數據庫技術叢書·數據庫查詢優化器的藝術：原理解析與SQL性能優化 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李海翔 著

圖書標籤:

• 數據庫
• 查詢優化
• SQL性能優化
• 數據庫技術
• 性能調優
• 數據庫原理
• 優化器
• SQL
• 數據分析
• 技術叢書

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111447467

版次：1

商品編碼：11389754

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 數據庫技術叢書

開本：16開

齣版時間：2014-01-01

用紙：膠版紙

頁數：514

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

　　

　　Oracle公司MySQL全球開發團隊資深專傢撰寫，擁有10餘年數據庫查詢優化器和內核研究經驗，數據庫領域泰鬥王珊教授親自作序推薦

　　PostgreSQL中國社區和中國用戶會發起人，以及來自Oracle、新浪、網易、華為等企業的數位資深數據庫專傢聯袂推薦

　　從原理角度深度解讀和展示數據庫查詢優化器的技術細節和全貌；從源碼實現角度全方位深入分析MySQL和PostGreSQL兩大主流開源數據庫查詢優化器的實現原理；從工程實踐的角度對比瞭兩大數據庫的查詢優化器的功能異同和實現異同

內容簡介

　　

　　《數據庫技術叢書·數據庫查詢優化器的藝術：原理解析與SQL性能優化》是數據庫查詢優化領域的裏程碑之作，由Oracle公司MySQL全球開發團隊、資深專傢撰寫，作者有10餘年數據庫內核和查詢優化器研究經驗。數據庫領域泰鬥王珊教授親自作序推薦，PostgreSQL中國社區和中國用戶會發起人以及來自Oracle、新浪、網易、華為等企業的數位資深數據庫專傢聯袂推薦。從原理角度深度解讀和展示數據庫查詢優化器的技術細節和全貌；從源碼實現角度全方位深入分析MySQL和PostgreSQL兩大主流開源數據庫查詢優化器的實現原理；從工程實踐的角度對比瞭兩大數據庫的查詢優化器的功能異同和實現異同。它是所有數據開發工程師、內核工程師、DBA以及其他數據庫相關工作人員值得反復研讀的一本書。
　　《數據庫技術叢書·數據庫查詢優化器的藝術：原理解析與SQL性能優化》共19章，分為四個部分：第一篇（第1～4章）對數據庫查詢優化技術的範圍、邏輯查詢優化、物理查詢優化，以及查詢優化器與其他模塊的關係做瞭非常細緻、深入的講解；第二篇（第5～10章）首先從源碼角度對PostgreSQL查詢優化器的架構、層次、設計思想、相關數據結構和實現原理進行瞭深入、係統的分析，然後從功能角度對PostgreSQL的邏輯查詢優化、物理查詢優化、查詢優化器的關鍵算法，以及PostgreSQL查詢優化器與其他模塊的關係做瞭深入的講解；第三篇（第11～16章）首先從源碼角度對MySQL查詢優化器的架構、層次、設計思想、相關數據結構和實現原理進行瞭深入、係統的分析，然後從功能角度對MySQL的邏輯查詢優化、物理查詢優化、查詢優化器的關鍵算法，以及MySQL查詢優化器與其他模塊的關係做瞭深入的講解；第四篇（第17～19章）對PostgreSQL與MySQL的邏輯查詢優化技術、物理查詢優化技術、設計思想和編碼規範等各方麵進行瞭深度的比較。

作者簡介

李海翔（網名：那海藍藍）
資深數據專傢，擁有近20年數據庫內核研發經驗，曾就職於人大金倉、Oracle公司MySQL全球開發組等，現就職於騰訊TEG計費平颱部，T4級專傢。中國人民大學工程碩士企業導師。
數據庫技術精湛，不僅熟悉PostgreSQL、GreenPlum、MySQL、Informix、CockroachDB等數據庫的使用，而且熟悉它們的源碼，尤其擅長數據庫的查詢優化技術、事務處理技術和數據庫架構技術。數據庫相關工作閱曆豐富，從事過數據庫研發（JDBC驅動、管理工具套機、內核）、數據庫測試、技術團隊管理、數據庫架構設計等多個崗位。
曾獲得北京市科學技術進步奬一等奬和騰訊公司級技術突破奬，做過包括863、核高基、工信部、科技部、發改委、北京市科委等多個重大科技項目在內的30多個國傢*大型項目。
除本書外，還撰寫並齣版瞭本書的姊妹篇《數據庫事務處理的藝術：事務管理與並發控製》。

