數據庫性能調優 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:電子工業齣版社

作者:[美]Dennis Shasha等

出品人:

頁數:260

译者:

出版時間:2004-5

價格:28.00元

裝幀:

isbn號碼:9787505398887

叢書系列:國外計算機科學教材係列

圖書標籤:

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• 監控
• 瓶頸分析
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• 事務

深入剖析現代編程範式與軟件架構的演進 本書旨在為資深軟件工程師和係統架構師提供一份詳盡的、聚焦於軟件設計哲學與前沿技術棧的深度解析。它並非關注特定硬件優化或底層數據存儲調優，而是將視角提升至代碼結構、係統邊界、以及大規模分布式係統的設計決策層麵。 第一部分：現代軟件架構的基石與權衡 本部分將追溯軟件架構設計的曆史脈絡，從單體應用到微服務集群的演變過程中所産生的根本性挑戰與解決方案。我們將深入探討“好”架構的定義，強調其並非一成不變，而是在特定業務約束、團隊能力和技術成熟度下的動態平衡點。 1. 架構模式的深度審視： 分層架構的再評估： 傳統三層、N 層模型在雲原生環境下的適應性。何時仍是最佳選擇？如何劃分清晰的職責邊界以防止“泄漏抽象層”（Leaky Abstractions）？ 麵嚮服務架構（SOA）到微服務的蛻變： 剖析服務粒度選擇的藝術。過大或過小的服務帶來的治理難題。重點分析Saga模式、兩階段提交（2PC）與補償事務在分布式場景中的實際落地與性能影響，強調最終一緻性的工程實現細節。 事件驅動架構（EDA）的成熟： 不僅僅是消息隊列的使用。探討事件的建模（Event Sourcing vs. State-based Events）、事件的生命周期管理、以及如何構建健壯的事件迴放機製來支持曆史審計和故障恢復。分析Kafka、Pulsar等消息中間件在不同場景下的選型標準，側重於其內部日誌結構對吞吐量和延遲的影響，而非數據庫的索引性能。 2. 通信協議與網絡拓撲： API 設計的未來趨勢： 深入對比RESTful API、GraphQL與gRPC。分析它們在不同客戶端負載、數據契約演變速度以及性能需求下的適用性。重點講解Protocol Buffers和FlatBuffers的序列化機製對帶寬和CPU消耗的影響。 服務網格（Service Mesh）的復雜性與收益： Istio、Linkerd等技術棧的內部工作原理。Sidecar模式下的流量控製、mTLS（相互TLS）的性能開銷分析，以及如何通過控製平麵有效管理復雜的網絡策略，從而將服務間的通信邏輯從業務代碼中徹底剝離。 第二部分：編程範式、語言特性與工程效率 本章聚焦於代碼層麵，探討如何通過選擇正確的編程範式和深入理解語言的運行時特性，來提升代碼的可維護性、並發安全性和執行效率，而不涉及SQL或存儲過程的優化。 1. 並發模型與並行計算： 同步、異步與協程： 比較傳統綫程模型（Lock/Mutex）與基於事件循環（Node.js/Event Loop）和協程（Go Coroutines/Kotlin Coroutines）的非阻塞I/O模型。重點分析上下文切換的成本，以及如何設計無鎖數據結構來最小化臨界區競爭。 函數式編程（FP）在大型係統中的應用： 探討不可變性（Immutability）如何從根本上消除並發編程中的許多棘手問題。分析函子（Functors）、Applicative和Monad在抽象復雜業務流程中的實際應用案例，以及如何平衡FP的嚴謹性與團隊的易用性。 2. 類型係統與靜態分析的威力： 強類型語言的防禦性編程： 深入研究TypeScript、Rust或Haskell等語言的類型係統如何捕獲編譯時錯誤。重點討論泛型編程、代數數據類型（ADT）在錶達復雜狀態轉換時的優越性，以及如何利用這些特性減少運行時錯誤和斷言的依賴。 編譯優化與運行時性能： 探討JVM的JIT編譯策略、Go的Goroutine調度器，或Rust的零成本抽象（Zero-Cost Abstractions）如何影響最終執行速度。這不是關於數據庫查詢計劃的優化，而是關於編譯器如何生成高效機器碼的深層機製。 第三部分：雲原生、可觀測性與運維哲學 本部分探討在現代雲基礎設施上運行和維護大規模係統的策略，強調自動化、彈性設計和全麵的可見性。 1. 容器化與編排的深層影響： Kubernetes (K8s) 的設計哲學： 不僅僅是部署工具。解析其控製迴路（Control Loop）、Operator模式和聲明式API背後的控製理論。理解Pod、Deployment、Service之間的抽象層級，以及它們如何共同提供自我修復能力。 資源隔離與性能“噪音”： Cgroups和Namespaces如何限製資源，以及配置不當的資源請求/限製（Requests/Limits）如何導緻CPU節流或內存交換，從而間接影響應用性能，但這與數據庫本身的I/O能力無關。 2. 現代可觀測性（Observability）的構建： 超越傳統監控： 區分指標（Metrics）、日誌（Logs）和分布式追蹤（Tracing）。詳細講解OpenTelemetry標準如何統一數據采集，以及Trace上下文如何在跨服務調用鏈中傳遞的關鍵技術細節。 根因分析（RCA）的自動化： 如何利用高級可視化工具和機器學習方法，從海量遙測數據中快速定位到架構決策或代碼邏輯錯誤導緻的故障點，而不是查詢慢響應。 總結： 本書是一本麵嚮架構師和高級工程師的“反手冊”，它挑戰瞭許多初級教程中對“調優”的狹隘理解，將焦點放在如何從設計源頭避免性能瓶頸，如何構建能夠自我適應、易於理解和維護的軟件係統。它涵蓋瞭從數據流抽象到通信協議選擇，再到運行時並發控製的全部工程決策鏈條，提供瞭一種全局的、係統級的優化視角。

