Teradata-性能调整

Teradata关系型数据库大型企业级数据仓库，为在高性能大数据场景下运行的业务处理提供了解决方案。

为了最大化性能，程序员需要考虑以下几点：

设计表格

一些基本的设计原则可在表格和索引上帮助提高性能：

1. 缩小表格
2. 减少重复性
3. 定义正确的默认值
4. 移除惯用的数据类型
5. 遵循最小化规则

使用索引

索引是快速从表格中检索数据的关键方式之一。然而，使用不当会产生一些性能问题，因此应使用合适的索引类型：

1. 仔细选择合适的列
2. 使用唯一的索引
3. 不要滥用索引
4. 确保索引执行计划是正确的

编写优化的查询

优化的查询可以使查询运行更快，使开发人员能够更快地执行各种任务。一些基本的查询优化技巧包括：

1. 最小化扫描
2. 使用正确的连接类型
3. 可寻址查询尽量使用它们
4. 合理使用过滤器
5. 避免评估谓词

服务器和工作负载管理

要最大化性能，还需要考虑服务器和工作负载管理。

服务器和负载管理功能主要是为了保持服务器高效运行，我们可以遵循以下几点：

1. 随时监视，分析数据
2. 设置工作负载管理完整的测试环境
3. 加载和卸载存储于磁盘的数据
4. 提前估算负载需求并进行意外失败情况准备
5. 确保足够的储存资源和数据缓存

为了最大化性能，需要遵循一些基本的设计原则、使用合适的索引类型、编写优化的查询以及管理服务器和工作负载。优化Teradata的性能需要长期探索、实验和调整，从每个人的经验中学习有关优化性能的最佳实践和方法。