深度解析Oracle 实战与提高 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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付培利 著

图书标签:

• Oracle
• 数据库
• SQL
• PLSQL
• 性能优化
• 数据仓库
• 开发
• 运维
• 实战
• 高级编程

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302448402

版次：1

商品编码：11985117

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-09-01

用纸：胶版纸

页数：242

字数：402000

正文语种：中文

编辑推荐

　　1.本书面向Oracle数据库的实际工作，翻开就可以使用，覆盖了Oracle数据库工作几乎全部的方向，可以快速的转换成生产力。
　　2.中所包含的文章，正是甲方负责人要看的东西，也是项目验收要提交的方档。此书可以面向甲方数据库用户，面向数据库服务从业者，面向数据库运维人员，面向在校大学生学习，面向IT从业者，通读本书，事半功倍。使读者真正能派上用场，有针对性的解决Oracle数据库相关工作的问题。

内容简介

　　本书是Oracle数据库大师付培利先生十几年工作经验精华的提炼。内含大量的实际工作经验，能有预见性地避免数据库问题的发生。让数据库系统一开始就完美。每个命令都可以运用到实际工作中，解决具体问题。本书所有命令，都经过作者反复测试才敢落到书上，请读者放心使用。
　　本书覆盖面广，从数据库基础开始，到RAC、DataGuard、GoldenGate的安装配置，再到较高级的性能调整、故障处理、系统容灾都有涉及，可以说适合各个学习阶段，也适合甲方在自己的数据库规划管理中，利用本书中的思想，在一些细节问题的处置上，规划调整好自己的数据库系统。数据库学习人员，对照本书中的各种实验，加强练习，注意消化和吸收，一定能有所突破，加速成长为技术专家。
　　本书语言独到，叙述问题一步到位，内容非常实用，可以作为普通高校计算机专业学生数据库实践教材或参考书，也适用于计算机培训班及计算机自学读者参考。

