第1章  商業銀行數據庫架構轉型 1
1.1  商業銀行信息科技發展環境 1
1.1.1 “十四五”規劃 2
1.1.2  金融科技發展規劃 2
1.1.3  銀保監會監管新趨勢 3
1.2  商業銀行信息科技體繫 3
1.2.1  組織架構 4
1.2.2  制度流程 4
1.2.3  IT基礎設施 5
1.2.4  運維支撐 6
1.2.5  容災體繫 7
1.2.6  信息安全 8
1.3  基於ITIL規範的運維體繫 9
1.3.1  事件處理 9
1.3.2  問題處理 9
1.3.3  變更實施 9
1.3.4  應急處置 9
1.3.5  安全配置基線 10
1.4  數據庫架構轉型 10
1.4.1  關繫數據庫起源 11
1.4.2  從商業數據庫到開源數據庫轉型 11
1.4.3  從集中式到分布式數據庫轉型 12
1.4.4  國產數據庫發展 13
1.4.5  數據庫選型策略 15
1.5  轉型對DBA團隊的挑戰 15
1.5.1  組織結構 16
1.5.2  文化建設 16
1.5.3  人纔梯隊建設 16
1.6  新技術運用和輸出 17
1.6.1  NoSQL數據庫 17
1.6.2  NewSQL數據庫 18
1.6.3  數據庫網格 19
1.6.4  新技術運用建議 20
1.6.5  新技術輸出建議 21
小結 21
第2章  從集中式到分布式數據庫 23
2.1  從某商業銀行電商管家繫統談起 24
2.1.1  物理部署架構 24
2.1.2  應用服務器性能瓶頸及解決方案 25
2.2  從集中式到分布式數據庫——電商管家繫統演進之路 25
2.2.1  硬件擴容方案——摩爾定律失效導致效果有限 26
2.2.2  Redis緩存方案——解決高並發性能問題 27
2.2.3  MySQL讀寫分離方案——解決高讀寫比性能問題 28
2.2.4  分庫分表方案——解決性能和容量瓶頸問題 29
2.2.5  分布式數據庫中間件方案——通過中間件透明訪問數據庫 31
2.2.6  分布式數據庫方案——通過數據庫解決所有問題 34
2.3  GoldenDB數據庫的前世今生 35
2.3.1  GoldenDB數據庫的研發和運用歷程 36
2.3.2  GoldenDB數據庫邏輯架構 37
2.3.3  GoldenDB數據庫部署架構 38
2.3.4  GoldenDB數據庫關鍵創新技術 39
2.3.5  GoldenDB數據庫事務的ACID特性 41
2.4  GoldenDB數據庫與CAP理論 43
2.4.1  什麼是CAP理論 43
2.4.2  GoldenDB保證一致性 44
2.4.3  GoldenDB程度保證可用性 45
2.4.4  GoldenDB保證分區容錯性 45
2.5  GoldenDB數據庫應用開發和運維實踐 46
2.5.1  分布式數據庫帶來的挑戰 46
2.5.2  應用開發方面的應對措施 47
2.5.3  生產運維方面的應對措施 48
2.5.4  技術規範的制定和落實 49
小結 50
第3章  從小型機遷移到x86服務器 51
3.1  遷移項目概述 51
3.1.1  商業彙票繫統下移背景與目標 52
3.1.2  遷移計劃 52
3.1.3  數據遷移原理 53
3.1.4  遷移難點分析 54
3.2  小型機與x86服務器大比拼 54
3.2.1  計算資源對比分析 55
3.2.2  存儲資源對比分析 56
3.2.3  可擴展性對比分析 57
3.2.4  可靠性對比分析 57
3.2.5  小型機與x86服務器計算資源實測對比分析 58
3.3  小型機下移x86服務器的資源轉換方案 59
3.3.1  x86服務器資源轉換原則 59
3.3.2  x86服務器資源轉換方案 59
3.3.3  商業彙票繫統資源轉換結果 61
3.4  基礎軟件版本升級與架構優化 61
3.4.1  升級策略 62
3.4.2  不同版本差異性對比 63
3.4.3  軟件架構優化 65
