Database--Principles, Programming, and Performance

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出版者:Morgan Kaufmann Publishers
作者:Patrick O'Neil
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2000-04
价格:USD 67.95
装帧:Paperback
isbn号码:9781558605800
丛书系列:
图书标签:
  • database
  • textbook
  • 数据库
  • 数据库原理
  • 数据库编程
  • 数据库性能
  • SQL
  • 数据建模
  • 事务处理
  • 索引优化
  • 查询优化
  • NoSQL
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具体描述

计算机系统架构:从硬件到应用的高效设计与实现 本书旨在全面深入地剖析现代计算机系统的底层架构、设计哲学以及高效实现策略。 它不仅关注于单一组件的性能优化,更着眼于整个系统,从物理硬件层面如何协同工作,到操作系统如何调度资源,再到应用程序如何高效利用这些资源,构建一个稳定、快速且可扩展的计算环境。 本书将带领读者穿越计算机科学的核心领域,构建一个从最基础的逻辑门到复杂软件栈的完整认知图谱。我们不预设读者对所有领域都有深入了解,因此内容组织上力求循序渐进,但深度上足以满足专业工程师和高级研究人员的需求。 --- 第一部分:硬件基石与底层抽象 本部分聚焦于计算机系统的物理基础和最底层的软件接口,这是所有上层应用性能的决定性因素。 第一章:现代处理器设计与流水线技术 本章深入探讨当前主流处理器(如 x86-64 和 ARM 架构)的核心设计原理。我们将详细解析指令集架构(ISA),区分精简指令集(RISC)与复杂指令集(CISC)的设计哲学及其对编译器的影响。 重点内容包括: 1. 超标量执行与指令级并行(ILP): 剖析如何通过多发射、动态调度、乱序执行(Out-of-Order Execution)来最大化利用执行单元。讨论分支预测器的结构、准确性及其对性能的巨大影响,包括分支错预测的成本分析。 2. 流水线深度与冒险处理: 详细阐述指令流水线的结构、级数,以及数据冒险、结构冒险和控制冒险的识别与解决机制(如使用寄存器重命名和转发/旁路技术)。 3. 向量化与 SIMD/AVX 指令集: 探讨单指令多数据(SIMD)扩展如何显著加速数据并行任务,以及如何通过编译器优化或手写汇编来实现高效的向量化操作。 第二章:内存层级与缓存一致性 内存访问延迟是现代计算中最大的性能瓶颈之一。本章系统性地梳理了从寄存器到主存的整个内存层级结构,并重点讲解了多核环境下的缓存管理难题。 1. 多级缓存结构(L1, L2, L3): 分析不同级别缓存的容量、延迟、关联性(直接映射、全相联、组相联)及其替换策略(如 LRU 的实际应用与近似)。 2. 缓存命中率分析与伪共享问题: 教授如何通过数据对齐、结构体填充来优化缓存局部性(空间和时间)。深入解析多核系统中,伪共享(False Sharing)现象如何通过破坏缓存行一致性严重拖慢性能,并提供解决方案,例如使用缓存行填充。 3. 内存访问模型与内存屏障(Memory Barriers): 探讨处理器和编译器在内存操作上的宽松性(Relaxed Memory Model)。解释在并发编程中,使用内存屏障(Load/Store Barriers)来强制执行特定的内存访问顺序的重要性。 第三章:I/O 子系统与设备交互 本章关注系统如何与外部设备进行高效通信,这是处理大量数据输入输出的关键。 1. 中断机制与轮询: 比较中断驱动 I/O 与忙等轮询的适用场景。 2. 直接内存存取(DMA): 详细解释 DMA 如何允许设备直接与内存通信,从而解放 CPU 资源,并讨论 DMA 事务中的一致性问题。 3. 现代 I/O 框架: 介绍如 Linux 的 AIO 或更现代的 io_uring 框架,分析它们如何通过减少上下文切换和系统调用开销来提升 I/O 吞吐量。 --- 第二部分:操作系统:资源管理与抽象层 本部分转向操作系统层面,探讨其作为硬件与应用之间桥梁的角色,以及它如何管理和抽象化底层资源。 第四章:进程、线程与上下文切换开销 本章深入分析操作系统对执行流的管理,重点剖析并发单元的开销模型。 