SQL宝典

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出版者:电子工业出版社
作者:(美国)克力吉尔著、陈冰等译
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2003-9
价格:64.00
装帧:平装
isbn号码:9787505390997
丛书系列:
图书标签:
  • SQL
  • 电子工业出版社
  • JohnWiley&Sons
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具体描述

现在拿到的这本书,是有关SQL的可用的最新最完整的参考.它包含了经核准的最新的SQL规范SQL99,以它的标准格式,可以把本书中的代码和技术应用到来自任何主要开发商的SQL数据库中,这些数据库包括Microsoft SQL Server,Oracle以及IBM DB2。因为作者强调的是标准的SQL,因此,可以执行不同的数据库应用程序,并可以确信这些代码将在任何主要的开发商提供的产品中都能工作得很好。无论是一位准备尝试数据库编程的数据库管理员,还是一位有经验的希望查找有关SQL99内容的数据库程序员,都将发现《SQL宝典》是完整的解决方案。

《数据洪流中的航标:现代数据架构与实践指南》 —— 深入探索信息时代的基石与未来 在信息爆炸的今天,数据已不再是简单的记录,而是驱动商业决策、技术创新乃至社会进步的核心动力。然而,伴随着数据量的几何级增长,如何高效地管理、存储、处理和利用这些海量信息,成为了摆在每一个技术人员和决策者面前的严峻挑战。传统的数据处理模式在应对实时性、多样性和规模化的需求时,已显得力不从心。 《数据洪流中的航标:现代数据架构与实践指南》 并非专注于某一特定数据库技术的语法或操作手册,它是一部面向未来、着眼于宏观设计思维与系统工程实践的综合性著作。本书的核心目标,是为读者构建一个清晰、全面的现代数据生态系统蓝图,指导他们如何在复杂多变的数据环境中,设计出高可用、高性能、可扩展且具备前瞻性的数据解决方案。 --- 第一部分:数据时代的范式转移——从集中式到分布式 本部分深入剖析了推动数据技术革命的底层逻辑和驱动力。我们首先回顾了传统关系型数据库的黄金时代及其局限性,为理解当前范式的转变奠定基础。 1.1 数据需求的演进:3V 到 5V 的挑战 我们将详尽分析数据量的 Volume、变化的速度 Velocity、种类与结构的多样性 Variety,以及价值 Value 和真实性 Veracity 如何重塑数据处理的优先级。重点探讨了传统OLTP/OLAP系统在应对实时分析(Real-time Analytics)和流式数据(Streaming Data)时的性能瓶颈。 1.2 分布式系统的基石原理 深入解析了构建大规模数据系统的核心理论:CAP 定理(Consistency, Availability, Partition Tolerance)的权衡艺术,以及BASE理论(Basically Available, Soft state, Eventual consistency)的应用场景。我们不会停留在理论层面,而是通过大量实际案例,展示如何在特定业务需求下,精确选择和平衡这些关键特性。 1.3 数据湖、数据仓库与数据中台:角色分工与融合 本章节将清晰界定现代数据架构中的三大核心组成部分: 数据仓库(Data Warehouse):强调其结构化、历史性、以及在商业智能(BI)中的不可替代性。 数据湖(Data Lake):探讨其存储原始、半结构化和非结构化数据的灵活性,以及如何避免“数据沼泽”的风险。 数据中台(Data Middle Platform):分析其作为企业级数据资产的沉淀、治理和服务的核心枢纽作用,关注其业务赋能的闭环设计。 --- 第二部分:数据基础设施的构建与优化 本部分聚焦于支撑现代数据处理的硬件、软件和网络基础,强调资源配置的效率与弹性。 2.1 云原生数据架构的实践 探讨如何利用云计算的弹性资源构建面向未来的数据平台。内容涵盖 IaaS、PaaS、SaaS 在数据领域的具体应用,重点分析了无服务器计算(Serverless)在数据管道中的成本效益和运维简化。 2.2 存储层的革命:面向不同工作负载的选型策略 本书将详细对比不同存储介质和抽象层的优势: 面向 OLAP 的列式存储技术:深入探究 Parquet 和 ORC 等格式的设计原理及其在分析查询中的性能优势。 NoSQL 数据库的深度解析:不局限于介绍,而是分析键值存储(Key-Value)、文档存储(Document)、列族存储(Column-Family)和图数据库(Graph Database)分别适用于哪些特定的应用场景(如用户画像、实时推荐、关系发现)。 NewSQL 的探索:讨论如何在保证分布式扩展性的同时,恢复 ACID 事务的能力,及其在金融科技等高合规性场景的应用。 2.3 批处理与流处理的统一:Kappa 与 Lambda 架构的再思考 深入剖析两种主流架构模式的优缺点,并引入“统一视图”的理念。重点讲解如何利用先进的流处理引擎,构建既能处理历史回溯又能应对实时事件的统一数据管道,实现近乎实时的洞察。 --- 第三部分:数据治理、安全与质量——驱动数据价值的保障体系 再强大的技术架构,若无健全的治理体系支撑,最终只会沦为昂贵的“数据仓库”。本部分是本书实践价值最高的部分之一。 3.1 全生命周期的数据治理框架 阐述建立有效数据治理的组织结构、流程和工具集。包括: 元数据管理(Metadata Management):如何建立统一的业务术语表和技术血缘追踪系统,确保数据可发现、可理解。 数据质量管理(Data Quality):设计数据质量的监控仪表盘、定义质量规则,并实现质量问题的自动化修复流程。 数据标准与规范:如何在跨部门、跨系统的数据集成中推行统一的数据模型和命名规范。 3.2 复杂环境下的数据安全与合规性 鉴于全球数据隐私法规(如 GDPR、CCPA)的日益严格,本书提供了切实可行的安全策略: 数据脱敏与加密技术:分析静态加密、传输加密以及在分析计算过程中保持数据可用性的同态加密概念。 访问控制模型:详解基于角色的访问控制(RBAC)和基于属性的访问控制(ABAC)在数据平台中的落地实施,确保最小权限原则。 数据溯源与审计:建立不可篡改的日志系统,追踪每一份数据从产生到销毁的全过程。 --- 第四部分:高级数据应用与未来趋势 本部分将视角投向数据架构如何更好地服务于更复杂的上层应用。 4.1 机器学习的 MLOps 与数据准备 讨论数据架构如何支撑机器学习生命周期(MLOps)。重点在于特征工程(Feature Engineering)平台的构建、特征存储(Feature Store)的设计理念及其对模型训练、推理一致性的保障作用。 4.2 实时决策系统的工程化 分析如何将数据管道与业务逻辑紧密耦合,构建毫秒级的实时决策系统,例如在线反欺诈、个性化推荐引擎的后端数据支持。探讨低延迟数据服务的架构选型。 4.3 可持续性与弹性计算 关注数据系统的长期健康运营,包括成本优化(FinOps 在数据领域的应用)、自动化运维(AIOps 在数据监控中的角色)以及如何设计系统以适应不可预见的业务增长和技术迭代。 --- 《数据洪流中的航标》 适合以下读者群体: 数据架构师与数据工程师:寻求构建下一代、高弹性、面向业务的数据平台。 技术决策者与CTO:需要全面理解当前数据技术栈的利弊权衡,制定清晰的技术路线图。 资深软件工程师:希望将其后端或应用开发经验扩展到大规模数据处理领域的专业人士。 本书提供的是方法论、权衡艺术和工程实践,而非对某一流行工具的浅尝辄止。它旨在帮助您在数据的汪洋大海中,稳健地锚定方向,构建出真正能驱动业务增长的坚实数据底座。

