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出版者:清华大学出版社

作者:哈灵顿

出品人:

页数:314

译者:吴骅 王学昌

出版时间:2011-12

价格:59.00元

装帧:平装

isbn号码:9787302273912

丛书系列:

图书标签:

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《数据科学的基石：现代数据库设计与优化》 图书简介 随着信息时代的深入发展，数据已成为驱动社会进步与商业决策的核心资产。然而，原始数据的洪流若无有效的组织、存储和管理，便如同未开采的金矿，价值难以显现。本书《数据科学的基石：现代数据库设计与优化》旨在系统性地阐述如何从零开始构建、维护和高性能运行企业级数据存储系统，关注点完全聚焦于数据库系统的架构设计、性能调优和数据治理层面，而非特定查询语言的语法讲解。 第一部分：数据存储的理论基石与选型哲学 本部分深入探讨了数据存储领域的核心理论框架与实际应用中的决策机制。我们首先回顾了信息论在数据冗余控制中的应用，为高效存储奠定理论基础。随后，详细剖析了关系模型（Relational Model）的严谨数学基础，包括范式理论的实际意义——如何通过规范化消除数据异常，以及在何种业务场景下进行反范式（Denormalization）以换取查询性能。 随后，本书将核心篇幅投入到现代数据库范式选择的深度分析。我们对比了关系型数据库（RDBMS）、键值存储（Key-Value Stores）、文档数据库（Document Databases）、列式存储（Columnar Stores）以及图数据库（Graph Databases）的内在架构差异、适用场景、事务处理能力（ACID vs. BASE）的权衡。读者将学会如何根据业务的读写模式（Read/Write Intensity）、数据结构复杂性、一致性需求，科学地为项目选择最合适的持久化技术栈。这里侧重于理解每种数据模型的底层数据结构如何影响其I/O效率和扩展性。 第二部分：高效数据库的架构设计与物理实现 构建一个高性能的数据库，其设计远不止于画出实体关系图（ER Diagram）。本部分将视角转向数据库的内部引擎和物理存储层面。 存储引擎剖析： 我们详细解析了B-Tree、B+Tree、LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）这三种主流索引结构的内部工作原理、空间占用、写入放大（Write Amplification）和读取性能特点。重点讨论了Buffer Pool管理、脏页（Dirty Pages）回写机制，以及MVCC（多版本并发控制）如何在不牺牲并发性的前提下保证事务的隔离性。 数据分区与分片策略： 对于超大规模数据集，单机存储必然遭遇瓶颈。本书详尽介绍了垂直分区、水平分区（Sharding）的实现技术。包括基于范围（Range-based）、哈希（Hash-based）和列表（List-based）的分片键选择标准、数据重新分布（Rebalancing）的平滑过渡技术，以及如何设计跨分片事务的解决方案，确保数据分布的均匀性和查询路由的正确性。 