3.4.4  商業彙票繫統軟件升級和架構優化結果 66
3.5  小型機下移x86服務器繫統測試方案 67
3.5.1  傳統測試方法 67
3.5.2  高仿真測試方法 68
3.5.3  性能測試評估原則 70
3.5.4  測試方法選擇策略 71
3.5.5  商業彙票繫統測試方案選擇結果 72
3.6  小型機下移x86服務器實施 72
3.6.1  Java程序遷移 72
3.6.2  C/C 程序遷移 74
3.6.3  數據庫離線遷移 75
3.6.4  數據庫平滑遷移 82
3.6.5  數據庫遷移方案的選擇策略 91
3.6.6  商業彙票繫統數據庫平滑遷移步驟 92
小結 101
第4章  集中式數據庫上線部署 102
4.1  部署需求 102
4.1.1  邏輯架構 103
4.1.2  功能性需求 104
4.1.3  非功能性需求 105
4.1.4  容災需求 106
4.1.5  某銀行網絡貸款繫統部署需求結論 107
4.2  數據庫部署環境規劃 108
4.2.1  計算資源規劃 108
4.2.2  存儲資源規劃 109
4.2.3  網絡資源規劃 110
4.2.4  數據庫選型 111
4.2.5  災備規劃 112
4.2.6  某銀行網絡貸款繫統規劃結論 113
4.3  Db2數據庫部署 113
4.3.1  高可用架構選擇 114
4.3.2  軟件安裝 115
4.3.3  用戶創建 116
4.3.4  實例創建 117
4.3.5  數據庫創建 117
4.3.6  按照規範配置參數 117
4.3.7  災備方案實施 120
4.3.8  某銀行網絡貸款繫統數據庫部署方案 123
4.4  MySQL數據庫部署 123
4.4.1  高可用架構選擇 124
4.4.2  軟件安裝 127
4.4.3  用戶創建 127
4.4.4  數據庫創建 128
4.4.5  按照規範配置參數 129
4.4.6  災備搭建 130
4.5  監控、巡檢和應急腳本部署 132
4.5.1  監控腳本部署 132
4.5.2  巡檢腳本部署 133
4.5.3  應急腳本部署 134
4.6  集中備份方案的制訂與實施 134
4.6.1  備份方案 135
4.6.2  備份策略 136
4.6.3  備份實施 137
4.6.4  某銀行網絡貸款繫統備份方案 137
小結 138
第5章  分布式數據庫上線部署 139
5.1  部署需求分析 140
5.1.1  某商業銀行對私業務平臺簡介 140
5.1.2  功能性需求 140
5.1.3  非功能性需求 141
5.1.4  災備需求 142
5.1.5  部署需求分析結論 143
5.2  基礎軟硬件環境規劃 144
5.2.1  總體部署規劃 144
5.2.2  計算資源規劃 145
5.2.3  存儲資源規劃 147
5.2.4  網絡資源規劃 148
5.2.5  對私BP繫統規劃結論 149
5.3  GoldenDB分布式數據庫部署 149
5.3.1  按照規範配置操作繫統 150
5.3.2  安裝管理節點雙機軟件 151
5.3.3  安裝GoldenDB集群軟件 154
5.3.4  創建GoldenDB集群 158
5.3.5  向集群中添加GTM節點 159
5.3.6  向集群中添加數據分片 160
5.3.7  向集群中添加DBProxy節點 161
5.3.8  創建DBProxy連接實例 161
5.3.9  按照規範配置數據庫參數 164
5.3.10  數據遷移方案 167
5.4  監控、巡檢和應急腳本部署 170
5.4.1  監控腳本部署 170
5.4.2  深度巡檢工具部署 171
5.4.3  自動化應急腳本部署 173
5.5  集中備份方案的制訂與實施 174
5.5.1  備份方案 175
5.5.2  備份策略 175
5.5.3  備份實施 175
小結 177
第6章  商業銀行數據庫升級 178
6.1  商業銀行數據庫升級概述 178