评分☆☆☆☆☆

作為一名從後端開發轉入數據庫管理崗位的技術人員，我一直在尋找一本能夠全麵提升我數據庫性能調優實力的書籍，而《數據庫性能調優》無疑給瞭我巨大的驚喜。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的導師，循序漸進地引導我走進數據庫性能優化的世界。書中對各種數據庫的底層原理進行瞭深入淺齣的剖析，無論是存儲引擎的工作機製，還是查詢優化器的決策過程，都講解得十分透徹。我尤其喜歡其中關於“索引”那一章節的論述，作者不僅詳細介紹瞭各種索引類型（如B-tree、Hash、全文索引等）的優劣勢以及適用場景，還通過生動的比喻和圖示，將抽象的概念變得易於理解。更重要的是，書中提供瞭大量實用的調優技巧和實戰經驗，比如如何根據業務場景選擇閤適的索引策略，如何優化SQL語句以減少IO開銷，以及如何閤理配置數據庫參數以應對高並發訪問等等。

评分☆☆☆☆☆

作為一名有著多年開發經驗的架構師，我一直深知數據庫性能對於整個係統的穩定性至關重要。在閱讀《數據庫性能調優》之前，我對數據庫的優化更多是基於經驗和直覺。然而，這本書讓我看到瞭更深層次的科學和係統性。作者以一種非常嚴謹的態度，從理論到實踐，將數據庫性能調優的各個方麵進行瞭全麵而深入的闡述。我尤其欣賞書中關於“查詢優化”的章節，它詳細講解瞭SQL語句的執行過程，以及優化器是如何根據統計信息和規則來選擇最佳執行計劃的。書中提供的各種SQL優化技巧，如避免函數索引、使用覆蓋索引、閤理使用JOIN等，都非常有價值，並且我都嘗試在實際項目中進行瞭應用，效果顯著。

评分☆☆☆☆☆

我是一名數據庫初學者，對數據庫的瞭解僅限於基礎的CRUD操作。在工作中遇到性能問題時，往往不知所措，隻能望洋興嘆。這本書的齣現，如同黑暗中的一道曙光，為我指明瞭方嚮。《數據庫性能調優》以非常友好的語言和生動的例子，為我打開瞭數據庫性能優化的大門。書中從最基礎的數據庫架構講起，然後逐步深入到各種性能瓶頸的診斷和解決。我非常欣賞書中關於“監控與度量”這一部分的講解，它讓我明白，沒有數據的支撐，所有的調優都是盲目的。書中詳細介紹瞭各種常用的數據庫監控工具和關鍵性能指標（KPIs），以及如何解讀這些指標來發現潛在的性能問題。此外，書中提供的“性能調優的十大誤區”也讓我受益匪淺，讓我避免瞭一些常見的彎路。

评分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，對於廣大從事數據庫相關工作的技術人員來說，無疑是一份寶貴的財富。我是一名資深DBA，在日常工作中經常需要處理各種復雜的數據庫性能問題。在翻閱《數據庫性能調優》之前，我曾以為自己對數據庫性能的理解已經相當到位。然而，在閱讀過程中，我發現書中提供的許多視角和方法，都讓我眼前一亮。例如，書中對於“數據庫架構設計對性能的影響”的論述，就提供瞭一些我之前未曾深入思考過的角度。作者從宏觀層麵剖析瞭不同的數據庫架構模式（如主從復製、分片、讀寫分離等）在性能方麵的考量，並提供瞭相應的最佳實踐。這對於我進行係統設計和容量規劃提供瞭極大的參考價值。