内页插图

目录

第1章数据库体系结构/
1.1Oracle 历史/
1.2Oracle 体系结构/
1.3Oracle 10g/11gRAC体系结构/
第2章数据库巡检/
2.1数据库巡检关注的内容/
2.2数据库巡检过程/
2.3快速巡检脚本/方法/
第3章数据库系统的规划/
3.1概述/
3.2规划项目时的考虑因素/
3.3项目的规划/
第4章安装RAC数据库/
4.1安装RAC前的准备工作/
4.2删除Linux下的Oracle数据库/
4.3RAC安装过程/
第5章数据库的备份和恢复/
5.1备份和恢复概述/
5.2RMAN备份的特点/
5.2.1RMAN备份的优点/
5.2.2RMAN备份的缺点/
5.3RMAN的配置/
5.3.1非归档切换到归档日志模式/
5.3.2RMAN的配置/
5.4数据库全备/
5.5备份部分内容/
5.6增量备份/
5.7查看备份情况/
5.8数据库恢复/
第6章数据库故障处理/
6.1故障处理概述/
6.2最常见的一些故障/
6.3案例1存储损坏/
6.4案例2绑定变量问题/
6.5经典案例3数据库无法启动/
6.6案例4OEM bug/
6.7案例5网络故障/
6.8案例6数据库版本等问题/
6.8.1数据库ysms的首次优化方案/
6.8.2数据库ysms的第二次优化方案/
6.9案例7数据库改造方案(简版)/
6.10案例8数据库参数设置问题/
6.11案例9回闪区的限额被占满/
第7章数据库调优艺术/
7.1性能问题存在的背景/
7.2收集和了解哪些信息/
7.3调优的依据和手段/
7.4性能优化的定义和范围/
7.5性能优化的目标/
7.6深入研究数据库系统的五大资源/
7.7性能优化需要考虑的问题/
7.8风险防范措施/
7.9数据库优化结果的保持/
7.10客户收益/
第8章Oracle数据库的迁移/
8.1概述/
8.2常用的数据库迁移方法/
8.3迁移方案一/
8.3.1概述/
8.3.2编写目的/
8.3.3迁移时间/
8.3.4数据库迁移规划方案/
8.3.5迁移前的准备/
8.3.6迁移过程/
第9章OCM考试练习实验/
9.1手工建库/
9.2数据库设置和undo管理/
9.3创建listener/
9.4共享服务配置/
9.5客户端网络服务配置/
9.6表空间的创建和配置/
9.7日志文件管理/
9.8创建模式(Schema)/
9.9模式的统计信息和参数文件配置/
9.10数据库的备份和高可用/
9.11创建一个数据库/
9.12安装grid control/
9.13使用Grid Control/
9.14实现调度器(Schedules)和定时任务(Jobs)/
9.15创建一个RMAN恢复目录(Catalog)/
9.16使用RMAN/
9.17回闪数据库/
9.18实体化视图/
9.19手工刷新实体化视图/
9.20外部表的使用(Oracle_Loader External Tables)/
9.21传输表空间(Transportable Tablespace)/
9.22创建一个附加的数据缓冲区/
9.23创建大文件表空间/
9.24管理用户数据/
9.25分区表/
9.26细粒度审计/
9.27配置资源管理(使用Grid Control操作)/
9.28管理实例的内存结构/
9.29管理对象的性能/
9.30statspack报告/
9.31安装RAC/
9.32配量DataGuard/
第10章数据库的升级和补丁/
10.1版本补丁概况/
10.2补丁的分类/
10.3升级前的准备工作/
10.4版本升级/
10.4.1grid打补丁11.2.0.4.0升级至11.2.0.4.7/
10.4.2数据库打补丁11.2.0.4.0升级至11.2.0.4.7/
10.5版本升级总结/
第11章ASM/
11.1ASM产生的背景/
11.2ASM的优势和特点/
11.310g ASM和11g ASM/
11.4ASM双存储实验/
11.5ASM换存储实验(加盘减盘)/
11.6与ASM相关的命令和视图/
第12章DataGuard/
12.1DataGuard简介/
12.2配置一个最常用的物理DataGuard/
12.2.1将主库改为归档模式/
12.2.2将主库改为强制归档/
12.2.3配置主库的tnsnames.ora/
12.2.4配置主库的参数/
12.2.5备份主库、备份控制文件/
12.2.6拷贝所需的文件/
12.2.7启动备库的listener/
12.2.8修改备库的pfile/
12.2.9恢复控制文件/
12.2.10恢复备库/
12.2.11启动数据库/
12.2.12验证DataGuard两边是否同步/
12.2.13DataGuard相关的几个重要视图/
12.3主备切换switch over/
12.4FAILEOVER切换实验/
第13章Oracle GoldenGate实施参考/
13.1概述/
13.2深入了解GoldenGate/
13.3配置一个常用的GoldenGate/
第14章常用Oracle工具在实际生产中的使用案例/
14.110053事件介绍及使用案例/
14.210046事件介绍及使用案例/
14.3SQL优化利器之SQL Profile使用案例/
第15章Oracle 12c介绍/
15.1Oracle Database 12c简介/
15.2Oracle 12c体系结构/
15.3Oracle 12c新特性介绍/

