【最佳实践】OceanBase 系统性能问题排查最佳实践

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在进行日常数据库运维中，可能会遇到各种性能问题，排查过程繁琐，需要耗费大量的精力，但是问题的结论又不是很明确。比如标准 benchmark 压测结果不符合预期结果；低并发场景，性能不理想，耗时不符合预期；CPU 使用率很高，但 QPS 很低，性能较差；CPU 使用率低，链路延迟也比较小，整体高并发压测，QPS 较低；多机部署的场景，机器负载不均衡等场景。面对这些场景该如何进行排查，使用哪些排查工具以及可能出现的原因，想详细了解详情么？来看看 OceanBase 系统性能问题排查最佳实践吧。

《OceanBase 最佳实践》会持续发布和更新，想要查看更多和更新内容可以访问这里https://www.oceanbase.com/docs/best-practices。

[兹拉坦]

感谢文档团队同学为社区用户提供的最佳实践！

鸡蛋里面挑一下骨头：感觉这里的一些东西，没有相关背景知识的用户可能会看不懂。建议举一些简单的例子来说明如何排查和解决这些性能问题~

例如：

执行计划：多级 nlj 大大影响计划执行效率，不支持 batch rescan。

什么叫 batch rescan？出现多级 nlj 的计划之后应该怎么处理？

期待后续能继续更新排查和解决这些性能问题的方法~

[OceanBase文档]

感谢 @兹拉坦 的反馈~

我们将就这个问题优化升级我们的这一篇最佳实践，在最佳实践文档中补充详尽的说明信息~