《深入SQL Server 2016高可用》是2018年水利水電出版社出版的圖書，作者是Paul Bertucci。
基本介紹
編輯推薦,內容簡介,作者簡介,目錄,
編輯推薦
●大咖作者：全球著名數據專家Paul Bertucci親著，超過30年構建高關鍵性、大規模資料庫經驗。
●案例寶貴：本書全部案例，均來自全球500強企業的真實實踐。
●從淺入深：理論講解深入淺出，實踐操作步驟詳細。
●內容全面：涵蓋了資料庫高可用從入門深入的方方面面。
內容簡介
“永遠線上，永遠可用”對於任何一個現代化公司來說，這不僅是一個業務目標，更是競爭需求。
本書重點講述了SQL Server 2016的高可用特性及企業實戰技術。通過學習並掌握這些技術，讀者能夠親自打造一個高可用性系統。主要內容包括微軟SQL Server集群、SQL數據複製、日誌遷移、資料庫鏡像/快照、持續可用性組以及基於Azure的大數據和Azure SQL內置架構等。本書還提供了一組反映企業真實的高可用性需求的業務場景，引領讀者學習高可用性的設計過程，並講解如何選擇*合適的高可用性選項、方法及策略，從而使讀者學會用特定的技術方案來實現業務場景的高可用性需求。本書業務場景的引入及實現源自真實的客戶案例，便於讀者理解真實業務場景的高可用性情況。
本書適合系統設計師、系統架構師、系統管理員、數據構架師、DBA、SQL開發人員及一些管理崗位人員（如CIO、CTO等）學習參考，也適合大學資料庫相關專業的師生作為參考用書。
作者簡介
Paul Bertucci:世界著名數據專家,著有SQL Server Unleashed系列 圖書, 他是Data by Design公司創始人、Symantec前總數據架構師以及 Autodesk前總架構師。他將其超過30年的構建高關鍵性、大規模數 據庫經驗帶入他的每一本著作 。
目錄
前言
Part I 理解高可用性
第1章 理解高可用性 1
1.1 高可用性概述 1
1.2 可用性計算 5
1.2.1 可用性計算示例：一個24×7×365的套用 5
1.2.2 連續可用性 7
1.3 可用性變數 9
1.4 實現高可用性的一般設計方法 11
1.5 內置高可用性的開發方法 12
1.5.1 評估現有套用 14
1.5.2 什麼是服務水平協定？ 15
1.6 高可用性業務場景 15
1.6.1 套用服務供應商 16
1.6.2 全球銷售和市場品牌推廣 16
1.6.3 投資組合管理 17
1.6.4 挖掘前確認的呼叫中心 17
1.7 提供高可用性的微軟技術 18
1.8 小結 19
第2章 微軟高可用性選項 21
2.1 高可用性入門 21
2.1.1 創建容錯磁碟：RAID和鏡像 23
2.1.2 利用RAID提高系統可用性 24
2.1.3 通過分散伺服器來降低風險的實例 29
2.2 構建高可用性解決方案的微軟選項 30
2.2.1 Windows伺服器故障轉移集群 31
2.2.2 SQL集群 32
2.2.3 AlwaysOn可用性組 34
2.2.4 數據複製 35
2.2.5 日誌傳送 36
2.2.6 資料庫快照 37
2.2.7 微軟Azure選項和AzureSQL資料庫 38
2.2.8 套用集群 40
2.3 小結 41
Part II 選擇正確的高可用性方法
第3章 高可用性選擇 43
3.1 實現高可用性的四步過程 43
3.2 步驟1：啟動第0階段高可用性評估 44
3.2.1 第0階段高可用性評估所需資源 44
3.2.2 第0階段高可用性評估的任務 45
3.3 步驟2：量測高可用性的主要變數 47
3.4 步驟3：確定高可用性最優解決方案 48
3.5 步驟4：檢驗所選高可用性解決方案的成本 66
3.5.1 ROI計算 66
3.5.2 在開發方法中添加高可用性元素 67
3.6 小結 68
Part III 高可用性實現
第4章 故障轉移集群 71
4.1 不同形式的故障轉移集群 72
4.2 集群如何工作 73
4.2.1 理解WSFC 74
