高性能MySQL

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出版者:電子工業齣版社
作者:施瓦茨 (Baron Schwartz)
出品人:
頁數:764
译者:寜海元
出版時間:2013-5-1
價格:128.00元
裝幀:平裝
isbn號碼:9787121198854
叢書系列:
圖書標籤:
  • MySQL
  • 數據庫
  • 高性能MySQL
  • 計算機
  • mysql
  • 編程
  • 計算機科學
  • 軟件開發
  • MySQL
  • 高性能
  • 數據庫
  • 優化
  • 並發
  • 索引
  • 查詢
  • 運維
  • 分布式
  • 可擴展
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具體描述

《高性能mysql(第3版)》是mysql 領域的經典之作,擁有廣泛的影響力。第3 版更新瞭大量的內容,不但涵蓋瞭最新mysql 5.5版本的新特性,也講述瞭關於固態盤、高可擴展性設計和雲計算環境下的數據庫相關的新內容,原有的基準測試和性能優化部分也做瞭大量的擴展和補充。全書共分為16 章和6 個附錄,內容涵蓋mysql 架構和曆史,基準測試和性能剖析,數據庫軟硬件性能優化,復製、備份和恢復,高可用與高可擴展性,以及雲端的mysql 和mysql相關工具等方麵的內容。每一章都是相對獨立的主題,讀者可以有選擇性地單獨閱讀。

《高性能mysql(第3版)》不但適閤數據庫管理員(dba)閱讀,也適閤開發人員參考學習。不管是數據庫新手還是專傢,相信都能從本書有所收獲。

好的,以下是一本名為《深度學習的藝術與實踐》的圖書簡介,完全不涉及《高性能MySQL》的內容,力求詳實且自然: --- 深度學習的藝術與實踐:從理論基石到前沿模型構建 本書麵嚮希望深入理解現代人工智能核心驅動力——深度學習的工程師、研究人員、數據科學傢以及高級技術愛好者。它不僅是一本理論手冊,更是一本實戰指南,旨在將讀者從“會調用API”的層麵,提升到“能設計、優化和部署復雜神經網絡”的層次。 在當前的技術浪潮中,深度學習已不再是實驗室中的理論構想,而是重塑工業界、醫療、金融和科研領域的關鍵技術。然而,要真正駕馭這一力量,僅憑對TensorFlow或PyTorch庫的錶麵操作是遠遠不夠的。我們需要理解模型背後的數學直覺、結構選擇的權衡,以及訓練過程中可能遇到的深層次挑戰。 《深度學習的藝術與實踐》正是為瞭填補這一認知鴻溝而精心撰寫。本書的結構設計遵循“理論奠基—核心模塊剖析—高級架構探索—工程化部署”的遞進邏輯,確保讀者構建起一個堅實、全麵的知識體係。 第一部分:理論基石與數學直覺(The Foundational Core) 本部分將係統迴顧和深化讀者對深度學習數學基礎的理解,強調直覺而非純粹的公式堆砌。 1. 綫性代數與概率論的重訪: 深入探討矩陣分解(如SVD)、特徵值在數據降維和特徵提取中的作用。著重講解概率圖模型、貝葉斯推斷在現代生成模型中的隱性應用,以及信息論(熵、交叉熵)如何指導損失函數的選擇。 2. 優化的藝術:梯度下降的精細打磨: 詳細分析隨機梯度下降(SGD)的局限性。深入剖析動量法(Momentum)、自適應學習率算法(AdaGrad, RMSProp, Adam, NAdam)的內在工作原理、收斂性差異及其對不同模型結構的影響。引入二階優化方法的概念及其在特定場景下的應用。 3. 激活函數的演化史: 不僅僅停留在ReLU,本書將對比Sigmoid、Tanh、Leaky ReLU、PReLU、Swish等激活函數的梯度飽和問題、計算效率以及它們如何影響深層網絡的信息流動。 4. 正則化與泛化能力: 詳細闡述L1/L2正則化的機製,Dropout的隨機性如何在模型復雜度與樣本數據之間找到平衡點。更進一步,探討批標準化(Batch Normalization)、層標準化(Layer Normalization)和實例標準化(Instance Normalization)在解決內部協變量偏移(Internal Covariate Shift)方麵的不同策略和適用場景。 第二部分:核心網絡架構的深度解構(Anatomy of Modern Networks) 此部分是本書的核心,專注於解析當前主流深度學習模型的內部機製和設計哲學。 1. 捲積神經網絡(CNNs)的精妙結構: 從LeNet到Transformer中的視覺應用: 深入分析AlexNet、VGG、ResNet(殘差連接如何解決梯度消失)、DenseNet(特徵復用)和Inception模塊(多尺度處理)的設計思想。 可分離捲積與即插即用模塊: 講解深度可分離捲積(Depthwise Separable Convolution)在移動端部署中的效率優勢。 注意力機製的起源: 引入Squeeze-and-Excitation (SE) 模塊,作為全局上下文理解的早期嘗試。 2. 循環神經網絡(RNNs)的局限與超越: 基礎RNN的梯度問題: 再次強調長距離依賴(Long-Term Dependencies)的挑戰。 LSTM與GRU的內存單元設計: 詳細拆解遺忘門、輸入門、輸齣門(LSTM)和更新門、重置門(GRU)的功能,解釋它們如何精確控製信息的“記憶”與“遺忘”。 麵嚮序列處理的優化: 探討雙嚮RNN(Bi-RNN)和堆疊RNN(Stacked RNN)在提升序列理解深度方麵的作用。 3. 序列到序列(Seq2Seq)模型與注意力機製(The Attention Revolution): 注意力機製的完整解析: 闡述“查詢-鍵-值”(Query-Key-Value)的計算範式,對比加性注意力與點積注意力。 Seq2Seq架構的瓶頸: 分析固定長度上下文嚮量的局限性。 自注意力(Self-Attention)的威力: 為Transformer架構做鋪墊,解釋自注意力如何允許模型同時關注輸入序列的所有部分,實現並行化。 第三部分:前沿模型與生成式AI(Frontier Models and Generative AI) 本部分聚焦於當前推動AI進步的最尖端架構,尤其是Transformer及其衍生模型。 1. Transformer架構的徹底解析: 編碼器與解碼器的結構對齊: 詳細描述多頭注意力(Multi-Head Attention)如何捕獲不同特徵子空間的信息。 位置編碼(Positional Encoding): 解釋為何需要注入位置信息,並對比絕對位置編碼與相對位置編碼的優劣。 Transformer在NLP之外的應用: 簡述其在視覺(Vision Transformers, ViT)和時間序列分析中的遷移。 2. 生成對抗網絡(GANs)的對抗性學習: 原版GAN的訓練穩定性問題: 探討模式崩潰(Mode Collapse)的成因。 改進型GANs的工程實踐: 深入研究DCGAN、WGAN(Wasserstein距離的引入)、CycleGAN(無監督圖像轉換)的核心創新點。 譜歸一化(Spectral Normalization)在穩定GAN訓練中的關鍵作用。 3. 擴散模型(Diffusion Models)的崛起: 前嚮與逆嚮過程的數學描述: 解釋如何通過逐步添加高斯噪聲和學習去噪過程來實現高質量生成。 DDPM與采樣效率的優化: 探討如何通過更少的采樣步驟(如DDIM)來加速生成過程。 第四部分:工程實踐與高效部署(Engineering for Scale) 理論模型隻有轉化為可靠的工程係統纔能發揮價值。本部分側重於生産級部署的技術棧。 1. 模型優化與壓縮技術: 量化(Quantization): 探討從FP32到INT8的精度損失評估、訓練後量化(Post-Training Quantization)與量化感知訓練(Quantization-Aware Training, QAT)。 模型剪枝(Pruning): 結構化剪枝與非結構化剪枝的比較,以及它們對硬件加速器的兼容性。 知識蒸餾(Knowledge Distillation): 如何用一個大型教師模型指導小型學生模型的訓練,以保持性能的同時減小體積。 2. 分布式訓練策略: 數據並行(Data Parallelism)與模型並行(Model Parallelism): 明確二者的適用場景與通信開銷。 同步隨機梯度下降(Synchronous SGD)與異步隨機梯度下降(Asynchronous SGD): 針對大規模集群的延遲與收斂性權衡。 混閤精度訓練(Mixed Precision Training)的性能收益與實現細節。 3. 部署框架與推理加速: ONNX作為中間錶示層的作用。 TensorRT、OpenVINO等專用推理引擎的原理與優化流程。 模型服務化(Model Serving): 探討Triton Inference Server等工具在並發請求處理、動態批處理(Dynamic Batching)方麵的優勢。 本書的每一個章節都輔以大量的代碼示例(基於最新的Python生態係統),並強調“為什麼”這樣做,而非僅僅是“如何”去做。通過係統學習本書內容,讀者將能夠自信地構建、診斷和優化下一代深度學習解決方案。 目標讀者: 具有Python基礎,熟悉基本綫性代數和微積分概念,並希望從“用戶”升級為“架構師”的AI從業者。

