SQL优化核心思想 罗炳森 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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罗炳森，钟侥，黄超 著，胡俊英 编

图书标签:

• SQL优化
• 性能调优
• 数据库
• MySQL
• PostgreSQL
• SQL Server
• 索引
• 查询优化
• 存储引擎
• 事务处理

店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115478498

商品编码：10114940742

页数：1

字数：1

SQL优化核心思想

作者：罗炳森 黄超 钟侥

编辑：胡俊英

预计上市时间：2018-04-13

纸书定价：￥79.00

 

本书共10章内容。第一章介绍SQL优化的基础知识；第二章讲解统计信息相关内容；第三章讲解执行计划，快速找出SQL性能瓶颈；第四章讲解常见的访问路径；第五章讲解表的各种连接方式；第六章介绍单表访问以及索引扫描的成本计算，引出优化思想。第七章讲解查询变换；第八章讲解优化技巧；第九章分享经典案例；第十章介绍全自动SQL审核。

本书约定      

 

第1章 SQL优化必懂概念      

 

第2章 统计信息      

 

第3章 执行计划

 

第4章 访问路径（ACCESS PATH）

 

第5章 表连接方式

 

第6章 成本计算

 

第7章 必须掌握的查询变换

 

第8章 调优技巧

 

第9章 SQL优化案例赏析

 