4.2.2 利用NLB擴展WSFC 77
4.2.3 在WFSC中如何設定SQLServer集群和AlwaysOn的實現階段 78
4.2.4 故障轉移集群的安裝 79
4.3 SQL集群配置 84
4.4 AlwaysOn可用性組配置 84
4.5 SQL Server資料庫磁碟配置 85
4.6 小結 86
第5章 SQL Server集群 87
5.1 在WSFC下安裝SQL Server集群 88
5.2 SQL Server故障轉移集群中需注意的問題 99
5.3 多站點SQLServer故障轉移集群 99
5.4 場景1：具有SQL Server集群的套用服務提供商 100
5.5 小結 102
第6章 SQL Server AlwaysOn可用性組 103
6.1 AlwaysOn可用性組用例 103
6.1.1 Windows伺服器故障轉移集群 104
6.1.2 AlwaysOn故障轉移集群實例 104
6.1.3 AlwaysOn可用性組 105
6.1.4 故障轉移與擴展選項結合 108
6.2 構建一個多節點AlwaysOn配置 108
6.2.1 驗證SQL Server實例 109
6.2.2 設定故障轉移集群 109
6.2.3 準備資料庫 111
6.2.4 啟用AlwaysOn高可用性 111
6.2.5 備份資料庫 112
6.2.6 創建可用性組 112
6.2.7 選擇可用性組的資料庫 113
6.2.8 確定主副本和次要副本 115
6.2.9 同步數據 116
6.2.10 設定監聽器 118
6.2.11 連線所用的監聽器 121
6.2.12 故障轉移到次要副本 121
6.3 儀錶盤和監測 123
6.4 場景2：使用AlwaysOn可用性組的投資組合管理 124
6.5 小結 126
第7章 SQL Server資料庫快照 127
7.1 資料庫快照的含義 128
7.2 即寫即拷技術 131
7.3 何時使用資料庫快照 132
7.3.1 恢複目的的快照還原 132
7.3.2 在大規模更改之前保護資料庫 133
7.3.3 提供測試（或質量保證）起始點（基線） 133
7.3.4 提供時間點報表資料庫 134
7.3.5 從鏡像資料庫提供高可用性和卸載報表資料庫 135
7.4 設定和撤銷資料庫快照 136
7.4.1 創建一個資料庫快照 136
7.4.2 撤銷一個資料庫快照 140
7.5 用於恢復的資料庫快照還原 140
7.5.1 通過資料庫快照還原源資料庫 140
7.5.2 利用資料庫快照進行測試和QA 141
7.5.3 資料庫快照的安全保障 142
7.5.4 快照的稀疏檔案大小管理 142
7.5.5 每個源資料庫的資料庫快照個數 143
7.5.6 為實現高可用性添加資料庫鏡像 143
7.6 資料庫鏡像的含義 143
7.6.1 何時使用資料庫鏡像 145
7.6.2 資料庫鏡像配置的角色 145
7.6.3 角色扮演和角色切換 145
7.6.4 資料庫鏡像工作模式 146
7.7 設定和配置資料庫鏡像 147
7.7.1 準備鏡像資料庫 147
7.7.2 創建端點 149
7.7.3 授權許可權 151
7.7.4 在鏡像伺服器上創建資料庫 151
7.7.5 確定資料庫鏡像的其他端點 153
7.7.6 監視鏡像資料庫環境 154
7.7.7 刪除鏡像 157
7.8 測試從主伺服器到鏡像伺服器的故障轉移 158
7.9 在資料庫鏡像上設定資料庫快照 160
7.10 場景3：使用資料庫快照和資料庫鏡像的投資組合管理 162
7.11 小結 164
第8章 SQL Server數據複製 165
8.1 實現高可用性的數據複製 165
8.1.1 快照複製 165
8.1.2 事務複製 166
8.1.3 合併複製 166
8.1.4 數據複製的含義 167
8.2 發布伺服器、分發伺服器和訂閱伺服器的含義 169
8.2.1 發布和項目 170
8.2.2 篩選項目 170
