Oracle8 Tuning (Oracle Press Series) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Osborne Publishing

作者:Michael Abbey

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1997-10-30

价格:USD 44.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780078823909

丛书系列:

图书标签:

• Oracle
• Oracle8
• Tuning
• Performance
• Database
• SQL
• PL/SQL
• Administration
• Troubleshooting
• Optimization
• Oracle Press

深入理解与实践：现代数据库架构与性能优化指南 本书聚焦于超越特定版本限制的数据库核心原理、先进架构设计以及跨平台性能调优的通用方法论。它旨在为资深数据库管理员（DBA）、架构师和性能工程师提供一个坚实的基础框架，帮助他们在面对不断演进的数据库技术栈时，能够快速掌握核心概念并实施高效的优化策略。 本书避开了对某一特定、已过时产品版本的深入、细节化的语法或配置介绍，转而探讨构成高性能数据库系统的普适性要素。我们相信，真正的性能优化能力源于对底层原理的深刻洞察，而非对特定工具集命令的机械记忆。 --- 第一部分：现代数据库系统的基础架构与设计哲学 本部分将带您全面审视现代关系型和非关系型数据库系统的内部工作机制，着重于那些驱动性能的关键组件及其相互作用。 第一章：数据存储与物理布局的演进 本章深入剖析数据如何在磁盘（无论是传统HDD、SSD还是NVMe）上组织和访问。我们将探讨： 页（Page）与块（Block）的结构深度解析： 讨论不同存储引擎如何设计其最小I/O单元，以及I/O效率与逻辑存储结构之间的关系。 内存管理策略的跨平台比较： 详细分析缓冲池（Buffer Pool/Cache）的替代策略——从固定大小分配到动态LRU（Least Recently Used）变种算法的演进，以及如何根据工作负载特性调整内存驻留策略。 数据持久性与事务日志（WAL/Redo Log）： 比较Write-Ahead Logging（写前日志）的同步机制（fsync/O_DIRECT）在确保数据一致性方面的作用，以及日志写入模式对写入吞吐量的实际影响。 表空间与数据文件的解耦： 探讨逻辑数据组织（如分区、簇）如何与物理存储布局相互影响，以及如何通过物理布局优化来加速全表扫描和范围查询。 第二章：并发控制与事务隔离级别的深层剖析 事务处理是数据库稳定运行的基石。本章聚焦于并发控制的复杂性，超越了标准SQL定义的隔离级别表述。 锁机制的精细化管理： 深入研究行级锁、页锁、表锁的粒度选择，并分析意向锁（Intention Locks）在优化多粒度锁升级策略中的作用。 多版本并发控制（MVCC）的实现细节： 探讨MVCC在不同系统中的具体实现差异（如快照生成、垃圾回收机制），以及它如何有效减少读写冲突。分析“事务可见性”的成本与收益。 死锁检测与预防： 详细介绍等待图（Wait-For Graph）的构建与遍历算法，并探讨如何通过事务设计、资源排序来最小化死锁发生的概率，而非仅仅依赖系统自动回滚。 乐观并发控制（OCC）的适用场景： 评估OCC在特定应用场景（高读取、低冲突）中相比悲观锁的性能优势，并讨论版本号管理和冲突验证的开销。 --- 第二部分：查询执行与优化器的核心原理 本部分致力于揭示查询优化器“黑箱”内部的运作方式，教会读者如何“思考”如同优化器一样，从而编写出更具可预测性能的SQL。 第三章：成本模型、统计信息与优化策略 优化器的核心在于准确的成本模型。本章将重点解析成本模型的构建要素及其对执行计划的影响。 