高可用性与灾难恢复（HA/DR）： 我们深入探讨了主从复制（Replication）的同步（Synchronous）与异步（Asynchronous）模式的延迟风险分析，以及Quorum机制在分布式系统中的应用。重点讲解了日志发送、日志应用的过程，以及如何构建自动故障转移（Failover）系统，最大限度地减少宕机时间。 第三部分：性能调优的深度工程实践 性能优化是数据库生命周期中永恒的主题。本部分侧重于如何运用工程手段，从系统层面和查询逻辑层面挖掘数据库的全部潜力。 查询执行计划的解读与优化： 读者将学习如何阅读和理解查询优化器（Query Optimizer）生成的执行计划，识别其中的性能瓶颈，例如全表扫描、不必要的排序操作、错误的Join顺序。这部分内容超越了简单的`EXPLAIN`命令，而是聚焦于成本模型（Cost Model）的理解，以及如何通过统计信息维护和优化器提示（Hints）引导系统做出更优的执行选择。 索引策略的精细化管理： 除了基础索引创建，本书讨论了复合索引的列顺序设计原则、覆盖索引（Covering Indexes）的应用场景、以及函数索引、部分索引的实战价值。特别强调了在写入密集型系统中，过度索引对性能的负面影响。 并发控制与锁机制的调优： 事务的隔离级别并非越高越好。我们分析了不同隔离级别（Read Committed, Repeatable Read, Serializable）下的锁粒度（行级锁、页锁、表锁）和锁等待（Lock Contention）问题。传授识别和解除死锁（Deadlock）的实战技巧，以及如何设计无锁或低锁的并发访问模式。 第四部分：面向分析型负载的数据仓库设计 随着OLTP（在线事务处理）系统负载的增加，将分析型查询剥离出来成为现代架构的必然趋势。本部分专注于OLAP（在线分析处理）系统的构建。 维度建模（Dimensional Modeling）： 系统性介绍Kimball方法论，详述事实表（Fact Table）和维度表（Dimension Table）的设计原则。深入探讨缓慢变化维度（SCD Type 1, 2, 3）的处理策略，以及如何设计雪花模型（Snowflake Schema）与星型模型（Star Schema）的适用性边界。 列式存储的优势与应用： 阐述列式数据库如何通过数据压缩、向量化执行（Vectorized Execution）和谓词下推（Predicate Pushdown）技术，极大地加速聚合和扫描操作。并指导读者如何将数据从OLTP系统ETL/ELT到分析平台的过程进行优化，确保数据新鲜度与分析效率的平衡。 结论 《数据科学的基石：现代数据库设计与优化》提供了一套完整的、不依赖于特定数据库方言的底层思维模型和工程方法论。它面向的读者是希望深入理解数据系统“为什么”以特定方式运行的资深开发者、架构师和数据工程师，而非初学者。本书聚焦于如何设计坚固的蓝图、如何诊断深层性能病灶，以及如何构建可扩展的数据基础设施。阅读完本书，你将具备构建和维护下一代高性能数据平台所需的核心能力。