第10章 全自动SQL审核

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《高性能数据库设计与实战》 引言 在当今信息爆炸的时代，数据已成为驱动企业决策、服务用户体验的核心要素。数据库作为承载和管理这些宝贵数据的基石，其性能的优劣直接关系到整个应用系统的响应速度、用户满意度乃至企业的核心竞争力。然而，随着业务需求的不断增长和数据量的急剧膨胀，许多曾经高效运行的数据库系统逐渐显露出性能瓶颈，甚至成为制约业务发展的“拦路虎”。本书正是为了应对这一挑战而生，旨在为读者提供一套系统、全面、实用的高性能数据库设计与实战方法论，帮助开发者、DBA以及技术决策者构建和优化出能够应对海量数据和高并发访问的强大数据库系统。 本书并非一本简单的SQL语法手册，也非仅限于某个特定数据库厂商的调优技巧。它聚焦于数据库性能的本质，深入剖析影响数据库性能的深层原因，并从设计源头到运维实践，提供一套贯穿始终的优化思路和实践指导。我们将一同探索如何从数据库的架构设计、数据模型选择、索引策略应用、SQL语句的精妙编写，直至服务器硬件配置、操作系统优化、网络环境保障等多个维度，构建一个弹性、可靠、高性能的数据库体系。 第一部分：数据库性能的基石——深入理解数据库原理 任何优化都离不开对底层原理的深刻理解。在本书的第一部分，我们将带领读者重温并深入理解数据库的核心工作机制，为后续的性能优化打下坚实的基础。 数据存储与组织： 页（Page）与块（Block）： 数据库最基本的数据单位，理解页的组织结构、数据填充率（fillfactor）以及如何影响I/O效率。 行（Row）与列（Column）的存储方式： 行存储与列存储的优劣势，以及它们在不同场景下的适用性。我们将探讨行存储的随机访问优势与列存储的聚合查询效率。 数据文件（Data Files）与日志文件（Log Files）： 它们各自的作用、管理策略以及对性能的影响。理解预写日志（WAL）机制，为何日志的顺序写入是至关重要的。 缓冲池（Buffer Pool）/缓冲管理器（Buffer Manager）： 内存中缓存数据页的核心机制，讲解缓存命中率、页面置换算法（如LRU）以及如何通过合理的配置和优化来提高缓存效率，最大限度地减少磁盘I/O。 事务处理与并发控制： ACID特性： 原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）的内涵及其对性能的影响。 并发控制机制： 锁（Locking）的原理，包括共享锁（Shared Lock）、排他锁（Exclusive Lock）、意向锁（Intent Lock）等，以及它们如何防止数据冲突，但同时也可能导致死锁和阻塞。 隔离级别（Isolation Levels）： 读未提交（Read Uncommitted）、读已提交（Read Committed）、可重复读（Repeatable Read）、串行化（Serializable）等，分析不同隔离级别对数据一致性、并发性和性能的权衡。 多版本并发控制（MVCC）： 讲解MVCC如何通过版本链来提高读写并发性能，减少锁的争用。 查询处理与执行： 查询解析（Parsing）与预处理（Preprocessing）： SQL语句从文本到执行计划的转化过程。 查询优化器（Query Optimizer）： 它的核心任务是为SQL语句生成最优的执行计划。我们将深入探讨优化器的决策依据，如统计信息（Statistics）、成本模型（Cost Model）、谓词下推（Predicate Pushdown）、连接顺序选择（Join Order Selection）等。 执行计划（Execution Plan）： 理解各种执行计划节点的含义，如全表扫描（Full Table Scan）、索引扫描（Index Scan）、嵌套循环连接（Nested Loop Join）、哈希连接（Hash Join）、合并连接（Merge Join）等，以及如何根据执行计划分析性能瓶颈。 SQL语句的转换： 了解优化器如何对SQL语句进行各种等价转换（如子查询展开、视图合并）来提高效率。 第二部分：高性能数据库设计的艺术 优秀的设计是高性能的基石。在这一部分，我们将聚焦于数据库设计的各个环节，确保从一开始就构建出易于维护且具备良好扩展性的数据库系统。 数据建模的精妙之处： 范式理论（Normalization）： 从第一范式到第五范式，理解其设计原则和优点。 反范式（Denormalization）的策略与风险： 何时以及如何在何种程度上引入反范式来优化读性能，并警惕其带来的数据冗余和更新复杂性。 维度建模（Dimensional Modeling）： 针对数据仓库和OLAP场景，介绍星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema）的设计方法，以及其在报表和分析查询中的优势。 实体-关系模型（ERM）与统一建模语言（UML）在数据库设计中的应用。 索引策略的科学构建： B-Tree索引： 最常用、最通用的索引类型，深入理解其内部结构，以及何时使用。 哈希索引（Hash Index）： 适用于等值查询，但不支持范围查询，分析其适用场景。 全文索引（Full-Text Index）： 解决文本搜索的难题，了解其工作原理和优势。 空间索引（Spatial Index）： 用于地理位置和几何数据的高效查询。 复合索引（Composite Index）： 如何构建多列索引，以及列的顺序对查询效率的影响。 覆盖索引（Covering Index）： 目标是让查询完全由索引满足，避免回表查询。 函数索引（Function-Based Index）/表达式索引（Expression Index）： 对表达式或函数结果创建索引，提高对应查询的效率。 索引的维护成本： 理解索引对INSERT、UPDATE、DELETE操作带来的额外开销，并学会权衡。 索引失效的常见原因： 如函数应用、数据类型不匹配、模糊查询等。 数据分区（Partitioning）与分片（Sharding）的策略： 分区： 在单个数据库实例内，根据键值将大表划分为更小的、可管理的部分。