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圖書標籤:

• SQL優化
• 數據庫性能
• 索引優化
• 查詢優化
• 性能調優
• MySQL
• PostgreSQL
• SQL Server
• 數據庫設計
• 數據結構

店鋪： 人天圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115478498

商品編碼：28345976360

商品基本信息，請以下列介紹為準
商品名稱：	SQL優化核心思想
作者：	羅炳森 黃超 鍾僥
定價：	79.0
齣版社：	人民郵電齣版社
齣版日期：	2018-04-01
ISBN：	9787115478498
印次：
版次：	1
裝幀：	平裝-膠訂
開本：	16開

內容簡介

結構化查詢語言（Structured Query Language，SQL）是一種功能強大的數據庫語言。它基於關係代數運算，功能豐富、語言簡潔、使用方便靈活，已成為關係數據庫的標準語言。 本書旨在引導讀者掌握SQL優化技能，以更好地提升數據庫性能。本書共分10章，從SQL基礎知識、統計信息、執行計劃、訪問路徑、錶連接方式、成本計算、查詢變換、調優技巧、經典案例、全自動SQL審核等角度介紹瞭有關SQL優化的方方麵麵。 本書基於Oracle進行編寫，內容講解由淺入深，適閤各個層次的讀者學習。本書麵嚮一綫工程師、運維工程師、數據庫管理員以及係統設計與開發人員，無論是初學者還是有一定基礎的讀者，都將從中獲益。

目錄

第 1章　SQL優化懂概念1 1.1　基數（CARDINALITY）1 1.2　選擇性（SELECTIVITY）3 1.3　直方圖（HISTOGRAM）7 1.4　迴錶（TABLE ACCESS BY INDEXROWID）13 1.5　集群因子（CLUSTERING FACTOR）15 1.6　錶與錶之間關係19 第 2章　統計信息21 2.1　什麼是統計信息21 2.2　統計信息重要參數設置24 2.3　檢查統計信息是否過期32 2.4　擴展統計信息37 2.5　動態采樣42 2.6　定製統計信息收集策略47 第3章　執行計劃49 3.1　獲取執行計劃常用方法49 3.1.1　使用AUTOTRACE查看執行計劃49 3.1.2　使用EXPLAIN PLAN FOR查看執行計劃52 3.1.3　查看帶有A-TIME的執行計劃54 3.1.4　查看正在執行的SQL的執行計劃56 3.2　定製執行計劃57 3.3　怎麼通過查看執行計劃建立索引59 3.4　運用光標移動大法閱讀執行計劃63 第4章　訪問路徑（ACCESS PATH）67 4.1　常見訪問路徑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　單塊讀與多塊讀83 4.3　為什麼有時候索引掃描比全錶掃描更慢84 4.4　DML對於索引維護的影響84 第5章　錶連接方式86 5.1　嵌套循環（NESTED LOOPS）86 5.2　HASH連接（HASH JOIN）90 5.3　排序閤並連接（SORT MERGE JOIN）93 5.4　笛卡兒連接（CARTESIAN JOIN）95 5.5　標量子查詢（SCALAR SUBQUERY）98 5.6　半連接（SEMI JOIN）100 5.6.1　半連接等價改寫100 5.6.2　控製半連接執行計劃101 5.6.3　讀者思考103 5.7　反連接（ANTI JOIN）104 5.7.1　反連接等價改寫104 5.7.2　控製反連接執行計劃105 5.7.3　讀者思考108 5.8　FILTER108 5.9　IN與EXISTS誰快誰慢111 5.10　SQL語句的本質111 第6章　成本計算112 6.1　優化SQL需要看COST嗎112 6.2　全錶掃描成本計算112 6.3　索引範圍掃描成本計算116 6.4　SQL優化核心思想119 第7章　須掌握的查詢變換120 7.1　子查詢非嵌套120 7.2　視圖閤並125 7.3　謂詞推入129 第8章　調優技巧133 8.1　查看真實的基數（Rows）133 8.2　使用UNION代

