《品悟性能优化》读后感
《品悟性能优化》五一后开始看，昨天刚看完，大约看了1个星期，每天看1个小时吧。作者主要是结合实际案例介绍数据库性能优化相关的信息，如果你想从这本书里学习性能优化知识，那估计找不到，因为里面没有告诉你太多的原理与技巧，更多的是通过介绍案例来表达作者对性能优化的认识。书中通过大量案例介绍，也展示了当前国内信息化建设在性能规划方面的水平及问题及信息化工程实施的许多问题。
从书里流露出作者很鲜明的观点：ORACLE博大精深，能称为精通的人太少，多关注应用比关注ORACLE的内部技术实现细节更有效，把SQL、索引、分区几个东西搞透了，结合应用来分析性能问题，什么隐藏参数、latch之类的研究只是偏方。
--个人对本书读者的建议--
ORACLE新手：只能当故事看，千万别当真，当然，也有可能看完后会激起你学习ORACLE的兴趣，因为很多ORACLE爱好者都是尝到优化的甜头而深入进来的。
ORACLE进阶者：看故事时，检验自己是否理解为什么能优化，争取能把每一个故事的优化原理及场景都模拟出来，最直接的检验是如果当时是你来处理，多久能诊断出问题并解决。
ORACLE高手：相信这里面的每个优化原理都应该很清楚，所以只能当故事看，了解一些客户案例，了解ORACLE顾问的优化思路。
以下是链接
http://product.dangdang.com/product.aspx?product_id=21053160#catalog
目录
《品悟性能优化》
第1章 从两个案例开始 1
1.1 关于案例的说明 2
1.2 体验日本人工作风格 2
1.2.1 问题现象及解决过程 2
1.2.2 日本人严谨、细致的工作风格 3
1.2.3 日本人的it投入观 3
1.2.4 该系统的总体感觉 4
1.2.5 在日本企业暖意洋洋的一幕 4
1.2.6 也谈强国梦 5
1.3 国内某大型银行故障的解决 5
1.3.1 天塌下来一样的故障 5
1.3.2 故障原因其实很简单 6
1.3.3 故障的启示 7
1.3.4 2010年银行案例的进一步感悟 8
第2章 oracle数据库性能优化方法论 9
2.1 关于性能优化的误区 10
2.1.1 “你调了哪些参数” 10
2.1.2 “性能优化主要是dba和系统管理员的工作” 10
2.1.3 “开发阶段无须太多考虑性能问题” 11
第1章 从两个案例开始 1
1.1 关于案例的说明 2
1.2 体验日本人工作风格 2
1.2.1 问题现象及解决过程 2
1.2.2 日本人严谨、细致的工作风格 3
1.2.3 日本人的it投入观 3
1.2.4 该系统的总体感觉 4
1.2.5 在日本企业暖意洋洋的一幕 4
1.2.6 也谈强国梦 5
1.3 国内某大型银行故障的解决 5
1.3.1 天塌下来一样的故障 5
1.3.2 故障原因其实很简单 6
1.3.3 故障的启示 7
1.3.4 2010年银行案例的进一步感悟 8
第2章 oracle数据库性能优化方法论 9
2.1 关于性能优化的误区 10
2.1.1 “你调了哪些参数” 10
2.1.2 “性能优化主要是dba和系统管理员的工作” 10
2.1.3 “开发阶段无须太多考虑性能问题” 11
.2.1.4 “优化sql，就是如何编写sql” 11
2.1.5 “多表连接性能太差” 11
2.1.6 “cpu利用率越低越好” 12
2.1.7 “大内存能解决性能问题” 12
2.1.8 “性能分析就是分析低层细节” 13
2.2 性能优化过程——自顶向下 13
2.2.1 为时已晚 13
2.2.2 什么叫自顶向下方法论 13
2.2.3 体验方法论 15
2.3 高质量it系统的正确认识 15
2.3.1 高质量it系统的目标 15
2.3.2 目标的综合平衡 16
2.3.3 你只管进，不管出啊 16
2.4 20/80规则 17
2.4.1 性能优化中也有20/80规则 17
2.4.2 用数据诠释20/80规则 18
2.5 性能优化过程——自底向上 19
2.5.1 什么叫自底向上方法论？ 19
2.5.2 客户要给我上课 20
2.6 性能优化中的角色分工 20
2.6.1 老外的角色分工 20
2.6.2 国内的角色分工 21
2.7 应用开发指导思想 22
2.7.1 管理重于技术 22
2.7.2 我听后，开心死了 22
2.8 合理运用技术的重要性 22
2.8.1 联机事务处理系统（oltp）和决策支持系统（olap） 22
2.8.2 “你们oracle给我们出一个开发规范和指南吧” 23
2.8.3 4分钟如何优化到1秒钟 24
第3章 性能优化分析基本工具的使用 29
3.1 性能优化中的量化分析 30
3.1.1 隔靴抓痒 30
3.1.2 sql语句到底是怎么执行的 30
3.1.3 性能分析都分析哪些量化指标 32
3.2 工欲善其事，必先利其器 32
3.2.1 sql量化分析和优化工具 32
3.2.2 oracle有大量实用的小工具和命令 33
3.3 sql语句到底是怎么被执行的 34
3.3.1 最经典的执行计划分析工具 34
3.3.2 这种老掉牙的东西，还用啊 34
3.3.3 10g新功能：dbms_xplan 34
3.4 如何配套使用sql*trace和tkprof 35
3.4.1 又一对老古董 35
3.4.2 其实功能非常强 35
3.4.3 报告分析比如何产生报告更重要 37
3.5 最常用的工具：autotrace 37
3.6 一个洋“忽悠”的故事 42
3.6.1 洋和尚到中国来念梵文了 42
3.6.2 洋大“忽悠”啊 43
3.7 性能优化与“三个代表” 43
3.7.1 重温“三个代表” 43
3.7.2 案例背景 43
3.7.3 自底向上方法论的运用 44
3.7.4 关键应用问题的解决 45
3.7.5 诠释“三个代表” 47
第4章 基本索引的使用 49
4.1 索引既简单又复杂 50
4.1.1 关于索引的需求 50
4.1.2 索引其实好简单 50
4.1.3 索引其实好难 50
4.1.4 想做个懂oracle索引的专家，难上加难 51
4.2 索引设计基本建议 52
4.2.1 oracle索引长什么样 52
4.2.2 b*树单字段索引设计建议 53
4.2.3 一招鲜，吃遍天 53
4.3 如何避免索引被抑制 56
4.3.1 无从下手，郁闷至极！ 56
4.3.2 幸亏父母都是数学老师 57
4.3.3 慎用自定义函数 58
4.3.4 关于函数索引使用的建议 58
4.3.5 其实是数据库设计问题 59
4.4 一把双刃剑：复合索引 59
4.4.1 复合索引的重要性 59
4.4.2 我如何“戏弄”客户 60
4.4.3 复合索引原理和设计建议 61
4.4.4 it系统是面向客户的，不是给领导看的 63
4.5 一个既简单又复杂的故事 64
4.5.1 女儿说我吹牛了 64
4.5.2 故事上集 65
4.5.3 故事中集 66
4.5.4 故事下集 66
4.6 如何进行索引监控分析和优化 68
4.6.1 为什么索引i/o那么高 68
4.6.2 别乱建索引 68
4.6.3 如何发现多余的索引 69
4.6.4 如何进行索引碎片分析和整理 70
第5章 为应用软件设计更好的性能和可扩展性 71
5.1 基本概念和原理 72
5.1.1 本章标题有点大吧 72
5.1.2 一个屡见不鲜的错误 72
5.1.3 解剖sql语句执行过程 73
5.2 语句共享性原理 74
5.2.1 再说联机事务处理系统（oltp）
和决策支持系统（olap） 74
5.2.2 如何实现语句共享化 74
5.2.3 开发人员永远比oracle聪明 75
5.2.4 技术服务工作，越做胆子越小 75
5.2.5 如何量化评估语句共享性 76
5.3 回到日本企业案例 77
5.3.1 深入分析技术原因 77
