出版社： 电子工业出版社
ISBN：9787121260544
版次：1
商品编码：11710646
品牌：Broadview
包装：平装
开本：16开
出版时间：2015-06-01
用纸：胶版纸
页数：320
具体描述
编辑推荐
中国数据库界几大势力云集于这本旷世奇作，没读过咋好意思和DBA同行打招呼蚂蚁（原支付宝）数据库团队资深专家携成长回忆与技术历程倾情献上优质翻译
《数据库索引设计与优化》旨在——通过设计适用于现代硬件的索引，来提升关系型数据库的性能
软硬件发展让数据库性能被忽视，但数据处理量增长更快，全新索引优化设计才能根治随机读速缓慢
内容简介
《数据库索引设计与优化》提供了一种简单、高效、通用的关系型数据库索引设计方法。作者通过系统的讲解及大量的案例清晰地阐释了关系型数据库的访问路径选择原理，以及表和索引的扫描方式，详尽地讲解了如何快速地估算SQL运行的CPU时间及执行时间，帮助读者从原理上理解SQL、表及索引结构、访问方式等对关系型数据库造成的影响，并能够运用量化的方法进行判断和优化，指导关系型数据库的索引设计。《数据库索引设计与优化》适用于已经具备了SQL这一关系型语言相关知识，希望通过理解SQL性能相关的内容，或者希望通过了解如何有效地设计表和索引而从中获益的人员。另外，《数据库索引设计与优化》也同样适用于希望对新硬件的引入所可能带来的变化做出更好判断的资深人士。
作者简介
塔皮奥.拉赫登迈奇（Tapio Lahdenmaki），数据库性能顾问，教授通用索引设计课程。他在IBM公司工作了三十多年，是公司全球课程中有关DB2 (for z/OS)性能相关课程的主要作者。Michael Leach，关系型数据库顾问，已从IBM公司退休，他拥有二十年的应用系统及数据库课程的教授经验。两位作者的文章均被翻译成了多国语言广为传播。他们有关索引设计的方法被成功应用于许多核心系统。精彩书评
★这本写作于2005年的著作，是少数能够穿越十年仍然历久弥新的经典著作之一。译者曹怡倩和赵建伟是支付宝的资深数据库专家，也是童家旺的得意门生，他们的经验和理解为本书增色良多。我在学习过程中也曾经从本书的英文版中获益……——盖国强（Oracle ACE总监，云和恩墨创始人）
★在工程领域，很多数据库工程师们都积累了对于索引设计与优化的经验，可惜很少有书籍系统地介绍这部分内容，这导致网上存在很多错误的观念。可喜的是本书详细介绍了一种简单、高效的数据库索引设计方法，可让读者对数据库的索引设计快速进阶。
——姜承尧（网易杭州研究院数据库技术组负责人）
★书中使用了Oracle、DB2和SQL Server 这三种数据库的大量案例，介绍了它们的异同与各自的特性，绝大部分内容也同样适合于MySQL和PostgreSQL数据库产品。个人认为本书可奉为宝典，是值得DBA们人人收藏的一本书，也适合作为云计算平台研发自动化SQL审核与索引创建组件研发工程师的工具书。
——金官丁
★本书原著是数据库领域的重要理论大作，几年前童家旺先生就推荐过此书，在《高性能MySQL》一书中也推荐过它，据说他还要求每位徒弟都熟读此书，可见其重要性。
——叶金荣
★记得第1次接触到这本书英文版是在2011年的时候，从这本书中所学到的知识对我之后的工作带来了极大的帮助，使我在应用系统的索引设计及SQL调优上节省了大量的精力且取得了不错的效果。之所以能有如此成效，完全得益于Tapio Lahdenm?ki和Michael Leach两位作者的贡献，是他们将宝贵的经验与智慧与广大读者分享。
——现阿里蚂蚁DBA团队资深专家 知含
