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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115478498

商品编码：28345976360

商品基本信息，请以下列介绍为准
商品名称：	SQL优化核心思想
作者：	罗炳森 黄超 钟侥
定价：	79.0
出版社：	人民邮电出版社
出版日期：	2018-04-01
ISBN：	9787115478498
印次：
版次：	1
装帧：	平装-胶订
开本：	16开

内容简介

结构化查询语言（Structured Query Language，SQL）是一种功能强大的数据库语言。它基于关系代数运算，功能丰富、语言简洁、使用方便灵活，已成为关系数据库的标准语言。 本书旨在引导读者掌握SQL优化技能，以更好地提升数据库性能。本书共分10章，从SQL基础知识、统计信息、执行计划、访问路径、表连接方式、成本计算、查询变换、调优技巧、经典案例、全自动SQL审核等角度介绍了有关SQL优化的方方面面。 本书基于Oracle进行编写，内容讲解由浅入深，适合各个层次的读者学习。本书面向一线工程师、运维工程师、数据库管理员以及系统设计与开发人员，无论是初学者还是有一定基础的读者，都将从中获益。

目录

第 1章　SQL优化懂概念1 1.1　基数（CARDINALITY）1 1.2　选择性（SELECTIVITY）3 1.3　直方图（HISTOGRAM）7 1.4　回表（TABLE ACCESS BY INDEXROWID）13 1.5　集群因子（CLUSTERING FACTOR）15 1.6　表与表之间关系19 第 2章　统计信息21 2.1　什么是统计信息21 2.2　统计信息重要参数设置24 2.3　检查统计信息是否过期32 2.4　扩展统计信息37 2.5　动态采样42 2.6　定制统计信息收集策略47 第3章　执行计划49 3.1　获取执行计划常用方法49 3.1.1　使用AUTOTRACE查看执行计划49 3.1.2　使用EXPLAIN PLAN FOR查看执行计划52 3.1.3　查看带有A-TIME的执行计划54 3.1.4　查看正在执行的SQL的执行计划56 3.2　定制执行计划57 3.3　怎么通过查看执行计划建立索引59 3.4　运用光标移动大法阅读执行计划63 第4章　访问路径（ACCESS PATH）67 4.1　常见访问路径67 4.1.1　TABLE ACCESS FULL67 4.1.2　TABLE ACCESS BY USER ROWID71 4.1.3　TABLE ACCESS BY ROWID RANGE71 4.1.4　TABLE ACCESS BY INDEX ROWID72 4.1.5　INDEX UNIQUE SCAN72 4.1.6　INDEX RANGE SCAN73 4.1.7　INDEX SKIP SCAN74 4.1.8　INDEX FULL SCAN75 4.1.9　INDEX FAST FULL SCAN77 4.1.10　INDEX FULL SCAN （MIN/MAX）80 4.1.11　MAT_VIEW REWRITE ACCESS FULL83 4.2　单块读与多块读83 4.3　为什么有时候索引扫描比全表扫描更慢84 4.4　DML对于索引维护的影响84 第5章　表连接方式86 5.1　嵌套循环（NESTED LOOPS）86 5.2　HASH连接（HASH JOIN）90 5.3　排序合并连接（SORT MERGE JOIN）93 5.4　笛卡儿连接（CARTESIAN JOIN）95 5.5　标量子查询（SCALAR SUBQUERY）98 5.6　半连接（SEMI JOIN）100 5.6.1　半连接等价改写100 5.6.2　控制半连接执行计划101 5.6.3　读者思考103 5.7　反连接（ANTI JOIN）104 5.7.1　反连接等价改写104 5.7.2　控制反连接执行计划105 5.7.3　读者思考108 5.8　FILTER108 5.9　IN与EXISTS谁快谁慢111 5.10　SQL语句的本质111 第6章　成本计算112 6.1　优化SQL需要看COST吗112 6.2　全表扫描成本计算112 6.3　索引范围扫描成本计算116 6.4　SQL优化核心思想119 第7章　须掌握的查询变换120 7.1　子查询非嵌套120 7.2　视图合并125 7.3　谓词推入129 第8章　调优技巧133 8.1　查看真实的基数（Rows）133 8.2　使用UNION代

