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这本书，拿到手里就感觉分量十足，厚厚的一本，油墨味还挺冲，一看就是那种“硬核”的专业书。我当初买它是冲着它名字里那个“应用”二字去的，想着能学点实实在在的东西，能马上用到项目里去。结果呢，开篇就是一堆理论基础，什么关系代数、范式理论，啃起来简直是舌头打结。我记得最清楚的是讲到函数依赖和分解算法那块，公式推导得那叫一个复杂，恨不得把我的脑细胞都给榨干了。每次做课后习题，那都是一场与时间赛跑的战斗，尤其是有好几个题目要求手写出完整的ER图并进行逻辑转换，细节多到让人抓狂。感觉作者对理论的钻研是到了极致，但对于我们这些急于上手干活的工程师来说，前期的铺垫实在太长了，读起来像是在攀登一座陡峭的山峰，风景是有的，但过程真是够呛。不过话说回来，一旦你熬过了最开始的理论风暴，后面的内容，比如索引结构、事务管理这些，确实扎实得让人心安，知道自己学到的东西是有坚实基础支撑的，只是这条学习路径的坡度设计得过于“挑战自我”了。
评分我买这本书的主要目的，其实是想深入理解查询优化器的工作原理，毕竟这直接关系到我们线上系统的性能瓶颈分析。然而，当我翻到那几章时，发现内容虽然详尽地介绍了启发式优化和基于成本的优化，但讲解的深度似乎停在了经典的System R模型上。对于现代数据库引擎广泛采用的火山模型（Volcano Model）或基于有向无环图（DAG）的执行计划表示，书中介绍得非常简略，更像是提了一嘴，没有深入到具体的算子实现和剪枝策略上。这使得我花了大量篇幅去阅读那些关于B+树变种和启发式规则的知识点，这些知识点虽然基础，但对于解决我们实际中遇到的那些复杂的JOIN和聚合性能问题帮助有限。读完后，我感觉自己对“为什么慢”的理论基础是打牢了，但对于“如何快速优化”的具体实操层面，特别是那些依赖于最新引擎特性的优化技巧，这本书提供的指导显得有些滞后和不够给力，更像是一本扎实的“历史课本”，而不是前沿的“实战手册”。
评分这本书的排版和插图设计，说实话，有点跟不上时代了。整体感觉就是那种非常传统的教材风格，黑白为主，偶尔出现几个流程图，图例也比较简单，很多时候需要盯着看半天才能明白作者想表达的复杂逻辑关系。特别是讲到并发控制那一章，什么两阶段锁定、时间戳排序，本来就抽象，如果图示能更生动一些，比如用动画模拟一下死锁的发生和解除过程，那效果肯定不一样。现在这样，全靠自己脑补，效率自然就低了不少。我有个同学就开玩笑说，这本书的插图仿佛是从上世纪九十年代直接“穿越”过来的，缺乏现代教材那种直观的视觉引导。而且，书里引用的案例也偏向于传统的企业级数据库场景，对于现在流行的NoSQL或者云原生数据库的实践经验着墨不多。这使得我们在学习如何应对现代高并发、分布式架构下的数据一致性问题时，总感觉有点隔靴搔痒，需要额外翻阅大量的网络资料来补充最新的实践案例，这本书在“新旧交替”的知识点衔接上处理得不够流畅。
评分这本书的配套资源和练习题设计，可能是最让我感到“汗颜”的地方。理论讲解部分内容是足够的，但当你试图通过实操来检验学习效果时，就会发现资源支持严重不足。练习题大多是概念性的问答或者手算题，极少有提供完整的、可运行的代码示例或者数据集。例如，讲到数据恢复机制时，期望读者能自己搭建一个简易的日志系统进行模拟，但书中并未提供任何模拟环境的搭建指南或基础代码框架。我们只能完全依赖自己的环境配置能力去重现书中的场景，这对初学者来说难度系数极高，很容易在配置环境上就耗费了大量精力，从而打击了学习的积极性。这种“重理论、轻实践配套”的模式，让这本书的实用性大打折扣，它更像是一个知识的仓库，而不是一个引导你操作的向导。如果能提供配套的GitHub仓库，包含可运行的SQL脚本和一些关键算法的伪代码实现，那这本书的价值会提升一个量级，但很遗憾，这本书在这方面做得非常保守。
评分这本书的作者的写作语气，透着一股浓厚的学院派气息，非常严谨，甚至可以说是有些刻板。他似乎把每一个概念都视为神圣不可侵犯的真理，要求读者必须用他设定的框架去理解世界。比如，在定义“数据库”这个词时，花了整整三页纸来阐述其哲学内涵和技术边界，这对于只想知道“怎么存数据、怎么取数据”的人来说，无疑是一种负担。我特别不适应的是它对某些技术名词的坚持性使用，比如在一些新进技术领域已经有了更通俗的称呼时，这本书依然固执地使用更偏底层的、晦涩的术语，好像在向读者宣告：“我的定义才是最正统的。”虽然这种坚持保证了定义的准确性，但也大大增加了入门的门槛。读这本书时，我常常需要一边读，一边查阅网络百科来对齐主流的行业术语，否则很容易在与人交流时产生理解上的偏差。它更像是一本给未来研究者准备的“圣经”，而不是给当前从业者准备的“工具箱”。
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