5.3.2 被日本人较真的滋味其实不好受 79
5.4 语句共享性的深入分析 79
5.4.1 语句共享性和查询统计系统的关系 79
5.4.2 语句共享性与扩展性的关系 80
第6章 如何提高排序、表连接性能 81
6.1 如何提高排序性能 82
6.1.1 能不排序就不排序——废话一句 82
6.1.2 查询欠费最高的前100名手机客户 83
6.1.3 痛心疾首的一刻 84
6.1.4 ibm和oracle：亦敌亦友 88
6.2 oracle表连接技术和应用 89
6.2.1 数据库精髓之一：表连接 89
6.2.2 最经典、最常用的表连接技术——嵌套循环 90
6.2.3 嵌套循环连接与索引 91
6.2.4 嵌套循环连接的应用场景及效率 93
6.2.5 适合于大批量数据处理的连接技术 94
6.3 多表连接优化的基本思路 96
6.3.1 总体思路 96
6.3.2 oltp应用的表连接优化 96
6.4 如何使用子查询 96
6.4.1 使用子查询好不好 96
6.4.2 到底是使用in还是exists 97
6.5 回到20/80规则 99
6.5.1 优化详细过程 100
6.5.2 技术方面总结 106
6.5.3 每项工作做到最好都不容易 107
第7章 应用综合优化及总结 108
7.1更多的优化案例 109
7.1.1数据类型不一致导致的问题 109
7.1.2 多此一举的操作 111
7.1.3 错误使用hint 113
7.1.4 oracle和ibm又一次成功合作 117
7.2 可怕的笛卡儿乘积 118
7.2.1 问题的发生和初步解决 119
7.2.2 其实是设计和开发中更深层次问题 120
7.3 说说全表扫描 122
7.3.1 导致数据库性能问题的常见原因 122
7.3.2 何谓全表扫描 122
7.3.3 数据增长与全表扫描的关系 123
7.3.4 硬件太多了 124
7.3.5 导致技术运用复杂化的其他问题 124
7.3.6 更多的类比和感慨 125
7.4 导致性能问题的其他原因 125
7.5 一个应用软件的综合优化 126
7.5.1 优化前的状况 126
7.5.2 优化策略及分工合作 127
7.5.3 优化效果及原因分析 127
7.5.4 主管部门的反应 128
7.5.5 美妙的三降预言同时实现 129
7.5.6 优化工作的艰巨性和长期性 129
7.6 一个朴实无华的好系统 130
7.6.1 国人也能做出精良的好系统 130
7.6.2 巨大升值空间 131
7.6.3 瑕不掩瑜 131
第8章 oracle分区技术及应用 133
8.1 硅谷之行 134
8.1.1 it人的圣地：硅谷 134
8.1.2 我在oracle总部中邪了 135
8.2 我对oracle分区技术的认知过程 135
8.2.1 初尝分区甜头 135
8.2.2 分区给我的痛苦体验 137
8.2.3 全面理解分区技术 138
8.3 分区表技术 138
8.3.1 分区技术原理：分而治之 138
8.3.2 分区表技术概述 140
8.3.3 11g的分区新技术 144
8.4 分区索引技术 146
8.4.1 分区索引技术好难哦 146
8.4.2 10分钟让你理解最难的分区索引 149
8.4.3 分区索引设计指南 151
8.5 更多的分区技术 153
8.5.1 一个神奇的分区技术 153
8.5.2 oracle分区技术发展史 154
8.6 如何实施和评估分区 155
8.6.1 分区设计建议 155
8.6.2 分区效果评估 156
8.6.3 如何在生产系统实施分区 156
8.7 某行业分区方案设计的曲折过程 159
8.7.1 第一阶段：出师不利 159
8.7.2 第二阶段：经验主义错误 160
8.7.3 第三阶段：初见成效 160
8.7.4 第四阶段：日臻完善 160
8.8 分区方案中常见问题探讨 161
8.8.1 问题1：目标方面的误区 161
8.8.2 问题2：分区表设计方面的误区 162
8.8.3 问题3：没有充分考虑应用设计和开发的误区 162
8.8.4 问题4：分区表空间设计方面的误区 163
8.8.5 问题5：分区在大批量数据处理中的误区 164
8.8.6 问题6：分区索引设计方面的误区 164
8.8.7 无止境的分区技术 165
第9章 架构与性能优化 166
9.1 该谈谈架构了 167
9.1.1 架构与性能的关系 167
9.1.2 oracle高端架构产品与性能的关系 167
9.1.3 oracle架构的重要性 168
9.2 基本概念很重要 169
9.2.1 什么是oracle数据库 169
9.2.2 服务器、实例和数据库的关系 170
9.2.3 关于架构方面的误区 172
9.3 it系统架构现状分析 173
9.3.1 一副并不美妙的大蜘蛛网 173
9.3.2 现有体系结构特点分析 174
9.3.3 现有体系结构评估 174
9.4 oracle网格计算 176
9.4.1 oracle 10g = 网格计算 176
9.4.2 按网格计算设计数据库架构 176
9.4.3 乌托邦式架构就是好 178
9.4.4 初级阶段的设计建议 179
9.4.5 关于真正大集中的疑虑 179
9.5 云计算与性能优化 182
9.5.1 满天翻滚的云 182
9.5.2 oracle的红云 182
9.5.3 客户关注的云计算话题 183
9.6 oracle数据库分布式架构 184
9.6.1 数据复制技术 184
9.6.2 data guard技术简介 186
9.6.3 streams技术简介 187
9.6.4 其他数据同步技术 188
9.6.5 数据同步技术的定位和比较 188
9.7 我看分布式架构 190
9.7.1 我不喜欢分布式架构 190
9.7.2 数据大集中与分布式架构 191
9.7.3 分布式架构的用武之地 192
9.7.4 真正的返璞归真 192
9.8 誓做抗拒拆迁的刁民 193
9.8.1 拆迁大锤已高高举起 193
9.8.2 统一战线发挥重要作用 193
9.8.3 人民战争的汪洋大海 195
9.9 一个本来平淡的日子 195
9.9.1 什么专家，拿了钱就跑？ 195
9.9.2 艰难的问题诊断过程 196
9.9.3 一根救命稻草 197
9.9.4 技术方面的教训和感悟 197
9.9.5 犹豫半天的话语 198
第10章 rac与性能优化 200
10.1 关于rac的一些误解和疑虑 201
10.2 rac技术原理 203
10.2.1 系统介绍rac架构和原理 203
10.2.2 rac到底有什么好处 204
10.2.3 10g rac架构新特性 205
10.2.4 我害怕oracle什么技术工作 206
10.3 rac架构的优势 207
10.3.1 为什么rac架构比ha架构好 207
10.3.2 客户的方案不一定是最优的 209
10.4 rac实施方法论 210
10.4.1 还是方法论重要 210
10.4.2 “你打个补丁要三天啊？” 211
10.4.3 如何降低rac实施和运行风险 212
10.4.4 rac其实背了好多黑锅 212
10.5 rac性能优化原理 213
10.5.1 rac性能优化等同于单事例 213
10.5.2 rac性能问题与应用关系 214
10.5.3 应用在rac环境下部署的最佳方式 216
10.6 rac环境下的性能分析 217
10.6.1 rac性能分析基本策略 217
10.6.2 awr报告中的rac性能分析 217
10.6.3 addm报告中的rac问题原因分析 218
10.6.4 gcs性能分析 219
10.6.5 ges性能分析 221
10.6.6 下得去，还要上得来 222
10.7 rac高可用性 222