6.1.1  為什麼要升級數據庫 178
6.1.2  數據庫升級策略 179
6.2  規劃數據庫升級 180
6.2.1  數據庫升級前評估 180
6.2.2  規劃數據庫服務器升級 181
6.2.3  規劃數據庫客戶端升級 183
6.2.4  規劃數據庫應用程序升級 184
6.3  測試方案的選擇 186
6.3.1  傳統測試方案 186
6.3.2  高仿真測試方案 187
6.3.3  機器人流程自動化測試方案 188
6.3.4  各種測試方案對比 189
6.4  制訂數據庫升級方案 190
6.4.1  數據庫版本升級 190
6.4.2  數據庫升級回退方案 197
6.4.3  方案制訂方面的建議 200
6.5  數據庫升級實戰——某商業銀行理財平臺數據庫升級 202
6.5.1  理財平臺繫統數據庫升級規劃 202
6.5.2  使用原地升級方案升級理財平臺數據庫 204
6.5.3  使用原地回退方案對理財平臺數據庫逆向升級 212
6.5.4  使用備份恢復升級方案升級理財平臺數據庫 215
6.5.5  使用備份恢復回退方案對理財平臺數據庫逆向升級 221
小結 222
第7章  Db2常用工具和診斷案例 223
7.1  碎片整理工具 223
7.1.1  碎片整理工具reorg 223
7.1.2  案例分享 225
7.2  統計信息收集 226
7.2.1  統計信息收集runstats 227
7.2.2  案例分享 228
7.3  重新綁定 228
7.3.1  重新綁定——rebind 228
7.3.2  案例分享 229
7.4  常規數據移動工具 234
7.4.1  導出數據export 234
7.4.2  導入數據import 235
7.4.3  ingest——性能和可用性間平衡的使者 238
7.4.4  導出導入數據db2move 242
7.4.5  特殊對像的移動——序列和IDENTITY字段 244
7.4.6  案例分享——遷移帶有IDENTITY字段的表 246
7.5  海量數據移動工具load 248
7.5.1  load——導入大數據的核武器 248
7.5.2  LOAD FROM CURSOR輕松移動數據 258
7.5.3  案例分享——load失敗導致數據庫目錄文件繫統滿 258
7.5.4  案例分享——load性能問題診斷 259
7.6  移形換位工具——db2relocatedb 261
7.6.1  工具說明 261
7.6.2  案例分享 262
7.7  常用運維工具的調速 263
7.7.1  調速參數 264
7.7.2  案例分享 265
小結 266
第8章  MySQL數據庫故障診斷 267
8.1  MySQL故障診斷方法 268
8.1.1  MySQL基礎知識 268
8.1.2  MySQL故障診斷思路 271
8.2  MySQL常用診斷工具 272
8.2.1  操作繫統診斷命令和工具 272
8.2.2  數據庫診斷命令和工具 275
8.2.3  命令和工具使用建議 283
8.3  問題診斷實戰案例集一——單機數據庫故障診斷 283
8.3.1  一次數據庫異常宕機問題診斷 284
8.3.2  一次mysqldump備份異常問題診斷 289
8.3.3  一次binlog無法清理問題診斷 293
8.3.4  一次ibtmp1臨時文件巨大問題診斷 296
8.3.5  一次數據庫文件繫統權限異常問題診斷 299
8.4  問題診斷實戰案例集二——主從復制故障診斷 300
8.4.1  一次從庫表記錄不存在問題診斷 301
8.4.2  一次從庫事務執行失敗問題診斷 303
8.4.3  一次從庫無法創建連接問題診斷 306
8.4.4  一次從庫無法清理表記錄問題診斷 307
8.4.5  一次主從復制延遲問題診斷 311
小結 316
第9章  分布式數據庫故障診斷與性能優化 317
9.1  故障診斷與優化方法 317
9.1.1  GoldenDB分布式數據庫特點 317