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《SQL语言详解》在逻辑结构和知识体系的构建上，给我留下了深刻的印象。它并非简单地将SQL命令堆砌在一起，而是将SQL置于更广阔的数据库管理和数据处理的背景下进行阐述。书中开篇就对数据库管理系统的架构进行了简要介绍，让我对SQL在整个系统中的位置和作用有了宏观的认识。接着，作者按照“数据定义（DDL）- 数据操纵（DML）- 数据控制（DCL）- 数据查询（DQL）”的逻辑顺序，系统地讲解了SQL的各个方面。这种结构化的学习方式，让我能够清晰地理解SQL的整体框架，并知道不同类型的SQL语句在数据库操作中的具体角色。让我印象深刻的是，书中在讲解DCL（数据控制语言）时，详细介绍了SQL中的用户管理、权限授予、角色设置等内容，并结合实际案例，阐述了如何构建安全的数据库访问体系。这一点对于在企业环境中进行数据库管理至关重要。此外，书中对SQL的事务控制（TCL）也进行了深入的讲解，详细阐述了COMMIT, ROLLBACK, SAVEPOINT等命令的作用，以及如何利用它们来保证数据操作的原子性、一致性和隔离性。

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第一次拿到《SQL语言详解》这本书，说实话，我的期待值并没有太高。市面上关于SQL的书籍实在太多了，很多都流于表面，要么晦涩难懂，要么过于浅显，很难找到一本既能系统讲解，又能深入浅出的。然而，这本书的出乎意料地给了我惊喜。它并非仅仅罗列语法，而是从SQL的起源、发展，到其在不同数据库系统中的演变，都进行了细致的梳理。尤其让我印象深刻的是，作者并没有把所有数据库的SQL方言都一股脑地塞进来，而是选取了几个主流的数据库（比如MySQL、PostgreSQL、SQL Server），分别讲解了它们在标准SQL基础上的独特之处和扩展功能。这种“先通识，后特例”的处理方式，让我能够先建立起坚实的SQL基础，再去理解不同数据库之间的差异，避免了初学者因为接触过多概念而产生的混乱。书中对索引的讲解尤其精彩，不仅阐述了索引的原理，还深入剖析了不同类型索引（如B-tree、Hash、Full-text）的适用场景，以及如何通过查询执行计划来判断索引是否生效，甚至给出了优化查询的实用技巧。这一点对于提升数据库查询性能至关重要，也解决了我在实际工作中经常遇到的性能瓶颈问题。此外，书中对事务的讲解也相当到位， ACID 四大特性被解释得明明白白，而且还结合了实际案例，讲解了各种隔离级别下可能出现的并发问题以及如何避免。这种理论与实践相结合的讲解方式，让我对SQL的理解不再停留在“增删改查”的层面，而是上升到了能够处理复杂业务场景和保证数据一致性的高度。

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这本书的结构安排非常合理，循序渐进，让我在学习过程中几乎没有遇到难以逾越的障碍。开篇部分并没有直接进入SQL命令的学习，而是先对数据库的基本概念进行了普及，包括关系型数据库的特点、表、字段、关系等。这对于一些数据库初学者来说，无疑是打下坚实基础的关键一步。接着，作者详细介绍了SQL的基本语法，从最基础的SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE语句开始，到WHERE子句的条件筛选，再到ORDER BY的排序、GROUP BY的分组聚合。每一个知识点都配有清晰易懂的示例，并且强调了语法细节和注意事项，这一点非常重要，因为很多时候，一个微小的语法错误就会导致整个查询失效。让我特别惊喜的是，书中对JOIN操作的讲解。作者不仅列举了INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN、FULL OUTER JOIN等各种连接方式，还用图形化的方式直观地展示了它们的工作原理，以及如何处理多表连接的情况。这一点对我来说是巨大的帮助，因为在实际工作中，多表查询是极其常见的，而清晰理解JOIN的逻辑，是写出高效查询的关键。此外，书中还深入探讨了子查询、视图、存储过程、触发器等高级SQL特性。作者并没有把这些概念当作独立的知识点来介绍，而是将它们有机地融合在实际应用场景中，比如如何利用子查询来简化复杂查询，如何创建视图来封装查询逻辑，以及如何利用存储过程和触发器来自动化数据库操作。这种深入的讲解，让我看到了SQL的强大之处，也激发了我进一步探索其应用潜力的兴趣。

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《SQL语言详解》这本书还有一个鲜明的特点，那就是它对SQL性能调优的关注度非常高。作者深知，仅仅掌握SQL的语法是远远不够的，如何写出高效的SQL查询，才是衡量一个SQL开发者水平的重要标准。因此，书中花了大量的篇幅来讲解各种性能调优的技巧和方法。除了前面提到的索引优化和查询重写，书中还详细讲解了如何通过分析查询执行计划来找出性能瓶颈，以及如何理解各种执行计划中的节点含义。我还学到了如何通过调整数据库的配置参数来提升整体性能，以及如何避免一些常见的性能陷阱，比如在WHERE子句中使用函数、使用OR连接条件等。书中还介绍了一些高级的性能调优技术，比如表分区、物化视图等，并解释了它们的应用场景和优缺点。这一点对于需要处理海量数据的开发者来说，是非常宝贵的经验。我尤其印象深刻的是，作者在讲解“慢查询分析”时，给出了非常详细的步骤和工具介绍，让我能够系统地排查和解决数据库的性能问题。总而言之，这本书不仅仅是传授SQL知识，更是培养一种“性能意识”，让我能够从更高的维度去审视SQL的编写和应用。

