SQL Server 2000 系统管理指南 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:闪四清

出品人:

页数:459

译者:

出版时间:2001-1

价格:42.00元

装帧:

isbn号码:9787302042228

丛书系列:

图书标签:

• SQL Server 2000
• 系统管理
• 数据库管理
• SQL Server
• 数据库
• 服务器管理
• 系统维护
• 性能优化
• 安全管理
• 技术指南

现代数据库架构与性能优化实战 深入探索关系型数据库的演进、高性能设计原则及前沿管理实践 本书并非聚焦于特定历史版本（如SQL Server 2000）的传统运维手册，而是为致力于构建、维护和优化现代、高可用、大规模关系型数据库系统的专业人士量身打造的综合性指南。我们超越了单一平台的限制，致力于提供跨越主流RDBMS（如最新的SQL Server版本、PostgreSQL、MySQL或云原生数据库服务）通用的、基于核心原理的知识体系。 第一部分：现代数据库系统的基石 本部分奠定读者对当代数据库系统复杂性的理解，着重于性能、安全与扩展性这三大核心支柱。 第一章：关系模型的高级应用与非关系型数据的融合 超越ACID的事务模型： 探讨BASE理论及其在分布式系统中的实践。分析Lambda架构与Kappa架构在应对大数据实时性要求时的优势与劣势。 多模态数据库的兴起： 深入研究文档型（如MongoDB）、图数据库（如Neo4j）和列式存储（如ClickHouse）的应用场景。重点阐述何时选择关系型数据库，何时应集成NoSQL解决方案，以及如何实现异构数据源的有效集成与同步。 数据类型与存储效率的再思考： 现代数据库中对JSONB、地理空间数据（GIS）和时序数据的原生支持及其索引策略。 第二章：高性能架构设计与物理存储优化 本章聚焦于从硬件选择到数据布局的每一个决策点如何影响最终的查询性能。 存储层级与I/O深度剖析： 对比NVMe SSD、SATA SSD、传统HDD在数据库I/O路径上的性能差异。深入理解操作系统缓存、文件系统选择（如XFS, ZFS）对数据库缓冲池的影响。 数据布局与物理组织： 详细解析聚集索引（Clustered Index）的设计哲学，以及在现代数据库中如何利用列存储（Columnar Storage）技术来加速分析型查询（OLAP）。探讨分区（Partitioning）策略（范围、列表、哈希）在处理TB级表时的效率提升。 内存管理艺术： 现代数据库（如In-Memory OLTP技术）如何最大化利用RAM。分析缓冲池（Buffer Pool）的命中率优化、脏页管理和延迟写入策略。 第三部分：查询优化与执行计划的精细调校 理解并驾驭查询优化器是性能调优的核心技能。 第三章：优化器的工作原理与统计信息管理 优化器的心智模型： 深入剖析查询优化器如何生成执行计划——从代价模型（Cost Model）到启发式规则。识别并应对优化器常见的“错误估算”场景。 统计信息的生命周期： 探讨自动统计更新机制的局限性。学习如何手动创建、修改和维护高精度统计信息，特别是在数据分布高度倾斜（Skewed Data）的情况下。 查询重写与CTE的陷阱： 分析公用表表达式（CTE）在不同数据库版本中是否会被展开或优化。学习如何使用提示（Hints）——在必要时——来引导优化器选择更优路径。 第四章：执行计划的深度解读与调优实战 超越“是”与“否”： 系统性地解读复杂的执行计划符号，识别高成本操作，如大量的Bookmark Lookups、高昂的排序（Sort）操作、以及不必要的表扫描（Table Scans）。 索引策略的动态演进： 从单列索引到复合索引、覆盖索引（Covering Index）的设计。讨论索引碎片化的现代定义及其对读取性能的影响。引入索引选择性的概念，指导何时应创建索引，何时应删除冗余索引。 参数嗅探（Parameter Sniffing）的应对： 详细分析该现象的成因，并提供事务级、存储过程级和查询级的解决之道。 第四部分：高可用性、灾难恢复与云原生实践 在业务对停机时间容忍度趋近于零的今天，构建弹性的数据基础设施至关重要。 第五章：现代复制与集群技术 同步与异步复制的权衡： 详细对比不同RDBMS下的主流复制技术（如Always On Availability Groups, Streaming Replication, Galera Cluster）。分析延迟（Latency）和数据一致性（Consistency）之间的黄金分割点。 读写分离架构： 设计高效的读写分离拓扑，包括应用层路由、中间件代理（如ProxySQL）的部署与故障转移策略。 自动故障转移的鲁棒性测试： 探讨如何设计混沌工程（Chaos Engineering）实验来验证高可用方案在极端条件下的恢复能力。 第六章：数据库的自动化运维与DevOps集成 基础设施即代码（IaC）在DBA中的应用： 使用Terraform或Ansible管理数据库实例的生命周期，实现环境的快速、可重复部署。 监控与告警的演进： 建立基于指标（Metrics）、日志（Logs）和追踪（Traces）的“三支柱”监控体系。重点关注等待事件（Wait Events）分析而非仅仅CPU或内存利用率。 数据管道的现代化： 引入Change Data Capture (CDC) 技术，用于实时数据集成、数据湖同步，以及高效的数据库版本升级与数据迁移。 本书特色： 本书以实战案例驱动，所有理论都辅以在大型生产环境中验证过的调优脚本和架构图。它着眼于数据库系统通用原理的掌握，帮助读者从“数据库管理员”转型为“数据架构师”，从而能够自信地驾驭未来十年内关系型数据库技术的挑战与机遇。我们不教授过时的命令语法，而是教授设计哲学与性能思维。

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