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出版者:BMC Software and DBAzine

作者:Donald K. Burleson

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003

价格:0

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isbn号码:9780974435503

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《云端疆域：数据存储与优化之道》 在这个信息爆炸的时代，数据的增长速度如同宇宙的膨胀，其管理和优化成为企业生存与发展的生命线。然而，数据并非越庞大越好，无序的堆积只会带来沉重的成本负担和效率瓶颈。《云端疆域：数据存储与优化之道》正是一本旨在为企业揭示数据潜能，驾驭存储成本，提升系统性能的深度指南。它并非一本单纯的技术手册，而是一次关于数据管理哲学与实践的全面探索，带领读者穿越浩瀚的数据海洋，抵达高效、经济、安全的存储彼岸。 本书的核心并非局限于某一特定的技术或产品，而是聚焦于数据存储与优化领域普适性的原理、策略与最佳实践。它首先将我们带入数据存储的宏观图景，解析不同类型存储介质的特性、成本效益分析以及它们在不同应用场景下的最佳应用。读者将理解闪存、机械硬盘、磁带以及新兴的分布式存储方案各自的优势与局限，并学会如何根据业务需求、性能要求和预算约束，做出最明智的存储架构决策。 随后，《云端疆域》深入探讨了数据生命周期管理的精髓。数据从诞生到归档，再到最终的销毁，每一个阶段都蕴含着优化的空间。本书将详细阐述数据分类、分级存储、自动化生命周期策略等关键技术，帮助企业识别并迁移不再活跃但仍需保留的数据到更具成本效益的存储层，从而显著降低整体存储成本，同时确保关键数据的可访问性。 性能优化是本书的另一大重点。数据增长的背后，往往伴随着查询响应变慢、应用卡顿等性能问题。《云端疆域》将从多个维度剖析性能瓶颈的根源，并提供一系列行之有效的优化手段。这包括对存储I/O性能的深入解读，如何通过缓存、条带化、RAID配置等技术提升吞吐量和延迟；如何分析和优化数据库的存储结构，例如表空间、索引、分区等，以加速数据检索；以及如何利用现代化的存储技术，如SSD缓存、NVMe驱动等，为关键应用提供近乎实时的访问体验。 此外，本书还花了大量篇幅探讨了数据安全与灾难恢复策略。在数据日益重要的今天，任何数据的丢失或泄露都可能导致灾难性的后果。《云端疆域》将引导读者构建 robust 的备份与恢复方案，从增量备份到差异备份，从本地备份到异地容灾，确保业务连续性。同时，它还将深入讲解数据加密、访问控制、合规性要求等，帮助企业建立一个安全可靠的数据存储环境，抵御各种潜在的风险。 《云端疆域》的独特之处在于，它不仅仅停留在技术层面，更着重于策略和决策。本书强调了成本效益分析在数据存储管理中的核心地位。读者将学会如何量化存储成本，包括硬件、软件、电力、冷却、人力等隐性成本，并将其与数据价值进行权衡。通过引入总拥有成本（TCO）的概念，本书帮助管理者做出更具战略眼光的投资决策，避免“数据孤岛”和不必要的资源浪费。 本书还深入探讨了自动化在现代数据存储管理中的作用。手动配置和管理大量存储设备已成为过去式。《云端疆域》将介绍如何利用脚本、API以及各种自动化管理工具，实现存储资源的动态分配、性能监控、容量预警以及故障处理，从而解放IT人力，让他们能够专注于更具创新性和战略性的工作。 在虚拟化和云计算日益普及的今天，本书也充分考虑了这些趋势对数据存储带来的影响。读者将了解到如何在新兴的虚拟化环境和云平台中，有效地管理和优化存储资源，理解虚拟卷、云存储网关、对象存储等概念，并掌握在混合云和多云环境中进行统一存储管理的策略。 《云端疆域：数据存储与优化之道》面向的读者群体广泛，包括但不限于： IT架构师、数据库管理员、系统工程师、存储专家、IT经理以及任何对数据存储管理和成本优化感兴趣的技术专业人士。无论您身处何种行业，无论您面临的数据挑战大小，本书都将为您提供一套系统、实用的方法论和工具箱，帮助您在数字浪潮中乘风破浪，将数据转化为真正的资产。 阅读本书，您将不仅获得对数据存储技术的深入理解，更能培养前瞻性的数据管理思维，掌握驾驭数据、优化成本、提升效率的关键技能，最终在激烈的市场竞争中，赢得先机。

