JDBC TM与Java TM数据库编程(第2版) (平装) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国电力出版社

作者:(美)里斯 编著.石永鑫 等译

出品人:

页数:356

译者:石永鑫

出版时间:2002-04-01

价格:45.0

装帧:平装

isbn号码:9787508308562

丛书系列:

图书标签:

• Java
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• 第2版
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数据库技术与应用：构建高效数据处理系统的基石 本书聚焦于现代企业级应用中至关重要的数据库技术栈与实践方法，旨在为读者提供一套全面、深入且实用的数据库设计、开发与优化知识体系。 随着数据量的爆炸式增长和应用复杂性的日益提高，掌握高效、稳定、可扩展的数据库解决方案已成为软件工程师、架构师和数据分析师的核心竞争力。本书将理论与前沿实践紧密结合，覆盖从基础概念到高级调优的完整路径。 第一部分：关系型数据库的深度解析与模型构建 本部分深入剖析了关系型数据库（RDBMS）的核心原理，为构建健壮的数据模型奠定坚实基础。 第一章：数据库系统的核心概念与演进 数据模型基础： 详细阐述了关系代数、元组、属性、模式等基本术语，对比了层次模型、网状模型与关系模型的演变历程和各自的优劣。 ACID特性与事务管理： 深入探讨了原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）的实际意义。分析了不同隔离级别（如读未提交、读已提交、可重复读、串行化）在性能与数据正确性之间的权衡，并讲解了锁机制（共享锁、排他锁、意向锁）在并发控制中的作用。 数据库架构剖析： 介绍现代数据库管理系统（DBMS）的典型架构，包括查询处理器、存储管理器、事务管理器和日志记录系统的工作流程。 第二章：规范化理论与数据建模实践 范式详解： 系统梳理了第一范式（1NF）到BCNF（巴斯-科德范式）的推导过程和应用场景。重点解析了3NF在日常设计中的普适性以及何时需要考虑范式更高层次的要求。 反范式化的考量： 讨论在读多写少或性能敏感型场景下，如何有策略地应用反范式化（如冗余列、预聚合视图）以优化查询性能，并阐述其带来的数据维护成本。 实体-关系（E-R）建模： 教授如何将复杂的业务需求转化为清晰的E-R图，包括识别实体、属性、主键、外键以及处理一对多、多对多等关系。强调使用UML类图辅助进行概念模型设计。 第三章：SQL语言的精通：从基础查询到复杂操作 标准SQL的掌握： 覆盖数据定义语言（DDL，如CREATE, ALTER, DROP）和数据操纵语言（DML，如SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE）的全部核心语法。 高级查询技巧： 深入讲解窗口函数（Window Functions，如ROW_NUMBER(), RANK(), LAG/LEAD()）在复杂报表生成中的应用。详细解析子查询、关联子查询与公用表表达式（CTE）的性能差异与使用规范。 数据安全与权限管理： 介绍GRANT和REVOKE语句，以及基于角色的访问控制（RBAC）在数据库层面的实现。 第二部分：高性能数据库的实现与优化 本部分将重点转移到如何使数据库系统运行得更快、更稳定，是面向高级开发人员和DBA的核心内容。 第四章：索引机制的艺术 B-Tree与B+Tree的内部结构： 详细剖析B+树作为主流索引结构的工作原理，包括节点分裂、页获取和磁盘I/O的优化思路。 不同索引类型的应用： 对比聚簇索引（Clustered Index）与非聚簇索引（Non-Clustered Index）的差异，以及何时使用哈希索引、全文索引或空间索引。 索引设计陷阱： 探讨索引选择性、冗余索引、覆盖索引（Covering Index）的创建，以及复合索引中列顺序对查询优化的决定性影响。 第五章：查询优化器的秘密武器 执行计划的解读： 教授如何使用`EXPLAIN`或等效命令获取并准确分析查询的执行计划。识别成本最高的步骤，如全表扫描、不必要的排序或临时表生成。 统计信息的管理： 理解优化器如何依赖数据分布统计信息来选择最佳执行路径，并讲解手动更新统计信息（ANALYZE/GATHER STATS）以应对数据倾斜问题。 避免常见性能杀手： 分析`OR`条件、函数在WHERE子句中的使用、隐式类型转换等操作如何导致索引失效，并提供重写查询的范例。 第六章：数据库并发控制与锁的深入探讨 锁粒度与竞争分析： 比较行级锁、页级锁和表级锁的优缺点。重点分析死锁（Deadlock）的成因、检测机制和恢复策略（如事务回滚）。 MVCC（多版本并发控制）： 详细解释MVCC（如PostgreSQL、Oracle中所采用）如何通过版本链和快照读取机制，在保证数据一致性的同时，极大地减少读写冲突，提升系统吞吐量。 第三部分：现代数据存储范式的扩展 本部分将视角从传统RDBMS扩展到当前分布式和NoSQL领域，以应对超大规模数据挑战。 第七章：分布式事务与数据一致性模型 CAP理论的再审视： 深入分析CAP定理在实际部署中的权衡，理解一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）之间的取舍。 BASE理论与最终一致性： 介绍BASE（Basically Available, Soft state, Eventual consistency）的理念，以及它如何支撑高可用性系统。 分布式事务解决方案： 探讨两阶段提交（2PC）的局限性，并重点介绍更现代的解决方案，如SAGA模式在微服务架构中处理补偿事务的应用。 第八章：NoSQL数据库的分类与选型 键值存储（Key-Value）： 分析Redis和Memcached在高并发缓存中的应用，以及它们在会话管理中的作用。 文档型数据库（Document）： 探讨MongoDB等如何适应快速变化的数据结构，以及何时选择文档模型而非传统关系模型。 列式存储（Column-Family）： 介绍Cassandra等系统如何针对大规模写入和时间序列数据进行优化，以及它们在分析型负载中的优势。 第九章：数据持久化与高可用性架构 复制（Replication）策略： 详述主从复制、多主复制（Multi-Master）的实现方式。对比异步复制与同步复制在延迟和数据安全方面的对比。 故障转移与容灾： 讲解数据库集群（如Galera Cluster, PostgreSQL Streaming Replication）中的自动故障检测和切换机制，确保业务连续性。 数据备份与恢复： 涵盖全量备份、增量备份和日志归档的策略，并提供RTO（恢复时间目标）和RPO（恢复点目标）的实际计算方法。 本书旨在提供一个全面的、面向实战的数据库知识框架，确保读者不仅能熟练地进行数据操作，更能深入理解底层机制，从而设计和维护出高性能、高可靠性的企业级数据服务。