8.3 複製方案 173
8.3.1 中央發布伺服器 174
8.3.2 具有遠程分發伺服器的中央發布伺服器 175
8.4 訂閱 176
8.4.1 請求訂閱 176
8.4.2 推送訂閱 177
8.5 分發資料庫 177
8.6 複製代理 178
8.6.1 快照代理 178
8.6.2 日誌讀取器代理 179
8.6.3 分發代理 179
8.6.4 各種其他代理 180
8.7 用戶需求驅動的複製設計 180
8.8 複製設定 180
8.8.1 啟用分發伺服器 181
8.8.2 發布 183
8.8.3 創建一個發布 183
8.8.4 創建一個訂閱 185
8.9 切換到溫備用（訂閱伺服器） 190
8.9.1 切換到溫備用的場景 190
8.9.2 切換到溫備用（訂閱伺服器） 190
8.9.3 訂閱伺服器轉換為發布伺服器（如果需要） 191
8.10 複製監視 191
8.10.1 SQL語句 191
8.10.2 SQL Server Management Studio 192
8.10.3 Windows性能監視器與複製 194
8.10.4 複製配置的備份和恢復 194
8.11 場景2：利用數據複製的全球銷售和市場行銷 196
8.12 小結 198
第9章 SQL Server日誌傳送 199
9.1 廉價的高可用性 199
9.1.1 數據延遲和日誌傳送 200
9.1.2 日誌傳送的設計和管理含義 201
9.2 日誌傳送設定 202
9.2.1 創建日誌傳送之前 202
9.2.2 利用資料庫日誌傳送任務 203
9.2.3 源伺服器發生故障時 211
9.3 場景4：使用日誌傳送的挖掘前呼叫 211
9.4 小結 213
第10章 雲平台的高可用性選項 215
10.1 高可用性雲存在的問題 215
10.2 利用雲計算的高可用性混合方法 216
10.2.1 複製拓撲的雲擴展 217
10.2.2 為提高高可用性的日誌傳送雲擴展 219
10.2.3 為提高高可用性創建一個雲端拉伸資料庫 220
10.2.4 將AlwaysOn可用性組套用到雲端 221
10.2.5 利用雲端的AlwaysOn可用性組 222
10.2.6 在雲端使用高可用性的Azure SQL資料庫 224
10.2.7 使用主動式異地數據複製備援 225
10.2.8 使用雲端Azure大數據選項時的高可用性 226
10.3 小結 226
第11章 高可用性和大數據選項 227
11.1 Azure的大數據選項 227
11.1.1 HDInsight 228
11.1.2 機器學習Web服務 229
11.1.3 數據流分析 229
11.1.4 認知服務 229
11.1.5 數據湖分析 229
11.1.6 數據湖存儲 229
11.1.7 數據工廠 230
11.1.8 嵌入式Power BI 231
11.1.9 微軟Azure數據湖服務 231
11.2 HDInsight特性 231
11.2.1 使用NoSQL功能 232
11.2.2 實時處理 232
11.2.3 互動式分析的Spark 233
11.2.4 用於預測分析和機器學習的R伺服器 233
11.2.5 Azure數據湖分析 233
11.2.6 Azure數據湖存儲 234
11.3 Azure大數據的高可用性 235
11.3.1 數據冗餘 235
11.3.2 高可用性服務 236
11.4 如何創建一個高可用性的HDInsight集群 236
11.5 大數據訪問 244
11.6 從企業初創到形成規模的過程中，大數據經歷的七個主要階段 246
11.7 大數據解決方案需要考慮的其他事項 249
11.8 Azure大數據用例 249
11.8.1 用例1：疊代探索 249
11.8.2 用例2：基於需求的數據倉庫 250
11.8.3 用例3：ETL自動化 250
11.8.4 用例4：BI集成 250
11.8.5 用例5：預測分析 250
11.9 小結 250
