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出版者:Independent Pub Group

作者:Ault, Mike/ Burleson, Donald K./ Fernandez, Claudia/ Kline, Kevin/ Scalzok, Bert, Dr.

出品人:

页数:182

译者:

出版时间:2007-4

价格:$ 45.14

装帧:Pap

isbn号码:9780977671533

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 性能测试
• 基准测试
• 性能优化
• 数据管理
• SQL
• NoSQL
• 数据仓库
• 大数据
• 数据库系统

《数据库性能调优实战指南》 内容梗概： 本书是一本面向实际操作的数据库性能调优指南，旨在帮助数据库管理员、开发人员以及系统架构师掌握系统性地识别、分析和解决数据库性能瓶颈的方法。全书围绕着“如何让你的数据库跑得更快、更稳定、更高效”这一核心目标展开，通过大量的案例研究、实际操作步骤和深入的技术解析，带领读者一步步走向数据库性能优化的顶峰。 核心内容： 第一部分：性能评估与基准测试基础 为何要进行性能调优？ 阐述性能问题对业务连续性、用户体验和成本的负面影响，以及主动性能调优的重要性。 性能指标的定义与理解： 深入剖析常见的数据库性能指标，如吞吐量（TPS/QPS）、响应时间、CPU利用率、内存使用、磁盘I/O、网络带宽等，并解释它们之间的相互关系。 基准测试的原则与方法： 介绍如何设计科学合理的基准测试场景，选择合适的工具（如sysbench, HammerDB, JMeter等），以及如何进行数据准备和环境配置。 理解工作负载： 分析不同类型应用程序（OLTP, OLAP, HTAP）的工作负载特征，以及如何根据实际工作负载来设计基准测试。 第二部分：硬件与操作系统层面的优化 CPU优化： 讨论CPU核心数、主频、缓存对数据库性能的影响，以及如何通过操作系统参数调优（如进程调度、上下文切换）来提升CPU利用率。 内存优化： 深入解析内存架构（RAM, Cache, Swap），讲解如何合理配置数据库的内存缓存（Buffer Pool/Shared Buffers），避免内存抖动和频繁的磁盘回写。 存储I/O优化： 剖析磁盘I/O的工作原理，讲解SSD、HDD等不同存储介质的性能差异，以及RAID配置、文件系统选择、I/O调度器等对数据库吞吐量的影响。 网络优化： 探讨网络延迟、带宽对分布式数据库和客户端连接的影响，以及TCP/IP参数调优、网卡配置等。 操作系统调优： 详细介绍Linux/Windows操作系统层面针对数据库的关键参数配置，如文件句柄数、进程数、共享内存设置等。 第三部分：数据库内部机制与参数调优 查询执行计划的解读与优化： 详细解析查询优化器的工作原理，如何理解执行计划中的关键信息（如扫描方式、连接类型、排序方式），以及如何通过索引、统计信息、重写SQL语句来优化执行计划。 索引策略： 深入讲解各种索引类型（B-tree, Hash, Full-text等）的原理和适用场景，如何选择合适的索引列，避免冗余索引，以及索引维护（碎片整理、重建）的重要性。 SQL语句的优化： 提供大量实用的SQL优化技巧，包括避免使用`SELECT `、合理使用`JOIN`、优化`WHERE`子句、活用聚合函数、理解`GROUP BY`和`ORDER BY`的性能影响等。 数据库配置参数精讲： 针对主流数据库（如MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server）的核心配置参数进行逐一解析，如缓存大小、连接数、日志配置、并发设置、锁机制等，并提供参数调优的经验法则和方法论。 事务与并发控制： 探讨事务隔离级别对性能的影响，以及锁的类型、死锁检测与处理机制，如何在保证数据一致性的前提下提高并发性能。 数据库锁与阻塞： 深入分析不同类型的锁（行锁、表锁、读写锁），如何识别和解决数据库锁阻塞问题，以及锁粒度对性能的影响。 第四部分：数据库架构与高可用性对性能的影响 读写分离与分片策略： 讲解如何通过读写分离来提升读密集型应用的性能，以及如何根据数据量和访问模式进行水平或垂直分片，缓解单库压力。 缓存技术： 介绍数据库内部缓存机制（如InnoDB Buffer Pool, PostgreSQL Shared Buffers）以及外部缓存（如Redis, Memcached）如何与数据库配合，提升数据访问速度。 主从复制与集群： 分析主从复制的性能开销和配置选项，以及数据库集群（如Galera Cluster, Percona XtraDB Cluster）在高可用和读扩展方面的优势与挑战。 数据库连接池： 讲解连接池的工作原理，以及如何配置连接池参数以减少连接建立和销毁的开销，提高应用响应速度。 第五部分：监控、诊断与持续优化 数据库性能监控工具： 介绍主流的数据库性能监控工具（如Prometheus, Grafana, Zabbix, Percona Monitoring and Management (PMM)）的使用，如何设置告警规则，及时发现性能问题。 性能诊断方法： 提供一套系统性的性能诊断流程，如何从宏观到微观，逐步缩小问题范围，定位性能瓶颈。 慢查询分析： 详细讲解如何开启和分析慢查询日志，识别耗时长的SQL语句，并提供相应的优化建议。 性能瓶颈的识别与归类： 总结常见的性能瓶颈类型（CPU bound, I/O bound, Memory bound, Network bound, Lock bound），以及相应的诊断方法。 持续性能优化： 强调性能优化是一个持续的过程，如何在上线前进行压力测试，上线后进行持续监控和调优，应对业务增长带来的性能挑战。 本书特色： 实战导向： 语言通俗易懂，结合大量实际工作场景和典型案例，让读者能够快速掌握解决问题的技巧。 全面覆盖： 涵盖从硬件到操作系统，再到数据库内部机制的各个层面，为读者提供一个完整的性能优化知识体系。 工具介绍与应用： 介绍和演示常用的性能测试、监控和诊断工具，帮助读者提高效率。 多数据库平台支持： 虽然侧重通用原理，但会穿插不同数据库（MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server）的特定配置和调优细节。 专家经验总结： 汇集了大量数据库专家的实践经验和调优心得，为读者提供宝贵的参考。 目标读者： 数据库管理员（DBA） 后端开发工程师 系统架构师 对数据库性能优化感兴趣的技术人员