★这本书不仅讲述了如何建立三星索引的方法论，更重要的是给出了基于硬件和软件环境下索引设计的量化评估的方法和实践，掌握了这些方法后，你将能够提前量化业务SQL上线运行情况，并指导后期的容量评估。这本书并没有限定具体的商业或者开源的关系型数据库产品，而是讲述通用的理论和方法。
——现阿里蚂蚁DBA团队资深专家 赵建伟
★本书的目标读者是那些希望理解SQL性能相关内容，并希望了解如何有效设计表和索引的人。通过本书，拥有多年关系型系统经验的读者能够更好地判断新硬件的引入所可能带来的变化。
——本书英文版读者
★本书提供了一种简单高效的设计索引和表的方法。作者通过大量的举例及案例研究描述了Oracle、DB2和SQL Server优化器是如何决定以何种方式访问数据库的，同时还阐述了快速估算所选择的访问路径的CPU及响应时间的方法。这使得对比不同设计方案的优劣成为了可能，且能帮助你在众多方案中选出合适的那一个。
——本书英文版读者
★尽管所有的书中都写了如何正确编写查询、如何组织表，以及应当按照什么规则来决定将哪些列添加至索引上。但我们需要的是一本能够突破常规的书，真正开始思考为何现今仍有这么多人还会遇到如此多的问题。《数据库索引设计与优化》做到了！
——本书英文版读者
目录
第1 章 概述关于SQL 性能的另一本书
不合适的索引
误区和误解
误区1：索引层级不要超过5 层
误区2：单表的索引数不要超过6 个
误区3：不应该索引不稳定的列
示例
磁盘驱动器使用率
系统化的索引设计
第２章 表和索引结构
介绍
索引页和表页
索引行
索引结构
表行
缓冲池和磁盘I/O
从DBMS 缓冲池进行的读取
从磁盘驱动器进行的随机I/O
从磁盘服务器缓存进行的读取
从磁盘驱动器进行的顺序读取
辅助式随机读
辅助式顺序读
同步I/O 和异步I/O
硬件特性
DBMS 特性
页
表聚簇
索引行
表行
索引组织表
页邻接
B 树索引的替代品
聚簇的许多含义
第3 章 SQL 处理过程
简介
谓词
评注
优化器及访问路径
索引片及匹配列
索引过滤及过滤列
访问路径术语
监控优化器
帮助优化器（统计信息）
帮助优化器（FETCH 调用的次数）
何时确定访问路径
过滤因子
组合谓词的过滤因子
过滤因子对索引设计的影响
物化结果集
游标回顾
方式1：一次FETCH 调用物化一条记录
方式2：提前物化
数据库设计人员必须牢记
练习
第4 章 为SELETE 语句创建理想的索引
简介
磁盘及CPU 时间的基础假设
不合适的索引
三星索引——查询语句的理想索引
星级是如何给定的
范围谓词和三星索引
为查询语句设计最佳索引的算法
候选A
候选B
现今排序速度很快——为什么我们还需要候选B
需要为所有查询语句都设计理想索引吗
完全多余的索引
近乎多余的索引
可能多余的索引
新增一个索引的代价
响应时间
磁盘负载
磁盘空间
一些建议
练习
第5 章 前瞻性的索引设计
发现不合适的索引
基本问题法（BQ）
注意
快速上限估算法（QUBE）
服务时间
排队时间
基本概念：访问
计算访问次数
FETCH 处理
主要访问路径的QUBE 示例
使用满足需求的成本最低的索引还是所能达到的最优索引：示例1
该事务的基本问题
对该事务上限的快速估算
使用满足需求的成本最低的索引还是所能达到的最优索引
该事务的最佳索引
半宽索引（最大化索引过滤）
宽索引（只需访问索引）
使用满足需求的成本最低的索引还是所能达到的最优索引：示例2
范围事务的BQ 及QUBE
该事务的最佳索引
半宽索引（最大化索引过滤）
宽索引（只需访问索引）
何时使用QUBE
