SQL Server高级开发与专业应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:国防工业出版社

作者:敬铮 田永超 编

出品人:

页数:393

译者:

出版时间:2002-1

价格:34.00元

装帧:

isbn号码:9787118026764

丛书系列:

图书标签:

• SQL Server
• 数据库开发
• 高级编程
• 性能优化
• 数据建模
• T-SQL
• 存储过程
• 触发器
• 事务处理
• CLR集成

好的，以下是一份关于一本名为《深入理解现代数据库系统架构与优化实践》的图书简介，内容详实，不涉及您提到的《SQL Server高级开发与专业应用》中的任何技术点，旨在侧重于数据库系统的底层原理、跨平台应用以及前沿趋势： --- 图书简介：《深入理解现代数据库系统架构与优化实践》 一、 现代数据库系统面临的挑战与范式转移 在数据爆炸性增长的今天，传统的关系型数据库范式正面临前所未有的压力。海量、异构、高并发的数据流对底层存储引擎的吞吐量、延迟、可扩展性提出了近乎严苛的要求。本书《深入理解现代数据库系统架构与优化实践》并非聚焦于某一特定商业数据库产品的API或语法细节，而是致力于剖析支撑现代高负载应用背后的通用数据库系统设计哲学、架构演进路径以及跨平台优化策略。 本书的读者群体定位为资深的后端架构师、数据库内核研究人员、需要构建高性能数据基础设施的工程师，以及希望从宏观角度理解数据存储技术的研发人员。我们假设读者已具备扎实的计算机科学基础和对基本数据结构、并发控制的基本认知。 二、 第一部分：数据库内核的基石——存储引擎与事务模型重构 本部分将彻底解构现代高性能数据库系统的核心——存储引擎。我们不会停留在概念层面，而是深入探讨其底层数据结构的选择对I/O性能的决定性影响。 2.1 存储介质的演进与适应性设计： 详细分析从HDD到SATA SSD，再到NVMe及持久化内存（PMem）的演进过程中，存储引擎如何调整其数据布局和内存映射策略以充分利用介质特性。重点讨论延迟感知型（Latency-Aware）的I/O调度算法，以及如何设计I/O合并和预读机制以适应高随机读写混合负载。 2.2 事务处理的新范式：从WAL到日志结构化存储： 我们将超越传统的Write-Ahead Logging (WAL) 模式，探讨更现代的日志结构化存储（LSM-Tree）在写入密集型场景中的优势与权衡。深入分析LSM-Tree的Compaction策略（如Levelled Compaction vs. Tiered Compaction）如何影响读取放大（Read Amplification）和写入放大（Write Amplification）。此外，将介绍MVCC（多版本并发控制）在非传统数据库（如NewSQL系统）中的高效实现，包括快照生成与垃圾回收机制（Garbage Collection in MVCC）。 2.3 内存化与持久性保障的平衡： 探讨如何最大化利用主内存，设计出能够容忍突然断电且能快速恢复的系统。这包括Non-Volatile Memory (NVM) 驱动的持久化技术，如使用PMem作为“加速的日志”或直接作为主存储，以及相关的内存屏障（Memory Barrier）和缓存一致性（Cache Coherency）问题。 三、 第二部分：大规模分布式系统的共识与数据一致性保障 现代应用要求数据库具备近乎无限的水平扩展能力。本部分聚焦于如何构建地理分布、高可用、强一致性的分布式数据存储系统。 3.1 分布式事务与共识算法的深度剖析： 详细对比Paxos、Raft以及更适应大规模部署的Multi-Paxos变体。重点阐述这些算法如何在网络分区（Partition Tolerance）和系统复杂性之间取得平衡。我们将用详尽的案例解析两阶段提交（2PC）的局限性，以及TCC（Try-Confirm-Cancel）在微服务架构中实现最终一致性或可串行化隔离级别的具体应用模式。 3.2 数据分片（Sharding）策略的艺术： 探讨一致性哈希（Consistent Hashing）在动态集群伸缩中的作用。对比基于范围（Range-based）、基于哈希（Hash-based）以及混合分片策略的优缺点，特别是如何设计热点数据迁移（Hot Spot Migration）的无损方案，确保在数据重新分布过程中，查询的连续性和事务的完整性不受影响。 3.3 分布式查询优化器的挑战： 分布式系统中的查询优化比单机系统复杂得多。本书将分析数据访问路径选择、跨节点Join的代价模型，以及如何利用数据局部性原理（Data Locality）来最小化网络传输，这是分布式系统性能的关键瓶颈。 四、 第三部分：面向特定工作负载的专业优化与前沿技术 本部分将视角从通用数据库系统转向针对特定高负载场景的深度定制和新兴技术集成。 4.1 向量化执行与批处理： 深入研究向量化（Vectorized）查询执行引擎如何通过SIMD指令集和批处理来提高CPU利用率，尤其是在OLAP（在线分析处理）查询中的性能飞跃。分析其与传统行式存储的根本差异，以及如何设计适应向量化模型的中间代码表示（IR）。 4.2 时序数据与流处理集成： 随着物联网（IoT）和实时监控的需求激增，时序数据库（TSDB）成为主流。本章将探讨时间序列数据的特殊索引结构（如TSM Tree），以及如何将流处理引擎（如实时物化视图计算）与底层存储紧密耦合，实现“数据写入即分析”的能力。 4.3 混合事务/分析处理（HTAP）的架构实现： 探讨如何在一个系统中同时高效地支持OLTP和OLAP工作负载。分析分离式存储与计算集群的架构，以及实时数据布隆过滤器（Bloom Filter）在加速分析查询中的作用，从而避免分析负载对事务处理的干扰。 五、 第四部分：数据安全、合规性与可观测性 在企业级应用中，数据库的可靠性不仅体现在可用性上，还体现在其安全性和透明度上。 5.1 加密技术在存储层面的应用： 探讨同态加密（Homomorphic Encryption）在保证数据隐私的同时仍能进行基础计算的可行性，以及安全多方计算（MPC）在跨组织数据共享中的应用案例。重点关注透明数据加密（TDE）的性能开销分析与密钥管理生命周期。 5.2 性能可观测性与智能诊断： 介绍如何设计低侵入性的性能探针（Probes），以采集关键的硬件性能计数器（如Cache Misses, TLB Misses）和系统调用延迟数据。重点讲解如何利用这些数据构建系统级性能模型，从而实现对复杂瓶颈的精确归因分析。 --- 《深入理解现代数据库系统架构与优化实践》力求提供一套系统的、跨越特定厂商壁垒的数据库内核设计思想，是驱动下一代数据平台研发的必备参考书。

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