內頁插圖

目錄

推薦序一
推薦序二
前言
第一篇 查詢優化技術
第1章 數據管理係統的查詢優化
1.1 數據庫調優
1.2 查詢優化技術
1.2.1 查詢重用
1.2.2 查詢重寫規則
1.2.3 查詢算法優化
1.2.4 並行查詢優化
1.2.5 分布式查詢優化
1.2.6 其他優化
1.3 本章小結
第2章 邏輯查詢優化
2.1 查詢優化技術的理論基礎
2.1.1 關係代數
2.1.2 關係代數等價變換規則對優化的指導意義
2.2 查詢重寫規則
2.2.1 子查詢的優化
2.2.2 視圖重寫
2.2.3 等價謂詞重寫
2.2.4 條件化簡
2.2.5 外連接消除
2.2.6 嵌套連接消除
2.2.7 連接消除
2.2.8 語義優化
2.2.9 針對非SPJ的優化
2.3 啓發式規則在邏輯優化階段的應用
2.4 本章小結
第3章 物理查詢優化
3.1 查詢代價估算
3.1.1 代價模型
3.1.2 選擇率計算的常用方法
3.2 單錶掃描算法
3.2.1 常用的單錶掃描算法
3.2.2 單錶掃描代價計算
3.3 索引
3.3.1 如何利用索引
3.3.2 索引列的位置對使用索引的影響
3.3.3 聯閤索引對索引使用的影響
3.3.4 多個索引對索引使用的影響
3.4 兩錶連接算法
3.4.1 基本的兩錶連接算法
3.4.2 進一步認識兩錶連接算法
3.4.3 連接操作代價計算
3.5 多錶連接算法
3.5.1 多錶連接順序
3.5.2 常用的多錶連接算法
3.5.3 多錶連接算法的比較
3.6 本章小結
第4章 查詢優化器與其他模塊的關係
4.1 查詢優化器整體介紹
4.2 查詢優化器與其他模塊的關係
4.3 本章小結
第二篇 PostgreSQL查詢優化器原理解析
第5章 PostgreSQL查詢優化器概述
5.1 PostgreSQL查詢執行過程
5.2 PostgreSQL查詢優化器的架構和設計思想
5.2.1 PostgreSQL查詢優化器架構
5.2.2 PostgreSQL查詢優化器的層次
5.2.3 PostgreSQL查詢優化器設計思想
5.3 主要概念
5.4 代碼層次結構
5.5 本章小結
第6章 PostgreSQL查詢優化器相關數據結構
6.1 主要數據結構
6.1.1 基本數據結構
6.1.2 查詢樹
6.1.3 各種對象的結構
6.1.4 連接操作相關的結構
6.1.5 查詢執行計劃相關的結構
6.2 各個結構之間的關係
6.3 各個階段間和主要結構體間的關係
6.4 本章小結
第7章 PostgreSQL查詢優化器實現原理解析
7.1 查詢優化整體流程
7.2 查詢優化器實現原理解析
7.2.1 planner--主入口函數
7.2.2 standard_planner--標準的查詢優化器函數
7.2.3 subquery_planner--生成（子）查詢執行計劃函數
7.2.4 grouping_planner--生成查詢執行計劃並對非SPJ優化
7.2.5 build_minmax_path--聚集函數MIN/MAX的優化函數
7.2.6 query_planner--生成最優的查詢路徑函數
7.2.7 make_one_rel--構造多錶連接路徑並選齣最優路徑函數
7.2.8 make_rel_from_joinlist--生成多錶連接路徑函數
7.2.9 optimize_minmax_aggregates--聚集操作MIN/MAX優化函數
7.2.10 create_plan--創建查詢執行計劃函數
7.2.11 非SPJ處理--grouping_planner的各個子模塊
7.2.12 其他重要的函數與操作
7.3 代價估算實現原理解析
7.3.1 查詢代價估算
7.3.2 單錶掃描方式的代價估算
7.3.3 兩錶連接的代價估算
7.3.4 其他代價估算函數
7.3.5 選擇率的計算
7.4 從目錄結構和文件功能角度看查詢優化器
7.4.1 查詢優化子模塊與主要文件的關係
7.4.2 查詢優化器代碼結構
7.5 本章小結
第8章 從功能的角度看PostgreSQL查詢優化
8.1 優化器之邏輯查詢優化
8.1.1 視圖重寫
8.1.2 子查詢優化
8.1.3 等價謂詞重寫
8.1.4 條件化簡
8.1.5 外連接消除
8.1.6 嵌套連接消除
8.1.7 連接的消除
8.1.8 語義優化
8.1.9 選擇操作下推
8.1.10 非SPJ優化
8.2 優化器之物理查詢優化
8.2.1 PostgreSQL的物理優化主要完成的工作
8.2.2 啓發式規則在物理查詢優化階段的使用
8.2.3 兩錶連接
8.2.4 代價估算
8.2.5 PostgreSQL的索引與查詢優化
8.3 其他
8.3.1 grouping_planner函數主乾再分析
8.3.2 用戶指定的連接語義與PostgreSQL實現兩錶連接的函數及算法的關係
8.3.3 集閤操作優化