10.7.1 rac高可用性技术其实很复杂 222
10.7.2 rac高可用性实施思路 223
10.7.3 rac高可用性测试案例和测试过程 223
10.8 rac可扩展性 225
10.8.1 rac不能超过4个节点？ 225
10.8.2 oracle总部rac专家的观点 225
10.8.3 某大型交易系统的扩展性测试 226
10.8.4 如何实施rac扩展性 227
10.9 rac运行维护和故障诊断 228
10.9.1 rac运行维护建议 228
10.9.2 rac故障诊断经验谈 228
10.9.3 瞎猫碰上死耗子 229
第11章 数据仓库中的性能优化 231
11.1 我看数据仓库 232
11.1.1 数据仓库不是仓库管理软件 232
11.1.2 数据仓库鼻祖的精确定义 232
11.1.3 数据仓库的应用特点 233
11.1.4 我所理解的数据仓库 233
11.1.5 本书讲述的数据仓库 234
11.2 数据仓库应用开发指导思想 235
11.2.1 数据仓库应用开发指导思想建议 235
11.2.2 案例为证 235
11.2.3 如何贯彻大批量、并行处理？ 238
11.3 并行处理技术的应用 238
11.3.1 oracle并行处理技术无处不在 238
11.3.2 并行处理举例 239
11.3.3 并行技术的几个层面 240
11.3.4 并行处理经验 242
11.3.5 榨干所有硬件资源 243
11.4 oracle是个大计算器 244
11.4.1 告别农耕时代 244
11.4.2 oracle不仅是一个存数据的大容器 244
11.5 大批量数据etl案例 245
11.5.1 vip客户判断标准 245
11.5.2 外部表 246
11.5.3 merge语句 247
11.5.4 vip计算总体流程图 248
11.5.5 简述一个流程 249
11.5.6 方案评估 250
11.6 “非典”期间的一个典型性问题 250
11.6.1 一个应用开发中的典型性问题 250
11.6.2 oracle系统级临时表 253
11.7 一种快速高效的数据仓库加载方案 253
11.7.1 让洋鬼子激动地蹦到桌子上去 253
11.7.2 快速高效的数据仓库加载方案 255
11.8 报表优化技术 259
11.8.1 我的第一次软件开发经历 259
11.8.2 现在的报表处理状况 260
11.8.3 报表优化核心技术：物化视图和语句重写 261
11.8.4 为什么不要自己编写汇总表 263
11.8.5 报表优化的基本思路及示例 263
11.8.6 报表优化示例 264
11.8.7 为什么没有实现语句重写 268
11.8.8 it行业到底是买方市场还是卖方市场 269
第12章 统计信息采集与性能优化 272
12.1 我闯大祸了 273
12.1.1 常在河边走，哪有不湿鞋的 273
12.1.2 太急于表现了 273
12.1.3 建一个索引，搞死一个系统 274
12.1.4 我被骂得满地找地缝 274
12.1.5 初识问题原因 275
12.1.6 问题根本原因 275
12.2 优化器原理和统计信息采集作用 276
12.2.1 sql语句执行过程 276
12.2.2 基于规则优化器（rbo）简介 277
12.2.3 基于成本优化器（cbo）简介 278
12.2.4 如何将葫芦和瓢都按下 278
12.2.5 为什么要进行统计信息采集 279
12.3 自动采集统计信息 279
12.3.1 自动采集统计信息的特点 279
12.3.2 自动还是手工 280
12.3.3 超长的自动统计信息采集 280
12.3.4 一次变味的数据库升级技术研讨会 282
12.4 定制采集统计信息 282
12.4.1 统计信息采集基本策略 282
12.4.2 统计信息采集实施策略 283
12.4.3 统计信息采集具体方法 283
12.4.4 oracle 10g鬼精鬼精的 285
12.5 若干最佳实践经验 286
12.5.1 自动和手工结合进行统计信息采集 286
12.5.2 锁住统计信息采集 286
12.5.3 数据分布统计（histogram）建议 286
12.5.4 批处理中的统计信息采集 287
12.5.5 铁路警察，各管一段 288
第13章 感悟性能优化分析的高级工具 290
13.1 oracle 10g = oracle 10a 291
13.1.1 外部手工管理变内部自动管理 291
13.1.2 oracle 10g都有哪些自动的东西 292
13.2 awr是个好东西 292
13.2.1 awr原理 292
13.2.2 awr基本操作 293
13.2.3 把awr功能用个够 295
13.3 addm：oracle能自动诊断监控吗 298
13.3.1 addm能干啥 298
13.3.2 dba要失业了吗 300
13.4 sql优化进入工业化时代 301
13.4.1 传统模式到工业化 301
13.4.2 sql tuning advisor能做哪些优化 302
13.4.3 sql access advisor能做哪些优化 304
13.4.4 sql tuning advisor和sql access advisor的差异 304
13.4.5 oem中的每条命令我都会敲 304
13.4.6 it工业化时代的初级阶段 305
第14章 参数配置与性能优化 307
14.1 神奇的“魔术师” 308
14.1.1 不调系统参数 308
14.1.2 调错系统参数 308
14.2 漫谈初始化参数 309
14.2.1 神奇的初始化参数 309
14.2.2 参数设置基本思路和经验 310
14.2.3 将log buffer设它个几百兆 311
14.3 自动内存管理 311
14.3.1 dba真地快没活干了 311
14.3.2 自动内存管理技术管用吗 314
14.4 buffer cache优化 315
14.4.1 buffer cache参数设置思路 315
14.4.2 buffer cache优化技术 316
14.4.3 buffer cache的其他优化技术 318
14.5 shared pool优化 319
14.5.1 shared pool参数设置思路 319
14.5.2 shared pool优化技术 320
14.5.3 再撞一次墙 321
14.6 pga优化 321
14.6.1 pga参数设置思路 321
14.6.2 匪夷所思的做法 323
14.7 奇妙的oracle内部参数 325
14.7.1 oracle有神奇的内部参数吗？ 325
14.7.2 内部参数的一次神奇作用 325
14.7.3 不要滥用内部参数 327
14.7.4 令人眼花缭乱的内部参数和event 327
第15章 存储技术与性能优化 330
15.1 什么时候才考虑i/o优化 331
15.2 裸设备？文件系统？asm？ 331
15.2.1 裸设备有那么神奇吗？ 331
15.2.2 客户期望值太高了 332
15.2.3 文件系统和裸设备的原理分析 332
15.2.4 文件系统同样好 333
15.3 raid与性能优化 334
15.3.1 也说raid 334
15.3.2 ibm太慷慨了 334
15.4 oracle管存储了 336
15.4.1 关于asm的疑虑 336
15.4.2 asm是什么？ 336
15.4.3 asm有什么技术优势？ 337
15.4.4 oracle即将不支持裸设备了 338
15.5 asm优化策略 338
15.5.1 裸设备与asm的性能对比 338
15.5.2 如何保证asm实施的高性能 340
15.5.3 asm事例的参数设置建议 341
15.6 asm实施案例 343
