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出版者:Wiley-Interscience

作者:Tapio Lahdenmaki

出品人:

页数:328

译者:

出版时间:2005-7-7

价格:USD 124.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471719991

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
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深入理解现代数据存储与查询优化：面向高性能应用的架构设计 导言：数据密集型时代的挑战与机遇 在当今数据爆炸性增长的时代，任何成功的企业级应用都离不开高效、可靠的数据存储和检索机制。然而，随着数据量的激增和用户对实时响应速度要求的不断提高，传统的数据库设计和查询执行方法正面临前所未有的挑战。仅仅依赖于成熟的关系型数据库管理系统（RDBMS）的标准功能，往往不足以支撑现代业务对极低延迟和极高吞吐量的需求。 本书聚焦于超越基础SQL和标准索引创建的范畴，深入探讨构建和优化下一代高性能数据系统的关键技术和架构决策。它不是一本关于特定数据库产品（如Oracle、SQL Server或PostgreSQL）的操作手册，而是一本关于数据组织原理、查询执行理论以及系统级优化策略的深度指南。 第一部分：数据结构与存储的底层逻辑 理解数据如何在物理介质上组织，是实现极致性能的第一步。本部分将抛开抽象的逻辑模型，深入到磁盘I/O、内存管理和并发控制的底层细节。 第一章：超越B树：新型数据结构在现代存储中的应用 虽然B树及其变体（如B+树）是关系型数据库的基石，但它们在处理特定类型工作负载——特别是高并发写入和范围查询的极端场景——时，其性能瓶颈日益显现。 日志结构化存储（LSM Trees）的深度剖析： 详细分析LSM树（如SSTable、MemTable结构）的工作原理，探讨其在写入密集型场景中的优势，以及如何通过 Compaction 策略（如Levelled vs. Tiered Compaction）平衡读写性能。重点讨论其固有的“读放大”问题，以及克服这些问题的高级技术，包括墓碑（Tombstone）管理和查询时合并（Merge-on-Read）的优化。 基于树的结构在SSD上的适应性： 探讨闪存存储（NAND Flash）的特性（如磨损均衡、块擦除限制）对传统数据库结构的影响。如何设计能最大化SSD寿命和性能的数据结构，例如采用“写时复制”（Copy-on-Write, CoW）策略的变体。 面向特定工作负载的特殊结构： 介绍如何利用位图索引（Bitmap Indexes）加速涉及大量低基数属性的查询，以及何时采用基数树（Radix Trees）或哈希结构来提升特定键值查找的速度。 第二章：内存与缓存的精细控制 现代数据库性能瓶颈大多转移到了内存管理和缓存效率上。本章侧重于如何将数据尽可能高效地放置在存储层次结构的顶端。 缓冲池管理策略的进化： 深入研究不同缓冲池替换算法（如LRU的局限性，CLOCK算法的改进）以及如何结合工作集分析来动态调整缓存大小。讨论脏页（Dirty Page）写入策略（如Checkpoints与后台写入）对事务延迟的影响。 数据布局与CPU缓存友好性： 探讨如何设计数据记录（Tuples）的物理布局，以确保字段对齐、最小化缓存行填充（Cache Line Padding），并最大化CPU L1/L2/L3缓存的命中率。分析“列式存储”（Columnar Storage）的原理及其在分析型查询中实现缓存局部性的优势。 