讲解按范围、列表、哈希等分区方式，以及如何通过分区剪裁（Partition Pruning）提高查询性能。 分片： 在多个数据库实例之间，将数据进行水平分割。介绍分片的类型（水平分片、垂直分片）和分片键的选择，以及面临的挑战，如跨分片查询、分布式事务等。 视图（Views）与物化视图（Materialized Views）的运用： 视图： 简化复杂查询、提供数据安全隔离。 物化视图： 预先计算查询结果并存储，极大地提升了查询速度，但需要考虑其刷新机制和存储成本。 数据库安全设计： 权限管理： 精细化的用户角色与权限控制，最小权限原则。 数据加密： 传输加密与静态数据加密，保护数据安全。 审计（Auditing）： 记录数据库操作，便于追溯和安全分析。 第三部分：SQL语句的性能优化之道 SQL是与数据库交互的语言，编写高效的SQL语句是数据库性能优化的重中之重。本部分将聚焦于SQL语句的优化技巧。 查询分析与优化器的选择： 理解执行计划： 如何阅读、分析并解释SQL的执行计划，找出瓶颈所在。 EXPLAIN/EXPLAIN PLAN： 掌握分析工具的使用。 优化器提示（Optimizer Hints）： 在特定情况下，如何通过提示引导优化器做出更优的选择（谨慎使用）。 SELECT语句的优化： 只选择必要的列： 避免`SELECT `，减少数据传输量和处理开销。 WHERE子句的优化： 确保条件能够有效利用索引，避免函数应用在索引列上。 JOIN操作的优化： 选择合适的JOIN类型，理解不同JOIN算法的性能特点。如何优化多表JOIN的顺序。 子查询（Subquery）与连接（Join）的权衡： 多数情况下，JOIN比相关子查询性能更好。 UNION与UNION ALL的选择： 了解UNION ALL效率更高，因为它不进行去重操作。 GROUP BY与ORDER BY的优化： 避免不必要的排序和分组。 分页查询的优化： 利用索引避免全表扫描。 INSERT、UPDATE、DELETE语句的优化： 批量操作： 尽可能地将单条记录的插入、更新、删除合并为批量操作，减少事务开销和锁争用。 事务管理： 合理控制事务的大小，避免过大的事务导致日志膨胀和长时间锁占用。 并发更新的考虑： 如何处理高并发更新场景下的锁竞争。 函数与表达式的慎用： 索引失效的陷阱： 在WHERE子句中对索引列应用函数，会导致索引失效。 存储过程与用户定义函数： 适当地使用它们可以提高代码复用性和可维护性，但也要关注其性能。 SQL注入的防范（间接性能影响）： 参数化查询（Parameterized Queries）/预编译语句（Prepared Statements）： 强调其在安全和性能上的双重优势。 第四部分：系统层面的性能调优 数据库性能不仅受SQL语句和设计影响，也与底层的操作系统、硬件以及网络环境息息相关。 服务器硬件选型与配置： CPU： 核心数、主频对并发处理能力的影响。 内存（RAM）： 数据库缓存、操作系统缓存、进程工作空间的关键。内存不足是性能瓶颈的常见原因。 存储（Disk）： SSD vs. HDD，RAID配置，I/O吞吐量与延迟。 网络： 带宽、延迟对客户端与数据库交互的影响。 操作系统优化： 文件系统选择与配置： 如ext4, XFS等，以及挂载选项（如`noatime`）。 内存管理： 调整系统参数，如swappiness，内核参数。 I/O调度器： 选择适合数据库工作负载的I/O调度算法（如`deadline`, `noop`）。 网络参数调优： TCP/IP栈的优化。 数据库配置参数调优： 内存分配： 缓冲池大小（`innodb_buffer_pool_size` in MySQL, `shared_buffers` in PostgreSQL），排序缓冲区大小等。 I/O相关参数： 并发连接数、读写线程数、日志缓冲区大小等。 查询缓存（Query Cache）的得与失： 现代数据库版本中，Query Cache的优缺点及是否启用。 连接池（Connection Pool）： 客户端连接池的配置对高并发应用的重要性。 监控与诊断工具： 数据库自带的监控工具： 如`SHOW STATUS`, `SHOW VARIABLES`, `pg_stat_activity`, `pg_stat_statements`等。 第三方监控工具： Prometheus, Grafana, Zabbix, Percona Monitoring and Management (PMM)等。 日志分析： 慢查询日志（Slow Query Log）、错误日志（Error Log）的重要性。 第五部分：性能瓶颈的定位与解决策略 在实际工作中，我们往往面临着各种性能问题，如何高效地定位并解决这些问题至关重要。 建立性能基线： 了解系统正常运行时的性能指标，便于发现异常。 系统性地定位瓶颈： CPU瓶颈： 分析CPU使用率，进程调度，上下文切换。 内存瓶颈： 监控内存使用率，交换（swap）情况，缓存命中率。 I/O瓶颈： 监控磁盘I/O队列长度，读写延迟，吞吐量。 网络瓶颈： 检查网络带宽利用率，延迟，丢包率。 锁与阻塞： 分析正在执行的查询，识别长时间运行的事务和等待锁的进程。 常见性能问题的诊断与解决： 慢查询： 如何快速找出并优化慢查询。 死锁： 理解死锁的成因，如何预防和解决。 连接数过多： 配置合理的连接数限制，使用连接池。 日志膨胀： 优化事务，合理管理日志文件。 高负载下的响应缓慢： 综合分析上述各项，进行系统性调优。 性能测试与容量规划： 压力测试（Load Testing）与负载测试（Stress Testing）： 模拟生产环境负载，发现潜在问题。 容量规划（Capacity Planning）： 根据业务增长预测，规划数据库资源。 结论 高性能数据库并非一蹴而就，它是一个持续优化的过程。本书从原理出发，辅以设计、SQL优化、系统调优和问题定位等多个维度，旨在为读者构建一套完整的知识体系。掌握这些核心思想和实践技巧，将帮助您在面对日益复杂的业务需求和海量数据时，能够自信地构建、管理和优化出卓越的数据库系统，从而为业务的蓬勃发展提供坚实的数据支撑。