8.4 本章小結
第9章 PostgreSQL查詢優化的關鍵算法
9.1 動態規劃算法
9.1.1 動態規劃算法的處理流程
9.1.2 緊密樹處理流程
9.2 遺傳算法
9.2.1 PostgreSQL遺傳算法的處理流程
9.2.2 主要的數據結構
9.2.3 主要的函數和變量
9.2.4 應用遺傳算法實現錶連接的語義
9.2.5 應用遺傳算法計算適應度
9.2.6 進一步理解PostgreSQL的遺傳算法
9.3 動態規劃算法與遺傳算法對比
9.4 本章小結
第10章 PostgreSQL查詢優化器與其他部分的關係
10.1 查詢優化器與語法分析器
10.2 查詢優化器與執行器
10.3 查詢優化器與緩衝區管理模塊
10.4 查詢優化器與對象訪問模塊
10.5 查詢優化器與統計模塊
10.6 查詢優化器與索引模塊
10.7 本章小結
第三篇 MySQL查詢優化器原理解析
第11章 MySQL查詢優化器概述
11.1 MySQL查詢執行過程
11.2 MySQL查詢優化器的架構和設計思想
11.2.1 MySQL查詢優化器架構
11.2.2 MySQL查詢優化器的層次
11.2.3 MySQL查詢優化器設計思想
11.3 主要概念
11.3.1 常量錶
11.3.2 錶數據的訪問方式
11.4 代碼層次結構
11.5 本章小結
第12章 MySQL查詢優化器相關數據結構
12.1 主要的類和數據結構
12.1.1 查詢樹
12.1.2 基本對象
12.1.3 連接對象與執行計劃
12.1.4 代價估算類
12.2 各個階段主要結構體間的關係
12.3 本章小結
第13章 MySQL查詢優化器的原理解析
13.1 查詢優化器整體流程
13.2 優化器的代碼詳解
13.2.1 JOIN.prepare--優化前的準備工作
13.2.2 JOIN.optimize--優化器主入口方法
13.2.3 make_join_statistics--計算最優的查詢優化執行計劃
13.2.4 choose_table_order--求解多錶連接最優連接路徑
13.2.5 make_join_statistics函數的其他子函數
13.2.6 make_join_select--對條件求值、下推連接條件到錶中
13.2.7 test_if_skip_sort_order--排序操作的優化
13.2.8 make_join_readinfo--為連接的每個錶構造信息
13.2.9 JOIN.exec--執行查詢執行計劃的函數
13.3 代價估算
13.3.1 查詢代價估算模型
13.3.2 查詢代價估算過程
13.3.3 其他的代價估算
13.3.4 對存儲引擎的調用接口
13.3.5 統計信息
13.4 本章小結
第14章 從功能的角度看MySQL查詢優化
14.1 優化器之邏輯查詢優化
14.1.1 視圖重寫
14.1.2 子查詢優化
14.1.3 等價謂詞重寫
14.1.4 條件化簡
14.1.5 外連接消除
14.1.6 嵌套連接消除
14.1.7 連接的消除
14.1.8 語義優化
14.1.9 非SPJ優化
14.2 優化器之物理查詢優化
14.2.1 MySQL的物理優化主要完成的工作
14.2.2 啓發式規則在物理查詢優化階段的使用
14.2.3 MySQL的索引與查詢優化
14.2.4 用戶指定的連接語義與MySQL實現兩錶連接的算法
14.3 本章小結
第15章 MySQL查詢優化的關鍵算法
15.1 深入理解MySQL的多錶連接算法
15.2 本章小結
第16章 MySQL查詢優化器與其他部分的關係
16.1 查詢優化器與語法分析器
16.2 查詢優化器與執行器
16.3 查詢優化器與緩衝區管理模塊
16.4 查詢優化器與索引模塊
16.5 本章小結
第四篇 PostgreSQL查詢優化器VSMySQL查詢優化器
第17章 PostgreSQL和MySQL的邏輯查詢優化技術
17.1 查詢重寫
17.1.1 子查詢優化
17.1.2 視圖重寫
17.1.3 等價謂詞重寫
17.1.4 條件化簡
17.1.5 外連接消除
17.1.6 嵌套連接消除
17.1.7 連接消除
17.1.8 語義優化
17.2 非SPJ的優化
17.3 本章小結
第18章 PostgreSQL和MySQL的物理查詢優化技術
18.1 查詢代價估算模型比較
18.2 單錶掃描算法
18.3 索引
18.4 兩錶連接算法
18.5 多錶連接算法
18.6 本章小結
第19章 PostgreSQL和MySQL的其他異同
19.1 啓發式規則的使用比較
19.2 綜閤比較
19.2.1 基本概念的比較
19.2.2 數據結構的比較
19.2.3 設計思想的比較
19.2.4 編碼規範的比較
19.3 本章小結
附錄A 如何掌握數據庫內核
附錄B 如何閱讀本書
附錄C 如何閱讀查詢執行計劃
附錄D 如何跟蹤查詢執行計劃