編輯

1.不管是數據庫開發人員、數據庫運維人員、DBA亦或是應用程序開發人員、大數據開發人員等，SQL優化現在已經是這些從業者的專業技能。 2.SQL優化跟做數學題一樣，沒有思路，一輩子都做不齣來。本書既提供瞭SQL優化核心思想，同時也包含瞭大量的SQL優化案例，甚至還提供瞭全自動SQL審核的思想以及代碼。 3.本書的作者是業內知名SQL優化講師，自2012年開始，纍計培訓過數韆名數據庫從業人員。 4.本書的絕大部分內容源自作者自2012年以來開辦的“道森起點”SQL優化班，SQL優化班在網絡上是數據庫領域中很受歡迎的一門課程。 ·大量經典的案例，教你快速構建SQL優化解決方案。 ·教你編寫SQL優化全自動腳本，快速提升工作效率。 ·每個知識點都提供瞭相應的案例及源代碼，方便讀者動手實驗。 ·嘆為觀止的優化技巧，匪夷所思的優化案例。

《數據庫性能調優實戰指南》 一、 擁抱數據洪流：為何性能調優成為關鍵 在信息爆炸的時代，數據如同奔騰的河流，其體量和復雜度正以前所未有的速度增長。無論是金融交易、電商平颱的實時推薦，還是物聯網設備的連接管理，都離不開高效、可靠的數據庫支撐。然而，隨著數據量的激增和業務邏輯的演變，數據庫性能瓶頸也日益凸顯。緩慢的查詢響應、頻繁的係統卡頓、高昂的硬件成本，都可能成為阻礙業務發展、損害用戶體驗的“絆腳石”。 “性能”不再是一個抽象的概念，而是企業核心競爭力的重要組成部分。一個優化良好的數據庫係統，能夠大幅提升係統的吞吐量和響應速度，降低資源消耗，從而為業務帶來直接的經濟效益。反之，低效的數據庫性能，則可能導緻用戶流失、交易失敗，甚至引發嚴重的連鎖反應。因此，深入理解並掌握數據庫性能調優的技術，已經成為每一位技術從業者必須具備的核心能力。 本書並非一本理論堆砌的學術著作，而是聚焦於數據庫性能調優的實際應用場景，旨在為讀者提供一套係統、實用的解決方案。我們將從“為什麼要做性能調優”齣發，逐步深入到“如何發現問題”、“如何分析問題”、“如何解決問題”以及“如何預防問題”等多個維度，通過大量的實際案例和深入的技術剖析，幫助讀者構建起一套完整的數據庫性能調優思維體係。 二、 性能的“黑箱”：識彆與洞察數據庫瓶頸 在解決問題之前，我們必須能夠準確地識彆齣問題的存在。數據庫性能瓶頸的産生原因多種多樣，可能源於硬件資源限製，也可能隱藏在軟件配置、SQL語句、甚至數據模型的設計之中。本書將帶領讀者一起“打開”數據庫的“黑箱”，學習如何運用各種工具和方法，精準地定位性能瓶頸。 1. 監控的藝術：構建全麵的性能觀測體係 操作係統層麵： CPU、內存、磁盤I/O、網絡帶寬，這些是數據庫賴以生存的基礎資源。我們將學習如何利用 `top`、`htop`、`vmstat`、`iostat`、`netstat` 等命令，以及更專業的監控工具（如 Prometheus + Grafana、Zabbix 等），實時感知服務器資源的健康狀況。重點關注CPU負載、內存使用率、Swap空間、磁盤讀寫速率、IOPS、隊列長度等關鍵指標，以及它們與數據庫活動之間的關聯。 數據庫實例層麵： 數據庫自身的運行狀態，是性能診斷的核心。我們將深入講解如何解讀數據庫提供的各類性能視圖和統計信息，例如： MySQL/MariaDB： `SHOW GLOBAL STATUS`、`SHOW GLOBAL VARIABLES`、`Performance_Schema`、`information_schema` 中的各類視圖（`INNODB_METRICS`、`TABLES`、`STATISTICS` 等）。 PostgreSQL： `pg_stat_activity`、`pg_stat_statements`、`pg_buffercache`、`pg_locks`、`pg_stat_user_tables` 等視圖。 Oracle： V$ 係列視圖（`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。 我們將重點關注數據庫的連接數、慢查詢日誌、緩存命中率、等待事件、事務吞吐量、鎖競爭等指標，理解這些指標背後的含義，並建立起初步的性能基綫。 應用層麵： 數據庫性能的最終體現是應用的響應速度。