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这本书的案例分析部分做得相当出色，几乎覆盖了SQL在实际应用中的各种常见场景。从基础的数据查询和统计分析，到复杂的数据报表生成，再到数据迁移和 ETL（抽取、转换、加载）流程的设计，书中都有详细的示例和讲解。我特别喜欢书中关于“数据仓库中的SQL应用”的章节，它介绍了维度建模、事实表、维度表等概念，并展示了如何利用SQL来构建和查询数据仓库。这对于从事BI（商业智能）和数据分析工作的读者来说，非常有价值。另外，书中对窗口函数的讲解也让我耳目一新。我之前对窗口函数了解不多，只是知道它可以用来做一些排名和累计计算。但这本书不仅介绍了各种窗口函数（如ROW_NUMBER()，RANK()，DENSE_RANK()，LAG()，LEAD()等），还通过生动的例子，展示了它们在处理时间序列数据、计算移动平均值、以及生成复杂报表等方面的强大能力。让我受益匪浅的是，书中还强调了SQL的“声明式”特性，并解释了为什么SQL是一种声明式语言，以及这种特性如何简化了数据库操作。这一点让我对SQL的本质有了更深刻的理解。总的来说，这本书不仅仅是一本SQL语法手册，更是一本SQL的“思想”指南，它帮助我从“如何写SQL”上升到“如何用SQL解决问题”。

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这本书在讲解SQL中的一些“非主流”但却极其有用的特性时，表现得尤为突出。除了前面提到的窗口函数和正则表达式，书中还对SQL的“通配符”和“模式匹配”进行了深入的讲解，并给出了大量的示例，教我如何利用LIKE操作符来实现灵活的数据筛选。让我感到非常实用的是，书中还专门辟出章节来讲解SQL中的“批处理”和“批量操作”，以及如何利用这些特性来提高数据导入和导出的效率。这一点在实际工作中，尤其是在处理大量数据时，能够节省大量时间和资源。我尤其欣赏书中关于“SQL的嵌入式应用”的讲解，作者分析了SQL如何在各种编程语言中被调用，并介绍了常见的数据库连接技术和API。这一点让我看到了SQL与其他技术的融合可能性，并为我拓展了新的学习方向。总而言之，《SQL语言详解》这本书不仅仅是一本SQL的学习指南，更是一本SQL的“实践宝典”，它通过丰富的案例和深入的讲解，帮助我真正掌握SQL这门强大的语言，并将其有效地应用于实际工作中。

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这本书对SQL的函数和运算符的讲解，可以说是做到了极致。不仅仅是罗列了常见的字符串函数、日期函数、数学函数等，更重要的是，作者深入剖析了这些函数的应用场景和注意事项。比如，在讲解字符串函数时，作者会详细说明不同函数在处理不同编码格式时可能出现的乱码问题，以及如何通过合适的函数组合来避免这些问题。而在讲解日期函数时，作者则会深入探讨时区转换、夏令时等复杂问题，并给出解决方案。让我受益匪浅的是，书中对SQL中的各种运算符（如比较运算符、逻辑运算符、算术运算符）的讲解，作者不仅说明了它们的基本用法，还深入分析了运算符的优先级和结合性，以及在不同数据类型下的行为差异。这一点对于写出精确的条件判断至关重要。此外，书中还专门辟出章节来讲解SQL中的正则表达式，以及如何利用正则表达式来进行复杂的文本匹配和提取。这一点对于处理非结构化或半结构化数据非常有帮助。我尤其记得书中关于“CASE WHEN”语句的详细讲解，作者不仅演示了它的基本用法，还展示了如何利用它来实现复杂的条件逻辑和数据转换，这让我对SQL的条件处理能力有了更深的认识。