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1.不管是数据库开发人员、数据库运维人员、DBA亦或是应用程序开发人员、大数据开发人员等，SQL优化现在已经是这些从业者的专业技能。 2.SQL优化跟做数学题一样，没有思路，一辈子都做不出来。本书既提供了SQL优化核心思想，同时也包含了大量的SQL优化案例，甚至还提供了全自动SQL审核的思想以及代码。 3.本书的作者是业内知名SQL优化讲师，自2012年开始，累计培训过数千名数据库从业人员。 4.本书的绝大部分内容源自作者自2012年以来开办的“道森起点”SQL优化班，SQL优化班在网络上是数据库领域中很受欢迎的一门课程。 ·大量经典的案例，教你快速构建SQL优化解决方案。 ·教你编写SQL优化全自动脚本，快速提升工作效率。 ·每个知识点都提供了相应的案例及源代码，方便读者动手实验。 ·叹为观止的优化技巧，匪夷所思的优化案例。

《数据库性能调优实战指南》 一、 拥抱数据洪流：为何性能调优成为关键 在信息爆炸的时代，数据如同奔腾的河流，其体量和复杂度正以前所未有的速度增长。无论是金融交易、电商平台的实时推荐，还是物联网设备的连接管理，都离不开高效、可靠的数据库支撑。然而，随着数据量的激增和业务逻辑的演变，数据库性能瓶颈也日益凸显。缓慢的查询响应、频繁的系统卡顿、高昂的硬件成本，都可能成为阻碍业务发展、损害用户体验的“绊脚石”。 “性能”不再是一个抽象的概念，而是企业核心竞争力的重要组成部分。一个优化良好的数据库系统，能够大幅提升系统的吞吐量和响应速度，降低资源消耗，从而为业务带来直接的经济效益。反之，低效的数据库性能，则可能导致用户流失、交易失败，甚至引发严重的连锁反应。因此，深入理解并掌握数据库性能调优的技术，已经成为每一位技术从业者必须具备的核心能力。 本书并非一本理论堆砌的学术著作，而是聚焦于数据库性能调优的实际应用场景，旨在为读者提供一套系统、实用的解决方案。我们将从“为什么要做性能调优”出发，逐步深入到“如何发现问题”、“如何分析问题”、“如何解决问题”以及“如何预防问题”等多个维度，通过大量的实际案例和深入的技术剖析，帮助读者构建起一套完整的数据库性能调优思维体系。 二、 性能的“黑箱”：识别与洞察数据库瓶颈 在解决问题之前，我们必须能够准确地识别出问题的存在。数据库性能瓶颈的产生原因多种多样，可能源于硬件资源限制，也可能隐藏在软件配置、SQL语句、甚至数据模型的设计之中。本书将带领读者一起“打开”数据库的“黑箱”，学习如何运用各种工具和方法，精准地定位性能瓶颈。 1. 监控的艺术：构建全面的性能观测体系 操作系统层面： CPU、内存、磁盘I/O、网络带宽，这些是数据库赖以生存的基础资源。我们将学习如何利用 `top`、`htop`、`vmstat`、`iostat`、`netstat` 等命令，以及更专业的监控工具（如 Prometheus + Grafana、Zabbix 等），实时感知服务器资源的健康状况。重点关注CPU负载、内存使用率、Swap空间、磁盘读写速率、IOPS、队列长度等关键指标，以及它们与数据库活动之间的关联。 数据库实例层面： 数据库自身的运行状态，是性能诊断的核心。我们将深入讲解如何解读数据库提供的各类性能视图和统计信息，例如： MySQL/MariaDB： `SHOW GLOBAL STATUS`、`SHOW GLOBAL VARIABLES`、`Performance_Schema`、`information_schema` 中的各类视图（`INNODB_METRICS`、`TABLES`、`STATISTICS` 等）。 PostgreSQL： `pg_stat_activity`、`pg_stat_statements`、`pg_buffercache`、`pg_locks`、`pg_stat_user_tables` 等视图。 Oracle： V$ 系列视图（`V$SESSION`、`V$SQLAREA`、`V$WAITSTAT`、`V$SYSTEM_EVENT` 等）、AWR（Automatic Workload Repository）、ASH（Active Session History）。 SQL Server： DMV（Dynamic Management Views，如 `sys.dm_os_wait_stats`、`sys.dm_exec_query_stats`、`sys.dm_db_index_usage_stats` 等）、SQL Server Profiler、Extended Events。 