《数据库性能调优秘籍：从理论到实践的全面指南》 内容概述： 本书是一部面向广大数据库从业者、尤其是追求卓越性能的DBA（数据库管理员）、开发人员以及技术架构师的深度技术指南。它不局限于某个特定的数据库厂商，而是聚焦于数据库系统最核心、最普遍存在的性能瓶颈与优化策略。通过系统性的理论阐述、深入的原理剖析以及大量贴近真实业务场景的实战案例，本书旨在帮助读者建立起一套全面、科学的数据库性能调优思维体系，掌握从初步诊断到根本性解决问题的全流程能力。 本书的内容组织以“理解-诊断-优化-验证”为主线，层层递进。 第一部分：数据库性能的基石——理解底层原理 在深入探讨优化技巧之前，充分理解数据库系统的工作原理是不可或缺的。本部分将深入剖析数据库的核心构成，包括： 存储引擎的奥秘： 详细讲解不同类型存储引擎（如B-tree、Hash、LSM-tree等）的设计理念、数据组织方式（页、行、列）、索引结构（聚簇索引、非聚簇索引、覆盖索引、全文索引等）的工作机制及其对读写性能的影响。我们将分析各种索引策略的优劣，以及在不同数据访问模式下如何选择最优索引。 内存管理与缓存策略： 深入探讨数据库的内存工作区（如Buffer Pool/Cache）如何管理数据和索引块，解析缓存替换算法（LRU、MRU等）的原理，以及如何通过调整内存参数来最大化缓存命中率，减少磁盘I/O。 SQL执行流程的深度解析： 详细分解SQL语句从解析、绑定、优化到执行的完整生命周期。重点关注查询优化器的工作原理，包括各种统计信息的作用、访问路径的选择（全表扫描、索引扫描、混合扫描）、连接算法（Nested Loop, Hash Join, Sort-Merge Join）的适用场景，以及如何通过SQL重写、 Hints（提示）等方式引导优化器生成更优的执行计划。 并发控制与事务管理： 深入理解锁机制（行锁、表锁、意向锁、间隙锁）、事务隔离级别（Read Uncommitted, Read Committed, Repeatable Read, Serializable）的工作原理及其对并发性能和数据一致性的权衡。我们将分析死锁的产生原因、检测与解除策略，以及MVCC（多版本并发控制）如何有效地提高系统的并发处理能力。 I/O子系统的优化： 剖析数据库I/O的类型（顺序I/O、随机I/O），理解磁盘性能指标（吞吐量、延迟、IOPS），并结合操作系统层面的文件系统、I/O调度器以及存储硬件（SSD、NVMe）的特性，讲解如何优化I/O路径，降低I/O瓶颈。 第二部分：精准诊断——定位性能瓶颈的艺术 性能问题的根源往往隐藏在复杂的数据交互和系统配置中。本部分将提供一套系统性的诊断方法论，帮助读者快速、准确地定位性能瓶颈： 性能监控的关键指标： 介绍数据库性能监控的核心指标体系，包括CPU使用率、内存占用、磁盘I/O、网络流量、连接数、锁等待、慢查询、事务吞吐量、响应时间等，并讲解如何利用各种监控工具（系统自带的性能视图、第三方监控软件）收集和分析这些数据。 慢查询的挖掘与分析： 详解如何通过日志、性能视图等手段发现慢查询，并深入分析慢查询的执行计划，识别其中的低效操作，如全表扫描、不合理的连接、索引失效、数据扫描过多等。 资源竞争的识别： 讲解如何通过监控CPU、内存、I/O、锁等资源的消耗情况，判断是否存在资源瓶颈，是CPU密集型、内存密集型还是I/O密集型应用。 锁与事务冲突的诊断： 提供一套流程化的方法来诊断和分析锁等待、事务冲突、死锁等问题，理解锁的粒度、持有时间以及事务的执行逻辑，从而找到导致阻塞的原因。 网络与客户端性能分析： 强调性能问题并非仅存在于数据库服务器端，分析客户端应用的网络延迟、SQL发送效率、连接池配置等，也是整体性能调优的重要环节。 