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出版者:北京大学出版社

作者:Microsoft 公司

出品人:

页数:689

译者:

出版时间:2001-6

价格:148.00元

装帧:

isbn号码:9787900632838

丛书系列:

图书标签:

• SQL Server 2000
• 系统管理
• 数据库管理
• 数据库维护
• SQL Server
• 数据库性能
• 服务器管理
• Windows Server
• IT技术
• 数据库

数据库系统架构与性能优化实践指南 ——面向企业级数据管理与维护的深度解析 本书旨在为广大数据库管理员、系统架构师以及希望深入理解企业级数据库系统运作机制的技术人员，提供一套全面、深入且极具实践指导意义的知识体系。我们不聚焦于特定历史版本的产品特性，而是着眼于数据库技术在现代企业环境中扮演的核心角色、其面临的挑战，以及如何通过前沿的方法论和工具集来实现高效、稳定、安全的数据服务。 本书内容横跨数据库的生命周期管理，从初始的系统选型与架构设计，到日常的运行维护、性能调优，直至灾难恢复与安全合规，为您构建一个坚固可靠的数据基础设施提供详尽的路线图。 --- 第一部分：数据库系统架构与选型前瞻 本部分将带领读者跳脱具体软件版本的限制，探讨构建高可用、可扩展数据库系统的核心架构原则。 第一章：现代数据平台的核心挑战与战略选型 本章深入剖析当前企业级数据管理面临的主要挑战，包括数据量的爆炸式增长（Big Data）、对实时业务响应的苛刻要求（Low Latency）、以及日益复杂的安全合规标准。我们将系统性地对比关系型数据库（RDBMS）、NoSQL 数据库（如键值存储、文档数据库、图数据库）以及新型NewSQL解决方案的适用场景、成本效益与技术取舍。重点讨论数据一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）之间的“不可能三角”在实际业务决策中的权衡艺术。 第二章：高可用性（HA）与灾难恢复（DR）的架构设计 高可用性不再是可选项，而是业务连续性的基石。本章详细阐述实现数据库高可用的主流技术模型，包括主备复制（Active-Passive）、多活架构（Active-Active）的实现细节、仲裁机制（Quorum）的配置与管理。同时，本书将重点分析数据备份策略的演进，从传统的冷备份、热备份，到基于时间点恢复（PITR）的日志归档机制，并介绍如何设计一个满足 RTO（恢复时间目标）和 RPO（恢复点目标）要求的端到端灾难恢复预案，涵盖异地数据中心部署的复杂性。 第三章：存储技术对数据库性能的决定性影响 现代数据库的性能瓶颈往往隐藏在I/O层面。本章聚焦于存储子系统对数据库I/O路径的影响。我们将深入探讨不同存储介质（SATA/SAS HDD, SSD, NVMe SSD, 甚至持久化内存）的I/O特性（IOPS、吞吐量、延迟），以及如何根据数据库的工作负载类型（OLTP vs. OLAP）来正确配置存储阵列（RAID级别选择、条带大小设定）。此外，文件系统（如XFS, EXT4）与操作系统内核参数（如I/O调度器、脏页写回机制）对数据库缓冲池效率的影响也将被详细解析。 --- 第二部分：核心数据库引擎优化与内核级调参 本部分深入探讨数据库内部运行机制，旨在帮助读者掌握如何通过精确调优，释放硬件的全部潜力。 第四章：查询优化器的工作原理与执行计划分析 查询优化器是数据库的“大脑”。本章系统梳理优化器从SQL解析到最终生成执行计划的完整流程，重点讲解统计信息（Statistics）在成本模型中的核心作用，以及如何利用工具深入解读复杂的执行计划（Execution Plan）。内容包括对嵌套循环连接（Nested Loops Join）、哈希连接（Hash Join）、合并连接（Merge Join）等连接算法的适用性分析，以及如何通过重写SQL、使用索引提示（Index Hints，需谨慎使用）或修改参数来引导优化器做出更优的选择。 