第二部分：查询执行引擎的深度优化 本部分不再关注SQL的编写，而是深入到数据库内核中，研究查询语句是如何被解析、优化并最终转化为高效机器指令的。 第三章：高级查询优化器的理论与实践 查询优化器是数据库的“大脑”，其目标是在可能爆炸的执行计划空间中找到一个近似最优的路径。 统计信息与代价模型： 详细阐述高质量统计信息（如直方图、相关性矩阵）的收集方法，以及如何构建精确的代价模型来评估I/O成本、CPU消耗和内存需求。重点分析在数据倾斜（Data Skew）情况下，标准统计信息失效的场景与应对措施。 动态规划与启发式搜索： 深入探索基于动态规划的优化算法（如System R风格的Join Ordering），并讨论如何结合启发式规则（Heuristics）来加速复杂查询的优化过程，尤其是在面对多路连接（Multi-way Joins）时。 自适应查询执行（Adaptive Query Execution, AQE）： 探讨现代优化器如何超越静态计划。讨论运行时对数据特征的探测（Runtime Probing），并根据实际观测到的行数、数据分布等信息，动态调整后续算子的参数（如调整并行度、切换Join算法）。 第四章：连接（Join）算法的性能矩阵 连接操作通常是RDBMS中最昂贵的操作。理解不同连接算法的适用场景至关重要。 混合哈希连接（Hybrid Hash Join）的精细调优： 分析构建阶段和探测阶段的内存分配策略，以及如何通过预分区技术减少磁盘溢写（Spill-to-Disk）的发生。 同步与异步的并行连接策略： 探讨并行Hash Join和并行嵌套循环连接（Nested Loop Join）的线程同步开销。分析异步执行模型如何通过流水线（Pipelining）和延迟物化（Delayed Materialization）来隐藏数据传输延迟。 索引连接的边缘情况： 在什么情况下，使用“基于索引的查找”（Index Scans）反而不如全表扫描？分析当查询选择性（Selectivity）较低时，优化器应如何权衡索引遍历成本与顺序读取成本。 第三部分：并发控制与系统弹性 高性能系统必须在提供高并发访问的同时，确保数据的一致性和事务的完整性。 第五章：现代并发控制模型：超越两阶段锁定（2PL） 传统的2PL模型虽然保证了隔离性，但其固有的锁竞争严重限制了系统的吞吐量。 乐观并发控制（OCC）与多版本并发控制（MVCC）： 深入剖析MVCC的工作原理，重点讨论如何高效地管理“死元组”（Dead Tuples）的回收机制（如VACUUM/Garbage Collection），以及如何防止事务回滚的“雪崩效应”。 细粒度锁与无锁数据结构： 探讨如何实现比行级锁更细粒度的锁机制（如Latch-free结构），以及如何利用原子操作（CAS）来优化高频访问的热点数据结构，从而减少锁等待时间。 第六章：分布式事务与数据一致性保证 当数据分布在多个节点上时，维护全局一致性成为新的挑战。 分布式事务的协调协议： 详细对比Paxos和Raft协议在实践中的应用，以及它们如何作为底层实现提供强一致性的日志服务。 可扩展的快照隔离（Snapshot Isolation）： 研究如何设计分布式快照机制，使得跨节点的事务能够以最小的协调开销获得一致的视图，并讨论“序列化违规”（Serialization Anomaly）的检测与处理。 结论：面向未来数据处理范式的架构演进 本书旨在为系统架构师和高级数据库开发者提供一个蓝图，使他们能够清晰地认识到现代高性能数据系统的设计核心在于对物理特性的深度理解和对计算资源的精细调度。通过掌握这些底层原理，读者将能够构建出能够适应PB级数据和毫秒级延迟要求的下一代数据基础设施。

