具体描述
本书全面讲述了数据库的原理与SQL Server 2005的应用。第1-4章讲述数据库的基本理论知识，内容包括数据库概述，数据模型，关系数据库，数据库设计；第5-13章讲述数据库管理系统SQL Server 2005的使用，内容包括SQL Server 2005基础知识，T-SQL语言，数据库和表，数据库查询，视图、索引和游标，存储过程和触发器，数据库的备份还原与导入/导出，系统安全管理，事务、批和锁；第14、15章讲述数据库的应用实例，通过两个实例介绍了用VB.NET和C＃.NET开发数据库的方法，最后提供了实验、附录。
本书理论与实际相结合，既阐述了关系数据库的基本原理和方法，又结合SQL Server 2005数据库管理系统的应用，讲解了数据库的设计与实现方法。
本书适用于大学本科、专科、高等职业院校、软件职业技术学院的数据库以及数据库应用课程教材，也可作为初学者学习数据库的入门教材，以及数据库应用系统开发人员的技术参考书。
现代数据管理与高性能数据仓库构建实战指南 —— 深入剖析分布式存储、云计算环境下的数据架构设计与应用 --- 内容提要： 本书旨在为数据架构师、高级数据库管理员、数据工程师以及对现代数据管理技术有深入学习需求的专业人士，提供一套全面、实战驱动的知识体系。我们不关注传统关系型数据库的特定版本特性，而是聚焦于当前业界主流的、解决“海量数据、高并发、低延迟”挑战的先进技术栈和设计范式。全书结构紧凑，理论深度与工程实践紧密结合，力求通过详实的案例解析，帮助读者构建健壮、可扩展、高性能的数据基础设施。 --- 第一部分：分布式数据存储的基石与原理（第1章 - 第4章） 第一章：超越传统RDBMS的局限：新一代数据存储范式 本章首先剖析了集中式关系数据库在应对PB级数据量和高吞吐量请求时面临的性能瓶颈与可扩展性限制。我们将深入探讨CAP理论的现代诠释，并系统介绍BASE理论在实际NoSQL系统中的应用。重点解析了一致性模型（从强一致到最终一致）的选择与权衡，以及这些选择如何影响上层业务逻辑的设计。本章不涉及特定数据库的SQL方言，而是专注于理解不同数据模型（键值、文档、列族、图）的底层存储结构和适用场景。 第二章：大规模数据分片与一致性哈希机制 数据分片（Sharding）是实现水平扩展的核心手段。本章详尽阐述了数据分片的策略：基于范围、基于列表和基于散列（Hash）。着重分析了一致性哈希算法（Consistent Hashing）的原理、优势及其在动态集群伸缩（节点的增减）中的作用，如何有效最小化数据迁移量。此外，我们将探讨数据局部性（Data Locality）的概念，以及如何在分片设计中优化跨节点查询的性能。 第三章：列式存储与面向分析型负载的优化 针对当前企业对实时分析（OLAP）的迫切需求，本章深入探讨了列式存储（Column-Family Storage）的结构和优势。对比行式存储，我们分析了列式存储在数据压缩率、I/O效率（特别是针对聚合查询）上的巨大提升。重点讲解了编码技术（如Run-Length Encoding, Dictionary Encoding）和向量化执行引擎的基本原理，为后续的高性能查询打下基础。 第四章：事务处理在新环境下的演进：NewSQL与分布式事务 传统ACID事务在分布式环境下实现的难度和性能代价极高。本章全面介绍了NewSQL数据库的出现背景及其核心设计理念——如何在保持SQL接口和ACID特性的同时，实现大规模的水平扩展。我们将详细解析两阶段提交（2PC）的局限性，并重点研究Paxos和Raft等强一致性协议在分布式锁服务和状态机复制中的应用，理解它们如何保障跨节点的事务完整性。 --- 第二部分：高性能数据仓库与实时数据流处理（第5章 - 第8章） 第五章：构建企业级数据仓库：现代ETL/ELT流程设计 本章聚焦于数据集成和治理。