海量數(shù)據(jù)庫解決方案

定　價：￥69.00

作　者：	（韓）李華植著，鄭保衛(wèi)，蓋國強譯
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項：
標(biāo)　簽：	數(shù)據(jù)庫理論

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ISBN：	9787121118838	出版時間：	2010-10-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	440	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　《海量數(shù)據(jù)庫解決方案》將整體內(nèi)容分為兩部分，在第1部分中以影響數(shù)據(jù)讀取效率的所有要素為類別，對其各自的概念、原理、特征、應(yīng)用準(zhǔn)則，以及表的結(jié)構(gòu)特征、多樣化的索引類型、優(yōu)化器的內(nèi)部作用、優(yōu)化器為各種結(jié)果制定的執(zhí)行計劃予以詳細(xì)說明，并以對優(yōu)化器的正確理解為基礎(chǔ)，提出對執(zhí)行計劃和執(zhí)行速度產(chǎn)生最大影響的索引構(gòu)建戰(zhàn)略方案；在第2部分中主要介紹提高數(shù)據(jù)讀取效率的具體戰(zhàn)略方案，在這部分中介紹與數(shù)據(jù)讀取效率相關(guān)的局部范圍掃描的原理和具體應(yīng)用方法，以及對被認(rèn)為是提高數(shù)據(jù)庫使用效率基礎(chǔ)的表連接的所有類型予以詳細(xì)說明?！逗Ａ繑?shù)據(jù)庫解決方案》系列叢書深受廣大讀者的喜愛已經(jīng)長達10年之久，在被譽為“圣經(jīng)”的同時，它已經(jīng)變成了數(shù)據(jù)庫用戶不可或缺的必讀書籍。作者竭力探求能夠讓IT工作者在實際工作中輕松應(yīng)用并掌控的巧妙方法，提供事半功倍的海量數(shù)據(jù)庫解決之道。

作者簡介

　　李華植，代表韓國的數(shù)據(jù)庫技術(shù)先驅(qū)，集基于EA（Enterprise Architecture）的數(shù)據(jù)架構(gòu)（Data Architecture）方法論之大成，在韓國最早提出了數(shù)據(jù)專家顧問的概念，現(xiàn)任EN-CORE CONSULTING總經(jīng)理及代表顧問，曾在韓國Oracle公司擔(dān)任200多家企業(yè)的技術(shù)顧問。論文：《構(gòu)建海量數(shù)據(jù)系統(tǒng)時的RDB Performance問題解決方案》書籍：《Data Modeling＆Database Design》（1995）《Oracle Server Tuning}（1995）《海量數(shù)據(jù)庫解決方案》（1996）《海量數(shù)據(jù)庫解決方案Ⅱ》（1998）《數(shù)據(jù)架構(gòu)解決方案I》（2003）譯者簡介：鄭保衛(wèi)，于韓國國立釜慶大學(xué)信息工學(xué)系獲得工學(xué)博士，現(xiàn)任職于韓國最權(quán)威的數(shù)據(jù)庫公司EN-CORE CONSULTING，并兼任企業(yè)研究所研究員及數(shù)據(jù)庫電子商務(wù)研究所主要研究員。研究方向包括數(shù)據(jù)模型設(shè)計、海量數(shù)據(jù)庫解決方案、數(shù)據(jù)架構(gòu)、基于數(shù)據(jù)庫技術(shù)的專家智能系統(tǒng)、ITA／EA（Infomation Technology Architecture/Enterprise Architecture）。蓋國強（網(wǎng)名Eygle），Oracle ACE總監(jiān)，恩墨科技創(chuàng)始人，ITPUB論壇超級版主，遠(yuǎn)程DBA服務(wù)的倡導(dǎo)者和實踐者，致力于以技術(shù)服務(wù)客戶。著有《深入解析Orade》、《循序漸進Oracle》、《深入淺出Oracle》等書：從2010年開始，致力于《OracleDBA手記》的撰寫與編輯工作，并與張樂奕共同創(chuàng)立了ACOUG用戶組，在國內(nèi)推進公益自由的Oracle技術(shù)交流活動。張樂奕（網(wǎng)名Kamus），恩墨科技技術(shù)總監(jiān)，Oracle ACE，ITPUB數(shù)據(jù)庫管理版版主。他曾先后于北京某大型軟件公司、外資電信企業(yè)、咨詢公司任首席DBA。后任職于北京甲骨文軟件系統(tǒng)有限公司，高級顧問。他熱切關(guān)注Oracle數(shù)據(jù)庫及其他相關(guān)技術(shù)，對于Oracle數(shù)據(jù)庫RAC及高可用解決方案具有豐富的實踐經(jīng)驗，長于數(shù)據(jù)庫故障診斷、數(shù)據(jù)庫性能調(diào)優(yōu)。他還是各類技術(shù)會議的熱心分享者，2010年3月創(chuàng)建ACOUG用戶組。崔華（網(wǎng)名Dbsnake），2004年開始從事DBA工作，在Oracle的安裝、升級、開發(fā)、性能調(diào)整、故障處理方面有豐富的經(jīng)驗，對Oracle的體系結(jié)構(gòu)具有深入了解：深入理解Oracle的內(nèi)存結(jié)構(gòu)、物理存儲（各種塊格式）、鎖機制、優(yōu)化機制等：深入了解Oracle的備份恢復(fù)機制，熟悉Oracle的各種備份方法，能夠處理各種情況下的復(fù)雜數(shù)據(jù)恢復(fù)情況。崔華也是熱心的技術(shù)分享者，多次在ACOUG的活動上與技術(shù)愛好者分享技術(shù)心得。