评分☆☆☆☆☆

《高性能MySQL》索引部分推荐的一本好书， 对于想了解索引设计与优化的读者， 非常值得一读。对比与其他数据库书籍只是对索引粗略的介绍， 本书详细介绍了索引相关的方方面面， 特别是通过3 stars， BQ, QUBE等评估方式，通过对random reading, sequence reading和fetch rows...

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我一直认为，索引的设计是关系型数据库性能调优的重中之重，但也是最容易被忽视的环节。很多时候，我们可能会抱着“先建起来再说”的心态，在遇到性能问题时才想起要去优化索引。然而，这种“亡羊补牢”式的做法往往事倍功半，甚至会因为错误的索引设计而引入新的性能瓶颈。这本书的标题，"Relational Database Index Design and the Optimizers"，精准地抓住了问题的核心——索引设计与优化器的协同作用。我期待这本书能够提供一种“前瞻性”的索引设计方法论，让我在数据库设计之初就能考虑到索引的合理性，而不是等到系统上线后才去被动响应。我希望书中能够详细介绍不同类型的索引（如B-tree、Hash、Full-text等），以及它们各自的适用场景和优缺点。更重要的是，我希望能够深入了解数据库优化器是如何理解和利用这些索引的。例如，对于一个复合索引，优化器会如何选择其中的哪些列用于过滤？对于包含多个索引的查询，优化器会如何选择最合适的索引？这本书能否提供一些分析工具或查询技巧，帮助我观察和理解优化器的决策过程？我希望通过这本书的学习，能够建立起一套系统性的索引设计和优化流程，能够更自信地应对各种复杂的查询场景，从而最大程度地提升数据库的整体性能，并确保系统的稳定运行，这对于我这样一个需要不断关注系统效率的开发者来说，无疑是极其宝贵的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题，“Relational Database Index Design and the Optimizers”，让我立刻联想到我在实际工作中遇到的种种关于查询性能的挑战。我常常会收到来自业务部门的反馈，说某个报表生成得太慢，或者某个页面的加载时间过长。虽然我可以针对这些慢查询编写SQL语句，但要从根本上解决问题，就必须深入理解数据库是如何处理这些查询的，以及索引在其中扮演的角色。我非常好奇这本书会如何阐述索引的设计原则。它是否会包含一些指导性的原则，告诉我应该根据什么标准来决定是否创建索引？如何选择索引的字段？如何处理复合索引的字段顺序？更重要的是，我希望这本书能够详细介绍数据库优化器的工作原理。优化器是如何解析SQL语句的？它会如何分析数据的统计信息来选择最佳的查询路径？对于同一个SQL语句，为什么不同的索引配置会导致截然不同的执行效果？我非常期待书中能够提供一些实用的技巧，帮助我理解和分析查询执行计划，并根据执行计划来调整索引策略。例如，如何识别哪些索引没有被有效利用，或者哪些索引正在拖累系统的性能。我相信，这本书能够帮助我建立起一种“知其然，更知其所以然”的索引设计和优化思维，从而真正地提升数据库的响应速度和处理能力。

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自从我踏入数据库领域以来，我一直对数据库索引的奥秘感到着迷。我深知，一个精心设计的索引能够极大地提升查询性能，但同时，错误的索引设计也可能成为性能的“杀手”。很多时候，我能够通过经验来判断一个查询是否需要索引，但对于如何设计一个真正高效的索引，尤其是如何与数据库的查询优化器协同工作，我总觉得不够深入。这本书的标题“Relational Database Index Design and the Optimizers”正是我一直在寻找的。我非常好奇书中将如何详细地讲解索引的结构，例如B-tree、Hash索引等，以及它们各自在数据检索、插入、删除操作中的性能表现。更重要的是，我非常期待书中能够深入剖析数据库查询优化器的工作机制。优化器是如何分析SQL语句的？它是如何评估不同查询计划的成本的？它在选择索引时会考虑哪些因素？我希望这本书能够提供一些实用的技巧，例如如何通过分析执行计划来找出索引的不足之处，以及如何根据具体的查询模式来调整索引的设计，比如如何选择复合索引的字段顺序，或者何时使用覆盖索引。我相信，通过阅读这本书，我能够更深入地理解数据库内部的工作原理，从而更有效地设计和维护数据库索引，确保数据库系统的稳定性和高性能。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期与关系型数据库打交道的开发人员，我一直在寻找一本能够真正深入讲解索引设计并且与查询优化器紧密结合的书籍。市面上关于SQL的书籍很多，但大多数都侧重于SQL语法的使用，对于索引的讲解往往流于表面，缺乏对背后原理的深入探讨。而对于优化器，我更是感到一种神秘感，它就像一个黑匣子，我们输入SQL语句，它输出执行计划，但我们往往不知道它是如何做到的。这本书的出现，正是我所需要的。我期望它能从最基础的数据结构和算法讲起，例如B-tree、B+tree等索引结构是如何工作的，它们在数据检索、插入、删除等操作中是如何表现的。更重要的是，我希望它能详细解释数据库优化器在生成查询执行计划时所做的权衡和决策。比如，它会如何评估全表扫描与索引扫描的成本？它会如何选择多列索引的列顺序？它会如何处理JOIN操作的顺序和方式？这本书能否提供一些工具或方法，帮助我们更好地理解优化器的行为，甚至在必要时“引导”优化器做出更优的选择？我非常期待能够学习到如何通过调整索引、SQL语句甚至数据库配置参数来影响优化器的行为，从而获得更好的查询性能。我相信，掌握了这些知识，我将不再仅仅是SQL语句的使用者，更能成为数据库性能的“驯服者”。

