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出版者:Mc Press

作者:Carlton Doe

出品人:

页数:424

译者:

出版时间:2008-10-15

价格:USD 59.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781583470763

丛书系列:

图书标签:

• Informix
• 数据库
• 数据库管理
• 动态服务器
• 系统管理
• SQL
• 性能优化
• 备份恢复
• 数据安全
• IBM Informix

SQL 性能调优的艺术：告别卡顿，拥抱流畅 在当今数据驱动的世界中，信息系统的响应速度和处理能力直接关系到企业的运营效率和竞争力。然而，随着数据量的爆炸式增长和业务逻辑的日益复杂，数据库的性能瓶颈往往成为制约系统前进的顽疾。本书并非关于 Informix Dynamic Server 的具体操作指南，而是深入探讨 SQL 性能调优的普适性原则、方法与实践，旨在帮助读者掌握一套行之有效的工具箱，从而显著提升各类数据库系统的查询性能，告别令人沮丧的系统卡顿，迎来流畅高效的数据处理体验。 本书的编写初衷，源于对性能优化领域普遍存在的“知其然而不知其所以然”的困惑。许多开发者和数据库管理员在面对性能问题时，往往依赖于零散的经验或“碰运气”式的尝试，收效甚微，甚至可能适得其反。本书旨在建立一个系统性的学习框架，从根本上理解 SQL 执行的内在机制，从而能够“对症下药”，精准定位性能瓶颈，并采取最有效的优化策略。 第一部分：理解 SQL 的黑匣子——查询执行的底层逻辑 要有效地调优 SQL 性能，首先需要打破对 SQL 查询执行过程的神秘感。本书将从最基础的概念出发，详细剖析 SQL 查询是如何被数据库系统处理的，包括： SQL 语句的生命周期： 从 SQL 文本提交到数据库，到最终返回结果，中间经历了哪些关键步骤？我们将深入解析解析（Parsing）、重写（Rewriting）、优化（Optimization）和执行（Execution）这四大阶段，理解每个阶段的作用以及可能产生的性能影响。 查询优化器的工作原理： 数据库的“大脑”——查询优化器，是如何根据统计信息、索引、表结构等因素，选择最优的执行计划的？我们将探讨基于成本的模型、启发式规则以及各种选择性估算方法，理解为什么同一个 SQL 语句在不同情况下会有截然不同的执行效率。 执行计划的解读艺术： 一个好的执行计划是性能优化的基石。本书将提供一套系统性的方法论，帮助读者解读各种数据库系统生成的执行计划，识别全表扫描、低效的连接方式、不必要的排序等性能“杀手”。我们将学习如何从执行计划中提取关键信息，例如扫描的行数、I/O 操作、CPU 使用率等，并将其转化为可操作的优化建议。 数据库内部机制的洞察： 了解数据库的内存管理、缓冲池、锁机制、并发控制等底层机制，对于深入理解性能瓶颈至关重要。本书将适度地介绍这些概念，帮助读者理解为什么特定的查询会引发高并发冲突，或者为什么内存压力会导致系统性能急剧下降。 第二部分：工欲善其事，必先利其器——SQL 性能调优的核心技术 在掌握了 SQL 查询执行的基本原理后，本书将正式进入性能调优的核心技术环节。我们将详细讲解一系列行之有效的技术，并提供大量的实际案例和代码示例，帮助读者融会贯通： 索引策略的精雕细琢： 索引是 SQL 性能的“加速器”，但错误的索引设计却可能成为“刹车片”。本书将系统性地介绍各种索引类型（B-tree, Hash, Full-text 等），以及它们各自的适用场景。我们将深入探讨如何根据查询模式、数据分布、更新频率等因素，设计出高效的索引。更重要的是，我们将学习如何避免“过度索引”和“无效索引”的问题，以及如何定期维护和评估索引的有效性。 SQL 语句的“瘦身”与“强身”： 并非所有的 SQL 语句都是天生的“性能怪兽”。