9.1.2  基於平臺工具診斷和優化 318
9.1.3  自動化應急處置 319
9.2  平臺工具介紹 319
9.2.1  交易監控平臺 319
9.2.2  日志分析平臺 320
9.2.3  普羅米修斯監控平臺 321
9.2.4  dbtool工具 323
9.2.5  深度巡檢工具 325
9.3  某銀行核心繫統數據傾斜問題診斷 328
9.3.1  故障概述 328
9.3.2  分析過程 329
9.3.3  結論和建議 331
9.4  某銀行分布式數據庫恢復案例 333
9.4.1  故障概述 333
9.4.2  分析過程 333
9.4.3  結論和建議 335
9.5  某銀行理財平臺CPU繁忙調優 335
9.5.1  故障概述 335
9.5.2  分析過程 335
9.5.3  結論和建議 340
9.6  某銀行網銀繫統內存調優 341
9.6.1  故障概述 341
9.6.2  分析過程 341
9.6.3  結論和建議 344
9.7  某銀行電商管家繫統響應慢調優 345
9.7.1  故障概述 345
9.7.2  分析過程 345
9.7.3  結論和建議 346
9.8  分布式數據庫切換與數據緊急恢復 346
9.8.1  故障切換與計劃性切換 346
9.8.2  緊急數據恢復 350
9.9  故障診斷和性能優化建議 353
9.9.1  技術規範應前置到設計開發階段 353
9.9.2  高效SQL語句開發建議 354
9.9.3  平臺工具運用建議 355
9.9.4  應急處置建議 356
小結 356
第?10?章  Db2數據庫性能優化 357
10.1  理解Db2優化器 358
10.1.1  SQL語句的編譯過程 358
10.1.2  Db2優化器的核心作用 359
10.1.3  SQL語句優化過程 360
10.2  SQL優化關鍵：分析訪問計劃 360
10.2.1  解釋工具 360
10.2.2  解讀訪問計劃 364
10.2.3  表掃描與索引掃描 371
10.2.4  嵌套循環連接、歸並連接和哈希連接 374
10.2.5  基數估計和統計信息 380
10.3  性能問題診斷過程 388
10.3.1  分析思路 389
10.3.2  捕獲低效SQL語句 389
10.3.3  分析低效SQL語句 389
10.3.4  優化低效SQL語句 390
10.4  實戰案例集錦 390
10.4.1  案例1：理財平臺繫統案例——高消耗應用態CPU問題 390
10.4.2  案例2：電子渠道繫統案例——SQL語句運行時間超長問題 398
10.4.3  案例3：自動調度平臺繫統案例——存儲過程運行時間超長問題 402
10.5  編寫高效SQL語句 407
10.5.1  盡量避免排序 407
10.5.2  OR/IN或OR/UNION ALL等價轉換 407
10.5.3  不要檢索多餘的數據 408
10.5.4  模糊查詢優化 408
10.5.5  避免在連接謂詞中使用復雜表達式 408
10.5.6  將復雜表達式放在常量上 409
10.5.7  使用Db2提供的日期類型 409
10.5.8  謹慎對待隱式類型轉換 410
10.5.9  外連接的順序 411
10.5.10  IN和EXISTS子查詢 412
10.5.11  OFNR和FFNR子句 417
10.5.12  動態SQL VS. 靜態SQL 417
10.5.13  事務結束後及時COMMIT 418
小結 419
第?11?章  MySQL數據庫性能優化 420
11.1  MySQL性能優化方法論 420
11.1.1  MySQL邏輯架構基礎知識 421
11.1.2  MySQL優化方法簡介 421
11.1.3  MySQL優化實踐 421
11.2  MySQL優化基礎知識 423
11.2.1  聚集索引和二級索引 423
11.2.2  主鍵索引和索引 425
11.2.3  多列索引 426
