Achieving Extreme Performance with Oracle Exadata pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Oracle Press

作者:Rick Greenwald

出品人:

页数:408

译者:

出版时间:

价格:USD 60.00

装帧:平装

isbn号码:9780071752602

丛书系列:

图书标签:

• Oracle
• Exadata
• 计算机科学
• 数据库
• 2011
• Oracle Exadata
• Database Performance
• High Performance
• Data Warehousing
• Database Administration
• Oracle Technology
• Big Data
• Cloud Computing
• Performance Tuning
• Database Architecture

深度剖析 Oracle Exadata：解锁数据库性能的极限潜能 在当今数据驱动的世界中，企业对于数据库性能的要求达到了前所未有的高度。从实时交易处理到复杂的分析查询，再到新兴的物联网和人工智能应用，每一次数据交互都对底层数据库系统提出了严峻的挑战。在众多高性能数据库解决方案中，Oracle Exadata Database Machine以其卓越的架构设计和强大的性能优势，成为了众多大型企业和关键业务的首选。 本书《Achieving Extreme Performance with Oracle Exadata》并非仅仅是关于一个硬件平台的操作手册，它更是一次深入探究 Oracle Exadata 核心技术、架构原理以及如何充分发挥其极限潜能的旅程。本书旨在为数据库管理员、性能调优专家、架构师以及任何渴望在 Oracle Exadata 环境下实现卓越数据库性能的专业人士提供一份详实、可操作的指南。我们将一起揭开 Exadata 的神秘面纱，理解其独特的优势所在，并学习如何通过精细化的配置、优化和管理，将数据库性能推向新的高度。 第一部分：Exadata 架构与核心优势解析 在深入探讨性能优化之前，理解 Exadata 的底层架构是至关重要的。本书的第一部分将详细解析 Exadata Database Machine 的整体设计，从其硬件组件到软件协同工作的方式。 Exadata 硬件架构的精髓： 我们将逐一审视 Exadata 中的关键硬件组件，包括： Exadata Storage Servers (ESS)： 了解其强大的 I/O 能力，包括智能闪存（Flash Cache 和 Flash Log）、分布式存储和数据压缩技术。深入分析 Exadata Smart Flash Cache 如何通过智能缓存机制大幅减少对后端磁盘的访问，以及 Exadata Smart Flash Log 如何加速事务日志写入，提升 OLTP 性能。 Exadata Compute Servers (ECS)： 探讨其强大的 CPU 和内存资源，以及如何与存储服务器协同工作，实现“智能扫描”等特性。理解计算服务器在执行 SQL 查询时，如何将部分工作负载下推到存储服务器，从而大大减少网络传输量和 CPU 开销。 Exadata 智能互联（InfiniBand）： 分析 InfiniBand 提供的极低延迟和高带宽网络连接，对于集群通信、并行处理和高可用性的重要性。理解 InfiniBand 如何成为 Exadata 性能的基石，确保数据在计算和存储节点之间的高效流动。 Exadata 自动化管理组件： 介绍 Exadata Grid Infrastructure 和 Exadata Deployment Assistant (EDA) 等工具，它们如何简化 Exadata 的部署、配置和管理过程。 Exadata 智能特性（Exadata Smart Features）： 这是 Exadata 区别于传统数据库系统的核心所在。本书将重点介绍并深入剖析这些智能特性，理解它们如何共同作用，实现极致性能： 智能扫描 (Smart Scan)： 这是 Exadata 最具代表性的特性之一。我们将详细解释智能扫描的工作原理，包括谓词下推（Predicate Pushdown）和智能表扫描（Smart Table Scan）。理解 SQL 查询中的过滤条件是如何在存储服务器上执行，只返回满足条件的数据，从而显著减少 I/O 和网络传输。 智能闪存缓存 (Smart Flash Cache)： 深入研究 Smart Flash Cache 的分层缓存机制，了解其如何动态管理热点数据，以及如何根据数据访问模式进行智能缓存。 智能闪存日志 (Smart Flash Log)： 探究 Smart Flash Log 如何加速 Redo Log 的写入，对于提高数据库的事务处理吞吐量和可靠性有何贡献。 智能压缩 (Smart Compression)： 分析 Exadata 的数据压缩算法，以及如何在不显著影响性能的情况下，大幅减少存储空间占用。 存储索引 (Storage Index)： 了解 Storage Index 如何在存储服务器上创建并维护数据的索引，从而在数据检索时实现更快的响应速度。 Exadata 与 Oracle Database 协同工作： Exadata 的强大性能离不开 Oracle Database 的深度集成。本书将阐述 Oracle Database 如何感知并利用 Exadata 的硬件特性，例如 Exadata Smart Scan 的自动启用、RMAN 备份的优化等。 第二部分：数据库性能调优实战：Exadata 特有的优化策略 理解了 Exadata 的架构和智能特性后，本书将进入性能调优的核心环节。我们不仅会涵盖通用的 Oracle 数据库调优方法，更会侧重于如何针对 Exadata 平台设计和实施有效的优化策略。 SQL 性能调优： SQL 是数据库性能的直接体现。