我們將探討如何通過APM（Application Performance Monitoring）工具（如 SkyWalking、Pinpoint、Datadog、New Relic 等）關聯數據庫的性能問題，找齣是應用代碼、網絡延遲還是數據庫自身導緻的問題。 2. 慢查詢的“偵探”：深挖SQL語句的性能黑洞 SQL語句是數據庫性能的“心髒”。一個精心設計的SQL可以行雲流水，而一個糟糕的SQL則可能成為性能的“殺手”。 慢查詢日誌的智慧： 如何配置、分析和利用慢查詢日誌，從中挖掘齣耗時最長、執行次數最多的SQL語句。我們將學習如何解析慢查詢日誌的輸齣，理解其中的關鍵信息，例如執行時間、鎖等待時間、掃描的行數等。 執行計劃的“透視眼”： `EXPLAIN`（或 `EXPLAIN PLAN`）是理解SQL執行過程的利器。我們將深入剖析不同數據庫執行計劃的輸齣格式，學習如何識彆全錶掃描、不閤理的JOIN順序、過多的排序、臨時錶的使用等性能隱患。理解各種執行計劃節點（如`ALL`、`index`、`range`、`ref`、`eq_ref`、`const`、`unique_subquery`、`index_subquery`、`recursive`、`plain`、`subquery`、`temp_table`、`filesort`、`using filesort`、`using temporary` 等）的含義，以及它們對性能的影響。 統計信息的“晴雨錶”： 數據庫的查詢優化器依賴於錶的統計信息來製定最優的執行計劃。我們將探討如何獲取、更新和理解錶的統計信息，以及統計信息不準確可能導緻的性能問題。 數據庫特有的工具： 針對不同數據庫，我們將介紹其特有的性能分析工具，例如 MySQL 的 `pt-query-digest`、`mysqldumpslow`，PostgreSQL 的 `pg_stat_statements` 擴展，Oracle 的 `SQL Trace` 和 `TKPROF`，SQL Server 的 SQL Server Profiler 和 Query Store。 3. 鎖的“戰爭”：解析並發與阻塞的根源 在高並發場景下，鎖是保障數據一緻性的必要手段，但過度的鎖競爭則會嚴重影響係統性能。 鎖的類型與粒度： 理解不同數據庫的鎖類型（共享鎖、排他鎖、意嚮鎖、行鎖、錶鎖、間隙鎖等），以及它們的作用範圍。 阻塞與死鎖的診斷： 如何利用數據庫提供的工具（如 `SHOW PROCESSLIST`、`information_schema.INNODB_LOCKS`、`information_schema.INNODB_LOCK_WAITS`、`pg_locks`、`V$LOCK`、`sys.dm_exec_requests` 等）來識彆和分析阻塞鏈和死鎖。 等待事件的分析： 許多性能問題最終會體現為數據庫的等待事件。我們將學習如何分析各種等待事件（如 `lock waits`、`latch waits`、`buffer waits`、`IO waits`、`network waits` 等），並將其與潛在的性能瓶頸關聯起來。 三、 優化之道：從“癥”到“治”的係統性解決方案 在準確診斷齣性能問題之後，我們便進入瞭“治”的階段。本書將從多個層麵提供係統性的優化策略。 1. SQL語句的“精雕細琢”：讓查詢更高效 索引的魔力： 索引的創建與選擇： 如何根據查詢需求選擇閤適的索引類型（B-tree、Hash、全文索引、空間索引等）和字段組閤。理解最左前綴原則、覆蓋索引、復閤索引的重要性。 索引的維護： 如何識彆冗餘索引、失效索引，以及定期維護索引（如重建、重組）。 索引與查詢優化器： 理解查詢優化器如何選擇和使用索引。 查詢重寫與優化： 避免全錶掃描： 通過添加閤適的索引，優化 `WHERE` 子句。 減少JOIN的開銷： 選擇閤適的JOIN類型（`INNER JOIN`、`LEFT JOIN`、`RIGHT JOIN`、`FULL OUTER JOIN`），優化JOIN的順序，避免笛卡爾積。 精簡SELECT列錶： 隻選擇需要的列，避免 `SELECT `。 優化聚閤與排序： 利用索引加速 `GROUP BY` 和 `ORDER BY`，考慮使用物化視圖。 分頁查詢的陷阱： 避免在深分頁中使用 `LIMIT offset, count`，考慮基於遊標的分頁。 子查詢的優化： 將部分子查詢重寫為JOIN，或者利用 `EXISTS`、`IN` 的特性。 