具体描述
本书作为电子商务专业的基础课教材，是高等职业教育电子商务专业“双证课程”培养方案配套教材同时也是“CEAC国家信息化计算机教育认证”的指定教材，具有鲜明的特色。
本书详细讲解了数据库原理，全面、系统地介绍了基于SQL Server 2000的数据库技术的实现方法和操作步骤。全书共有11章，既包括数据库系统的基本知识，安装和管理SQL Server数据库，进行数据查询创建表、视图与索引等基础知识，还包括数据完整性、存储过程、触发器与事务等高级的内容。书中对于每个知识点的讲解都给出了可操作性较强的实例。全书包含98个实例，均是数据库管理过程中的必备知识。
本书内容充实，实例丰富，讲解清晰，简短而大量的实例特别有助于初学者掌握SQL Server数据库管理的技术精髓。本书可作为高等院校以及各类培训机构相关专业的教材或者参考书。
深入浅出：现代数据存储与高效检索实践指南 本书定位： 本书旨在为数据科学、软件工程及信息技术领域的从业者提供一套全面、深入且注重实践的现代数据存储与管理知识体系。它超越了单一数据库系统的技术细节，聚焦于数据生命周期管理、系统架构设计、性能优化及数据安全等核心议题。 目标读者： 具备一定编程基础，希望系统性掌握数据库原理、理解数据系统底层机制，并能熟练应用主流数据存储技术进行复杂系统设计的工程师、架构师及高阶学生。 --- 第一部分：数据系统的基石——原理与抽象（约400字） 本部分将彻底解构数据系统的核心抽象层，奠定坚实的理论基础。我们不直接讨论特定产品的语法细节，而是深入探究支撑所有关系型和非关系型系统的底层逻辑。 1. 数据模型演进与选择哲学： 首先回顾关系代数、集合论在现代数据建模中的作用，并着重分析面向对象模型、文档模型（Document）、键值对（Key-Value）及图模型（Graph）的数学基础和适用场景。重点阐述何时选择标准化（Normalization）的严谨性，何时拥抱反范式（Denormalization）以换取读性能。 2. 事务理论与并发控制的艺术： 深入探讨 ACID 属性的哲学内涵及其在分布式环境下的挑战。我们将详细剖析经典的并发控制协议：锁机制（两阶段锁定2PL、乐观锁）、时间戳排序（Timestamp Ordering）和多版本并发控制（MVCC）的工作原理、资源消耗与性能权衡。特别引入“快照隔离”（Snapshot Isolation）的实现细节及其可能导致的写冲突问题。 3. 查询处理的内部机制： 这一章是性能优化的理论核心。从词法分析、语法分析到查询优化器的主要阶段，进行全面解析。重点剖析基于成本的查询优化器（CBO）如何利用统计信息（Statistics）进行代价估算。我们将模拟不同连接算法（嵌套循环、哈希连接、排序合并连接）在不同数据分布下的性能差异，使读者理解“为什么优化器会选择这个执行计划”。 --- 第二部分：分布式存储与系统架构（约550字） 面对海量数据和高并发需求，单体数据库已无法满足现代应用。本部分聚焦于如何将数据存储和处理能力扩展到集群环境。 4. 数据分片（Sharding）策略与一致性： 详述水平分片（Horizontal Partitioning）的艺术。深入对比基于范围（Range-based）、哈希（Hash-based）和目录（Directory-based）的分片策略，分析它们在数据热点、负载均衡和跨分片查询处理上的优劣。 5. 分布式事务与数据一致性模型： 在分布式系统中，ACID 难以完全实现，我们转向 CAP 定理的现实权衡。细致讲解 BASE 理论体系，并重点分析实现高可用性和一致性之间的关键技术：Paxos 算法和 Raft 协议的领导者选举、日志复制及集群成员管理过程。读者将掌握如何设计支持最终一致性（Eventual Consistency）的数据更新流程。 6. NoSQL 生态系统的深度剖析： 本章全面考察当前主流的非关系型数据存储，侧重于其底层数据结构和存储引擎。 键值存储（如Redis/Memcached）： 探讨内存管理的优化、过期策略（TTL）及持久化机制（RDB/AOF）。 文档数据库（如MongoDB）： 分析文档存储的结构化与半结构化特性，以及索引设计如何适应复杂查询。 列式存储（如HBase/Cassandra）： 深入理解 LSM 树（Log-Structured Merge-Tree）的工作原理、Compaction 过程及其在写入密集型场景中的优势。 7. 数据湖、数据仓库与分析型存储： 区别于 OLTP（在线事务处理）系统，本书将分析 OLAP（在线分析处理）的需求。介绍列式存储（Columnar Storage）为何是分析查询的理想选择，以及 Parquet 和 ORC 等格式在数据压缩和谓词下推（Predicate Pushdown）中的作用。 --- 部分：数据生命周期、性能工程与安全保障（约550字） 本部分将关注数据从产生到销毁的完整生命周期管理，以及确保系统稳定运行的关键技术。 8. 存储引擎的精细化调优： 存储引擎是数据库性能的物理基础。我们将解构 B 树（B-Tree）和 B+ 树在磁盘I/O上的优势，并引入 B-Tree 的变体（如 B 树）及其在特定场景下的性能表现。重点分析缓冲池（Buffer Pool）的管理机制、脏页（Dirty Page）的刷新策略，以及事务日志（Write-Ahead Log, WAL）如何保障恢复能力。 9. 索引设计的艺术与陷阱： 索引不仅是加速工具，也是写性能的消耗者。本书系统性地梳理各种索引类型：聚集索引（Clustered）、非聚集索引（Non-Clustered）、覆盖索引（Covering Index）、全文索引和空间索引。通过大量案例分析，揭示“过度索引”的危害、索引选择性（Selectivity）的评估方法，以及复合索引中列顺序对查询效率的决定性影响。 10. 数据安全、备份与灾难恢复（DR）： 数据安全是不可妥协的底线。深入探讨数据加密技术（静态加密与传输加密），以及访问控制模型（基于角色的 RBAC）。备份策略的规划至关重要：对比全量备份、增量备份和差异备份的恢复速度与存储成本。重点阐述基于日志的恢复流程，确保在系统崩溃后能精确回滚到最近一致的状态。 11. 现代数据管道与 ETL/ELT 实践： 在数据集成层面，本书讨论如何构建高效的数据管道。分析 Change Data Capture (CDC) 技术在捕获源系统变更并实时同步到目标系统中的应用。对比传统 ETL（提取-转换-加载）与现代 ELT（提取-加载-转换）的架构差异，特别关注云原生工具链在数据流动中的作用。 --- 结语： 本书致力于提供一套跨越特定产品藩篱的、面向未来挑战的系统化思维框架，帮助读者真正掌握数据存储与检索背后的科学原理和工程实践。
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