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出版者:Auerbach Publications

作者:Burleson, Donald Keith

出品人:

页数:896

译者:

出版时间:2001-07-30

价格:USD 93.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780849311390

丛书系列:

图书标签:

• Oracle
• Oracle
• 数据库
• 内部原理
• 性能优化
• 架构
• 存储
• SQL
• PL/SQL
• 数据恢复
• 备份

《数据库深度解析：从零构建高效能系统》 简介 在这个数据爆炸式增长的时代，如何构建一个能够处理海量信息、保证数据安全、并提供闪电般查询速度的数据库系统，已成为每一位技术从业者面临的核心挑战。《数据库深度解析：从零构建高效能系统》并非仅仅是一本探讨现有数据库产品特性的书籍，它更是一次穿越数据库核心原理的探险之旅。本书旨在带领读者深入理解数据库系统的基石，从最底层的存储机制到复杂的查询优化策略，从并发控制的艺术到内存管理的精妙，全面揭示构建高性能、高可靠性数据库系统的内在逻辑。 本书跳脱了对特定数据库厂商产品的介绍，而是将目光聚焦于数据库系统共有的、普适性的核心技术和设计理念。无论您是正在从事分布式系统设计、大数据平台构建，还是仅仅对数据库底层工作原理充满好奇，本书都将为您提供一套系统性的知识框架和深刻的洞察。我们将从零开始，一层一层剥开数据库的神秘面纱，用清晰的逻辑和翔实的解释，构建起您对数据库运作机制的完整认知。 第一部分：数据存储的基石——理解数据的“安身立命”之处 数据的存储是数据库系统的起点，也是其性能的决定性因素之一。本部分将深入探讨各种数据存储模型和底层实现机制。 页（Page）与块（Block）： 我们将从数据库最基本的数据组织单位——页或块——讲起。理解页的结构、大小选择的权衡（例如，为什么数据库不会把数据存储在单独的字节中），以及数据如何在页内进行组织和管理，是后续所有存储优化的基础。我们将讨论页面的生命周期，包括创建、读取、修改和删除，以及它们在内存和磁盘之间的转移。 文件结构与布局： 数据库文件并非杂乱无章地存储数据，而是遵循精心设计的结构。本书将剖析常见的数据库文件组织方式，例如表空间（Tablespace）、段（Segment）、区（Extent）等概念，以及它们如何映射到操作系统文件。我们将探讨不同文件布局策略对I/O性能的影响，以及如何通过合理的空间管理来减少碎片，提升访问效率。 数据编码与压缩： 在保证数据完整性的前提下，如何更有效地利用存储空间是降低成本、提升性能的关键。我们将详细介绍各种数据编码技术，例如定长编码、变长编码、字典编码、行程长度编码等，并分析它们在不同数据类型和查询模式下的适用性。此外，本书还将深入探讨数据压缩算法，从无损压缩到有损压缩（虽然数据库系统通常倾向于无损），分析其原理、性能开销以及在数据库中的应用场景。 索引的哲学： 索引是加速数据检索的“灵魂”。我们不会局限于介绍B-Tree或Hash索引的表面用法，而是会深入其内部结构和工作原理。我们将剖析B-Tree的节点结构、分裂与合并机制、以及查询是如何在B-Tree中高效遍历的。同时，本书也会探讨其他索引类型，例如位图索引、全文索引等，以及它们各自的优劣和适用场景。我们将深入研究索引的维护成本，包括插入、删除和更新操作对索引的影响，以及如何权衡索引的创建和收益。 数据页的组织： 即使在同一个数据页内，数据的组织方式也至关重要。我们将探讨行存储（Row-based Storage）和列存储（Column-based Storage）的根本区别，分析它们各自的优势和劣势。对于行存储，我们将研究行如何被打包、如何在页内定位，以及可变长度字段的处理。对于列存储，我们将深入了解列数据的聚合、压缩和编码如何显著提升分析查询的性能。 堆（Heap）与聚簇索引（Clustered Index）： 本部分还将区分数据库中两种主要的数据组织方式：堆和聚簇索引。我们将分析它们在数据插入、查询和更新时的性能特点，以及选择哪种方式对整体系统性能的影响。 第二部分：内存中的效率艺术——数据访问与管理 数据库系统将大量操作放在内存中进行，以克服磁盘I/O的瓶颈。这一部分将揭示数据库如何巧妙地利用内存来提升性能。 缓冲池（Buffer Pool）的管理： 缓冲池是数据库内存的核心，负责缓存频繁访问的数据页。我们将深入探讨缓冲池的设计原理，包括其大小的确定、页面置换算法（如LRU、ARC等）的演进和优劣，以及如何有效地管理缓冲池中的数据页，最大限度地提高命中率。我们将分析“热数据”和“冷数据”的概念，以及数据库如何优先保留“热数据”。 脏页（Dirty Page）的写回策略： 内存中的修改需要最终持久化到磁盘。我们将详细研究脏页的识别、管理和写回机制。我们将讨论延迟写（Deferred Write）、检查点（Checkpoint）等技术，以及它们如何平衡数据安全和系统性能。我们将分析写回策略对数据库吞吐量的影响，以及如何避免I/O风暴。 内存数据结构： 除了数据页，数据库还使用大量的内存数据结构来支持各种操作。我们将探索例如哈希表（Hash Table）、B+树（B+ Tree，在内存中作为索引）等在内存中的应用，以及它们如何用于快速查找、排序和聚合。