 ?構造一個復雜的查詢SQL（如包含多表關聯(lián)、子查詢、cte、filesort、臨時表等），講解分析方法、SQL改寫方法 ?SQL優(yōu)化案例實踐 ?條件查詢索引選擇性導致查詢慢 統(tǒng)計信息過期或數(shù)據(jù)空快碎片多導致執(zhí)行計劃?錯誤 ?阻塞、死鎖引發(fā)SQL超時 ?模擬數(shù)據(jù)庫樂觀鎖實現(xiàn)機制，提高并發(fā)和吞吐量 ?分頁查詢如何提高性能 ?非分片鍵查詢引發(fā)SQL性能問題 ?分布式數(shù)據(jù)庫查詢數(shù)據(jù)優(yōu)化(流式處理模型和通用處理模型) ?網(wǎng)關下推技術：分布式數(shù)據(jù)庫場景下對SQL處理優(yōu)化， ?關聯(lián)數(shù)據(jù)表不一致、字段類型不一致導致數(shù)據(jù)庫性能問題 ?in + order by優(yōu)化 范圍查詢阻斷，后續(xù)字段不能走索引 |
|
通過模擬銀行轉賬和互金數(shù)據(jù)庫設計兩個案例貫穿落地實踐(通過java springboot程序模擬轉賬并發(fā)) 4小時 ?金融轉賬一致性測試實戰(zhàn) ?電商平臺數(shù)據(jù)庫架構和表設計方案 ?數(shù)據(jù)庫測試實踐案例 ?需求分析與規(guī)劃(需求收集/風險評估) ?測試設計(測試工具/準備數(shù)據(jù)) ?初步測試(功能驗證/性能初步評估) ?分析與優(yōu)化(問題分析/優(yōu)化方案) ?再次測試(用戶體驗) ?持續(xù)監(jiān)控與維護(性能健康/定期檢查) ?數(shù)據(jù)庫異常診斷(慢查詢、并發(fā)、鎖、阻塞等) ?測試結合要點 ?表設計(分表依據(jù)) ?鎖設計(樂觀鎖/悲觀鎖) ?事物設計(如何控制事物大小) ?索引設計(最佳設計原則) ?連接池設計(使用連接池要注意事項) ?SQL優(yōu)化(小表變大表/改寫) ?服務器性能(CPU/IO/內存/NUMA) ?網(wǎng)絡性能 ?參數(shù)配置 ?監(jiān)控 ?關鍵問題 ?數(shù)據(jù)庫性能分析問題 ?SQL影響：慢查詢和慢查詢收集工具 ?SQL事務監(jiān)控 ?SQL阻塞監(jiān)控 ?CPU抖動：Prometheus+zabbix、Top監(jiān)控 ?通過慢日志或監(jiān)控平臺獲取某一個時刻SQL ?業(yè)務并發(fā)訪問問題 ?業(yè)務壓力突增全鏈路監(jiān)控 ?界定每個部分是否有問題 ?定位問題所在 ?性能問題：小數(shù)據(jù)量下性能良好，但在大數(shù)據(jù)量下性能急劇下降 ?基準測試：在小數(shù)據(jù)量下進行基準測試，記錄性能指標。 ? 壓力測試：使用工具如 JMeter、LoadRunner 進行壓力測試，模擬大數(shù)據(jù)量和高并發(fā)場景。 ?長時間測試：進行長時間的穩(wěn)定性測試，觀察系統(tǒng)在長時間高負載下的表現(xiàn)。 ?并發(fā)問題：在單用戶或少量用戶情況下表現(xiàn)良好，但在多用戶并發(fā)訪問時出現(xiàn)死鎖、數(shù)據(jù)不一致等問題 ?并發(fā)測試：使用工具模擬多用戶并發(fā)訪問，觀察系統(tǒng)的響應時間和錯誤率。 ?事務測試：特別關注涉及多個事務的操作，確保事務的隔離性和一致性。 ?數(shù)據(jù)一致性問題：數(shù)據(jù)在不同模塊之間不一致，尤其是在分布式系統(tǒng)中。 ?數(shù)據(jù)校驗：在不同模塊之間進行數(shù)據(jù)校驗，確保數(shù)據(jù)的一致性。 ?日志分析：分析系統(tǒng)日志，查找數(shù)據(jù)不一致的原因。 ? 事務管理：確保事務的正確管理和回滾機制。 ?異常處理問題：異常處理不當，導致系統(tǒng)崩潰或數(shù)據(jù)丟失。 ?異常測試：模擬各種異常情況，如網(wǎng)絡中斷、數(shù)據(jù)庫連接失敗等。 ?日志記錄：確保所有異常都被記錄下來，便于后續(xù)分析。 ?恢復測試：測試系統(tǒng)的恢復機制，確保系統(tǒng)在異常后能夠恢復正常運行。 ?資源泄漏問題：內存泄漏、文件句柄泄漏等。 ?內存分析：使用工具如Valgrind、VisualVM 進行內存分析。 ?文件句柄檢查：檢查系統(tǒng)中打開的文件句柄數(shù)量，確保沒有泄漏。 ?性能監(jiān)控：持續(xù)監(jiān)控系統(tǒng)的資源使用情況，及時發(fā)現(xiàn)異常。 日志和監(jiān)控問題：日志記錄不完整，監(jiān)控機制不健全 ?日志審計：定期審計日志文件，確保日志記錄的完整性和準確性。 ?監(jiān)控工具：部署性能監(jiān)控工具，持續(xù)監(jiān)控系統(tǒng)的運行狀態(tài)。 ?報警機制：設置合理的報警閾值，及時發(fā)現(xiàn)和處理異常。 ?分布式事務處理能力 ?分布式存儲能力 ?分布式事務能力 ?數(shù)據(jù)可靠性 ?數(shù)據(jù)分片操作 ?服務高可用 ?水平擴展能力 ?數(shù)據(jù)庫測試工程實施方法論和階段性優(yōu)化概述 ?SQL優(yōu)化應用場景以及策略實踐 ?慢查詢 ?連接查詢性能問題 ?子查詢性能問題 ?過度使用通配符%的 LIKE 查詢 ?大批量插入或更新 ?頻繁的重復查詢 ?過度使用分組和聚合函數(shù) ?大量重復數(shù)據(jù)的查詢 ?過度使用 OR 條件的查詢 ?大型數(shù)據(jù)分頁查詢 ?使用不必要的列 ?頻繁更新的表 ?未使用索引的外鍵約束 ?大型查詢的分批處理 ?未使用存儲過程的重復邏輯 ?未使用合適的數(shù)據(jù)類型 ?大量寫操作導致的鎖競爭 ?頻繁使用數(shù)據(jù)庫函數(shù)和表達式 ?未使用合適的索引策略 ?大量數(shù)據(jù)的聯(lián)合操作 ?大量數(shù)據(jù)的聯(lián)合操作 ?數(shù)據(jù)分布不均勻的索引 ?過度使用子查詢 ?未使用批量操作 ?過度使用內存表 ?缺乏定期統(tǒng)計和優(yōu)化 ?未使用合適的數(shù)據(jù)庫引擎 ?使用強制類型轉換 ?未優(yōu)化的長事務 ?未優(yōu)化的存儲過程 未考慮DB服務器配置和硬件資源 |
近期公開課推薦