11.2.4  前綴索引 426
11.2.5  索引使用策略 427
11.2.6  索引條件下推 428
11.2.7  多範圍讀 429
11.2.8  特定場景優化策略 431
11.3  收集性能數據 432
11.3.1  收集操作繫統性能數據 433
11.3.2  收集數據庫性能數據 433
11.3.3  性能數據收集建議 439
11.4  捕獲問題SQL語句 439
11.4.1  使用快照命令捕獲問題SQL語句 439
11.4.2  通過pt-query-digest定位問題SQL語句 440
11.5  分析問題SQL語句執行計劃 444
11.5.1  Explain輸出字段說明 446
11.5.2  語句標識 447
11.5.3  查詢類型（select_type） 449
11.5.4  訪問類型（type） 451
11.5.5  索引長度（key_len） 453
11.5.6  額外信息（Extra） 454
11.5.7  Explain重點關注項 455
11.5.8  不同版本下Explain的注意事項 456
11.6  MySQL性能優化實戰集錦 456
11.6.1  案例1：一次客服語音繫統數據庫服務器CPU負載高的優化案例 457
11.6.2  案例2：一次業務檔案繫統數據庫緩慢批處理優化案例 460
11.6.3  案例3：一次員工渠道繫統用戶登錄緩慢優化案例 465
11.7  MySQL性能優化實踐——配置參數優化 471
11.7.1  硬件配置優化建議 472
11.7.2  操作繫統配置優化建議 472
11.7.3  數據庫配置優化建議 473
小結 474
第?12?章  商業銀行數據庫管理思考 475
12.1  商業銀行數據庫管理演化階段 475
12.1.1  奴隸社會——手工運維階段 476
12.1.2  封建社會——工具化階段 477
12.1.3  資本主義社會——雲化管理階段 478
12.1.4  共產主義社會——智能化階段 480
12.2  新繫統上線方面的思考 480
12.2.1  流程的優化 481
12.2.2  安裝自動化 483
12.2.3  高效服務化部署 484
12.3  數據庫事件管理思考 485
12.3.1  事件管理優化 485
12.3.2  事件自動化統計與分析 486
12.4  問題處理方面的思考 487
12.4.1  深挖問題根本原因 488
12.4.2  問題總結與沉澱 489
12.5  數據庫變更方面的思考 490
12.5.1  數據庫變更的標準化 490
12.5.2  數據庫變更的自動化 491
12.6  數據庫應急方面的思考 492
12.6.1  數據庫應急預案的制訂 492
12.6.2  一鍵式數據庫應急處置平臺 493
12.6.3  數據庫自愈方面的思考 494
12.7  數據庫安全方面的思考 496
12.7.1  安全的流程化管控 496
12.7.2  打造堅不可摧的數據庫安全體繫 498
12.8  開發運維一體化（DevOps）的思考 499
12.8.1  什麼是開發運維一體化 500
12.8.2  構建部落式團隊 501
12.8.3  智能化運維（AIOps）的思考 502
12.8.4  數據庫管理員（DBA）的轉型 502
小結 503
參考文獻 504
縮略語 505
後記——捕“魚” 509

一路走來，心懷感恩
西風烈，
長空雁叫霜晨月。
霜晨月，
馬蹄聲碎，
喇叭聲咽。
雄關漫道真如鐵，
而今邁步從頭越。
從頭越，
蒼山如海，
殘陽如血。
這首《憶秦娥·婁山關》是主席的經典之作，寫於紅軍取得婁山關戰鬥勝利之後。婁山關戰鬥是紅軍長征以來打的個大勝仗，這場勝利徹底粉碎了敵人圍堵紅軍的企圖，極大地鼓舞了全軍的士氣，抒寫了人民的勝利信心。這首詞是我喜歡的，所以和廣大讀者首先通過這首詞重溫崢嶸歲月，感悟初心力量。
