物理數(shù)據(jù)庫設(shè)計：索引、視圖和存儲技術(shù)

第1章 物理數(shù)據(jù)庫設(shè)計概況 1
1.1 動機(jī)——數(shù)據(jù)增長和與日俱增的物理數(shù)據(jù)庫設(shè)計 1
1.2 數(shù)據(jù)庫生命周期 4
1.3 物理設(shè)計的元素：索引、分區(qū)和群集 5
1.3.1 索引 6
1.3.2 物化視圖 7
1.3.3 分區(qū)和多維群集 7
1.3.4 物理數(shù)據(jù)庫設(shè)計的其他方法 7
1.4 物理設(shè)計為什么這么困難 8
1.5 文獻(xiàn)綜述 9
第2章 基本索引方法 10
2.1 B+樹索引 10
2.2 復(fù)雜的索引檢索 14
2.2.1 復(fù)雜索引方法 16
2.2.2 表掃描 16
2.3 位圖索引 17
2.4 記錄標(biāo)識符 18
2.5 小結(jié) 18
2.6 文獻(xiàn)綜述 19
第3章 查詢優(yōu)化和方案選擇 20
3.1 查詢過程和優(yōu)化 20
3.2 有用的數(shù)據(jù)庫優(yōu)化特性 20
3.2.1 查詢轉(zhuǎn)換和重寫 21
3.2.2 查詢執(zhí)行計劃視圖 21
3.2.3 柱狀圖 21
3.2.4 查詢執(zhí)行計劃提示 21
3.2.5 優(yōu)化深度 22
3.3 查詢成本估計——一個例子 22
3.3.1 查詢案例3.1 22
3.4 查詢執(zhí)行計劃開發(fā) 27
3.4.1 查詢執(zhí)行計劃的轉(zhuǎn)換規(guī)則 27
3.4.2 查詢執(zhí)行計劃的重構(gòu)算法 28
3.5 選擇因素、表規(guī)模和查詢成本估算 28
3.5.1 估算一個選擇操作或預(yù)期的選擇性因素 28
3.5.2 直方圖 29
3.5.3 估算關(guān)聯(lián)的選擇性因素 30
3.5.4 查詢案例3.2 30
3.5.5 估算查詢執(zhí)行計劃表大小的例子 32
3.6 小結(jié) 32
3.7 文獻(xiàn)綜述 33
第4章 選擇索引 34
4.1 索引的概念及術(shù)語 34
4.1.1 基本索引類型 34
4.1.2 索引的訪問方法 35
4.2 索引的經(jīng)驗規(guī)則 35
4.3 索引選擇決策 37
4.4 連接索引選擇 40
4.4.1 嵌套循環(huán)連接 40
4.4.2 塊嵌套連接 42
4.4.3 索引嵌套循環(huán)連接 42
4.4.4 合并排序連接 43
4.4.5 哈希連接 44
4.5 小結(jié) 45
4.6 文獻(xiàn)綜述 46
第5章 物化視圖選擇 47
5.1 簡單視圖物化 48
5.2 使用通用性 51
5.3 使用分組和歸納 56
5.4 資源的一些注意事項 57
5.5 實(shí)例：“好的”、“差的”以及“可怕的” 59
5.6 使用語法和范例 62
5.7 小結(jié) 64
5.8 文獻(xiàn)綜述 64
第6章 無共享分區(qū) 65
6.1 理解無共享分區(qū) 65
6.1.1 無共享系統(tǒng)架構(gòu) 65
6.1.2 為什么無共享架構(gòu)會受到追捧 67
6.2 更多關(guān)鍵概念和術(shù)語 67
6.3 哈希分區(qū) 68
6.4 無共享架構(gòu)的優(yōu)缺點(diǎn) 69
6.5 無共享架構(gòu)在OLTP系統(tǒng)中的使用 71
6.6 設(shè)計的挑戰(zhàn)：偏斜與連接配置搭配 73
6.6.1 數(shù)據(jù)偏斜 73
6.6.2 配置搭配 74
6.7 降低節(jié)點(diǎn)間數(shù)據(jù)傳送的數(shù)據(jù)庫設(shè)計技巧 74
6.7.1 謹(jǐn)慎分區(qū) 74
6.7.2 物化視圖復(fù)制以及其他復(fù)制技術(shù) 75
6.7.3 節(jié)點(diǎn)間互聯(lián) 78
6.8 拓?fù)湓O(shè)計 79
6.8.1 使用節(jié)點(diǎn)的子集 79
6.8.2 邏輯節(jié)點(diǎn)與物理節(jié)點(diǎn) 81
6.9 資金去向 81
6.10 網(wǎng)格計算 82
6.11 小結(jié) 83
6.12 文獻(xiàn)綜述 84
第7章 范圍分區(qū) 85
7.1 范圍分區(qū)基礎(chǔ) 85
7.2 列表分區(qū) 86
7.2.1 列表分區(qū)基礎(chǔ) 86
7.2.2 范圍分區(qū)和列表分區(qū)組合 87
7.3 語法示例 87
