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并发、大容量、高性能数据库设计与优化     16752 次浏览    1347 次 
专家讲师:Keen,曾任阿里巴巴集团高级数据架构师,Oracle ACE 总监。
地点时间:北京 11月17-18日 上海 深圳根据报名开班
课程费用:5000元/,详见 公开课学习手册
企业内训:可以根据企业需求,定制内训,详见 内训学习手册

《数据架构师》  认证方式  
1.知识:权威知识考试;
2.技能:真实案例实践考评;
3.经验:工作经验审核;
4.素养:未来发展潜力的评估。
 

    从数据库的逻辑设计、物理设计和数据访问多种角度,进行数据库性能优化。从一个数据库的性能优化,到多个数据库的性能优化,全面讲解逻辑、物理和数据访问的性能解决策略。

 
培训目标:
培训结束后,学员能够:
  • 数据库性能评价指标
  • 数据库性能相关的因素
  • 数据处理原理
  • 分析当前的数据库
  • 数据库逻辑设计与性能优化
  • 物理设计与性能优化
  • 优化数据访问性能
培训对象: 中高级程序员、系统分析员、数据库管理员、构架设计师、产品市场技术人员
学员基础:具备一定的数据库编程、分析、设计经验
授课方式: 定制课程 + 案例讲解 + 小组讨论,60%案例讲解,40%实践演练,详见 公开课学习手册
实例和故事(某银行、淘宝,google),重现数据性能场景
  • 高峰的并发访问
  • 大数据容量的查询
  • 大数据量的联合查询和统计
  • 长事务处理
  • 大数据容量的数据操作
  • 分布式数据库一致性同步
分析性能关注的问题
  • 并发处理
  • 大数据容量处理
  • 复杂数据查询和统计
  • 长事务处理
  • 分布式数据处理
  • 如何通过逻辑数据库设计优化性能
  • 如何从物理数据库角度优化性能
  • 支持不断增长的性能压力引起的扩展
典型数据库的运行原理,建议结合SQLServer ,MySQLOracle
  • 进程模型
  • 内存分配与管理
  • 日志管理
  • 事务管理
  • 缓存与页面切换
  • SQL查询执行原理
  • 相关配置参数
数据库设计方法与原则
  • 需求分析
  • 模块化设计
  • 什么是三范式
  • 设计出数据库、表、视图和其他数据库对象
  • 数据的一致性原则
  • 使用数据库设计工具
  • 设计之前考虑性能问题
如何设计优秀的数据库
  • 数据库逻辑设计和物理设计的规范化
  • 合理的冗余
  • 主键的设计
  • 外键的设计
  • 字段的设计
  • 数据库物理存储和环境的设计
  • 系统设计
  • 索引的设计
  • 其他设计
行业数据库设计经验方法论
  • 销售行业数据库设计案例分析
  • 金融行业数据库设计案例分析
  • 互联网行业数据库设计案例分析
  • 其他行业案例分析
数据性能场景
  • 高峰的并发访问
  • 大数据量的联合查询和统计
  • 长事务处理
  • 大数据容量的数据操作(查询,更新,修改,删除)性能
  • 分布式数据库一致性同步
性能优化:数据库设计
  • 针对性能的数据库设计基本原则
  • 逻辑数据库设计
  • 物理数据库设计
  • 反规范化设计
  • 分割技术
  • RAID技术
性能优化:SQL算法的改进
  • 只返回需要的数据
  • 尽量少做重复的工作
  • 注意事务和锁
  • 注意临时表和表变量的用法
  • 子查询的用法
  • 慎用游标
  • 尽量使用索引
  • 注意连接条件的写法
  • 其他需要注意的地方
  • 学会分辩SQL语句的优劣
性能优化:索引定期维护
  • 索引的定义
  • 索引的结构、填充因子
  • 聚集索引和非聚集索引
  • 唯一索引和包含列索引
  • 索引碎片整理以及索引重建
  • 删除从未使用过的索引
  • 创建更合适的索引
性能优化:系统调优
  • TempDB的调优
  • 定期转移不需要的历史数据
  • 解决死锁和阻塞
  • 多表JOIN考虑视图
性能优化:海量数据库优化
  • 存储内容分解
  • 根据内容确定存储位置与介质
  • 数据的分库策略:结构划分原则,存储空间,
  • 数据的水平和垂直切割,
  • 多个数据库的访问关系规划,读写分离
  • 多个数据库的数据路由和同步
  • 数据的备份与转储
  • 充分利用缓存提升性能
应对不断发展的数据存储方案:分库设计
  • 数据仓库设计原则与模型搭建
  • 星型架构与雪花型架构
  • 事实表与维度表的设计
  • 逻辑设计与物理设计
  • 数据仓库设计的常用方法
  • 数据仓库设计技巧总结
  • 数据仓库案例分析
某大型数据库设计项目案例
  • 项目介绍
  • 需求分析
  • 分析项目中的数据
  • 数据库容量分析
  • 数据库访问量分析
  • 数据库的逻辑设计和性能优化
  • 数据库的物理设计和性能优化
  • 数据库性能优化方案
  • 数据库性能监测与调优
  • 建立持续的性能扩展架构

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