Oracle性能預測（簡體書）

譯者序
前言
第1章 性能預測導論
1.1 風險：一個四個字母的單詞（RISK）
1.2 服務水平管理
1.3 建模：化繁為簡
1.4 模型類型
1.4.1 數學模型
1.4.2 基準模型
1.4.3 模擬模型
1.4.4 基準和模擬之間的差異
1.5 Oracle性能預測的挑戰

第2章 基本性能預測
2.1 計算系統是活的
2.2 事務是工作的單元/計量單位
2.2.1 到達率
2.2.2 事務處理器
2.2.3 隊列
2.2.4 事務流
2.3 響應時間曲線
2.4 CPU和IO子系統建模
2.5 方法是必須的
2.6 數據采集
2.7 基礎數學
2.7.1 公式
2.7.2 應用程序
2.7.3 管理層需要知道什么
2.8 風險緩解策略
2.8.1 優化應用程序和Oracle
2.8.2 購買更多的CPU能力
2.8.3 平衡現有的工作負載
2.9 小結

第3章 提高預測精度
3.1 預測陷阱
3.2 模型選擇
3.2.1 要問的問題
3.2.2 基本預測模型
3.3 基線選擇
3.4 響應時間數學
3.4.1 Erlang C預測公式
3.4.2 對比預測公式
3.5 計算平均值
3.5.1 正確的分布模式
3.5.2 如何求多個值的平均值
3.6 案例研究：高光公司
3.6.1 確定研究課題
3.6.2 收集和描述工作負載
3.6.3 選擇預測模型
3.6.4 預測和驗證
3.6.5 我們告訴管理層什么
3.7 小結

第4章 基礎預測統計
4.1 什么是統計
4.2 樣本與總體
4.3 描述樣本
4.3.1 用數值描述樣本
4.3.2 可視化地描述數據樣本
4.3.3 完整地描述樣本數據
4.4 做出推斷
4.4.1 使用總體標準差
4.4.2 使用標準誤
4.5 騙人的精度
4.6 小結

第5章 實用排隊論
5.1 排隊系統符號
5.2 Little法則
5.3 Kendall的符號
5.4 排隊論工作簿
5.5 隊列配置和響應時間曲線位移
5.5.1 觀察不同隊列配置的影響
5.5.2 響應時間曲線的上下左右移動
5.6 應用排隊論所面臨的挑戰
5.7 小結

第6章 系統化地預測性能
6.1 需要有一種方法
6.2 OraPub的預測方法
6.2.1 確定研究課題
6.2.2 收集工作負載數據
6.2.3 描述工作負載
6.2.4 開發和使用適當的模型
6.2.5 驗證預測
6.2.6 預測
6.3 小結

第7章 描述工作負載
7.1 面臨的挑戰
7.2 收集工作負載
7.2.1 收集操作系統數據
7.2.2 收集Oracle數據
7.3 定義工作負載組成部分
7.4 對工作負載建模
7.4.1 簡單工作負載模型
7.4.2 單類工作負載模型
7.4.3 多類工作負載模型
7.5 選擇峰值
7.5.1 選擇單一樣本
7.5.2 匯總多個工作負載樣本
7.6 小結

第8章 比例模型
8.1 比例模型概念
8.2 比例模型公式
8.3 收集和描述工作負載
8.4 推導比例
8.4.1 推導出批處理對CPU的比例
8.4.2 推導OLTP對CPU的比例
8.5 比例模型預測
8.6 小結

第9章 線性回歸模型
9.1 避免非線性領域
9.2 尋找關系
9.3 確定線性關系
9.3.1 查看原始數據
9.3.2 查看原始數據曲線圖
9.3.3 查看殘差數據
9.3.4 查看殘差數據曲線圖
9.3.5 查看回歸公式
9.3.6 查看相關性強度
9.3.7 如果一切正常，執行預測
9.4 處理離群值
9.4.1 離群值的識別
9.4.2 確定何時停止
9.5 回歸分析案例研究
9.6 小結

第10章 可擴展性
10.1 物理CPU和有效CPU之間的關系
10.2 預測時如何使用可擴展性
10.3 可擴展性涉及什么
10.4 加速和擴展
10.5 哪個預測模型受到可擴展性影響
10.6 可擴展性模型
10.6.1 阿姆達爾擴展
10.6.2 幾何級數擴展
10.6.3 二次方擴展
10.6.4 超級串行擴展
10.7 確定可擴展性的方法
10.7.1 從物理CPU數據到有效CPU數據
10.7.2 基準：物理CPU數量對吞吐量的數據
10.7.3 真實系統：系統負載和吞吐量數據
10.8 小結