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出版者:Anaya Multimedia

作者:Jeremy D. Zawodny

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2004-9-30

价格:USD 38.95

装帧:

isbn号码:9788441517592

丛书系列:

图书标签:

• mysql,performance,
• MySQL
• 数据库
• 性能优化
• 高级
• 索引
• 查询优化
• 架构
• 复制
• 集群
• 事务

数据库架构与性能调优实战指南 面向资深数据库管理员、架构师及追求极致性能的开发人员 书籍简介 在当今数据驱动的世界中，数据库系统的性能和稳定性已成为企业级应用成功的关键瓶颈。本书并非着眼于基础的 SQL 语法或标准的 CRUD 操作，而是深入探究企业级数据库系统——特别是关系型数据库（如 PostgreSQL, SQL Server, Oracle）——在大规模并发、高可用性、复杂查询优化以及海量数据存储环境下的内在机制、高级配置和调优策略。 本书旨在提供一套全面且可操作的实践框架，帮助读者超越“能用”的层面，迈向“高效、可靠、可扩展”的数据库设计与运维境界。我们假设读者已经掌握了数据库的基本概念，并对 SQL 语言有熟练的运用能力。因此，本书的重点将完全放在那些决定系统上限的关键技术点上。 --- 第一部分：深度剖析数据库内核与存储引擎 本部分将揭示主流关系型数据库（不特指特定厂商，而是侧重于通用原理）内部运作的复杂机制，帮助你理解性能问题的根源，而非仅仅修补表面现象。 第一章：事务隔离级别与锁机制的粒度控制 深入分析 ACID 特性在现代多核、分布式环境下的实现挑战。我们将详细比较不同数据库提供的隔离级别（如 Read Committed Snapshot Isolation, Serializable Snapshot Isolation）在性能与数据一致性之间的权衡。重点解析行级锁、间隙锁、next-key 锁的工作原理，以及如何通过锁等待分析来识别和解除高并发下的死锁与活锁问题。讨论乐观锁与悲观锁在特定业务场景下的适用性，以及如何利用多版本并发控制 (MVCC) 机制最小化读写冲突。 第二章：数据页、缓存与内存管理策略 理解数据如何在磁盘和内存之间流动是性能调优的基石。本章讲解数据库如何管理数据页（Page/Block）的读写，以及缓冲池（Buffer Pool）的有效利用。我们将探讨内存分配的精细化参数调优，例如如何根据工作负载（OLTP vs. OLAP）调整缓存大小、预读取策略和脏页写入机制。内容涵盖操作系统 I/O 调度器对数据库性能的影响，以及如何通过调整文件系统参数来优化顺序和随机 I/O。 第三章：索引结构的高级应用与演变 超越 B-Tree 的表面结构。本章深入探讨B+树在实际应用中的局限性，并引入更先进的索引结构，例如跳表（Skip List）、R-Tree（用于空间数据）和全文索引的底层实现。重点讨论覆盖索引的设计艺术、复合索引的顺序依赖性，以及在数据模型不断变化时，如何有效进行索引重建与维护，避免在线系统中的索引操作导致的性能抖动。 --- 第二部分：查询优化器黑箱解析与执行计划精通 查询优化器是数据库的心脏，理解其决策过程是实现性能飞跃的关键。 第四章：统计信息、代价模型与优化器路径选择 本章揭示优化器如何通过统计信息（直方图、密度等）来评估不同执行计划的成本。我们将详细分析代价模型的组成部分，包括 I/O 成本、CPU 成本和网络延迟的权重分配。学习如何手动干预优化器，例如使用查询提示（Hints）或创建物化视图来引导优化器选择次优但更可控的执行路径。 第五章：连接操作的高效执行策略 连接（JOIN）是大多数复杂查询的性能杀手。