我们对比了传统的ETL（抽取-转换-加载）流程与现代基于云原生和大数据平台的ELT（抽取-加载-转换）范式。重点讲解了数据湖（Data Lake）的概念、架构选型（HDFS vs. 对象存储）以及数据治理框架（如数据血缘、元数据管理）。通过案例分析，阐述如何设计健壮的、可回滚的数据管道。 第六章：MPP架构与大规模并行查询优化 现代数据仓库普遍采用MPP（Massively Parallel Processing）架构。本章深入剖析MPP系统的工作机制，包括查询的编译、调度、分发和结果归并过程。我们将探讨代价模型（Cost Model）在查询优化器中的作用，以及如何针对复杂的多表Join操作进行数据重分布（Data Redistribution）策略的选择，以最小化网络开销。 第七章：流数据处理的实时决策能力 本章全面覆盖了实时数据流处理的技术栈。从消息队列（如Kafka）的架构设计、分区策略到容错机制，我们进行了深入探讨。随后，重点分析了流处理引擎（如Storm, Flink）的核心概念，包括窗口（Windowing）的类型（滚动、滑动、会话）及其在事件时间语义下的精确计算，帮助读者构建能够应对每秒百万级事件的实时分析系统。 第八章：数据服务层：数据访问加速与查询联邦 数据直接暴露给业务层可能存在安全和性能问题。本章讨论了数据服务层（Data Serving Layer）的设计。内容包括物化视图（Materialized Views）的自动刷新策略、预聚合（Pre-aggregation）表的构建，以及如何利用查询联邦（Query Federation）技术，实现对异构数据源（如HBase、Elasticsearch、关系型数据库）的统一SQL访问接口。 --- 第三部分：云原生数据栈与运维保障（第9章 - 第11章） 第九章：面向云环境的数据存储优化 随着云计算的普及，数据系统正向云原生迁移。本章探讨了云对象存储（如S3）作为主要存储介质的特性和挑战。我们将分析如何设计能够充分利用对象存储高可靠、低成本优势的云原生数据湖结构，以及如何应对云环境下的存储与计算分离（Decoupled Storage and Compute）架构带来的网络延迟和数据传输成本问题。 第十章：数据系统的可观测性与性能调优实战 高性能系统离不开精细的运维。本章聚焦于可观测性（Observability）在数据平台中的落地。内容涵盖指标监控（Metrics）的选取（如延迟分布、SLA/SLO的定义）、分布式追踪（Tracing）在复杂查询路径中的应用，以及日志聚合在故障排查中的作用。并结合实际案例，展示如何利用这些工具诊断并解决慢查询、资源竞争和数据倾斜等核心性能问题。 第十一章：数据安全与合规性：加密、脱敏与访问控制 在海量数据集中，安全是不可妥协的前提。本章系统介绍了静态数据加密（Encryption at Rest）和传输中数据加密（Encryption in Transit）的最佳实践。详细阐述了基于角色的访问控制（RBAC）在分布式系统中的实现，以及针对敏感数据进行动态数据脱敏（Dynamic Data Masking）的技术方案，确保数据使用符合日益严格的行业法规要求。 --- 本书特点： 技术前沿性： 紧密跟踪NoSQL、NewSQL、MPP、流处理等前沿技术发展。 架构驱动： 侧重于“为什么”和“如何设计”，而非“如何配置特定软件”。 工程实践： 大量配以真实世界的架构权衡案例和性能调优思路。 目标读者： 寻求系统性学习现代数据架构的软件工程师。 负责大规模数据平台选型、设计与运维的DBA与架构师。 希望向数据工程师转型的开发人员。 学习本书后，读者将能够独立设计、部署和优化具备高可用性、高可扩展性的企业级数据管理解决方案。
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