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出版者:

作者:钟军

出品人:

页数:500

译者:

出版时间:2004-3-1

价格:50.00

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787030129680

丛书系列:

图书标签:

• aad
• Visual Basic
• 数据库
• 高级实例
• 编程
• 开发
• 教程
• 实例分析
• 数据访问
• SQL Server
• ADO
• NET

数据库系统设计与开发实战指南 本书聚焦于现代企业级数据库系统的架构设计、性能优化与高效应用开发，为读者提供一套从概念到实践的全面指导。它摒弃了基础语法的重复讲解，直接切入复杂场景下的解决方案构建，旨在培养具备独立解决高难度数据挑战能力的专业人士。 --- 第一部分：数据架构的基石与演进 本部分深入探讨了当前主流关系型数据库（如 PostgreSQL, SQL Server, Oracle）在企业级应用中的部署策略与高可用性设计。我们着重分析了分布式事务管理的挑战与解决方案，特别是两阶段提交（2PC）的局限性以及 Saga 模式在微服务架构下的落地实践。 1.1 现代数据存储选型的决策树 本书不提供“万能”的数据库方案，而是引导读者建立一套科学的选型评估体系。内容涵盖： OLTP 与 OLAP 的边界模糊化： 探讨 HTAP（混合事务/分析处理）数据库的兴起及其对传统架构的冲击。 NoSQL 数据库的深层适用性分析： 深入剖析文档型、键值对、列式存储和图数据库在特定业务场景（如实时推荐、时序数据、复杂关联查询）中的性能优势与写入一致性权衡。 数据湖与数据仓库的融合路径： 详细讲解 Lambda 架构到 Kappa 架构的演变，以及 Delta Lake/Iceberg 等开放表格式在统一批流处理中的核心作用。 1.2 高性能与高可用性的架构蓝图 如何设计一个能够在毫秒级响应并承受千万级并发的系统？本章提供了详尽的蓝图： 集群部署与数据分片策略： 涵盖垂直拆分、水平分片（Sharding）的实现细节，包括一致性哈希算法在动态扩容中的应用。重点剖析了分片键（Shard Key）的选择对查询效率和热点数据处理的决定性影响。 复制与故障转移机制的深度解析： 比较主从复制（Primary-Secondary）、多主复制（Multi-Primary）的同步/异步延迟问题，以及如何利用 Quorum 机制确保数据强一致性。 灾难恢复（DR）规划： 制定基于 RPO（恢复点目标）和 RTO（恢复时间目标）的异地多活策略，并实战演练跨区域数据同步与切换流程。 --- 第二部分：复杂查询优化与性能调优的艺术 数据库性能瓶颈往往隐藏在复杂的 SQL 语句和不合理的索引设计中。本部分侧重于“内功”修炼，教你如何像数据库内核工程师一样思考。 2.1 深入剖析查询执行计划（Execution Plan） 不再满足于 `EXPLAIN` 的初级输出，本书将带你解析执行计划中的每一个操作符： 成本模型与代价估算： 理解优化器如何权衡 I/O、CPU 和内存使用，并揭示统计信息陈旧如何导致次优执行路径。 连接算法的实战对比： 嵌套循环连接（Nested Loop Join）、哈希连接（Hash Join）和归并连接（Merge Join）在不同数据分布和内存条件下的性能表现及适用边界。 谓词下推与延迟物化： 如何通过优化查询结构，迫使数据库尽早过滤数据，最大程度减少中间结果集的生成。 2.2 索引设计的超越与反思 索引是性能的钥匙，但也是写入的枷锁。本章探讨了高级索引技术： 组合索引的次序优化： 掌握最左前缀原则的精确应用，以及何时需要使用“反向索引”来支持特定范围查询。 覆盖索引（Covering Index）的极致利用： 如何通过精心设计的索引，完全避免回表（Table Lookup），实现真正的“零 I/O”查询。 