UNION ALL vs UNION： 理解它們的區彆和適用場景。 函數與錶達式的陷阱： 避免在 `WHERE` 子句中對索引列使用函數或錶達式，例如 `WHERE YEAR(date_column) = 2023`，這會導緻索引失效。更佳的做法是 `WHERE date_column >= '2023-01-01' AND date_column < '2024-01-01'`。 2. 數據模型的“優化雕塑”：奠定性能基石 範式設計的權衡： 理解數據庫範式（1NF, 2NF, 3NF, BCNF）的意義，並在性能與數據冗餘之間找到平衡點。反範式設計在特定場景下的優勢。 數據類型的選擇： 選擇最小、最閤適的數據類型，例如使用 `INT` 而非 `BIGINT`，使用 `VARCHAR(50)` 而非 `VARCHAR(255)`，這不僅能減少存儲空間，還能提高查詢效率。 分區與分片： 對於海量數據，數據分區（Partitioning）和分片（Sharding）是提升性能和可管理性的重要手段。我們將探討不同數據庫的分區策略（範圍分區、列錶分區、哈希分區、組閤分區等），以及分片的實現方式（應用層分片、中間件分片、數據庫原生分片）。 反範式化設計： 在某些讀多寫少的場景下，適當地引入冗餘（如將訂單信息與用戶信息冗餘存儲），可以減少JOIN次數，提升查詢性能。 3. 數據庫配置的“精細調校”：釋放硬件潛能 內存管理： 緩存的重要性： 理解數據庫緩存（Buffer Pool, Shared Buffers, Query Cache 等）的作用，以及如何調整其大小以最大化命中率。 排序與哈希的內存使用： 調整 `sort_buffer_size`、`join_buffer_size`、`work_mem` 等參數。 I/O優化： 日誌的配置： 調整 `innodb_log_file_size`、`innodb_log_buffer_size`、`wal_buffers` 等參數，優化事務日誌的寫入效率。 I/O模式： 理解數據庫的I/O模式（同步/異步），以及如何配置以適應硬件。 連接與綫程管理： 調整 `max_connections`、`thread_cache_size`、`innodb_thread_concurrency` 等參數，平衡並發連接與資源消耗。 查詢緩存（Query Cache，已廢棄）： 討論其原理、優缺點，以及為何在現代數據庫中被逐步移除。 參數調優的誤區： 強調“盲目調參”的危險性，以及“一刀切”解決方案的局限性。 4. 硬件與係統優化的“協同作戰” 存儲的選擇： SSD vs HDD，RAID 方案的選擇，以及對數據庫性能的影響。 CPU與內存的配置： 如何根據數據庫的工作負載選擇閤適的CPU核數和內存大小。 網絡優化： 減少網絡延遲，優化數據傳輸。 操作係統調優： 文件係統選擇、TCP/IP參數調整、內核參數優化（如 `ulimit`、`sysctl`）。 四、 性能的“持續進化”：構建主動的優化文化 性能優化並非一次性的項目，而是一個持續迭代、不斷演進的過程。 基綫建立與監控： 建立常態化的性能監控機製，設置閤理的告警閾值，及時發現性能的異常波動。 性能迴歸測試： 在任何大的變更（如版本升級、 schema 修改、重要SQL上綫）前，進行充分的性能迴歸測試，避免引入新的性能問題。 自動化運維： 利用腳本和工具實現性能巡檢、慢查詢自動分析、參數推薦等自動化任務。 團隊協作與知識共享： 建立團隊內的性能優化知識庫，鼓勵技術分享，提升整體的性能優化能力。 容量規劃： 結閤業務發展和數據增長趨勢，進行前瞻性的容量規劃，避免在資源耗盡時纔進行被動擴容。 五、 總結：擁抱挑戰，成就卓越 數據庫性能調優是一個集技術深度、實踐廣度和邏輯思維於一體的領域。它要求我們不僅要理解底層的運行機製，更要具備解決復雜問題的能力。本書的目的是幫助讀者從“知道”到“做到”，從“被動響應”到“主動優化”。通過學習本書的內容，您將能夠： 準確診斷： 迅速定位數據庫性能瓶頸的根源。 高效解決： 運用多種技術手段，優化SQL、數據模型和係統配置。 持續改進： 構建起一套行之有效的性能持續優化體係。 在這數據驅動的時代，擁有卓越的數據庫性能，就是擁有瞭驅動業務不斷前進的強大引擎。讓我們一同踏上這場深入探索數據庫性能奧秘的旅程，掌握駕馭海量數據、釋放業務潛能的關鍵技能！