我们将重点关注数据库的连接数、慢查询日志、缓存命中率、等待事件、事务吞吐量、锁竞争等指标，理解这些指标背后的含义，并建立起初步的性能基线。 应用层面： 数据库性能的最终体现是应用的响应速度。我们将探讨如何通过APM（Application Performance Monitoring）工具（如 SkyWalking、Pinpoint、Datadog、New Relic 等）关联数据库的性能问题，找出是应用代码、网络延迟还是数据库自身导致的问题。 2. 慢查询的“侦探”：深挖SQL语句的性能黑洞 SQL语句是数据库性能的“心脏”。一个精心设计的SQL可以行云流水，而一个糟糕的SQL则可能成为性能的“杀手”。 慢查询日志的智慧： 如何配置、分析和利用慢查询日志，从中挖掘出耗时最长、执行次数最多的SQL语句。我们将学习如何解析慢查询日志的输出，理解其中的关键信息，例如执行时间、锁等待时间、扫描的行数等。 执行计划的“透视眼”： `EXPLAIN`（或 `EXPLAIN PLAN`）是理解SQL执行过程的利器。我们将深入剖析不同数据库执行计划的输出格式，学习如何识别全表扫描、不合理的JOIN顺序、过多的排序、临时表的使用等性能隐患。理解各种执行计划节点（如`ALL`、`index`、`range`、`ref`、`eq_ref`、`const`、`unique_subquery`、`index_subquery`、`recursive`、`plain`、`subquery`、`temp_table`、`filesort`、`using filesort`、`using temporary` 等）的含义，以及它们对性能的影响。 统计信息的“晴雨表”： 数据库的查询优化器依赖于表的统计信息来制定最优的执行计划。我们将探讨如何获取、更新和理解表的统计信息，以及统计信息不准确可能导致的性能问题。 数据库特有的工具： 针对不同数据库，我们将介绍其特有的性能分析工具，例如 MySQL 的 `pt-query-digest`、`mysqldumpslow`，PostgreSQL 的 `pg_stat_statements` 扩展，Oracle 的 `SQL Trace` 和 `TKPROF`，SQL Server 的 SQL Server Profiler 和 Query Store。 3. 锁的“战争”：解析并发与阻塞的根源 在高并发场景下，锁是保障数据一致性的必要手段，但过度的锁竞争则会严重影响系统性能。 锁的类型与粒度： 理解不同数据库的锁类型（共享锁、排他锁、意向锁、行锁、表锁、间隙锁等），以及它们的作用范围。 阻塞与死锁的诊断： 如何利用数据库提供的工具（如 `SHOW PROCESSLIST`、`information_schema.INNODB_LOCKS`、`information_schema.INNODB_LOCK_WAITS`、`pg_locks`、`V$LOCK`、`sys.dm_exec_requests` 等）来识别和分析阻塞链和死锁。 等待事件的分析： 许多性能问题最终会体现为数据库的等待事件。我们将学习如何分析各种等待事件（如 `lock waits`、`latch waits`、`buffer waits`、`IO waits`、`network waits` 等），并将其与潜在的性能瓶颈关联起来。 三、 优化之道：从“症”到“治”的系统性解决方案 在准确诊断出性能问题之后，我们便进入了“治”的阶段。本书将从多个层面提供系统性的优化策略。 1. SQL语句的“精雕细琢”：让查询更高效 索引的魔力： 索引的创建与选择： 如何根据查询需求选择合适的索引类型（B-tree、Hash、全文索引、空间索引等）和字段组合。理解最左前缀原则、覆盖索引、复合索引的重要性。 索引的维护： 如何识别冗余索引、失效索引，以及定期维护索引（如重建、重组）。 索引与查询优化器： 理解查询优化器如何选择和使用索引。 查询重写与优化： 避免全表扫描： 通过添加合适的索引，优化 `WHERE` 子句。 减少JOIN的开销： 选择合适的JOIN类型（`INNER JOIN`、`LEFT JOIN`、`RIGHT JOIN`、`FULL OUTER JOIN`），优化JOIN的顺序，避免笛卡尔积。 精简SELECT列表： 只选择需要的列，避免 `SELECT `。 优化聚合与排序： 利用索引加速 `GROUP BY` 和 `ORDER BY`，考虑使用物化视图。 