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这本书的“第2版”字样让我对其内容的新鲜度抱有一丝期待，但实际阅读体验告诉我，这种期待是落空的。它似乎只是对前一版本进行了小幅度的修补，而没有进行一次彻底的技术栈更新。例如，在错误处理机制上，它依然大量依赖传统的`try-catch-finally`结构来确保资源关闭，这在Java 7引入的Try-with-resources语句面前，显得非常过时和冗长。一个面向新世纪的数据库编程指南，理应将资源自动管理的最佳实践作为默认的示范方式。我花费时间阅读，希望能找到关于如何利用Java 8+的新特性（如Lambda表达式优化回调逻辑）来精简数据库访问代码的技巧，但这些期望基本落空了。书中的代码往往需要多行冗余代码才能完成一个简单的操作，这在追求简洁和可读性的现代编程哲学中是难以接受的。这本书更适合那些刚刚接触编程、还未形成良好编码习惯的学习者作为第一本教材，但对于希望提升自身工程水平的开发者而言，它提供的价值非常有限，更像是一本停留在多年前技术快照的文档。

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这本书的排版和语言风格让我感到有些枯燥乏味，读起来像是在啃一本技术规范文档，而非一本旨在传授实践经验的编程书籍。它的章节划分虽然逻辑清晰，但每个部分的衔接显得有些生硬，缺乏流畅的叙事引导，使得读者很难在知识点之间建立起宏观的联系。举个例子，在讲解存储过程调用时，它详尽地列举了每一种参数类型的映射，但对于如何安全地防止SQL注入（即便JDBC API本身设计相对安全），它也没有用足够的笔墨去强调客户端输入校验的重要性。这在如今安全意识空前重要的今天，是一个不容忽视的疏漏。此外，这本书对不同数据库厂商（如Oracle、MySQL、PostgreSQL）的方言差异化处理着墨不多，很多示例都是基于一个非常通用的（或许是H2或SQLite）环境，这使得读者在将其知识迁移到特定生产环境时，仍需进行大量的“本地化”调试和查找官方文档。我购买这本书的初衷是希望得到一个能覆盖主流厂商差异化处理的“一站式”指南，而非需要我再进行二次调研的起点。