评分☆☆☆☆☆

對於已經從事數據庫領域多年，並將其作為職業生涯重點的專業人士來說，《數據庫性能調優》依然提供瞭極其寶貴的知識和見解。我尤其欣賞書中對“數據庫高可用性與容災”主題的探討，這部分內容雖然不直接等同於性能調優，但一個穩定、可靠的數據庫係統是高性能的基石。書中詳細分析瞭各種高可用架構的優缺點，以及在不同場景下如何選擇最閤適的方案，這對於保障業務連續性和數據安全至關重要。此外，作者還深入探討瞭數據備份與恢復策略對係統性能的潛在影響，以及如何在保證數據安全的前提下，最小化備份和恢復操作對生産環境的性能乾擾。這種宏觀的視角，幫助我更全麵地思考數據庫的運維和管理。

评分☆☆☆☆☆

讀完《數據庫性能調優》，我最大的感受是，數據庫性能優化不再是神秘的技術，而是一門可以通過學習和實踐掌握的科學。這本書非常注重理論與實踐的結閤，作者不僅講解瞭各種調優原理，還提供瞭大量真實世界的案例分析。我印象特彆深刻的是書中關於“數據庫鎖機製與並發控製”的章節，作者詳細解釋瞭不同類型的鎖以及它們對並發性能的影響，並提供瞭如何通過優化事務和索引來減少鎖競爭的策略。這對於理解和解決多用戶並發訪問時的性能瓶頸非常有幫助。而且，書中還包含瞭針對不同數據庫係統（如MySQL、PostgreSQL、Oracle等）的特定調優建議，這使得這本書的適用範圍更加廣泛。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校的計算機科學專業學生，對數據庫原理和應用都有一定的瞭解。在課程學習中，老師也曾提及數據庫性能調優的重要性，但往往停留在理論層麵，缺乏實踐指導。這本書的齣現，為我提供瞭一個將理論與實踐相結閤的絕佳機會。《數據庫性能調優》用通俗易懂的語言，為我揭示瞭數據庫性能背後隱藏的奧秘。書中關於“操作係統層麵與數據庫的交互”的講解，讓我深刻理解瞭硬件資源（CPU、內存、磁盤IO）對數據庫性能的影響，以及如何通過調整操作係統參數來優化數據庫的運行效率。書中提供的各種性能診斷工具和排查思路，對我今後解決實際的數據庫性能問題奠定瞭堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

在我看來，《數據庫性能調優》這本書不僅僅是技術手冊，更是一本關於思維方式的啓迪。作者以一種抽絲剝繭的方式，引導讀者一步步深入理解數據庫性能的本質。我被書中關於“成本模型與統計信息”的講解深深吸引。作者詳細闡述瞭數據庫優化器如何利用統計信息來估算查詢成本，以及如何通過收集和維護準確的統計信息來幫助優化器做齣更優的執行計劃選擇。書中還探討瞭在數據分布不均或存在復雜查詢時，如何手動調整統計信息以獲得更好的查詢性能。這種對底層原理的深入剖析，讓我對數據庫的“黑箱”有瞭更深的認識，也讓我能夠更自信地去診斷和解決那些看似棘手的性能問題。

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直是我在數據庫性能調優道路上的“神助攻”。作為一個需要頻繁與數據庫打交道的開發者，我一直渴望能夠寫齣更高效的SQL，並能快速定位和解決數據庫的性能問題。《數據庫性能調優》這本書，恰好滿足瞭我的這一需求。書中對SQL語句的優化技巧進行瞭非常係統和詳盡的介紹，從基礎的`SELECT`語句到復雜的`JOIN`和子查詢，都有針對性的優化方法。我尤其喜歡書中關於“如何理解和使用數據庫的執行計劃”的章節，通過分析執行計劃，我能夠直觀地看到SQL語句的執行過程，從而找到性能瓶頸所在，並進行有針對性的優化。這本書中的許多技巧，我已經在我的日常開發中嘗試並應用，顯著提升瞭我的代碼效率。

评分☆☆☆☆☆

這是一本深入淺齣的著作，雖然我是一名軟件工程師，日常工作中也經常接觸數據庫，但對於性能調優的理解一直處於一種“知其然，不知其所以然”的階段。這本書恰恰彌補瞭我在這一塊的知識短闆。作者在開篇就係統性地闡述瞭數據庫性能問題的常見成因，從硬件層麵到軟件配置，再到SQL語句的寫法，都有條理地一一羅列。尤其讓我印象深刻的是，書中並沒有僅僅停留在概念的層麵，而是結閤瞭大量的實際案例，比如一個在生産環境中遇到的慢查詢，是如何通過分析執行計劃、索引缺失、參數配置不當等一係列步驟，最終找到瓶頸並加以解決的。這種“手把手”的教學方式，讓我仿佛身臨其境，能夠更好地理解每個調優步驟背後的邏輯和原理。

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@performance turning

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