圖書目錄

第1部分影響數(shù)據(jù)讀取的因素
第1章數(shù)據(jù)的存儲結(jié)構(gòu)和特征 1
1.1 表和索引分離型 5
1.1.1 堆表的結(jié)構(gòu) 5
1.1.2 聚簇因子（Cluster Factor） 10
1.1.3 影響讀取的因素 13
1.1.3.1 大范圍數(shù)據(jù)讀取的處理方案 14
1.1.3.2 提高聚簇因子的手段 17
1.2 索引組織表（Index-Organized Table） 19
1.2.1 堆表和索引組織表的比較 19
1.2.2 索引組織表的結(jié)構(gòu)和特征 20
1.2.3 邏輯ROWID和物理猜（Physical Guess） 22
1.2.4 溢出區(qū)（Overflow Area） 24
1.2.5 索引組織表的創(chuàng)建 25
1.3 聚簇表 26
1.3.1 聚簇表的概念 27
1.3.2 單表聚簇 29
1.3.3 復(fù)合表聚簇 31
1.3.4 聚簇表的代價 34
1.3.5 哈希聚簇 39
第2章索引的類型和特征 43
2.1 B-Tree 索引 44
2.1.1 B-Tree 索引的結(jié)構(gòu) 44
2.1.2 B-Tree 索引的應(yīng)用 47
2.1.3 反向鍵索引 52
2.2 位圖索引 53
2.2.1 位圖索引的形成背景 54
2.2.2 位圖索引的結(jié)構(gòu)和特征 55
2.2.3 位圖索引的讀取 57
2.3 基于自定義的函數(shù)索引 60
2.3.1 基于自定義的函數(shù)索引的概念和結(jié)構(gòu) 60
2.3.2 基于自定義函數(shù)索引的約束 61
2.3.3 基于自定義函數(shù)索引的靈活運用 64
第3章 SQL的執(zhí)行計劃（Explain Plan） 74
3.1 SQL和優(yōu)化器 75
3.1.1 優(yōu)化器的作用和人的作用 77
3.1.2 優(yōu)化器的類型 80
3.1.2.1 基于規(guī)則的優(yōu)化器 82
3.1.2.2 基于成本的優(yōu)化器 86
3.1.2.3 優(yōu)化器目標(biāo)的選擇 93
3.1.2.4 執(zhí)行計劃的固定化方案 97
3.1.2.5 優(yōu)化器的局限 103
3.1.3 優(yōu)化器的最優(yōu)化步驟 106
3.1.4 查詢語句的轉(zhuǎn)換 112
3.1.4.1 傳遞性規(guī)則 113
3.1.4.2 視圖合并（View Merging） 116
3.1.4.3 查看用戶定義的綁定變量 122
3.1.5 開發(fā)者的作用 123
3.2 執(zhí)行計劃的類型 126
3.2.1 掃描的基本類型 126
3.2.1.1 全表掃描 127
3.2.1.2 ROWID掃描 132
3.2.1.3 索引掃描 133
3.2.1.4 B-Tree聚簇讀取（Cluster Access） 138
3.2.1.5 哈希聚簇讀?。℉ash Cluster Access） 139
3.2.1.6 采樣表掃描（Sample Table Scan） 140
3.2.2 表連接的執(zhí)行計劃 143
3.2.2.1 嵌套循環(huán)連接（Nested Loops Join） 143
3.2.2.2 排序合并連接（Sort Merge Join） 146
3.2.2.3 哈希連接（Hash Join） 148
3.2.2.4 半連接（Semi Join） 149
3.2.2.5 笛卡兒連接 151
3.2.2.6 外連接（Outer Join） 154
3.2.2.7 索引連接 159
3.2.3 其他運算方式的執(zhí)行計劃 161
3.2.3.1 IN-List迭代執(zhí)行計劃 162
3.2.3.2 連鎖執(zhí)行計劃 163
3.2.3.3 遠(yuǎn)程執(zhí)行計劃 165
3.2.3.4 排序操作執(zhí)行計劃 168
3.2.3.5 集合操作執(zhí)行計劃 171
3.2.3.6 COUNT(STOPKEY)執(zhí)行計劃 174
