微軟培訓與認證係列教材 832B pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:清華大學齣版社

作者:微軟公司

出品人:

頁數:635

译者:

出版時間:2002-1

價格:180.00元

裝幀:

isbn號碼:9787302015192

叢書系列:

圖書標籤:

• 微軟
• 培訓
• 認證
• 832B
• 教材
• IT
• 技術
• Windows
• 學習
• 教程
• 計算機

深度解析：數據庫核心技術與現代應用實踐（非微軟技術係列） 圖書定位： 本書旨在為信息技術從業者、數據庫管理員（DBA）、數據分析師及相關領域的專業人士，提供一個全麵、深入且側重於跨平颱、主流開源及企業級非微軟生態數據庫技術的學習資源。它避開瞭特定廠商的技術棧聚焦，轉而關注底層數據管理原理、高性能優化策略、現代數據架構設計以及數據治理的通用最佳實踐。 目標讀者： 具備一定數據庫基礎知識，希望拓寬技術視野，深入理解 PostgreSQL、MySQL/MariaDB、MongoDB 等主流非微軟數據庫係統，並希望掌握雲原生數據服務和數據倉庫/湖倉架構設計理念的專業人士。 --- 第一部分：關係型數據庫的深度精研與優化（PostgreSQL/MySQL 側重） 章節 1：PostgreSQL 架構深度剖析與性能調優 本章將帶領讀者跳齣基礎操作層麵，深入探究 PostgreSQL 的內部工作機製。我們將詳盡解析其 MVCC（多版本並發控製）的底層實現，包括事務ID（XID）的管理、wraparound 問題的預防機製，以及 `pg_xlog`/`pg_wal` 的工作流程。 存儲結構與索引機製： 深入講解堆錶（Heap Tables）的頁麵布局、Free Space Map (FSM) 和 Visibility Map (VM) 的作用。重點對比 B-tree、Hash、GiST、GIN 索引的適用場景、內部結構差異及其對查詢性能的影響。 查詢優化器（Planner/Executor）的黑箱揭秘： 分析查詢規劃器如何生成執行計劃，如何評估成本模型（Cost Model）。通過實際案例演示如何利用 `EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)` 深入診斷慢查詢，識彆統計信息不足、Join 策略選擇錯誤等常見性能瓶頸。 高級並發控製與鎖管理： 詳細闡述 PostgreSQL 的行級鎖（Row-level locking）機製，並重點分析共享緩衝（Shared Buffers）和預寫日誌（WAL）在保證數據一緻性中的關鍵作用。討論如何識彆和解決死鎖問題。 擴展性與高可用： 介紹 PostgreSQL 的流復製（Streaming Replication）原理，包括 Primary/Standby 架構的配置與故障切換流程。同時，探討諸如 Citus（分布式擴展）或 Patroni 等高可用方案的架構選型。 章節 2：MySQL/MariaDB 存儲引擎的精細化管理 本章專注於 MySQL 生態中最為關鍵的 InnoDB 存儲引擎，並輔以對 MariaDB 獨特特性的介紹。 InnoDB 核心組件： 詳細解析 Buffer Pool 的結構、Redo Log 和 Undo Log 的生命周期及其對 ACID 特性的支撐。重點講解 Doublewrite Buffer 的必要性。 事務隔離級彆與鎖： 深入對比 InnoDB 在不同隔離級彆（Read Committed, Repeatable Read）下的鎖行為，特彆是 Next-Key Lock（Gap Lock + Record Lock）在防止幻讀（Phantom Reads）中的作用。 Schema 設計與性能： 探討範式與反範式的權衡，重點關注數據類型選擇對磁盤I/O和內存占用的影響。講解如何設計高效的外鍵約束而不過度犧牲寫入性能。 性能調優實戰： 針對 `innodb_buffer_pool_size`、`innodb_log_file_size` 等關鍵參數進行基準測試與調優建議。講解使用 Percona Toolkit 等外部工具進行性能瓶頸分析的方法。 --- 第二部分：NoSQL 數據庫的範式與應用邊界 章節 3：文檔數據庫的靈活性與一緻性權衡（MongoDB 實踐） 本章聚焦於文檔數據庫的優勢與挑戰，以 MongoDB 為主要載體，探討其在敏捷開發中的地位。 數據建模的“反範式”哲學： 對比關係型建模與文檔建模（嵌入式 vs 引用）。提供一套係統的方法論來決定何時使用嵌入（Embedding）以優化讀取性能，何時使用引用（Referencing）以保持數據原子性和避免數組過大。 查詢語言與聚閤框架： 深入講解 MongoDB 的查詢操作符，並詳盡剖析強大的 Aggregation Pipeline。通過多個實際場景（如電商訂單分析、日誌清洗）演示如何利用 `$group`, `$lookup` (模擬 JOIN) 和自定義階段實現復雜的數據轉換。 性能挑戰與解決方案： 探討索引（特彆是多鍵索引和地理空間索引）的有效性。重點分析寫入性能瓶頸、Write Concern 的選擇對延遲的影響，以及分片（Sharding）的架構設計原則（如選擇閤適的 Shard Key）。 章節 4：鍵值存儲與圖數據庫的特定應用 本章拓寬視野，介紹針對特定數據模式優化的數據庫類型。 高性能鍵值存儲（Redis/Memcached）： 深入分析 Redis 的數據結構（String, Hash, Sorted Set, HyperLogLog）及其在緩存、會話管理、消息隊列中的應用。討論持久化策略（RDB/AOF）及其對性能的影響。 圖數據庫（Neo4j 基礎）： 介紹圖數據模型（節點、關係、屬性）。重點講解 Cypher 查詢語言，並通過社交網絡或推薦係統案例，展示圖數據庫在處理多跳關係查詢上的絕對優勢。 --- 第三部分：現代數據架構與數據治理 章節 5：分布式事務與數據一緻性模型 在微服務和分布式係統中，保證數據正確性是核心挑戰。本章不側重於特定數據庫的實現，而是聚焦於分布式一緻性的理論框架。 CAP 理論的再審視： 結閤實際的分布式數據庫（如 CockroachDB 或 TiDB 的設計理念，但不深入其具體代碼）討論如何在 P（分區容錯性）和 C（一緻性）之間做齣工程選擇。 Saga 與補償事務： 講解如何使用 Saga 模式管理跨多個微服務的長事務，以及補償操作的設計與冪等性保障。 兩階段提交（2PC）與 Paxos/Raft 算法的原理概述： 解釋這些經典協議如何確保分布式日誌的順序和一緻性。 章節 6：數據倉庫、數據湖與 ETL/ELT 流程 本章關注數據的集成、存儲和分析平颱的設計。 星型/雪花模型與數據立方體： 詳細闡述 Kimball 方法論，以及維度建模如何服務於商業智能（BI）查詢的性能需求。 數據湖與數據湖倉（Lakehouse）架構： 介紹 Parquet/ORC 等列式存儲格式的優勢。討論數據湖中的元數據管理（如 Hive Metastore）和 ACID 層的引入（如 Delta Lake/Iceberg）如何彌補傳統數據湖的不足。 數據管道構建： 探討使用 Apache Airflow 或 Dagster 等工具進行工作流編排的原則。對比批處理（Batch）與流處理（Stream）在數據同步和實時分析中的適用性。 --- 結語：數據庫管理員的未來視野 本書的最終目標是培養讀者構建和維護復雜、高性能、跨異構環境數據係統的能力。掌握瞭這些非特定廠商的核心原理和架構思想，讀者將能更靈活地應對雲計算、容器化和數據驅動決策帶來的技術挑戰。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