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这本书的整体基调充满了**不必要的宏大叙事和故作高深的语言**，这使得原本可能具有价值的观点也被包裹在了一层厚厚的、难以穿透的修辞迷雾之中。例如，在讨论如何选择合适的缓存策略时，作者没有采用对比不同算法（如LRU、LFU、ARC）的优劣和适用场景的实用方法，而是引入了一段长达几百字的引文，探讨“记忆的局限性与信息选择的道德义务”。这种将技术问题过度哲学化的倾向，极大地拖慢了阅读的效率，并让核心技术知识显得模糊不清。读完后，我不仅没有获得任何关于**“数据库基准测试的最新趋势（如云原生环境下的弹性伸缩测试）”**的任何实质性进展，反而对作者构建的这个封闭的知识圈子感到疏离。这本书更像是写给那些已经在该领域内钻研数十年、并对作者的特定学派有高度认同的少数派同行看的，而不是面向广大希望提升数据库性能技能的工程师群体。它错失了将复杂工程实践转化为清晰、易懂、可复用的知识的黄金机会，最终沦为了一本晦涩的、只有“圈内人”才能勉强理解的理论著作，对于解决实际性能问题毫无助益。

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从排版和视觉呈现来看，这本书也显得极其粗糙和业余，完全不像是经过专业编辑流程的产品。字体选择上，正文使用了那种非常细小的、缺乏对比度的衬线字体，长时间阅读后眼睛会感到莫名的疲劳，仿佛在努力辨认手稿上的模糊字迹。更令人费解的是图表的处理：书中引用了大量的性能指标曲线图，但这些图表通常是黑白灰度模式，而且线条非常密集，缺乏必要的标注和单位说明，很多时候根本无法分辨哪个坐标轴代表延迟，哪个代表吞吐量。如果不是我凭借自己多年经验去猜测，很多关键数据点都形同虚设。例如，有一个关于“写入放大因子”的图表，竟然没有给出任何关于“负载模型”的详细描述，是OLTP还是OLAP？是随机I/O还是顺序访问？这些关键的上下文缺失，使得图表本身成了无意义的墨迹。一本关于“衡量”的书，理应将“可视化”作为核心卖点之一，用清晰、直观的图形来辅助复杂的概念理解，但这本书的设计师和作者显然对“清晰度”有着完全不同的理解。这种视觉上的混乱，极大地削弱了本应清晰的技术论述，让读者不得不花费额外的精力去“解码”而不是“吸收”信息。