15.6.1 我所见过的真正海量数据库 343
15.6.2 裸设备还是asm文件系统？ 344
15.6.3 asm、omf、大表空间技术的完美结合 344
15.6.4 年轻教授被asm气得直跳脚 345
15.6.5 宽容平和的心态 346
第16章 数据保护中的性能优化 348
16.1 oracle丰富的数据保护技术 349
16.1.1 oracle高可用性解决方案全景图 349
16.1.2 相关技术和产品的定位 349
16.2 rman实施现状分析 350
16.2.1 备份恢复只是磁带库厂商的事情？ 350
16.2.2 rman实施中常见问题分析 351
16.3 rman备份的优化 353
16.3.1 rman备份优化的基本策略 353
16.3.2 rman备份优化的传统技术 353
16.3.3 在表空间级进行rman备份 354
16.3.4 10g的快速增量备份技术 356
16.3.5 备份压缩技术 358
16.4 rman恢复的优化 358
16.4.1 头疼医头，脚疼医脚 358
16.4.2 降低日志恢复量 360
16.4.3 增量更新备份 361
16.5 快速恢复数据的新技术：flashback 361
16.5.1 人为逻辑错误是最大的单一因素 361
16.5.2 传统的数据恢复技术及缺陷 362
16.5.3 flashback技术概述 363
16.5.4 flashback技术综合对比 364
16.5.5 flashback技术与传统数据恢复技术综合运用 365
16.6 data guard实施中的优化 365
16.6.1 容灾系统与生产系统是紧密相关的 365
16.6.2 还是原理最重要 366
16.6.3 日志传输的优化 366
16.6.4 日志恢复的优化 371
16.6.5 容灾系统与生产系统的配置关系 372
16.6.6 也谈data guard与硬件存储镜像技术 372
16.6.7 data guard和存储镜像技术的综合 374
第17章 故障诊断与性能优化 375
17.1 故障诊断与性能优化的区别 376
17.1.1 故障诊断与性能优化不完全是一回事 376
17.1.2 故障诊断需要一个伟大的心脏 376
17.2 大汗淋漓的故障诊断 377
17.2.1 一个“ctrl + c”几乎搞死一个系统 377
17.2.2 啼笑皆非的故障处理过程 378
17.2.3 胁从犯的自责 379
17.3 可别小看数据坏块处理 379
17.3.1 “关于oracle问题的处理” 379
17.3.2 飞机落地了，资料还未看完 380
17.3.3 收集信息、制定处理方案最重要 380
17.3.4 数据坏块处理的八卦图 381
17.3.5 别乱用dul 383
17.3.6 如何防范数据坏块 384
17.4 堪比好来坞大片的情节 385
17.4.1 我的女同事被吓坏了 385
17.4.2 惊心动魄的时刻！ 385
17.4.3 事件远没有结束 386
17.4.4 其实原因很简单 387
17.5 oracle buuuuuuuuuuuuuug 388
17.5.1 我看oracle bug 388
17.5.2 手工作坊与大工厂的差别 389
17.5.3 一个展板都画不下的流程图 389
17.6 软件版本管理和补丁实施 390
17.6.1 相关术语和概念 390
17.6.2 未雨绸缪的补丁实施计划 391
17.6.3 打补丁那点事 392
17.6.4 补丁冲突分析像侦探推理 393
第18章 dba职责及性能管理 395
18.1 我的专职dba经历 396
18.1.1 不太安心的“dba” 396
18.1.2 无所事事的“dba” 396
18.1.3 手忙脚乱的“dba” 397
18.1.4 无所事事的dba 397
18.2 dba职责建议 398
18.2.1 dba的十大任务 398
18.2.2 dba的工作比例 400
18.2.3 不太懂sql的dba 400
18.2.4 一位技术实力超强的dba 401
18.3 dba在性能方面的工作 402
18.3.1 每日的工作 402
18.3.2 每周的工作 403
18.3.3 每月的工作 403
18.3.4 其他的工作 403
18.4 性能管理更重要 404
18.4.1 性能问题其实是管理问题 404
18.4.2 开发人员永远都长不大？ 404
18.4.3 oracle核心技术开发团队的故事 405
18.5 开发与运行维护的脱节 405
18.5.1 开发与运行维护部门的独立性 406
18.5.2 开发与运行维护工作的脱节 406
18.6 客户/开发商/oracle的分工合作 407
18.6.1 目前的分工和定位 407
18.6.2 客户在it系统中的作用 408
18.6.3 建议的分工和定位 409
18.6.4 包含3种角色的项目组 411
18.7 分工合作的成功案例 412
18.7.1 系统运行情况 412
18.7.2 系统主要技术特点 412
18.7.3 项目成功因素分析 413
18.7.4 oracle公司的服务经验 413
18.7.5 项目的不足 414
第19章 软件就是服务 415
19.1 oracle服务体系概述 416
19.1.1 oracle公司组织结构一瞥 416
19.1.2 oracle丰富的服务产品 417
19.2 我看oracle标准服务 419
19.2.1 标准服务不仅仅是法律条款 419
19.2.2 标准服务的益处 419
19.3 爱不释手的metalink 420
19.3.1 幸亏有metalink 420
19.3.2 初尝oracle服务甜头 420
19.3.3 metalink是个大宝藏 421
19.3.4 metalink是个自助式的知识库 422
19.3.5 在metalink中提交sr的经验 423
19.3.6 把metalink当成学习工具 425
19.4 oracle高级客户服务 426
19.4.1 acs服务概述 426
19.4.2 基于itil理念的acs服务 427
19.4.3 我们不是钟点工 430
19.4.4 acs的运行维护服务 430
19.4.5 it系统挑战和acs解决方案服务 432
19.4.6 几种acs解决方案服务 432
19.5 又一次救火之后的感慨 435
19.5.1 又着火了 435
19.5.2 再次感谢metalink 435
19.5.3 客户把系统重新安装了 436
19.5.4 其实还是服务问题 436
第20章 一个更全面的案例 438
20.1 为升级而来 439
20.1.1 初识客户 439
20.1.2 升级方案遇到阻力 439
20.2 以性能优化开路 440
20.2.1 性能是升级的第一大风险 440
20.2.2 调整服务思路 440
20.3 性能整体评估 441
20.3.1 先看操作系统数据 441
20.3.2 数据库基准指标的采集 441
20.3.3 性能分析策略和原则 442
20.4 若干典型问题 443
20.4.1 还是索引这样基础的问题 443
20.4.2 发现了最大的性能瓶颈 445
20.4.3 我把开发人员吓住了 449
20.4.4 参数可调的余地太小 450
20.5 难以解决的问题：中间表 451
20.5.1 又一类典型问题 451
20.5.2 9i没有合适的招 451
20.5.3 10g的有效解决办法 452
20.6 又说分区方案设计 453
20.6.1 分区表太多了 453
20.6.2 分区设计的其他问题 453
20.6.3 综合平衡考虑问题不简单 454
20.7 再说升级 454
20.7.1 对升级的两种极端看法 454