作者簡介

關於作者

Baron Schwartz 是一位軟件工程師,居住在弗吉尼亞州的Charlottesville,網絡常用名是Xaprb,這是按照QWERTY 鍵盤的順序在Dvorak 鍵盤上打齣來的名字。在不忙於解決有趣的編程挑戰時,Baron 會和他的妻子Lynn 以及小狗Carbon 一起享受閑暇的時光。他有一個軟件工程方麵的博客,地址是http://www.xaprb.com/blog/

Peter Zaitsev 曾經是MySQL AB 公司高性能組的經理,目前在運作mysqlperformance

blog.com 網站。他擅長於幫助那些每天有數以百萬計訪問量的網站的管理員解決問題,這些網站通常需要幾百颱機器來處理TB 級的數據。他常常為瞭解決一個問題而不停地升級硬件和軟件(比如查詢優化)。Peter 還經常在各種會議上演講。

Vadim Tkachenko 曾經是MySQL AB 公司的性能工程師。作為一名在多綫程編程和同步方麵的專傢,他的主要工作是基準測試、性能剖析,以及找齣係統的性能瓶頸。他還在性能監控和調優方麵做瞭一些工作,使得MySQL 在多核機器上有更好的可擴展性。

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譯者簡介

寜海元 有超過十年的數據庫管理經驗,從最初到SQL Server 2000到Oracle到MySQL,擅長數據庫高可用架構,性能優化和故障診斷。2007年加入淘寶,帶領淘寶DBA團隊支撐瞭淘寶業務的快速增長,完成瞭數據庫的垂直拆分、水平拆分,遷移到MySQL體係等主要工作。目前專注於無綫數據領域。網絡常用名NinGoo,個人博客:http://www.ningoo.net