函数索引、部分索引与表达索引： 在特定数据库系统（如 PostgreSQL 的 B-tree 或 GiST/GIN 索引）中，如何利用这些高级特性加速非标准查询。 2.3 锁竞争与并发控制管理 高并发下的性能瓶颈往往源于锁资源的争抢。本书深入分析了事务隔离级别下的隐式行为： 行级锁与死锁检测： 实例演示如何通过分析锁等待图（Wait Graph）来定位并解决长事务导致的锁阻塞。 MVCC（多版本并发控制）的内部机制： 阐述不同数据库如何通过快照隔离（Snapshot Isolation）来最小化读写冲突，以及在极端高频更新场景下 MVCC 带来的清理（Vacuum/Garbage Collection）开销。 --- 第三部分：数据生命周期管理与数据治理实践 一个健壮的数据库系统必须具备完善的数据生命周期管理能力，以应对合规性、存储成本和数据质量的要求。 3.1 数据迁移、集成与 ETL/ELT 流程设计 本部分聚焦于数据的流动性问题： CDC（Change Data Capture）技术的应用： 介绍基于日志（如 Binlog, WAL）的实时数据捕获技术，用于构建实时数仓和系统解耦。 大规模数据导入/导出工具链： 掌握利用数据库原生工具（如 `pg_bulkload`, `bcp`）进行并行、事务性大数据导入的方法，并对比云服务商提供的托管式数据管道工具。 数据质量检查与清洗流程自动化： 在数据进入核心系统前，如何设计自动化校验规则集，确保数据的准确性和完整性。 3.2 归档、压缩与存储成本控制 随着数据量的增长，存储成本成为不容忽视的问题。 热点数据分离与冷热数据分层： 实施基于时间的自动数据分级策略，将不常访问的历史数据迁移至成本更低的存储介质或分析数据库。 数据库内置压缩技术的选型： 评估行存压缩、列存压缩在读写性能与存储空间之间的平衡点，并针对不同数据类型选择最优的编码方式。 3.3 数据库安全与合规性强化 本书强调数据安全不仅仅是权限管理，更是系统设计的一部分： 细粒度的权限模型设计： 实施基于角色的访问控制（RBAC）在数据库层面的落地，确保“最小权限原则”。 数据脱敏与加密策略： 探讨静态数据加密（TDE）与动态数据脱敏技术，特别是在处理敏感客户信息（PII）时的技术选型与性能影响评估。 --- 第四部分：面向现代应用的数据库编程范式 本部分面向应用开发者，强调如何编写出更安全、更高效且更适应现代云环境的数据库交互代码。 4.1 ORM 的局限性与原生 SQL 的回归 虽然 ORM 提高了开发效率，但在处理复杂业务逻辑时，其生成的 SQL 往往效率低下。 性能调优视角下的 ORM 审查： 如何识别 N+1 查询问题，并利用 ORM 的批量操作或原生查询（Native Query）来绕过其性能陷阱。 存储过程与函数： 在哪些场景下应该将核心业务逻辑下沉至数据库（存储过程），以及如何平衡数据库计算负载与应用层计算负载。 4.2 应对云原生环境的连接池管理 现代应用使用大量短暂连接，传统的连接池管理模式面临挑战。 高效连接池的配置艺术： 深入探讨 `max_connections`, `timeout`, `idle_timeout` 等关键参数的合理设置，以及如何应对突发流量下的连接风暴。 Proxy 层（如 PgBouncer, ProxySQL）的作用： 讲解这些中间件如何在不修改应用代码的情况下，实现连接池的集中管理、负载均衡和故障透明切换。 --- 本书适合以下读者群体： 资深软件工程师、后端架构师，希望深入理解数据库内核工作原理并能独立解决复杂性能问题的专业人士。 数据工程师（Data Engineers），需要设计和维护大规模、高可用的 ETL/ELT 流水线。 希望从“会用”数据库转向“精通”数据库系统的 DBA 团队。 本书的价值在于，它提供的是一套完整的“问题解决框架”和“架构思维模式”，而非针对特定版本或特定工具的简单操作手册。

