数据库原理与应用-Access pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:杨茹

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2006-8

价格:26.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787111197522

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• Access
• 数据库原理
• 数据库应用
• 计算机科学
• 信息技术
• 高等教育
• 教材
• 数据管理
• Microsoft Access

好的，这是一份关于《数据库原理与应用-Access》之外的其他数据库相关图书的详细简介，旨在突出其他数据库技术和理论的不同侧重点，同时避免提及《数据库原理与应用-Access》的内容。 深度探究：现代数据库系统架构与性能优化 图书名称： 《大规模分布式数据库系统：架构设计与实践》 内容导读： 本书专注于当代数据洪流下的核心挑战——如何构建和维护能够处理PB级数据和高并发访问的分布式数据库系统。它并非侧重于特定桌面级或关系型数据库的客户端操作，而是深入剖析了支撑现代互联网、金融科技和云计算基础设施的底层架构原理。 第一部分：分布式系统理论基础与数据模型演进 本部分首先回顾了从单体到分布式架构演进的必然性，强调了 CAP 定理、PACELC 等分布式一致性模型在实际系统设计中的权衡艺术。随后，深入探讨了 NoSQL 数据库的分类及其适用场景，包括键值存储（如Redis的工作原理）、文档数据库（MongoDB的核心架构）、列式存储（Cassandra的设计哲学）以及图数据库（Neo4j的遍历算法）。每一类数据库都将详细解析其底层数据结构、读写路径优化以及事务模型的实现机制。特别关注了如何通过数据分区（Sharding）、数据复制（Replication）和一致性哈希等技术，实现系统的水平扩展能力。 第二部分：关系型数据库的分布式扩展策略 尽管 NoSQL 盛行，但关系型数据库的严谨性和事务性依然是许多核心业务的基石。本部分将重点放在如何将传统的关系型模型扩展到分布式环境。内容涵盖了NewSQL 数据库的崛起，解析了 CockroachDB、TiDB 等新一代分布式关系型数据库如何通过分布式事务协议（如Two-Phase Commit的优化版本、Paxos/Raft的变体）来保证强一致性。详细讨论了分布式查询优化器（Distributed Query Optimizer）的工作原理，包括跨节点连接（Distributed Joins）的算法选择、数据倾斜（Data Skew）的检测与缓解技术，以及如何设计高效的二级索引和物化视图来加速分布式查询。 第三部分：存储引擎与内核深度剖析 本书的核心竞争力在于对数据库内核细节的深入挖掘。我们将不再停留在SQL语句层面，而是进入到磁盘I/O和内存管理的世界。详细介绍 B+ 树 索引结构在不同存储系统中的变种优化（如 LSM-Tree 在高写入负载下的优势与挑战）。重点解析了主流开源数据库（如PostgreSQL或MySQL的核心存储引擎）的事务日志（WAL） 机制，包括 Checkpoint 策略、预写日志（Write-Ahead Logging）如何保证持久性，以及崩溃恢复（Crash Recovery）的完整流程。此外，还涵盖了内存管理技术，例如缓冲池（Buffer Pool）的设计、脏页（Dirty Pages）的管理，以及如何利用零拷贝（Zero-Copy）技术减少数据传输延迟。 第四部分：性能监控、故障排查与运维自动化 构建一个高性能的数据库系统仅仅是第一步，持续的监控和快速的故障响应至关重要。本部分提供了面向生产环境的实践指南。内容包括：如何选择和部署性能监控指标（如QPS、事务延迟的百分位分析P99/P99.9、锁竞争情况）；如何利用分布式追踪系统（Tracing Systems）来定位跨微服务的慢查询根源；以及在面对硬件故障、网络分区或数据损坏时的高可用（HA）切换流程和自动化脚本编写。还将探讨数据备份与恢复的策略，如物理备份与逻辑备份的对比，以及PITR（Point-In-Time Recovery）的实施细节。 读者定位： 本书适合有一定关系代数和基础SQL知识的软件工程师、系统架构师、资深数据库管理员（DBA）以及对数据库内核原理有强烈求知欲的高级计算机科学专业学生。它旨在培养读者从应用层面思维转向系统设计思维，构建对复杂数据基础设施的整体理解能力。 聚焦数据仓库与商业智能：OLAP技术栈详解 图书名称： 《面向分析型处理（OLAP）的高性能数据仓库架构》 内容导读： 本书将读者的关注点从日常事务处理（OLTP）完全转移到大规模数据分析和商业智能（BI）领域。它深入探讨了如何设计、构建和维护一个能够快速响应复杂聚合查询和多维分析的数据仓库系统，完全独立于任何单机或桌面级数据库的操作管理。 第一部分：数据仓库方法论与建模 本部分奠定了数据仓库的理论基础。详细介绍了 Kimball（维度建模） 和 Inmon（范式化建模） 两种主流方法论的哲学差异、优缺点及适用场景。核心内容包括：事实表（Fact Tables）与维度表（Dimension Tables）的设计规范、缓慢变化维度（SCD）的类型（Type 1, 2, 3）的实现细节、数据粒度（Granularity）的选择，以及如何通过星型、雪花型、事实星座模型来优化查询性能。