第三部分：精妙优化——攻克性能难题的利器 在准确诊断的基础上，本部分将聚焦于各种有效的优化技术，从多维度提升数据库性能： 索引优化策略： 深入讲解索引设计的艺术，包括何时创建索引、创建何种索引、复合索引的设计原则、覆盖索引的构建技巧，以及如何进行索引维护（重建、重组、删除冗余索引）。我们将探讨在OLTP和OLAP场景下不同的索引适用性。 SQL语句的性能调优： 提供SQL重写、优化器 Hints的实用技巧，讲解如何分解复杂查询、避免游标、减少子查询、优化聚合函数、合理使用COUNT()、优化分页查询等。 数据库配置参数调优： 深入分析影响性能的关键配置参数，如缓冲区大小、连接池大小、日志缓冲区、I/O相关参数、内存分配策略等，讲解如何根据实际负载调整这些参数，以达到最佳性能。 存储与I/O优化： 探讨表空间、数据文件、日志文件等的合理布局，文件分组、RAID配置、存储设备选择（SSD vs HDD）等对I/O性能的影响，以及如何通过调整操作系统层面的I/O参数和数据库的I/O相关的配置来优化。 架构层面的性能考虑： 讨论数据库集群、读写分离、分库分表、缓存层（如Redis, Memcached）的应用，以及如何通过这些架构手段来应对海量数据和高并发访问。 数据模型与Schema设计的优化： 强调良好的数据模型设计是性能优化的根基，讲解范式设计、反范式设计、分区表、物化视图等技术如何影响查询性能，以及如何通过Schema演进和优化来适应业务变化。 负载均衡与连接管理： 分析如何通过负载均衡器、数据库连接池等技术，有效地分散请求、管理连接，提高系统的并发处理能力和可用性。 第四部分：验证与持续改进——性能优化的闭环 性能优化并非一蹴而就，而是一个持续迭代的过程。本部分将关注如何验证优化效果，并建立起一套可持续的性能管理机制： 性能测试与基准评估： 介绍各种性能测试方法（负载测试、压力测试、容量规划），如何设计合理的测试场景，以及如何建立基准线（Baseline）来衡量优化前后的性能变化。 A/B测试与灰度发布： 在生产环境应用优化方案时，探讨如何通过A/B测试或灰度发布来降低风险，逐步验证新方案的有效性。 自动化监控与告警： 强调建立完善的自动化监控体系，设置关键性能指标的告警阈值，及时发现潜在的性能问题，防患于未然。 性能回归分析： 讲解如何处理因系统升级、业务变更或数据增长引起的性能回归问题，建立快速响应机制。 知识体系的构建与分享： 鼓励读者将实践经验进行总结，形成团队内部的知识库，不断提升整体的性能优化能力。 本书特色： 普适性强： 本书不绑定特定数据库产品，其核心理论和优化方法论适用于绝大多数关系型数据库系统（如MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle等），具有极高的参考价值。 理论与实践深度结合： 每一项优化技术都建立在清晰的理论基础之上，并通过大量来源于真实生产环境的案例进行验证和阐述，让读者既知其然，更知其所以然。 系统化思维： 帮助读者建立起一套从宏观到微观、从诊断到解决的完整性能优化流程，培养解决复杂性能问题的能力。 面向问题导向： 紧密围绕数据库从业者在实际工作中遇到的常见性能痛点，提供切实可行的解决方案。 易于理解： 尽管内容深入，但本书的语言力求清晰易懂，辅以图表和伪代码，帮助读者逐步掌握复杂概念。 本书的目标读者： 数据库管理员 (DBA)： 需要深入理解数据库内部机制，掌握性能调优、故障排除、系统维护等核心技能。 后端开发工程师： 希望写出更高效、更具扩展性的SQL语句，理解应用与数据库交互的性能瓶颈。 技术架构师： 需要在系统设计阶段就考虑数据库性能，选择合适的数据库技术和架构模式。 数据工程师： 关注数据处理管道的性能，优化ETL/ELT过程中的数据存储和访问效率。 对数据库性能优化感兴趣的技术人员： 渴望系统学习数据库性能优化的理论和实战技巧。 通过阅读本书，您将能够更自信地驾驭数据库性能挑战，将复杂的性能问题化繁为简，为业务系统的稳定、高效运行提供坚实的保障。