周振興 畢業於北京師範大學數學係,09年加入淘寶數據庫團隊負責MySQL運維管理工作,有豐富的MySQL性能優化、Troubleshooting經驗,對MySQL主要模塊的實現和原理有深入的研究,經曆淘寶MySQL實例從30到3000的發展,對係統架構、高可用環境規劃都有深入理解。個人博客:http://orczhou.com

彭立勛 2010年大學畢業後加入阿裏巴巴運維部。作為一名MySQL DBA,在運維MySQL的過程中,對MySQL和InnoDB的一些功能和缺陷就進行瞭補充,編寫瞭多主復製和數據閃迴等補丁。目前在阿裏集團核心係統研發部數據庫組,專注於MySQL數據庫相關的開發工作。後來一些補丁被MySQL之父Mony看中,成為MariaDB提交組(Maria-captains)成員,並且把多主復製,綫程內存監控等補丁閤並到瞭MariaDB 10.0版本。

翟衛祥 畢業於武漢大學,研究生階段從事數據庫相關研究。畢業後就職於阿裏巴巴集團數據庫技術團隊至今,主要負責阿裏內部MySQL代碼分支維護,包括MySQL Bug Fix及新特性開發。對MySQL內核有一定的研究。

劉輝 2008年畢業於西安電子科技大學計算機係,碩士學位。2011年加入阿裏巴巴集團數據庫技術團隊,花名希羽,MySQL內核開發工程師。

目錄資訊

推薦序 xxiii
前言 xxv
第1 章 mysql 架構與曆史 1
1.1 mysql 邏輯架構 1
1.1.1 連接管理與安全性2
1.1.2 優化與執行 3
1.2 並發控製 3
1.2.1 讀寫鎖 4
1.2.2 鎖粒度 4
1.3 事務6
1.3.1 隔離級彆 8
1.3.2 死鎖 9
1.3.3 事務日誌 10
1.3.4 mysql 中的事務 10
1.4 多版本並發控製 12
1.5 mysql 的存儲引擎 13
1.5.1 innodb 存儲引擎 16
1.5.2 myisam 存儲引擎 17
1.5.3 mysql 內建的其他存儲引擎 19
.1.5.4 第三方存儲引擎 22
1.5.5 選擇閤適的引擎 24
1.5.6 轉換錶的引擎 27
1.6 mysql 時間綫(timeline) 29
1.7 mysql 的開發模式 32
1.8 總結 33
第2 章 mysql 基準測試 35
2.1 為什麼需要基準測試 35
2.2 基準測試的策略 37
2.2.1 測試何種指標 38
2.3 基準測試方法 40
2.3.1 設計和規劃基準測試 41
2.3.2 基準測試應該運行多長時間 42
2.3.3 獲取係統性能和狀態 43
2.3.4 獲得準確的測試結果 44
2.3.5 運行基準測試並分析結果 46
2.3.6 繪圖的重要性 47
2.4 基準測試工具 49
2.4.1 集成式測試工具 49
2.4.2 單組件式測試工具 50
2.5 基準測試案例 52
2.5.1 http_load 53
2.5.2 mysql 基準測試套件 54
2.5.3 sysbench 55
2.5.4 數據庫測試套件中的dbt2 tpc-c 測試 60
2.5.5 percona 的tpcc-mysql 測試工具 63
2.6 總結 65
第3 章 服務器性能剖析 67
3.1 性能優化簡介 67
3.1.1 通過性能剖析進行優化 69
3.1.2 理解性能剖析 71
3.2 對應用程序進行性能剖析 72
3.2.1 測量php 應用程序 74
3.3 剖析mysql 查詢 77
3.3.1 剖析服務器負載 77
3.3.2 剖析單條查詢 81
3.3.3 使用性能剖析 87
3.4 診斷間歇性問題 88
3.4.1 單條查詢問題還是服務器問題 89
3.4.2 捕獲診斷數據 93
3.4.3 一個診斷案例 98
3.5 其他剖析工具 106
3.5.1 使用user_statistics 錶 106
3.5.2 使用strace 107
3.6 總結 108
第4 章 schema 與數據類型優化 111
4.1 選擇優化的數據類型 111
4.1.1 整數類型 113
4.1.2 實數類型 113
4.1.3 字符串類型 114
4.1.4 日期和時間類型 121
4.1.5 位數據類型 123
4.1.6 選擇標識符(identifier) 125
4.1.7 特殊類型數據 127
4.2 mysql schema 設計中的陷阱 127
4.3 範式和反範式 129
4.3.1 範式的優點和缺點 130
4.3.2 反範式的優點和缺點 130
4.3.3 混用範式化和反範式化 131
4.4 緩存錶和匯總錶 132
4.4.1 物化視圖 134
4.4.2 計數器錶 135
4.5 加快alter table 操作的速度 136
4.5.1 隻修改.frm 文件 137
4.5.2 快速創建myisam 索引 139
4.6 總結 140
第5 章 創建高性能的索引 141
5.1 索引基礎 141
5.1.1 索引的類型 142
5.2 索引的優點 152
5.3 高性能的索引策略 153
5.3.1 獨立的列 153
5.3.2 前綴索引和索引選擇性 153
5.3.3 多列索引 157
5.3.4 選擇閤適的索引列順序 159
5.3.5 聚簇索引 162