分页查询的陷阱： 避免在深分页中使用 `LIMIT offset, count`，考虑基于游标的分页。 子查询的优化： 将部分子查询重写为JOIN，或者利用 `EXISTS`、`IN` 的特性。 UNION ALL vs UNION： 理解它们的区别和适用场景。 函数与表达式的陷阱： 避免在 `WHERE` 子句中对索引列使用函数或表达式，例如 `WHERE YEAR(date_column) = 2023`，这会导致索引失效。更佳的做法是 `WHERE date_column >= '2023-01-01' AND date_column < '2024-01-01'`。 2. 数据模型的“优化雕塑”：奠定性能基石 范式设计的权衡： 理解数据库范式（1NF, 2NF, 3NF, BCNF）的意义，并在性能与数据冗余之间找到平衡点。反范式设计在特定场景下的优势。 数据类型的选择： 选择最小、最合适的数据类型，例如使用 `INT` 而非 `BIGINT`，使用 `VARCHAR(50)` 而非 `VARCHAR(255)`，这不仅能减少存储空间，还能提高查询效率。 分区与分片： 对于海量数据，数据分区（Partitioning）和分片（Sharding）是提升性能和可管理性的重要手段。我们将探讨不同数据库的分区策略（范围分区、列表分区、哈希分区、组合分区等），以及分片的实现方式（应用层分片、中间件分片、数据库原生分片）。 反范式化设计： 在某些读多写少的场景下，适当地引入冗余（如将订单信息与用户信息冗余存储），可以减少JOIN次数，提升查询性能。 3. 数据库配置的“精细调校”：释放硬件潜能 内存管理： 缓存的重要性： 理解数据库缓存（Buffer Pool, Shared Buffers, Query Cache 等）的作用，以及如何调整其大小以最大化命中率。 排序与哈希的内存使用： 调整 `sort_buffer_size`、`join_buffer_size`、`work_mem` 等参数。 I/O优化： 日志的配置： 调整 `innodb_log_file_size`、`innodb_log_buffer_size`、`wal_buffers` 等参数，优化事务日志的写入效率。 I/O模式： 理解数据库的I/O模式（同步/异步），以及如何配置以适应硬件。 连接与线程管理： 调整 `max_connections`、`thread_cache_size`、`innodb_thread_concurrency` 等参数，平衡并发连接与资源消耗。 查询缓存（Query Cache，已废弃）： 讨论其原理、优缺点，以及为何在现代数据库中被逐步移除。 参数调优的误区： 强调“盲目调参”的危险性，以及“一刀切”解决方案的局限性。 4. 硬件与系统优化的“协同作战” 存储的选择： SSD vs HDD，RAID 方案的选择，以及对数据库性能的影响。 CPU与内存的配置： 如何根据数据库的工作负载选择合适的CPU核数和内存大小。 网络优化： 减少网络延迟，优化数据传输。 操作系统调优： 文件系统选择、TCP/IP参数调整、内核参数优化（如 `ulimit`、`sysctl`）。 四、 性能的“持续进化”：构建主动的优化文化 性能优化并非一次性的项目，而是一个持续迭代、不断演进的过程。 基线建立与监控： 建立常态化的性能监控机制，设置合理的告警阈值，及时发现性能的异常波动。 性能回归测试： 在任何大的变更（如版本升级、 schema 修改、重要SQL上线）前，进行充分的性能回归测试，避免引入新的性能问题。 自动化运维： 利用脚本和工具实现性能巡检、慢查询自动分析、参数推荐等自动化任务。 团队协作与知识共享： 建立团队内的性能优化知识库，鼓励技术分享，提升整体的性能优化能力。 容量规划： 结合业务发展和数据增长趋势，进行前瞻性的容量规划，避免在资源耗尽时才进行被动扩容。 五、 总结：拥抱挑战，成就卓越 数据库性能调优是一个集技术深度、实践广度和逻辑思维于一体的领域。它要求我们不仅要理解底层的运行机制，更要具备解决复杂问题的能力。本书的目的是帮助读者从“知道”到“做到”，从“被动响应”到“主动优化”。通过学习本书的内容，您将能够： 准确诊断： 迅速定位数据库性能瓶颈的根源。 高效解决： 运用多种技术手段，优化SQL、数据模型和系统配置。 持续改进： 构建起一套行之有效的性能持续优化体系。 在这数据驱动的时代，拥有卓越的数据库性能，就是拥有了驱动业务不断前进的强大引擎。让我们一同踏上这场深入探索数据库性能奥秘的旅程，掌握驾驭海量数据、释放业务潜能的关键技能！

