Visual Basic 6 数据库编程技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京希望电子出版社

作者:董传银

出品人:

页数:251

译者:

出版时间:2002-1

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787900118479

丛书系列:

图书标签:

• Visual Basic 6
• 数据库编程
• VB6
• Access
• SQL Server
• 数据库应用
• 编程技术
• 开发
• 入门
• 教程
• 经典

深度解析与实践：现代数据库应用开发新范式 （一本关于使用当前主流技术栈构建高性能、高可用数据库应用的综合性指南） 引言：从传统到现代的跨越 在信息技术飞速迭代的今天，企业应用的核心——数据库系统及其操作——已经历了翻天覆地的变化。过去的开发范式，往往侧重于桌面应用与本地数据库的紧密耦合。然而，随着云计算、微服务架构和大规模数据处理的兴起，现代数据库编程对开发人员提出了更高的要求：不仅需要精通数据操作，更要理解分布式事务、异步处理、数据安全和性能优化等前沿课题。 本书《深度解析与实践：现代数据库应用开发新范式》旨在为致力于构建下一代企业级数据驱动应用的开发者提供一套全面、前沿且高度实用的技术路线图。我们不沉溺于历史遗留的特定语言绑定，而是聚焦于跨平台、高并发环境下的数据库交互策略与最佳实践。 --- 第一部分：现代数据库生态概览与选型哲学 本部分将为读者构建一个清晰的现代数据库技术全景图，帮助您根据业务需求做出明智的技术选型决策。 第一章：后关系型时代的数据库格局 关系型数据库的演进： 深入剖析 PostgreSQL、MySQL (InnoDB) 等主流关系型数据库在并发控制（MVCC 优化）、查询优化器（成本模型革新）及水平扩展（分片策略）方面的最新进展。 NoSQL 多样性及其适用场景： 详细对比文档型（如 MongoDB）、键值型（如 Redis）、列式存储（如 Cassandra）和图数据库（如 Neo4j）的核心数据模型、一致性保证（CAP 理论的实际应用）和适用范围。 NewSQL 的崛起： 探讨 TiDB、CockroachDB 等 NewSQL 数据库如何融合传统 ACID 特性与分布式扩展能力，以及它们在金融科技（FinTech）领域的实践。 第二章：数据访问层架构设计原则 ORM/ODM 的局限与超越： 剖析当前主流 ORM 框架（如 Hibernate/JPA、Django ORM）在处理复杂联接和大规模批处理操作时的性能瓶颈。介绍如何通过“半ORM”或原生 SQL 封装来平衡开发效率与执行效率。 数据访问层的分离与抽象： 探讨 Repository 模式在现代分层架构中的应用，确保业务逻辑与底层数据库技术的解耦。 数据访问的安全性： 深入讲解 SQL 注入的现代防御技术（参数化查询的高级应用、输入校验管道），以及传输层和存储层的数据加密策略。 --- 第二部分：高性能数据交互与并发控制 现代应用对响应时间的要求日益严苛。本部分聚焦于如何设计高效、低延迟的数据访问代码，并妥善处理高并发环境下的数据竞争问题。 第三章：连接池管理与事务策略优化 高级连接池技术： 不仅仅是 HikariCP 的基础配置，更要深入理解连接的预热（Warming）、断路器（Circuit Breaker）模式在数据库连接层面的集成，以应对数据库暂时性故障。 事务隔离级别的精细化控制： 详细分析 `READ COMMITTED` 与 `REPEATABLE READ` 在不同数据库实现下的细微差别，并介绍“无锁并发控制”和“乐观锁”的应用场景，避免不必要的行锁竞争。 分布式事务的挑战与解决方案： 全面剖析 2PC（两阶段提交）的性能代价，重点介绍 Saga 模式、TCC（Try-Confirm-Cancel）在微服务架构下的实现细节与补偿机制。 第四章：查询性能调优的实战方法论 执行计划的深度解读： 教会读者如何从数据库的执行计划中识别“索引缺失”、“全表扫描”、“不必要的排序”等性能杀手，并提供针对性的 SQL 重构建议。 索引策略的艺术： 覆盖复合索引的顺序选择、部分索引（Partial Indexes）、覆盖索引（Covering Indexes）的应用，以及全文搜索索引（如倒排索引）的集成使用。 缓存策略的层级设计： 区分数据库级缓存（如 Buffer Pool）、数据访问层缓存（如 L1/L2 Cache）和应用级缓存（如 Redis/Memcached）。讲解缓存穿透、缓存雪崩、缓存一致性的应对方案。 --- 第三部分：数据持久化与数据流工程 本部分将视野扩展到数据持久化之外的领域，涵盖数据管道、数据异构同步和数据审计追踪。 第五章：异步数据写入与事件驱动架构 消息队列作为数据缓冲： 探讨如何利用 Kafka 或 RabbitMQ 解耦高频写入操作（如日志记录、指标收集），实现“削峰填谷”的效果，保护后端数据库不被瞬时流量击垮。 Change Data Capture (CDC) 技术： 深入解析基于日志（如 MySQL Binlog 或 PostgreSQL WAL）的 CDC 工具（如 Debezium）的工作原理，实现数据库变更事件的实时捕获与分发。 响应式编程在数据流中的应用： 介绍 Reactor 或 RxJava 框架如何用于构建非阻塞式的数据操作链条，提升系统在高负载下的资源利用率。 第六章：数据迁移、复制与高可用性保障 主从复制与读写分离的实施细节： 深入配置和监控异步复制、半同步复制的延迟问题，并介绍负载均衡器（如 ProxySQL）如何智能地路由读写请求。 数据备份与灾难恢复（DR）： 探讨PITR（Point-in-Time Recovery）的实现，以及如何设计跨地域、跨云厂商的数据库备份策略，确保 RTO（恢复时间目标）和 RPO（恢复点目标）的达成。 无损数据迁移： 讲解灰度发布和蓝绿部署在数据库版本升级和架构迁移中的应用，如何确保在切换过程中业务的连续性。 --- 结语：迈向全栈数据专家 本书并非针对特定编程语言的历史版本特性进行回顾，而是提供一套面向未来、适应任何主流语言（如 Java/Kotlin, Python, Go, C/.NET Core）的数据库应用设计思维。通过掌握这些现代范式，读者将能够构建出更健壮、更具扩展性，并能在云原生环境中高效运行的数据驱动型应用程序。本书是连接传统数据库知识与现代分布式系统挑战的关键桥梁。

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