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这本《JDBC TM与Java TM数据库编程(第2版) (平装)》实在是令人有些摸不着头脑。我原以为它会深入探讨现代数据库交互的最佳实践，尤其是在Spring Boot生态日益普及的当下，但翻开目录，我发现大部分篇幅似乎还停留在非常基础的JDBC API调用上。对于一个已经有几年开发经验的工程师来说，这些内容显得过于基础，甚至有些冗余。例如，关于`DriverManager`和连接池的介绍，虽然详尽，但缺乏对HikariCP或C3P0在实际生产环境中性能调优的深度解析。更让我感到遗憾的是，它对响应式编程范式下如何与数据库交互几乎没有提及。难道在当前时代背景下，阻塞式的数据库操作仍然是主流吗？我对书中的示例代码进行了尝试，发现它们确实能跑起来，但代码风格略显陈旧，缺少现代Java特性的运用，比如使用Stream API进行结果集的处理，或者使用`Optional`来优雅地处理查询结果为空的情况。整体来看，这本书更像是一本为初入职场的开发者准备的入门指南，而非能带领资深开发者深入理解数据库编程核心机制的权威著作。我期待的是一种能将理论与前沿实践紧密结合的深度剖析，而不是仅仅停留在“如何连接”和“如何执行”这种层面的讲解。我希望它能在面向对象设计数据库访问层（DAO）的模式选择上提供更具批判性的分析，而非简单地罗列几种模式的优劣。

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读完这本书的某个章节后，我产生了一种强烈的穿越感，仿佛回到了十多年前的开发环境。它的侧重点似乎完全偏离了当前企业级应用的主流趋势。这本书花了大量的篇幅详细讲解了`ResultSetMetaData`的使用，这在如今充斥着ORM框架的时代，显得有些不合时宜。当然，理解底层原理是好事，但过分的细节堆砌反而冲淡了对更关键问题的探讨。例如，在处理大规模数据导入导出时，如何高效地利用批量操作（Batch Operations）才是性能优化的关键，但这本书对这一块的讲解显得有些蜻蜓点水，没有给出足够多具有挑战性的实战案例。我特别关注了关于事务管理的章节，虽然讲解了ACID的理论基础，但在处理分布式事务——比如Saga模式或者XA事务的实际应用场景和陷阱时，却语焉不详。对于一个期望通过此书提升系统健壮性的读者来说，这种缺失是致命的。我更希望看到的是关于数据库连接的“瘦身”策略，即如何在保证数据一致性的前提下，尽量减少数据库的持有时间，以应对高并发场景。这本书的论述方式过于“教科书化”，缺乏一线开发中那种充满血泪的经验总结和教训分享。

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我对书中对“现代”数据库编程的理解感到失望。它似乎完全没有跟上NoSQL浪潮的步伐。虽然JDBC专注于关系型数据库，但一个全面的数据库编程指南，至少应该对如何通过特定JDBC驱动（比如MongoDB的JDBC连接器）来与非关系型数据源进行交互进行介绍，从而拓宽读者的视野。这本书的视野似乎被严格限制在了SQL的世界里，这在微服务架构中，数据存储日益多样化的背景下，显得有些狭隘。而且，即便是关系型数据库部分，书中对性能调优的讨论也显得力度不足。例如，在讲解索引对查询性能的影响时，它只是简单提及了“索引能加速查询”，但没有深入探讨复合索引的构建原则、查询优化器的工作原理，以及如何通过`EXPLAIN PLAN`来指导代码优化。如果仅仅是学习如何执行CRUD操作，那么网络上的免费教程早已汗牛充栋，我更需要的是书中能提供超越基础操作的、富有洞察力的性能工程学知识。

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