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出版者:

作者:杜吉祥

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:1999-9-1

价格:25.80

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787801057990

丛书系列:

图书标签:

• Access
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《SQL Server 2019 数据库管理与高级应用实战》内容简介 本书专注于 Microsoft SQL Server 2019 平台，旨在为数据库管理员（DBA）、高级开发人员以及希望深入理解和精通企业级数据库环境的专业人士提供一套全面、深入且极具实战价值的指南。全书内容紧密围绕 SQL Server 2019 的新特性、性能优化、高可用性、安全性构建以及大数据集成等方面展开，理论与实践完美结合。 --- 第一部分：SQL Server 2019 基础架构与环境搭建（深度解析） 本部分内容将彻底梳理 SQL Server 2019 的核心架构原理，确保读者对数据库引擎的工作机制有清晰的认识。 第一章：SQL Server 2019 架构深度解析 存储引擎详解： 深入探讨 B 树结构、页（Page）的组织方式、事务日志（Transaction Log）的工作流程、缓冲区管理器（Buffer Manager）的内存管理策略。 内存管理机制： 详细解析内存分配器、工作区内存（Workspace Memory）与缓存（Cache）的区别，以及如何通过 DMV（动态管理视图）监控内存压力。 实例与服务： 配置和管理 SQL Server 实例，包括命名实例与默认实例的差异、服务启动模式及故障排查。 第二章：环境部署与兼容性配置 全新安装与升级路径： 针对 Windows Server 2019/2022 及 Linux 平台进行 SQL Server 2019 的完整安装步骤，并详细介绍从旧版本（如 SQL Server 2016/2017）平滑升级的最佳实践。 数据目录管理： 最佳实践中的文件组（Filegroup）设计，MDF/LDF/NDF 文件的合理分配，以及 TempDB 的高性能配置（包括文件数量、大小的精确计算）。 兼容性级别（Compatibility Level）的陷阱与收益： 解释不同兼容性级别对查询优化器（Query Optimizer）行为的影响，以及何时安全地提升级别以利用新版本特性。 第二部分：T-SQL 高级编程与性能调优（实战演练） 本部分聚焦于 T-SQL 语言的精深应用，以及如何运用现代工具和技术对数据库性能进行系统性优化。 第三章：高级 T-SQL 编程范式 分析函数（Window Functions）的精通： 掌握 `ROW_NUMBER()`、`LAG`/`LEAD`、`NTILE`、聚合窗口函数的复杂应用，用于构建复杂的报表逻辑和序列分析。 JSON 和 XML 数据处理： 利用 SQL Server 2019 提供的原生 JSON 支持函数（如 `JSON_VALUE`, `OPENJSON`），实现与非关系型数据的无缝集成，并对比其与传统 XML 处理方式的性能差异。 CTE 与递归查询： 深入理解公共表表达式（CTE）的内存消耗，以及如何构建高效的递归 CTE 来处理层级数据结构（如组织架构或物料清单 BOM）。 第四章：查询优化器与执行计划剖析 执行计划的“阅读”艺术： 系统性解读图形和文本执行计划，识别高成本操作符（如 Key Lookup, Sort, Hash Match），理解代价估算（Estimated Cost）与实际代价（Actual Cost）的偏差分析。 索引策略的深化： 区别堆（Heap）与聚集索引（Clustered Index）的内部结构。精通非聚集索引的设计原则，包括包含列（Included Columns）的使用，以及索引碎片整理与重建的最佳时机。 参数嗅探（Parameter Sniffing）的诊断与缓解： 分析参数嗅探问题的成因，并介绍使用 `OPTION (RECOMPILE)`、局部变量或查询存储（Query Store）进行有效绕过和优化的方法。 第五章：性能调优与数据加载加速 事务与锁机制： 深入理解 ACID 特性，剖析不同隔离级别（如 Read Committed Snapshot Isolation, Snapshot）对并发性的影响，并学习如何使用锁提示（Lock Hints）进行精确控制。 数据加载的利器： 详尽讲解 BULK INSERT、BCP 以及 BCP 进阶应用。