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出版者:

作者:郑阿奇 编

出品人:

页数:345

译者:

出版时间:2010-7

价格:37.00元

装帧:

isbn号码:9787121109867

丛书系列:

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揭秘数据背后的力量：深度解析现代数据库系统与优化实践 本书名称： 深度解析现代数据库系统与优化实践 前言：数据，驱动未来的核心引擎 在信息爆炸的时代，数据已不再是简单的记录，而是驱动商业决策、科研突破乃至日常生活的核心资源。从海量交易记录到复杂的物联网传感器数据，如何高效、安全、可靠地存储、管理和检索这些信息，成为了衡量一个组织技术能力的关键指标。本书旨在带领读者深入现代数据库系统的核心原理，并通过大量的实践案例和前沿优化技术，构建起一套坚实的数据库知识体系。我们不再停留在基础的 SQL 语法层面，而是直击数据库引擎的内部机制、性能瓶颈的诊断与消除，以及面向高并发、大规模数据的架构设计。 第一部分：数据库系统的基石与内部架构 本部分将系统性地解构主流关系型数据库（如 PostgreSQL, MySQL）以及新型非关系型数据库（如 MongoDB, Cassandra）的底层工作原理，为后续的性能优化打下坚实的理论基础。 第一章：数据存储与物理结构 我们将详细探讨数据在磁盘上的物理布局。首先分析页（Page）的概念，它是数据库读写操作的最小单元。深入研究不同存储引擎（如 InnoDB 的 B+ 树、RocksDB 的 LSM 树）如何组织数据，并对比它们的写入放大和读取性能差异。重点剖析事务日志（如 Redo Log 和 Undo Log）的设计哲学，理解它们在保证 ACID 特性中的关键作用，特别是它们如何实现持久性和崩溃恢复。 第二章：查询处理与优化器 SQL 语句的生命周期是数据库性能的核心战场。本章将跟踪一条查询从接收、解析到最终执行的完整路径。我们将详细解析查询优化器的工作流程：从语法分析到逻辑查询树的生成，再到启发式和成本模型的应用。读者将学习如何阅读和解读执行计划（Execution Plan），识别“慢查询”的根源，包括不合理的连接顺序、全表扫描的诱因，以及如何通过统计信息（Statistics）的准确性来影响优化器的决策。 第三章：并发控制与事务隔离 并发访问是数据库面临的最大挑战之一。本章深入探讨多版本并发控制（MVCC）的工作机制，阐明快照隔离和可串行化隔离级别之间的权衡取舍。我们将详尽分析锁（Locking）的粒度、类型（共享锁、排他锁）以及死锁的检测与预防机制。通过对悲观锁和乐观锁策略的对比分析，指导读者在不同业务场景中选择最合适的并发控制方案。 第二部分：性能调优的艺术与科学 理论知识只有在实践中才能转化为生产力。本部分专注于诊断、分析和解决实际生产环境中遇到的各种性能瓶颈。 第四章：索引的精细化设计与管理 索引是提升查询速度的“魔法棒”，但设计不当的索引反而会拖慢写入速度。本章超越了基础的 B+ 树索引，探讨复合索引的最佳列顺序、前缀匹配的策略，以及覆盖索引（Covering Index）的使用场景。特别关注全文检索索引（如 Inverted Index）与空间索引的特殊应用。我们将介绍索引维护的成本模型，指导何时应该重建或优化索引。 第五章：SQL 调优的深入技巧 本书将提供一套系统化的 SQL 调优方法论。从避免使用函数进行条件查询，到合理使用 JOIN 类型，再到批量操作的优化策略。针对复杂查询，我们将介绍 CTE（Common Table Expressions）和窗口函数（Window Functions）的性能表现。此外，还将讨论参数嗅探（Parameter Sniffing）问题及其规避方法，确保查询计划在不同输入参数下都能保持高效。 第六章：系统级资源监控与瓶颈定位 性能问题往往是多维度的。本章指导读者如何利用操作系统和数据库自带的监控工具，全面评估 CPU、内存、I/O 和网络的使用情况。重点剖析 I/O 等待的来源——究竟是缓存命中率低，还是磁盘子系统本身存在瓶颈。我们将教授如何分析慢查询日志、系统性能视图（如 `pg_stat_statements` 或 MySQL 的 Performance Schema），并建立一套量化的性能基线。 第三部分：面向未来的数据库架构 随着业务规模的爆发式增长，单机架构已无法满足需求。本部分聚焦于分布式系统和新型数据存储的架构设计。 第七章：数据分片与水平扩展策略 探讨关系型数据库的垂直拆分与水平扩展（Sharding）。详细分析分片键（Sharding Key）的选择对数据热点和跨片查询的影响。介绍一致性哈希（Consistent Hashing）在分布式系统中的应用，以及如何设计一个既能保证读写均衡又能支持业务平滑扩展的分片策略。 第八章：NoSQL 数据库的选型与适用场景 非关系型数据库并非万能药，而是针对特定场景的优化方案。本章对比键值存储、文档数据库、列式存储和图数据库的内在数据模型和适用性。重点分析最终一致性（Eventual Consistency）的含义及其在分布式事务中的挑战。通过实际案例，阐明何时选择 MongoDB 的灵活模式，何时选择 Cassandra 的高可用性写入。 第九章：高可用性与灾难恢复 数据安全是不可妥协的底线。本章深入研究主从复制（Replication）的同步与异步模式，分析它们对延迟和数据一致性的影响。探讨如何构建跨地域、跨云的容灾方案，包括 PITR（Point-in-Time Recovery）的实现细节，以及自动化故障转移（Failover）流程的设计与测试。 结语：构建健壮的数据服务 掌握本书内容，读者将不再满足于编写出能运行的 SQL，而是能够设计出能够支撑百万级并发、具有高可用性和高扩展性的数据服务。数据库的优化是一个持续迭代的过程，本书提供的工具和思维模型，将使你成为解决复杂数据挑战的专家。 目标读者： 资深后端开发工程师、数据库管理员（DBA）、系统架构师，以及所有希望从“使用数据库”迈向“理解并驾驭数据库”的 IT 专业人士。

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