20.7.2 为什么要升级 455
20.7.3 常见的升级方法 456
20.7.4 oracle升级服务包 457
20.7.5 如何降低性能风险 458
第21章 综合类 460
21.1 oracle出硬件了 461
21.1.1 我快变成硬件工程师了 461
21.1.2 我看exadata 461
21.1.3 acs在exadata方面的服务 464
21.2 oracle全文检索技术 465
21.2.1 oracle能做搜索引擎 465
21.2.2 茅塞顿开的解决方案 467
21.2.3 林子大了，什么鸟都有 469
21.3 什么是it系统最宝贵的财富 470
21.3.1 it系统最宝贵的财富是信息本身 470
21.3.2 也谈信息中心的作用 470
21.4 如何阅读oracle联机文档 471
21.4.1 oracle联机文档的确是个宝藏 471
21.4.2 合理分类阅读和利用 471
21.4.3 按工作角色和任务去阅读 473
21.5 it行业中的“伪”科学 474
21.5.1 什么叫it“伪”科学 474
21.5.2 费力不讨好的事情 474
21.5.3 我也是“伪”it科学的吹鼓手 475
21.6 性能优化与桥牌 477
21.6.1 大局观的重要 477
21.6.2 实施计划的重要性 478
21.6.3 应善于捕捉、利用信息 478
21.6.4 合作、沟通的重要性 479
21.6.5 简简单单，平平淡淡就是真 479
21.7 it业其实还是个孩子 480
21.8 大话南游记 481
结束语 484
参考文献 486
2.1.5 “多表连接性能太差” 11
2.1.6 “cpu利用率越低越好” 12
2.1.7 “大内存能解决性能问题” 12
2.1.8 “性能分析就是分析低层细节” 13
2.2 性能优化过程——自顶向下 13
2.2.1 为时已晚 13
2.2.2 什么叫自顶向下方法论 13
2.2.3 体验方法论 15
2.3 高质量it系统的正确认识 15
2.3.1 高质量it系统的目标 15
2.3.2 目标的综合平衡 16
2.3.3 你只管进，不管出啊 16
2.4 20/80规则 17
2.4.1 性能优化中也有20/80规则 17
2.4.2 用数据诠释20/80规则 18
2.5 性能优化过程——自底向上 19
2.5.1 什么叫自底向上方法论？ 19
2.5.2 客户要给我上课 20
2.6 性能优化中的角色分工 20
2.6.1 老外的角色分工 20
2.6.2 国内的角色分工 21
2.7 应用开发指导思想 22
2.7.1 管理重于技术 22
2.7.2 我听后，开心死了 22
2.8 合理运用技术的重要性 22
2.8.1 联机事务处理系统（oltp）和决策支持系统（olap） 22
2.8.2 “你们oracle给我们出一个开发规范和指南吧” 23
2.8.3 4分钟如何优化到1秒钟 24
第3章 性能优化分析基本工具的使用 29
3.1 性能优化中的量化分析 30
3.1.1 隔靴抓痒 30
3.1.2 sql语句到底是怎么执行的 30
3.1.3 性能分析都分析哪些量化指标 32
3.2 工欲善其事，必先利其器 32
3.2.1 sql量化分析和优化工具 32
3.2.2 oracle有大量实用的小工具和命令 33
3.3 sql语句到底是怎么被执行的 34
3.3.1 最经典的执行计划分析工具 34
3.3.2 这种老掉牙的东西，还用啊 34
3.3.3 10g新功能：dbms_xplan 34
3.4 如何配套使用sql*trace和tkprof 35
3.4.1 又一对老古董 35
3.4.2 其实功能非常强 35
3.4.3 报告分析比如何产生报告更重要 37
3.5 最常用的工具：autotrace 37
3.6 一个洋“忽悠”的故事 42
3.6.1 洋和尚到中国来念梵文了 42
3.6.2 洋大“忽悠”啊 43
3.7 性能优化与“三个代表” 43
3.7.1 重温“三个代表” 43
3.7.2 案例背景 43
3.7.3 自底向上方法论的运用 44
3.7.4 关键应用问题的解决 45
3.7.5 诠释“三个代表” 47
第4章 基本索引的使用 49
4.1 索引既简单又复杂 50
4.1.1 关于索引的需求 50
4.1.2 索引其实好简单 50
4.1.3 索引其实好难 50
4.1.4 想做个懂oracle索引的专家，难上加难 51
4.2 索引设计基本建议 52
4.2.1 oracle索引长什么样 52
4.2.2 b*树单字段索引设计建议 53
4.2.3 一招鲜，吃遍天 53
4.3 如何避免索引被抑制 56
4.3.1 无从下手，郁闷至极！ 56
4.3.2 幸亏父母都是数学老师 57
4.3.3 慎用自定义函数 58
4.3.4 关于函数索引使用的建议 58
4.3.5 其实是数据库设计问题 59
4.4 一把双刃剑：复合索引 59
4.4.1 复合索引的重要性 59
4.4.2 我如何“戏弄”客户 60
4.4.3 复合索引原理和设计建议 61
4.4.4 it系统是面向客户的，不是给领导看的 63
4.5 一个既简单又复杂的故事 64
4.5.1 女儿说我吹牛了 64
4.5.2 故事上集 65
4.5.3 故事中集 66
4.5.4 故事下集 66
4.6 如何进行索引监控分析和优化 68
4.6.1 为什么索引i/o那么高 68
4.6.2 别乱建索引 68
4.6.3 如何发现多余的索引 69
4.6.4 如何进行索引碎片分析和整理 70
第5章 为应用软件设计更好的性能和可扩展性 71
5.1 基本概念和原理 72
5.1.1 本章标题有点大吧 72
5.1.2 一个屡见不鲜的错误 72
5.1.3 解剖sql语句执行过程 73
5.2 语句共享性原理 74
5.2.1 再说联机事务处理系统（oltp）
和决策支持系统（olap） 74
5.2.2 如何实现语句共享化 74
5.2.3 开发人员永远比oracle聪明 75
5.2.4 技术服务工作，越做胆子越小 75
5.2.5 如何量化评估语句共享性 76
5.3 回到日本企业案例 77
5.3.1 深入分析技术原因 77
5.3.2 被日本人较真的滋味其实不好受 79
5.4 语句共享性的深入分析 79
5.4.1 语句共享性和查询统计系统的关系 79
5.4.2 语句共享性与扩展性的关系 80
第6章 如何提高排序、表连接性能 81
6.1 如何提高排序性能 82
6.1.1 能不排序就不排序——废话一句 82
6.1.2 查询欠费最高的前100名手机客户 83
6.1.3 痛心疾首的一刻 84
6.1.4 ibm和oracle：亦敌亦友 88
6.2 oracle表连接技术和应用 89
6.2.1 数据库精髓之一：表连接 89
6.2.2 最经典、最常用的表连接技术——嵌套循环 90
6.2.3 嵌套循环连接与索引 91
6.2.4 嵌套循环连接的应用场景及效率 93
6.2.5 适合于大批量数据处理的连接技术 94
6.3 多表连接优化的基本思路 96
6.3.1 总体思路 96
6.3.2 oltp应用的表连接优化 96
6.4 如何使用子查询 96
6.4.1 使用子查询好不好 96
6.4.2 到底是使用in还是exists 97
6.5 回到20/80规则 99
6.5.1 优化详细过程 100
6.5.2 技术方面总结 106
6.5.3 每项工作做到最好都不容易 107
第7章 应用综合优化及总结 108
7.1更多的优化案例 109
7.1.1数据类型不一致导致的问题 109
7.1.2 多此一举的操作 111
7.1.3 错误使用hint 113
7.1.4 oracle和ibm又一次成功合作 117
7.2 可怕的笛卡儿乘积 118
7.2.1 问题的发生和初步解决 119