1. 进程与线程模型: 区分用户级线程与内核级线程,并讨论它们在调度和资源隔离上的差异。 2. 上下文切换的成本: 细致量化一次完整的上下文切换(包括寄存器保存/恢复、TLB 刷新等)对 CPU 性能的影响。 3. 调度算法深度探究: 分析各种调度策略(如分时、优先级抢占、实时调度)的优缺点,并探讨现代操作系统如何利用多核和 NUMA 架构进行智能调度。 第五章:虚拟内存与地址翻译 虚拟内存是实现安全隔离和高效内存使用的核心机制。 1. 分页机制与页表结构: 详细说明页表的层次结构(多级页表)及其在内存中的布局。 2. 地址翻译过程与 TLB 作用: 追踪一个虚拟地址如何通过 Translation Lookaside Buffer (TLB) 最终映射到物理地址,并分析 TLB Miss 的性能惩罚。 3. 内存映射(mmap)与文件 I/O: 探讨 `mmap` 如何提供零拷贝(Zero-Copy)操作的可能性,以及它在处理大文件时的性能优势。 第六章:并发控制与同步原语的性能考量 在多核系统中,正确且高效地管理共享状态是构建高性能应用的前提。 1. 锁的实现与性能陷阱: 比较内核级锁(如互斥锁、信号量)和用户级锁(如自旋锁)。讨论锁的粒度选择和争用(Contention)对系统吞吐量的影响。 2. 无锁(Lock-Free)编程技术: 介绍基于比较并交换(CAS)等原子操作的无锁数据结构设计,分析其相对于传统锁机制在特定场景下的优势和复杂性。 3. 内存模型的实际应用: 将第四章学到的硬件内存模型知识,应用于 C++11/C11 标准下的 `std::atomic` 操作的正确使用,确保跨平台的可移植性和性能一致性。 --- 第三部分:系统性能分析与优化实践 本部分将理论知识应用于实际的性能工程中,教授如何诊断系统瓶颈并实施有效的优化策略。 第七章:性能度量与系统分析工具 准确的度量是优化的第一步。本章侧重于使用专业工具洞察系统行为。 1. 硬件性能计数器(PMCs): 介绍如何使用如 `perf` 等工具来访问 CPU 内部的硬件事件(如缓存未命中次数、分支错预测次数、指令周期等),实现深入的微架构分析。 2. 系统调用跟踪与火焰图: 学习使用 `strace` 或 DTrace/eBPF 工具来可视化系统调用的频率和耗时。引入 Brendan Gregg 的火焰图(Flame Graphs)技术,快速定位 CPU 热点和等待时间。 3. 内存剖析工具: 介绍 Valgrind 或 AddressSanitizer (ASan) 等工具在发现内存泄漏和内存访问错误方面的作用,以及它们对性能的额外开销分析。 第八章:网络协议栈与端到端延迟优化 现代应用高度依赖网络,本章关注数据在网络中传输的效率。 1. TCP/IP 协议栈的开销: 分析数据包在内核网络栈中经过的各个阶段(中断处理、数据拷贝、校验和计算)所占用的 CPU 时间。 2. 零拷贝技术在网络 I/O 中的应用: 深入探讨 `sendfile()` 和 DMA 在网络 I/O 路径中如何减少数据在用户态和内核态之间的不必要拷贝。 3. 高并发网络模型: 比较阻塞 I/O、非阻塞 I/O、`select`/`poll`/`epoll`(或 Linux 的 io_uring)模型在处理 C10K 问题时的性能权衡。 第九章:系统级性能调优案例研究 本章通过具体的、跨越多个技术栈的案例,巩固前述知识的应用。 1. NUMA 架构下的性能调优: 分析非一致性内存访问(NUMA)对跨多个 CPU 节点应用的影响,并演示如何使用工具(如 `numactl`)绑定进程到特定节点,以最小化跨 NUMA 域的内存访问延迟。 2. 延迟敏感型应用的优化实践: 针对金融交易或实时音视频处理等场景,讨论如何通过关闭操作系统电源管理(如 C-states)、禁用节能特性、使用实时内核补丁来确保最低、最可预测的响应时间。 3. 编译器的优化选项: 讲解 GCC/Clang 优化标志(如 `-O3`, `-march=native`)背后的微架构假设,以及如何通过 Link-Time Optimization (LTO) 进一步提升代码的全局优化水平。 --- 目标读者: 软件工程师、系统架构师、高性能计算(HPC)开发者,以及所有希望从底层原理上理解和优化复杂软件系统性能的专业人士。本书提供的是一套严谨的方法论和深入的实践知识,帮助读者从“能跑”的软件迈向“高效运行”的系统。