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的不僅僅是技術上的提升，更多的是一種對問題本質的深刻洞察。在閱讀過程中，我經常會反思自己過往的開發經曆，發現許多曾經睏擾我的性能問題，其實都可以用書中的理論來解釋。作者非常擅長將復雜的概念用簡單易懂的比喻和圖示呈現齣來，比如他解釋“查詢重寫”時，並不是簡單地羅列幾種寫法，而是讓你理解背後的邏輯，知道什麼時候應該重寫，以及如何重寫纔能達到更好的效果。我特彆欣賞書中關於“統計信息”的部分，讓我明白瞭為什麼數據庫的優化器有時候會做齣錯誤的判斷，以及我們如何通過維護好統計信息來引導優化器做齣更優的選擇。這本書沒有給我現成的“萬能藥”，而是給瞭我一套“診斷工具”和“治療原則”，讓我能夠自己去分析問題，找到根源，然後對癥下藥。它讓我明白，SQL優化不是一種技巧，而是一種思維方式，一種嚴謹的分析和權衡的過程。讀完這本書，我感覺自己看SQL的眼光都變瞭，不再是簡單的代碼，而是對數據庫內部運作機製的深刻理解。

評分☆☆☆☆☆

我之前是一名java後端開發者，在開發過程中經常會遇到性能問題，但對SQL優化總感覺力不從心，很多時候隻能寄希望於 DBA 幫忙。讀瞭這本書之後，我纔真正體會到SQL優化是多麼重要，而且其中的學問有多深。作者沒有隻停留在錶麵的SQL語法層麵，而是深入到數據庫引擎的內部機製，比如 B-tree 索引的底層實現原理，代價估算模型是如何工作的，以及不同類型的 Join 操作在性能上的差異。這些底層原理的講解，讓我對SQL的執行過程有瞭全新的認識。我尤其喜歡書中關於“寫優化”的部分，我之前一直以為優化就是提升讀性能，但這本書讓我明白，對於高並發的寫入場景，優化思路是完全不同的。它教會我如何通過批量操作、閤適的事務管理以及減少鎖競爭來提升寫入效率。這本書的邏輯非常嚴謹，每個觀點都有理論支撐，讓我信服。它不是一本教你“抄作業”的書，而是教你“解題思路”的書，讓我能夠舉一反三，麵對不同的數據庫和不同的場景，都能找到閤適的優化方法。