7.2.2 其实是设计和开发中更深层次问题 120
7.3 说说全表扫描 122
7.3.1 导致数据库性能问题的常见原因 122
7.3.2 何谓全表扫描 122
7.3.3 数据增长与全表扫描的关系 123
7.3.4 硬件太多了 124
7.3.5 导致技术运用复杂化的其他问题 124
7.3.6 更多的类比和感慨 125
7.4 导致性能问题的其他原因 125
7.5 一个应用软件的综合优化 126
7.5.1 优化前的状况 126
7.5.2 优化策略及分工合作 127
7.5.3 优化效果及原因分析 127
7.5.4 主管部门的反应 128
7.5.5 美妙的三降预言同时实现 129
7.5.6 优化工作的艰巨性和长期性 129
7.6 一个朴实无华的好系统 130
7.6.1 国人也能做出精良的好系统 130
7.6.2 巨大升值空间 131
7.6.3 瑕不掩瑜 131
第8章 oracle分区技术及应用 133
8.1 硅谷之行 134
8.1.1 it人的圣地：硅谷 134
8.1.2 我在oracle总部中邪了 135
8.2 我对oracle分区技术的认知过程 135
8.2.1 初尝分区甜头 135
8.2.2 分区给我的痛苦体验 137
8.2.3 全面理解分区技术 138
8.3 分区表技术 138
8.3.1 分区技术原理：分而治之 138
8.3.2 分区表技术概述 140
8.3.3 11g的分区新技术 144
8.4 分区索引技术 146
8.4.1 分区索引技术好难哦 146
8.4.2 10分钟让你理解最难的分区索引 149
8.4.3 分区索引设计指南 151
8.5 更多的分区技术 153
8.5.1 一个神奇的分区技术 153
8.5.2 oracle分区技术发展史 154
8.6 如何实施和评估分区 155
8.6.1 分区设计建议 155
8.6.2 分区效果评估 156
8.6.3 如何在生产系统实施分区 156
8.7 某行业分区方案设计的曲折过程 159
8.7.1 第一阶段：出师不利 159
8.7.2 第二阶段：经验主义错误 160
8.7.3 第三阶段：初见成效 160
8.7.4 第四阶段：日臻完善 160
8.8 分区方案中常见问题探讨 161
8.8.1 问题1：目标方面的误区 161
8.8.2 问题2：分区表设计方面的误区 162
8.8.3 问题3：没有充分考虑应用设计和开发的误区 162
8.8.4 问题4：分区表空间设计方面的误区 163
8.8.5 问题5：分区在大批量数据处理中的误区 164
8.8.6 问题6：分区索引设计方面的误区 164
8.8.7 无止境的分区技术 165
第9章 架构与性能优化 166
9.1 该谈谈架构了 167
9.1.1 架构与性能的关系 167
9.1.2 oracle高端架构产品与性能的关系 167
9.1.3 oracle架构的重要性 168
9.2 基本概念很重要 169
9.2.1 什么是oracle数据库 169
9.2.2 服务器、实例和数据库的关系 170
9.2.3 关于架构方面的误区 172
9.3 it系统架构现状分析 173
9.3.1 一副并不美妙的大蜘蛛网 173
9.3.2 现有体系结构特点分析 174
9.3.3 现有体系结构评估 174
9.4 oracle网格计算 176
9.4.1 oracle 10g = 网格计算 176
9.4.2 按网格计算设计数据库架构 176
9.4.3 乌托邦式架构就是好 178
9.4.4 初级阶段的设计建议 179
9.4.5 关于真正大集中的疑虑 179
9.5 云计算与性能优化 182
9.5.1 满天翻滚的云 182
9.5.2 oracle的红云 182
9.5.3 客户关注的云计算话题 183
9.6 oracle数据库分布式架构 184
9.6.1 数据复制技术 184
9.6.2 data guard技术简介 186
9.6.3 streams技术简介 187
9.6.4 其他数据同步技术 188
9.6.5 数据同步技术的定位和比较 188
9.7 我看分布式架构 190
9.7.1 我不喜欢分布式架构 190
9.7.2 数据大集中与分布式架构 191
9.7.3 分布式架构的用武之地 192
9.7.4 真正的返璞归真 192
9.8 誓做抗拒拆迁的刁民 193
9.8.1 拆迁大锤已高高举起 193
9.8.2 统一战线发挥重要作用 193
9.8.3 人民战争的汪洋大海 195
9.9 一个本来平淡的日子 195
9.9.1 什么专家，拿了钱就跑？ 195
9.9.2 艰难的问题诊断过程 196
9.9.3 一根救命稻草 197
9.9.4 技术方面的教训和感悟 197
9.9.5 犹豫半天的话语 198
第10章 rac与性能优化 200
10.1 关于rac的一些误解和疑虑 201
10.2 rac技术原理 203
10.2.1 系统介绍rac架构和原理 203
10.2.2 rac到底有什么好处 204
10.2.3 10g rac架构新特性 205
10.2.4 我害怕oracle什么技术工作 206
10.3 rac架构的优势 207
10.3.1 为什么rac架构比ha架构好 207
10.3.2 客户的方案不一定是最优的 209
10.4 rac实施方法论 210
10.4.1 还是方法论重要 210
10.4.2 “你打个补丁要三天啊？” 211
10.4.3 如何降低rac实施和运行风险 212
10.4.4 rac其实背了好多黑锅 212
10.5 rac性能优化原理 213
10.5.1 rac性能优化等同于单事例 213
10.5.2 rac性能问题与应用关系 214
10.5.3 应用在rac环境下部署的最佳方式 216
10.6 rac环境下的性能分析 217
10.6.1 rac性能分析基本策略 217
10.6.2 awr报告中的rac性能分析 217
10.6.3 addm报告中的rac问题原因分析 218
10.6.4 gcs性能分析 219
10.6.5 ges性能分析 221
10.6.6 下得去，还要上得来 222
10.7 rac高可用性 222
10.7.1 rac高可用性技术其实很复杂 222
10.7.2 rac高可用性实施思路 223
10.7.3 rac高可用性测试案例和测试过程 223
10.8 rac可扩展性 225
10.8.1 rac不能超过4个节点？ 225
10.8.2 oracle总部rac专家的观点 225
10.8.3 某大型交易系统的扩展性测试 226
10.8.4 如何实施rac扩展性 227
10.9 rac运行维护和故障诊断 228
10.9.1 rac运行维护建议 228
10.9.2 rac故障诊断经验谈 228
10.9.3 瞎猫碰上死耗子 229
第11章 数据仓库中的性能优化 231
11.1 我看数据仓库 232
11.1.1 数据仓库不是仓库管理软件 232
11.1.2 数据仓库鼻祖的精确定义 232
11.1.3 数据仓库的应用特点 233
11.1.4 我所理解的数据仓库 233
11.1.5 本书讲述的数据仓库 234
11.2 数据仓库应用开发指导思想 235
11.2.1 数据仓库应用开发指导思想建议 235
11.2.2 案例为证 235
11.2.3 如何贯彻大批量、并行处理？ 238
11.3 并行处理技术的应用 238
11.3.1 oracle并行处理技术无处不在 238
11.3.2 并行处理举例 239
11.3.3 并行技术的几个层面 240
11.3.4 并行处理经验 242
11.3.5 榨干所有硬件资源 243
11.4 oracle是个大计算器 244
11.4.1 告别农耕时代 244
11.4.2 oracle不仅是一个存数据的大容器 244