评分☆☆☆☆☆

拿到《SQL优化核心思想 罗炳森》这本书，我脑海里就立刻勾勒出这本书可能包含的一些场景。我想象着，在某个繁忙的电商平台，用户突然发现商品列表加载非常缓慢，订单查询也卡顿不已。这个时候，一个精通SQL优化的开发人员，就像一位医生，需要快速找到“病根”。而这本书，我希望它能提供的就是这位“医生”诊断疾病的“法宝”。它可能不会直接告诉你“把这个SQL改成那样”，而是会深入浅出地讲解，当遇到这种查询缓慢的情况时，我们应该从哪些角度去思考。是不是索引失效了？是不是表锁导致了阻塞？是不是查询语句本身写得不够高效？甚至更进一步，是不是数据库的配置参数需要调整？我尤其期待的是，书中是否会涉及到一些“疑难杂症”的案例，比如如何优化复杂的JOIN操作，如何处理大数据量的聚合查询，或者如何应对并发访问带来的性能挑战。如果能有基于真实案例的分析和讲解，那这本书的实用价值就太高了。

评分☆☆☆☆☆

这本《SQL优化核心思想 罗炳森》真是让我眼前一亮。我一直觉得SQL优化这东西，有时候就像是“玄学”，网上能找到一大堆各种各样的优化建议，但很多时候按照网上的方法做了，效果却不尽如人意，甚至有时候还会起到反作用。所以，我一直渴望能有一本书，能够从更深层次去解释SQL优化的“为什么”，而不是仅仅告诉我们“怎么做”。我期待这本书能够像一位经验丰富的老师，带我一步步解开SQL性能瓶颈的“黑匣子”。我想象着书中会详细解析各种SQL语句在数据库中是如何被处理的，从解析器如何理解我们的SQL，到优化器如何生成执行计划，再到执行引擎如何一步步执行这些计划。我特别好奇的是，书中会不会探讨不同数据库系统（比如MySQL、PostgreSQL、Oracle等）在执行计划生成和优化策略上的差异，以及我们应该如何针对这些差异来调整我们的SQL。如果书中能提供一些可视化的工具或者图示来帮助我们理解执行计划的生成过程，那就更棒了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字很吸引人，是《SQL优化核心思想 罗炳森》。看到这个书名，我脑海里就浮现出许多关于数据库性能调优的画面。虽然我还没有深入阅读这本书，但仅凭书名，我已经对它充满了期待。我猜想，这本书一定不会仅仅停留在罗列各种SQL优化技巧的层面，而是会深入剖析SQL优化的底层逻辑和核心思想。这意味着它可能会讲解数据库的内部工作原理，比如查询解析、执行计划生成、索引的工作机制、缓存策略等等。我非常期待书中能够用清晰易懂的语言，将这些复杂的技术概念阐述清楚，并且能够提供一些实际的案例来帮助理解。特别是“核心思想”这几个字，我希望它能教会我如何“举一反三”，即使遇到书中没有明确提到的问题，也能运用书中传授的思维方式去分析和解决。我是一个对技术钻研有一定热情的人，一直觉得SQL优化是一门既需要理论知识又需要实践经验的学问。这本书的出现，无疑为我提供了一个学习和提升的机会。我希望能从这本书中学到一套系统性的优化思路，而不是零散的技巧。

评分☆☆☆☆☆

《SQL优化核心思想 罗炳森》这个书名，让我立刻联想到了数据库性能调优的“艺术”。我一直觉得，SQL优化不仅仅是一门科学，更是一门艺术。它需要对数据库内部机制有深刻的理解，更需要一种敏锐的洞察力来发现隐藏在SQL语句中的性能“陷阱”。我期待这本书能够帮助我培养这种“艺术感”。它也许会从一些非常基础的原理讲起，比如数据是如何存储在磁盘上的，数据库又是如何读取这些数据的，然后再逐步深入到更复杂的概念。我希望书中能够引导我思考，在编写SQL语句时，我们应该如何“顺应”数据库的特性，而不是“逆流而上”。比如，数据库在处理顺序读和随机读时性能差异巨大，那么我们写SQL时就应该尽量避免随机读。书中是否会提供一些能够帮助我们“直观感受”数据库行为的工具或方法？或者，是否会分享一些罗炳森先生在实际工作中总结出来的“独门绝技”？我非常好奇。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我对《SQL优化核心思想 罗炳森》这本书的期待，更多的是因为它所承诺的“核心思想”。我深知，在技术领域，尤其是像SQL优化这样日新月异的领域，死记硬背一些所谓的“最佳实践”是远远不够的。很多时候，我们遇到的问题都是前所未有的，这时候我们就需要一种能够触类旁通的思维模式。我希望这本书能够帮助我建立起一套扎实的SQL优化理论框架。比如，它可能会讲解“摩尔定律”在数据库领域的某种体现，或者介绍一些基础的计算复杂度分析方法，来帮助我们理解为什么某些SQL写法在数据量增长后会变得如此缓慢。我也希望书中能探讨一些关于“权衡”的思想，比如，在提高查询速度的同时，是否会牺牲一部分写入性能？在增加索引以加快查询的同时，是否会增加存储成本？这些都是在实际工作中需要反复思考的问题。这本书，我希望能让我获得的是一种“内功心法”，而不是简单的“招式”。