第6 章 影响索引设计过程的因素
I/O 时间估算的验证
多个窄索引片
简单就是美（和安全）
困难谓词
LIKE 谓词
OR 操作符和布尔谓词
IN 谓词
过滤因子隐患
过滤因子隐患的例子
最佳索引
半宽索引（最大化索引过滤）
宽索引（只需访问索引）
总结
练习
第7 章 被动式索引设计
简介
EXPLAIN 描述了所选择的访问路径
全表扫描或全索引扫描
对结果集排序
成本估算
数据库管理系统特定的EXPLAIN 选项及限制
监视揭示现实
性能监视器的演进
LRT 级别的异常监视
程序粒度的均值是不够的
异常报告举例：每个尖刺一行
问题制造者和受害者
有优化空间的问题制造者和无优化空间的问题制造者
有优化空间的问题制造者
调优的潜在空间
无优化空间的问题制造者
受害者
查找慢的SQL 调用
调用级别的异常监视
Oracle 举例
SQL Server 举例
结论
数据库管理系统特定的监视问题
尖刺报告
练习
第8 章 为表连接设计索引
简介
两个简单的表连接
例8.1：CUST 表作为外层表
例8.2：INVOICE 表作为外层表
表访问顺序对索引设计的影响
案例研究
现有索引
理想索引
理想索引，每事务物化一屏结果集
理想索引，每事务物化一屏结果集且遇到FF 缺陷
基本连接的问题（BJQ）
结论：嵌套循环连接
预测表的访问顺序
合并扫描连接和哈希连接
合并扫描连接
例8.3：合并扫描连接
哈希连接
程序C：由优化器选择MS/HJ（在现有索引条件下）
理想索引
嵌套循环连接VS
嵌套循环连接VS
嵌套循环连接VS.理想索引
连接两张以上的表
为什么连接的性能表现较差
模糊的索引设计
优化器可能选择错误的表访问路径
乐观的表设计
为子查询设计索引
为UNION 语句设计索引
对于表设计的思考
冗余数据
无意识的表设计
练习
第9 章 星型连接
介绍
维度表的索引设计
表访问顺序的影响
事实表的索引
汇总表
第10 章 多索引访问
简介
索引与
与查询表一同使用索引与
多索引访问和事实数据表
用位图索引进行多索引访问
索引或
索引连接
练习
第11 章 索引和索引重组
B 树索引的物理结构
DBMS 如何查找索引行
插入一行时会发生什么
叶子页的分裂严重吗
什么时候应该对索引进行重组
插入模式
索引列的稳定性
长索引行
举例：对顺序敏感的批处理任务
表乱序（存在聚簇索引）
表乱序（没有以CNO 开头的聚簇索引）
存储在叶子页中的表行
SQL Server
Oracle
索引重组的代价
分裂的监控
总结
第12 章 数据库管理系统相关的索引限制
简介
索引列的数量
索引列的总长度
变长列
单表索引数量上限
索引大小上限
索引锁定
索引行压缩
数据库管理系统索引创建举例
第13 章 数据库索引选项
简介
索引行压缩
索引键以外的其他索引列
唯一约束
从不同的方向扫描数据库索引
索引键截断
基于函数的索引
索引跳跃式扫描
块索引
数据分区的二级索引
练习
……
第14 章 优化器不是完美的
第15 章 其他评估事项
第16 章 组织索引设计过程
参考文献
术语表
索引
前言/序言