前言/序言

數據世界的“導航儀”：解密數據庫查詢優化器的智慧 在海量數據的時代，如何高效地從龐雜的信息庫中提取齣我們所需的內容，如同在大海撈針，其難度可想而知。而在這個過程中，扮演著至關重要角色的，便是那隱藏在數據庫深處的“導航儀”——查詢優化器。它並非簡單的指令執行者，而是集成瞭數學、統計學、計算機科學的智慧結晶，負責將用戶看似簡單的SQL查詢語句，轉化為一係列效率最高、速度最快的執行路徑。這本書，並非直接講解SQL語句本身，而是深入剖析查詢優化器工作的“幕後故事”，揭示它如何通過精密的計算和策略，讓數據世界的航行變得無比順暢。 想象一下，您正在一傢大型連鎖超市購物，想要找到所有購買過某款特定餅乾的顧客名單，並且要瞭解他們購買餅乾的數量以及購買日期。您可能會嚮收銀係統提齣一個簡單的需求，比如“列齣購買餅乾A的顧客信息”。然而，在收銀係統後颱，這個簡單的請求會經過一個極其復雜的處理過程。收銀係統並不是直接遍曆每一個交易記錄來查找，而是會調用其內部的“查詢優化器”。這個優化器會接收到您的請求，然後開始分析： 數據在哪裏？ 數據庫中存儲瞭數百萬甚至數十億的交易記錄，包括哪些商品、哪些顧客、何時購買等等。 我如何最快地找到這些信息？ 是先找到所有購買過餅乾A的交易，然後再根據這些交易找到對應的顧客信息？還是先找到所有顧客，然後篩選齣購買過餅乾A的顧客？又或者，如果係統知道購買餅乾A的顧客數量很少，那麼直接掃描購買記錄會更有效率？ 有沒有更“聰明”的辦法？ 也許數據庫的某些部分（例如，餅乾的購買量、購買日期）已經建立瞭索引（就像書本的目錄一樣），可以直接利用這些索引來快速定位所需數據，而無需逐一掃描。 成本是多少？ 不同的查找方式，消耗的計算資源（CPU、內存、磁盤I/O）是不同的。優化器需要計算不同執行方案的“成本”，並選擇成本最低的那一個。 這本書，正是帶領讀者走進這個“幕後”的奇妙世界。它將層層剝開查詢優化器的神秘麵紗，從最基礎的原理講起，逐步深入到其核心的算法和策略。 理解查詢優化器的“核心思想”： 這本書將首先聚焦於查詢優化器工作的根本原理。它會解釋，為什麼一個SQL語句可以有多種不同的執行方式，而這些方式在效率上可能相差數個數量級。這涉及到對數據庫數據結構、存儲機製、以及SQL語句的語法解析和邏輯轉換的深入理解。 SQL語句的“前世今生”： 我們會看到，一條簡單的SELECT語句，是如何在被送往執行之前，經曆一係列的“變形”。從最初的文本形式，到被解析成一個抽象的語法樹（AST），再到經過各種邏輯優化（例如，消除冗餘的連接、常量摺疊、謂詞下推等），最終形成一個邏輯查詢計劃。這一過程，就像是將一個模糊的想法，逐漸梳理清晰，形成具體的步驟。 “估算”的藝術： 查詢優化器之所以強大，很大程度上在於它能夠“預測”不同執行方案的效率。這依賴於對數據庫中數據分布的統計信息，例如，某列中不同值的數量、數據的傾斜程度、不同數據值齣現的概率等等。書中會詳細講解這些統計信息的收集和利用，以及如何基於這些信息來估算數據訪問的成本。例如，優化器會估算，如果一個條件（謂詞）能過濾掉99%的數據，那麼這個條件就應該盡早執行。 “選擇”的智慧： 在生成邏輯查詢計劃之後，優化器還需要將其轉化為物理執行計劃。這意味著，不僅僅是“要做什麼”，還要“如何去做”。例如，是使用順序掃描（全錶掃描）還是索引掃描？是使用嵌套循環連接（Nested Loop Join）、哈希連接（Hash Join）還是歸並連接（Merge Join）？不同的物理操作，其性能錶現可能截然不同。優化器會“權衡利弊”，對所有可能的物理執行方案進行評估，並選擇最優的那個。 深入探索查詢優化器的“關鍵技術”： 這本書將不會止步於理論，而是會深入到查詢優化器的具體實現技術。讀者將有機會學習到： 遍曆算法與動態規劃： 對於涉及多個錶連接的復雜查詢，尋找最優連接順序本身就是一個NP-hard問題。書中會詳細介紹如何利用動態規劃等算法來解決這個問題，確保在有限的時間內找到一個足夠優的連接順序。 成本模型的設計： 不同的數據庫係統，其成本模型也會有所差異。本書會探討一些通用的成本模型設計原則，以及如何根據實際硬件和數據特點來調整成本模型，以獲得更精確的評估。 謂詞推導與優化： 如何將SQL語句中的過濾條件（WHERE子句）更有效地應用到數據的訪問過程中，是一個至關重要的優化環節。書中會講解謂詞下推、謂詞閤並等技術，以及如何利用索引來加速謂詞的執行。 連接策略的選擇： 不同類型的連接（內連接、左外連接、右外連接、全外連接）以及不同的連接算法（嵌套循環、哈希、歸並），其性能特點各不相同。本書將深入分析各種連接策略的適用場景和性能考量。 子查詢優化： 如何將復雜的子查詢轉化為更高效的連接操作，是提升查詢性能的關鍵。書中會介紹一些常見的子查詢優化技巧，例如，將相關子查詢轉化為連接，或者使用物化視圖等。 統計信息的管理： 準確的統計信息是查詢優化器的“燃料”。本書將講解如何收集、更新和管理數據庫的統計信息，以及這些信息是如何影響優化器決策的。 不僅僅是理論，更有“實戰”的指導： 本書的價值不僅在於理論的講解，更在於它能夠幫助讀者從“如何寫齣優化的SQL”轉嚮“理解為什麼SQL需要被優化”，以及“如何通過調整數據庫配置或錶結構來幫助優化器更好地工作”。 “黑盒”的“透明化”： 通過學習本書，讀者將能更深入地理解數據庫內部是如何處理SQL查詢的，不再將查詢優化器視為一個神秘的“黑盒”。這種理解，將有助於讀者在遇到性能問題時，能夠更快地定位到問題的根源，並找到有效的解決方案。 SQL的“深層理解”： 許多時候，一個SQL語句寫得是否“好”，不僅僅在於語法是否正確，更在於它能否被優化器高效地執行。本書將幫助讀者從更深層次理解SQL語句的執行過程，從而寫齣更具性能潛力的SQL。 數據庫調優的“思維模型”： 瞭解查詢優化器的原理，也就掌握瞭數據庫調優的核心思維模型。讀者可以學習到如何根據查詢計劃的分析結果，來判斷是SQL語句的問題、索引的問題、還是統計信息的問題，並采取相應的措施。 “主動”的性能改進： 很多數據庫性能問題，並非源於SQL語句本身，而是由於數據庫的設計、索引的缺失、或統計信息的陳舊。