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本书从介绍XML及其相关概念入手
《深入理解现代数据库系统架构与性能调优实战》 图书简介 在当前数据驱动的时代，企业级信息系统的核心无疑是其背后的数据库系统。本书并非聚焦于某个特定版本或技术栈的陈旧应用，而是致力于为专业数据库管理员（DBA）、资深开发人员以及系统架构师提供一套全面、前瞻性的现代数据库系统（涵盖主流关系型数据库如 PostgreSQL、MySQL 8.x、Oracle 23c 及新兴 NewSQL 数据库）的架构设计、性能优化及高可用性保障的实战指南。 本书摒弃了对特定历史版本（如SQL Server 2000）中过时技术的纠缠，而是将目光投向如何构建和维护一套能够支撑PB级数据量、毫秒级响应时间的新一代数据平台。 第一部分：现代数据库系统架构精要 本部分将深入剖析当前主流数据库系统的核心架构设计哲学。我们将详细解析存储引擎的演进，从传统的B-Tree结构到LSM-Tree（日志结构合并树）在NoSQL和某些现代关系型数据库中的应用，探讨它们在写入密集型和读取密集型场景下的性能权衡。 事务处理的深度剖析： 跳出ACID的表面定义，深入探究多版本并发控制（MVCC）的实现机制（如PostgreSQL的快照隔离与Oracle的Read Consistency），并对比Google Spanner的TrueTime在分布式事务中的创新性解决方案。 内存技术与持久化策略： 重点讲解内存数据库（IMDB）如何重塑OLTP性能，并分析基于持久化内存（PMEM）技术的混合存储架构，包括写入放大（Write Amplification）的控制策略。 分布式与云原生设计： 详细论述关系型数据库如何向分布式架构迁移（如TiDB、CockroachDB），包括数据分片（Sharding）的策略（Range-based vs. Hash-based），一致性协议（Raft/Paxos）在数据复制中的应用，以及如何设计无损的云迁移方案。 第二部分：海量数据下的性能调优实战 性能调优是数据库生命周期中永恒的主题。本书不提供通用的“经验法则”，而是教授读者如何“像数据库内核一样思考”来诊断和解决复杂瓶颈。 SQL编译与执行计划的黑箱： 我们将使用现代数据库的性能诊断工具集（如PostgreSQL的`pg_stat_statements`、MySQL的Performance Schema）来捕捉低效执行路径。重点分析成本模型的偏差，以及如何通过优化器提示（Hints）和统计信息管理来引导优化器做出正确决策，尤其是在处理复杂JOIN、子查询和窗口函数时。 索引结构的精细化管理： 超越标准的B-Tree索引，本书会深入探讨覆盖索引（Covering Indexes）的设计、部分索引（Partial Indexes）的应用场景，以及在OLAP场景中如何利用列式存储索引（如Parquet或ClickHouse的底层结构）来加速聚合查询。 I/O子系统的极限榨取： 详细讲解I/O调度器、文件系统（如XFS vs. EXT4）对数据库吞吐量的影响，以及如何配置RAID级别和存储硬件（NVMe SSDs）以最小化延迟抖动（Latency Jitter）。我们将侧重于缓存命中率的优化和缓冲区池（Buffer Pool）的容量规划。 第三部分：高可用性、灾备与运维自动化 在现代业务对“永不停机”的要求下，高可用性（HA）不再是可选特性。 同步与异步复制的深度对比： 分析基于日志流（如WAL/Binlog）的物理复制（Primary-Standby）与逻辑复制之间的差异。重点讨论延迟检测与自动故障转移（Failover）机制的设计，包括仲裁（Quorum）的建立和“脑裂”（Split-Brain）问题的规避。 蓝绿部署与滚动升级： 介绍如何在不停机的情况下对数据库进行版本升级或Schema变更。我们将使用工具和脚本示例来演示在线DDL操作的安全流程，确保数据一致性不受影响。 可观测性（Observability）的构建： 讲解如何将数据库指标（Metrics）、日志（Logs）和追踪（Traces）集成到现代监控平台（如Prometheus/Grafana堆栈）中，实现主动的异常预测，而不是被动的故障响应。 目标读者 本书面向具备至少两年数据库使用经验的专业人士。它不教授SQL的基础语法，而是假定读者已经熟练掌握SQL DML/DDL，致力于提升他们在数据库系统设计、性能瓶颈分析和高并发架构实现方面的硬核能力。阅读本书后，您将能够自信地面对任何TB级以上数据平台的挑战。
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