关系型数据库至今已存在了三十多年。在其发展早期，由于硬件资源限制及优化器成熟度的不足，性能问题非常普遍，因此性能成为了人们优先考虑的事项。但现在情况已经不同了，硬件及软件以超出人们想象的速度发展了起来，系统已经能够自己关心自己的性能了，这在之前看来是不可思议的！但比这些资源增长速度更快的是随之产生的大量信息以及这些信息所衍生出的活动。另外，有一个重要的硬件还没有跟上整体的发展速度：虽然磁盘已变得更大且异常廉价，但它们的访问速度仍相对较慢。因此，许多老问题其实并没有消失——它们只是变换了形式。这其中的有些问题可能会造成巨大的影响——那些所谓的应该只需运行不到一秒的“简单”查询实际却运行了几分钟或更久，尽管所有的书中都写了如何正确编写查询、如何组织表，以及应当按照什么规则来决定将哪些列添加至索引上。所以，很明显，我们需要有一本能够突破常规的书，真正开始思考为何现今仍有这么多人还会遇到如此多的问题。为了满足这一需求，我们认为必须关注两个问题。第一个必须关注的对象是关系型系统中用于确定如何以最高效的方式查询所需数据的部分（我们称其为SQL 优化器）。第二个必须关注的是索引及表是以何种方式被扫描的。我们试着把自己放在优化器的角度思考问题，也许当我们理解为什么可能存在问题时，我们就能够做出改变。幸运的是，我们需要知道的有关优化器的内容其实非常少，但非常重要。本书与其他同领域的书籍的一个很重要的区别在于，我们不会提供大量的用于指导SQL 编写以及表和索引设计的规则和语法。这不是一本告诉你在各种场景下应当使用哪一个SQL WHERE语句的书，也不是一本告诉你应当使用什么语法的书。如果我们努力遵循一大堆复杂、模糊甚至可能不完整的指导原则，那么我们就是在走前人走过的老路。相反，如果我们能够理解SQL 请求对关系型系统造成的潜在影响，并知道如何控制这一影响，那么我们就能够理解、控制、最小化甚至避免这些问题。
本书的第二个目的是展示如何使用这些知识从CPU 和执行时间的角度量化运行过程。只有这样，我们才能真正判断我们设计的表和索引是否合适，我们需要用真实的数字来展示优化器是如何思考的、扫描将耗费多少时间，以及需要进行哪些改动以提供满意的性能。不过，最重要的是，我们必须能够方便且快速地完成这一评估过程，这就要求我们必须将关注点放在少数几个真正重要的问题上，而不是将关注点放在那些不那么重要的细节上（许多人都被这些细节问题困扰过）。所以，关键就是要关注少数核心领域，并能够说出这需要花费多少时间或成本。
同样是由于我们专注于核心问题，所以我们还能提供另一个优势。对于那些可能使用多个关系型产品（即便来自相同的供应商）的人，由于我们在本书中所使用的是一种适用于所有关系型产品的通用方法，所以使用者就不需要阅读和掌握多套截然不同的规则和建议。所有“真正的”关系型系统的优化器都有一个相同的任务：它们都必须要扫描索引和表。它们都使用异常相似的方式来处理这些操作（虽然他们对其有各自不同的描述方式）。当然，它们之间的确存在着一些差异，但是我们可以毫不费力地处理这些不同。
也正是由于相同的原因，本书的读者对象包括：认为了解SQL 性能方面的知识或如何有效设计索引的知识能给自己带来益处的人，直接负责索引设计的人，编写SQL 语句用于查询或作为应用程序一部分的人，以及那些负责维护关系型数据和关系型环境的人。只要你觉得需要对自己所做的事情的性能影响负责，那么你都将不同程度地从本书中受益。
最后，用一句话概括本书目标读者所需具备的背景知识：我们假定读者已经具备了SQL 这一关系型语言相关的知识。考虑阅读本书的人应该已经具备了对计算机系统的大体理解。除此以外，能帮到读者的最重要的品质也许就是对事物运行原理的好奇和兴趣了，还有想把事情做得更好的渴望。另一方面，在众多拥有几十年的关系型系统经验的人中，有两类人也会从本书受益：第一类是那些根据详细的规则手册良好地管理了系统很多年的人，他们想通过理解这些规则适用的原因来使自己的工作更轻松一些；第二类是那些已经使用了本书中所描述的技术很多年，但对于新硬件所带来的改善并不赞赏的人。