我们将深入探讨： 理解 Exadata 上的 SQL 执行计划： 如何识别 SQL 语句是否使用了 Exadata 智能特性，如智能扫描。分析执行计划中显示的 I/O statistics，判断是否发生了大量的物理读或逻辑读。 谓词下推优化： 如何编写 SQL 语句，确保过滤条件能够被有效地推送到存储服务器执行。 索引策略与 Exadata： 结合 Exadata 的存储特性，重新审视和调整索引策略。考虑何时以及如何使用 Bloom Filter、Full Index Coverage 等技术。 统计信息的重要性： 强调准确的统计信息对于 Exadata 优化器做出正确决策的关键作用，以及如何管理和收集统计信息。 SQL 优化工具的应用： 熟练运用 Oracle Enterprise Manager (OEM)、SQLT、Explain Plan 等工具，诊断和解决 SQL 性能问题。 存储与 I/O 性能优化： Exadata 的 I/O 能力是其性能的关键。 理解 Exadata I/O 架构： 深入分析 Exadata Storage Server 的 I/O 路径，理解物理读、逻辑读、缓存命中率等指标的含义。 Smart Flash Cache 和 Smart Flash Log 的调优： 如何监控和调整 Smart Flash Cache 的大小和行为，如何评估 Smart Flash Log 的性能。 数据文件布局与放置： 结合 Exadata 的分布式存储特性，优化数据文件和表空间的布局，考虑表分区、段分割等策略。 IORM (I/O Resource Manager) 的应用： 学习如何配置和使用 IORM，为不同的数据库工作负载分配 I/O 资源，避免资源争抢。 内存与 CPU 调优： SGA 和 PGA 的合理配置： 结合 Exadata 的计算和存储分离架构，调整 SGA 和 PGA 的大小，以最大化缓存命中率和并行处理能力。 并行执行 (Parallel Execution) 的最佳实践： 如何识别适合并行执行的查询，以及如何配置并行度，以充分利用 Exadata 的多核 CPU 和 InfiniBand 网络。 ASM (Automatic Storage Management) 的性能考量： 了解 ASM 在 Exadata 环境下的工作方式，以及如何通过 ASM 的配置来优化 I/O 性能。 RAC (Real Application Clusters) 与 Exadata： RAC 集群的配置与调优： 在 Exadata 上部署和管理 RAC 集群，优化集群的通信和负载均衡。 GC (Global Cache) 性能调优： 理解 GC 在 Exadata 环境下的工作机制，以及如何通过调整相关参数来减少 GC 相关的等待事件。 第三部分：Exadata 的高级管理与监控 实现极致性能不仅仅是调优，更需要持续的监控和精细化的管理。本书的第三部分将聚焦于 Exadata 的高级管理和监控技术。 Exadata 监控工具与最佳实践： Oracle Enterprise Manager (OEM) 的全面应用： 详细介绍 OEM 在 Exadata 监控中的功能，包括性能指标、告警、趋势分析等。 Exadata 特有的视图和统计信息： 学习如何利用 Exadata 提供的 V$ 视图和 AWR (Automatic Workload Repository) 报告，深入了解数据库和存储系统的性能状况。 自定义监控脚本和告警机制： 学习如何编写自定义脚本，集成到监控系统中，及时发现潜在的性能瓶颈。 Exadata 性能故障排除： 常见性能瓶颈识别与诊断： 针对 Exadata 平台，列举并分析常见的性能问题，如 I/O 瓶颈、CPU 瓶颈、内存不足、网络延迟等。 使用 AWR 和 ASH (Active Session History) 进行深度分析： 掌握如何从 AWR 和 ASH 中提取有价值的信息，快速定位性能问题的根源。 Trace 文件分析： 学习如何生成和分析 SQL Trace 和 10046 Trace 文件，深入了解 SQL 的执行细节。 Exadata 的容量规划与扩展： 性能趋势分析与预测： 如何基于历史性能数据，预测未来的性能需求，并进行合理的容量规划。 Exadata 的扩展策略： 了解 Exadata 的纵向和横向扩展方式，以及如何规划和执行系统的扩展。 Exadata 的备份与恢复： RMAN 在 Exadata 环境下的优化： 探讨 RMAN 在 Exadata 上的备份策略，如何利用 Exadata 的特性加速备份和恢复过程。 快照技术的应用： 了解 Exadata 的存储快照功能，及其在数据保护和测试环境中的应用。 本书的目标读者： 本书的目标读者包括但不限于： Oracle 数据库管理员 (DBA)： 期望提升 Exadata 平台数据库性能的 DBA。 性能调优专家： 致力于深入理解并掌握 Exadata 平台性能调优技术的专家。 数据库架构师： 需要在 Exadata 平台上设计高性能、可扩展数据库解决方案的架构师。 IT 经理和技术负责人： 希望了解如何充分利用 Exadata 投资，实现业务目标的技术管理者。 任何对 Oracle Exadata 数据库性能优化感兴趣的技术人员。 通过本书的学习，您将能够： 深刻理解 Oracle Exadata 的核心技术和架构原理。 掌握针对 Exadata 平台进行的 SQL、存储、内存和 RAC 调优技巧。 学会利用 Exadata 提供的强大工具进行性能监控和故障排除。 能够独立地分析和解决 Exadata 环境中的性能问题。 最终实现数据库性能的质的飞跃，满足最严苛的业务需求。 《Achieving Extreme Performance with Oracle Exadata》将是您在 Exadata 性能优化之旅中的得力助手，帮助您解锁数据库的极限潜能，为您的企业带来前所未有的数据处理能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

