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SQL Server數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)與調(diào)優(yōu)培訓(xùn)
SQL Server數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)與調(diào)優(yōu)培訓(xùn)
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課程簡介：
本課程主要對(duì)數(shù)據(jù)庫體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行剖析，講述軟件體系結(jié)構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)庫的影響，數(shù)據(jù)庫文件系統(tǒng)優(yōu)化規(guī)劃，數(shù)據(jù)庫內(nèi)存系統(tǒng)優(yōu)化規(guī)劃，數(shù)據(jù)庫進(jìn)程系統(tǒng)優(yōu)化規(guī)劃，海量數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)（使用UML工具完成），數(shù)據(jù)庫程序優(yōu)化，數(shù)據(jù)庫倉庫的規(guī)劃等要點(diǎn)進(jìn)行深入講解。
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內(nèi)容：
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數(shù)據(jù)庫體系結(jié)構(gòu)剖析
- SQL Server不同版本的體系結(jié)構(gòu)剖析
- SQLOS體系結(jié)構(gòu)剖析
- Storage Engine體系結(jié)構(gòu)剖析
- Query Processor體系結(jié)構(gòu)剖析
- 介紹可用于數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的UML工具
- 使用UML設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)相關(guān)流程
- UML中13種圖哪些可以用于數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)
軟件體系結(jié)構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)庫的影響
- 全局視角審視數(shù)據(jù)庫對(duì)軟件運(yùn)維的影響
- 業(yè)務(wù)邏輯服務(wù)器與數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的關(guān)系
- 業(yè)務(wù)邏輯服務(wù)器中的數(shù)據(jù)緩存與數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的關(guān)系
- 數(shù)據(jù)持久化模塊與數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的關(guān)系
- 在業(yè)務(wù)服務(wù)器上如何應(yīng)用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫
- 業(yè)務(wù)邏輯位置（業(yè)務(wù)服務(wù)器或數(shù)據(jù)庫服務(wù)器）決策（性能角度）
- ORM模塊性能對(duì)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的影響
- 業(yè)務(wù)實(shí)體內(nèi)存管理與數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的關(guān)系
數(shù)據(jù)庫文件系統(tǒng)優(yōu)化規(guī)劃
- 數(shù)據(jù)庫服務(wù)器文件系統(tǒng)的性能臨界點(diǎn)
- 數(shù)據(jù)庫服務(wù)器文件系統(tǒng)的分布特征
- 數(shù)據(jù)庫服務(wù)器文件系統(tǒng)的規(guī)模估算
- 剖析Google的GFS的分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)機(jī)制（對(duì)比Yahoo的HADOOP存儲(chǔ)機(jī)制）
- 剖析Google的MapReduce API切割數(shù)據(jù)的機(jī)制
- 剖析MySpace以及eBay的數(shù)據(jù)庫分布設(shè)計(jì)策略
- 操作系統(tǒng)的文件系統(tǒng)與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的文件系統(tǒng)映射關(guān)系
- Disk、SCSI、RAID、NAS、SAN與數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的文件系統(tǒng)
- 剖析不同數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的分區(qū)策
- 數(shù)據(jù)庫分庫策略
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數(shù)據(jù)庫內(nèi)存系統(tǒng)優(yōu)化規(guī)劃
- 剖析數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的內(nèi)存結(jié)構(gòu)
- 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的不同緩存區(qū)的估算
- 監(jiān)視數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的緩存區(qū)域的運(yùn)維狀況
- 如何動(dòng)態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的不同緩存區(qū)的大小
- 如何正確配比數(shù)據(jù)庫的文件系統(tǒng)與內(nèi)存系統(tǒng)
- 影響數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計(jì)分析性能的內(nèi)存因素位置
- 影響數(shù)據(jù)庫SQL程序執(zhí)行效率的內(nèi)存因素位置
- SQL Server的內(nèi)存參數(shù)調(diào)整
- 內(nèi)存大小與連接數(shù)量的關(guān)系
數(shù)據(jù)庫進(jìn)程系統(tǒng)優(yōu)化規(guī)劃
- 監(jiān)視數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和操作系統(tǒng)的健康狀況進(jìn)程
- 與數(shù)據(jù)庫文件系統(tǒng)相關(guān)的進(jìn)程
- 與數(shù)據(jù)庫連接相關(guān)的進(jìn)程
- CPU個(gè)數(shù)與數(shù)據(jù)庫進(jìn)程的關(guān)系
- 如何估算數(shù)據(jù)庫的連接數(shù)據(jù)
- CPU親和度與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)執(zhí)行的效能
- 文件系統(tǒng)執(zhí)行效率與CPU個(gè)數(shù)
- 監(jiān)視CPU的運(yùn)行狀況
- 使用性能計(jì)數(shù)器監(jiān)視數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)運(yùn)行狀況
海量數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)（使用UML工具完成）
- 范式原則如何影響海量數(shù)據(jù)庫表的結(jié)構(gòu)
- 面向?qū)ο笤瓌t如何設(shè)計(jì)可擴(kuò)展性的數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)（如何應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)海量問題）
- 面向服務(wù)原則如何設(shè)計(jì)具有分布化的數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)（如何應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)海量問題）
- 如何決策數(shù)據(jù)字段的類型（數(shù)據(jù)字段類型如何影響數(shù)據(jù)庫性能）
- 行為分析與數(shù)據(jù)庫表設(shè)計(jì)的關(guān)系
- 數(shù)據(jù)庫表的橫縱切割策略
- 數(shù)據(jù)庫表依據(jù)領(lǐng)域分群策略
- 數(shù)據(jù)庫表關(guān)聯(lián)決策
- 數(shù)據(jù)倉庫表設(shè)計(jì)策略
- 數(shù)據(jù)庫表的主鍵設(shè)計(jì)（局部主鍵與全局主鍵）
- 數(shù)據(jù)庫表字段的約束規(guī)則設(shè)計(jì)
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海量數(shù)據(jù)庫表索引的設(shè)計(jì)
- 數(shù)據(jù)庫表索引的機(jī)制分析
- 如何選擇不同的索引類型
- 索引數(shù)量的尺度
- 動(dòng)態(tài)索引機(jī)制
- 如何提升無索引的數(shù)據(jù)庫表統(tǒng)計(jì)檢索的性能
- 海量數(shù)據(jù)庫的“簇索引”與“非簇索引”