本书中的绝大部分观点及使用的技术都是原创的，因此很少有对外部出版物及其他作者成果的引用。在本书的创作过程中，我们非常感谢给予了我们如此多帮助和鼓励的朋友及同事们。感谢Matti Sthl 在全书撰写过程中所给予的详细指点及批判性但极其有用的建议。感谢Lennart Henng、Ari Hovi、Marja K?rmeniemi 和Timo Raitalaakso 的帮助和校对，也感谢Akira Shibamiya在关系型性能公式上的原创工作。另外，还要感谢许许多多的学生和数据库顾问们，感谢他们提供的对于实际问题及其解决方案的深入见解。最后，特别感谢Meta 和Lyn，没有他们的鼓励与支持，本书不可能完成，Meta 还特别为本书设计了封面，与全书的主旨非常契合。
Tapio Lahdenm?ki（斯姆勒尼科，斯洛文尼亚）
Michael Leach（什鲁斯伯里，英格兰）
数据库索引设计与优化：一本探索数据组织艺术的指南 本书并非一本关于技术手册或特定数据库系统的操作指南，它更像是一次对数据组织艺术的深入探索，一次对信息高效流转规律的探究。我们将抛开具体指令和命令的束缚，回归到数据本身，审视其内在结构，理解不同组织方式所带来的性能差异，并最终掌握构建高效数据访问路径的精髓。 想象一下，浩瀚的知识海洋中，我们如同航海家，渴望找到最直接、最快捷的路径抵达目的地。而数据库索引，正是我们手中至关重要的罗盘和海图，它指引我们穿越数据的迷雾，迅速定位所需的信息，而不是漫无目的地在茫茫数据中搜寻。本书将引导读者深入理解索引的本质，并非仅仅停留在“创建索引”这样一个简单的动作层面，而是将其提升至一种战略高度，一种关乎数据生命周期和系统性能的艺术。 第一章：数据的本质与组织的需求 在开始任何形式的优化之前，我们必须回归到最根本的层面：数据是什么？它如何存在？为什么需要被组织？ 数据的多维度视角： 数据并非静态的数字或字符集合，它承载着意义，反映着现实世界的实体与关系。我们将从信息论、逻辑学等角度，理解数据的抽象与具象，以及不同数据类型（数值、文本、日期、地理空间信息等）所蕴含的特性。这些特性将直接影响我们选择何种索引策略。 组织的需求： 为什么我们需要对数据进行组织？其核心驱动力在于“访问效率”。想象一本没有目录的书，或是没有索引的百科全书，查找特定内容将是多么痛苦的体验。数据库索引正是为了解决这个核心问题而生。我们将探讨数据访问的常见模式，包括单点查询、范围查询、排序、分组、连接等，理解这些操作对底层数据存储和检索方式的诉求。 数据生命周期中的组织： 数据并非一成不变，它会随着时间的推移而增长、变化、甚至被删除。数据的生命周期对索引的设计和维护提出了动态的要求。我们将探讨数据增长对查询性能的影响，以及如何通过索引策略来缓解或应对这种增长，保持系统的响应速度。 第二章：索引的哲学：为何有效？ 理解索引的工作原理是设计的前提。本章将深入剖析索引之所以有效的根本原因，剥离表面的技术实现，直达其思想内核。 查找的本质： 任何查找操作，无论是在书本还是在数据库中，本质都是一种“缩小搜索范围”的过程。我们将从算法的角度，探讨不同查找策略的效率，如线性查找、二分查找、哈希查找等，并将其与数据库索引的实现进行类比。 数据结构的智慧： 数据库索引并非凭空产生，它依赖于精心设计的数据结构。我们将重点介绍几种经典的索引结构，如B-树、B+树、哈希索引等。对于每种结构，我们不仅会讲解其工作原理，更会深入分析其在不同场景下的优劣势。例如，B+树如何在平衡查找效率和空间占用方面取得成功？哈希索引又如何在特定场景下实现近乎常量的查找时间？ 信息冗余与空间权衡： 索引本质上是一种“数据冗余”。