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这本书的排版和图表的清晰度非常高，有助于快速理解代码结构。但作为一本“实例导航”，我更看重的是那些能揭示作者多年经验的“最佳实践”总结。例如，在面向对象的编程范式下，如何设计更具可测试性的数据访问接口，以便于单元测试和集成测试的开展。我原以为会看到如何使用Mocks或Stubs来隔离数据库依赖，从而实现完全脱离真实数据库环境的代码验证。此外，对于大型项目中涉及到的多线程并发访问数据库时的死锁问题和锁粒度控制，我也期待能有深入的讲解。毕竟，性能瓶颈往往就隐藏在这些并发访问的细节之中。这本书的实例虽然丰富，但更多的是展示了“如何做对”，却较少深入探讨“如何避免做错”以及在复杂环境下优化代码的“心法”。它提供了工具的使用说明书，却未能提供一个经验丰富的工匠在使用这些工具时所遵循的隐形规则。

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这本书的装帧和纸质质量无疑是上乘的，拿在手里很有分量感，这通常预示着内容的扎实。我原本热切期盼的是关于数据安全性和合规性的前沿实践。在今天的IT环境中，数据加密、访问控制和防范SQL注入的策略已经从“可选项”变成了“必需品”。我非常希望书中能详细介绍如何在VB环境下，运用最新的.NET Framework或.NET Core的安全特性，去实现传输层和存储层的数据加密，或者探讨如何在企业级应用中部署OAuth 2.0或类似的身份验证机制与数据库的交互。此外，对于数据治理和审计跟踪的实现，也是我非常关注的重点。一套成熟的“高级”系统，必须能够清晰记录所有关键数据的变动历史。遗憾的是，书中对这些至关重要的安全和治理主题着墨甚少，更多地集中在数据结构的展示和基础操作的实现上，使得这本书在面向企业级、高安全要求项目的参考价值上打了折扣。对于我这样的开发者来说，代码的优雅固然重要，但代码的“安全”和“可信赖”才是构建持久化系统的基石。

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这本书的封面设计和书名给人的感觉非常专业，带着一种深邃的技术气息，尤其对于那些在VB环境下进行数据库开发的资深人士来说，无疑有着巨大的吸引力。然而，我期待能在书中找到一些关于现代数据架构的深度探讨，比如如何将传统的VB应用与更前沿的云端数据库（如Azure SQL或AWS RDS）进行无缝集成。我也很希望看到一些关于性能调优的精妙技巧，比如在处理海量数据时，如何设计索引策略、优化ADO.NET连接池管理，甚至涉及到异步编程模型（Async/Await）在数据库操作中的应用。特别是对于那种在复杂业务逻辑下，如何构建健壮、可维护的数据访问层（DAL）的架构模式，如果能有深入的剖析和实战案例，那就太棒了。比如，如何用设计模式来解耦业务逻辑和数据持久层，这方面的内容，我翻遍了全书，似乎没有看到系统性的阐述，这多少让我感到一丝遗憾，毕竟“高级实例”这个词汇，暗示了超越基础CRUD操作的复杂场景。我原以为能看到针对特定业务场景（如实时库存同步、复杂报表生成）的定制化解决方案，但呈现的更多是结构化的、较为通用的代码示例，缺乏那种“一招鲜吃遍天”的实战智慧的提炼。

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我尝试从这本书中寻找一些关于NoSQL数据库与VB互操作的指导，因为现代应用开发越来越倾向于多模态数据存储。当前市场上，MongoDB、Redis等非关系型数据库的应用日益广泛，它们在处理非结构化数据或需要极速缓存的场景中展现出巨大优势。我非常期待看到作者如何利用VB的面向对象特性，去封装与这些新型数据库的交互API，并提供一些将关系型数据与NoSQL数据进行混合查询和分析的实战案例。例如，如何使用JSON序列化和反序列化技术来高效地处理文档型数据，或者如何构建一个能够根据数据类型自动切换数据源的“智能”数据服务层。然而，这本书的内容似乎紧紧锁定在传统的SQL Server、Access等关系型范畴内，对于向新一代数据技术迁移的开发者来说，这本书提供的视野略显局限，缺少了面向未来的“导航”能力。它更像是一本巩固旧知识的教科书，而不是引领我们进入数据技术新大陆的罗盘。

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对于一个“高级实例导航”而言，异常处理和错误恢复机制的详尽论述是不可或缺的。在真实世界的应用中，网络延迟、数据库锁死、权限变更等突发事件是常态。我期望书中能提供一套分层、细致的错误处理框架，不仅仅是简单的`Try...Catch`块。例如，如何实现一个全局的、具有自动重试逻辑的事务管理机制，以应对瞬时网络波动；如何记录详尽的错误日志，并将其结构化以便于后续的性能分析和问题追溯。我还特别关注了数据迁移和版本控制的实践，当数据库Schema发生变化时，如何平滑地升级现有VB应用而无需停机。很可惜，在涉及这些“系统健壮性”的议题时，书中的内容显得过于蜻蜓点水，大多停留在编译器级别的错误捕捉，而缺乏对应用层和基础设施层故障的预案设计，这使得这本书在指导构建高可用系统方面显得力不从心。

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