重点介绍 PolyBase，用于直接查询 Azure Blob Storage 或 Hadoop 上的外部数据，实现跨平台数据集成。 自动调优（Automatic Tuning）： 配置和监控查询存储（Query Store），利用其自动计划更正功能，实现对性能回归的自动防御。 第三部分：高可用性、灾难恢复与安全性（企业级部署） 本部分是为架构师和 DBA 量身定制的，涵盖了保障生产环境稳定运行和数据安全的关键技术。 第六章：高可用性解决方案的构建 Always On 故障转移集群实例（FCI）： 深入配置 Windows Server 故障转移集群（WSFC），讲解共享存储与无共享存储模式下的部署，以及法定（Quorum）配置的重要性。 Always On 可用性组（AG）： 详细指导同步提交（Synchronous Commit）与异步提交（Asynchronous Commit）的选择。配置多重读取副本（Readable Secondaries），并实现跨地域 DR 部署。 Log Shipping 与镜像（Mirroring 遗留）： 简要回顾 Log Shipping 的应用场景，并对比其与 AG 在恢复时间目标（RTO）和恢复点目标（RPO）上的优劣。 第七章：灾难恢复策略与备份管理 备份策略的精细化设计： 掌握完整备份、差异备份和日志备份的组合策略。讲解 Copy-Only Backups 的用途。 时间点恢复（Point-in-Time Recovery, PITR）： 详细演示如何利用日志链进行精确到秒的恢复操作，确保数据一致性。 数据库快照（Database Snapshots）： 利用快照技术实现数据审计和快速回滚的场景应用。 第八章：安全模型与合规性强化 身份验证与授权： 配置 Windows 身份验证与 SQL Server 身份验证混合模式。精细化管理登录（Login）、用户（User）与角色（Role）的权限继承关系。 数据加密技术： 掌握传输层加密（使用 TLS/SSL）和静态数据加密（Transparent Data Encryption, TDE）的部署流程，理解 TDE 的密钥管理层次结构。 行级安全性（Row-Level Security, RLS）： 利用谓词函数（Predicate Functions）实现细粒度的行级访问控制，满足严格的合规性要求。 数据脱敏与审计： 配置 SQL Server 审计（SQL Server Audit），追踪关键操作，并学习动态数据屏蔽（Dynamic Data Masking）在保护敏感信息方面的应用。 第四部分：大数据集成与新兴技术（SQL Server 2019 亮点） 本部分集中讲解 SQL Server 2019 带来的关键技术飞跃，特别是与大数据生态系统的融合能力。 第九章：智能查询处理（Intelligent Query Processing, IQP） 延迟的表变量延迟（Deferred Table Variable Compilation）： 了解 IQP 如何解决表变量编译过早带来的性能问题。 内存授予反馈（Memory Grant Feedback）： 监控和调整内存授予反馈，避免不必要的内存溢出（Spills）。 自适应连接（Adaptive Joins）： 探究优化器如何根据运行时数据分布动态选择嵌套循环（Nested Loops）或哈希连接（Hash Joins），以及如何干预其决策。 第十章：大数据互联与数据虚拟化 PolyBase 深度实践： 不仅是查询外部数据，更深入讲解如何创建外部表指向 SQL Server、Oracle 甚至 MongoDB 数据源，实现真正的数据虚拟化。 Spark 与 SQL Server 的集成： 介绍如何利用 SQL Server 2019 的机器学习服务（Machine Learning Services）在数据库内部执行 Python/R 脚本，并将结果回写到表中。 数据湖架构中的 SQL Server 角色： 在现代混合云和数据湖架构中，明确 SQL Server 2019 作为操作型数据存储（ODS）和分析层的桥梁作用。 --- 本书特点： 1. 聚焦 SQL Server 2019 平台： 内容完全基于最新的企业级特性编写，不涉及过时或已被淘汰的功能。 2. 高阶实用性： 大量篇幅用于性能调优、高可用架构设计，以及企业安全部署，确保读者具备解决复杂生产问题的能力。 3. 实践驱动： 每项技术点均配有详细的 T-SQL 脚本、PowerShell 示例或图形化操作步骤，可以直接应用于工作环境。 适合读者： 具备基础 T-SQL 知识，希望晋升为高级数据库开发人员或 DBA 的 IT 专业人士。 负责企业关键业务数据库部署、维护与性能优化的技术团队。 正在规划或实施 SQL Server 2019 升级项目的架构师。