5.3.6 覆蓋索引 171
5.3.7 使用索引掃描來做排序 175
5.3.8 壓縮(前綴壓縮)索引 177
5.3.9 冗餘和重復索引 178
5.3.10 未使用的索引 181
5.3.11 索引和鎖 181
5.4 索引案例學習 183
5.4.1 支持多種過濾條件 183
5.4.2 避免多個範圍條件 185
5.4.3 優化排序 186
5.5 維護索引和錶 187
5.5.1 找到並修復損壞的錶 187
5.5.2 更新索引統計信息 188
5.5.3 減少索引和數據的碎片 190
5.6 總結 192
第6 章 查詢性能優化 195
6.1 為什麼查詢速度會慢 195
6.2 慢查詢基礎:優化數據訪問 196
6.2.1 是否嚮數據庫請求瞭不需要的數據 196
6.2.2 mysql 是否在掃描額外的記錄 198
6.3 重構查詢的方式 201
6.3.1 一個復雜查詢還是多個簡單查詢 201
6.3.2 切分查詢 202
6.3.3 分解關聯查詢 203
6.4 查詢執行的基礎 204
6.4.1 mysql 客戶端/ 服務器通信協議 205
6.4.2 查詢緩存 208
6.4.3 查詢優化處理 208
6.4.4 查詢執行引擎 222
6.4.5 返迴結果給客戶端 223
6.5 mysql 查詢優化器的局限性 223
6.5.1 關聯子查詢 223
6.5.2 union 的限製 228
6.5.3 索引閤並優化 228
6.5.4 等值傳遞 229
6.5.5 並行執行 229
6.5.6 哈希關聯 229
6.5.7 鬆散索引掃描 229
6.5.8 最大值和最小值優化 231
6.5.9 在同一個錶上查詢和更新 232
6.6 查詢優化器的提示(hint) 232
6.7 優化特定類型的查詢 236
6.7.1 優化count() 查詢 236
6.7.2 優化關聯查詢 239
6.7.3 優化子查詢 239
6.7.4 優化group by 和distinct 239
6.7.5 優化limit 分頁 241
6.7.6 優化sql_calc_found_rows 243
6.7.7 優化union 查詢 243
6.7.8 靜態查詢分析 244
6.7.9 使用用戶自定義變量 244
6.8 案例學習 251
6.8.1 使用mysql 構建一個隊列錶 251
6.8.2 計算兩點之間的距離 254
6.8.3 使用用戶自定義函數 257
6.9 總結 258
第7 章 mysql 高級特性 259
7.1 分區錶 259
7.1.1 分區錶的原理 260
7.1.2 分區錶的類型 261
7.1.3 如何使用分區錶 262
7.1.4 什麼情況下會齣問題 263
7.1.5 查詢優化 266
7.1.6 閤並錶 267
7.2 視圖 270
7.2.1 可更新視圖 272
7.2.2 視圖對性能的影響 273
7.2.3 視圖的限製 274
7.3 外鍵約束 275
7.4 在mysql 內部存儲代碼 276
7.4.1 存儲過程和函數 278
7.4.2 觸發器 279
7.4.3 事件 281
7.4.4 在存儲程序中保留注釋 283
7.5 遊標 283
7.6 綁定變量 284
7.6.1 綁定變量的優化 286
7.6.2 sql 接口的綁定變量 286
7.6.3 綁定變量的限製 288
7.7 用戶自定義函數 289
7.8 插件 290
7.9 字符集和校對 291
7.9.1 mysql 如何使用字符集 292
7.9.2 選擇字符集和校對規則 295
7.9.3 字符集和校對規則如何影響查詢 296
7.10 全文索引 299
7.10.1 自然語言的全文索引 300
7.10.2 布爾全文索引 302
7.10.3 mysql5.1 中全文索引的變化 303
7.10.4 全文索引的限製和替代方案 304
7.10.5 全文索引的配置和優化 306
7.11 分布式(xa)事務 307
7.11.1 內部xa 事務 307
7.11.2 外部xa 事務 308
7.12 查詢緩存 309
7.12.1 mysql 如何判斷緩存命中 309
7.12.2 查詢緩存如何使用內存 311
7.12.3 什麼情況下查詢緩存能發揮作用 313
7.12.4 如何配置和維護查詢緩存 316
7.12.5 innodb 和查詢緩存 319
7.12.6 通用查詢緩存優化 320
7.12.7 查詢緩存的替代方案 321
7.13 總結 321
第8 章 優化服務器設置 325
8.1 mysql 配置的工作原理 326
8.1.1 語法、作用域和動態性 327
8.1.2 設置變量的副作用 328
8.1.3 入門 331
8.1.4 通過基準測試迭代優化 332
8.2 什麼不該做 333
8.3 創建mysql 配置文件 335
8.3.1 檢查mysql 服務器狀態變量 339
8.4 配置內存使用 340
8.4.1 mysql 可以使用多少內存? 340
8.4.2 每個連接需要的內存 341
8.4.3 為操作係統保留內存 341
8.4.4 為緩存分配內存 342
8.4.5 innodb 緩衝池(buffer pool) 342
8.4.6 myisam 鍵緩存(key caches) 344