评分☆☆☆☆☆

我之前一直觉得，优化SQL无非就是加索引、避免全表扫描，再就是了解一些常见的函数优化技巧。直到我翻开了这本书，才意识到自己是多么的“井底之蛙”。这本书没有给我一堆堆的SQL语句让你去背，而是把“为什么”给讲透了。作者从数据库的物理存储结构、逻辑组织方式出发，娓娓道来，让你明白为什么某个操作会快，另一个操作会慢。我印象最深刻的是关于“缓存”的章节，书中解释了不同层级的缓存（如缓冲池、查询缓存等）是如何工作的，以及如何通过SQL的设计来提高缓存命中率。这对我启发很大，我过去很少考虑SQL语句本身对缓存的影响，更多的是从硬件和配置层面去考虑。此外，书中对“并发控制”的阐述也让我耳目一新。我之前对事务隔离级别只是模糊的概念，这本书则通过生动的例子，让我理解了不同隔离级别带来的性能和一致性权衡，以及如何根据业务场景选择合适的隔离级别。这本书真的不是一本“怎么做”的书，而是一本“为什么这么做”的书，它让你建立起对数据库原理的深刻理解，从而在面对任何SQL优化问题时，都能找到最本质的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直让我醍醐灌顶，原以为SQL优化就是些增删改查的小技巧，谁知背后竟然蕴含着如此深邃的逻辑。阅读过程中，我常常会停下来，回想自己过去在开发中遇到的种种性能瓶颈，再对照书中的原理，豁然开朗。作者对于“慢查询”的剖析，不仅仅是列举了几种常见场景，更是深入到数据库底层的工作机制，比如索引如何影响查询效率，执行计划的生成逻辑，以及不同锁机制对并发性能的影响。我尤其喜欢书中关于“代价估算”的章节，它让我理解了为什么数据库优化器会做出某些看起来“奇怪”的决定，以及我们如何才能通过调整某些参数或重写SQL语句来引导它做出更优的选择。书中没有罗列大量的SQL语法，而是专注于那些能够从根本上提升查询效率的核心思想，这一点非常宝贵。以往我都是遇到问题就上网搜，结果往往是东拼西凑，治标不治本，读完这本书，感觉自己终于有了一套系统性的思维框架来面对SQL性能问题了。它不是那种速成的“秘籍”，而是需要反复揣摩、实践才能真正吸收的“内功心法”。

评分☆☆☆☆☆

我之前是一名java后端开发者，在开发过程中经常会遇到性能问题，但对SQL优化总感觉力不从心，很多时候只能寄希望于 DBA 帮忙。读了这本书之后，我才真正体会到SQL优化是多么重要，而且其中的学问有多深。作者没有只停留在表面的SQL语法层面，而是深入到数据库引擎的内部机制，比如 B-tree 索引的底层实现原理，代价估算模型是如何工作的，以及不同类型的 Join 操作在性能上的差异。这些底层原理的讲解，让我对SQL的执行过程有了全新的认识。我尤其喜欢书中关于“写优化”的部分，我之前一直以为优化就是提升读性能，但这本书让我明白，对于高并发的写入场景，优化思路是完全不同的。它教会我如何通过批量操作、合适的事务管理以及减少锁竞争来提升写入效率。这本书的逻辑非常严谨，每个观点都有理论支撑，让我信服。它不是一本教你“抄作业”的书，而是教你“解题思路”的书，让我能够举一反三，面对不同的数据库和不同的场景，都能找到合适的优化方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的不仅仅是技术上的提升，更多的是一种对问题本质的深刻洞察。在阅读过程中，我经常会反思自己过往的开发经历，发现许多曾经困扰我的性能问题，其实都可以用书中的理论来解释。作者非常擅长将复杂的概念用简单易懂的比喻和图示呈现出来，比如他解释“查询重写”时，并不是简单地罗列几种写法，而是让你理解背后的逻辑，知道什么时候应该重写，以及如何重写才能达到更好的效果。我特别欣赏书中关于“统计信息”的部分，让我明白了为什么数据库的优化器有时候会做出错误的判断，以及我们如何通过维护好统计信息来引导优化器做出更优的选择。这本书没有给我现成的“万能药”，而是给了我一套“诊断工具”和“治疗原则”，让我能够自己去分析问题，找到根源，然后对症下药。它让我明白，SQL优化不是一种技巧，而是一种思维方式，一种严谨的分析和权衡的过程。读完这本书，我感觉自己看SQL的眼光都变了，不再是简单的代码，而是对数据库内部运作机制的深刻理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容，可以说是把我从一个“SQL调优的门外汉”直接送进了“殿堂”。过去，我总是在网上搜寻各种“SQL优化秘籍”，尝试各种看起来很神奇的技巧，但效果往往是时好时坏，而且对为什么会起作用，为什么会没作用，始终是一知半解。这本书彻底改变了我的认知。作者将SQL优化的过程解构成了一个个清晰的逻辑步骤，并且用非常易于理解的方式阐述了背后的原理。特别是关于“执行计划解读”的部分，我以前觉得它就是一堆晦涩的符号，但通过书中细致的讲解，我学会了如何去分析它，理解每一步的代价，从而找到性能瓶颈的真正所在。我之前总是盲目地加索引，认为越多越好，结果反而可能降低写入性能，这本书让我明白，索引的设计需要权衡，需要根据查询模式来决定。还有关于“数据倾斜”的处理，书中给出了多种思路和解决方案，让我大开眼界。这本书不是那种看完就丢的书，它更像是一本工具书，一本“思维指南”，我时不时都会翻出来，对照自己的实际工作，总能获得新的启发。