为了加速查找，我们存储了数据的副本或其指针。这种冗余带来了性能上的回报，但也增加了存储空间的开销。我们将探讨这种“空间换时间”的权衡，以及如何通过优化索引结构和选择性来管理这种冗余，避免过度消耗资源。 排序与分组的内在联系： 许多数据库操作，如排序和分组，都与数据的有序性紧密相关。我们将探讨索引如何通过维护数据的有序性，直接加速这些操作，而不是让数据库引擎花费大量时间在内存或磁盘上进行排序。 第三章：索引设计的原则与艺术 设计一个有效的索引，远不止是选择几个列并执行一个命令。它是一门需要对业务逻辑、数据分布、查询模式有着深刻理解的艺术。 “少即是多”的智慧： 并非所有列都需要被索引，也并非越多的索引越好。过多的索引会增加写入操作的负担，并消耗大量的存储空间。我们将探讨如何识别“真正需要”的索引，以及如何权衡索引的数量与性能增益。 选择性与区分度： 索引的有效性很大程度上取决于其“选择性”或“区分度”。一个好的索引应该能够快速地将查询范围缩小到非常小的集合。我们将探讨如何评估列的选择性，以及如何在选择性不高的情况下，通过组合索引或函数索引等方式来提升效果。 复合索引的策略： 很多查询都会涉及到多个列的组合条件。如何设计复合索引，才能最大程度地覆盖这些查询？我们将深入分析复合索引的顺序问题，以及如何根据查询的优先级和数据分布来构建最优的复合索引。 覆盖索引的魅力： 当索引包含查询所需的所有列时，数据库引擎无需访问基表即可返回结果，这极大地提升了查询效率。我们将探讨覆盖索引的设计思路，以及它在特定场景下的巨大优势。 函数索引与表达式索引： 某些查询可能涉及到对列进行函数运算。直接对原始列建立索引可能无效。我们将探讨如何为函数或表达式创建索引，以及在何种情况下这种技术是必要的。 数据分布的考量： 数据的分布情况（如均匀分布、偏斜分布）对索引的性能有着至关重要的影响。我们将探讨如何分析数据分布，并根据分布特性调整索引策略。 理解查询的真实意图： 很多时候，我们对查询的理解停留在表面。深入分析查询的执行计划，理解其真实意图，是设计出高效索引的关键。我们将引导读者学会解读查询的执行过程，从而做出更明智的索引决策。 第四章：索引的生命周期与优化实践 索引并非一劳永逸的解决方案，它需要在数据的动态变化中进行维护和优化。 索引的维护负担： 数据的增删改操作都会对索引产生影响，并带来额外的维护成本。我们将深入分析这些成本，并探讨如何通过合理的设计来最小化这些负担。 “死”索引的识别与清理： 随着业务的发展，一些索引可能变得不再被使用，成为系统的“包袱”。我们将探讨如何识别这些“死”索引，并通过恰当的方式将其移除，释放系统资源。 索引碎片化与重构： 索引的物理存储可能随着数据的频繁变化而产生碎片化，影响查询效率。我们将探讨索引碎片化的原因，以及如何通过索引重构或重建来解决这个问题。 统计信息的角色： 数据库的查询优化器严重依赖于表和索引的统计信息来做出最优的执行计划。我们将探讨统计信息的重要性，以及如何确保统计信息的准确性和时效性。 性能监控与调优的循环： 索引优化是一个持续的过程，需要通过性能监控来发现问题，并通过调整索引来解决问题。我们将介绍一些常用的性能监控指标和调优方法，帮助读者建立持续优化的良性循环。 索引的“反模式”与常见误区： 在索引设计的过程中，很容易陷入一些常见的误区，导致事倍功半。我们将梳理这些“反模式”，并提供避免这些陷阱的建议。 第五章：超越基础：高级索引技术与场景 在掌握了基础的索引设计与优化原理后，我们将进一步探索更高级的技术和特定场景下的应用。 