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读完前几章关于关系模型和范式的讲解，我简直有种醍醐灌顶的感觉。现在市面上很多入门书籍，为了追求速度，直接跳过了这些理论基础，上来就是“点这里”、“输那个”，结果学完后用户依然是一知半解，一遇到复杂需求就抓瞎。然而，这本早期的教材，却将数据库设计的理论基础讲得透彻且易于理解。作者似乎非常清楚初学者在理论和实践之间会遇到的认知鸿沟，所以他设计了一套循序渐进的解释体系。我特别欣赏它对“主键”和“外键”概念的阐述方式，它不仅仅告诉我们它们是什么，更深入地探讨了为什么需要它们，以及在不同业务场景下如何科学地选择和设计。书中通过一个虚拟的“图书管理系统”案例贯穿始终，这个案例设计得非常巧妙，它随着章节深入而不断扩展，从最初的简单数据录入，逐步过渡到复杂的查询、报表制作，直到最终的窗体设计，每一步都紧密结合着前面的理论知识。这种前后呼应的学习路径，极大地增强了知识的连贯性。

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对于那些仅仅满足于“能用”而不是追求“用好”的用户来说，这本书后半部分的进阶内容或许会显得有些“晦涩”，但这恰恰是它价值所在。我着重研究了关于“查询设计器”的高级应用部分，作者对SQL语句的引入把握得极为精准。他没有一上来就抛出复杂的JOIN语句，而是先通过图形化界面让读者感受数据关联的逻辑，然后再逐步揭示背后对应的SQL代码，这种“先形后神”的教学方法，让复杂的查询逻辑不再是黑盒子。尤其让我惊叹的是，书中对“宏”和“模块”的介绍，虽然软件版本较老，但其中关于事件驱动编程和自动化流程设计的思想，放在今天来看也依然具有极强的指导意义。它教的不是某个特定版本的按钮点击顺序，而是如何思考“如何让数据库替我工作”，这种思维模式的培养，远比记住几个快捷键重要得多。阅读这些章节时，我甚至能感受到作者对软件性能优化的那份执着。

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这本书的实操性虽然是针对一个旧版本软件，但其中关于数据处理和报表美化的理念，却具有极强的普适性。我对比了自己正在使用的较新版本软件的报表功能，发现虽然界面有所变化，但核心的报表元素——分组、汇总、页眉页脚的逻辑设置——基本没变。这本书对“报表设计”那一块的讲解非常细致，特别是关于如何处理多层分组数据的打印输出，提供了非常实用的技巧和排版思路。很多初级用户在做报表时，常常陷入格式混乱的泥潭，而这本书通过大量的实例图例，清晰展示了如何通过调整边距、字体大小、以及利用“打印预览”功能来达到专业级的输出效果。更难得的是，书中对数据校验和输入窗体设计的重视，强调了“源头数据质量”的重要性，这在如今大数据时代，是一个被很多快速开发工具所忽略的黄金法则。

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我必须承认，这本书的语言风格是偏向严谨和学术化的，这让一些追求快速上手、只想点点鼠标就能完成任务的读者可能会感到有些吃力。它不像现代的教程那样充满网络流行语和轻松幽默的段子，而是用一种非常正式且逻辑清晰的笔调，来构建知识体系。如果你期待的是一本“五分钟学会制作一个数据库”的速成读物，那么你可能会对这本书感到失望。然而，正是这种近乎教科书式的严谨，让它具备了极高的工具书价值。我时不时地会把它当作一本参考手册来查阅，特别是关于数据字典的维护和数据库备份策略的讨论，即便是放在今天，其详尽程度也少有能出其右者。它强调的是“构建”而非“使用”，教会的是“如何思考”而非“如何点击”，对于希望从数据使用者蜕变为数据构建者的读者而言，这是一部不可多得的基石之作。

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这本书的排版和装帧实在让人眼前一亮，那种带着些许年代感的封面设计，一下子就把我拉回了那个信息高速公路刚刚开始加速的年代。内页的纸张触感也相当不错，拿在手里沉甸甸的，不像现在很多轻飘飘的打印纸。我得说，光是这种实体书的质感，就已经值回票价了。打开扉页，看到那些严谨的章节结构，就知道作者在内容组织上下了多大的功夫。它没有那种时下软件书籍常见的花里胡哨的界面截图，而是用非常清晰的流程图和表格来阐述数据库的逻辑关系，这一点对于想真正理解数据底层原理的人来说，简直是宝藏。比如，光是对“表”与“记录”的定义和区分，书中就用了好几个生活化的比喻，让我这个之前对数据库概念一窍不通的新手，都能迅速抓住核心概念。特别是关于数据类型选择的那一章，详细对比了不同数据类型的存储效率和适用场景，这种深度，现在的新书里可不常见，很多新书只是简单罗列一下选项而已。这本书显然不是那种速成手册，它更像是一位经验丰富的老前辈，耐心地手把手带着你打地基。

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