深入SQL Server 2016高可用

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 可用性计算 5

1.2.1　可用性计算示例：一个24×7×365的应用 5

1.2.2　连续可用性 7

1.3 可用性变量 9

1.4 实现高可用性的一般设计方法 11

1.5 内置高可用性的开发方法 12

1.5.1　评估现有应用 14

1.5.2　什么是服务水平协议？ 15

1.6 高可用性业务场景 15

1.6.1　应用服务供应商 16

1.6.2　全球销售和市场品牌推广 16

1.6.3　投资组合管理 17

1.6.4　挖掘前确认的呼叫中心 17

1.7 提供高可用性的微软技术 18

1.8 小结 19

第2章 微软高可用性选项 21

2.1 高可用性入门 21

2.1.1　创建容错磁盘：RAID和镜像 23

2.1.2　利用RAID提高系统可用性 24

2.1.3　通过分散服务器来降低风险的实例 29

2.2 构建高可用性解决方案的微软选项 30

2.2.1　Windows服务器故障转移集群 31

2.2.2　SQL集群 32

2.2.3　AlwaysOn可用性组 34

2.2.4　数据复制 35

2.2.5　日志传送 36

2.2.6　数据库快照 37

2.2.7　微软Azure选项和Azure SQL数据库 38

2.2.8　应用集群 40

2.3 小结 41

Part II 选择正确的高可用性方法

第3章 高可用性选择 43

3.1 实现高可用性的四步过程 43

3.2 步骤1：启动第0阶段高可用性评估 44

3.2.1　第0阶段高可用性评估所需资源 44

3.2.2　第0阶段高可用性评估的任务 45

3.3 步骤2：量测高可用性的主要变量 47

3.4 步骤3：确定高可用性*优解决方案 48

3.5 步骤4：检验所选高可用性解决方案的成本 66

3.5.1　ROI计算 66

3.5.2　在开发方法中添加高可用性元素 67

3.6 小结 68

Part III 高可用性实现

第4章 故障转移集群 71

4.1 不同形式的故障转移集群 72

4.2 集群如何工作 73

4.2.1　理解WSFC 74

4.2.2　利用NLB扩展WSFC 77

4.2.3　在WFSC中如何设置SQL Server集群和AlwaysOn的实现阶段 78

4.2.4　故障转移集群的安装 79

4.3 SQL集群配置 84

4.4 AlwaysOn可用性组配置 84

4.5 SQL Server数据库磁盘配置 85

4.6 小结 86

第5章 SQL Server集群 87

5.1 在WSFC下安装SQL Server集群 88

5.2 SQL Server故障转移集群中需注意的问题 99

5.3 多站点SQL Server故障转移集群 99

5.4 场景1：具有SQL Server集群的应用服务提供商 100

5.5 小结 102

第6章 SQL Server AlwaysOn可用性组 103

6.1 AlwaysOn可用性组用例 103

6.1.1　Windows服务器故障转移集群 104

6.1.2　AlwaysOn故障转移集群实例 104

6.1.3　AlwaysOn可用性组 105

6.1.4　故障转移与扩展选项结合 108

6.2 构建一个多节点AlwaysOn配置 108

6.2.1　验证SQL Server实例 109

6.2.2　设置故障转移集群 109

6.2.3　准备数据库 111

6.2.4　启用AlwaysOn高可用性 111

6.2.5　备份数据库 112

6.2.6　创建可用性组 112

6.2.7　选择可用性组的数据库 113

6.2.8　确定主副本和次要副本 115

6.2.9　同步数据 116

6.2.10　设置监听器 118

6.2.11　连接所用的监听器 121

6.2.12　故障转移到次要副本 121

6.3 仪表盘和监测 123

6.4 场景2：使用AlwaysOn可用性组的投资组合管理 124

6.5 小结 126

第7章 SQL Server数据库快照 127

7.1 数据库快照的含义 128

7.2 即写即拷技术 131

7.3 何时使用数据库快照 132

7.3.1　恢复目的的快照还原 132

7.3.2　在大规模更改之前保护数据库 133

7.3.3　提供测试（或质量保证）起始点（基线） 133

7.3.4　提供时间点报表数据库 134