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用户评价

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对于一个长期在数据领域摸爬滚打的开发者而言,一本能够系统性梳理数据库知识的书籍是极其宝贵的。《Database: Principles, Programming, and Performance》这个书名,让我看到了它所涵盖的广度和深度。《Principles》部分,我期待它能带我回到数据库理论的源头,理解数据模型设计的哲学,事务处理的ACID特性是如何保证数据一致性的,以及不同数据库架构的演变历程。这些基础理论知识,对于理解数据库的本质、做出更明智的设计决策至关重要。《Programming》则代表了实践导向,我渴望学习如何通过编写高效的SQL查询来驱动业务逻辑,如何设计出满足复杂需求的数据库模式,以及如何利用各种工具和API来与数据库进行交互。我希望这本书能提供清晰的代码示例和实用的编程技巧,帮助我提升数据库编程的技能。《Performance》则是这本书最令人期待的部分。在实际工作中,数据库性能瓶颈常常是项目成功的拦路虎。我迫切希望这本书能深入剖析性能优化的方方面面,从索引的创建和维护,到查询语句的优化,再到并发控制和锁机制对性能的影响,甚至是分布式数据库的性能考量。我期待这本书能提供一套行之有效的性能调优框架,让我能够诊断问题、解决问题,最终构建出能够承受高负载的数据库系统。这本书的名字本身就预示着它将成为我数据库知识体系中的一座重要里程碑。

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我一直认为,要真正掌握一项技术,必须从其“为什么”开始。《Database: Principles, Programming, and Performance》的书名,恰恰满足了我对知识体系全面而深入的需求。“Principles”部分,我期望它能带领我深入理解数据库设计的核心理论,例如数据模型的设计理念、ACID属性的实现原理、事务隔离级别对数据一致性的影响,以及关系型数据库和NoSQL数据库的根本区别。这些基础性的理论知识,是我构建更复杂、更可靠数据系统的基石。《Programming》则意味着实操能力。我希望能通过这本书学习到如何编写出高效、健壮的SQL查询语句,如何设计出满足业务场景的数据库模式,以及如何利用各种编程语言和工具与数据库进行交互。我期待书中能有大量的代码示例,帮助我快速上手,并将所学知识应用于实际项目中。《Performance》更是我一直以来关注的重点。在实际应用中,数据库的性能往往是制约系统扩展性和用户体验的关键。我希望这本书能深入剖析数据库性能优化的各个方面,包括索引的设计、查询优化、缓存机制、并发控制等,并提供实用的调优技巧和方法论,让我能够识别性能瓶颈,并高效地解决它们。这本书的书名本身就涵盖了我对数据库知识的期望,它承诺了我将获得关于数据库的深层理解、实用的编程技能以及卓越的性能优化能力。

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我一直对数据管理有着天然的好奇心,尤其是在这个信息爆炸的时代,如何有效地存储、组织和检索海量数据,就显得尤为重要。《Database: Principles, Programming, and Performance》这个书名,如同一个召唤,直接击中了我对深入理解数据库世界的渴望。《Principles》部分,我期待它能为我揭示数据库设计的根本原理,例如数据模型的演变、规范化的意义、以及事务处理的核心机制,这些是构建可靠系统的基石。《Programming》则是我最期待的部分,我希望能从中学习到如何用SQL或其他数据库语言编写出既能满足业务需求又具备高性能的查询语句,以及如何设计出优雅且可扩展的数据库模式。我希望它能教会我如何避免常见的编程陷阱,如何编写出清晰、可维护的代码,并且能理解不同编程范式的优劣。《Performance》更是让我兴奋不已,我一直认为,理论与实践的结合才是关键,而性能则是检验数据库系统优劣的重要标准。我希望这本书能深入浅出地讲解数据库性能的各个方面,从索引的原理和选择,到查询优化的策略,再到并发控制和事务隔离对性能的影响,甚至可能包括一些缓存机制和硬件层面的考量。我期待这本书能提供实用的调优技巧,让我能够诊断出数据库的瓶颈,并给出有效的解决方案,从而构建出高效、稳定的数据系统。我希望这本书能成为我技术成长道路上的宝贵财富,让我能够更自信地应对各种数据挑战。

