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出版者:Springer

作者:Yannis Manolopoulos, Yannis Theodoridis, Vassilis J. Tsotras

出品人:

页数:307

译者:

出版时间:2000

价格:$ 337.87

装帧:286

isbn号码:9780792377160

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 数据库
• 索引
• 性能优化
• 数据结构
• B树
• 查询优化
• 存储引擎
• PostgreSQL
• MySQL
• NoSQL

《数据库性能调优的深度探索》 本书是一本旨在为数据库管理员、开发人员以及任何希望深入理解和优化数据库性能的专业人士量身打造的指南。它抛开了浅尝辄止的表面知识，深入剖析了影响数据库性能的关键因素，并提供了行之有效的调优策略和实践方法。 本书内容涵盖： 从根本上理解查询执行计划： 我们将从最基础的层面开始，详细解析数据库如何处理查询请求。您将学习到查询优化器的内部工作机制，理解各种执行策略（如嵌套循环连接、哈希连接、合并连接）的原理及其适用场景。通过深入剖析执行计划，您可以精准地定位查询瓶颈，识别低效的操作。 精通索引的艺术： 索引是数据库性能的基石，本书将彻底揭示索引的奥秘。我们不仅会介绍B-树索引、哈希索引等常见索引类型，还将深入探讨位图索引、全文索引、空间索引以及多列索引等更复杂的索引结构。您将学习如何根据数据分布、查询模式和业务需求，选择最适合的索引类型，并掌握创建、维护和优化索引的实用技巧，例如索引的覆盖、填充因子、以及如何避免索引失效。 SQL语句的精妙构造： 编写高效的SQL语句是释放数据库潜力的关键。本书将指导您如何编写清晰、简洁且性能优越的SQL。我们将探讨常见的SQL陷阱，例如过度使用`SELECT `、不恰当的`JOIN`条件、以及复杂的子查询，并提供替代方案和优化建议。您将学习如何利用窗口函数、公用表表达式（CTE）以及其他高级SQL特性来简化复杂查询并提升性能。 深入理解和利用缓存机制： 缓存是减少磁盘I/O、加速数据访问的重要手段。本书将详细介绍数据库的各种缓存层级，包括查询缓存、数据页缓存、行缓存以及缓冲区管理器的工作原理。您将学习如何监控缓存命中率，识别缓存未命中原因，并采取措施优化缓存配置，最大限度地发挥缓存的作用。 事务管理与并发控制的挑战： 并发访问是数据库系统不可避免的问题。本书将深入探讨事务的ACID特性，以及不同的并发控制机制，如锁（行锁、表锁）、多版本并发控制（MVCC）等。您将理解这些机制如何平衡数据一致性和系统吞吐量，并学习如何识别和解决死锁、阻塞等并发问题，以确保系统的稳定运行。 存储引擎与物理设计的考量： 不同的存储引擎（如InnoDB, MyISAM等）在性能特点和适用场景上存在显著差异。本书将对主流存储引擎进行深度分析，帮助您理解它们的设计哲学和性能权衡。您还将学习如何进行合理的物理设计，包括表结构优化、分区策略、以及数据文件的布局，从而为您的应用奠定坚实的性能基础。 性能监控与故障排除的实战技巧： 了解系统当前的性能状况是进行有效调优的前提。本书将为您介绍强大的性能监控工具和技术，包括系统性能计数器、慢查询日志分析、以及 Profiling 工具的使用。您将学会如何设定性能基线，识别异常波动，并运用系统化的方法来诊断和解决各种数据库性能问题。 云原生数据库的性能优化： 随着云技术的飞速发展，云原生数据库的性能调优也呈现出新的特点。本书将探讨在云环境中部署和管理数据库时需要考虑的性能因素，例如实例类型选择、存储卷配置、网络延迟优化以及弹性伸缩策略。 本书的特点： 理论与实践并重： 每一章都以清晰的理论讲解为基础，辅以大量实际案例和代码示例，帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。 面向问题的解决： 本书并非罗列技术细节，而是聚焦于实际工作中可能遇到的性能问题，并提供切实可行的解决方案。 深入的洞察： 作者凭借丰富的实践经验，为读者揭示了许多不常被提及但却至关重要的性能调优细节。 循序渐进的难度： 内容从基础概念逐步深入到高级主题，适合不同经验水平的读者。 无论您是刚刚接触数据库性能调优，还是已经具备一定的经验，希望将技能提升到新的高度，《数据库性能调优的深度探索》都将是您不可或缺的参考书籍。通过阅读本书，您将能够更自信、更有效地应对数据库性能挑战，为您的应用程序提供卓越的运行体验。