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作为一名在数据库领域摸爬滚打多年的技术人员，我深知索引设计之于数据库性能的重要性，同时也对数据库查询优化器的那份“智能”充满好奇。我曾经花费大量时间去尝试和调整索引，但往往是“头痛医头，脚痛医脚”，缺乏一种系统性的方法论。这本书的标题“Relational Database Index Design and the Optimizers”犹如一束光，照亮了我一直以来探索的方向。我非常期待它能从数据结构和算法的层面，深入浅出地讲解各种索引的实现原理，以及它们在读写操作中的性能表现。更重要的是，我迫切希望了解数据库优化器是如何工作的。它是如何分析SQL语句的，如何估算各种执行计划的成本，以及如何选择最适合的索引来加速查询？我希望这本书能提供一些切实可行的分析工具和方法，帮助我理解和解读查询执行计划，从而能够识别出那些未被有效利用的索引，或者那些阻碍性能提升的查询模式。我相信，通过这本书的学习，我将能够构建起一套更加科学、严谨的索引设计和优化体系，从而从根本上提升数据库的响应速度和处理能力，为业务提供更强大的技术支撑。

评分☆☆☆☆☆

我对数据库索引的设计一直抱有极大的兴趣，同时也深感其中的复杂性。很多时候，我们能够成功地为某个查询创建索引，并显著提升其性能，但对于其背后的原理，尤其是数据库优化器在其中扮演的角色，我总觉得理解不够透彻。这本书的书名“Relational Database Index Design and the Optimizers”，恰好触及了这一核心。我非常期待它能为我揭示索引设计背后的深层逻辑，例如如何根据数据的分布特征、查询的频率和类型来选择最合适的索引结构，以及如何处理复合索引的字段顺序问题。更重要的是，我非常渴望了解数据库优化器是如何工作的。它是如何解析SQL语句的？它在生成执行计划时会进行哪些权衡？它又是如何利用各种索引来加速数据检索的？我希望书中能够提供一些实用的工具和技巧，帮助我深入分析查询执行计划，从而更精准地识别出哪些索引是有效的，哪些索引是冗余的，或者哪些索引的设计存在问题。我相信，通过这本书的学习，我将能够将我的索引设计能力提升到一个新的水平，实现更高效、更稳定的数据库性能。

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在数据库性能优化的海洋中，索引无疑是那块指引方向的北极星，但它的设计却并非易事，往往需要对数据库内部的运作机制有深刻的理解。我曾经遇到过这样一个场景：一个原本运行流畅的电商平台，在某个促销活动期间，用户查询商品列表的响应时间急剧上升，甚至出现超时。经过一番排查，发现是大量的商品筛选查询导致了全表扫描，而我们当时设计的索引并没有考虑到这种高频、多条件的组合查询。那次经历让我深刻体会到，索引设计远比我想象的要复杂，它不仅仅是简单地为某些列创建B-tree索引，更需要考虑查询的频率、查询的模式、数据的分布特性，以及数据库优化器是如何解析和执行这些查询的。这本书的标题，"Relational Database Index Design and the Optimizers"，正是直接切中了这一关键环节。我非常好奇书中会对“优化器”这个概念进行怎样的阐述。它是如何分析SQL语句的？它在选择最佳查询路径时会考虑哪些因素？不同的数据库系统（例如MySQL、PostgreSQL、SQL Server）的优化器在索引处理上有何异同？我尤其期待书中能够提供一些实际的案例分析，例如如何识别慢查询、如何通过分析查询执行计划来判断索引的有效性，以及如何针对特定的慢查询场景来调整索引策略。我相信，这本书能够帮助我建立一套完整的思维框架，让我能够从根本上理解数据库的查询优化过程，从而更有效地设计和维护数据库索引，确保系统在各种负载下都能保持良好的性能。

