Query Processing in Parallel Relational Database Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Institute of Electrical & Electronics Enginee

作者:Hongjun Lu

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1994-05

价格:USD 62.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780818654527

丛书系列:

图书标签:

• 并行数据库
• 关系数据库
• 查询处理
• 数据库系统
• 数据管理
• 并行计算
• 数据库性能
• 查询优化
• 数据库架构
• 数据仓库

《数据洞察的奥秘：高效查询的艺术与科学》 在信息爆炸的时代，数据不再仅仅是冰冷的数字，而是蕴含着洞察、驱动决策、塑造未来的宝贵财富。然而，这些财富的价值能否被充分挖掘，很大程度上取决于我们如何能够快速、精准地从海量数据中提取所需信息。本书《数据洞察的奥秘：高效查询的艺术与科学》便致力于揭示这一核心过程的深层原理，探索如何构建和优化查询系统，以应对现代应用对数据处理能力日益增长的挑战。 本书并非局限于某一特定的数据库技术或系统架构，而是从更广泛、更普适的视角，深入剖析了查询处理的各个环节。我们认为，无论数据存储在何处，无论是结构化、半结构化还是非结构化数据，其高效查询的底层逻辑都存在共通之处。因此，本书将聚焦于那些贯穿于不同数据处理范式的核心概念、算法和策略，旨在为读者构建一个全面、系统的查询处理知识体系。 第一部分：查询处理的基础架构与演进 在展开深入探讨之前，我们首先回顾查询处理的演进历程，了解传统关系型数据库查询引擎的基本构成。我们将详细介绍关系型数据库中的核心概念，如关系代数、SQL语言以及查询的逻辑执行计划。在此基础上，我们将解析一个典型的关系型数据库查询处理流程，从SQL解析、语义检查、查询优化到最终的物理执行。我们会重点关注查询优化器在生成高效执行计划中的关键作用，介绍常见的启发式优化算法和代价估算模型。 理解了基础架构，我们进一步探讨了数据处理技术在过去几十年间的演进。我们将分析批处理、流处理以及混合处理等不同计算模式对查询处理提出的新要求和挑战。本书将审视这些演进如何催生了新的查询处理范式，例如内存计算、列式存储以及向量化执行等，并解释它们如何克服传统方法的局限性，实现前所未有的查询性能。 第二部分：查询优化的深度解析 查询优化是高效查询处理的核心所在。本书将投入大量篇幅，深入解析查询优化的各种技术和策略。 逻辑优化： 我们将探讨如何通过等价查询转换来简化查询的逻辑结构，消除冗余操作，并应用各种代数规则来重写查询。我们将深入研究谓词下推（Predicate Pushdown）、投影下推（Projection Pushdown）、连接消除（Join Elimination）等关键的逻辑优化技术，并分析它们在实际查询中的应用场景。 物理优化： 在逻辑计划确定之后，物理优化器需要选择具体的执行算法和操作符顺序。本书将详细介绍各种连接算法，如嵌套循环连接（Nested Loop Join）、哈希连接（Hash Join）、排序合并连接（Sort-Merge Join），并分析它们的优缺点以及适用的场景。我们还将探讨扫描算法（如全表扫描、索引扫描）的选择，以及排序、聚合等操作的物理实现。 代价估算： 精准的代价估算对于选择最优执行计划至关重要。我们将深入讲解代价模型的设计原理，包括I/O代价、CPU代价以及内存代价的估算方法。本书将详细介绍统计信息的收集和维护，以及如何利用这些统计信息来预测查询的执行成本。我们还将探讨一些高级的代价估算技术，如基于直方图的估算和基于机器学习的估算。 动态和自适应优化： 传统查询优化通常基于静态的统计信息，但在某些场景下，查询的实际执行情况可能与预期存在较大差异。本书将介绍动态和自适应查询优化技术，包括运行时信息收集、查询执行重优等，以应对数据倾斜、统计信息陈旧等问题。 