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出版者:清华大学出版社

作者:微软公司

出品人:

页数:635

译者:

出版时间:2002-1

价格:180.00元

装帧:

isbn号码:9787302015192

丛书系列:

图书标签:

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深度解析：数据库核心技术与现代应用实践（非微软技术系列） 图书定位： 本书旨在为信息技术从业者、数据库管理员（DBA）、数据分析师及相关领域的专业人士，提供一个全面、深入且侧重于跨平台、主流开源及企业级非微软生态数据库技术的学习资源。它避开了特定厂商的技术栈聚焦，转而关注底层数据管理原理、高性能优化策略、现代数据架构设计以及数据治理的通用最佳实践。 目标读者： 具备一定数据库基础知识，希望拓宽技术视野，深入理解 PostgreSQL、MySQL/MariaDB、MongoDB 等主流非微软数据库系统，并希望掌握云原生数据服务和数据仓库/湖仓架构设计理念的专业人士。 --- 第一部分：关系型数据库的深度精研与优化（PostgreSQL/MySQL 侧重） 章节 1：PostgreSQL 架构深度剖析与性能调优 本章将带领读者跳出基础操作层面，深入探究 PostgreSQL 的内部工作机制。我们将详尽解析其 MVCC（多版本并发控制）的底层实现，包括事务ID（XID）的管理、wraparound 问题的预防机制，以及 `pg_xlog`/`pg_wal` 的工作流程。 存储结构与索引机制： 深入讲解堆表（Heap Tables）的页面布局、Free Space Map (FSM) 和 Visibility Map (VM) 的作用。重点对比 B-tree、Hash、GiST、GIN 索引的适用场景、内部结构差异及其对查询性能的影响。 查询优化器（Planner/Executor）的黑箱揭秘： 分析查询规划器如何生成执行计划，如何评估成本模型（Cost Model）。通过实际案例演示如何利用 `EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)` 深入诊断慢查询，识别统计信息不足、Join 策略选择错误等常见性能瓶颈。 高级并发控制与锁管理： 详细阐述 PostgreSQL 的行级锁（Row-level locking）机制，并重点分析共享缓冲（Shared Buffers）和预写日志（WAL）在保证数据一致性中的关键作用。讨论如何识别和解决死锁问题。 扩展性与高可用： 介绍 PostgreSQL 的流复制（Streaming Replication）原理，包括 Primary/Standby 架构的配置与故障切换流程。同时，探讨诸如 Citus（分布式扩展）或 Patroni 等高可用方案的架构选型。 章节 2：MySQL/MariaDB 存储引擎的精细化管理 本章专注于 MySQL 生态中最为关键的 InnoDB 存储引擎，并辅以对 MariaDB 独特特性的介绍。 InnoDB 核心组件： 详细解析 Buffer Pool 的结构、Redo Log 和 Undo Log 的生命周期及其对 ACID 特性的支撑。重点讲解 Doublewrite Buffer 的必要性。 事务隔离级别与锁： 深入对比 InnoDB 在不同隔离级别（Read Committed, Repeatable Read）下的锁行为，特别是 Next-Key Lock（Gap Lock + Record Lock）在防止幻读（Phantom Reads）中的作用。 Schema 设计与性能： 探讨范式与反范式的权衡，重点关注数据类型选择对磁盘I/O和内存占用的影响。讲解如何设计高效的外键约束而不过度牺牲写入性能。 性能调优实战： 针对 `innodb_buffer_pool_size`、`innodb_log_file_size` 等关键参数进行基准测试与调优建议。讲解使用 Percona Toolkit 等外部工具进行性能瓶颈分析的方法。 --- 第二部分：NoSQL 数据库的范式与应用边界 章节 3：文档数据库的灵活性与一致性权衡（MongoDB 实践） 本章聚焦于文档数据库的优势与挑战，以 MongoDB 为主要载体，探讨其在敏捷开发中的地位。 数据建模的“反范式”哲学： 对比关系型建模与文档建模（嵌入式 vs 引用）。提供一套系统的方法论来决定何时使用嵌入（Embedding）以优化读取性能，何时使用引用（Referencing）以保持数据原子性和避免数组过大。 查询语言与聚合框架： 深入讲解 MongoDB 的查询操作符，并详尽剖析强大的 Aggregation Pipeline。通过多个实际场景（如电商订单分析、日志清洗）演示如何利用 `$group`, `$lookup` (模拟 JOIN) 和自定义阶段实现复杂的数据转换。 性能挑战与解决方案： 探讨索引（特别是多键索引和地理空间索引）的有效性。重点分析写入性能瓶颈、Write Concern 的选择对延迟的影响，以及分片（Sharding）的架构设计原则（如选择合适的 Shard Key）。 章节 4：键值存储与图数据库的特定应用 本章拓宽视野，介绍针对特定数据模式优化的数据库类型。 高性能键值存储（Redis/Memcached）： 深入分析 Redis 的数据结构（String, Hash, Sorted Set, HyperLogLog）及其在缓存、会话管理、消息队列中的应用。讨论持久化策略（RDB/AOF）及其对性能的影响。 图数据库（Neo4j 基础）： 介绍图数据模型（节点、关系、属性）。重点讲解 Cypher 查询语言，并通过社交网络或推荐系统案例，展示图数据库在处理多跳关系查询上的绝对优势。 --- 第三部分：现代数据架构与数据治理 章节 5：分布式事务与数据一致性模型 在微服务和分布式系统中，保证数据正确性是核心挑战。本章不侧重于特定数据库的实现，而是聚焦于分布式一致性的理论框架。 CAP 理论的再审视： 结合实际的分布式数据库（如 CockroachDB 或 TiDB 的设计理念，但不深入其具体代码）讨论如何在 P（分区容错性）和 C（一致性）之间做出工程选择。 Saga 与补偿事务： 讲解如何使用 Saga 模式管理跨多个微服务的长事务，以及补偿操作的设计与幂等性保障。 两阶段提交（2PC）与 Paxos/Raft 算法的原理概述： 解释这些经典协议如何确保分布式日志的顺序和一致性。 章节 6：数据仓库、数据湖与 ETL/ELT 流程 本章关注数据的集成、存储和分析平台的设计。 星型/雪花模型与数据立方体： 详细阐述 Kimball 方法论，以及维度建模如何服务于商业智能（BI）查询的性能需求。 数据湖与数据湖仓（Lakehouse）架构： 介绍 Parquet/ORC 等列式存储格式的优势。讨论数据湖中的元数据管理（如 Hive Metastore）和 ACID 层的引入（如 Delta Lake/Iceberg）如何弥补传统数据湖的不足。 数据管道构建： 探讨使用 Apache Airflow 或 Dagster 等工具进行工作流编排的原则。对比批处理（Batch）与流处理（Stream）在数据同步和实时分析中的适用性。 --- 结语：数据库管理员的未来视野 本书的最终目标是培养读者构建和维护复杂、高性能、跨异构环境数据系统的能力。掌握了这些非特定厂商的核心原理和架构思想，读者将能更灵活地应对云计算、容器化和数据驱动决策带来的技术挑战。

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