Kettle性能调优汇总
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性能调优在整个工程中是非常重要的，也是非常有必要的。但有的时候我们往往都不知道如何对性能进行调优。其实性能调优主要分两个方面：一方面是硬件调优，一方面是软件调优。本章主要是介绍Kettle的性能优化及效率提升。
一、Kettle调优
1、 调整JVM大小进行性能优化，修改Kettle定时任务中的Kitchen与Pan脚本中。
| 修改脚本代码片段 |
| set OPT=-Xmx512m -cp %CLASSPATH% -Djava.library.path=libswt\win32\ -DKETTLE_HOME="%KETTLE_HOME%" -DKETTLE_REPOSITORY="%KETTLE_REPOSITORY%" -DKETTLE_USER="%KETTLE_USER%" -DKETTLE_PASSWORD="%KETTLE_PASSWORD%" -DKETTLE_PLUGIN_PACKAGES="%KETTLE_PLUGIN_PACKAGES%" -DKETTLE_LOG_SIZE_LIMIT="%KETTLE_LOG_SIZE_LIMIT%" |
| 参数参考： -Xmx1024m：设置JVM最大可用内存为1024M。 |
| 样例：OPT=-Xmx1024m -Xms512m |
2、 调整提交（Commit）记录数大小进行优化
如修改RotKang_Test01中的“表输出”组件中的“提交记录数量”参数进行优化，Kettle默认Commit数量为：1000，可以根据数据量大小来设置Commitsize：1000~50000。
3、 调整记录集合里的记录数
4、尽量使用数据库连接池；
5、尽量提高批处理的commit size；
6、尽量使用缓存，缓存尽量大一些（主要是文本文件和数据流）；
7、Kettle是Java做的，尽量用大一点的内存参数启动Kettle；
8、可以使用sql来做的一些操作尽量用sql；
Group , merge , stream lookup,split field这些操作都是比较慢的，想办法避免他们.，能用sql就用sql；
9、插入大量数据的时候尽量把索引删掉；
10、尽量避免使用update , delete操作，尤其是update,如果可以把update变成先delete, 后insert；
11、能使用truncate table的时候，就不要使用deleteall row这种类似sql合理的分区，如果删除操作是基于某一个分区的，就不要使用delete row这种方式（不管是deletesql还是delete步骤）,直接把分区drop掉，再重新创建；
12、尽量缩小输入的数据集的大小（增量更新也是为了这个目的）；
13、尽量使用数据库原生的方式装载文本文件(Oracle的sqlloader, mysql的bulk loader步骤)；
14、尽量不要用kettle的calculate计算步骤，能用数据库本身的sql就用sql ,不能用sql就尽量想办法用procedure,实在不行才是calculate步骤；
15、要知道你的性能瓶颈在哪，可能有时候你使用了不恰当的方式，导致整个操作都变慢，观察kettle log生成的方式来了解你的ETL操作最慢的地方；
16、远程数据库用文件+FTP的方式来传数据，文件要压缩。（只要不是局域网都可以认为是远程连接）。
二、索引的正确使用
在ETL过程中的索引需要遵循以下使用原则：
1、当插入的数据为数据表中的记录数量10%以上时，首先需要删除该表的索引来提高数据的插入效率，当数据全部插入后再建立索引。
2、避免在索引列上使用函数或计算，在where子句中，如果索引列是函数的一部分，优化器将不使用索引而使用全表扫描。
3、避免在索引列上使用 NOT和 “!=”，索引只能告诉什么存在于表中，而不能告诉什么不存在于表中，当数据库遇到NOT和 “!=”时，就会停止使用索引转而执行全表扫描。
4、索引列上用 >=替代 >
高效：select * from temp where deptno>=4
低效：select * from temp where deptno>3
两者的区别在于，前者DBMS将直接跳到第一个DEPT等于4的记录而后者将首先定位到DEPTNO=3的记录并且向前扫描到第一个DEPT大于3的记录。
三、数据抽取的SQL优化
1、Where子句中的连接顺序。
2、删除全表是用TRUNCATE替代DELETE。
3、尽量多使用COMMIT。
4、用EXISTS替代IN。
5、用NOT EXISTS替代NOT IN。
6、优化GROUP BY。
7、有条件的使用UNION-ALL替换UNION。
8 、分离表和索引。