3.2.4 位圖（Bitmap）執(zhí)行計劃 175
3.2.4.1 各種條件運算符的位圖執(zhí)行計劃 176
3.2.4.2 子查詢執(zhí)行計劃 182
3.2.4.3 與B-Tree索引相結(jié)合的執(zhí)行計劃 184
3.2.5 其他特殊處理的執(zhí)行計劃 185
3.2.5.1 遞歸展開（Recursive Implosion）執(zhí)行計劃 186
3.2.5.2 修改子查詢執(zhí)行計劃 191
3.2.5.3 特殊類型的執(zhí)行計劃 193
3.3 執(zhí)行計劃的控制 203
3.3.1 提示的活用準(zhǔn)則 204
3.3.2 使用提示實現(xiàn)最優(yōu)化目標(biāo) 206
3.3.3 使用提示改變表連接順序 207
3.3.4 表連接方式選擇過程中提示的使用 208
3.3.5 并行操作中提示的使用 209
3.3.6 數(shù)據(jù)讀取方法選擇中提示的使用 211
3.3.7 查詢轉(zhuǎn)換（Query Transformation）過程中提示的使用 214
3.3.8 其他提示 216
第4章構(gòu)建索引的戰(zhàn)略方案 221
4.1 索引的選定準(zhǔn)則 222
4.1.1 不同類型表的索引應(yīng)用準(zhǔn)則 223
4.1.2 離散度和損益分界點 227
4.1.3 索引合并和組合索引的比較 229
4.1.4 組合索引的特征 232
4.1.5 組合索引中列序的決定準(zhǔn)則 239
4.1.6 索引選定步驟 242
4.2 決定聚簇類型的準(zhǔn)則 263
4.2.1 全局性聚簇 263
4.2.2 局部性聚簇 265
4.2.3 單表聚簇 266
4.2.4 單位聚簇大小的決定 267
4.2.5 確保聚簇被使用的措施 270
第2部分最優(yōu)化數(shù)據(jù)讀取方案
第5章局部范圍掃描（Partial range scan） 274
5.1 局部范圍掃描的概念 276
5.2 局部范圍掃描的應(yīng)用原則 281
5.2.1 局部范圍掃描的條件 281
5.2.2 不同優(yōu)化器模式下的局部范圍掃描 284
5.3 提高局部范圍掃描執(zhí)行速度的原理 285
5.4 向局部范圍掃描引導(dǎo)的方法 289
5.4.1 利用訪問路徑實現(xiàn)對Sort的代替 289
5.4.2 只使用索引的局部范圍掃描 292
5.4.3 MIN、MAX 的處理 293
5.4.4 FILTER型局部范圍掃描 298
5.4.5 ROWNUM的靈活運用 300
5.4.6 利用嵌套視圖的局部范圍掃描 306
5.4.7 利用函數(shù)的局部范圍掃描 308
5.4.8 利用查詢語句二元化特性的局部范圍掃描 316
5.4.9 Web留言板中的局部范圍掃描 318
第6章表連接的最優(yōu)化方案 336
6.1 JOIN和LOOP QUERY的比較 339
6.1.1 全部范圍掃描方式下的比較 341
6.1.2 局部范圍掃描方式下的比較 349
6.2 連接條件狀態(tài)對表連接的影響 351
6.2.1 連接條件正常 353
6.2.2 連接條件一邊異常 358
6.2.3 連接條件兩邊異常 361
6.3 各種表連接方式的特征及活用方案 365
6.3.1 嵌套循環(huán)連接 366
6.3.1.1 嵌套循環(huán)連接的基本概念 367
6.3.1.2 嵌套循環(huán)連接順序的決定 370
6.3.2 排序合并連接 379
6.3.3 嵌套循環(huán)連接和排序合并連接的比較 383
6.3.4 哈希連接（Hash Join） 387
6.3.4.1 IN-MEMORY哈希連接 392
6.3.4.2 延遲哈希連接 395
6.3.5 半連接（Semi Join） 398
6.3.5.1 半連接的概念和特征 399
6.3.5.2 半連接的執(zhí)行計劃 401
6.3.6 星型（Star）連接 417
6.3.7 星變形（Star Transformation）連接 425
6.3.8 位圖連接索引 436