11.5 大批量数据etl案例 245
11.5.1 vip客户判断标准 245
11.5.2 外部表 246
11.5.3 merge语句 247
11.5.4 vip计算总体流程图 248
11.5.5 简述一个流程 249
11.5.6 方案评估 250
11.6 “非典”期间的一个典型性问题 250
11.6.1 一个应用开发中的典型性问题 250
11.6.2 oracle系统级临时表 253
11.7 一种快速高效的数据仓库加载方案 253
11.7.1 让洋鬼子激动地蹦到桌子上去 253
11.7.2 快速高效的数据仓库加载方案 255
11.8 报表优化技术 259
11.8.1 我的第一次软件开发经历 259
11.8.2 现在的报表处理状况 260
11.8.3 报表优化核心技术：物化视图和语句重写 261
11.8.4 为什么不要自己编写汇总表 263
11.8.5 报表优化的基本思路及示例 263
11.8.6 报表优化示例 264
11.8.7 为什么没有实现语句重写 268
11.8.8 it行业到底是买方市场还是卖方市场 269
第12章 统计信息采集与性能优化 272
12.1 我闯大祸了 273
12.1.1 常在河边走，哪有不湿鞋的 273
12.1.2 太急于表现了 273
12.1.3 建一个索引，搞死一个系统 274
12.1.4 我被骂得满地找地缝 274
12.1.5 初识问题原因 275
12.1.6 问题根本原因 275
12.2 优化器原理和统计信息采集作用 276
12.2.1 sql语句执行过程 276
12.2.2 基于规则优化器（rbo）简介 277
12.2.3 基于成本优化器（cbo）简介 278
12.2.4 如何将葫芦和瓢都按下 278
12.2.5 为什么要进行统计信息采集 279
12.3 自动采集统计信息 279
12.3.1 自动采集统计信息的特点 279
12.3.2 自动还是手工 280
12.3.3 超长的自动统计信息采集 280
12.3.4 一次变味的数据库升级技术研讨会 282
12.4 定制采集统计信息 282
12.4.1 统计信息采集基本策略 282
12.4.2 统计信息采集实施策略 283
12.4.3 统计信息采集具体方法 283
12.4.4 oracle 10g鬼精鬼精的 285
12.5 若干最佳实践经验 286
12.5.1 自动和手工结合进行统计信息采集 286
12.5.2 锁住统计信息采集 286
12.5.3 数据分布统计（histogram）建议 286
12.5.4 批处理中的统计信息采集 287
12.5.5 铁路警察，各管一段 288
第13章 感悟性能优化分析的高级工具 290
13.1 oracle 10g = oracle 10a 291
13.1.1 外部手工管理变内部自动管理 291
13.1.2 oracle 10g都有哪些自动的东西 292
13.2 awr是个好东西 292
13.2.1 awr原理 292
13.2.2 awr基本操作 293
13.2.3 把awr功能用个够 295
13.3 addm：oracle能自动诊断监控吗 298
13.3.1 addm能干啥 298
13.3.2 dba要失业了吗 300
13.4 sql优化进入工业化时代 301
13.4.1 传统模式到工业化 301
13.4.2 sql tuning advisor能做哪些优化 302
13.4.3 sql access advisor能做哪些优化 304
13.4.4 sql tuning advisor和sql access advisor的差异 304
13.4.5 oem中的每条命令我都会敲 304
13.4.6 it工业化时代的初级阶段 305
第14章 参数配置与性能优化 307
14.1 神奇的“魔术师” 308
14.1.1 不调系统参数 308
14.1.2 调错系统参数 308
14.2 漫谈初始化参数 309
14.2.1 神奇的初始化参数 309
14.2.2 参数设置基本思路和经验 310
14.2.3 将log buffer设它个几百兆 311
14.3 自动内存管理 311
14.3.1 dba真地快没活干了 311
14.3.2 自动内存管理技术管用吗 314
14.4 buffer cache优化 315
14.4.1 buffer cache参数设置思路 315
14.4.2 buffer cache优化技术 316
14.4.3 buffer cache的其他优化技术 318
14.5 shared pool优化 319
14.5.1 shared pool参数设置思路 319
14.5.2 shared pool优化技术 320
14.5.3 再撞一次墙 321
14.6 pga优化 321
14.6.1 pga参数设置思路 321
14.6.2 匪夷所思的做法 323
14.7 奇妙的oracle内部参数 325
14.7.1 oracle有神奇的内部参数吗？ 325
14.7.2 内部参数的一次神奇作用 325
14.7.3 不要滥用内部参数 327
14.7.4 令人眼花缭乱的内部参数和event 327
第15章 存储技术与性能优化 330
15.1 什么时候才考虑i/o优化 331
15.2 裸设备？文件系统？asm？ 331
15.2.1 裸设备有那么神奇吗？ 331
15.2.2 客户期望值太高了 332
15.2.3 文件系统和裸设备的原理分析 332
15.2.4 文件系统同样好 333
15.3 raid与性能优化 334
15.3.1 也说raid 334
15.3.2 ibm太慷慨了 334
15.4 oracle管存储了 336
15.4.1 关于asm的疑虑 336
15.4.2 asm是什么？ 336
15.4.3 asm有什么技术优势？ 337
15.4.4 oracle即将不支持裸设备了 338
15.5 asm优化策略 338
15.5.1 裸设备与asm的性能对比 338
15.5.2 如何保证asm实施的高性能 340
15.5.3 asm事例的参数设置建议 341
15.6 asm实施案例 343
15.6.1 我所见过的真正海量数据库 343
15.6.2 裸设备还是asm文件系统？ 344
15.6.3 asm、omf、大表空间技术的完美结合 344
15.6.4 年轻教授被asm气得直跳脚 345
15.6.5 宽容平和的心态 346
第16章 数据保护中的性能优化 348
16.1 oracle丰富的数据保护技术 349
16.1.1 oracle高可用性解决方案全景图 349
16.1.2 相关技术和产品的定位 349
16.2 rman实施现状分析 350
16.2.1 备份恢复只是磁带库厂商的事情？ 350
16.2.2 rman实施中常见问题分析 351
16.3 rman备份的优化 353
16.3.1 rman备份优化的基本策略 353
16.3.2 rman备份优化的传统技术 353
16.3.3 在表空间级进行rman备份 354
16.3.4 10g的快速增量备份技术 356
16.3.5 备份压缩技术 358
16.4 rman恢复的优化 358
16.4.1 头疼医头，脚疼医脚 358
16.4.2 降低日志恢复量 360
16.4.3 增量更新备份 361
16.5 快速恢复数据的新技术：flashback 361
16.5.1 人为逻辑错误是最大的单一因素 361
16.5.2 传统的数据恢复技术及缺陷 362
16.5.3 flashback技术概述 363
16.5.4 flashback技术综合对比 364
16.5.5 flashback技术与传统数据恢复技术综合运用 365
16.6 data guard实施中的优化 365