7.4 管理以及快速Roll-in、Roll-out 89
7.4.1 隔離工具 89
7.4.2 Roll-in和Roll-out 90
7.5 增強(qiáng)尋址能力 91
7.6 分區(qū)消除 91
7.7 索引范圍分區(qū)數(shù)據(jù) 94
7.8 范圍分區(qū)和群集索引 94
7.9 完整的形態(tài)：使用多維群集混合范圍和哈希分區(qū) 95
7.10 小結(jié) 96
7.11 文獻(xiàn)綜述 97
第8章 多維群集 98
8.1 了解MDC 99
8.1.1 為什么群集這么有幫助 99
8.1.2 MDC 100
8.1.3 創(chuàng)建MDC表的語法格式 103
8.2 MDC的性能優(yōu)勢 103
8.3 不僅僅是查詢性能：轉(zhuǎn)入（Roll-in）和轉(zhuǎn)出（Roll-out）的設(shè)計 105
8.4 MDC的查詢優(yōu)勢實(shí)例 106
8.5 存儲研究 107
8.6 設(shè)計MDC表 109
8.6.1 用粗糙度限制存儲擴(kuò)展 109
8.6.2 MDC利用的單調(diào)性 111
8.6.3 選擇合適的維度 112
8.7 小結(jié) 113
8.8 文獻(xiàn)綜述 114
第9章 相互依賴的問題 115
9.1 強(qiáng)弱關(guān)聯(lián)分析 115
9.2 過程優(yōu)先的瀑布策略 117
9.3 效果優(yōu)先的瀑布策略 117
9.4 變更管理的貪婪算法 118
9.5 流行的策略（雞湯算法） 119
9.6 小結(jié) 120
9.7 文獻(xiàn)綜述 121
第10章 物理設(shè)計探索中的計數(shù)和數(shù)據(jù)抽樣 122
10.1 應(yīng)用物理數(shù)據(jù)庫設(shè)計 122
10.1.1 索引設(shè)計的計數(shù) 124
10.1.2 物化視圖設(shè)計的計數(shù) 124
10.1.3 多維群集的計數(shù) 125
10.1.4 無共享分區(qū)設(shè)計的計數(shù) 126
10.2 抽樣功能 127
10.2.1 使用SQL抽樣的好處 127
10.2.2 數(shù)據(jù)庫設(shè)計的抽樣 128
10.2.3 抽樣類型 131
10.2.4 重復(fù)性抽樣 133
10.3 一個明顯的限制 133
10.4 小結(jié) 134
10.5 文獻(xiàn)綜述 135
第11章 查詢執(zhí)行計劃和物理設(shè)計 137
11.1 從查詢文本獲取到結(jié)果集 137
11.2 查詢執(zhí)行計劃究竟是什么樣 140
11.3 非圖形化的Explain 141
11.4 瀏覽查詢執(zhí)行計劃以改進(jìn)數(shù)據(jù)庫設(shè)計 144
11.5 用于改進(jìn)物理數(shù)據(jù)庫設(shè)計的查詢執(zhí)行計劃標(biāo)示符 149
11.6 不更改數(shù)據(jù)庫的探索 151
11.7 當(dāng)查詢優(yōu)化器選擇失誤時強(qiáng)制執(zhí)行 151
11.7.1 3種基本策略 151
11.7.2 查詢提示簡介 152
11.7.3 當(dāng)SQL不能被修改時的查詢提示 154
11.8 小結(jié) 156
11.9 文獻(xiàn)綜述 156
第12章 自動化物理數(shù)據(jù)庫設(shè)計 157
12.1 如果假設(shè)分析、索引以及其他 158
12.2 Oracle、DB2以及SQL Server的自動化設(shè)計功能 161
12.2.1 IBM DB2 Design Advisor 162
12.2.2 Microsoft SQL Server Database Tuning Advisor 166
12.2.3 Oracle SQL Access Advisor 169
12.3 使用分組和泛化 171
12.4 可擴(kuò)展性以及工作負(fù)荷的壓縮 172
12.5 測試系統(tǒng)與生產(chǎn)系統(tǒng)之間的設(shè)計探索 175
12.6 出版文獻(xiàn)中的一些實(shí)驗性結(jié)果 176
12.7 索引選擇 179
12.8 物化視圖選擇 180
12.9 多維群集選擇 182
12.10 無共享分區(qū) 183
12.11 范圍分區(qū)設(shè)計 184
12.12 小結(jié) 186
12.13 文獻(xiàn)綜述 186
第13章 實(shí)質(zhì)探討：服務(wù)器資源和拓?fù)?188