本章对比分析嵌套循环连接 (Nested Loop Join)、哈希连接 (Hash Join) 和合并排序连接 (Merge Join) 在不同数据分布和内存条件下的性能差异。重点讲解如何通过调整内存阈值来优化哈希连接的内存使用，以及在分布式查询中数据重分布（Shuffle）的性能开销。 第六章：复杂聚合、窗口函数与并行查询优化 处理海量数据的聚合操作需要特殊的优化技巧。本章探讨延迟物化（Late Materialization）和增量聚合的应用。深入剖析窗口函数（Window Functions）的执行机制，特别是在大规模数据集上的内存消耗和排序依赖。最后，介绍如何配置和监控查询并行化（Parallel Query），确保多核资源被有效利用，同时避免过度并行化导致的上下文切换开销。 --- 第三部分：高可用性、扩展性与容灾架构设计 在业务连续性要求极高的今天，数据库的架构设计必须具备弹性与容错能力。 第七章：复制拓扑的深度选择与异步/同步延迟管理 本书将对主从复制（Primary-Replica）、多主复制（Multi-Master）和基于日志的逻辑复制进行系统性的比较。重点分析复制延迟（Replication Lag）的根本原因，包括网络带宽、日志写入速度和应用层面的缓冲。提供实用的监控指标和故障切换（Failover）自动化策略，确保最小化的停机时间。 第八章：读写分离与负载均衡的进阶实践 仅仅实现读写分离是不够的。本章讲解如何设计智能的连接池管理器来动态路由请求，以及处理“一致性漂移”（Stale Reads）的业务逻辑补偿方案。探讨使用代理层（Proxy Layer）（如 MaxScale 或 ProxySQL）进行查询路由、连接合并和透明故障切换的高级技术。 第九章：数据分片（Sharding）策略与分布式事务挑战 当单机数据库触及物理极限时，水平扩展成为必然。本章详细对比基于范围（Range）、基于哈希（Hash）和基于列表（List）的分片策略及其优缺点。核心内容在于分布式事务的处理，例如两阶段提交（2PC）的性能影响，以及如何利用Saga 模式或补偿性事务来避免传统分布式锁带来的高延迟。 --- 第四部分：生产环境的深度监控与故障排除 优秀的 DBA 不仅能解决问题，更能预见问题。 第十章：系统级监控指标与性能基线建立 本书将提供一套关键性能指标（KPIs）清单，涵盖 I/O 延迟百分位数（P95, P99）、锁等待时间分布、缓存命中率的趋势分析等。教授如何利用这些指标建立可操作的性能基线，从而在系统性能出现细微退化时立即发出预警。 第十一章：慢查询日志的深度挖掘与热点分析 超越简单地找出执行时间长的查询。本章教授如何使用工具对慢查询日志进行聚合、分类和可视化，以识别出高频慢查询（频率高但单次耗时不高）和巨型查询（频率低但单次耗时极高）。指导读者如何通过执行计划的差异分析来追踪特定优化器行为的根源。 第十二章：数据库系统重启与恢复的复杂性分析 在面对崩溃时，快速且安全地恢复是重中之重。本章详细剖析预写日志（WAL/Redo Log）的应用、检查点（Checkpoint）的机制，以及在不同恢复模式下（如全日志恢复、仅滚动恢复）所需的时间预估。探讨如何通过最小化恢复点目标（RPO）的架构设计来缩短恢复时间。 --- 本书特点： 高度实战导向： 理论阐述后立即跟进具体的参数配置示例、代码片段或架构图解。 跨平台视角： 许多高级概念（如 MVCC、查询优化器）的讨论是基于通用原理，并辅以主流数据库的实现细节对比。 面向瓶颈： 专注于解决“为什么我的系统在 5000 TPS 后性能开始急剧下降？”这类实际生产问题。 本书目标读者将掌握的技能： 1. 能够独立设计具有高扩展性和低延迟的企业级数据库架构。 2. 能够诊断并解决优化器产生的次优执行计划。 3. 能够精细调优内存、I/O 和并发控制参数，榨干硬件的每一分性能。 4. 能够设计和实施复杂的容灾与高可用部署方案。

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