8.4.7 綫程緩存 346
8.4.8 錶緩存(table cache) 347
8.4.9 innodb 數據字典(data dictionary) 348
8.5 配置mysql 的i/o 行為 349
8.5.1 innodb i/o 配置 349
8.5.2 myisam 的i/o 配置 361
8.6 配置mysql 並發 363
8.6.1 innodb 並發配置 364
8.6.2 myisam 並發配置 365
8.7 基於工作負載的配置 366
8.7.1 優化blob 和text 的場景 367
8.7.2 優化排序(filesorts) 368
8.8 完成基本配置 369
8.9 安全和穩定的設置 371
8.10 高級innodb 設置 374
8.11 總結 376
第9 章 操作係統和硬件優化 377
9.1 什麼限製瞭mysql 的性能 377
9.2 如何為mysql 選擇cpu 378
9.2.1 哪個更好:更快的cpu 還是更多的cpu 378
9.2.2 cpu 架構 380
9.2.3 擴展到多個cpu 和核心 381
9.3 平衡內存和磁盤資源 382
9.3.1 隨機i/o 和順序i/o 383
9.3.2 緩存,讀和寫 384
9.3.3 工作集是什麼 385
9.3.4 找到有效的內存/ 磁盤比例 386
9.3.5 選擇硬盤 387
9.4 固態存儲 389
9.4.1 閃存概述 390
9.4.2 閃存技術 391
9.4.3 閃存的基準測試 392
9.4.4 固態硬盤驅動器(ssd) 393
9.4.5 pcie 存儲設備 395
9.4.6 其他類型的固態存儲 396
9.4.7 什麼時候應該使用閃存 396
9.4.8 使用flashcache 397
9.4.9 優化固態存儲上的mysql 399
9.5 為備庫選擇硬件 402
9.6 raid 性能優化 403
9.6.1 raid 的故障轉移、恢復和鏡像 405
9.6.2 平衡硬件raid 和軟件raid 406
9.6.3 raid 配置和緩存 407
9.7 san 和nas 410
9.7.1 san 基準測試 411
9.7.2 使用基於nfs 或smb 的san 412
9.7.3 mysql 在san 上的性能 412
9.7.4 應該用san 嗎 413
9.8 使用多磁盤捲 414
9.9 網絡配置 416
9.10 選擇操作係統 418
9.11 選擇文件係統 419
9.12 選擇磁盤隊列調度策略 421
9.13 綫程 422
9.14 內存交換區 422
9.15 操作係統狀態 424
9.15.1 如何閱讀vmstat 的輸齣 425
9.15.2 如何閱讀iostat 的輸齣 426
9.15.3 其他有用的工具 428
9.15.4 cpu 密集型的機器 428
9.15.5 i/o 密集型的機器 429
9.15.6 發生內存交換的機器 430
9.15.7 空閑的機器 430
9.16 總結 431
第10 章 復製 433
10.1 復製概述 433
10.1.1 復製解決的問題 434
10.1.2 復製如何工作 435
10.2 配置復製 436
10.2.1 創建復製賬號 437
10.2.2 配置主庫和備庫 437
10.2.3 啓動復製 439
10.2.4 從另一個服務器開始復製 441
10.2.5 推薦的復製配置 443
10.3 復製的原理 445
10.3.1 基於語句的復製 445
10.3.2 基於行的復製 446
10.3.3 基於行或基於語句:哪種更優 446
10.3.4 復製文件 448
10.3.5 發送復製事件到其他備庫 449
10.3.6 復製過濾器 450
10.4 復製拓撲 452
10.4.1 一主庫多備庫 452
10.4.2 主動- 主動模式下的主- 主復製 453
10.4.3 主動- 被動模式下的主- 主復製 455
10.4.4 擁有備庫的主- 主結構 456
10.4.5 環形復製 457
10.4.6 主庫、分發主庫以及備庫 458
10.4.7 樹或金字塔形 460
10.4.8 定製的復製方案 460
10.5 復製和容量規劃 465
10.5.1 為什麼復製無法擴展寫操作 466
10.5.2 備庫什麼時候開始延遲 466
10.5.3 規劃冗餘容量 467
10.6 復製管理和維護 468
10.6.1 監控復製 468
10.6.2 測量備庫延遲 469
10.6.3 確定主備是否一緻 469
10.6.4 從主庫重新同步備庫 470
10.6.5 改變主庫 471
10.6.6 在一個主- 主配置中交換角色 476
10.7 復製的問題和解決方案 477
10.7.1 數據損壞或丟失的錯誤 477
10.7.2 使用非事務型錶 480
10.7.3 混閤事務型和非事務型錶 480
10.7.4 不確定語句 481
10.7.5 主庫和備庫使用不同的存儲引擎 481
10.7.6 備庫發生數據改變 481
10.7.7 不唯一的服務器id 482
10.7.8 未定義的服務器id 482
10.7.9 對未復製數據的依賴性 482
10.7.10 丟失的臨時錶 483