本書將引導讀者思考，如何從數據庫的整體層麵，為查詢優化器創造一個更好的工作環境，從而實現“主動”的性能改進。 這本書適閤誰？ 本書的目標讀者群體廣泛，包括但不限於： 數據庫開發人員： 希望寫齣更高效、更具性能潛力的SQL語句，理解SQL的執行過程。 數據庫管理員（DBA）： 負責數據庫的性能調優和故障排除，需要深入理解查詢優化器的工作原理。 數據工程師： 在構建和維護數據管道時，需要確保數據處理的效率和可擴展性。 對數據庫底層原理感興趣的技術人員： 希望深入瞭解數據庫係統是如何工作的，並掌握數據管理的藝術。 結語： 在這個數據爆炸的時代，掌握數據就等於掌握未來。而查詢優化器，正是連接我們與數據世界的關鍵橋梁。它以其精妙的算法和智慧，在幕後默默地辛勤工作，將我們的指令轉化為高效的數據訪問。這本書，將帶領您走進這個神奇的世界，讓您不再隻關注“寫齣SQL”，更能理解“SQL如何被執行”，並最終掌握“如何讓SQL跑得更快”的藝術。這不僅僅是一本技術書籍，更是一次對數據世界深度探索的啓程，一次對數據庫智慧的緻敬。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字聽起來非常高屋建瓴，仿佛能夠帶領讀者窺探數據庫性能調優的“最高機密”。我尤其對“藝術”這個詞感到好奇，它暗示瞭在冰冷的算法和代碼之外，還存在著一種更具創造性和洞察力的層麵。我希望這本書能夠不僅僅是羅列各種優化技巧，而是能夠引導讀者去思考“為什麼”要這樣做，去理解背後的邏輯和權衡。我期待能夠從書中學習到如何建立一種“優化思維”，能夠舉一反三，觸類旁通。也許它會介紹一些鮮為人知的優化技巧，或者是對現有優化方法進行更深層次的剖析，讓我能夠看到彆人看不到的細節。我希望這本書能夠拓展我的視野，讓我不再局限於書本上的例子，而是能夠獨立思考，創造齣屬於自己的優化解決方案。這本書對我而言，更像是一次思維的洗禮，一次對數據庫性能藝術的探索之旅。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字確實很吸引人，光看書名就能感受到作者的深厚功力。作為一個在數據庫領域摸爬滾打多年的開發者，我一直在尋找能夠深入理解數據庫查詢優化器內部機製的資料，這本書恰好滿足瞭我的這一期望。我特彆期待能夠從書中學習到各種優化策略的原理，例如索引的選擇、查詢計劃的生成、謂詞下推、連接順序的確定等等。我希望它不僅能提供理論知識，更能通過實際的案例分析，教會我如何診斷和解決復雜的SQL性能問題。想象一下，當麵對那些難以捉摸的慢查詢時，能夠不再束手無策，而是能有條不紊地分析問題根源，並給齣高效的解決方案，那將是多麼大的提升！我希望這本書能成為我手中一把鋒利的解剖刀，讓我能夠庖丁解牛般地剖析SQL語句，洞察數據庫優化器的每一個決策，最終達到“指點江山，優化無形”的境界。更進一步，我也希望能從中學習到如何根據不同的業務場景和數據特點，定製化地調整數據庫參數和優化策略，以達到最佳的性能錶現。這本書不僅僅是關於SQL的優化，更是關於如何構建高效、可伸縮的數據庫係統的底層邏輯。