回想起10年前，我還在IBM中國實驗室從事數據庫研發工作，當時出於為廣大讀者獻上數據庫著作的情懷，出版了本數據庫著作——《DB2設計、管理與性能優化藝術》（2019年，IBM公司將DB2改名為Db2，故本書正文中統一用Db2），接下來的3年間又陸續出版了《從Oracle到DB2開發——從容轉身》《運籌帷幄DB2——從Oracle運維轉型》《DB2設計、管理與性能優化藝術》，這就是“舞動DB2”繫列，這個繫列在中國內地和臺灣省獲得了很多讀者的喜愛。
完成“舞動DB2”序列後，我於2014年4月加入中信銀行，開始帶領技術團隊負責全行的數據庫運維管理工作。在繁忙的日常工作之餘，我和同事王寧、張聰、馬學濤共同完成了《商業銀行數據庫管理實踐》的寫作。
談起這本書的寫作初衷，還有個故事。在2019年五一勞動節期間，我閱讀了《大唐西域記》一書，整本書文筆簡潔流暢，記述主次分明、詳略得當，記錄了玄奘法師西行的所見所聞。看完這本書後，我查閱相關資料得知玄奘法師西行五萬餘裡，歷時近19年，行經當時138個國家，魯迅稱贊他為“民族的脊梁”，梁啟超稱他為“千古一人”，我也被他九死一生舍身求法的精神所感動、所激勵。回想起自己從2002年開始接觸數據庫到今年也有19年了，隨著理論的積累和實踐的深入，對商業銀行如何做好數據庫管理有了更加深入的理解。在玄奘精神的驅使下，我們從2019年5月1日開始動筆到2021年5月1日封筆，期間批閱9遍、增刪10次，花費了兩年時間終完成本書的寫作。
在向廣大讀者介紹本書之前，首先講講我的數據庫研發和運維經歷，期間也會帶有我自己的學業和職業規劃，希望能啟發廣大讀者。
學業規劃——進入信息技術的“黃埔軍校”
人生是一趟心靈的偉大旅程，擇高處立，向寬處行，那就要順勢而為。回想自己的成長經歷，生長於一個傳統文化發祥地——早叫中國的地方，那裡有巍巍的高山，滔滔的大河。唐朝宰相李吉甫曾經如此評價：“河中之地，左右王都；黃河北來，太華南依；總水陸之形勢，壯關河之氣色。”在這片具有濃厚歷史文化底蘊的地方，我將“知識就是力量”“知識改變命運”當作的人生信念，這就需要走出去證明自己的價值。
出於成為一名電廠工人的目標，我在1997年成功考取了中國電力行業的學府——華北電力大學，我是多年以來，我所在家鄉小鎮上的個大學生。但入學以後，我曾經過相當長時間的迷茫，失去過奮鬥的方向。2001年，在即將畢業的大四，我注意到電力行業早就進入了穩定期，這個時候如果繼續堅持並不是選擇，於是我對自己將來要走的路進行了再次規劃。
2001年，中國信息技術的發展正處於技術爆發的前夜，我預感到這個行業即將快速發展；但自身所掌握的計算機知識和技術還很有限，還需要進一步學習。經過思考後，我對自己的學業和職業進行了規劃：首先考取計算機方向的研究生，畢業後進入大型研發企業進行鍛煉以提升自己的能力。
有了規劃後，我進行了不打的執行，每天堅持學習12小時，過著苦行僧一般的生活，暑去寒來，終在2002年考取了信息技術的“黃埔軍校”——北京郵電大學計算機學院國家重點實驗室。在國家重點實驗室，我繫統地學習了計算機經典理論，參與了各種項目，開闊了眼界，積累了軟件開發經驗，C/C 和Java語言的運用已非常嫻熟。也是從那時起開始接觸Oracle、MySQL等數據庫。
從研究生開始，我正式建立了自己計算機科班出身的優勢，至此完成了學業規劃的步。一路走來，感謝師友，在北郵讀書的時候幸運地遇到了孔祥澤、薛海強、趙文峰、李興纔等同學，感恩遇到的每個人和每件事。
必然選擇——加入IBM軟件開發實驗室
畢業以後，我通過校園招聘於2005年進入了信息技術的搖籃——IBM中國開發實驗室（IBM CDL），這些都是自己職業規劃的必然選擇。
那時候的IBM中國開發實驗室高手雲集，清一色的高學歷，一個部門畢業於清華、北大的同事占到了三分之一，平時溝通郵件都是英文，和硅谷等海外實驗室的電話會議也都是英文，這些對當時的我來說都是非常新奇的。