10.7.11 不復製所有的更新 484
10.7.12 innodb 加鎖讀引起的鎖爭用 484
10.7.13 在主- 主復製結構中寫入兩颱主庫 486
10.7.14 過大的復製延遲 488
10.7.15 來自主庫的過大的包 491
10.7.16 受限製的復製帶寬 491
10.7.17 磁盤空間不足 492
10.7.18 復製的局限性 492
10.8 復製有多快 492
10.9 mysql 復製的高級特性 494
10.10 其他復製技術 496
10.11 總結 498
第11 章 可擴展的mysql 501
11.1 什麼是可擴展性 501
11.1.1 正式的可擴展性定義 503
11.2 擴展mysql 507
11.2.1 規劃可擴展性 507
11.2.2 為擴展贏得時間 508
11.2.3 嚮上擴展 509
11.2.4 嚮外擴展 510
11.2.5 通過多實例擴展 525
11.2.6 通過集群擴展 526
11.2.7 嚮內擴展 530
11.3 負載均衡 532
11.3.1 直接連接 534
11.3.2 引入中間件 537
11.3.3 一主多備間的負載均衡 540
11.4 總結 541
第12 章 高可用性 543
12.1 什麼是高可用性 543
12.2 導緻宕機的原因 544
12.3 如何實現高可用性 545
12.3.1 提升平均失效時間(mtbf) 545
12.3.2 降低平均恢復時間(mttr) 547
12.4 避免單點失效 548
12.4.1 共享存儲或磁盤復製 549
12.4.2 mysql 同步復製 551
12.4.3 基於復製的冗餘 555
12.5 故障轉移和故障恢復 556
12.5.1 提升備庫或切換角色 558
12.5.2 虛擬ip 地址或ip 接管 558
12.5.3 中間件解決方案 559
12.5.4 在應用中處理故障轉移 560
12.6 總結 560
第13 章 雲端的mysql 563
13.1 雲的優點、缺點和相關誤解 564
13.2 mysql 在雲端的經濟價值 566
13.3 雲中的mysql 的可擴展性和高可用性 567
13.4 四種基礎資源 568
13.5 mysql 在雲主機上的性能 569
13.5.1 在雲端的mysql 基準測試 571
13.6 mysql 數據庫即服務(dbaas) 573
13.6.1 amazon rds 573
13.6.2 其他dbaas 解決方案 574
13.7 總結 575
第14 章 應用層優化 577
14.1 常見問題 577
14.2 web 服務器問題 579
14.2.1 尋找最優並發度 581
14.3 緩存 582
14.3.1 應用層以下的緩存 583
14.3.2 應用層緩存 584
14.3.3 緩存控製策略 586
14.3.4 緩存對象分層 587
14.3.5 預生成內容 588
14.3.6 作為基礎組件的緩存 589
14.3.7 使用handlersocket 和memcached 589
14.4 拓展mysql 590
14.5 mysql 的替代品 590
14.6 總結 591
第15 章 備份與恢復 593
15.1 為什麼要備份 594
15.2 定義恢復需求 595
15.3 設計mysql 備份方案 596
15.3.1 在綫備份還是離綫備份 597
15.3.2 邏輯備份還是物理備份 598
15.3.3 備份什麼 601
15.3.4 存儲引擎和一緻性 603
15.4 管理和備份二進製日誌 605
15.4.1 二進製日誌格式 606
15.4.2 安全地清除老的二進製日誌 607
15.5 備份數據 607
15.5.1 生成邏輯備份 607
15.5.2 文件係統快照 610
15.6 從備份中恢復 617
15.6.1 恢復物理備份 618
15.6.2 還原邏輯備份 619
15.6.3 基於時間點的恢復 622
15.6.4 更高級的恢復技術 624
15.6.5 innodb 崩潰恢復 625
15.7 備份和恢復工具 628
15.7.1 mysql enterprise backup 628
15.7.2 percona xtrabackup 628
15.7.3 mylvmbackup 629
15.7.4 zmanda recovery manager 629
15.7.5 mydumper 629
15.7.6 mysqldump 629
15.8 備份腳本化 631
15.9 總結 633
第16 章 mysql 用戶工具 635
16.1 接口工具 635
16.2 命令行工具集 636
16.3 sql 實用集 637
16.4 監測工具 637
16.4.1 開源的監控工具 638
16.4.2 商業監控係統 640
16.4.3 innotop 的命令行監控 642
16.5 總結 646
附錄a mysql 分支與變種 649
附錄b mysql 服務器狀態 655
附錄c 大文件傳輸 683
附錄d explain 687
附錄e 鎖的調試 703
附錄f 在mysql 上使用sphinx 713
索引 739
· · · · · · (收起)

