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出版者:人民邮电出版社

作者:DavidAustin

出品人:

页数:505

译者:健莲科技

出版时间:2000-11

价格:58.00元

装帧:

isbn号码:9787115086945

丛书系列:

图书标签:

• Oracle8i
• 数据库
• 升级
• 管理
• SQL
• PL/SQL
• 性能优化
• 数据迁移
• 开发
• 技术

数据库架构与性能优化实战：从入门到精通 内容简介 本书并非聚焦于特定版本的数据库软件升级路径，而是深入探讨现代关系型数据库系统架构的核心原理、设计哲学以及超越版本限制的性能优化实践。我们旨在为数据库管理员（DBA）、系统架构师以及高级开发人员提供一套跨平台、面向未来的知识体系，以应对日益复杂的数据管理挑战。 本书分为五个核心部分，共计二十章，涵盖了从物理存储到高可用性设计的全方位内容。 --- 第一部分：现代数据库核心架构解析 (The Anatomy of Modern RDBMS) 本部分致力于揭示主流关系型数据库管理系统（RDBMS）在内存管理、I/O子系统和事务处理方面的底层机制。我们不谈论特定版本的功能迭代，而是深入探究那些不随时间显著变化的基础概念。 第一章：物理存储层面的抽象与实现 本章详述数据库如何将逻辑数据模型映射到物理存储结构。我们将剖析数据页（Pages/Blocks）的内部布局，包括页眉、行记录的定位机制，以及堆（Heap）与索引组织的表的区别。重点分析行（Row）的物理存储形态，如记录的头部信息、NULL值的位图表示法，以及行溢出（Row Chaining/Migration）的根本原因和对性能的影响。此外，还将探讨临时表空间和重做日志（或事务日志）在存储层面的物理写入顺序和策略，为理解持久性打下基础。 第二章：内存结构与缓存管理机制 本章是理解数据库性能的基石。我们详细拆解数据库服务器的SGA（System Global Area）或等效内存区域的逻辑划分，包括共享池（Shared Pool）、数据缓冲区（Buffer Cache）和日志缓冲区。着重分析Buffer Cache的替换算法（如Clock Algorithm的变体）如何运作，以及Latch和Mutex在并发内存访问控制中的作用。通过对比不同系统对“热数据”和“冷数据”的管理差异，读者可以建立起一套通用的内存优化思维模型。 第三章：并发控制与事务隔离级别的深度剖析 本章超越简单的“读已提交”或“可重复读”的定义。我们系统地考察锁（Locking）机制的层次性——从行锁、间隙锁到表锁的升级策略。深入讲解多版本并发控制（MVCC）的实现原理，包括快照的生成与维护。重点阐述死锁的检测与预防机制，以及如何通过调整事务隔离级别来平衡系统的吞吐量（Throughput）与一致性（Consistency）。 第四章：查询优化器的决策流程 本章将优化器视为一个复杂的决策系统而非“黑盒”。我们分析代价模型（Cost Model）的构建基础，包括卡片数估计、直方图的使用。重点介绍连接（Join）策略的选择过程：嵌套循环（Nested Loop）、哈希连接（Hash Join）和排序合并连接（Merge Join）各自适用的场景。本章强调统计信息的重要性及其收集过程中的陷阱，为手动干预优化决策提供理论支撑。 --- 第二部分：高效数据访问与索引工程 (Advanced Indexing and Access Paths) 本部分聚焦于如何设计和使用索引结构，以最小化磁盘I/O和CPU消耗。 第五章：B-Tree结构及其变体的精细化管理 本书详细阐述B+树索引的物理结构，包括分支节点与叶子节点的区别，以及I/O效率是如何被扇出因子（Fanout Factor）决定的。我们深入探讨索引的维护成本：插入、删除和更新操作如何导致页面分裂和碎片化，以及索引的物理重建与重组的实际操作意义。 第六章：超越标准的索引类型 本章介绍除标准B-Tree索引之外的高级索引结构。包括位图索引（Bitmap Indexes）在低基数（Low Cardinality）场景下的应用与风险；函数索引（Function-Based Indexes）如何处理非直接列值的查询；以及空间索引（Spatial Indexes）的基本原理，为处理地理空间数据奠定基础。 第七章：查询执行计划的解读与重构 本章提供了一套系统性的执行计划分析方法论。不再仅仅识别“全表扫描”，而是学会分析成本分配的百分比、数据流向、缓冲区的命中率。讲解如何通过提示（Hints）或结构性重写来引导优化器，强调只有在充分理解底层机制后，才能进行有效的“调优干预”。 --- 第三部分：数据仓库与大规模查询优化 (OLAP and Large-Scale Retrieval) 针对需要处理海量数据和复杂聚合的场景，本部分提供了专业指导。 第八章：位图操作与集合逻辑 深入分析位图索引如何在数据仓库环境中实现快速的布尔逻辑查询（AND/OR/NOT）。阐述位图合并算法的效率分析，以及位图索引在数据更新频繁的OLTP系统中的不适用性。 第九章：物化视图与数据预计算策略 本章探讨物化视图（Materialized Views）的创建、刷新机制（完全刷新与增量刷新）。重点分析如何设计聚合级别和分区策略来平衡数据时效性与查询性能，以及在复杂ETL流程中，如何确保物化视图的一致性。 第十章：分区（Partitioning）的物理效益分析 详细区分范围分区、列表分区和哈希分区的内部机制。论证分区如何实现分区消除（Partition Pruning），从而显著减少扫描的数据量。讨论在分区维护（如交换分区、拆分分区）过程中如何最小化对业务查询的影响。 --- 第四部分：高可用性、容灾与备份恢复工程 (HA/DR and Data Integrity) 本部分专注于确保数据库系统在面对故障时能快速恢复和持续运行的工程实践。 第十一章：数据库的物理与逻辑备份策略 系统性地比较冷备份、热备份和增量/差异备份的优缺点。详细解析备份集的结构以及在灾难恢复场景下，如何高效地应用前滚（Roll Forward）和回滚（Roll Back）操作来精确恢复到故障发生前的某一时间点（Point-In-Time Recovery, PITR）。 第十二章：容灾架构的设计原则 剖析主备复制（Primary-Standby Replication）的核心原理，包括日志传输的同步与异步模式。重点分析数据延迟（Lag）的度量与管理，以及在进行故障切换（Failover）时，如何确保数据不丢失和最小化停机时间。 第十三章：应用层面的容错设计 本章从应用角度探讨如何编写“健壮”的代码来应对数据库短暂的连接中断。讨论重试机制（Retry Logic）的设计范式，以及如何使用连接池（Connection Pooling）来平滑地吸收高并发请求，避免因瞬间负载激增导致系统性崩溃。 --- 第五部分：性能调优的系统方法论 (A Systematic Approach to Performance Tuning) 本部分将前述所有知识融汇贯通，提供一套结构化的调优流程。 第十四章：性能基线的确立与监控体系构建 强调在调优前必须量化“慢”的标准。介绍如何采集和分析关键性能指标（KPIs），如等待事件（Wait Events）的分布、I/O延迟和CPU利用率的长期趋势。讨论如何使用动态性能视图（或等效视图）构建实时的健康仪表板。 第十五章：等待事件分析：瓶颈的定位 详细分类和解析数据库中的主要等待事件类型（如锁等待、日志写入等待、缓存区竞争）。通过分析等待事件的前N名热点，读者可以迅速确定瓶颈是CPU受限、I/O受限还是资源竞争。 第十六章：SQL语句的深层优化技术 聚焦于针对特定低效SQL的优化。探讨SQL重写、绑定变量的使用限制，以及如何利用执行计划的特定操作符来推断性能问题。强调避免全表扫描的多种技术路线图。 第十七章：内核参数的科学调整 阐述数据库实例配置参数的相互作用关系。讨论内存分配参数、并行度（Parallelism）设置、以及日志文件大小与写入性能的关系。强调参数调整必须基于测试和度量，而非经验猜测。 第十八章：存储I/O性能的量化评估 深入分析底层存储系统对数据库性能的影响。讲解如何使用操作系统工具来验证数据库报告的I/O延迟是否准确，以及如何根据数据库的工作负载（随机读写与顺序读写比例）来选择最适合的存储技术（如SSD/NVMe）。 第十九章：数据模型与物理模型的关系再审视 回顾数据建模的基本原则，但从性能视角重新审视范式（Normalization）与反范式（Denormalization）的取舍。讨论在OLAP场景下，引入冗余以换取查询速度的实用性边界。 第二十章：自动化与未来趋势展望 探讨数据库自动化工具（如自动负载测试、AIOps工具）在性能管理中的角色。展望数据库技术在云原生、内存计算和新型存储介质下的发展方向，确保读者掌握的知识体系具有长远的生命力。 --- 本书提供的知识体系是坚实的、底层的、面向原理的，旨在培养数据库专业人员的系统思考能力，使其能够驾驭任何主流关系型数据库，解决版本升级之外的、更深层次的架构和性能难题。

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