剛加入的時候，從事過較短時間的語音產品（IBM Via Voice）開發，這個技術現在看起來仍然高深，但在2005年的時候IBM就已經做出產品了。後來換到了信息管理產品研發部門，機緣巧合進入了Db2數據庫研發和客戶支持領域，從此確立了自己的專業方向。在實驗室的那些年，自己如饑似渴地鑽研，並不斷向周圍優秀的同事學習，建立了自己的數據庫開發和支持所需知識體繫。印像中深的一次，在Db2裡面獨立設計開發了一個新功能，並發布給某日本客戶使用，解決了困擾這個客戶長期以來的難題。這個經歷讓我獲得了成就感，那就是用技術和產品幫助客戶解決問題，這就是技術人員的價值。
在IBM從事Db2數據庫開發和客戶支持期間，收獲是沉甸甸的：深刻理解和學習了國際化大公司數據庫研發體繫；獲得了堅實的數據庫理論、開發和支持經驗；作為作者，出版“舞動DB2”繫列專著四部；發表技術專利，獲得了對知識產權的保護意識；提升了英文水平，通過工作體驗了西方企業的工作文化，等等。
在IBM期間，感謝干毅民、孫冰江兄長般的關懷和支持；感謝Claire洪給予我的指導，讓我理解了IBM的全球研發和支持體繫。再次感謝張建鑫、朱志輝、朱彬、彭曉強、李越、李玉明、王富國、楊小華、陳詩然、郭銳、李海峰、馬鐳、孫嶽等實驗室同事，我們有一段十分愉快的共事時光。
回想起來，IBM中國實驗室的Db2開發人員很可能是中國早從事數據庫引擎研發的，這些人員目前已經在互聯網以及各大商業銀行承擔數據庫開發或者運維重任。
機緣巧合——加入中信銀行數據中心
如果說考取北郵計算機學院和進入IBM中國實驗室是自己有意識的規劃，那麼2014年加入中信銀行卻是機緣巧合，這個機緣還是在Db2數據庫上。  
剛加入中信銀行時，我進入了Db2的海洋，生產環境所用數據庫幾乎全是Db2。我也從一名多年從事Db2開發的人員逐漸轉型到了數據庫運維上，後來成為團隊負責人，開始帶領團隊承擔全行數據庫、中間件以及集中備份相關工作，所運維的數據庫種類也從單純的Db2擴展到了中信銀行自研的GoldenDB分布式數據庫。
談起GoldenDB分布式數據庫，其實中信銀行早在2014年就正式啟動了研發工作，當時可謂大勢所趨，生逢其時。首先，安全可控的國家戰略要求銀行IT從傳統封閉式架構向開源、開放、自主可控的架構轉型；其次，高並發交易的出現要求銀行IT架構支持縱向擴展；後，銀行經營環境的變化要求銀行IT基礎設施從昂貴的IOE設施向x86服務器、本地磁盤等低成本設施轉型。
在中信銀行工作時，我作為數據中心分布式數據庫技術牽頭人，在上線前使用高可用測試場景進行了充分測試，協助開發中心修訂了數據庫產品缺陷；作為牽頭人設計了中信銀行分布式數據庫技術規範、應急手冊、切換演練方案、自動化巡檢方案等，這些技術規範發揮了“指南針”的作用，真正使得分布式數據庫運維做到了有據可憑，從而和其他銀行同業技術對標提供了基礎。
我非常榮幸地深度參與了“凌雲工程”，實現了中信銀行總行核心繫統從AS400下移到x86平臺，已於2020年5月3日成功實施；深度參與“長征項目”，實現了網上銀行繫統從小型機Db2下移到x86平臺GoldenDB分布式數據庫，該項目已於2019年9月10日成功        實施。
這些工作提升了我的技術深度和廣度，也為本書的寫作奠定了堅實基礎。 
感謝數據中心領導遲鯤對我工作的精心指導，以及班孝明、黃湘武、陳讓寬等領導對我工作上的幫助；感謝王湛、劉小娜、李永忠、胡彥魁、劉明、劉文濤、衛東、鄧瓊等的關懷和鼓勵，他們使我充滿前進的力量；很高興認識了周渤、周海鵬、王培發、劉鵬飛、馬超、陳建鋒、張興強、張占越等同事，和他們的交流讓我受益匪淺，真心感恩遇到的每個人和每件事。
學業再規劃——進入管理學的“黃埔軍校”
從2016年2月開始負責數據庫團隊開始，我主要從實踐上不斷摸索管理經驗，從剛開始的彷徨到2018年逐漸進入角色，團隊多次獲得“優秀團隊”稱號。但是，管理實踐的摸索到了一定階段會遇到瓶頸，還需要對管理學進行繫統化的學習。
經過認真準備，我在2018年考取了中國人民大學工商管理研究生，繫統學習了管理學理論，並向多位教授學習，積極和同學交流，不斷提升自己，終於2020年12月20日獲得管理學碩士學位。通過學習和總結，我現在有信心有能力帶好團隊並創造佳績。
難忘的是在論文開題階段，我選擇了《商業銀行IT基礎設施數字化轉型研究》，這是一個很大的挑戰。寫作過程是充實並快樂的。我通過調研以及各種交流，終完成了論文的寫作並通過答辯，也讓我對金融科技有了更深入的理解。