很多时候，通过对 SQL 语句本身的优化，就可以取得立竿见影的效果。本书将教授如何识别并重写低效的 SQL 语句，包括： 避免在 WHERE 子句中使用函数： 理解函数调用如何破坏索引的使用。 选择正确的连接方式： 深入理解 Nested Loop Join, Hash Join, Sort-Merge Join 的优劣势，以及如何选择最适合场景的连接。 优化子查询和 CTEs： 学习如何将复杂的子查询重写为更易于优化和理解的形式，并合理利用公共表表达式（CTEs）。 巧用 EXISTS 和 IN： 探讨它们在不同场景下的性能差异，以及如何根据具体情况进行选择。 减少不必要的列选择： `SELECT ` 的危害，以及如何只检索必需的数据。 批处理与流式处理的权衡： 根据数据量和业务需求，选择合适的处理方式。 统计信息的正确维护与应用： 查询优化器依赖于准确的统计信息来做出最优决策。本书将详细介绍数据库统计信息的概念，包括数据分布、基数、直方图等，以及如何定期收集、更新和验证这些统计信息。我们将探讨当统计信息陈旧或不准确时，可能导致的执行计划偏差和性能问题。 参数化查询与硬编码的博弈： 了解参数化查询如何提高 SQL 的可重用性和安全性，并对性能产生积极影响。我们将探讨何时使用参数化查询，以及如何避免由参数嗅探（Parameter Sniffing）等问题带来的性能波动。 物化视图与缓存策略： 对于经常执行的复杂查询，物化视图和缓存可以极大地提高响应速度。本书将介绍物化视图的创建、维护以及使用场景，并探讨不同的缓存策略（例如，应用层缓存、数据库缓存）及其优缺点。 分库分表与读写分离的架构思考： 当单个数据库难以满足业务需求时，如何通过架构层面的调整来提升性能？本书将简要介绍分库分表、主从复制、读写分离等常见的数据库架构设计模式，以及它们在性能提升方面的作用。 第三部分：实战出真知——性能调优的流程与最佳实践 理论知识需要通过实践来检验和巩固。本书的最后一部分将聚焦于性能调优的实际流程和一系列最佳实践，帮助读者将所学知识应用于实际工作中： 性能瓶颈的定位流程： 我们将提供一个结构化的方法，指导读者如何系统性地定位性能瓶颈。从收集初步信息、监控系统指标、分析慢查询日志，到深入解读执行计划，每一步都将进行详细的阐述。 度量与监控： “看不见的性能问题就如同不存在。”本书将介绍各种性能监控工具和技术，以及关键的性能指标（KPIs），例如响应时间、吞吐量、CPU 使用率、I/O 延迟、锁等待等，帮助读者建立持续的性能监控体系。 测试驱动的优化： 任何优化都必须经过严谨的测试来验证其有效性。本书将强调测试的重要性，并介绍如何设计合理的性能测试场景，对比优化前后的性能差异，确保优化措施切实可行。 版本控制与回滚策略： 在进行重大性能优化时，建立版本控制和回滚机制至关重要，以防意外发生。 团队协作与知识分享： 性能优化并非单打独斗，而是需要团队的共同努力。本书将探讨如何在团队中建立有效的性能优化文化，促进知识的共享与传承。 持续优化的理念： 数据库性能优化是一个持续的过程，而非一次性的任务。随着业务的发展和数据量的增长，新的性能瓶颈可能会不断出现。本书将倡导持续优化的理念，鼓励读者建立长期的性能优化意识。 本书的学习对象 本书适用于所有希望提升数据库系统性能的开发者、数据库管理员（DBA）、系统架构师以及对数据处理性能感兴趣的技术人员。无论您使用的是何种关系型数据库系统，本书提供的 SQL 性能调优原理和方法都是普适且极具价值的。即使您对 Informix Dynamic Server 并不熟悉，本书的核心内容依然能够为您打开 SQL 性能调优的“任意门”，让您在处理任何数据库系统的性能问题时，都能够游刃有余，自信满满。 通过本书的学习，您将不再是面对性能问题束手无策的“新手”，而是能够成为一名能够诊断、定位并解决 SQL 性能瓶颈的“行家”，为您的应用程序带来卓越的响应速度和用户体验。

