包邮 PostgreSQL技术内幕：查询优化深度探索 张树杰 著 电子工业出版社图书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张树杰 著

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• 张树杰
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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121341489

商品编码：29200584989

包装：平塑

开本：16

出版时间：2018-06-01

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本书适合数据库内核开发人员及相关领域的研究人员、数据库DBA、高等院校相关专业的本科生或者研究生阅读。

目　　录 1章　概述 1 1.1　查询优化的简介 1 1.2　逻辑优化 3 1.2.1　关系模型 3 1.2.2　逻辑优化示例 8 1.3　物理优化 10 1.3.1　物理优化的4个“法宝” 12 1.3.2　物理路径的生成过程 14 1.4　文件介绍 17 1.5　示例的约定 18 1.6　小结 19 2章　查询树 20 2.1　Node的结构 20 2.2　Var结构体 21 2.3　RangeTblEntry结构体 23 2.4　RangeTblRef结构体 25 2.5　JoinExpr结构体 26 2.6　FromExpr结构体 27 2.7　Query结构体 27 2.8　查询树的展示 31 2.9　查询树的遍历 31 2.10　执行计划的展示 32 2.11　小结 33 3章　逻辑重写优化 34 3.1　通用表达式 35 3.2　子查询提升 36 3.2.1　提升子连接 37 3.2.2　提升子查询 51 3.3　UNION ALL优化 68 3.4　展开继承表 69 3.5　预处理表达式 71 3.5.1　连接Var的溯源 71 3.5.2　常量化简 72 3.5.3　谓词规范 73 3.5.4　子连接处理 79 3.6　处理HAVING子句 80 3.7　Group By键值消除 81 3.8　外连接消除 82 3.9　grouping_planner的说明 91 3.10　小结 92 4章　逻辑分解优化 93 4.1　创建RelOptInfo 94 4.1.1　RelOptInfo结构体 94 4.1.2　IndexOptInfo结构体 97 4.1.3　创建RelOptInfo 100 4.2　初识等价类 102 4.3　谓词下推 106 4.3.1　连接条件的下推 106 4.3.2　过滤条件的下推 112 4.3.3　连接顺序 113 4.3.4　deconstruct_recurse函数 118 4.3.5　make_outerjoininfo函数 124 4.3.6　distribute_qual_to_rels函数 132 4.3.7　reconsider_outer_join_clauses函数 151 4.3.8　generate_base_implied_equalities函数 156 4.3.9　记录表之间的等价关系 157 4.4　PlaceHolderVar的作用 158 4.5　Lateral语法的支持 161 4.5.1　Lateral的语义分析 162 4.5.2　收集Lateral变量 164 4.5.3　收集Lateral信息 164 4.6　消除无用连接项 166 4.7　Semi Join消除 171 4.8　提取新的约束条件 172 4.8.1　提取需要满足的条件 173 4.8.2　提取流程 174 4.8.3　选择率修正 176 4.9　小结 177 5章　统计信息和选择率 178 5.1　统计信息 178 5.1.1　PG_STATISTIC系统表 181 5.1.2　PG_STATISTIC_EXT系统表 185 5.1.3　单列统计信息生成 187 5.1.4　多列统计信息生成 196 5.2　选择率 200 5.2.1　使用函数依赖计算选择率 204 5.2.2　子约束条件的选择率 208 5.2.3　基于范围的约束条件的选择率修正 211 5.3　OpExpr的选择率 213 5.3.1　eqsel函数 215 5.3.2　scalargtsel函数 217 5.3.3　eqjoinsel函数 220 5.4　小结 226 6章　扫描路径 227 6.1　代价（Cost） 228 6.1.1　代价基准单位 228 6.1.2　启动代价和整体代价 231 6.1.3　表达式代价的计算 233 6.2　路径（Path） 236 6.2.1　Path结构体 236 6.2.2　并行参数 237 6.2.3　参数化路径 239 6.2.4　PathKey 242 6.3　make_one_rel函数 244 6.4　普通表的扫描路径 245 6.4.1　顺序扫描 246 6.4.2　索引扫描 248 6.4.3　位图扫描 281 6.5　小结 291 7章　动态规划和遗传算法 292 7.1　动态规划 293 7.1.1　make_rel_from_joinlist函数 297 7.1.2　standard_join_search函数 298 7.1.3　join_search_one_level函数 298 7.2　遗传算法 301 7.2.1　种群初始化 303 7.2.2　选择算子 308 7.2.3　交叉算子 310 7.2.4　适应度计算 311 7.3　小结 312 8章　连接路径 313 8.1　检查 314 8.1.1　初步检查 314 8.1.2　精确检查 316 8.1.3 “合法”连接 318 8.2　生成新的RelOptInfo 324 8.3　虚表 327 8.4　Semi Join和化路径 328 8.5　建立连接路径 331 8.5.1　sort_inner_and_outer函数 334 8.5.2　match_unsorted_outer函数 345 8.5.3　hash_inner_and_outer函数 350 8.6　路径的筛选 355 8.7　小结 360 9章　Non-SPJ优化 361 9.1　集合操作处理 361 9.2　Non-SPJ路径 367 9.2.1　Non-SPJ预处理 368 9.2.2　Non-SPJ路径生成 376 9.3　小结 382 10章　生成执行计划 383 10.1　转换流程 383 10.1.1　扫描计划 384 10.1.2　连接计划 390 10.2　执行计划树清理 391 10.3　小结 395