评分☆☆☆☆☆

在我的职业生涯中，数据库的性能优化始终是我工作的重中之重。我深知，索引的设计直接关系到查询的速度和系统的响应能力，但与此同时，我也经常遇到一些令人困惑的性能问题，而这些问题往往与数据库的查询优化器如何处理索引有关。这本书的标题，“Relational Database Index Design and the Optimizers”，精准地捕捉到了我一直以来所面临的挑战。我非常期待这本书能够提供一套系统化的索引设计方法论，不仅仅是告诉我们如何创建索引，更重要的是解释为什么需要这样设计。我希望书中能够详细介绍各种索引类型的优缺点，以及它们在不同场景下的适用性。更重要的是，我非常好奇它将如何深入讲解数据库优化器的工作原理。优化器是如何分析SQL语句的？它是如何评估不同的查询路径的？它在选择索引时会考虑哪些因素？我希望通过这本书的学习，我能够学会如何分析查询执行计划，识别潜在的性能瓶颈，并能够利用索引来“引导”优化器做出更优的决策，从而从根本上解决那些困扰我的数据库性能问题。这不仅仅是提升我的个人技能，更是为了确保我们服务的业务能够更加稳定、高效地运行。

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这本书的书名，"Relational Database Index Design and the Optimizers"，光是看到就让我眼前一亮，因为它精准地击中了我在日常工作中经常遇到的痛点。作为一个数据库管理员，我深知索引的威力，也深知错误的索引设计会给系统带来怎样的噩梦。在没有接触这本书之前，我对于索引的理解大多停留在“增添可以加速查询”的直观层面，很多时候是通过大量的试错来摸索，效率低下且容易遗漏关键点。尤其是在面对复杂查询、大数据量以及不断变化的业务需求时，如何设计出一套既能满足当前需求，又能应对未来挑战的索引策略，一直是一个巨大的挑战。这本书的出现，就像是为我指明了一条清晰的道路。我非常期待它能系统地梳理出索引设计的底层逻辑，从数据存储结构、查询执行计划的生成原理，到各种优化器偏好和行为模式的深入剖析。我希望它不仅能提供“做什么”的指导，更重要的是能解释“为什么这么做”，从而让我能够真正理解索引的精髓，并将其灵活运用到各种实际场景中，而不是简单地套用模板。我相信，通过这本书的学习，我能够摆脱过去那种“拍脑袋”式的索引设计方式，转变为一种更加科学、严谨、并且能够真正提升数据库性能的专业方法论。这不仅仅是对我个人技能的提升，更是对我们整个团队工作效率和项目稳定性的重要保障。我迫不及待地想要深入其中，学习如何让我的数据库跑得更快、更稳，让我的工作更加得心应手。

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当我看到“Relational Database Index Design and the Optimizers”这个书名时，我的脑海中立刻浮现出无数个深夜调试SQL语句的场景，以及那些困扰我许久的性能瓶颈。作为一名数据库工程师，索引设计是我日常工作中至关重要的一环，但同时也是最令人头疼的部分。很多时候，我能够成功地为查询创建索引，并且看到查询速度得到显著提升，但这背后往往是大量的试错和经验积累，而缺乏系统性的理论指导。我对这本书抱有极大的期望，希望它能够为我提供一个清晰、系统化的索引设计框架。我特别想了解，它将如何阐述“优化器”这个至关重要的角色。优化器是如何理解SQL语句的，它是如何评估不同查询路径的成本的，它又是如何利用索引来加速数据检索的？我希望书中能够提供一些具体的工具和方法，帮助我深入了解优化器的行为，例如如何阅读和分析查询的执行计划，如何识别导致性能问题的关键因素，以及如何通过调整索引来“引导”优化器做出更优的选择。我期待这本书不仅能教我“做什么”，更能教我“为什么这样做”，从而使我能够将索引设计和优化能力提升到一个新的台阶，真正做到让数据库的高效运行成为一种必然，而不是一种偶然。

评分☆☆☆☆☆

很老的一本书, 翻译成中文版后才知道; 其实另外还有一个途径可以知道, 这本书在<high performance MySQL>的引用里头. 书太老了，里面没有什么有参考性的东西。幸亏用中文版翻了翻，否则时间损失更大了

评分☆☆☆☆☆

旺旺jamtong推荐。。

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简单estimation比较实用。细节的地方不容易看懂。如果有事例库和脚本就好了。

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