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出版者:东南大学出版社

作者:孔繁华

出品人:

页数:234

译者:

出版时间:2005-1-1

价格:25.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787810898232

丛书系列:

图书标签:

• Visual FoxPro
• VFP
• FoxPro
• 数据库编程
• 编程入门
• 开发工具
• Windows编程
• 经典教程
• 软件开发
• Visual Basic
• 数据处理

《深入探索现代数据库系统设计与实践》 内容提要： 本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角，探讨当前主流数据库系统的设计理念、高级应用技术以及在复杂业务场景下的最佳实践。它超越了特定编程语言或单一数据库产品的范畴，专注于构建高效、稳定、可扩展的数据驱动型应用所需的底层知识和前沿技术栈。 本书内容结构紧凑，逻辑清晰，分为四个核心部分，共十六章，力求在理论深度与工程实践之间找到完美的平衡点。 --- 第一部分：现代数据库架构与理论基石 (Foundational Architectures) 本部分首先对当代数据库系统的演进历程进行梳理，重点剖析了从传统关系模型向多模态数据平台的转变。 第一章：数据库范式与数据建模的再思考 深入探讨了经典关系代数、范式理论（1NF到BCNF及更高范式）的现代应用与局限性。着重分析了在敏捷开发和大数据环境下，反范式（Denormalization）的应用场景与权衡取舍。引入了实体-关系（E-R）模型的高级应用，包括事件溯源（Event Sourcing）的思想基础，以及如何利用领域驱动设计（DDD）来指导复杂系统的概念数据建模。 第二章：事务处理与并发控制的底层机制 详细阐述了ACID特性的严格保证机制，聚焦于事务隔离级别（Read Uncommitted到Serializable）在实际应用中的性能代价和数据一致性影响。重点剖析了MVCC（多版本并发控制）的实现原理，对比了基于锁的机制与无锁/乐观锁策略的优劣。此外，还涵盖了分布式事务处理的关键挑战，如两阶段提交（2PC）的局限性与Saga模式的兴起。 第三章：查询优化器原理与性能调优 本章是性能优化的核心。系统性地解析了关系型数据库查询处理的生命周期，从SQL解析、逻辑优化到物理执行计划的生成。详细讲解了查询优化器如何利用成本模型（Cost Model）、统计信息（Statistics）和动态规划（Dynamic Programming）技术来选择最优执行路径。实践部分侧重于索引结构（B+树、位图索引、哈希索引）的深度剖析及其对查询性能的非线性影响，并介绍了如何通过执行计划分析工具进行精确的性能瓶颈定位。 第四章：NoSQL的演进与适用性分析 不再将NoSQL视为关系数据库的替代品，而是作为特定场景下的补充工具。本章对比了四种主要NoSQL类型：键值存储（Key-Value Stores）、文档数据库（Document Databases）、列式存储（Column-Family Stores）和图数据库（Graph Databases）。通过具体的业务案例（如社交网络、实时推荐系统、内容管理），分析了CAP理论在不同数据库选型中的指导意义，强调BASE理论在高性能读写场景下的应用。 --- 第二部分：高级数据持久化技术与存储引擎 (Advanced Persistence & Engines) 本部分深入到数据库的内部实现层面，揭示数据是如何被高效地写入、读取和管理的。 第五章：存储引擎的内部结构与内存管理 聚焦于主流存储引擎（如InnoDB、WiredTiger）的核心组件。详尽介绍了页（Page）结构、缓冲池（Buffer Pool）的管理策略、脏页（Dirty Pages）的刷新机制。分析了延迟写入（Lazy Writing）和预读（Prefetching）算法对I/O性能的影响。 第六章：日志系统与数据恢复机制 详述了数据库的持久性保障体系，深入分析了重做日志（Redo Log）和撤销日志（Undo Log）的作用。讲解了Write-Ahead Logging (WAL) 的实现流程，以及如何利用这些日志实现前滚恢复（Roll Forward）和后滚恢复（Roll Back）。