此外，还分析了数据湖（Data Lake）与数据仓库（Data Warehouse）的融合趋势（Data Lakehouse 架构）。 第二部分：列式存储与向量化执行 OLAP查询的性能瓶颈往往在于海量的行数据读取和处理。本书详细解析了列式存储（Columnar Storage）的内在优势，包括高数据压缩率（因为同类型数据存储在一起）和高效的谓词下推（Predicate Pushdown）。深入讲解了 Parquet、ORC 等主流文件格式的内部结构、编码（Encoding）技术（如字典编码、Run-Length Encoding）及其在查询优化中的作用。核心技术章节将剖析向量化查询执行引擎（Vectorized Query Execution），解释为什么批量处理数据块（Batches）比逐行处理（Row-by-Row Processing）能带来数量级的性能提升，以及操作符（Operators）如何针对向量化流水线进行优化。 第三部分：实时分析与流式数据集成 在现代商业环境中，对数据时效性的要求越来越高。本部分聚焦于如何将批处理的数据仓库扩展到支持近实时分析。探讨了流处理框架（如Apache Flink, Spark Streaming）与数据仓库的集成方式。详细介绍了流式ETL/ELT 管道的设计，如何利用消息队列（如Kafka）作为数据源，并实现数据的增量加载（Incremental Loading）到数据仓库中。重点分析了物化视图的实时刷新技术，确保分析结果的低延迟性。 第四部分：面向分析的查询优化技术 本书的后半部分着重于如何让复杂的分析查询跑得更快。这包括对 OLAP Cube 预计算技术的深入讨论，以及在分布式环境中如何应用这些预计算结果。详细阐述了多维分析数据库（MOLAP, ROLAP, HOLAP） 的区别和各自的性能特点。分析了Join 算法在分析型工作负载下的特殊处理，例如 Hash Join、Merge Join 在大规模数据集上的优化，以及如何利用数据局部性（Data Locality）来最小化网络传输。最后，介绍了用于探索性数据分析（EDA）的交互式查询引擎（如 Presto/Trino）的工作原理，以及它们如何通过联邦查询（Federated Query） 来访问异构数据源。 目标读者： 本书面向致力于构建企业级数据中台、数据湖或专注于BI分析平台的数据工程师、数据架构师以及需要深入理解分析系统性能瓶颈的研究人员。掌握本书内容，将能够设计出具备弹性伸缩能力、高吞吐量和低延迟响应的现代数据分析平台。 深入理解数据库编程：高阶并发控制与存储过程开发 图书名称： 《高性能数据库编程范式与高级事务管理》 内容导读： 本书聚焦于数据库作为应用后端服务时的编程接口、并发控制机制和安全可靠的开发实践，强调的是在代码层面如何高效、安全地与数据库交互，而非数据库软件本身的安装和配置。 第一部分：SQL高级特性与安全编程 本部分回归到SQL语言层面，但侧重于其在复杂业务逻辑中的应用。详细讲解了窗口函数（Window Functions） 在复杂报表生成和排名计算中的强大能力，以及如何利用公用表表达式（CTE） 提高查询的可读性和递归查询的应用。安全编程是重点，涵盖了SQL注入的防范机制（如参数化查询的底层实现原理）、数据脱敏技术、以及如何在应用层和数据库层实现合理的数据校验逻辑，确保数据的完整性和业务规则的遵守。 第二部分：事务模型与高级并发控制 这是本书最核心的部分之一。我们将对比分析不同数据库系统（如Oracle、SQL Server、PostgreSQL）的多版本并发控制（MVCC） 机制，理解它们如何通过快照（Snapshot）隔离来实现高性能的读操作。深入解析了锁（Locking） 机制：共享锁、排他锁、意向锁的工作原理，以及如何识别和解决死锁（Deadlock） 问题（包括死锁的检测算法和预防策略）。详细讨论了隔离级别（Read Committed, Repeatable Read, Serializable）在实际系统中的性能权衡和它们对应用逻辑的影响。 第三部分：存储过程、函数与性能调优 本书探讨了将业务逻辑封装在数据库内部（如存储过程、触发器）的优势与风险。详细介绍了如何使用特定数据库的过程化语言（如PL/SQL, T-SQL）编写高效、模块化的业务逻辑。重点在于性能调优：如何分析执行计划（Execution Plan），解读索引扫描、嵌套循环连接等操作的成本模型；如何编写高效的存储过程，避免在存储过程中进行不必要的网络往返（Round Trips）；以及触发器在维护数据一致性方面的最佳实践与陷阱。 第四部分：数据访问层（DAL）与ORM框架的深度解析 现代应用开发极少直接编写原生SQL。本部分分析了对象关系映射（ORM）框架（如Hibernate, Entity Framework）在底层是如何生成SQL语句的。重点不在于如何使用这些框架的CRUD操作，而在于理解它们在复杂关联查询、懒加载（Lazy Loading）和急加载（Eager Loading）策略下可能产生的性能问题（如著名的 N+1 查询问题）。提供了如何通过查询优化器提示（Optimizer Hints） 或自定义SQL片段来精确控制数据访问路径的最佳实践。 目标读者： 本书主要面向需要构建高可靠性、高并发应用后端服务的软件开发人员、需要进行深度数据库性能调优的DBA，以及希望精通数据库编程范式的架构师。它要求读者具备扎实的SQL基础和对并发编程的基本概念的理解。

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