全文索引的探索： 对于文本数据的搜索，传统的索引方法往往难以胜任。我们将深入研究全文索引的技术原理，以及其在信息检索、内容搜索等领域的强大应用。 空间索引的奥秘： 地理空间数据的检索，如查找附近的点、查询某个区域内的对象，需要专门的空间索引技术。我们将介绍空间索引的类型和应用场景。 位图索引的独特性： 在某些特定数据分布下，位图索引能够提供出色的压缩率和查询性能。我们将探讨位图索引的原理和适用条件。 分区表与索引的协同： 分区表是一种将大型表分解为更小、更易于管理的分区的方法。我们将探讨如何与分区表协同设计索引，以获得更好的管理性和查询性能。 数据仓库与OLAP场景下的索引： 数据仓库中的查询模式与在线事务处理（OLTP）场景截然不同。我们将探讨在数据分析和OLAP场景下，适合的索引策略和优化技术。 数据库集群与分布式索引： 在分布式数据库环境中，索引的设计和管理面临着新的挑战。我们将初步探讨分布式索引的概念和一些通用的处理思路。 本书并非提供一套万能的索引解决方案，而是致力于培养读者对数据组织和访问原理的深刻理解。通过本书的学习，您将能够： 理解索引的深层原理： 摆脱“黑盒”式的操作，真正理解索引为何有效，以及不同索引结构的工作机制。 掌握设计的艺术： 能够根据业务需求、数据特性和查询模式，设计出满足性能要求的索引方案。 培养优化的思维： 能够主动识别性能瓶颈，并运用恰当的索引优化手段来解决问题。 应对复杂场景： 能够将所学知识应用于各种复杂的数据访问场景，实现高效的数据检索。 这是一次关于数据组织的旅程，一次关于效率的追求，一次关于智慧的实践。愿本书能成为您在数据库领域探索前行，构建高效、稳定、可伸缩数据系统的有力伙伴。
用户评价
评分
终于读完了这本《数据库索引设计与优化》，虽然书名听起来有些技术范儿，但我尝试着从一个对数据库稍有了解的普通读者的角度来分享我的感受。这本书真的像给我打开了一扇新世界的大门。在阅读之前，我对数据库的认知仅限于“数据存储的地方”，对于如何让这些数据“跑得更快”几乎是空白。这本书循序渐进地讲解了索引的概念，从最基础的 B-tree 到更复杂的各种索引类型，让我理解了为什么同样的数据，有时查询起来天壤之别。尤其印象深刻的是关于“覆盖索引”和“最左前缀原则”的部分，第一次直观地理解了查询语句和索引结构之间的精妙配合。书中大量的图示和具体的SQL语句示例，让抽象的概念变得可视化，仿佛我亲手操作着数据库，感受着索引带来的效率提升。书中的案例分析也很有启发性，让我看到了在实际业务场景中，一个精心设计的索引能够解决多少棘手的问题。虽然有些地方的技术细节我还需要反复琢磨，但总体来说，这本书极大地拓宽了我的视野，让我对数据库的“内部运作”有了更深入的认识，也让我对如何“优化”这项工作产生了浓厚的兴趣。
评分读完《数据库索引设计与优化》，我感觉自己像个初学者，被作者用一种非常友好的方式“手把手”地带入了数据库的世界。我之前总觉得数据库优化是专家才玩的东西，这本书彻底改变了我的看法。它没有上来就抛出晦涩难懂的理论，而是从大家都能理解的“查找”这个基本概念入手，逐步引入索引的作用。我特别喜欢书中关于“到底为什么要用索引”的解释，它把索引比作字典的目录，这个比喻真的太形象了！让我一下子就明白了索引的本质——加速数据查找。而且，书里还讲解了不同类型的索引（比如哈希索引和 B+树索引）各自的优缺点，以及它们适用的场景，这对于我这种需要根据实际情况选择合适工具的人来说，简直是福音。更棒的是，它还列举了一些常见的查询性能瓶颈，并给出了具体的优化建议，比如如何避免全表扫描，如何正确使用 JOIN 等。虽然我还没有机会将这些知识应用到实际项目中，但光是读完这些，我就感觉自己对数据库的理解提升了好几个档次，不再是那个只知道增删改查的“小白”了。