《数据之海的潜行者：SQL性能炼金术》 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动现代社会运转的基石。而数据库，作为承载和管理这些数据的核心，其效率与性能直接决定了应用的响应速度、用户体验乃至于整个业务的成败。在这个数字洪流中，SQL（Structured Query Language）无疑是最为通用和强大的数据查询语言。然而，掌握SQL的语法仅仅是入门，真正能够驾驭海量数据、在复杂查询中游刃有余，并从中挖掘出深层价值的，则是那些懂得SQL性能优化的资深开发者和数据库专家。 本书《数据之海的潜行者：SQL性能炼金术》正是这样一本致力于深入剖析SQL查询性能优化奥秘的著作。它并非一本浅尝辄止的教程，也不是对某一特定数据库系统的简单介绍，而是从SQL语言本身的核心机制出发，结合通用的数据库原理，系统性地、深度地揭示影响查询效率的各种因素，并提供一套行之有效的优化方法论。我们的目标是帮助读者超越“写出能跑的SQL”的阶段，迈向“写出跑得快、跑得稳的SQL”，最终成为能够精通数据检索的“潜行者”，从浩瀚的数据之海中精准、高效地提炼出黄金。 核心理念：理解是优化的基石 本书的首要宗旨是强调“理解”的重要性。许多开发者在遇到SQL性能瓶颈时，往往习惯性地寻求一些“银弹”式的解决方案，例如盲目地增加索引、调整配置参数，但往往收效甚微，甚至适得其反。究其原因，是对SQL查询的执行过程缺乏深刻的理解。数据库是如何解析SQL语句的？查询计划是如何生成的？索引究竟是如何工作的？缓存机制又扮演着怎样的角色？这些核心问题的答案，是进行有效优化的前提。 因此，《数据之海的潜行者：SQL性能炼金术》将从数据库底层架构入手，逐步解析SQL查询的生命周期。我们将深入探讨： SQL解析与理解： 数据库如何将我们编写的SQL语句转化为机器能够理解和执行的指令。这包括词法分析、语法分析以及对SQL语句的语义理解。 查询优化器的工作原理： 这是SQL性能优化的核心。我们将详细阐述查询优化器如何分析查询语句，考虑各种可能的执行路径（如不同的JOIN顺序、访问方法等），并基于成本模型选择最优的执行计划。读者将了解到，同一个SQL语句，在不同的数据库版本、不同的数据分布下，可能产生截然不同的执行计划，而理解优化器的决策逻辑，是掌控性能的关键。 执行计划的解读与分析： 学会阅读和理解数据库生成的执行计划是进行优化的重要技能。本书将提供一套系统的解读方法，帮助读者识别执行计划中的瓶颈，例如全表扫描、低效的JOIN操作、不必要的排序等。我们将通过大量实际案例，演示如何从执行计划中洞察问题所在。 核心技术：精炼SQL的艺术 在建立起坚实的理论基础后，本书将聚焦于SQL查询本身的优化技巧，从多个维度进行深入剖析： 索引的策略与艺术： 索引是提升查询性能最常用的手段，但并非越多越好，也并非随心所欲地创建就能达到理想效果。我们将深入探讨： 索引的类型与原理： B-tree索引、Hash索引、全文索引等，它们各自的适用场景和内部实现机制。 复合索引的构建： 如何根据查询语句的特点，合理组合多个列创建复合索引，实现更高效的过滤和排序。 索引的选择性与覆盖索引： 理解索引的选择性对查询性能的影响，以及如何设计覆盖索引，避免回表查询，大幅提升效率。 索引失效的常见原因： 剖析在哪些情况下索引会失效，例如函数的使用、数据类型不匹配、OR条件等，并提供规避方法。 