數(shù)據(jù)庫事務(wù)設(shè)計(jì)
- 數(shù)據(jù)庫事務(wù)的基本機(jī)制
- “數(shù)據(jù)一致性”性能殺手解決方案
- 如何處理分布式事務(wù)
- 異種數(shù)據(jù)庫集成時(shí)，事務(wù)差異性如何處理
- 剖析“淘寶”網(wǎng)站的支付寶的事務(wù)機(jī)制

數(shù)據(jù)庫程序優(yōu)化
- SQL解析執(zhí)行的機(jī)制
- 數(shù)據(jù)庫內(nèi)置SQL優(yōu)化分析器的機(jī)制
- SQL語句優(yōu)化策略
- SQL標(biāo)準(zhǔn)引發(fā)的性能問題
- 使用高級(jí)語言編寫存儲(chǔ)過程
- 游標(biāo)與臨時(shí)表的使用策略
- 視圖與存儲(chǔ)過程決策
- 數(shù)據(jù)庫可移植性與SQL差異性

數(shù)據(jù)庫倉庫的規(guī)劃
- 高性能的ETL設(shè)計(jì)
- 基于總線集成的數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)
- 數(shù)據(jù)倉庫備份回復(fù)策略
- 數(shù)據(jù)倉庫群集設(shè)計(jì)
- 大型數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)策略

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