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从我开始接触编程的那一天起,数据库就如同一个神秘而强大的存在,一直吸引着我去探索。《Database: Principles, Programming, and Performance》这个书名,准确地概括了我对数据库知识的全面需求。《Principles》部分,我期望它能带我深入数据库的内在世界,理解数据如何被组织、存储和管理。我希望能够学习到诸如数据模型的设计理念、范式理论的重要性、事务的ACID特性以及它们在保障数据完整性方面的作用。这些基础理论,将为我理解数据库的运行机制打下坚实的基础。《Programming》则是我期待能够学以致用的部分。我渴望学习如何用SQL或其他数据库语言编写出既能满足业务需求又高效的查询语句,如何设计出可扩展、可维护的数据库模式,以及如何利用各种编程接口与数据库进行交互。我希望书中能提供大量的实操性代码示例和案例分析,让我能够快速掌握数据库编程的技巧。《Performance》更是让我兴奋不已。在实际应用中,数据库的性能往往是决定项目成败的关键。我期待这本书能深入讲解数据库性能优化的方方面面,从索引的设计和优化,到查询语句的调优,再到缓存策略的应用,以及如何处理高并发场景下的性能瓶颈。我希望这本书能为我提供一套系统的性能诊断和优化方法论,让我能够成为一名能够构建高性能数据库系统的开发者。

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在当今以数据驱动的时代,数据库的重要性不言而喻。《Database: Principles, Programming, and Performance》这个书名,完美地契合了我想要深入理解数据库技术的愿望。《Principles》部分,我期待它能为我揭示数据库系统的基石,例如数据模型的设计原则、关系型数据库的核心概念,以及事务处理的ACID属性如何保障数据的安全和一致性。我希望这本书能够解释这些原则背后的逻辑,让我不仅仅是知其然,更能知其所以然。《Programming》则代表了我对实践能力的需求。我希望能够学习如何编写出高效、清晰的SQL查询语句,如何设计出合理且可扩展的数据库模式,以及如何利用各种编程语言和工具与数据库进行交互。我期待书中能有丰富的代码示例和实际应用场景,帮助我掌握数据库编程的技巧。《Performance》是我最为看重的一块内容。在实际工作中,数据库的性能直接影响着应用的响应速度和用户体验。我希望这本书能够深入讲解数据库性能优化的各种方法,包括索引的设计与调优、查询语句的分析与优化、缓存策略的应用、以及在高并发场景下的性能提升技巧。我期待这本书能为我提供一套系统性的性能诊断和优化方案,让我能够成为一名能够构建高效、稳定数据库系统的专家。这本书的标题本身就承诺了对数据库技术全面而深入的探索。

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这本书的书名——《Database: Principles, Programming, and Performance》——就已经点燃了我对数据库技术的浓厚兴趣。我一直以来都对数据如何存储、处理以及如何最大限度地发挥其价值感到着迷。从日常使用的手机应用到支撑全球经济运转的复杂系统,数据库无处不在,它们是信息时代的基石。因此,当我看到这本书时,我的第一反应就是:“这可能是我一直在寻找的那本能真正深入浅出讲解数据库核心奥秘的指南。”我期望它能带领我穿越数据库世界的层层迷雾,去理解那些看似抽象的概念,比如ACID特性、事务隔离级别,以及它们如何在实际应用中保障数据的完整性和一致性。我也渴望了解不同类型的数据库,如关系型数据库和NoSQL数据库,它们各自的优势和适用场景,以及为什么在某些情况下,一种数据库会比另一种更受欢迎。更重要的是,我希望这本书能够揭示数据库性能优化的艺术。毕竟,再强大的数据库,如果响应缓慢,也会大大影响用户体验和业务效率。从索引的设计到查询的优化,再到缓存策略的运用,这些都是我迫切想要掌握的实操技能。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌,更能提供大量的代码示例和实际案例,让我能够学以致用,将书本上的知识转化为解决实际问题的能力。我想知道,作者是如何将如此广泛而深奥的数据库知识,以一种易于理解的方式呈现出来的,这本书的结构是否合理,是否能引导读者循序渐进地掌握核心概念。我期待着这本书能成为我数据库学习之路上的重要里程碑。

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在我看来,数据库技术是信息技术的核心支柱之一,而《Database: Principles, Programming, and Performance》这个书名,精准地击中了我的学习痛点和兴趣点。《Principles》部分,我期待它能为我阐述数据库系统的基础理论,例如数据模型的设计原则、关系代数的应用、事务的ACID特性是如何保证数据完整性和一致性的,以及不同类型的数据库(如关系型、键值、文档、图)的根本区别和各自的优势。这些基础理论,是我理解和掌握数据库技术的“道”。《Programming》部分,则代表了我对“术”的追求。我渴望学习如何用SQL语言编写出既高效又易于维护的查询语句,如何设计出合理的数据库模式,以及如何利用各种编程接口(API)与数据库进行交互,实现复杂的数据操作和业务逻辑。我希望这本书能提供丰富的代码示例和最佳实践,让我能够快速提升我的数据库编程能力。《Performance》部分,是我最看重也是最想攻克的难关。在实际的开发过程中,数据库性能问题常常是影响系统稳定性和用户体验的关键。我期望这本书能深入讲解数据库性能优化的原理和技巧,包括索引的设计与优化、查询语句的分析与改进、缓存策略的应用、并发控制机制对性能的影响,以及如何应对高并发场景下的性能挑战。我期待这本书能为我提供一套系统的性能调优框架,让我能够自信地解决各种数据库性能问题。