JOIN操作的深度理解与优化： JOIN是关系型数据库中最常见的操作之一，也是性能优化的重点和难点。本书将系统分析： JOIN的不同实现算法： Nested Loop Join, Hash Join, Merge Join等，以及它们各自的优缺点和适用场景。 JOIN顺序的影响： 为什么不同的JOIN顺序会对查询性能产生巨大差异，以及如何通过SQL语句的重写或优化器提示来控制JOIN顺序。 ON条件的优化： 确保ON条件能够充分利用索引，避免在JOIN之前进行大量的过滤。 谓词（WHERE子句）的优化： 如何编写高效的WHERE子句，确保数据能够被快速过滤。 SARGable（搜索参数化）谓词： 区分哪些条件能够有效地利用索引，哪些会“劝退”优化器。 避免不必要的计算与函数： 在WHERE子句中尽量避免对列使用函数，而是通过其他方式达到目的。 AND与OR的权衡： 在使用OR条件时，如何确保优化器仍然能够有效利用索引。 子查询与CTE（公共表表达式）的优化： 相关子查询的陷阱： 理解相关子查询的执行机制，并学会将其转化为更高效的JOIN操作。 CTE的优势与局限： 了解CTE在提高SQL可读性方面的作用，以及在某些情况下可能带来的性能开销。 数据排序与聚合的优化： ORDER BY和GROUP BY操作通常是计算密集型的。 利用索引进行排序： 如何通过索引避免额外的排序操作。 优化GROUP BY的实现： 了解数据库如何处理GROUP BY，并针对性地优化。 SQL重写与查询提纲： 在某些情况下，即使优化了现有SQL，也无法达到预期效果。本书将指导读者如何进行SQL重写，尝试不同的SQL写法，以及如何利用数据库提供的查询提示（Hints）来指导优化器。 高级主题：深入数据库的灵魂 除了SQL语言本身，本书还将触及一些更深层次的数据库内部机制，帮助读者构建更全面的性能认知体系： 数据库缓存机制： 理解查询缓存、数据缓存等机制如何影响查询性能，以及如何通过合理的配置和查询设计来最大化缓存效益。 统计信息的管理： 数据库优化器严重依赖准确的统计信息来生成执行计划。我们将探讨统计信息的收集、更新策略，以及统计信息不准确可能带来的性能问题。 锁与并发控制： 在多用户环境下，锁机制对并发查询性能至关重要。本书将简要介绍锁的类型、死锁的产生原因，以及如何设计查询以减少锁的争用。 数据库硬件与配置的协同： 虽然本书侧重于SQL层面的优化，但也会适时提及硬件资源（CPU、内存、磁盘I/O）和数据库配置参数对查询性能的整体影响，帮助读者建立起软硬件协同优化的意识。 学习价值与应用场景 《数据之海的潜行者：SQL性能炼金术》适用于： 后端开发者： 能够编写高效SQL，提升应用响应速度，减少服务器资源消耗。 数据库管理员（DBA）： 深入理解SQL执行原理，更有效地诊断和解决数据库性能问题。 数据分析师与数据工程师： 能够写出高效的数据提取和处理SQL，缩短数据分析周期。 对数据库性能优化感兴趣的任何技术人员： 建立起坚实的SQL性能优化理论基础。 本书的语言风格力求严谨、清晰，结合大量的图示和代码示例，使抽象的理论变得具体易懂。我们不回避复杂的概念，但会循序渐进，确保读者能够逐步掌握SQL性能优化的精髓。通过学习本书，您将不仅能够解决眼前的性能问题，更能培养出一种“性能思维”，在未来的开发和运维过程中，主动规避潜在的性能陷阱，让您的数据应用运行得更加流畅、高效。 踏上这段“SQL性能炼金术”的旅程，让我们一同成为驾驭数据之海的潜行者，解锁数据库的无限潜能。