16.6.1 容灾系统与生产系统是紧密相关的 365
16.6.2 还是原理最重要 366
16.6.3 日志传输的优化 366
16.6.4 日志恢复的优化 371
16.6.5 容灾系统与生产系统的配置关系 372
16.6.6 也谈data guard与硬件存储镜像技术 372
16.6.7 data guard和存储镜像技术的综合 374
第17章 故障诊断与性能优化 375
17.1 故障诊断与性能优化的区别 376
17.1.1 故障诊断与性能优化不完全是一回事 376
17.1.2 故障诊断需要一个伟大的心脏 376
17.2 大汗淋漓的故障诊断 377
17.2.1 一个“ctrl + c”几乎搞死一个系统 377
17.2.2 啼笑皆非的故障处理过程 378
17.2.3 胁从犯的自责 379
17.3 可别小看数据坏块处理 379
17.3.1 “关于oracle问题的处理” 379
17.3.2 飞机落地了，资料还未看完 380
17.3.3 收集信息、制定处理方案最重要 380
17.3.4 数据坏块处理的八卦图 381
17.3.5 别乱用dul 383
17.3.6 如何防范数据坏块 384
17.4 堪比好来坞大片的情节 385
17.4.1 我的女同事被吓坏了 385
17.4.2 惊心动魄的时刻！ 385
17.4.3 事件远没有结束 386
17.4.4 其实原因很简单 387
17.5 oracle buuuuuuuuuuuuuug 388
17.5.1 我看oracle bug 388
17.5.2 手工作坊与大工厂的差别 389
17.5.3 一个展板都画不下的流程图 389
17.6 软件版本管理和补丁实施 390
17.6.1 相关术语和概念 390
17.6.2 未雨绸缪的补丁实施计划 391
17.6.3 打补丁那点事 392
17.6.4 补丁冲突分析像侦探推理 393
第18章 dba职责及性能管理 395
18.1 我的专职dba经历 396
18.1.1 不太安心的“dba” 396
18.1.2 无所事事的“dba” 396
18.1.3 手忙脚乱的“dba” 397
18.1.4 无所事事的dba 397
18.2 dba职责建议 398
18.2.1 dba的十大任务 398
18.2.2 dba的工作比例 400
18.2.3 不太懂sql的dba 400
18.2.4 一位技术实力超强的dba 401
18.3 dba在性能方面的工作 402
18.3.1 每日的工作 402
18.3.2 每周的工作 403
18.3.3 每月的工作 403
18.3.4 其他的工作 403
18.4 性能管理更重要 404
18.4.1 性能问题其实是管理问题 404
18.4.2 开发人员永远都长不大？ 404
18.4.3 oracle核心技术开发团队的故事 405
18.5 开发与运行维护的脱节 405
18.5.1 开发与运行维护部门的独立性 406
18.5.2 开发与运行维护工作的脱节 406
18.6 客户/开发商/oracle的分工合作 407
18.6.1 目前的分工和定位 407
18.6.2 客户在it系统中的作用 408
18.6.3 建议的分工和定位 409
18.6.4 包含3种角色的项目组 411
18.7 分工合作的成功案例 412
18.7.1 系统运行情况 412
18.7.2 系统主要技术特点 412
18.7.3 项目成功因素分析 413
18.7.4 oracle公司的服务经验 413
18.7.5 项目的不足 414
第19章 软件就是服务 415
19.1 oracle服务体系概述 416
19.1.1 oracle公司组织结构一瞥 416
19.1.2 oracle丰富的服务产品 417
19.2 我看oracle标准服务 419
19.2.1 标准服务不仅仅是法律条款 419
19.2.2 标准服务的益处 419
19.3 爱不释手的metalink 420
19.3.1 幸亏有metalink 420
19.3.2 初尝oracle服务甜头 420
19.3.3 metalink是个大宝藏 421
19.3.4 metalink是个自助式的知识库 422
19.3.5 在metalink中提交sr的经验 423
19.3.6 把metalink当成学习工具 425
19.4 oracle高级客户服务 426
19.4.1 acs服务概述 426
19.4.2 基于itil理念的acs服务 427
19.4.3 我们不是钟点工 430
19.4.4 acs的运行维护服务 430
19.4.5 it系统挑战和acs解决方案服务 432
19.4.6 几种acs解决方案服务 432
19.5 又一次救火之后的感慨 435
19.5.1 又着火了 435
19.5.2 再次感谢metalink 435
19.5.3 客户把系统重新安装了 436
19.5.4 其实还是服务问题 436
第20章 一个更全面的案例 438
20.1 为升级而来 439
20.1.1 初识客户 439
20.1.2 升级方案遇到阻力 439
20.2 以性能优化开路 440
20.2.1 性能是升级的第一大风险 440
20.2.2 调整服务思路 440
20.3 性能整体评估 441
20.3.1 先看操作系统数据 441
20.3.2 数据库基准指标的采集 441
20.3.3 性能分析策略和原则 442
20.4 若干典型问题 443
20.4.1 还是索引这样基础的问题 443
20.4.2 发现了最大的性能瓶颈 445
20.4.3 我把开发人员吓住了 449
20.4.4 参数可调的余地太小 450
20.5 难以解决的问题：中间表 451
20.5.1 又一类典型问题 451
20.5.2 9i没有合适的招 451
20.5.3 10g的有效解决办法 452
20.6 又说分区方案设计 453
20.6.1 分区表太多了 453
20.6.2 分区设计的其他问题 453
20.6.3 综合平衡考虑问题不简单 454
20.7 再说升级 454
20.7.1 对升级的两种极端看法 454
20.7.2 为什么要升级 455
20.7.3 常见的升级方法 456
20.7.4 oracle升级服务包 457
20.7.5 如何降低性能风险 458
第21章 综合类 460
21.1 oracle出硬件了 461
21.1.1 我快变成硬件工程师了 461
21.1.2 我看exadata 461
21.1.3 acs在exadata方面的服务 464
21.2 oracle全文检索技术 465
21.2.1 oracle能做搜索引擎 465
21.2.2 茅塞顿开的解决方案 467
21.2.3 林子大了，什么鸟都有 469
21.3 什么是it系统最宝贵的财富 470
21.3.1 it系统最宝贵的财富是信息本身 470
21.3.2 也谈信息中心的作用 470
21.4 如何阅读oracle联机文档 471
21.4.1 oracle联机文档的确是个宝藏 471
21.4.2 合理分类阅读和利用 471
21.4.3 按工作角色和任务去阅读 473
21.5 it行业中的“伪”科学 474
21.5.1 什么叫it“伪”科学 474
21.5.2 费力不讨好的事情 474
21.5.3 我也是“伪”it科学的吹鼓手 475
21.6 性能优化与桥牌 477
21.6.1 大局观的重要 477
21.6.2 实施计划的重要性 478
21.6.3 应善于捕捉、利用信息 478
21.6.4 合作、沟通的重要性 479
21.6.5 简简单单，平平淡淡就是真 479
21.7 it业其实还是个孩子 480
21.8 大话南游记 481
结束语 484
参考文献 486