作者简介

目录信息

前言1
第1部分 SQL的基本
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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我特别喜欢《SQL宝典》在性能优化方面的章节。在实际工作中,我们经常会遇到查询速度慢的问题,而很多时候,这都源于不恰当的SQL写法。这本书详细地介绍了如何分析查询计划,如何通过索引优化、避免全表扫描、合理使用JOIN等方法来提升SQL的执行效率。它还讲解了一些数据库特定的优化技巧,这对于我们处理大规模数据集时至关重要。通过学习这本书,我学会了如何写出既能满足业务需求,又能保证高性能的SQL语句,这极大地提升了我的工作效率。

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这本书最大的特点之一就是它的实用性。它不仅仅是理论的堆砌,更是将SQL知识与实际应用场景紧密结合。书中提供的各种案例,都来自于真实世界的数据处理需求,例如用户行为分析、销售数据统计、库存管理等等。我能够直接将书中的代码粘贴到我的数据库中运行,然后看到结果,这种即时反馈让我非常有成就感,也让我更深刻地理解了SQL的强大之处。它让我感觉学习SQL不再是枯燥的背诵,而是解决实际问题的过程。

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这本书给我最大的惊喜在于它对高级SQL特性的深入剖析。窗口函数、通用表表达式(CTE)、存储过程和触发器,这些是我在工作中经常会遇到但又常常觉得难以掌握的知识点。《SQL宝典》并没有仅仅停留在“是什么”的层面,而是深入讲解了“为什么”和“怎么用”。它通过大量的实际操作示例,展示了如何利用这些高级特性来解决复杂的业务问题,例如如何计算同比、环比增长,如何实现复杂的排名逻辑,甚至是如何构建更加健壮和高效的数据处理流程。这让我感觉自己不再只是一个SQL的使用者,而是一个能够灵活运用SQL来创造价值的专业人士。

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作为一名初学者,我曾经对SQL的复杂性感到一丝畏惧,但《SQL宝典》彻底打消了我的顾虑。它从最基础的“SELECT * FROM table”开始,一步一步地引导我构建出更加复杂的查询。书中的每一个例子都配有详细的解释,并且会告诉你这个例子解决了什么实际问题。这种循序渐进的学习方式,让我能够非常有信心地掌握SQL的每一个知识点。即便是那些看似简单的概念,书中也会深入挖掘其背后的原理,让我知其然,更知其所以然。

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我一直觉得,学习SQL的过程,就像是在探索一个庞大而有序的数据库迷宫。每一个查询语句,每一个函数,都是一把钥匙,能够打开通往数据深处的大门。《SQL宝典》这本书,从最基础的SELECT语句讲起,循序渐进地讲解了WHERE、GROUP BY、ORDER BY等核心子句,让我重新梳理了SQL的逻辑脉络。书中提供的案例都非常贴近实际工作场景,让我能够很快地将学到的知识应用到自己的项目中。尤其是对于一些模糊的概念,比如 JOIN 的不同类型,书中的图示和解释都非常清晰,我不再需要花费大量时间去猜测和试错了。

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我必须赞扬《SQL宝典》的结构设计。它将SQL的知识体系化、模块化,让学习者能够有清晰的思路。从基础的DQL(数据查询语言)到DML(数据操作语言),再到DDL(数据定义语言)和DCL(数据控制语言),每一个部分都讲解得非常透彻。尤其是关于视图、索引、存储过程等高级概念的讲解,让我在理解这些概念时少走了很多弯路。书中的过渡也非常自然,让你在掌握了一个知识点之后,能够很顺畅地过渡到下一个知识点,不会感到突兀。

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对于我这样需要频繁与数据库打交道的人来说,《SQL宝典》简直就是我的“随身数据库”。遇到不确定的语法,或者需要实现某个特定功能时,我都会翻开这本书查阅。它提供的清晰的语法示例和详细的解释,能够帮助我快速定位问题并找到解决方案。更重要的是,这本书不仅仅教会了我“怎么做”,还教会了我“为什么这么做”,这让我能够更灵活地运用SQL来解决各种变化的需求,而不仅仅是死记硬背。

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作为一名项目经理,我需要对团队的数据库开发工作有一定的指导能力。《SQL宝典》这本书为我提供了坚实的理论基础和丰富的实践案例。通过学习这本书,我能够更准确地评估SQL开发任务的难度,为团队成员提供更有效的技术指导,并在项目评审时提出更专业的意见。它让我能够从宏观和微观两个层面来理解SQL在项目中的作用,从而更好地推动项目的进展。我还会将这本书推荐给我的团队成员,相信它能帮助大家共同提升SQL技能。

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拿到《SQL宝典》这本书,我真是怀着无比的期待。作为一名在数据分析领域摸爬滚打了几年的从业者,我深知SQL的重要性。无论是日常的数据提取、报表生成,还是复杂的性能优化、数据迁移,SQL几乎无处不在。我之前也阅读过一些SQL方面的书籍,但总觉得不够系统,或者过于理论化,在实际应用中总会遇到一些瓶颈。当我看到《SQL宝典》的封面时,它的名字就给了我一种信心,仿佛这本书真的能把我带入SQL的殿堂,解决我遇到的各种难题。

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《SQL宝典》的语言风格非常务实,没有太多晦涩难懂的理论术语,而是用清晰、简洁的语言来阐述概念。每一章的结构都非常完整,从概念引入,到语法详解,再到实践演练,环环相扣。让我印象深刻的是,书中很多地方都提供了不同实现方式的比较,这让我能够更深入地理解各种方法的优劣,从而在实际应用中做出更明智的选择。这种“知其然,更知其所以然”的学习体验,是我在其他SQL书籍中很难获得的。

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很棒!想买一本收藏,有的朋友请联系一下:)

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还不错~!

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入门啊入门~

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还不错~!

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