Oracle高性能自動化運維 (High-performance and Automated Operation for Oracle)
內容描述
由於Oracle運維管理的專業性門檻較高，導致Oracle運維管理成本增加。在這種情況下，如何深入掌握Oracle，如何提高數據庫運維效率成為許多數據庫管理者的困擾。盡管國內有關Oracle方面的書籍繁多，但卻沒有一本真正意義上介紹Oracle數據庫運維自動化的書。本書從與Oracle緊密相關的操作系統層面入手，將操作系統架構與Oracle體系有機整合，以逐步深入的方式將Oracle基礎理論運用到實際操作中，引導讀者在面對故障時找到處理問題的正確方法。同時，結合開放式可擴展的自動化運維體系，將數據庫運維工作按需自動化，在保障數據庫高性能運行的同時，大大提高了數據庫運維工作的效率。
目錄大綱
前言
第一篇基礎篇
第1章Linux下的Oracle2
1.1Linux簡介2
1.2Oracle簡介3
1.3Linux內存體系的優勢3
1.4Linux內存體係與Oracle內存空間5
1.4.1Linux用戶空間與內核空間5
1.4.2Linux下的Oracle內存體系結構5
1.4.3Linux下的Oracle內存分配6
1.5小結9
第2章Oracle內存體系結構10
2.1閂（Latch）10
2.1.1Latch簡介10
2.1.2LatchLevel11
2.1.3Latch獲取模式12
2.1.4Latch獲取等待13
2.1.5Latch資源清理回收15
2.2隊列鎖（EnqueueLock）16
2.2.1Lock與Latch的區別16
2.2.2常見的Lock17
2.2.3Lock相關參數18
2.2.4Lock先請求先服務機制18
2.3LibraryCache21
2.3.1LibraryCache與SQL游標21
2.3.2LibraryCache內存結構28
2.3.3LibraryCacheLock（Pin）31
2.4BufferCache34
2.4.1Buffer（Cache）Pool34
2.4.2CacheBufferChain（Latch）37
2.4.3CacheBufferPin40
2.4.4BufferCache等待與優化44
2.5小結47
第3章Oracle重做日誌（Redo）48
3.1Redo功能用途48
3.2Redo組成結構49
3.2.1RedoHeader49
3.2.2RedoRecord49
3.3Redo產生場景53
3.3.1Redo與DML事務53
3.3.2Redo與BlockCleanout55
3.3.3Redo與BlockWrite56
3.3.4Redo與HotBackup56
3.3.5Redo與DirectLoad56
3.3.6Redo與Nologging57
3.4Redo優化58
3.5小結61
第4章Oracle事務與回滾段62
4.1 Oracle事務62
4.1.1Oracle事務概覽62
4.1.2Oracle事務ACID原則63
4.1.3Oracle事務與回滾段運行機制64
4.2Oracle回滾段70
4.2.1回滾段與一致性讀70
4.2.2回滾段與事務鎖定71
4.2.3回滾段與塊清除72
4.3Oracle事務恢復73
4.3.1回滾操作下的事務恢復73
4.3.2進程崩潰下的事務恢復74
4.3.3實例崩潰下的事務恢復75
4.3.4數據庫異常關閉下的事務恢復75
4.4Oracle回滾段特殊恢復76
4.4.1Oracle回滾段特殊恢復隱藏參數77
4.4.2Oracle回滾段特殊恢復場景78
4.4.3Oracle回滾段特殊恢復實戰80
4.5小結81
第二篇優化篇
第5章OracleSQL優化84
5.1OracleSQL游標84
5.1.1私有SQL游標84
5.1.2共享SQL游標85
5.1.3LibraryCache中的SQL游標85
5.1.4SQL游標與Session游標緩存區88
5.2OracleSQ L解析與執行91
5.2.1OracleSQL解析91
5.2.2OracleSQL執行93
5.3Oracle表連接查詢96
5.3.1NESTEDLOOPS97
5.3.2HASHJOIN97
5.3.3SORTMERGE98
5.4Oracle統計信息98
5.4.1默認統計信息98
5.4.2手動蒐集統計信息99
5.5Oracle直方圖102
5.5.1直方圖概要102
5.5.2直方圖優化103
5.6Oracle提示107
5.6.1Oracle提示的語法及使用108
5.6.2Oracle提示失效場景108
5.7OracleSQL跟踪109
5.7.110046事件跟踪109
5.7 .2SQL跟踪與Tkprof112
5.8小結113
第6章OracleCBO優化114
6.1CBO優化器模式與CPU成本114
6.1.1CBO優化器模式114