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老实说，我一开始对这本书的期望值并不高，总觉得这类主题的书籍要么过于理论化以至于脱离实际，要么就是翻译腔过重，读起来晦涩难懂。但这本书完全颠覆了我的认知。它的语言是流畅且富有逻辑层次的，尽管内容涉及大量的技术细节，但作者总能巧妙地用类比或比喻的方式，将抽象的物理存储概念具象化。举个例子，它解释数据块（Data Block）的头部信息和尾部信息时，用了“信封和回执”的比喻，让初学者也能迅速抓住重点。此外，这本书的覆盖面非常广，它不仅关注数据的存储，还深入探讨了数据在不同存储介质间的迁移策略——比如如何利用Oracle的在线重定义功能，在不中断服务的情况下完成表结构的重大变更，同时保证空间使用效率的最大化。对我而言，这本书不仅仅是一本参考书，更像是一位经验丰富的前辈，在你身旁，随时准备为你解答那些在生产环境中遇到的棘手难题，它的实用性远超出了我的预期。

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这本书的排版和结构设计也值得称赞。在处理如此庞杂的内部机制时，清晰的结构至关重要。作者采取了一种模块化的方式，每一个主题（比如临时段管理、撤销段的维护、表压缩策略）都被独立成章，但章节之间又通过巧妙的引用和交叉参考紧密相连。我发现自己经常在查阅某一特定问题时，能顺藤摸瓜地发现与之相关的其他优化点。特别是关于“空间回收”的部分，它详尽地介绍了高水位线（HWM）的工作原理，以及如何通过有效的PCTFREE和PCTUSED设置来最小化内部碎片，提高空间利用率，而不是简单地丢弃和重建对象。这种注重细节的编排，让查找信息的过程本身也成为一种学习体验。它不是那种你会一次性读完就束之高阁的书，而是一本你会常年放在手边，在面对每一个性能挑战时都会反复翻阅的“实战手册”。

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这本书的写作风格非常具有工程师的严谨性，它没有花哨的辞藻，一切都围绕着效率和精确展开。对于任何一个专业的DBA来说，维护系统的稳定性和吞吐量是头等大事，而这本书提供的知识体系恰恰是构建这种稳定性的基石。我尤其欣赏它对空间碎片化处理的章节，那部分内容简直是教科书级别的范本。它没有简单地告诉你使用`ALTER TABLE MOVE`，而是详细分析了碎片产生的具体原因——无论是由于大量的DML操作导致的行迁移，还是由于不恰当的表空间初始设置。更关键的是，它提供了一整套预防和清理的流程化脚本和思路，告诉你如何通过监控指标来提前预警，而不是等到系统性能急剧下降后才手忙脚乱地进行补救。我用书中的方法优化了一个高频更新表，原本每小时都要经历一次轻微的I/O抖动，优化后，那种不规律的性能波动彻底消失了。这种实实在在、立竿见影的效果，才是一个技术手册真正的价值所在。

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这本书的深度，对于那些渴望从“熟练用户”晋升为“架构师”的人来说，简直是无价之宝。它没有停留在SQL优化的层面，而是把焦点放在了更宏观、更底层的存储架构设计上。我曾经在设计一个需要极高可用性的大型OLTP系统时，对于如何选择合适的表空间类型（如Bigfile vs. Smallfile，本地管理vs.段空间管理）感到迷茫。这本书中的对比分析极其客观且深入，它考虑到了未来数年的数据增长预测、备份恢复时间目标（RTO）和恢复点目标（RPO）等业务需求，然后推导出最适合的物理布局。它让我明白了，一个看似简单的`CREATE TABLESPACE`命令背后，实际上蕴含着深远的系统性能和维护成本的影响。这种前瞻性的指导，正是那些只关注当前操作手册所无法提供的。读完后，我不再是被动地响应问题，而是能够主动地构建一个具有高弹性、低维护成本的数据存储环境。

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这本书，说实话，简直是为那些在浩瀚的数据库世界里迷失方向的人们量身定做的导航图。我刚接触数据库管理那会儿，光是理解数据如何物理存储，以及索引结构如何影响查询性能，就让我头疼不已。市面上那些入门指南往往停留在概念层面，讲不清楚“为什么”和“怎么做”。但这本书，它深入骨髓地剖析了底层机制。比如，它对堆表（Heap Tables）和簇表（Clustered Tables）的差异进行了极其细致的对比，不仅仅是告诉你它们不同，而是通过大量的实际案例和内部数据结构图示，让你明白在特定工作负载下，选择哪种结构能带来数个数量级的性能提升。我记得有一次我们部门的日志写入性能瓶颈难以解决，翻阅这本书中关于段（Segments）和区（Extents）管理的章节，才豁然开朗，原来是默认分配策略导致的碎片化问题。作者似乎对Oracle的内部架构有着近乎偏执的理解，每一个参数调优的背后逻辑都解释得清清楚楚，绝非那种空泛的“建议调高这个值”的肤浅指导。阅读它就像是拿到了一把瑞士军刀，各种复杂场景下的优化工具都唾手可得，极大地提升了我解决实际问题的信心和能力。

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