自从我开始深入研究这本技术专著后，我发现它对我的日常工作方法论产生了潜移默化的影响。过去，面对一个性能下降的问题，我通常会按部就班地从SQL执行计划入手，接着检查索引，最后才考虑服务器资源瓶颈。然而，这本书提供了一个更宏观的视角，它强调的是整个数据流动的效率，从应用层请求发出，到数据在存储介质上被读取，再到最终返回给用户，每一个环节的协同优化才是关键。我记得有一次，我们系统出现了一个周期性的慢查询，困扰了我们好几个月。我按照传统思路修修补补，效果都不理想。翻阅这本书中的某一个章节后，我突然意识到问题可能出在我们对数据访问模式的理解偏差上，即我们过度依赖了传统的块读取机制，而忽略了更高效的访问路径。随后，我尝试调整了几个关键的查询参数，并结合我们实际的业务数据分布特性做了一些预处理，效果立竿见影，那个折磨人的周期性慢查询竟然奇迹般地消失了。这本书的价值不在于给你一个现成的“魔法公式”，而在于它教会你如何用一种更系统、更深入的架构思维去看待性能问题，这比任何速成手册都要宝贵得多。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的阅读难度不低，它要求读者对数据库系统和系统架构有一定的预备知识，否则初次接触可能会感到有些吃力。它没有刻意去降低理解门槛，这反倒体现了作者的自信和对目标读者的精准定位——面向那些已经有一定经验，并渴望突破现有瓶颈的资深工程师。我记得刚开始读到关于存储层级和数据路径优化的章节时，我不得不停下来，反复查阅一些背景知识，以确保我完全掌握了作者正在描述的细微差别。但正是这种挑战性，让最终的收获显得格外丰厚。每一次攻克一个复杂的概念，都会带来“豁然开朗”的体验。这本书像是一把精密的钥匙，它打开了通往极致性能的大门，但前提是你必须有足够的准备去握住它，并理解它运作的每一个齿轮。它不是一本可以随便翻阅的消遣读物，而是一本需要投入精力去钻研、去实践的案头参考，它的价值在于其深度和不可替代性。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是一个对技术细节有轻微洁癖的人，很多文档在描述复杂系统时，往往会为了篇幅或易读性而牺牲掉关键的底层机制解释。但这本书完全没有这个问题，它在介绍各种高级功能和优化技巧时，总是毫不吝啬地将背后的工程实现细节摊开来供读者审视。我尤其欣赏它对并行处理架构的阐述，那种将复杂任务拆解并分布式执行的逻辑，写得清晰而富有条理。我曾经花了不少时间去理解不同并行策略下的数据传输开销和同步机制，很多概念在其他资料中都是一笔带过，但在这本书里，作者用大量的图示和精确的术语进行了详尽的阐述。这对我理解分布式计算的本质，以及如何避免常见的性能陷阱，帮助极大。如果说市面上的很多书籍是教你“如何使用工具”，那么这本书更像是带你“理解工具是如何制造出来的”，这对于希望成为架构师级别的人来说，是必备的知识储备。它培养的不是操作员，而是深思熟虑的工程师。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构编排非常巧妙，它似乎是按照一个理想的性能优化旅程来设计的。首先是建立对高性能数据处理的基础认知，然后逐步深入到更复杂的、依赖于特定硬件特性的优化领域。我注意到作者在不同章节之间的逻辑衔接做得非常自然，不会让人感到突兀的知识点跳跃。特别是关于如何评估和量化性能提升的部分，书中提供了一套严谨的度量标准和测试方法论，这比那种模糊的“感觉快了很多”的描述要可靠得多。我们团队最近在进行一项重要的基准测试，我将书中介绍的几个测试场景和评估指标应用进去，发现我们的测试结果更有说服力了，也更容易向管理层展示我们投入的价值。这本书不仅仅是技术指南，它也像是一本方法论的教科书，教会你如何科学地验证你的优化工作，而不是盲目地相信感觉。对于那些需要为系统性能优化出具正式报告的技术人员来说，书中提供的这套框架无疑是极其有用的资产。