评分坦白说，在翻开《数据库索引设计与优化》之前，我对索引的理解停留在“加了就能快”的层面，甚至有些盲目地认为，只要为经常查询的字段加上索引就万事大吉。然而，这本书彻底颠覆了我的这种认知。它并非仅仅罗列了各种索引类型，而是深入探讨了“为什么”要这么设计，“怎样”才能设计出真正有效的索引。书中关于“索引的代价”以及“什么时候索引可能成为瓶颈”的论述，让我醍醐灌顶。它教会我，索引不是万能药，过多的索引会增加写操作的负担，甚至可能导致查询变慢。我特别喜欢书中关于“如何根据业务场景选择合适的索引策略”的部分，它让我明白，真正的数据库优化，是建立在对业务逻辑和数据特点深刻理解的基础之上的。那些关于“组合索引的顺序”以及“函数索引的应用”的讲解，更是让我看到了索引设计中的“学问”和“门道”。这本书的价值在于，它不仅仅教我“术”，更教我“道”，让我从根本上理解索引的原理和设计哲学。
评分这本书《数据库索引设计与优化》就像一本武林秘籍，让我看到了数据库性能提升的“独门绝技”。在此之前，我只是对数据库性能有模糊的概念，知道“慢”是需要解决的问题，但具体如何“快”，却是一头雾水。作者通过深入浅出的讲解，将索引这个看似复杂的概念，分解成了一个个易于理解的组件。我尤其惊叹于书中对索引失效场景的细致剖析，那些看似微小的SQL语句写法，竟然会对索引的使用产生如此巨大的影响。书中关于“索引的维护成本”和“读写平衡”的讨论，让我意识到索引并非越多越好，而是一个需要权衡取舍的艺术。它让我明白，设计一个高效的索引，不仅仅是添加一个字段，更需要理解数据分布、查询模式以及业务需求。书中的那些“为什么”和“怎么办”，解答了我一直以来的很多疑惑。读这本书的过程，就像在经历一场精妙的“侦探推理”，通过蛛丝马迹，找到性能问题的根源，并运用索引这个“利器”将其一一击破。
评分这本《数据库索引设计与优化》真是一场视觉和思维的盛宴。我之前在工作中遇到过数据库查询慢的问题，但总是束手无策，只能祈祷数据库本身能够“自觉”地跑得快一些。这本书就像一盏明灯，照亮了我前进的道路。它从最基础的“索引是什么”开始，循序渐进地介绍了各种索引的内部结构和工作原理，比如B树的自平衡特性，以及各种变体索引的适用场景。我尤其喜欢书中对“查询优化器”的解读，它让我明白了数据库是如何“思考”并选择最佳执行计划的，而索引在这个过程中扮演着怎样的关键角色。书中还给出了很多实用的“调优技巧”，比如如何利用“EXPLAIN”命令来分析查询语句，如何识别“慢查询”，以及如何根据分析结果来调整索引。读完这本书，我感觉自己不再是那个对数据库性能“两眼一抹黑”的菜鸟了，而是能够主动地去分析问题、解决问题，甚至能够预见潜在的性能瓶颈。这本书真的让我对数据库性能优化充满了信心，也让我对未来的学习和实践充满了期待。
评分为什么很喜欢在某东买东西，因为某东的物流在国内那是相当不错，今天买的明天就可以送到。
评分经典
评分一般般
评分书的前几页都是破损的。你们发货的时候不能仔细检查一下么。 书的质量一看看上去就是盗版的这种很差~很差！很差！ 手感烂的一b。一次性买了两本书 另外一本书的质量是这个十几倍。
评分不愧是老司机写的书，牛逼
评分很好，非常感谢京东！！
评分书不错 在看
评分一直在京东买书，很好，评价还能得京豆
评分买了没有看还……
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