我们将分析这些数据结构的设计选择对其性能的影响。 内存分配与回收： 高效的内存管理对于数据库的稳定运行至关重要。我们将探讨数据库内部的内存分配器（Allocator）的工作原理，以及如何进行内存的有效回收，避免内存泄漏和碎片化。 第三部分：查询的智慧——从SQL到高效执行计划 将用户友好的SQL语句转化为高效的机器指令，是数据库系统的核心能力之一。这一部分将深入探索查询处理的整个流程。 SQL解析与词法/语法分析： 我们将从SQL语句的原始文本开始，解析它如何被转化为内部表示（如抽象语法树 AST）。我们将探讨词法分析和语法分析的过程，以及如何检测和报告SQL语法错误。 查询重写与逻辑优化： 在生成执行计划之前，数据库需要对查询进行逻辑上的优化。我们将详细介绍各种逻辑优化技术，例如谓词下推（Predicate Pushdown）、视图展开（View Expansion）、常量折叠（Constant Folding）、消除冗余连接（Redundant Join Elimination）等。我们将深入理解查询优化器如何生成多个可能的逻辑执行路径，并评估它们的成本。 代价估算模型： 要选择最佳的执行计划，优化器需要能够估算不同计划的执行成本。我们将探讨常见的代价估算模型，包括基于统计信息（如数据分布、基数）的估算方法，以及这些估算如何影响优化器的决策。我们将分析统计信息不准确可能带来的性能问题。 物理优化与执行计划生成： 在逻辑优化之后，系统需要选择具体的物理实现。我们将深入研究各种物理算子（如扫描、过滤、连接、排序、聚合）的实现细节，以及如何将它们组合成一个最优的物理执行计划。我们将探讨不同的连接算法（如嵌套循环连接、排序合并连接、哈希连接）的原理和性能特点，以及在不同场景下的选择依据。 执行计划的演进： 现代数据库系统并非一次性生成固定的执行计划。我们将探讨查询的动态优化（Dynamic Optimization）和自适应优化（Adaptive Optimization）等技术，例如基于运行时信息的计划调整，以应对数据分布的变化或意外的性能瓶颈。 第四部分：并发的艺术——管理共享与冲突 多用户同时访问数据库是常态，如何保证数据的一致性和系统的可用性是并发控制的重点。 事务（Transaction）的ACID特性： 我们将从ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）的定义出发，深入理解每个特性在数据库系统中的实现方式。我们将探讨如何通过日志（Log）来保证原子性和持久性，如何通过加锁（Locking）或多版本并发控制（MVCC）来保证隔离性，以及一致性是如何被整体机制所保障的。 并发控制机制： 本部分将详细介绍两种主要的并发控制技术： 基于锁的并发控制（Lock-based Concurrency Control）： 我们将剖析各种锁类型（如共享锁、排他锁、意向锁）、锁粒度（行锁、页锁、表锁）以及死锁（Deadlock）的检测和预防机制。 多版本并发控制（MVCC - Multi-Version Concurrency Control）： 我们将深入理解MVCC的工作原理，包括版本链（Version Chain）、读提交（Read Committed）和可重复读（Repeatable Read）等隔离级别是如何实现的。我们将分析MVCC相比于基于锁的并发控制在性能和死锁避免方面的优势。 隔离级别的实现： 我们将逐一分析SQL标准定义的各种隔离级别（读未提交、读已提交、可重复读、串行化），以及数据库系统是如何通过不同的并发控制策略来实现这些级别的。 事务的日志与恢复： 事务的持久性离不开日志。我们将深入研究预写日志（Write-Ahead Logging, WAL）的原理，包括日志的写入、重放，以及数据库崩溃后的恢复过程。我们将分析不同日志记录格式（如物理日志、逻辑日志、混合日志）的优劣。 第五部分：系统调优与高级主题 在理解了数据库的底层原理之后，本书还将触及一些高级主题和实际调优的技巧。 I/O子系统的优化： 尽管我们强调内存的重要性，但I/O仍然是数据库性能的最终瓶颈之一。我们将探讨存储硬件（SSD vs HDD）、RAID配置、文件系统选择以及数据库自身的I/O调度策略对性能的影响。 并行处理（Parallel Processing）： 现代数据库系统往往利用多核CPU和多台服务器来实现并行处理。我们将探讨查询的并行化、并行I/O以及分布式数据库中的数据分区和并行执行策略。 集群与复制（Clustering and Replication）： 为了提高可用性和扩展性，数据库系统通常采用集群和复制技术。我们将概述主备复制、主从复制、多主复制等机制，以及它们在数据一致性、容错性和读写分离方面的应用。 数据库监控与性能瓶颈分析： 理论知识最终需要应用于实践。我们将提供一套系统性的方法论，教导读者如何通过监控工具和日志分析，识别数据库的性能瓶颈，例如CPU、内存、I/O、锁等待等，并给出相应的调优建议。 《数据库深度解析：从零构建高效能系统》 旨在成为您理解和驾驭数据库系统的权威指南。通过深入刨析其核心技术和设计理念，本书将赋能您构建更强大、更高效、更可靠的数据基础设施。本书适合数据库管理员、开发工程师、系统架构师以及任何希望深入了解数据库内部工作原理的技术爱好者。它将为您打开一扇通往数据库世界深层奥秘的大门，让您在面对复杂的数据挑战时，拥有更加从容和专业的解决方案。