评分☆☆☆☆☆

我的工作涉及到前端开发，对JavaScript的深入理解一直是我的一个短板。这次我选了《JavaScript高级程序设计（第4版）》，希望能借此机会彻底夯实我的JavaScript基础。这本书的厚度和内容深度都是我所期望的。我希望它能不仅仅停留在ES6的新特性介绍，而是能从更底层的角度去解析JavaScript的运行机制，比如它的事件循环机制、作用域链、原型链、闭包的原理以及它们在实际开发中的应用。我特别期待它关于异步编程（Promise, async/await）的详细讲解，以及如何理解和运用JavaScript中的各种设计模式，比如模块模式、单例模式、发布-订阅模式等，这些对于写出更优雅、更可维护的代码至关重要。此外，书中关于浏览器环境下的DOM操作、事件模型以及Web API的深入探讨，也能够帮助我更好地理解前端的交互逻辑。总而言之，我希望通过这本书，能够真正掌握JavaScript这门语言的核心，写出更高效、更健壮的前端代码。

评分☆☆☆☆☆

我最近在研究容器化技术，尤其是Kubernetes（K8s）的实际应用。手头这本《Kubernetes实战：从入门到精通》正好是我想找的。市面上关于K8s的书籍不少，但很多都停留在概念介绍层面，对于如何在生产环境中部署、管理和优化，指导性不够强。这本则不一样，它从一开始就强调“实战”，我看了下目录，里面涵盖了从集群的搭建和配置，到核心组件（如Pod, Deployment, Service, StatefulSet等）的详解，再到网络（CNI）、存储（CSI）的集成，甚至是CI/CD流水线的构建和监控告警体系的搭建。这些都是在实际工作中会遇到的关键环节。我特别关注它如何讲解Pod的生命周期管理、ReplicaSet和Deployment的滚动更新策略，以及Service的各种类型和负载均衡的实现。另外，关于K8s的安全实践，比如RBAC、网络策略等，也是我希望深入了解的。这本书能否真正帮助我把K8s从一个抽象的概念变成一个可控、可运维的生产级平台，我充满期待。

评分☆☆☆☆☆

我最近在尝试将微服务架构引入到我们现有的项目中，但对于如何设计和实现一个稳定、可扩展且易于维护的微服务系统，感到有些迷茫。这本《微服务设计模式与实战》正好击中了我的需求。我仔细看了书的介绍，它似乎不是那种泛泛而谈的理论书籍，而是着重于“模式”和“实战”，这对我来说非常重要。我希望它能详细讲解微服务架构中的各种关键模式，比如API网关、服务注册与发现、配置中心、断路器、服务熔断与降级等，并且能结合实际的案例来演示这些模式是如何应用的。我尤其关心的是，这本书会如何指导我们进行服务划分，如何处理跨服务的事务，如何保证数据的一致性，以及如何在部署和监控方面做出合理的选择。如果这本书能提供一套清晰的设计思路和可行的落地方法，帮助我避开微服务开发中常见的坑，那将是我近期最宝贵的学习资源。

评分☆☆☆☆☆

这次终于下定决心，把压在书架上好一阵子的《深入理解JVM： JVM性能调优、内存管理与并发机制深度解析》拿出来啃了。一直以来，我对JVM底层运作的原理总有一种模糊的认知，感觉像是隔着一层纱，虽然知道它能做什么，但具体怎么做、为什么这么做，总是说不清道不明。这本书的副标题就足够吸引人：“JVM性能调优、内存管理与并发机制深度解析”，这几个关键词简直是我痛点所在。拿到手的时候，翻了翻目录，感觉内容相当扎实，从类加载机制的细节，到各个垃圾回收器的工作原理和对比，再到内存模型、线程安全等核心概念，都做了深入的剖析。我尤其期待了解各个GC算法的优劣以及在不同场景下的选择依据，还有JVM如何处理多线程并发的复杂情况，这对于我目前工作中遇到的性能瓶颈和线程死锁问题，无疑是极大的帮助。希望通过这本书的学习，能够真正理解JVM这台“黑盒子”的内在逻辑，从而提升代码的健壮性和运行效率。

评分☆☆☆☆☆

最近工作中经常会遇到需要处理大量数据报表和进行复杂分析的场景，一直想找一本能系统性提升数据分析能力的书籍。这本《Python数据科学手册》给我眼前一亮的感觉。书名就非常直接，“数据科学”，意味着它会涵盖从数据获取、清洗、转换、可视化到模型构建的整个流程。我主要想通过这本书解决几个问题：一是如何更高效地使用Pandas进行数据处理，因为我发现很多时候在数据的预处理阶段就花费了大量时间；二是学习如何利用Matplotlib和Seaborn制作更具洞察力的图表，让数据说话；三是了解Scikit-learn在机器学习建模方面的应用，比如如何选择合适的算法，如何进行特征工程，如何评估模型效果。我希望这本书不仅仅是罗列API，而是能提供很多实际的应用案例和最佳实践，能够让我学到处理真实世界数据时的技巧和方法。如果它能教会我如何从混乱的数据中提炼有价值的信息，那就是最大的收获了。

评分☆☆☆☆☆

挺好的

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一直在京东购书，速度快，快递态度也不错，就是装图书的外包装不太好，有破损情况出现

评分☆☆☆☆☆

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这个书是作者推荐给我的 先看看再说

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