SQL Server數(shù)據(jù)庫設(shè)計與調(diào)優(yōu)培訓(xùn)
SQL Server數(shù)據(jù)庫設(shè)計與調(diào)優(yōu)培訓(xùn)
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課程簡介:
本課程主要對數(shù)據(jù)庫體系結(jié)構(gòu)進行剖析,講述軟件體系結(jié)構(gòu)對數(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(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)劃等要點進行深入講解。
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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)計的UML工具
- 使用UML設(shè)計數(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
軟件體系結(jié)構(gòu)對數(shù)據(jù)庫的影響
- 全局視角審視數(shù)據(jù)庫對軟件運維的影響
- 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模塊性能對數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的影響
- 業(yè)務(wù)實體內(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
- 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)存儲機制(對比Yahoo的HADOOP存儲機制)
- 剖析Google的MapReduce API切割數(shù)據(jù)的機制
- 剖析MySpace以及eBay的數(shù)據(jù)庫分布設(shè)計策略
- 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)域的運維狀況
- 如何動態(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)的健康狀況進程
- 與數(shù)據(jù)庫文件系統(tǒng)相關(guān)的進程
- 與數(shù)據(jù)庫連接相關(guān)的進程
- CPU個數(shù)與數(shù)據(jù)庫進程的關(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個數(shù)
- 監(jiān)視CPU的運行狀況
- 使用性能計數(shù)器監(jiān)視數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)運行狀況
海量數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)的設(shè)計(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)計可擴展性的數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)(如何應(yīng)對數(shù)據(jù)海量問題)
- 面向服務(wù)原則如何設(shè)計具有分布化的數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)(如何應(yīng)對數(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)計策略
- 數(shù)據(jù)庫表的主鍵設(shè)計(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
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海量數(shù)據(jù)庫表索引的設(shè)計
- 數(shù)據(jù)庫表索引的機制分析
- 如何選擇不同的索引類型
- 索引數(shù)量的尺度
- 動態(tài)索引機制
- 如何提升無索引的數(shù)據(jù)庫表統(tǒng)計檢索的性能
- 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
- 數(shù)據(jù)庫事務(wù)的基本機制
- “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,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)機制
數(shù)據(jù)庫程序優(yōu)化
- SQL解析執(zhí)行的機制
- 數(shù)據(jù)庫內(nèi)置SQL優(yōu)化分析器的機制
- SQL語句優(yōu)化策略
- SQL標(biāo)準(zhǔn)引發(fā)的性能問題
- 使用高級語言編寫存儲過程
- 游標(biāo)與臨時表的使用策略
- 視圖與存儲過程決策
- 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
- 基于總線集成的數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計
- 數(shù)據(jù)倉庫備份回復(fù)策略
- 數(shù)據(jù)倉庫群集設(shè)計
- 大型數(shù)據(jù)中心設(shè)計策略
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