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这本书的封面设计得非常朴实，几乎没有多余的装饰，就像一个老派的数据库管理员一样，直截了当。我一开始拿到手，说实话，有点失望，心想这年头了，都流行扁平化和极简主义了，怎么还会出这种“砖头书”？翻开目录，内容排布得井井有条，但那种浓厚的“技术手册”气息扑面而来，让人联想到那些厚重的、需要啃很久才能明白其精髓的专业书籍。我本期待能看到一些关于现代云原生架构下Informix如何演进的讨论，或者一些结合了最新的DevOps实践的案例分析，但这本书的基调似乎更偏向于经典、稳健的On-Premise环境下的深度调优和日常维护。它更像是一本可以放在案头随时查阅的“圣经”，而不是一本用来快速了解行业新趋势的“快餐读物”。里面的插图和图表也都是那种传统的流程图和架构示意，缺乏现代感，但这种传统也意味着内容的可靠性和经得起时间考验的理论基础。对于一个刚接触Informix的新手来说，这份厚度可能会带来极大的心理压力，但对于那些渴望深入理解数据库内核运作逻辑的资深人士，这种“大部头”反而是信心的来源，因为它承诺了全面和深入。

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阅读这本书的过程，更像是一场漫长的、需要高度专注的学术研讨会，而非轻松的技能学习之旅。它的深度是毋庸置疑的，但这种深度是以牺牲易读性和即时应用价值为代价的。我感觉作者似乎并不太关心读者的学习曲线，他假设你已经具备了扎实的系统管理基础和对数据库理论的深刻理解。当你遇到一个晦涩难懂的概念时，翻到后面的附录或索引，你会发现作者并没有提供一个简明的“术语速查表”，而是要求你回到前面的章节，通过上下文的推导来领悟。这种设计哲学可能对某些人来说是挑战和乐趣的来源，但对我而言，它意味着我需要投入远超预期的精力来仅仅理解这本书的“语言”。它确实提供了扎实的知识体系，但你需要有足够的时间和毅力去凿开这块坚硬的知识矿石，才能品尝到其内部的价值。

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这本书的语言风格着实让人体验了一把回溯时光的感觉。它的叙述方式非常严谨，充满了教科书式的精确性，每一个技术术语的引入都伴随着冗长的背景铺垫和历史渊源，仿佛作者是一位年长的、不苟言笑的教授，正襟危坐地向我们传授他毕生的经验。我特别注意到，在解释某个特定的锁机制或者存储过程的优化技巧时，作者会不厌其烦地列举出几种不同的实现路径及其性能差异，这种详尽到有些偏执的程度，使得阅读过程变成了一种需要高度集中的脑力劳动。它很少使用那些网络社区里流行的简洁口号或生动的比喻，而是倾向于使用官方的标准术语和严密的逻辑推理。坦白讲，对于我这种习惯了快节奏信息输入的读者来说，初期阅读起来颇有些吃力，需要时不时地停下来，查阅一些基础概念，才能跟上作者的思路。这本书不培养“会用”的人，它旨在塑造“精通”的专家，它要求读者具备足够的耐心去消化每一个细节，而不是走马观花地浏览。

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在处理性能优化章节时，我发现这本书的侧重点似乎完全落在传统I/O和内存管理的精细调校上，对于现代分布式事务处理和高并发场景下的新型优化策略着墨不多。举例来说，关于如何最大化利用SSD的随机读写能力，或者如何针对容器化部署中的资源限制进行适配，书中给出的方案大多还是基于传统的磁盘阵列和物理服务器架构的经验之谈。这让我不禁思考，这本书的编写基准点可能设定在几年前，它完美地涵盖了Informix在成熟企业级应用中的黄金时代的应用场景。书中对于日志记录、备份恢复的流程描述极其细致，详细到每一个参数设置的底层影响都有所涉及，但当我试图寻找关于SLA（服务水平协议）在新兴云环境下面临的挑战以及Informix如何通过特定的API与之集成时，这些内容却寥寥无几。总而言之，它是一份关于“如何把已知系统做到极致稳定”的权威指南，但对于“如何将数据库系统推向未知的边界”则显得有些保守和传统。

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这本书的实战案例部分，虽然数量不多，但都选取得非常具有代表性，它们仿佛是图书馆里尘封已久但依然珍贵的历史档案。每一个案例的描述都极其完整，从最初的需求分析、环境搭建、到最终的上线验证，步骤清晰，逻辑严密。然而，这些案例的复杂性往往意味着它们需要一个与书本描述高度相似的、规模庞大的、定制化的IT基础设施才能完美复现。对于一个在小型或中型企业环境中工作的读者而言，许多书中描述的“高级容灾集群部署”或者“跨大洲的数据同步方案”，可能在短期内根本没有实际操作的机会。因此，这本书更多地扮演了一个理论模型构建者的角色，它向我们展示了Informix系统在“理想状态下”可以达到的技术高度和工程严谨性。我更像是通过阅读历史文献来学习古代战争的宏大战略，而不是学习如何应对当下的巷战，它提供的是蓝图，而不是即时的战术指导手册。

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