7.3.5　从镜像数据库提供高可用性和卸载报表数据库 135

7.4 设置和撤销数据库快照 136

7.4.1　创建一个数据库快照 136

7.4.2　撤销一个数据库快照 140

7.5 用于恢复的数据库快照还原 140

7.5.1　通过数据库快照还原源数据库 140

7.5.2　利用数据库快照进行测试和QA 141

7.5.3　数据库快照的安全保障 142

7.5.4　快照的稀疏文件大小管理 142

7.5.5　每个源数据库的数据库快照个数 143

7.5.6　为实现高可用性添加数据库镜像 143

7.6 数据库镜像的含义 143

7.6.1　何时使用数据库镜像 145

7.6.2　数据库镜像配置的角色 145

7.6.3　角色扮演和角色切换 145

7.6.4　数据库镜像工作模式 146

7.7 设置和配置数据库镜像 147

7.7.1　准备镜像数据库 147

7.7.2　创建端点 149

7.7.3　授权权限 151

7.7.4　在镜像服务器上创建数据库 151

7.7.5　确定数据库镜像的其他端点 153

7.7.6　监视镜像数据库环境 154

7.7.7　删除镜像 157

7.8 测试从主服务器到镜像服务器的故障转移 158

7.9 在数据库镜像上设置数据库快照 160

7.10 场景3：使用数据库快照和数据库镜像的投资组合管理 162

7.11 小结 164

第8章 SQL Server数据复制 165

8.1 实现高可用性的数据复制 165

8.1.1　快照复制 165

8.1.2　事务复制 166

8.1.3　合并复制 166

8.1.4　数据复制的含义 167

8.2 发布服务器、分发服务器和订阅服务器的含义 169

8.2.1　发布和项目 170

8.2.2　筛选项目 170

8.3 复制方案 173

8.3.1　中央发布服务器 174

8.3.2　具有远程分发服务器的中央发布服务器 175

8.4 订阅 176

8.4.1　请求订阅 176

8.4.2　推送订阅 177

8.5 分发数据库 177

8.6 复制代理 178

8.6.1　快照代理 178

8.6.2　日志读取器代理 179

8.6.3　分发代理 179

8.6.4　各种其他代理 180

8.7 用户需求驱动的复制设计 180

8.8 复制设置 180

8.8.1　启用分发服务器 181

8.8.2　发布 183

8.8.3　创建一个发布 183

8.8.4　创建一个订阅 185

8.9 切换到温备用（订阅服务器） 190

8.9.1　切换到温备用的场景 190

8.9.2　切换到温备用（订阅服务器） 190

8.9.3　订阅服务器转换为发布服务器（如果需要） 191

8.10 复制监视 191

8.10.1　SQL语句 191

8.10.2　SQL Server Management Studio 192

8.10.3　Windows性能监视器与复制 194

8.10.4　复制配置的备份和恢复 194

8.11 场景2：利用数据复制的全球销售和市场营销 196

8.12 小结 198

第9章 SQL Server日志传送 199

9.1 廉价的高可用性 199

9.1.1　数据延迟和日志传送 200

9.1.2　日志传送的设计和管理含义 201

9.2 日志传送设置 202

9.2.1　创建日志传送之前 202

9.2.2　利用数据库日志传送任务 203

9.2.3　源服务器发生故障时 211

9.3 场景4：使用日志传送的挖掘前呼叫 211

9.4 小结 213

第10章 云平台的高可用性选项 215

10.1 高可用性云存在的问题 215

10.2 利用云计算的高可用性混合方法 216

10.2.1　复制拓扑的云扩展 217

10.2.2　为提高高可用性的日志传送云扩展 219

10.2.3　为提高高可用性创建一个云端拉伸数据库 220

10.2.4　将AlwaysOn可用性组应用到云端 221

10.2.5　利用云端的AlwaysOn可用性组 222

10.2.6　在云端使用高可用性的Azure SQL数据库 224

10.2.7　使用主动式异地数据复制备援 225

10.2.8　使用云端Azure大数据选项时的高可用性 226

10.3 小结 226

第11章 高可用性和大数据选项 227

11.1 Azure的大数据选项 227

11.1.1　HDInsight 228

11.1.2　机器学习Web服务 229

11.1.3　数据流分析 229