評分☆☆☆☆☆

作為一個資深的數據庫 DBA，我見過太多關於性能調優的“秘籍”，但真正能夠深入剖析原理、提供係統性解決方案的書籍卻寥寥無幾。這本書的書名《數據庫技術叢書·數據庫查詢優化器的藝術：原理解析與SQL性能優化》讓我眼前一亮。我尤其關注“原理解析”這部分，希望它能夠深入講解查詢優化器內部的決策過程，例如代價模型、統計信息的作用、啓發式規則等等。我期待這本書能夠提供一些實用的診斷技巧和工具，幫助我們快速定位性能瓶頸，而不是僅僅停留在理論層麵。同時，“SQL性能優化”部分，我希望能夠看到針對不同數據庫係統（如MySQL、PostgreSQL、Oracle等）的共性和特性進行分析，並給齣具體的優化建議，例如如何編寫更有效的SQL語句，如何設計更閤理的索引，如何進行錶結構優化等。我希望這本書能夠成為我日常工作中處理復雜性能問題的參考寶典，幫助我更自信、更高效地管理數據庫係統。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛剛接觸數據庫開發的初學者，這本書的書名讓我感到既有挑戰又充滿期待。雖然我對“查詢優化器”這個詞匯還不太熟悉，但“藝術”和“原理解析”等字眼，讓我覺得這本書不僅僅是枯燥的技術手冊，更蘊含著一種精妙的智慧。我希望這本書能用一種循序漸進的方式，從最基礎的概念講起，逐步深入到查詢優化器的核心。我期待能夠理解為什麼SQL語句會有不同的執行計劃，以及為什麼某些寫法比另一些寫法性能更好。我希望書中能有一些生動的圖示和形象的比喻，幫助我這個新手更容易地理解那些復雜的算法和數據結構。如果能有一些小型的練習題，讓我能夠動手實踐，驗證自己的理解，那就更完美瞭。我渴望通過這本書，能夠建立起對數據庫性能的直觀認識，避免在開發過程中走彎路，早日成為一名能夠寫齣高效SQL的開發者。這本書對我來說，就像是一本通往數據庫性能殿堂的入門指南，我迫不及待地想翻開它，探索其中的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在互聯網公司從事數據分析工作的技術人員，我們每天都需要處理海量的數據，SQL的性能對我們的工作效率至關重要。這本書的書名聽起來非常專業，讓我對它的內容充滿瞭好奇。我希望這本書能夠教會我如何從數據分析師的角度去理解和優化SQL查詢。例如，我希望能夠學習到如何根據數據量和數據分布來預測SQL的執行效率，如何選擇最適閤的查詢語句來滿足分析需求，以及如何利用數據庫的特性來提升查詢速度。我並不需要深入到查詢優化器的底層代碼，而是希望能夠理解其核心思想，並將其應用到日常的數據提取和處理中。我期待書中能夠提供一些常見數據分析場景下的SQL優化案例，讓我能夠藉鑒和學習。對我來說，這本書不僅僅是一本技術書籍，更是一種能力的提升，能夠讓我更快、更準確地從數據中挖掘齣有價值的信息。

評分☆☆☆☆☆

講的比較深，關係SQL優化的可以讀這本書

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