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这本书，**《Database Benchmarking》**，坦白地说，它的内容与我期望的完全是南辕北辙。我原以为会是一本深入探讨如何科学、严谨地衡量和优化各类数据库系统性能的手册，毕竟书名如此直白。然而，翻开扉页，我看到的却是对**“信息架构的哲学思辨”**的大篇幅论述，内容充斥着晦涩难懂的术语和对后现代主义思想家理论的过度引用，仿佛作者更热衷于在文本的迷宫中漫步，而不是解决实际的工程问题。比如，在探讨“数据一致性”时，作者花了整整三章的篇幅去讨论“何为存在”以及“数字表征的本体论危机”，而不是提供任何关于ACID特性测试工具的实际操作指南，或是如何配置测试环境的步骤详解。这让人非常抓狂，就像你走进一家工具店，想买一把扳手来拧紧螺丝，结果店员却给你推荐了一本关于“工具的符号学意义”的哲学专著。技术读者急需的是可操作性的指导、清晰的图表和实际的案例分析来应对生产环境中的性能瓶颈，但这本书提供的却是无休止的理论推演，让人感觉像是被拽进了一场冗长而无趣的学术研讨会，完全偏离了其作为一本“技术手册”的预期功能。读完下来，我对于如何运行一次标准的TPC-C测试依然一无所知，只对“数字世界中的绝对真理是否存在”产生了深刻的疑虑，这显然不是我购买这本书的初衷。

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这本书的叙事节奏和结构安排简直是一场灾难，完全没有考虑到读者的心智负荷。它更像是一份未经编辑的、由多个独立研讨论文拼凑而成的合集，缺乏一个连贯的主线来引导读者。举例来说，某一章节还在热烈讨论**“分布式事务中的两阶段提交协议的理论局限性”**，分析得细致入微，公式推导也算工整；可紧接着的下一章，却突然跳跃到**“20世纪70年代早期关系数据库模型的非线性发展路径”**，充斥着大量的历史回顾和对过时概念的追溯，与前文的现代技术议题毫无关联。这种跳跃性使得任何试图构建知识体系的努力都化为了泡影。你很难在其中找到任何清晰的章节导读或总结，仿佛作者故意设置了认知障碍，让读者在知识的碎片中迷失。我尝试去寻找一些关于现代云数据库（如Snowflake或Aurora）的性能调优技巧，那些真正能让工程师在日常工作中提高效率的内容，结果却发现它们被淹没在对早期SQL标准制定过程的冗长描述之中。这种写作风格，与其说是在“传授知识”，不如说是在“炫耀学识的广度”，但其代价是牺牲了信息的有效性和可读性，让整个阅读过程充满了挫败感和“这是什么鬼”的困惑。

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书中对**“性能瓶颈分析”**的处理，简直是避重就轻到了极致，让人怀疑作者是否真的接触过高并发、高I/O场景下的实际系统。当涉及到具体的问题诊断时，作者似乎总是有意无意地将责任归咎于“底层硬件的非确定性”或者“操作系统内核的随机抖动”，仿佛这些是无法逾越的天堑。我期待看到的是针对特定数据库引擎（如PostgreSQL的VACUUM策略、MySQL的InnoDB锁竞争、Redis的内存碎片管理等）的深入源码级或工具级分析，能够指导我们定位到是哪个具体的等待事件导致了性能下降。然而，书中提供的“解决方案”往往停留在非常表层的建议，比如“增加内存”、“使用更快的SSD”，这些都是常识，甚至是新手都能谷歌到的信息。对于那些在实际工作中被复杂索引结构、复杂的查询执行计划（EXPLAIN ANALYZE的深度解读）所困扰的工程师来说，这本书提供的帮助几乎为零。它给人一种强烈的印象：作者是一个理论家，而不是一个实践者，他描绘了理想中的性能曲线，却无法指导我们如何处理现实中泥泞不堪的现场状况。

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