OCP Oracle9i Database Performance Tuning考试指南(附光盘) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:Charles A.Pack

出品人:

页数:312

译者:

出版时间:2003-3-1

价格:45.00

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787111116851

丛书系列:

图书标签:

• Oracle9i
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数据库系统设计与优化实战：从理论到实践的全面进阶 本书旨在为广大数据库技术从业者、系统架构师以及希望深入理解和驾驭复杂数据库系统的专业人士，提供一套系统、深入且极具实战指导价值的学习资料。我们聚焦于现代企业级数据库系统在海量数据环境下面临的性能挑战、架构设计原则以及精细化调优技术，完全跳脱出特定厂商的特定版本考试范围，着眼于更宏大、更通用的数据库性能优化理念和跨平台实践能力培养。 本书内容基于对主流关系型数据库（如PostgreSQL、MySQL的企业级应用版本、SQL Server的最新架构）的深入剖析，结合大规模分布式系统的性能瓶颈分析，构建了一个从基础理论到高级故障排除的完整知识体系。我们相信，真正的性能专家需要理解“为什么”慢，而不仅仅是“如何”调整参数。 第一部分：现代数据库架构与性能基石（The Foundation） 本部分将首先为读者打下坚实的理论基础，帮助理解现代数据库系统如何存储、查询和管理数据，这是进行任何有效调优的前提。 第一章：关系型数据库的内部机制重述与深化 存储引擎的演进与选择： 对比不同主流存储引擎（如InnoDB、XtraDB、企业级Columnar存储）的设计哲学差异。深入探讨页（Page）结构、段（Segment）管理和表空间组织，理解磁盘I/O的物理限制。 内存管理与缓存策略： 详细解析Buffer Pool/Cache的工作原理，包括缓存替换算法（LRU、CLOCK及其变种）的优劣。如何科学地评估和配置缓存大小，避免过度缓存导致系统资源争抢。 并发控制与事务隔离级别（超越ACID）： 深入探讨MVCC（多版本并发控制）在不同系统中的具体实现差异。分析Serializable隔离级别带来的性能开销与数据一致性的权衡。讲解锁粒度、锁升级机制以及死锁检测与预防的实际策略。 第二章：查询优化器的工作原理剖析 优化器的生命周期： 从SQL解析、重写到生成执行计划的全过程解析。重点分析统计信息在优化器决策中的核心作用。 统计信息的采集、维护与误区： 探讨如何为复杂查询生成准确的统计信息，如何处理大数据量下的采样偏差。讲解直方图（Histograms）在处理偏斜数据时的关键作用。 执行计划的解读与陷阱： 详细解析常见操作符（如Nested Loop Join, Hash Join, Merge Join）的内部执行流程、内存消耗及I/O特性。重点剖析优化器选择次优计划的原因，例如参数嗅探（Parameter Sniffing）效应。 第二部分：性能瓶颈的定位与系统级调优（Diagnosis & Tuning） 本部分侧重于实战技能，教导读者如何科学地监控系统，识别性能瓶颈的根源，并进行系统层面的优化。 第三章：从操作系统到数据库的全面监控体系构建 系统资源画像（OS Level）： 深入分析CPU利用率（用户态、内核态、等待态的区分）、内存使用（缓存与缓冲区占用）、磁盘I/O延迟（IOPS与延迟的黄金标准）。使用`perf`、`vmstat`、`iostat`等工具进行基线分析。 数据库内部等待事件分析（Wait Event Analysis）： 介绍基于等待事件的性能分析框架。如何区分是锁等待、日志写入瓶颈（Redo/WAL压力）、还是纯粹的CPU计算密集型操作。 高频慢查询的捕获与归类： 不仅仅是记录执行时间，更要分析慢查询的“类型”——是I/O受限型、CPU计算型，还是锁等待型，以便对症下药。 第四章：存储子系统的高效能调优实践 I/O模式优化： 针对OLTP（高并发小事务）和OLAP（大表扫描）的工作负载，制定不同的存储配置策略。讲解如何利用SSD/NVMe的特性，避免传统HDD的寻道延迟。 数据页面的物理布局优化： 探讨如何通过合理的表设计（如行格式选择、数据压缩）来减少单次I/O读取的数据量。讲解集群索引（Clustered Index）和非集群索引对数据物理存储的影响。 归档与清理策略： 针对事务日志（Redo/WAL）和UNDO/TEMP表空间，设计高效的清理和归档流程，确保后台操作不阻塞前台事务。 第三部分：高级查询优化与数据模型重构（Advanced SQL & Modeling） 本部分将聚焦于SQL语句本身的优化技巧以及如何通过数据模型的设计来提升系统的内生性能。 第五章：复杂SQL的精细化调优 Join策略的深入控制： 如何通过Hint或重写来强制优化器选择最优的Join算法。处理笛卡尔积和隐式Join带来的性能灾难。 谓词下推（Predicate Pushdown）与索引的协同作用： 探讨如何编写满足索引可利用性的WHERE、HAVING和ON子句。深入讲解覆盖索引（Covering Index）的实现原理与应用场景。 窗口函数与通用表表达式（CTE）的性能考量： 分析复杂分析函数的内存消耗和执行效率，以及CTE在不同优化器下的优化结果差异。 第六章：数据模型与索引设计的高级范式 反范式化（Denormalization）的艺术： 在何种场景下，为了读性能而牺牲部分写性能是合理的？如何管理反范式化带来的数据一致性维护工作。 索引选择的全面评估体系： 建立一个多维度（选择性、数据倾斜、更新频率、查询类型）的索引评估矩阵。探讨二级索引数量对写入性能的影响阈值。 分区（Partitioning）的性能边界： 深入讲解范围分区、列表分区、哈希分区的应用场景。如何通过合理分区策略实现查询的“分区消除”（Partition Elimination），显著减少扫描范围。 第四部分：高可用性与扩展性：迈向分布式（Scalability & HA） 最后一部分将视野从单机调优拓展到集群环境，探讨如何设计具备高可用性和横向扩展能力的数据库解决方案。 第七章：数据库复制与同步机制的性能影响 同步与异步复制的延迟分析： 探讨不同复制模式（如基于行的、基于语句的、基于物理日志的）在延迟、数据一致性与写入吞吐量上的权衡。 高可用架构的故障转移性能评估： 模拟真实故障场景，评估切换（Failover）过程对应用连接和事务完整性的影响，并提供优化策略。 第八章：面向大数据量的水平扩展策略概述 读/写分离（Read/Write Splitting）： 实施读写分离的常见挑战（如数据延迟、会话粘性）。 数据分片（Sharding）的挑战与模式： 介绍基于范围、哈希或目录的分片策略，以及分片后跨库事务（分布式事务）的性能与一致性难题。 本书的价值在于，它提供了一个超越特定厂商文档的、面向问题的解决思路。读者在学习过程中，将建立起一套成熟的性能调优方法论，能够自信地面对任何新兴或遗留数据库系统中的性能挑战。

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