實例和故事（某銀行、淘寶，google），重現數據性能場景
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- 高峰的并發訪問
- 大數據容量的查詢
- 大數據量的聯合查詢和統計
- 長事務處理
- 大數據容量的數據操作
- 分布式數據庫一致性同步
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| 分析性能關注的問題 |
- 并發處理
- 大數據容量處理
- 復雜數據查詢和統計
- 長事務處理
- 分布式數據處理
- 如何通過邏輯數據庫設計優化性能
- 如何從物理數據庫角度優化性能
- 支持不斷增長的性能壓力引起的擴展
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| 典型數據庫的運行原理，建議結合SQLServer ，MySQLOracle |
- 進程模型
- 內存分配與管理
- 日志管理
- 事務管理
- 緩存與頁面切換
- SQL查詢執行原理
- 相關配置參數
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| 數據庫設計方法與原則 |
- 需求分析
- 模塊化設計
- 什么是三范式
- 設計出數據庫、表、視圖和其他數據庫對象
- 數據的一致性原則
- 使用數據庫設計工具
- 設計之前考慮性能問題
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| 如何設計優秀的數據庫 |
- 數據庫邏輯設計和物理設計的規范化
- 合理的冗余
- 主鍵的設計
- 外鍵的設計
- 字段的設計
- 數據庫物理存儲和環境的設計
- 系統設計
- 索引的設計
- 其他設計
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| 行業數據庫設計經驗方法論 |
- 銷售行業數據庫設計案例分析
- 金融行業數據庫設計案例分析
- 互聯網行業數據庫設計案例分析
- 其他行業案例分析
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數據性能場景
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- 高峰的并發訪問
- 大數據量的聯合查詢和統計
- 長事務處理
- 大數據容量的數據操作（查詢，更新，修改，刪除）性能
- 分布式數據庫一致性同步
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| 性能優化：數據庫設計 |
- 針對性能的數據庫設計基本原則
- 邏輯數據庫設計
- 物理數據庫設計
- 反規范化設計
- 分割技術
- RAID技術
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| 性能優化：SQL算法的改進 |
- 只返回需要的數據
- 盡量少做重復的工作
- 注意事務和鎖
- 注意臨時表和表變量的用法
- 子查詢的用法
- 慎用游標
- 盡量使用索引
- 注意連接條件的寫法
- 其他需要注意的地方
- 學會分辯SQL語句的優劣
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| 性能優化：索引定期維護 |
- 索引的定義
- 索引的結構、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
- 刪除從未使用過的索引
- 創建更合適的索引
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| 性能優化：系統調優 |
- TempDB的調優
- 定期轉移不需要的歷史數據
- 解決死鎖和阻塞
- 多表JOIN考慮視圖
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| 性能優化：海量數據庫優化 |
- 存儲內容分解
- 根據內容確定存儲位置與介質
- 數據的分庫策略：結構劃分原則，存儲空間，
- 數據的水平和垂直切割，
- 多個數據庫的訪問關系規劃，讀寫分離
- 多個數據庫的數據路由和同步
- 數據的備份與轉儲
- 充分利用緩存提升性能
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| 應對不斷發展的數據存儲方案：分庫設計 |
- 數據倉庫設計原則與模型搭建
- 星型架構與雪花型架構
- 事實表與維度表的設計
- 邏輯設計與物理設計
- 數據倉庫設計的常用方法
- 數據倉庫設計技巧總結
- 數據倉庫案例分析
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| 某大型數據庫設計項目案例 |
- 項目介紹
- 需求分析
- 分析項目中的數據
- 數據庫容量分析
- 數據庫訪問量分析
- 數據庫的邏輯設計和性能優化
- 數據庫的物理設計和性能優化
- 數據庫性能優化方案
- 數據庫性能監測與調優
- 建立持續的性能擴展架構?
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