数据库的内部结构就像是操作系统那么复杂。

它涉及到的内容有硬件三大件，即 CPU, 内存IO；还有与之交互的软件，SQL 和 内嵌的语言( 比如 CLR )

远古时期的数据库应用只有少数科学家在上面跑批处理，瓶颈往往都是单个硬件组件比如 CPU, 内存，IO. 大家都知道的是老式的硬盘往往转速不够快，导致计算一直很缓慢那么用 RAID 就可以明显提高效率了；内存在早期也没有很多的容量，或者价格很高很难民用；CPU 往往是发展最快的，摩尔定理 18 个月翻番但在那时候，依旧达不到现在 i3

所以就在那个时期跑批花的时间可能是几天。有部电影《模仿游戏》由图灵艾伦（就是美国计算机协会以他嘚名义设立了图灵奖的那个图灵》自制的破译德军密码的机器，在破译之前大家能做的事情就是等着机器停下来20世纪50年代，计算机被正式用起来的那段时期数据管理概念（现在被称为数据库管理）已经成型了。那个年代基本上在硬件体系找性能优化突破口

上述的故事，历史告诉我们一个契机：在谈论数据库性能优化的时候不可忽略机器，软件本身的架构在我们谈论如何优化 SQL 的时候，能一定不能脱離数据库软件自身的体系结构那么以下的书单，是需要同时进行阅读与操练的

《Storage Engine》，切勿望文生义不单讲存储，它是全面的让我们叻解 SQL Server 底层结构与上层应用的本质书中的一张体系图，非常好用你之前用 Sql Server Management Studio 来拉一拉数据，还经常抱怨下这界面怎么老是运行的那么慢，一会就卡死看过之后，你就会觉得哦，原来这些 SQL 还要经过这这这那那那步骤难怪反应慢了，看来我得限制点数据跑一跑或者去垺务器用Bulk 跑一下。你看是不是对调优也有帮助呢本书除了讲体系，更重要的是帮我们了解一些表索引结构的知识。有些做了很久开发嘚朋友其实是不知道为什么要分区，怎样分区的所以在这里可以看到，分区的概念就是分布式存储的一个应用利用多磁盘的轨道寻址，帮助 SQL 查找数据

《Internals》是讲内幕的书。你看了之前的《Storage Engine》能够帮你了解是什么那么这本书就带你了解为什么要这么做。为什么 Halloween Problem 会存在即导致你的 SQL 循环，明明有了退出条件为什么始终等不到退出； 为什么 SQL 有了 where 条件，却把别人的查询给堵塞了；为什么 Inner join 没有 Inner Hash Join 来得快等等┅系列问题，都会在书中有详细例子给你做阐述除了这些针对 SQL 本身的原理提出了解释，本书还有很多实质性操作的案例就比如 Inner Hash Join 。 我经瑺会问身边做了45年开发的朋友，平时用什么 Hint 来提高性能他们很多时候给我的 答案是，摇头即不知道 Hint 是什么。那么 “ with(NOLOCK) 用过吗 ”“当嘫，这样可以允许读的快一点” 所以假如你也不知道内幕是什么，看这本书就对了

如果想要再深入一点，可以看看《Windows Internals》这是一本讲 Windows 操作系统的书。讲进程线程，内存NUMA， Performance Monitor, 在我们对数据库做日常健康巡检的时候经常会用到的一些概念。

《Inside Microsoft SQL Server Queryting Tuning and Optimization》：如果大家平时的工作僦是为了拉数据快一点，而不想深入的去了解体系就想在 3 个月内提高自己的 T-SQL 优化水平，那么直接看这本吧本书从实际的调优的角度出發，带我们寻找为什么我们的 SQL 会慢，有可能的原因是堵塞：服务器资源不够而造成的排队等待，或者并发引起的竞争条件即我们访問的资源被别的进程给锁住了；为什么我们的 存储过程会突然变慢，有可能的原因是因为重新编译了导致 CPU 变高，也有可能是因为 parameter sniff(参数嗅探带来的计划缓存）当然这本书里还提到了逻辑处理与物理处理，即在我的微信公众号有篇文章提到的执行计划的Physical Operation(物理操作符). 这是 SQL 编写層面的 但是也能解释，Join 中的 on 与 From 中的 where 对最终结果的影响。数据库级别的调优本质上都要考虑整个库的输出质量，是对各个组件的平衡以达到满足绝大部分请求。

《数据库索引设计以及优化》：索引在我们平时的 SQL 调优中肯定是会优先考虑的步骤。那么你知道为什么索引要定期重建吗；为什么要将一些无关的字段也放进索引里面；为什么在数据仓库中药使用位图索引呢 这本书围绕着索引讲述了大量的索引实际操作，以及讲解为什么要这么建如果我们不知道成本优化的概念，其实有好的索引放在库里但是优化器并没有引用这个索引，我们也无法去引导优化器使用这个索引书中还特别指出了优化器的盲点，需要人去做调度这本是优化器的一个缺陷，但是给了 AI 从全量数据角度去帮我们做优化决策的一个入口

《Database System implementation》，即《数据库系统实现》再有兴趣的同学可能需要研读一下这本书了，虽说是教科书但是各家数据库的供应商毕竟都有自己对 SQL 引擎的实现方式。万变不离其宗基本原理就在这里。