11.1.4　认知服务 229

11.1.5　数据湖分析 229

11.1.6　数据湖存储 229

11.1.7　数据工厂 230

11.1.8　嵌入式Power BI 231

11.1.9　微软Azure数据湖服务 231

11.2 HDInsight特性 231

11.2.1　使用NoSQL功能 232

11.2.2　实时处理 232

11.2.3　交互式分析的Spark 233

11.2.4　用于预测分析和机器学习的R服务器 233

11.2.5　Azure数据湖分析 233

11.2.6　Azure数据湖存储 234

11.3 Azure大数据的高可用性 235

11.3.1　数据冗余 235

11.3.2　高可用性服务 236

11.4 如何创建一个高可用性的HDInsight集群 236

11.5 大数据访问 244

11.6 从企业初创到形成规模的过程中，大数据经历的七个主要阶段 246

11.7 大数据解决方案需要考虑的其他事项 249

11.8 Azure大数据用例 249

11.8.1　用例1：迭代探索 249

11.8.2　用例2：基于需求的数据仓库 250

11.8.3　用例3：ETL自动化 250

11.8.4　用例4：BI集成 250

11.8.5　用例5：预测分析 250

11.9 小结 250

第12章 高可用性的硬件和操作系统选项 253

12.1 服务器高可用性的考虑 254

12.1.1　故障转移集群 254

12.1.2　网络配置 255

12.1.3　虚拟机集群复制 256

12.1.4　虚拟化竞争 256

12.2 备份考虑 258

12.2.1　集成虚拟机管理程序复制 259

12.2.2　虚拟机快照 259

12.2.3　灾难恢复即服务 260

12.3 小结 260

第13章 灾难恢复和业务连续性 261

13.1 如何实现灾难恢复 262

13.1.1　灾难恢复模式 263

13.1.2　恢复目标 268

13.1.3　以数据为中心的灾难恢复方法 268

13.2 灾难恢复的微软选项 269

13.2.1　数据复制 269

13.2.2　日志传送 271

13.2.3　数据库镜像和快照 272

13.2.4　数据变更捕获 272

13.2.5　AlwaysOn可用性组 273

13.2.6　Azure和主动式异地数据复制备援 275

13.3 灾难恢复的整体过程 275

13.3.1　灾难恢复的重点关注问题 276

13.3.2　规划和执行灾难恢复 282

13.4 近期是否有过拆分数据库 282

13.5 第三方灾难恢复方案 283

13.6 小结 283

第14章 高可用性实现 285

14.1 首要基础 285

14.2 组建高可用性评估小组 287

14.3 设置高可用性评估项目计划进度/时间表 288

14.4 执行第0阶段高可用性评估 288

14.4.1　步骤1：进行高可用性评估 289

14.4.2　步骤2：确定高可用性主要变量 291

14.4.3　在开发生命周期中集成高可用性任务 292

14.5 选择高可用性解决方案 294

14.6 确定高可用性解决方案是否具有高性价比 296

14.7 小结 298

第15章 当前部署的高可用性升级 299

15.1 量化当前部署 300

15.2 确定采用何种高可用性解决方案进行升级 302

15.3 规划升级 306

15.4 执行升级 306

15.5 测试高可用性配置 307

15.6 监视高可用性的性能状况 308

15.7 小结 310

第16章 高可用性和安全性 313

16.1 安全性总体框架 314

16.1.1　使用对象权限和角色 315

16.1.2　使用模式绑定视图的对象保护 317

16.2 确保高可用性选项具有适当的安全性 319

16.2.1　SQL集群安全性考虑 319

16.2.2　日志传送安全性考虑 320

16.2.3　数据复制安全性考虑 321

16.2.4　数据库快照安全性考虑 322

16.2.5　AlwaysOn可用性组安全性考虑 323

16.3 SQL Server审核 324

16.4 小结 327

第17章 高可用性的未来发展方向 329

17.1 高可用性即服务 329

17.2 100%虚拟化的平台 330

17.3 100%的云平台 331

17.4 先进的异地数据复制备援 332

17.5 灾难恢复即服务？ 334

17.6 小结 335