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《SQL语言详解》这本书的阅读体验非常流畅，尽管里面包含了大量技术细节，但作者的写作风格却非常平易近人。他善于用类比和生活化的语言来解释抽象的概念，比如在讲解数据规范化时，作者就用“去重”和“避免冗余”的比喻，让我立刻理解了其中的精髓。而且，书中非常注重内容的逻辑性和连贯性，每个章节的知识点都建立在前一章节的基础上，不会出现前后矛盾或者突然跳跃的情况。这一点对于我这种喜欢按部就班学习的人来说，是非常友好的。我印象深刻的是，作者在讲解SQL注入等安全问题时，并没有简单地给出防范措施，而是先详细分析了SQL注入的原理，让你明白攻击者是如何利用SQL的漏洞来入侵系统的，然后再给出相应的防御策略。这种“知己知彼”式的讲解，让我对数据库安全有了更深刻的认识。书中还穿插了一些“进阶思考”的小栏目，引导读者思考SQL的局限性以及在特定场景下可能需要考虑的其他技术。这些小栏目虽然篇幅不长，但却能够激发我的思考，让我对SQL的学习不仅仅停留在书本上，而是能够延伸到更广阔的领域。我个人觉得，这本书的深度和广度都恰到好处，既能满足新手入门的需求，也能为有经验的开发者提供新的视角和启示。

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我最欣赏《SQL语言详解》的地方在于它对SQL的“背后”原理的深入挖掘。很多SQL书籍只会告诉你“怎么写”，但这本书会告诉你“为什么这么写”。比如，在讲解索引时，作者花费了大量篇幅来阐述B+树的工作机制，以及为什么B+树是数据库索引的首选数据结构。他不仅仅是简单地说明索引能加速查询，而是让你理解索引是如何通过减少磁盘IO来提升效率的，以及不同节点深度对查询性能的影响。这种对底层原理的讲解，让我能够真正理解SQL查询的性能瓶颈在哪里，而不是盲目地猜测。同样，在讲解事务时，作者不仅解释了ACID特性，还详细阐述了MVCC（多版本并发控制）的实现原理，以及它如何在高并发场景下保证数据的一致性。这对于理解数据库的锁机制、死锁的产生原因和避免方法，提供了坚实的理论基础。书中还包含了大量的优化技巧，这些技巧并非凭空捏造，而是基于对数据库执行引擎的深刻理解。例如，关于如何选择合适的JOIN顺序，如何避免全表扫描，如何利用数据库自带的性能分析工具（如EXPLAIN）来诊断和解决性能问题，都给出了非常具体和可操作的建议。这些内容对于有一定SQL使用经验，但希望进一步提升查询效率的开发者来说，无疑是宝贵的财富。我尤其记得书中关于“查询重写”的章节，作者通过几个经典的案例，演示了如何将一个低效的查询改写成一个高效的查询，让我对SQL的灵活性和优化空间有了更深的认识。

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这本书的语言风格非常专业且严谨，但又不失条理性和易读性。作者在讲解每一个SQL概念时，都会提供清晰的定义，并辅以权威的参考资料（虽然书中没有直接引用，但能感受到作者对SQL标准的深入理解）。在讲解复杂的SQL特性时，作者会采用“由浅入深”的方式，先从最简单的应用场景开始，然后逐步引入更复杂的概念和细节。这一点对于我这种需要反复理解才能掌握知识的学习者来说，非常有帮助。书中还专门辟出章节来讲解SQL的数据类型，并详细分析了不同数据类型之间的转换规则和潜在问题。这一点对于保证数据的一致性和避免计算错误非常重要。我尤其喜欢书中关于“NULL值的处理”的章节，作者深入分析了NULL在SQL中的特殊性，以及如何在各种SQL操作中正确地处理NULL值。这一点是很多SQL教程中容易被忽略的细节，但却至关重要。此外，书中对SQL中的聚合函数（如COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN）的讲解也非常全面，并详细说明了它们与GROUP BY子句的配合使用。这一点是我在实际工作中经常用到的，因此对其的深入讲解让我受益匪浅。

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在书店看了下,貌似很牛逼.网上似乎木有相关资源........

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才发现我需要的内容在附录里，就两页纸……除了那两页都看不懂……有缘再见吧

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