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我的职业生涯中,数据库扮演着至关重要的角色,几乎所有应用程序都离不开与数据库的交互。因此,当我看到《Database: Principles, Programming, and Performance》这本书的书名时,我毫不犹豫地将其列入了我的必读清单。我特别看重“Principles”这个词,因为它暗示了这本书将深入探讨数据库设计的底层逻辑和核心思想,而不仅仅是停留在表面的操作。我希望能够理解关系代数、范式理论等抽象概念,以及它们如何转化为实际的数据库结构和查询。其次,“Programming”部分则让我看到了将理论付诸实践的希望。我渴望学习如何编写出优雅、高效的SQL语句,如何设计出可维护、可扩展的数据库模式,以及如何利用各种编程接口(API)与数据库进行交互。我希望这本书能提供丰富的代码示例,帮助我理解各种编程技巧和最佳实践。“Performance”部分更是吸引我,因为在实际项目中,性能问题往往是最棘手也是最影响用户体验的。我期待这本书能揭示数据库性能优化的艺术,例如索引的设计原则、查询计划的分析方法、缓存策略的应用,以及如何处理高并发场景下的性能挑战。我希望它能为我提供一套系统的性能诊断和优化方法论,让我能够从根本上提升数据库系统的响应速度和处理能力。总之,这本书的标题完美契合了我对数据库技术全面而深入的追求。

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我一直觉得,学习数据库技术,就像是在学习一门新的语言,只不过这门语言不是用来和人交流,而是用来和机器沟通,去管理和操纵海量的数据。而《Database: Principles, Programming, and Performance》这本书的书名,恰恰点出了我在这门语言学习过程中最关心的几个方面:《Principles》意味着我想深入了解其背后的设计哲学和理论基础,这有助于我理解为什么数据库会这样工作,而不是仅仅记住一些命令。《Programming》则直接点明了我期望获得实践能力的愿望,我希望能够通过这本书学习到如何编写高效的SQL查询,如何设计数据库模式,甚至可能涉及一些数据库编程接口(API)的使用,让我能够真正地“构建”和“操作”数据库。《Performance》更是让我眼前一亮,因为在现实世界的许多应用中,性能往往是决定成败的关键因素。一个设计再精妙的数据库,如果查询速度慢如蜗牛,那么它的价值也会大打折扣。我非常期待这本书能提供实用的技巧和方法,帮助我理解如何诊断性能瓶颈,如何通过调整配置、优化查询语句、设计合理的索引等方式来提升数据库的响应速度和吞吐量。我猜想,这本书应该会对常见的性能问题进行深入剖析,并给出切实可行的解决方案。我希望这本书不仅仅是枯燥的理论讲解,更能通过生动的例子和深入的分析,让我对数据库的“高性能”有一个更深刻的认识,并且掌握提升性能的具体策略,这对我来说是极具吸引力的。

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作为一个对技术细节有极致追求的读者,我对于《Database: Principles, Programming, and Performance》这个书名下的内容充满了期待。我尤其看重“Principles”所蕴含的深层含义,我希望能通过这本书了解到数据库系统在设计和实现过程中所遵循的根本原则,例如数据的持久化机制、并发控制的算法、查询的执行过程等等。我希望作者能够深入浅出地解释这些原理,让我能够知其然,更知其所以然。《Programming》部分,我期待它能提供丰富的代码示例和实践指导,让我能够将理论知识转化为实际的数据库操作能力。我希望能够学习到如何编写出高效、可维护的SQL查询,如何设计出满足业务需求的数据库模式,以及如何利用各种编程语言和框架与数据库进行交互。更重要的是,“Performance”这个关键词,是吸引我购买这本书的决定性因素。在如今快节奏的互联网环境中,数据库的性能直接关系到用户体验和业务的成功。我希望这本书能够详细讲解数据库性能优化的各个环节,包括索引的设计与优化、查询语句的调优、数据库配置的调整、缓存策略的应用,以及在高并发场景下的性能提升方法。我期望这本书能够为我提供一套系统性的性能分析和调优方法论,让我能够成为一个能够构建高性能数据库系统的专家。

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