第五章：索引结构的高效设计与维护 索引是提升查询速度的关键，但设计不当的索引反而会拖慢写入性能。本章全面解析B树、位图索引（Bitmap Index）以及哈希索引的内部结构和应用场景。重点讨论聚簇索引（Clustered Index）与非聚簇索引（Non-Clustered Index）的区别及其对数据存储布局的影响。此外，我们还将探讨复合索引的列顺序原则、索引碎片化（Fragmentation）的识别与整理策略，以及何时应考虑使用覆盖索引（Covering Index）来避免昂贵的书签查找（Bookmark Lookups）。 第六章：内存管理与缓冲池优化 数据库性能在很大程度上取决于数据页能否驻留在内存中。本章聚焦于数据库系统的内存子系统，包括数据缓冲池（Buffer Pool）、日志缓冲区（Log Buffer）及排序空间（Sort Area）的合理分配。我们将分析内存命中率（Hit Ratio）的监控指标，探讨如何根据服务器物理内存大小和工作负载特征来设定最佳的内存参数，以最小化物理I/O操作。同时，对延迟写入（Deferred Write）和检查点（Checkpoint）机制在内存回收与数据持久化中的作用进行剖析。 --- 第三部分：数据生命周期管理与运维自动化 本部分着眼于数据库运维的效率提升，引入自动化工具和流程管理，以适应快速迭代的DevOps文化。 第七章：高效的数据导入/导出与批量操作优化 大规模数据迁移或ETL过程对数据库的冲击巨大。本章详细介绍各种批量数据加载工具的使用技巧，特别是如何通过禁用事务日志、调整批量提交大小（Batch Size）、以及并行化操作来最大化写入吞吐量。我们将对比不同导入机制（如流式插入 vs. 批量表加载）的性能差异，并指导读者如何在保证数据完整性的前提下，优化大型`UPDATE`和`DELETE`语句的执行效率，避免长时间锁住关键资源。 第八章：数据库安全基线建立与合规性审计 数据安全是企业的生命线。本章构建一套系统的安全管理框架。内容涵盖身份验证机制的强化（如集成Windows身份验证、使用强密码策略）、最小权限原则（Principle of Least Privilege）在用户和角色设计中的实践。深入讲解数据加密技术，包括传输层加密（TLS/SSL）和静态数据加密（TDE）的部署与密钥管理。此外，如何设置和监控审计日志（Audit Logs），以满足SOX、GDPR等监管要求，也将作为重点内容进行阐述。 第九章：性能基准测试（Benchmarking）与容量规划 没有基准测试，优化就是盲目的猜测。本章介绍行业内通用的数据库性能测试工具和方法论（如TPC-C、YCSB等概念的应用）。指导读者如何设计代表真实业务场景的测试脚本，建立性能基线。在此基础上，我们将讲解如何基于增长趋势和当前基线，科学地进行硬件升级和资源容量规划，确保系统能够平稳应对未来的业务增长峰值。 第十章：自动化运维与监控体系的构建 在复杂环境中，手动维护已不可行。本章侧重于运维的自动化与智能化。我们将探讨使用配置管理工具（如Ansible, Puppet）对数据库实例进行标准化部署和配置管理。重点介绍构建全栈监控体系的重要性，包括对系统资源（CPU、内存、磁盘I/O）和数据库内部指标（等待统计、锁等待、死锁）的实时采集、可视化（如使用Prometheus/Grafana栈），并设定智能告警阈值，实现“发现问题前通知，问题发生时自动干预”的闭环管理。 --- 总结： 本书的价值在于其超越单一产品界限的普适性架构思想和工程实践。它要求读者具备扎实的计算机科学基础，并致力于将理论知识转化为能够解决实际生产环境中复杂问题的能力。通过对数据库架构、内核调优、存储I/O、以及自动化运维等关键领域的深度挖掘，本书旨在将技术人员培养成能够主导和优化企业级数据平台的架构师和专家。

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