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我花了一个周末的时间，泡在图书馆里，才算粗略地把这本书的第一部分啃完，说实话，那种感觉就像是攀登一座技术上的珠穆朗玛峰，过程是艰辛的，但每登上一小段，视野就会开阔一分。尤其令我印象深刻的是作者对内存管理机制的剖析，他竟然能将C语言级别的内存分配与Oracle的SGA结构无缝对接起来讲解，这需要作者对操作系统内核有着极其深刻的理解。我记得书中有个图示，将Buffer Cache的LRU链表操作画成了一幅流动的舞蹈，每一个数据块的“进场”与“退场”都遵循着一套严密的韵律。这种将冰冷的技术用艺术的眼光去重新诠释的能力，是这本书最宝贵的财富。我曾尝试在其他地方寻找类似的论述，但大多都是浅尝辄止，要么只谈理论，要么只举实例，唯独这本书，真正做到了理论与实践的完美融合。读完后，我甚至开始重新审视自己过去在项目中遇到的那些看似随机的性能瓶颈，很多以前靠“经验主义”蒙混过关的地方，现在都有了清晰的逻辑链条可以去追溯和验证。可以说，这本书为我提供了一套全新的、更具穿透力的“透视眼镜”，让我能够看穿那些隐藏在SQL语句执行计划背后的复杂机器运作。

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说实话，我拿到这本书时，内心是抱着一丝怀疑的——毕竟市面上关于这类底层技术的书籍汗牛充栋。然而，这本书用它扎实的内涵彻底打消了我的疑虑。它最大的特点在于其“批判性思维”的注入。作者在介绍一些成熟的、被广泛接受的优化技术时，并不会盲目推崇，而是会提出反思性的问题，引导读者去思考这种技术在特定“反常态”业务场景下是否依然适用。这种亦师亦友的交流方式，让我感受到了极大的尊重。例如，在谈到日志写入（Redo Log）的效率问题时，作者不仅解释了Write Ahead Logging（WAL）的原理，更深入探讨了现代存储设备（如NVMe SSD）的引入对传统日志策略带来的挑战和可能的优化方向，甚至触及了未来数据库存储引擎的演进趋势。这种前瞻性和批判性，使得这本书的价值不会随着Oracle版本的更迭而迅速贬值。它传授的底层逻辑和思维模型，是跨越特定产品世代的宝贵财富，是每一个想成为数据库专家的读者案头必备的“内功心法”。