評分☆☆☆☆☆

我之前一直覺得，優化SQL無非就是加索引、避免全錶掃描，再就是瞭解一些常見的函數優化技巧。直到我翻開瞭這本書，纔意識到自己是多麼的“井底之蛙”。這本書沒有給我一堆堆的SQL語句讓你去背，而是把“為什麼”給講透瞭。作者從數據庫的物理存儲結構、邏輯組織方式齣發，娓娓道來，讓你明白為什麼某個操作會快，另一個操作會慢。我印象最深刻的是關於“緩存”的章節，書中解釋瞭不同層級的緩存（如緩衝池、查詢緩存等）是如何工作的，以及如何通過SQL的設計來提高緩存命中率。這對我啓發很大，我過去很少考慮SQL語句本身對緩存的影響，更多的是從硬件和配置層麵去考慮。此外，書中對“並發控製”的闡述也讓我耳目一新。我之前對事務隔離級彆隻是模糊的概念，這本書則通過生動的例子，讓我理解瞭不同隔離級彆帶來的性能和一緻性權衡，以及如何根據業務場景選擇閤適的隔離級彆。這本書真的不是一本“怎麼做”的書，而是一本“為什麼這麼做”的書，它讓你建立起對數據庫原理的深刻理解，從而在麵對任何SQL優化問題時，都能找到最本質的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直讓我醍醐灌頂，原以為SQL優化就是些增刪改查的小技巧，誰知背後竟然蘊含著如此深邃的邏輯。閱讀過程中，我常常會停下來，迴想自己過去在開發中遇到的種種性能瓶頸，再對照書中的原理，豁然開朗。作者對於“慢查詢”的剖析，不僅僅是列舉瞭幾種常見場景，更是深入到數據庫底層的工作機製，比如索引如何影響查詢效率，執行計劃的生成邏輯，以及不同鎖機製對並發性能的影響。我尤其喜歡書中關於“代價估算”的章節，它讓我理解瞭為什麼數據庫優化器會做齣某些看起來“奇怪”的決定，以及我們如何纔能通過調整某些參數或重寫SQL語句來引導它做齣更優的選擇。書中沒有羅列大量的SQL語法，而是專注於那些能夠從根本上提升查詢效率的核心思想，這一點非常寶貴。以往我都是遇到問題就上網搜，結果往往是東拼西湊，治標不治本，讀完這本書，感覺自己終於有瞭一套係統性的思維框架來麵對SQL性能問題瞭。它不是那種速成的“秘籍”，而是需要反復揣摩、實踐纔能真正吸收的“內功心法”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容，可以說是把我從一個“SQL調優的門外漢”直接送進瞭“殿堂”。過去，我總是在網上搜尋各種“SQL優化秘籍”，嘗試各種看起來很神奇的技巧，但效果往往是時好時壞，而且對為什麼會起作用，為什麼會沒作用，始終是一知半解。這本書徹底改變瞭我的認知。作者將SQL優化的過程解構成瞭一個個清晰的邏輯步驟，並且用非常易於理解的方式闡述瞭背後的原理。特彆是關於“執行計劃解讀”的部分，我以前覺得它就是一堆晦澀的符號，但通過書中細緻的講解，我學會瞭如何去分析它，理解每一步的代價，從而找到性能瓶頸的真正所在。我之前總是盲目地加索引，認為越多越好，結果反而可能降低寫入性能，這本書讓我明白，索引的設計需要權衡，需要根據查詢模式來決定。還有關於“數據傾斜”的處理，書中給齣瞭多種思路和解決方案，讓我大開眼界。這本書不是那種看完就丟的書，它更像是一本工具書，一本“思維指南”，我時不時都會翻齣來，對照自己的實際工作，總能獲得新的啓發。