讀後感

評分☆☆☆☆☆

至今读过最好的一本关于mysql图书,我买的是第三版,没感觉到翻译问题,感觉翻译很不错。 内容通俗易懂,没有特别深奥的东西; 感觉都是一些比较熟悉的内容,这本书够厚方方面面作了总结,有了整体的认识。 一口气看了7章,内容非常不错,很适合作为入门后提升,5星  

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

在MySQL社区,这是一本重量级的书,我不知道出版社是怎么挑选译者的,但是很明显,我个人的意见,这次挑选非常的失败。书中98页倒数第4行的"binary search"的翻译(二进制搜索)已经道出了一切,但凡学过计算机的,我估计都不能做出这样的翻译。在计算机领域,二进制是一个专门...  

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

大家吐槽的是第二版的翻译,这个是第三版,翻译人员都是淘宝的大师,质量已经有了很大的提高,这个中文版还是很值得一看的。附上其中之一翻译人员的blog,看看blog就知道大师的水平http://www.orczhou.com/index.php/2013/04/high-performance-mysql-3rd-trans/  

用戶評價

评分☆☆☆☆☆

作為一名年輕的數據庫開發人員,我深知學習和掌握MySQL的性能優化技巧是職業生涯發展的重要一步。這本書的評價非常高,我抱著極大的期待開始閱讀。我最感興趣的部分是關於“數據庫設計與優化”的章節。我希望能夠學到如何根據業務需求,設計齣高內聚、低耦閤的數據庫錶結構,以及如何通過範式設計和反範式設計來平衡數據冗餘和查詢效率。我還對書中關於“MySQL的並發控製”的講解非常期待,比如鎖機製、事務隔離級彆等,理解這些概念對於避免死鎖和提高並發性能至關重要。我也希望書中能夠提供一些關於如何使用MySQL的各種存儲引擎(如InnoDB、MyISAM)以及它們各自的優缺點和適用場景的詳細對比。

评分☆☆☆☆☆

我是一名喜歡刨根問底的開發者,對於MySQL的性能優化,我不僅僅想知道“怎麼做”,更想知道“為什麼這麼做”。這本書的作者在業界以其深刻的洞察力而聞名,所以我相信這本書能夠滿足我的求知欲。我希望從書中能夠深入理解MySQL的內部工作機製,例如其查詢解析、優化、執行的過程,以及InnoDB存儲引擎的日誌、緩衝池、鎖管理等。我還對書中關於“MySQL的內存管理和磁盤I/O優化”的講解非常期待,這些底層細節往往是性能問題的關鍵所在。我也希望書中能夠提供一些關於如何利用MySQL的高級特性,例如窗口函數、公共錶錶達式(CTE)等,來簡化查詢並提升性能的案例。

评分☆☆☆☆☆

我是一名MySQL愛好者,一直緻力於鑽研MySQL的各項技術。這本書的齣版,讓我對MySQL的性能優化有瞭更深入的瞭解和更係統的認識。我之前接觸過不少關於MySQL優化的文章和書籍,但總感覺缺乏一個完整的體係。這本書的齣現,填補瞭這一空白。我希望從書中能夠學到如何進行SQL語句的深度優化,如何分析執行計劃,如何識彆慢查詢,以及如何根據具體場景選擇閤適的索引。我還對書中關於“MySQL集群化”和“高可用方案”的介紹特彆感興趣,例如如何進行主從復製、讀寫分離、分片等,這些都是構建大規模、高可用數據庫係統的必備技能。我希望書中能夠提供一些關於MySQL與其他技術棧(如Spring Boot、Redis等)集成時的性能優化建議,這對於我實際的項目開發非常有幫助。

评分☆☆☆☆☆

我之所以會被這本書吸引,很大程度上是因為它所承諾的“高性能”。在當今這個數據爆炸的時代,任何一個應用對數據庫的性能要求都越來越高。我曾經參與過一個電商平颱的開發,用戶增長速度迅猛,隨之而來的是數據庫壓力的劇增。特彆是在大促期間,首頁的商品列錶查詢、用戶訂單的生成和查詢等操作,都麵臨著巨大的挑戰。我們曾嘗試瞭各種方法,包括增加服務器配置、調整查詢語句,但效果都收效甚微。這本書的標題,直接擊中瞭我的痛點。我希望能夠從這本書中學習到如何係統性地分析和解決MySQL的性能問題,而不僅僅是頭痛醫頭、腳痛醫腳。比如,我特彆想瞭解在不同的業務場景下,如何選擇最優的存儲引擎,以及如何根據數據的訪問模式來設計錶結構,這對於數據的讀寫效率至關重要。另外,書中提到的“索引優化”,我一直覺得這是MySQL性能提升的關鍵,但如何科學地創建、使用和維護索引,避免“無效索引”或者“過度索引”,卻是需要深入研究的。我也很好奇,作者是如何講解MySQL的執行計劃分析的,因為這直接關係到我們能否理解查詢語句的實際執行過程,從而進行有效的優化。我期待書中能有大量的實際案例和詳實的圖示,來幫助我理解那些比較抽象的概念。

评分☆☆☆☆☆

這本書的作者在業界享有盛譽,這讓我對這本書的內容充滿瞭信心。我一直關注著這位作者在技術社區的分享,他的見解總是那麼深刻而獨到。這次他推齣的這本關於MySQL性能優化的專著,我更是不能錯過。我從事MySQL DBA工作多年,雖然對MySQL有一定程度的瞭解,但在麵對一些疑難雜癥的性能問題時,依然會感到力不從心。比如,有時候我們會在夜間進行數據遷移或者批處理,這段時間內數據庫的性能會顯著下降,並且會影響到綫上服務的穩定性。我希望通過這本書,能夠學到更高級的性能調優技巧,例如如何通過參數配置來精細化控製數據庫的行為,如何識彆和解決慢查詢,以及如何進行容量規劃和性能監控。我對書中關於“鎖機製”和“事務隔離級彆”的章節尤其感興趣,因為這些底層機製往往是導緻性能瓶頸的根源,但又相對難以理解和掌握。我還希望這本書能夠提供一些關於MySQL集群化和高可用方案的探討,這對於構建大型、穩定的數據庫係統至關重要。

评分☆☆☆☆☆

我是一名資深的Java後端工程師,在項目開發中,經常會遇到數據庫相關的性能問題。雖然我對於SQL的編寫有一定的經驗,但對於MySQL的底層優化,始終感覺隔靴搔癢。我非常期待這本書能夠為我打開一扇新的大門,讓我能夠更深入地理解MySQL是如何工作的,以及如何通過精細化的配置和優化來榨取數據庫的每一絲性能。我希望書中能夠詳細介紹MySQL的各個組件,例如連接器、解析器、優化器、執行器等等,並解釋它們在查詢執行過程中扮演的角色。我也對書中關於“緩存策略”的講解很感興趣,如何在不同層麵上進行緩存,以減少數據庫的負載,是提高係統性能的關鍵。此外,我希望書中能夠提供一些關於如何使用MySQL的各種參數來調整數據庫行為的經驗分享,例如buffer pool大小、query cache設置、sort buffer size等等。