6.1.2CBO優化器模式下的執行計劃調整115
6.1.3CPU成本121
6.1.4CPU成本啟用124
6.2謂詞選擇率與基數計算124
6.2.1單謂詞選擇率與基數計算124
6.2.2多謂詞選擇率與基數計算129
6.3表連接選擇率與基數計算132
6.3.1表連接選擇率與基數計算解析132
6.3.2表連接選擇率與基數計算驗證134
6.4Oracle查詢轉換提示136
6.4.1dynamic_sampling提示136
6.4.2leading與ordered 示138
6.4.3index提示140
6.4.4index_join提示141
6.4.5index_ffs提示142
6.4.6index_ss提示144
6.4.7index_combine提示145
6.4.8use_concat提示147
6.4.9expand與no_expand提示148
6.4.10merge與no_merge提示148
6.4.11unnest與no_unnest提示150
6.4.12push_pred與no_push_pred提示151
6.4.13push_subq與no_push_subq提示152
6.4.14pq_distribute提示155
6.4.15driving_site提示158
6.5小結159
第三篇方法篇
第7章Oracle備份恢復162
7.1備份恢復與日誌記錄體系162
7.1.1Oracle日誌記錄體系162
7.1.2Oracle備份恢復與日誌記錄體系166
7.2備份恢復與物理文件183
7.2.1備份恢復與控製文件184
7.2.2備份恢復與數據文件（頭）201
7.2.3備份恢復與日誌文件（頭）204
7.3備份恢復實現205
7.3.1ShutdownClean恢復206
7.3.2ShutdownAbort（Crash）恢復210
7.3.3冷備恢復213
7.3.4熱備恢復216
7.4制定RMAN備份恢復計劃224
7.4.1RMAN備份策略制定224
7.4.2RMAN備份腳本227
7.4.3RMAN日常備份腳本228
7.5小結235
第 8章Oracle自動化運維管理系統236
8.1Oracle自動化查詢管理系統236
8.1.1查詢表空間使用情況237
8.1.2查詢Lock鎖定信息239
8.1.3查詢事務運行狀態240
8.1.4查詢LibraryCache命中率241
8.1 .5查詢BufferCache命中率241
8.1.6查詢Latch命中率242
8.1.7查詢特定Latch命中率243
8.1.8查詢活動會話信息244
8.1.9查詢SQL執行情況245
8.1.10查詢SQL執行性能247
8.1. 11查詢SQL執行計劃248
8.1.12查詢游標使用情況249
8.1.13查詢日誌切換頻率251
8.1.14查詢會話等待情況252
8.1.15查詢系統等待情況253
8.1.16查詢系統平均等待255
8.2Oracle自動化運維監控系統257
8.2.1自動化運維監控系統架構257
8.2.2自動化運維監控系統環境準備258
8.2.3部署操作系統級自動化運維監控260
8.2.4部署數據庫級自動化運維監控273
8.2. 5部署Agent_AII與Mail_All調度282
8.3小結295
第9章Oracle自動化歷史分析系統一296
9.1自動化歷史分析系統296
9.1.1自動化歷史分析 系統架構296
9.1.2自動化歷史分析系統環境準備297
9.1.3自動化歷史分析系統部署300
9.2自動化歷史分析系統與自動化查詢管理系統320
9.2.1歷史分析系統接入查詢管理系統320
9.2.2查詢管理系統中的歷史分析323
9.3小結326
第10章Oracle自動化實時監控系統327
10.1自動化實時監控系統架構327
10.2自動化實時監控系統環境準備328
10.2.1服務器環境準備328
10.2.2數據庫環境準備334
10.3自動化實時監控系統部署349
10.3.1部署實時監控系統主體程序349
10.3.2部署實時監控系統監控項364
10.4自動化實時監控系統使用示例378
10.4.1user_call實時監控378
10.4.2redo_gen實時監控379
10.5小結381
作者介紹
冷菠，DBA，有近10年Oracle數據庫管理與運維經驗，曾擔任美資企業Senior DBA職務、支付寶成都公司數據庫團隊負責人，現就職於上市公司海康威視重慶分公司。
擅長數據庫備份恢復、數據庫性能診斷優化以及數據庫運維自動化等，對於主機存儲、網絡、系統業務架構、大數據有較為深入的研究。目前致力於大數據、智能一體化、開源雲計算等領域的佳實踐探索。主要涉及領域有通信、金融、遊戲、政府部門以及傳統製造業領域。
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2017-07-01