评分☆☆☆☆☆

我对技术文档的排版和图表的质量要求很高，因为在理解复杂的数据流和执行流程时，清晰的图示比长篇大论的文字更有效。这本书的装帧设计看起来非常扎实，这暗示着内容排版也应该经过了精心的设计。我期待看到大量的流程图、数据结构示意图，以及不同查询操作符之间如何相互协作的系统图。特别是在讲解查询重写（Query Rewriting）的过程中，如果没有清晰的图示来展示逻辑查询如何一步步被转化为物理执行计划，很容易就会迷失在各种转换规则中。如果这本书的图例能够做到专业且美观，能够一眼看出关键信息，那么它在实际工作中被反复查阅的频率一定会非常高。对我而言，一本技术书的阅读体验，很大程度上取决于它能否将抽象的概念具象化，这本书看起来在这方面下了不少功夫，希望能真正做到图文并茂，让深度学习不再枯燥乏味。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简直是一次视觉享受，那种深邃的蓝色调配上冷静的银色字体，立刻让人联想到数据库的严谨与深度。我刚拿到手的时候，就被它散发出的专业气息所吸引。虽然我个人的数据库经验尚浅，更多是停留在日常操作和基本查询层面，但这本书的排版和逻辑结构给我的第一印象是极其清晰和有条理的。它不像有些技术书籍那样堆砌晦涩的术语，而是仿佛有一位经验丰富的老专家在循循善诱，从基础概念出发，稳步构建起一个完整的知识体系。尤其是它在章节间的过渡处理得非常自然，读起来有一种行云流水的顺畅感，让人即使面对复杂的理论，也不会感到措手不及。这种良好的阅读体验，对于初学者来说无疑是巨大的鼓舞，它让你相信，即便是最深奥的技术，只要有好的引导，也能够被攻克。我期待能从中学到如何更优雅、更高效地组织我的数据结构，而不仅仅是学会如何写出能跑起来的SQL语句。这本书的厚度也足以让人安心，感觉里面囊括了足够的干货，不是那种浅尝辄止的入门读物，而是可以作为长期参考手册的宝典。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我购买技术书籍有时会有一种“赌博”的心态，因为很多号称“深度”的书，读完后发现大多是现有官方文档的再组织，缺乏作者独到的见解和实战经验的提炼。这本书的作者名字在业界算是有一定分量的，所以我对它抱有更高的期望。我希望它不仅仅是介绍“做什么”，而是侧重于“为什么这样做会更好”。比如，在并发控制方面，MVCC的实现细节往往是性能的杀手锏。这本书是否能深入讲解VACUUM机制是如何在后台默默清理垃圾的同时，最小化对前端查询的干扰？如果能结合实际的故障排查案例，展示作者是如何利用日志和系统视图来定位那些看似随机发生的性能抖动，那就太棒了。我尤其关注它对高级特性的讲解，比如自定义函数、存储过程，或者扩展模块（Extensions）与核心引擎的交互方式。只有真正理解了底层机制，才能在架构设计阶段就避免那些日后难以修复的性能陷阱。

评分☆☆☆☆☆

从我过去阅读技术书籍的经验来看，一本好的数据库书籍，其价值往往体现在对“边界条件”的处理上。那些大家都知道的优化点，比如给`WHERE`子句加索引，任何初级教程都会提到。但真正的高手懂得在数据倾斜、冷热数据混存、或者超大事务场景下如何应对。这本书如果能提供一些“反直觉”的优化案例会让我非常惊喜。比如，在某些特定查询中，不使用索引反而能提升效率的情况。这需要对查询规划器有极强的洞察力。我希望看到一些关于PostgreSQL版本迭代中，优化器特性是如何演进的讨论，这有助于我理解为什么某些旧的优化方法已经不再适用，而新的特性又是如何应运而生解决特定问题的。读完后，我希望我的思维模式能从“如何修复一个慢查询”转变为“如何设计一个系统，使其自然而然地产生高效查询”。这需要一种更高维度的思考方式，而这本书如果能提供这种思考的框架，其价值将远超书本本身的定价。

评分☆☆☆☆☆

我最近正在为一个正在进行的项目寻找突破口，我们发现现有的查询效率瓶颈非常棘手，尤其是在处理几千万级别的数据量时，即便是简单的关联查询都会出现长时间的锁等待。市面上关于性能优化的书籍很多，但大多都停留在介绍`EXPLAIN`命令的各个字段含义，然后告诉你“去看执行计划”，却没有深入剖析背后的优化器决策逻辑。我希望这本书能在这方面提供更深入的见解，例如，它是否会详细讲解规划器如何权衡成本模型、索引选择的底层原理，以及在特定硬件配置下，哪些优化策略更具实效性。我更看重的是那些“为什么”而不是“怎么做”的解释。如果它能揭示出PostgreSQL优化器内部的“黑箱”操作，让我能预判在某种数据分布下，优化器会倾向于选择哪种执行路径，那对我的工作将是质的飞跃。我期待看到关于参数调优的章节，特别是那些非直观但效果显著的配置项，希望能学到一些行业内资深工程师才会使用的优化技巧，而不是网络上那些泛滥的通用建议。