统计信息的构建与维护： 分析直方图（Histograms）、基数估算（Cardinality Estimation）的准确性要求。讨论采样方法（如随机抽样、系统自动收集）的局限性。 连接（Join）算法的性能评估： 详细比较嵌套循环连接（Nested Loop Join）、哈希连接（Hash Join）和排序合并连接（Sort-Merge Join）在不同数据规模和数据分布下的性能特征。重点分析哈希表的构建与溢出（Spills）对性能的致命影响。 动态优化与运行时参数调整： 探讨现代优化器如何利用运行时信息（如实际返回的行数）来调整后续操作的执行方式，以及如何通过会话级参数来引导优化器偏离默认的成本模型。 索引选择性的深入分析： 不仅仅是B-Tree，探讨位图索引、函数索引、降维索引（如空间索引）的选择机制，以及何时优化器会放弃使用索引进行全表扫描。 第四章：索引结构的高级应用与调优 索引是性能调优中最常见也最关键的工具。本章聚焦于超越基础B-Tree的索引技术。 B-Tree的物理结构与优化： 深入理解B-Tree的分裂、平衡机制，以及如何通过调整扇区因子或缓存大小来影响索引的I/O效率。 覆盖索引（Covering Index）的实践与陷阱： 阐述如何设计包含查询所需所有列的索引，以避免回表（Bookmark Lookup）操作。讨论过度冗余索引对DML操作的负面影响。 聚簇索引（Clustered Index）的物理含义： 解释数据行如何与主索引结构物理绑定，以及这如何影响数据的顺序存储和范围查询的性能。对比非聚簇索引的查找路径。 索引碎片化与重建策略： 分析逻辑碎片和物理碎片产生的根本原因，并建立基于实际I/O性能指标的重建与重组决策模型，而非仅仅依赖预设时间表。 --- 第三部分：性能瓶颈识别、诊断与容量规划 本部分将工具从“如何运行”转向“如何诊断”，重点在于建立系统化的性能分析流程和前瞻性的容量规划能力。 第五章：系统瓶颈的五大象限分析法 本章提供一个结构化的方法论，用于快速定位性能问题是出在CPU、内存、I/O、锁/等待，还是SQL本身。 等待事件（Wait Events）的层级分析： 建立一个等待事件的优先级图谱，区分“信号等待”（Signal Waits，如锁、闩锁）和“资源等待”（Resource Waits，如I/O、内存交换）。 CPU利用率的深度解读： 如何区分是用户进程在忙碌（执行SQL），还是系统进程在忙碌（如后台清理、Checkpointing）。分析上下文切换（Context Switching）的性能成本。 I/O子系统的健康度评估： 区分随机I/O和顺序I/O的性能特征。关键指标如平均等待时间（Avg Wait Time）与队列深度（Queue Depth）的关联性分析。 内存压力与交换（Swapping）的诊断： 阐明操作系统层面内存压力对数据库性能的灾难性影响，并提供识别内存不足（OOM）或过度使用虚拟内存的早期信号。 第六章：容量规划与性能基准测试的科学方法 面向未来，本章指导读者如何科学地评估现有系统的承载能力并规划未来扩展。 关键业务指标（KPIs）的定义： 确定对业务最重要的性能指标，如每秒事务数（TPS）、平均延迟（Latency P95/P99）。 压力测试设计与模拟： 如何构建能够真实模拟生产环境工作负载特征（读写比、数据分布、事务复杂度）的基准测试脚本。 负载预测模型： 基于历史增长趋势和业务计划，建立简单线性或指数增长模型，预测未来容量需求。 可伸缩性瓶颈识别： 分析系统在何种负载下会从“可伸缩”转变为“瓶颈限制”，并制定相应的垂直（升级硬件）或水平（引入分片/集群）扩展路线图。 --- 本书适用于： 寻求超越基础SQL调优，掌握数据库内部机制的高级DBA。 负责设计高可用、高性能数据平台的数据库架构师。 需要进行深入故障排除和性能审计的专业技术人员。 通过本书的学习，读者将能够建立起一套独立于特定厂商版本的、基于底层原理的数据库性能分析和优化思维体系。

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