13.1 需要了解的有關(guān)CPU架構(gòu)以及發(fā)展趨勢的內(nèi)容 189
13.1.1 CPU性能 189
13.1.2 使用并行處理加速系統(tǒng)的阿姆達(dá)爾定律 191
13.1.3 多核CPU 192
13.2 客戶機(jī)服務(wù)器架構(gòu) 192
13.3 對稱多處理器與NUMA 194
13.3.1 對稱多處理器與NUMA概述 194
13.3.2 緩存一致性與偽共享 195
13.4 服務(wù)器群集 195
13.5 關(guān)于操作系統(tǒng)的一般知識 195
13.6 存儲系統(tǒng) 196
13.6.1 磁盤、軸以及分割 197
13.6.2 存儲區(qū)域網(wǎng)絡(luò)與網(wǎng)絡(luò)連接存儲設(shè)備 198
13.7 利用RAID使存儲既可靠又快捷 199
13.7.1 RAID的歷史 199
13.7.2 RAID 0 200
13.7.3 RAID 1 200
13.7.4 RAID 2以及RAID 3 201
13.7.5 RAID 4 202
13.7.6 RAID 5以及RAID 6 202
13.7.7 RAID 1+0 203
13.7.8 RAID 0+1 204
13.7.9 RAID 10+0以及RAID 5+0 204
13.7.10 哪種RAID最適合數(shù)據(jù)庫的需求 205
13.8 在數(shù)據(jù)庫服務(wù)器中均衡資源 206
13.9 可用性以及恢復(fù)策略 206
13.10 主內(nèi)存與數(shù)據(jù)庫調(diào)整 210
13.10.1 人工內(nèi)存調(diào)整 210
13.10.2 自動內(nèi)存調(diào)整 212
13.10.3 技術(shù)前沿：自調(diào)整內(nèi)存管理的最新策略 215
13.11 小結(jié) 224
13.12 文獻(xiàn)綜述 224
第14章 決策支持、數(shù)據(jù)倉庫和OLAP系統(tǒng)中的物理設(shè)計 226
14.1 什么是OLAP 226
14.2 維度層次結(jié)構(gòu) 228
14.3 星型模式和雪花模式 229
14.4 倉庫與集市 230
14.5 按比例擴(kuò)大系統(tǒng) 233
14.6 在DSS、倉庫以及OLAP設(shè)計中的注意事項 234
14.7 主流數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的使用語法以及例子 235
14.7.1 Oracle 235
14.7.2 Microsoft分析服務(wù) 236
14.8 小結(jié) 238
14.9 文獻(xiàn)綜述 238
第15章 逆規(guī)范化 240
15.1 有關(guān)規(guī)范化的基礎(chǔ)知識 240
15.2 逆規(guī)范化的常見類型 243
15.2.1 一一對應(yīng)關(guān)系中的實(shí)體 243
15.2.2 一對多關(guān)系中的實(shí)體 244
15.3 表逆規(guī)范化策略 246
15.4 逆規(guī)范化的例子 246
15.4.1 需求規(guī)格 247
15.4.2 邏輯設(shè)計 247
15.4.3 使用逆規(guī)范化進(jìn)行模式優(yōu)化 249
15.5 小結(jié) 252
15.6 文獻(xiàn)綜述 252
第16章 分布式數(shù)據(jù)分配 253
16.1 引言 253
16.2 分布式數(shù)據(jù)庫分配 255
16.3 復(fù)制數(shù)據(jù)分配——“最有益站點(diǎn)”方法 256
16.4 漸進(jìn)表分配方法 260
16.5 小結(jié) 261
16.6 文獻(xiàn)綜述 261
附錄A 一個簡單的性能模型數(shù)據(jù)庫 263
A.1 IO時間成本——單獨(dú)塊訪問 263
A.2 IO時間成本——表掃描和排序 263
A.3 網(wǎng)絡(luò)時間延遲 264
A.4 CPU時間延遲 264
附錄B Oracle Data Guard與DB2 HADR的數(shù)據(jù)庫災(zāi)難恢復(fù)技術(shù)比較 265
B.1 在故障轉(zhuǎn)移期間備用始終保持其“熱”度 266
B.2 快速故障轉(zhuǎn)移 266
B.3 地域分離 266
B.4 支持多種備用服務(wù)器 266
B.5 支持在備用服務(wù)器上的讀取 267
B.6 主服務(wù)器在故障轉(zhuǎn)移后可以很容易重建 267
參考書目 268