特别关注了Checkpoints机制对系统稳定性和恢复速度的优化作用。 第七章：现代索引技术的深层原理 超越基础B+树，本章深入探讨了聚簇索引与二级索引的分离设计、覆盖索引的利用技巧。引入了LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）的工作原理，分析其在写入密集型场景（如Cassandra, RocksDB）中的优势，以及Compaction（压缩合并）策略对性能的影响。 第八章：分布式数据存储的挑战与实践 针对超大规模数据处理，本章探讨了数据分区（Partitioning/Sharding）的策略（如Range, Hash, Consistent Hashing）。详细分析了分布式一致性协议，如Paxos和Raft算法的核心思想、选举过程和日志复制机制，并结合实际的NewSQL数据库案例，探讨如何在保证ACID的同时实现水平扩展。 --- 第三部分：数据集成、安全与治理 (Integration, Security, and Governance) 本部分关注数据在企业环境中的流动、保护和合规性管理。 第九章：数据仓库与OLAP技术 区分了OLTP与OLAP系统的设计目标和架构差异。系统介绍了星型/雪花型模式（Star/Snowflake Schema）的设计原则，并详细讲解了数据立方体（Data Cube）的概念以及如何利用MOLAP、ROLAP、HOLAP技术实现多维分析的高效查询。 第十章：ETL/ELT流程的高级设计 探讨了数据抽取、转换和加载（ETL/ELT）管道的构建。重点分析了增量数据捕获（CDC）技术，包括基于时间戳、触发器和日志解析的实现方法。引入了现代数据编排工具（如Airflow等）在调度和监控复杂数据流中的应用模式。 第十一章：数据库安全与访问控制 全面覆盖数据库安全策略，包括身份验证机制、授权模型（基于角色的RBAC与基于属性的ABAC）。深入讲解了数据加密技术，包括静态数据加密（Encryption at Rest）和传输中数据加密（Encryption in Transit）。最后，讨论了审计日志的配置与合规性要求。 第十二章：数据质量与主数据管理（MDM） 强调了数据质量对决策的决定性影响。讲解了数据清洗、数据标准化和数据去重的关键技术。引入了主数据管理的概念，探讨如何建立单一、权威的数据视图来支持企业级应用。 --- 第四部分：新兴趋势与应用开发范式 (Emerging Trends & Application Paradigms) 本部分着眼于数据库技术的前沿发展及其对应用层开发范式的影响。 第十三章：云原生数据库与Serverless架构 分析了云环境对数据库带来的变革，如弹性伸缩、自动故障转移和存储计算分离。详细阐述了云数据库服务的核心优势，并探讨了Serverless数据库模式（如Amazon Aurora Serverless）的成本模型与适用边界。 第十四章：时间序列数据库（TSDB）的应用 聚焦物联网（IoT）、金融高频交易等产生海量时间戳数据的场景。讲解了TSDB（如InfluxDB, TimescaleDB）如何针对时间范围查询进行优化，以及其特有的数据保留策略和压缩算法。 第十五章：NewSQL与HTAP的融合 探讨了试图融合传统关系型数据库的事务一致性与NoSQL的水平扩展能力的NewSQL系统。重点解析了HTAP（Hybrid Transactional/Analytical Processing）的概念，以及如何通过内存计算和分离的计算资源池来实现对业务操作和实时分析的统一支持。 第十六章：数据库即服务（DBaaS）与DevOps实践 本章讨论了如何将数据库生命周期管理融入到DevOps流程中。涵盖了数据库版本的自动化迁移（Schema Migration）、基础设施即代码（IaC）在数据库部署中的应用，以及如何利用监控和可观测性工具对生产数据库进行主动健康检查。 --- 本书特色： 本书不依赖任何特定编程语言的库函数或特定数据库的专有语法，而是采用跨平台、跨供应商的视角，深入剖析数据存储、检索、一致性维护这一核心工程问题。内容侧重于“为什么”和“如何做才能更高效”，旨在培养读者构建下一代数据密集型系统的架构思维能力。通过对底层机制的详尽解析，读者将能够自信地应对从简单的OLTP系统到复杂的分布式数据平台的任何技术挑战。

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