第三部分：数据存储与查询性能的协同 查询性能的瓶颈往往与数据存储的组织方式息息相关。本书将深入探讨不同的数据存储模式如何影响查询的执行效率。 行式存储与列式存储： 我们将详细比较行式存储和列式存储的原理、优缺点以及各自适用的查询场景。对于列式存储，我们将重点介绍其在分析型查询中的优势，以及如何通过压缩技术和编码技术进一步提升性能。 索引技术： 索引是加速数据检索的关键。本书将全面介绍各种类型的索引，包括B树索引、B+树索引、哈希索引、位图索引等，并分析它们在不同查询模式下的性能表现。我们还将探讨复合索引、覆盖索引以及函数索引等高级索引技术。 数据分区与分片： 随着数据量的增长，合理的数据分区和分片策略能够显著提高查询的可扩展性和性能。本书将介绍各种分区技术（如范围分区、列表分区、哈希分区）以及分片策略，并分析它们如何与查询处理相结合，实现高效的数据访问。 缓存与内存计算： 充分利用内存资源是提升查询性能的重要手段。我们将探讨数据缓存的策略，如缓冲区管理器的工作原理，以及内存计算（In-Memory Computing）如何通过将数据完全加载到内存中，极大地缩短查询响应时间。 第四部分：面向新兴数据处理模式的查询技术 随着大数据和实时数据处理的兴起，传统的查询处理技术面临着新的挑战。本书将聚焦于面向新兴数据处理模式的查询技术。 流式查询处理： 对于实时产生的流式数据，如何进行高效的查询和分析是一个重要的课题。本书将介绍流式查询处理的基本概念，包括窗口操作（Window Operations）、事件时间处理（Event Time Processing）以及状态管理（State Management）。我们将探讨流式查询引擎的设计原理，以及如何处理延迟和乱序的数据。 分布式查询处理： 在分布式环境中，如何有效地协调多个节点上的查询执行是一个复杂的问题。本书将深入介绍分布式查询的挑战，包括数据移动、任务调度和容错机制。我们将探讨 MapReduce、Spark 等分布式计算框架如何支撑分布式查询，以及分布式查询优化器的工作原理。 混合查询处理： 许多现代应用需要同时处理批处理和流式数据。本书将探讨混合查询处理的架构和技术，以及如何设计能够同时高效处理这两种数据模式的查询系统。 第五部分：高级查询处理主题与未来展望 在本书的最后部分，我们将触及一些更高级的查询处理主题，并对未来的发展趋势进行展望。 并行查询执行： 我们将深入探讨各种并行查询执行模型，包括共享内存并行、共享磁盘并行以及无共享并行。本书将分析不同并行模型下的数据分发、任务调度和同步机制，并介绍如何利用多核处理器和分布式集群来实现大规模并行查询。 查询处理的机器学习应用： 机器学习技术正逐渐被引入查询处理领域，以提升优化器的准确性和效率。我们将介绍如何利用机器学习来预测查询执行成本、学习最优查询计划以及进行数据倾斜检测。 特定领域查询优化： 除了通用查询处理，本书还将简要探讨针对特定领域（如图数据库、时序数据库）的查询优化技术，以展示查询处理的普适性和特异性。 未来趋势： 最后，我们将展望查询处理领域的未来发展趋势，包括对实时性、智能化、自动化以及云原生查询处理的进一步探索。 本书特色： 理论与实践相结合： 本书不仅深入讲解了查询处理的理论基础，还结合了丰富的实际案例和算法分析，帮助读者理解抽象概念在实际系统中的应用。 普适性与前瞻性： 关注的核心概念和技术具有广泛的适用性，能够帮助读者理解不同类型数据库和数据处理系统的查询原理，并为应对未来技术发展奠定基础。 结构清晰，内容详实： 全书逻辑严谨，从基础到高级，层层递进，确保读者能够系统地掌握查询处理的知识。 《数据洞察的奥秘：高效查询的艺术与科学》旨在为数据库研究人员、系统工程师、数据科学家以及所有对数据处理感兴趣的读者提供一个全面、深入的学习平台。通过掌握本书所涵盖的知识，您将能够更深刻地理解数据查询的内在机制，设计和构建更高效、更智能的数据处理系统，从而在信息时代 unlock 数据的真正潜能。

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