Consider increasing RAM, CPU cores, or using faster storage (e.g., SSDs) if hardware is the limiting factor.
Track CPU, memory, and disk I/O during the workload execution to identify resource bottlenecks.
Consider creating indexes that cover multiple columns used together in query predicates.
Use database performance monitoring tools or query execution plans to find columns that would benefit from indexing.
Use `EXPLAIN` or `EXPLAIN ANALYZE` to identify bottlenecks in the query execution and optimize accordingly.
Refactor queries to use more efficient join strategies, avoid `SELECT *`, and utilize window functions where appropriate.
Create indexes on columns frequently used in WHERE clauses, JOIN conditions, and ORDER BY clauses.
Ensure efficient connection management to reduce overhead for frequent query executions.
Adjust parameters like `work_mem` (PostgreSQL) or `sort_buffer_size` (MySQL) to allow for larger sorts and hash joins in memory.
Increase shared_buffers (PostgreSQL) or innodb_buffer_pool_size (MySQL) to cache more data in memory.
تتم تحديث درجات الصلة أثناء إجابتك على المزيد من الأسئلة
الأسئلة الشائعة المتعلقة بهذه المشكلة وحلولها.
استكشف جلسات تشخيص حقيقية لهذه المشكلة مع سيناريوهات وحلول مختلفة.
قد تكون الاستعلامات الجديدة أو المعدلة التي تم تقديمها بواسطة التحديث غير محسّنة بشكل جيد، مما يؤدي إلى زيادة أوقات التنفيذ واستهلاك الموارد.
قد يستهلك التطبيق أو قاعدة البيانات المحدثة موارد وحدة المعالجة المركزية (CPU) أو الذاكرة أو الإدخال/الإخراج (I/O) أكثر من ذي قبل، مما يؤدي إلى اختناقات في النظام.
قد تكون التغييرات في كود التطبيق قد أدخلت حلقات جديدة، أو عمليات زائدة، أو معالجة بيانات غير فعالة تؤثر على الأداء العام.
قد تكون التحديثات الجديدة قد أعادت تعيين أو أدخلت تكوينات افتراضية غير مثالية لقاعدة البيانات أو التطبيق، مما يؤثر على معلمات الأداء.
احصل على مساعدة مخصصة لمشكلتك. سيرشدك نظام التشخيص المدعوم بالذكاء الاصطناعي من خلال سلسلة من الأسئلة لتحديد أفضل حل.
بدء التشخيص