评分☆☆☆☆☆

这本书，说实话，刚拿到手的时候我还有点将信将疑。毕竟现在市面上的技术书籍汗牛充栋，很多都是炒作概念，真正能落到实处、让人眼前一亮的少之又少。我当时主要关注的还是我们公司那套新上线的核心业务系统，它跑在一个相对传统的架构上，性能瓶颈已经初现端倪，但短期内大规模迁移又不太现实。我希望找到一本能提供一些“立竿见影”的优化思路，而不是纯理论探讨的资料。这本书的厚度和它所涵盖的深度确实让我印象深刻。我花了一整个周末的时间快速浏览了目录和前几章，感觉作者的笔触非常务实，没有过多地去渲染某个技术的“高大上”，而是直接切入痛点，比如在海量数据处理场景下，如何通过精妙的I/O调度和存储层面的协作，将响应时间削减到毫秒级。特别是关于数据局部性和智能缓存的那些章节，我感觉像是被点拨了一下，很多之前靠经验堆砌起来的优化点，在这本书里找到了理论和实践的完美结合。对于我们这种需要长期维护和压榨现有硬件潜力的团队来说，这种深度解析简直是雪中送炭。我特别欣赏它对底层工作原理的剖析，而不是停留在SQL调优的表面功夫，那种刨根问底的精神，是真正的高手风范。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