评分☆☆☆☆☆

作為一名對數據庫性能優化充滿熱情的研究者,我一直在尋找能夠係統性地提升MySQL性能的書籍。這本書的齣版,無疑是一個令人興奮的消息。從網上看到的一些介紹來看,它涵蓋瞭MySQL性能優化的方方麵麵,從基礎的SQL調優到高級的架構設計,都進行瞭深入的闡述。我最期待的莫過於書中關於“數據庫調優理論與實踐”的部分。我希望能學到一套完整的性能分析和優化流程,包括如何采集性能數據,如何定位性能瓶頸,以及如何評估優化效果。此外,我對書中關於“MySQL架構與原理”的介紹也充滿期待,隻有深入理解瞭MySQL的工作原理,纔能更有效地進行性能調優。例如,我一直對MySQL的查詢緩存機製、InnoDB存儲引擎的內部結構以及Redo Log和Undo Log的作用感到好奇,希望這本書能對此有詳細的解釋。我還希望這本書能夠提供一些關於MySQL版本升級和遷移過程中性能保障的經驗分享。

评分☆☆☆☆☆

我是一名係統架構師,在設計和維護大型分布式係統時,數據庫的性能和穩定性是至關重要的環節。這本書的齣現,為我提供瞭寶貴的參考。我希望能夠從書中學習到如何對MySQL進行全麵的性能評估和調優,包括如何監控數據庫的各項指標,如何識彆和解決性能瓶頸,以及如何進行容量規劃和性能預測。我也對書中關於“MySQL的擴展性解決方案”的介紹非常感興趣,例如如何進行分庫分錶、數據歸檔、讀寫分離等,這些都是應對海量數據和高並發訪問的關鍵技術。我希望書中能夠提供一些關於MySQL與其他技術組件(如消息隊列、緩存係統、搜索服務等)進行良好集成的最佳實踐和性能優化建議。

评分☆☆☆☆☆

我是一名初創公司的技術負責人,我們正在快速擴張,而數據庫的性能瓶頸已經成為瞭我們發展的絆腳石。每次上綫新功能,都需要花費大量時間和精力去優化數據庫查詢,並且往往是在齣現問題之後纔著手解決。這本書的齣現,恰恰是我急需的“寶典”。我希望通過閱讀這本書,能夠建立起一套 proactive 的性能優化機製,而不是被動地應對問題。我特彆想從書中學習到如何設計齣易於擴展和維護的數據庫 schema,以及如何在這種 schema 下實現高效的數據訪問。對於如何在高並發場景下實現讀寫分離和負載均衡,我也非常感興趣。這本書的標題“高性能MySQL”,直接點明瞭核心需求,讓我看到瞭解決眼前燃眉之急的希望。我希望書中能夠提供一些關於如何使用第三方工具進行性能分析和監控的指導,例如Percona Toolkit或者pt-query-digest等。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就給我留下瞭深刻的印象,那種沉穩而又不失力量感的字體,搭配上數據庫的抽象圖形,仿佛在預示著一場關於性能優化的深度探索。拿到手中,厚實的分量和紙張的質感都傳遞著專業與嚴謹。我是一名剛接觸MySQL不久的開發者,在項目中遇到瞭不少性能瓶頸,尤其是在處理大量並發請求和復雜查詢時,數據庫響應速度明顯變慢,甚至齣現超時。身邊有經驗的同事推薦瞭這本書,說它能解決我遇到的很多問題。雖然我還沒來得及深入閱讀,但僅僅是目錄和前言部分,就讓我對MySQL的底層原理和優化技巧有瞭更清晰的認識。作者在序言中提及瞭“磨刀不誤砍柴工”的道理,強調瞭深入理解數據庫內部機製的重要性,這與我目前的需求非常契閤。我非常期待能夠通過這本書,掌握諸如索引優化、查詢重寫、緩存策略、錶結構設計以及服務器配置等方麵的進階技能。目前我遇到的一個難題是,在進行數據批量插入時,速度非常緩慢,並且在插入過程中數據庫CPU占用率居高不下。我猜測這可能與事務處理、鎖機製或者插入語句本身的寫法有關,而這本書很可能提供瞭針對性的解決方案。此外,我也對如何在高並發環境下保證數據庫的穩定性和可用性感到好奇,例如如何進行讀寫分離、主從復製以及分庫分錶等策略。總而言之,這本書給我的第一印象是內容紮實,專業性強,並且能解決實際工作中的痛點。

评分☆☆☆☆☆

關鍵就是3-6和9-11章,錶結構設計,索引,分庫分錶,EXPLAIN+執行計劃。挺全的,不過很多東西都是假設你有清晰的概念,還是配閤搜索看最閤適

评分☆☆☆☆☆

看瞭前幾章和執行計劃

评分☆☆☆☆☆

MySQL的中高級教程

评分☆☆☆☆☆

經典之作,讀完之後功力再增一層

评分☆☆☆☆☆

比較全麵的一本書,值得參考。看的是電子書,需要收藏本紙質書,不過內容是針對5.1到5.5的,希望能齣新版,更新5.6/5.7的內容。

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