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出版者:第1版 (2002年1月1日)

作者:明月创作室

出品人:

页数:406

译者:

出版时间:2002-1

价格:45.0

装帧:精装

isbn号码:9787115098221

丛书系列:

图书标签:

• ASP
• NET
• C#
• Web开发
• 编程实例
• 代码示例
• Web应用
• Visual Studio
• 教程
• 入门
• 实战
• 技巧

好的，这是一本名为《深入解析现代数据库设计与优化》的图书简介，内容详尽，旨在吸引专业开发者和数据库管理员： --- 图书简介：《深入解析现代数据库设计与优化》 掌控数据驱动的未来：从理论基石到前沿实践 在信息技术飞速迭代的今天，数据已不再仅仅是业务的附属品，而是驱动企业决策、创新和竞争力的核心资产。无论是处理PB级日志流，还是构建支撑高并发交易的OLTP系统，一个设计精良、性能卓越的数据库架构是成功的先决条件。《深入解析现代数据库设计与优化》正是这样一本为专业人士量身打造的深度指南，它摒弃了浅尝辄止的入门介绍，直击企业级数据库系统最复杂、最关键的领域。 本书不仅仅是关于SQL语法的堆砌，更是一场关于数据持久化、一致性保证、性能调优与架构演进的全面技术剖析。我们致力于为您构建一套完整的、系统的数据库工程思维体系。 --- 第一部分：坚实的基础——关系模型的深度重构与理论前沿 本部分将带领读者重温并深化对关系数据库理论的理解，但视角完全聚焦于现代应用场景下的挑战与优化。 章节精要： 1. 范式理论的实战价值与局限性： 我们探讨在微服务和分布式环境下，严格的3NF/BCNF范式是否总是最优解。介绍如何根据业务需求（读多写少 vs. 写多读少）进行有目的的反范式化（Denormalization），以换取极致的查询性能，并阐述如何通过物化视图和CDC（Change Data Capture）来维护数据一致性。 2. 事务处理的深层机制（ACID的再审视）： 深入剖析MVCC（多版本并发控制）在PostgreSQL和MySQL InnoDB中的具体实现差异，理解锁粒度、死锁检测与预防的底层算法。讲解如何通过调整隔离级别（如Read Committed Snapshot Isolation, RCSI）来平衡并发性和数据准确性。 3. 数据类型与存储结构的优化： 不只是介绍`VARCHAR`和`INT`。我们将对比B-Tree、Hash Index、GiST/GIN索引在不同查询模式下的性能曲线。重点分析列式存储（Columnar Storage）的原理及其在OLAP场景中的巨大优势，以及如何利用JSON/JSONB等半结构化数据类型来提升NoSQL与关系型数据库的交互效率。 --- 第二部分：性能的艺术——SQL执行引擎与高级调优策略 数据库性能瓶颈往往隐藏在SQL执行计划的深处。本部分是全书的精华，专注于如何像数据库内核开发者一样思考查询优化。 章节精要： 4. 执行计划的深度解码： 掌握如何阅读和理解复杂的执行计划输出（如`EXPLAIN ANALYZE`的Verbose模式）。识别代价估算模型中的“陷阱”，如错误的基数（Cardinality）预测导致的索引失效。 5. 索引策略的精细化控制： 超越“为所有查询字段建索引”的初级认知。深入讲解覆盖索引（Covering Index）的构建技巧，复合索引的顺序对查询性能的决定性影响，以及部分索引（Partial Index）在处理稀疏数据时的威力。介绍索引维护（Rebuild/Reorganize）的实战窗口期管理。 6. 查询重构与优化模式： 探讨如何将低效的游标（Cursor）操作转化为高效的集合操作（Set-Based Operations）。讲解子查询提升、CTE（公用表表达式）的优化效果、以及在特定数据库中（如SQL Server的Join Hint、Oracle的Hint）的强制优化策略。 7. I/O与内存的瓶颈突破： 分析数据库缓存层（Buffer Pool/Shared Buffers）的命中率分析。理解操作系统I/O调度器对数据库性能的影响，并讲解如何通过调整数据文件布局（如表空间分离、分区策略）来最小化随机I/O。 --- 第三部分：面向未来——数据架构的扩展与高可用性设计 在现代云原生和大数据时代，单一数据库实例已无法满足绝大多数业务需求。本部分聚焦于如何构建弹性、可扩展和容错的数据层。 章节精要： 8. 数据分片（Sharding）的艺术与陷阱： 深入对比基于范围、哈希和目录（Directory-based）的分片策略。重点讨论一致性哈希（Consistent Hashing）在动态集群伸缩中的应用。讲解跨分片事务的挑战与解决方案（如两阶段提交的替代方案）。 9. 主从复制与故障转移的深度实践： 不仅是搭建复制链路，而是深入分析物理复制（如WAL/Binlog流）与逻辑复制的性能权衡。详解高可用（HA）集群的选举机制（Raft/Paxos算法的实际落地）、自动故障切换（Failover）的RTO/RPO目标设定与验证。 10. 时序数据与地理空间数据的专业处理： 介绍针对特定数据类型（如物联网传感器数据、高频交易记录）的时序数据库（TSDB）架构与优化，以及PostGIS等扩展在地理空间查询中的性能考量。 11. 数据库的云迁移与Serverless实践： 评估RDS、Aurora、Cosmos DB等云服务在成本、性能和运维复杂度上的差异。探讨如何设计能平滑迁移至云端且能充分利用云服务特性的数据库架构。 --- 目标读者画像 本书的目标读者是： 资深后端工程师： 渴望将数据库性能调优提升到架构设计层面的开发者。 数据库管理员（DBA）： 需要深入理解其管理系统底层工作原理，以应对复杂的生产环境故障和性能挑战。 数据架构师： 负责设计大规模、高并发、高可用数据存储解决方案的技术决策者。 通过本书，您将不再满足于“让查询跑起来”，而是能够设计出“以数据为中心，以性能为导向”的健壮系统。我们提供的不是工具的使用手册，而是解决复杂工程问题的思维框架和底层原理。 ---

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