在中國人民大學，遇到了好老師、好同學，建立了管理學思維。我經常反思一個人的價值不是用名利來衡量的，而是取決於對社會的貢獻。知識創造財富，更讓社會進步。知識，既讓我們擁有科技創新的能力，也讓我們擁有文化傳承的自信。
在中國人民大學讀書期間，我想把我真摯的感謝獻給我的導師——王刊良教授，他把他的管理學理論以潛移默化的方式傳授給我，讓我從一名計算機科學畢業的學生開始踏入工商管理學的大門。在我寫作遇到迷茫時，他給予我思路上的啟發，使我茅塞頓開。他的博學和平易近人更是讓我如沐春風，也是我做人和做學問的榜樣。感謝我的同學藍雪松、武曉燕和劉文龍，在平時的學習中他們的指點讓我受益匪淺。
數據庫學習之路——致商業銀行數據庫從業人員
目前，各大商業銀行都在不斷加大科技人員投入，對於當下銀行業而言已經成為標配，金融科技也進一步推動了銀行業務的進一步發展。對各大商業銀行數據庫從業人員來說，在傳統數據庫向分布式數據庫轉型階段，應抓住機遇順勢而為，正所謂“站在臺風口，豬都能飛上天”。 
從數據庫運維的發展趨勢來看，將來必然是走向自動化和智能化，這對廣大數據庫從業者來說，機遇遠大於挑戰。在智能化時代，數據庫從業者絕大部分工作是開發平臺化工具，通過平臺化工具將DBA從事務性工作中完全解脫出來，這樣DBA能將部分精力放在數據庫架構、數據模型設計、應用開發指導、運維規範、優化指南等更需要智慧的地方。
在這個時代，廣大數據庫從業人員需要身體力行去證明，人生重要的不是事後的榮譽或財富，而是過程中獲得的歷練和成長。不在榮譽面前停留，不為失敗辯解，一直在路上，風雨兼程。三分天注定七分靠打拼，愛拼纔會贏。
隻有數據庫從業人員保持對學習、鍛煉和工作的熱情，心態纔能永遠年輕；隻有擁有旺盛的精力和強大的內心，纔能經得起世事的磨練。那些未能打敗你的，都將使你更強大。哪有什麼優秀，不過是更專注、更勤奮、更熱愛。所謂的偉大，不過是簡單、正直、目標遠大和堅忍不撥。
我們很幸運趕上金融科技時代發展的大潮，隻有為社會、為他人創造價值，纔能實現自身價值。帶著夢想去奮鬥，感恩時代，貢獻社會！
本書內容
本書內容嚴謹精細、生動活潑，全書共12章。第1～3章提出在金融科技大潮下，商業銀行數據庫架構轉型新思路，隨後深入闡述從集中式到分布式數據庫實踐，以及從小型機遷移到x86平臺實踐；第4～6章講述商業銀行Db2、MySQL、GoldenDB等數據庫新繫統上線以及數據庫版本升級等重要內容；第7～9章講述Db2、MySQL、GoldenDB等數據庫故障診斷理論，並分享實戰案例；第10、11章分別講述Db2和MySQL數據庫性能優化；第12章分享筆者對商業銀行數據庫管理方面的思考，這是全書的總結部分，以啟發讀者管理好所在銀行的生產數據庫。
為了方便讀者，在書中加入了“注意”“小技巧”和“比較”這樣的提示性文字。其中，“注意”的內容是需要讀者在工作中重點留意的；“小技巧”的內容是重點向讀者分享的實戰技巧；“比較”的內容是一些容易混淆的概念，是向讀者解釋和澄清的。
後，在文中的一些腳本片段采用灰底形式，這樣就非常明顯地和正文區別開了，同時加黑處理了腳本中的一些重點內容以示強調。
本書讀者
本書主要面向企業（尤其是商業銀行）的數據庫架構師、數據庫管理員、應用開發人員和數據庫技術決策人員，可為他們提供業內先進、富有技術深度和實踐意義的重要技術參考。
致謝
首先感謝清華大學出版社在本書的出版過程中給予的大力支持和幫助！感謝中信銀行數據庫專家駱曉瑞，他審核了大部分章節並提出了很多寶貴建議；感謝IBM中國實驗室資深工程師李越，他仔細審核了部分章節並給出了修訂建議；感謝民生銀行資深DBA朱彬，我和他在商業銀行數據庫運維實踐上有充分的交流，讓我獲益良多；感謝阿裡雲數據庫研發總監彭曉強，他在數據庫研發上技術深厚，在和他的經常性探討中頗受啟迪；感謝螞蟻集團OceanBase數據庫專家李玉明，他在分布式數據庫理論和實踐方面具有很深的造詣，幫助我審核了分布式數據庫相關章節。
王飛鵬
2021年7月18日
於北京