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我不得不提到，这本书的校对工作简直是一场灾难，错误之多，令人咋舌。这不是那种偶发的拼写错误，而是深入到数学公式和算法逻辑层面的谬误。在关于分页存储和块因子计算的那一章，我发现了至少三个地方的代数推导过程存在明显的跳步和符号混用，尤其是涉及到对数函数的应用部分，直接导致了最终结论与常识相悖。更令人抓狂的是，书后附带的参考资料列表也显得非常不可靠，许多引用的论文链接已经失效，甚至有些引用的书籍作者名字都拼写错了。这让我对全书内容的准确性产生了根本性的怀疑，我无法信任一个连最基本的引用格式和公式推导都无法保证正确的技术资料。每一次我试图深入理解一个复杂算法时，都必须花费额外的时间去反向验证作者的每一步计算，这使得学习过程充满了挫败感，最终我不得不放弃依赖这本书进行深度学习，转而去搜索更可靠的网络资源来交叉验证这些关键的数学细节。

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这本书在理论和实践的衔接上存在着巨大的鸿沟，我尤其想吐槽的是它对“案例研究”部分的敷衍态度。作者似乎认为，只要在每章末尾附上几段关于“某大型电商平台可能会如何使用该索引”的宏观描述，就完成了理论到实践的转化。但实际上，这些所谓的“案例”缺乏任何可操作性，它们没有提供任何具体的SQL查询示例，没有展示特定索引结构在真实负载下的内存占用情况，更不用提如何将其集成到主流的开源数据库（如PostgreSQL或MySQL）的配置中。我需要的不是文学性的想象，而是可复现的、可以让我立刻在自己的开发环境中尝试的代码片段或配置参数。读完后，我仍然不知道在面对海量时序数据时，我应该选择论文中提到的那个复杂的混合结构，还是采用现有成熟数据库系统内置的某种优化策略，因为这本书没有给出任何实用的决策依据。

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我对这本书的叙事逻辑感到非常困惑，它似乎在努力地将所有已知的索引技术——从最基础的B+树变种到晦涩难懂的位图索引，再到一些我从未听闻的实验性结构——一股脑地塞进有限的篇幅里，结果就是每项技术都只蜻蜓点水般地介绍了一下“是什么”，却完全没有深入探究“为什么”和“如何优化”。比如，在讨论C-Trees的部分，作者用了整整三页来描述其结构定义，但当我们真正需要理解它在多维数据查询中相对于R-Tree的性能优势时，给出的分析却极其肤浅，充斥着“通常来说”、“可能更有效”这类模棱两可的表述。我更希望看到的是详细的实验数据、性能对比曲线，或者至少是一个清晰的数学模型推导，而不是这种“知其然不知其所以然”的罗列。整本书读下来，感觉像是在一个巨大的、摆满了各种工具的仓库里转悠了一圈，所有工具都在架子上，但没有一本说明书告诉你该怎么正确地拿起锤子敲钉子，每一个知识点都停留在概念层面，无法转化为实际的工程能力。

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这本书的封面设计简直是灾难，色彩搭配像极了上世纪八十年代的电子游戏说明书，那种荧光绿和深紫的撞击让人看了头疼欲裂。我原本对“高级数据库索引”这个主题抱有很高的期待，希望看到的是那种严谨、现代、充满洞察力的论述。然而，内页的排版更是令人绝望，字体选择混乱，有些地方使用了等宽字体，有些地方又突然冒出衬线体，段落之间的留白像是随便用尺子量了一下就完事了。更别提那些插图了，那些关于B树和哈希表的示意图，线条粗糙得像是用铅笔在草稿纸上随便画的，完全没有体现出主题所需的精度和专业性。阅读体验极差，每一次翻页都像是在进行一次视觉上的折磨，我不得不戴上老花镜去分辨那些模糊不清的图表标签。如果说内容是灵魂，那么这本《Advanced Database Indexing》的“身体”——它的物理呈现，简直就是对读者智商的一种侮辱，让一本严肃的技术书籍瞬间降格成了廉价的速印品。我甚至怀疑作者在提交最终稿时，是不是根本没有看一眼印刷厂给的校对样张。

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这本书的语言风格非常古板，简直像是在阅读一本上世纪九十年代初期的教科书，充满了陈旧的术语和过于冗长复杂的长句结构。很多技术名词的翻译也显得非常滞后，与当前业界主流的称呼存在明显的脱节，这让习惯了现代技术文档阅读习惯的我，不得不频繁地停下来查阅术语表，这极大地打断了我的学习节奏。例如，对于某些现代数据库系统中常见的“延迟写入”或“写合并”机制，作者依然固执地使用了一些早已被淘汰的、拗口的描述方式，仿佛这本书的修订工作停滞在了某个时间点，从未跟进最新的技术发展。这种翻译和用词上的不与时俱进，不仅降低了阅读的流畅性，更重要的是，它暗示了书中可能引用的案例和最佳实践也可能已经过时。在一个技术日新月异的领域，一本“老气横秋”的书籍带来的危险性，远比内容空洞更可怕——它可能是在教你一种不再适用的方法论。

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