题目为基于数据的性能调整, 来到杭州的新公司, 首要面对的问题是性能问题, 如何让系统支持未来业务的增长. 另外, 由于是中间进来的, 对应用并不了解, 那就只能将一些性能数据共享给应用开发人员, 请他们一起来关注, 以解决一些很明显的性能问题. 用数据来说明问题, 而不是用感觉, 那是必须的, 才能获得认同. 来听的人主要有系统分析师及程序开发人员.

    主要给人介绍了三个SQL方面成本值的含义. 1, 执行次数. 这一块DBA很难去发现问题, 而应用开发人员或熟悉业务的人员则很容易, 每秒的执行次数和业务量一比, 结果就出来了. 2, 逻辑读. 逻辑读的含义, 和逻辑读的高成本, 没有想象中的内存访问那么简单. 按卖家去查的一些SQL逻辑读特别高, 单次执行的历史成本数据等等. 3, 返回记录数. 部分表单次查询返回记录数大于1时和业务的关系, 单次执行返回小于1条记录时的含义. 也抛出了一些很明显的有待解决的问题.

    介绍了几个Statspack信息的查询界面, 如何去看这些页面上的信息. 主要有以下几类:

1, Abnormal SQL Costs Change
2, Abnormal DML Rows Change
3, Top SQL by Execs
4, Top SQL by Gets
5, Top SQL by Reads
6, Top SQL by Rows
7, Top DML by Rows
8, Search SQL by Tablename

    最后介绍了一下用这些数据发现的一些优化案例, 用事实说明一下这些数据, 以证实其有效性. 连续讲了1小时30分钟, 加上问答时间20分钟, 时间算控制得比较好.

    又得开始准备下一次讲课的内容了, 一定要从实践中出来内容.