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这本书的章节组织结构，体现出一种渐进式的、螺旋上升的学习路径。它不是简单地将特性堆砌在一起，而是先建立一个宏观的架构蓝图，然后才逐步深入到各个模块的细节。这种“先搭骨架，再添血肉”的编排方式，极大地帮助读者构建起完整的知识体系。我特别欣赏作者在引入每一个新技术特性（比如某个特定版本的优化器改进）时，都会先回顾一下它解决的是前一个版本遗留下的哪个核心痛点。这种历史的叙事感，让技术的发展不再是孤立的点，而是一条连贯的河流。举个例子，在讲解索引结构优化的章节，作者花了大量篇幅对比了B-Tree、位图索引以及扩展的跳跃列表（Skiplist）在不同数据分布下的性能表现，并配以直观的性能曲线图。这些图表的设计非常巧妙，它们不是凭空捏造的数字，而是基于大量真实世界负载测试得出的结论，这无疑为书中的论断提供了最坚实的后盾。阅读过程中，我感觉自己不只是在学习知识，更是在参与一场关于数据库设计哲学的大讨论，作者邀请我们一起权衡性能、一致性与可维护性这“不可能三角”的最佳解。

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这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴，那种深邃的蓝色调与边缘跳动的金色文字，无声地诉说着其中蕴含的知识的厚重与价值。初翻开扉页，我立刻被那种排版布局的精妙所吸引，每一行代码的缩进、每一个图表的清晰度，都体现了作者对细节的极致追求。读下去后，我发现作者的叙述方式非常独特，他没有采用那种枯燥的教科书式的说教，而是仿佛在与一位经验丰富的老前辈面对面交流，用一种近乎诗意的语言，将那些原本晦涩难懂的数据库底层原理，描绘得生动而富有层次感。比如，在讲解事务隔离级别的那一章，作者没有直接罗列那些官方定义，而是通过一个关于“历史上的两次重要会议”的比喻，让我瞬间领悟了不同隔离级别背后的权衡与取舍。这种将复杂概念生活化的能力，着实让人拍案叫绝。再者，书中对性能调优部分的阐述，其深度和广度都远超我以往接触的任何资料，它不仅仅告诉你“怎么做”，更深入挖掘了“为什么这样做会更好”，那种探究本源的治学态度，深深地感染了我，让我对数据库的理解从一个应用层面的使用者，提升到了一个更接近架构师的思考维度。这本书，与其说是一本技术手册，不如说是一部关于如何构建和维护企业级核心系统的哲学著作。

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我必须承认，这本书的阅读门槛相当高，它绝不是那种可以让你在通勤路上轻松翻阅的休闲读物。它的文字密度极大，每一个句子都似乎经过了千锤百炼，信息量饱和到需要我反复阅读和做笔记才能完全吸收。对于初学者来说，可能会感到挫败，但对于有一定基础的资深工程师而言，它就像一个久旱逢甘霖的知识源泉。特别是关于数据文件I/O路径的描述，作者详细拆解了操作系统层、存储层到物理磁盘的每一个环节，甚至引用了早期版本的内核调用栈信息作为佐证。这种对历史演进和技术迭代的尊重，让这本书的价值超越了时效性。我甚至觉得，这本书与其说是在教我们如何使用Oracle，不如说是在培养我们成为一名真正意义上的“系统思考者”。它强迫你跳出应用层的舒适区，去直面那些真正影响系统稳定性和扩展性的底层挑战。书中对锁定机制的讨论部分，简直是一部精彩的博弈论案例分析，它不仅仅描述了各种锁的类型，更分析了不同业务场景下，数据库锁可能导致的死锁、活锁的概率模型和规避策略，逻辑缜密到令人窒息。

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