性能调优既可以体现在单一SQL，或单一作业、脚本的调优，也可以体现在整体系统的调整。性能调优是最具综合能力的体现，通常对一个技术点了解越深入，就越容易解决单点问题；知识面越宽，就能更大范围的定位问题，也会有更多的手段进行调优。

    站在DBA的角度，对于一个SQL语句的调优，通常会首先从执行计划开始分析和定位问题，常见手段包括：确定索引类型并添加合适的索引，刷新表统计信息（执行计划更准确），重写SQL（先缩小数据范围，再进行统计；关联查询时，考虑是否命中PK, Index；多表关联时，考虑join的大小顺序；使用join代替子查询；exist代替in等。），使用物化试图（预查询小数据集），调整数据库参数，例如CPU，内存，连接数等参数，调整并发度。使用audit表监控最耗时SQL，使用频率最高的SQL，使用缓存，使用表分区减少对全表的扫描。参数有参考经验值，但最终通过试验确定。

    对分布式数据库来说，核心思想是分而治之，数据平分，减少shuffle, 内存为主，减少落地。所以在考虑数据分片，分桶、分区键的定义上，需要考虑如何平分数据，减少数据偏斜；考虑join多表时的大小顺序，减少磁盘swap或落地；调整参数尽量充分利用硬件资源。

    在硬件层面，需要监控CPU，内存，IO，网络的变化。确定是否有硬件瓶颈，或者资源是否充分利用。CPU方面，需要考虑CPU核心数与并发作业的比例；内存通常越大越好，一般根据应用特性，CPU与内存有一定的配比关系。例如普通形的CPU内存比例为1:2， 内存型的为1:4. 例如16核：32G，或者16核：64G。 对高IO需求的部分，分配存储到SSD，内存虚拟磁盘等存储或表空间，以提高IO。 网络方面，越底层的协议效率越高；一次打包多条数据，用批量代替单条处理，减少协议头占比以减少不必要消耗；数据量大量交换时，可以考虑启动数据库的数据压缩功能以减小数据传输开销（此方案会有一定的CPU额外开销），对文件来说可以采用压缩格式进行传输。

    如果对需求和模型比较熟悉，考可以调整模型例如宽表以减少join操作；使用星形模型进行支撑OLAP分析，支持即席查询；使用立方体，或类似概念(StarRocks的Aggregate table)和技术（cognos powercube, kylin, MT1内存Cube等)，在各个纬度上进行预聚合；在度量值的设计上，进行提前计算（例如提前计算好YTM, YTQ, YTY, 同比, 环比等指标；需求上，还可以考虑是否可能把握核心诉求，简化问题和流程；

    程序的写法上，算法的优化对效率提升最高，通常是数量级的提升。例如计算1亿以内包含7的数字，如果用算法挑选7的数字，就比简单粗暴的循环判断效率高得多；对于存储过程，应用程序或者脚本，都需要尽量避免循环。例如，存储过程避免cursor循环，应用程序避免多重循环嵌套，脚本避免循环IO读写；矩阵运算，又称矢量化运算，效率比循环计算高得多。当今AI框架的实现上，例如tensor flow，R等语言，多数已经采用矢量计算方式；循环通常又比递归效率更高；

    从架构上，可以规划数据实时数据处理链路，如CDC， Flink等，减少数据处理的等待时间；ES, Solr等工具加速全文检索；架构层次划分上，合理分层，缩短数据链路，减少作业量。模型上，降低依赖度，增加并行度。基于分析或查询提供相应的数据模型，例如宽表或星形模型。ETL上，减少复杂度，增量优于全量。开发上，充分利用内存，例如Spark, Redis，数据库缓存等工具减少数据落地，提升效率。调度上，错峰使用以上资源避免堵塞，但提高并发度，增加整体资源使用的密集度，避免空闲。

    当资源明显不够时，根据实际情况和资源成本，考虑横向扩展，或者垂直扩展。 例如大数据服务待机状态就已经超过40%的内存内存占用率，就更应该进行垂直扩展。

    云计算平台情况下，通过云平台核心网或接入点，提高网络传输效率；利用全球统一域名接入, 本地客户从本地接入，加快访问；利用CDN内容分发，进行跨地域的内容加速。使用PaaS数据库的只读副本能力，提高读性能和跨地域数据读性能。

    总的来说，调优以实际情况为导向，具体问题具体分析，手段不一而足；