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出版者:北京大学出版社

作者:王冰

出品人:

页数:306

译者:

出版时间:2002-7

价格:22.00元

装帧:

isbn号码:9787301056851

丛书系列:

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《现代数据库系统设计与实现》 面向数据驱动时代的深度实践指南 本书定位与读者对象： 在信息爆炸、数据成为核心生产力的今天，无论您是初涉数据管理领域的IT学生，还是寻求提升系统构建能力的资深开发人员，抑或是负责IT架构决策的部门主管，《现代数据库系统设计与实现》都将是您手中不可或缺的工具书与思想源泉。本书深度聚焦于关系型、非关系型以及新兴数据存储技术栈的融合应用与高效管理，旨在帮助读者建立起一套全面、前瞻且实用的数据库系统设计与工程化思维。 本书核心内容架构： 本书共分为五大部分，循序渐进地覆盖了从理论基础到前沿实践的全景图： 第一部分：数据库基础理论与关系模型精研 (Foundation & Relational Mastery) 本部分旨在夯实读者对数据管理本质的理解，并对最主流的关系型数据库系统进行深入剖析。 1. 数据管理的演进与范式理论回顾： 详细探讨了从文件系统到现代数据库管理系统的发展历程。重点解析了关系模型（Relational Model）的数学基础，并对数据库范式（1NF, 2NF, 3NF, BCNF）进行了细致的案例驱动型讲解，强调在实际项目中如何权衡范式化与反范式化的性能考量。 2. SQL语言的深度应用与优化（以主流RDBMS为例）： 区别于基础的CRUD操作讲解，本书着重探讨了高级SQL特性，如窗口函数（Window Functions）、公用表表达式（CTEs）、存储过程（Stored Procedures）的编写规范与陷阱规避。特别设置了“性能杀手”识别章节，教授如何使用`EXPLAIN PLAN`分析复杂查询的执行路径。 3. 事务管理与并发控制机制： 深入剖析ACID特性在不同隔离级别（Read Uncommitted, Read Committed, Repeatable Read, Serializable）下的具体实现与性能影响。详细介绍了锁（Locking）机制，包括共享锁、排他锁以及行级锁、页级锁的粒度控制，为构建高并发业务系统提供理论支撑。 第二部分：数据库物理设计与性能调优 (Physical Design & Performance Tuning) 优秀的应用离不开高效的数据存储结构。本部分将重点关注如何将逻辑设计转化为高性能的物理实现。 1. 索引结构的艺术： 全面解析B+树、哈希索引、全文索引的工作原理。不仅讲解了聚集索引（Clustered Index）和非聚集索引（Non-Clustered Index）的区别，还深入探讨了覆盖索引（Covering Index）、复合索引的创建策略，以及索引选择性（Selectivity）对查询效率的决定性作用。 2. 存储引擎的剖析（以InnoDB/PostgreSQL为例）： 对主流存储引擎的内部结构进行解构，包括数据页（Page）的组织、行记录的物理布局（如MySQL的Compact/Redundant行格式），以及MVCC（多版本并发控制）如何实现高并发下的数据一致性。 3. 高级性能诊断与调优实践： 侧重实战技巧。涵盖I/O瓶颈分析、内存缓冲池（Buffer Pool）的合理配置、死锁的预防与分析，以及如何通过慢查询日志定位并重构低效的数据库操作。 第三部分：NoSQL与分布式数据存储范式 (NoSQL & Distributed Paradigms) 面对海量数据和高可用性需求，本书系统介绍了非关系型数据库的生态及适用场景。 1. 键值（Key-Value）与文档（Document）数据库： 详细介绍Redis和MongoDB的架构特点、数据模型（如文档嵌入与引用）的选择，以及它们在缓存层、会话管理中的应用。重点分析CAP理论在这些系统中的取舍。 2. 图数据库（Graph Databases）： 探讨图模型（节点、边、属性）在处理复杂关系网络（如社交关系、推荐系统）上的优势。教授Cypher等查询语言的基本用法，展示其在关系查询中的效率飞跃。 3. 时序数据与列式存储： 介绍InfluxDB等时序数据库在物联网（IoT）和监控数据采集中的应用，并对比传统行式存储与Cassandra、HBase等列式存储在写入密集型场景下的设计哲学。 第四部分：数据架构与系统高可用性 (Architecture & High Availability) 本部分将视角提升至整个数据基础设施层面，关注系统的健壮性与可扩展性。 1. 数据分片（Sharding）策略： 详述垂直分片与水平分片的设计原则，对比基于Hash、Range或目录的一致性哈希（Consistent Hashing）分片算法。 2. 主从复制与高可用集群： 深入讲解不同数据库的主从同步机制（如基于日志的异步/半同步复制），以及如何利用Keepalived/Pacemaker等工具实现自动故障转移（Failover）。 3. 数据仓库与OLAP基础： 简要介绍星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema）在构建数据仓库中的应用，以及OLAP与OLTP系统的架构差异。 第五部分：数据安全、治理与新兴趋势 (Security, Governance & Future Trends) 聚焦于数据生命周期中的合规性与未来技术展望。 1. 数据库安全实践： 从身份验证、授权管理（RBAC）、数据脱敏（Data Masking）到传输加密（SSL/TLS）的全方位安全防护体系构建。 2. 数据治理与合规性： 讨论数据血缘（Data Lineage）、元数据管理的重要性，以及如何满足GDPR、CCPA等数据隐私法规的要求。 3. 云原生数据库与Serverless架构： 探讨Aurora、Cloud SQL等云数据库服务的特点，以及如何在Serverless环境中设计弹性伸缩的数据层。 本书特色： 案例驱动： 所有复杂概念均配有真实项目中的代码片段和架构图示。 跨平台视野： 不局限于单一技术栈，全面覆盖RDBMS、Document、Graph等主流范式。 工程落地性强： 强调从设计阶段到上线维护的全流程最佳实践，确保读者所学即能应用于生产环境。 通过系统学习本书，读者将能够自信地评估项目需求、选择最匹配的存储技术、设计出兼顾性能与稳定性的数据层，并掌握应对复杂查询和高并发挑战的必备工程技能。

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