具体描述
本书介绍了部署Microsoft SQL Server 7.0的方法和实践经验。全书由4部组成，共14章。第1部分帮助你在设计和部署一个企业范围的分布数据库应用程序时了解并清除最初的障碍。第2部分概述了早期采用Microsoft SQL Server 7.0的企业客户的经验，各章分别介绍设计、构建、微调以及管理巨型数据库系统的关键问题。第3部分主要介绍了一些数据仓库的实例。第4部分讲述了在设计复制底层结构时需要考虑的性能和可靠性方面的问题以及用于部署的最佳练习。本书为数据库管理员实现Microsoft SQL Server 7.0提供了详细的文档和示例代码，可帮助读者通过实践了解并掌握概念和技能。本书内容详尽，便于自学，适合部署Microsoft SQL Server 7.0的读者学习和参考。
数据库架构与性能优化实战指南 面向对象： 系统架构师、数据库管理员（DBA）、资深开发人员、数据库技术爱好者。 本书核心价值： 本书并非聚焦于特定软件版本的安装手册，而是深入探讨现代企业级数据库系统在架构设计、性能调优、高可用性策略以及数据安全管理方面的核心原理与最佳实践。它旨在帮助技术专业人员建立起一套全面、前瞻性的数据库管理思维体系，无论未来技术如何迭代，其核心理念依然适用。 --- 第一部分：现代数据库系统的架构哲学（约400字） 本部分将剥离对特定版本号的依赖，转而研究支撑任何健壮数据库平台的基石——架构设计。我们探讨从单体到分布式系统的演进路径，重点分析不同架构模型（如Shared-Nothing、Shared-Disk）的优缺点及其在不同业务场景下的适用性。 核心议题包括： 1. 数据分层与模型选择： 关系型、NoSQL、NewSQL的战略定位。如何根据业务的读写比例、数据结构复杂度和事务性要求，科学地选择数据存储介质和逻辑模型。深入解析范式理论在大型系统中的局限性与反范式化的适度应用。 2. 存储引擎的工作原理剖析： 深入探究事务日志（Write-Ahead Logging, WAL）的机制，理解页（Page）级别锁定与行（Row）级别锁定的性能差异。重点分析索引结构（如B+树、哈希、全文索引）的物理存储布局，以及它们如何直接影响查询的I/O效率。 3. 内存管理与缓冲池策略： 探讨操作系统与数据库软件之间如何协同管理物理内存。分析缓冲池（Buffer Pool）的大小、替换算法（如LRU的变种）对缓存命中率的关键影响。构建一个高效的内存压力测试框架，以量化不同配置下的性能表现。 第二部分：查询优化与执行计划的艺术（约500字） 性能瓶颈往往隐藏在执行计划的细微之处。本章将数据库查询优化提升到“工程艺术”的层面，教授读者如何“阅读”并“重塑”查询的执行路径。 核心技术深入： 1. 统计信息的精确维护： 为什么过时或不完整的统计信息是导致优化器做出错误决策的罪魁祸首？我们详细讲解直方图（Histograms）的构建原理，以及如何使用分布式统计（Cardinality Estimation）来模拟复杂查询的实际数据分布，从而指导优化器选择最优的连接算法。 2. 连接算法的实战应用： 详尽对比嵌套循环连接（Nested Loops Join）、哈希连接（Hash Join）和合并连接（Merge Join）的I/O与CPU成本模型。何时应该强制使用特定的连接顺序，以及如何通过优化器提示（Hints）在必要时进行干预，但强调应尽量避免过度依赖提示。 3. 锁粒度与并发控制： 深入研究乐观并发控制（OCC）与悲观并发控制（PCC）的适用场景。分析各种隔离级别（如Read Committed, Snapshot Isolation）对数据一致性和系统吞吐量的权衡。实践中如何诊断和解决死锁问题，包括分析等待图（Wait Graph）和设置合理的锁超时机制。 4. I/O与锁等待分析： 构建一套标准化的性能基准测试（Benchmark）流程，使用先进的性能分析工具来隔离瓶颈是CPU密集型、内存受限还是纯粹的I/O等待。重点讲解如何识别并消除“热点块”（Hot Blocks）的竞争。 第三部分：高可用性与灾难恢复（HA/DR）的架构设计（约400字） 现代业务对停机时间的容忍度趋近于零。本部分专注于构建高弹性、可快速恢复的数据库基础设施。 关键策略解析： 1. 同步与异步复制的权衡： 详细比较基于日志传输的复制技术（如Log Shipping, Mirroring的现代替代方案）与基于虚拟化的集群方案。探讨如何衡量“数据丢失容忍度”（RPO）和“恢复时间目标”（RTO）。 2. 故障转移机制的自动化： 如何设计一个健壮的仲裁机制（Quorum），以避免“脑裂”（Split-Brain）问题。分析不同集群方案中自动故障转移（Failover）的触发条件、数据一致性验证流程以及客户端连接重定向策略。 3. 备份策略的工程化： 不仅仅是执行备份命令。我们探讨增量备份、差异备份与全量备份的最佳组合周期。关键在于测试恢复流程本身——如何进行点时间恢复（Point-In-Time Recovery, PITR），以及如何对恢复过程进行性能验证，确保恢复后的系统能够立即满足生产负载需求。 第四部分：安全、合规与维护的自动化（约250字） 数据库安全不再是事后补救，而是内嵌于设计之初的考虑因素。 1. 权限模型的最小化授权原则（Principle of Least Privilege）： 设计精细的角色和权限结构，确保应用程序连接只拥有其绝对必要的数据访问权限。探讨如何安全地管理敏感数据，包括静态数据加密（TDE）的实施与密钥管理策略。 2. 补丁管理与版本升级的零风险实践： 建立一个严格的“测试-预生产-生产”升级管道。如何利用技术手段（如蓝/绿部署的思想应用于数据库升级前的数据同步）来最大程度地降低滚动升级带来的风险。 3. 自动化运维（AIOps for DB）： 引入基础设施即代码（IaC）的概念来管理数据库配置。构建自动化的健康检查脚本，用于日常扫描潜在的配置漂移、性能退化趋势和安全漏洞，实现主动式运维管理。 --- 本书的深度和广度超越了任何单一软件版本的说明文档，它提供的是一套跨越平台、经受时间考验的数据库系统设计与优化方法论。掌握这些原理，你将能够自信地驾驭任何下一代数据平台所面临的复杂挑战。
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