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出版者:Apress

作者:Christopher Date

出品人:

页数:568

译者:

出版时间:2006-11-21

价格:USD 124.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781590597460

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
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• Date
• 数据存储
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• 信息技术

《数据库的日期管理之道》 日期，是信息世界中无处不在的维度，也是数据库管理中至关重要却又常常令人头疼的环节。它不仅仅是一个简单的数字序列，更承载着事件的发生时间、数据的时效性、用户交互的轨迹，以及无数业务逻辑的核心。《数据库的日期管理之道》深入剖析了在关系型数据库、NoSQL数据库以及新兴的分布式系统中，如何高效、准确、安全地处理和管理日期相关的数据。 本书将带领读者踏上一段系统性的探索之旅，从最基础的日期数据类型、存储格式，到复杂的日期计算、时区转换，再到高级的索引优化、性能调优，以及安全性和合规性考量。我们力求以一种详实、实用的方式，为你揭示日期管理中的深层奥秘，帮助你构建健壮、高效的数据库应用。 第一部分：日期数据的基石 日期数据类型的演进与选择： 深入探讨不同数据库系统中日期数据类型的差异，包括 `DATE`, `TIME`, `DATETIME`, `TIMESTAMP`, `DATETIME WITH TIME ZONE` 等，分析它们的优缺点、存储效率以及在特定场景下的适用性。我们将追溯这些类型的历史演变，理解它们设计背后的逻辑，并提供根据业务需求做出最佳选择的指导。 时区处理的艺术： 时区是日期管理中最棘手的挑战之一。本书将详细阐述时区如何影响数据的存储、检索和显示，介绍 UTC（Coordinated Universal Time）作为标准时间的重要性，以及如何在数据库层面实现精确的时区转换。我们将探讨不同数据库对时区的支持程度，以及如何避免因时区差异导致的数据错误。 日期格式的标准化与灵活应用： 从 ISO 8601 标准到各种自定义格式，我们将考察日期格式的标准化对于数据交换和系统互操作性的重要性。同时，也会讨论如何在需要时灵活处理和解析不同的日期格式，确保数据的可用性和可读性。 第二部分：日期数据的操作与计算 精确的日期计算与比较： 学习如何进行日期加减、计算日期差、判断日期先后顺序等基本操作。我们将提供在 SQL 和不同数据库原生查询语言中实现这些功能的最佳实践，以及一些隐藏在简单操作背后的性能陷阱。 时间间隔与周期性事件的处理： 深入研究如何表示和管理时间间隔（如“前30天”、“未来一周”）以及周期性事件（如“每月15号”）。这包括使用 `INTERVAL` 数据类型、窗口函数以及自定义函数来处理更复杂的周期性逻辑。 日期与字符串的相互转换： 探讨日期数据与字符串之间高效、安全的转换方法，包括格式化输出和解析输入。我们将强调在转换过程中可能出现的错误，并提供健壮的代码示例。 日期函数的精通： 覆盖数据库提供的丰富日期函数，例如提取年份、月份、星期几，计算两个日期之间的天数、月数、年数，以及进行日期截断等。通过大量的实例，展示这些函数在实际业务场景中的应用。 第三部分：日期数据的性能优化与高级应用 日期索引的策略与技巧： 日期查询通常是性能瓶颈的关键。本书将详细讲解如何为日期列创建有效的索引，包括 B-tree 索引、位图索引、函数索引等，并分析它们在不同查询模式下的表现。我们将深入探讨分区（Partitioning）技术如何结合日期字段大幅提升大型数据集的查询性能。 时间序列数据的特殊考量： 聚焦于时间序列数据（如传感器数据、日志记录）的管理。我们将介绍专门为时间序列优化设计的数据库或解决方案，以及在传统数据库中处理高吞吐量时间序列数据的策略，包括数据压缩、采样和聚合。 数据仓库中的日期维度建模： 在数据仓库环境中，日期扮演着至关重要的维度角色。我们将探讨如何构建事实表和维度表，以及如何设计日期维度表以支持强大的 OLAP 分析，包括对日历、节假日、工作日等的建模。 版本控制与历史数据管理： 探讨如何利用数据库技术实现数据的版本控制和历史追溯。这包括使用时间戳、审计日志、以及特定的版本控制模式，确保数据的完整性和可审计性。 日期相关的数据治理与合规性： 随着数据隐私法规日益严格，日期数据的管理也需要符合相关规定。我们将讨论如何处理包含敏感日期信息的数据，以及如何确保数据的长期可用性和合规性。 第四部分：跨平台与新兴技术的展望 SQL 标准与各数据库的实现差异： 深入对比不同主流数据库（如 PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle）在日期函数和特性上的实现差异，提供跨数据库迁移和开发的建议。 NoSQL 数据库中的日期处理： 探讨在 MongoDB, Cassandra 等 NoSQL 数据库中，日期数据是如何被存储和查询的，以及它们与关系型数据库在日期管理上的不同哲学。 云原生数据库与分布式系统中的日期管理： 随着云数据库和分布式系统的普及，我们将审视在这些环境中日期管理所面临的新的挑战和解决方案，包括全局一致性、分布式时钟等问题。 《数据库的日期管理之道》旨在成为你处理数据库中日期相关问题的权威指南。无论你是数据库管理员、开发人员，还是数据分析师，本书都将为你提供宝贵的知识和实用的工具，帮助你驾驭日期数据，构建更稳定、更高效、更智能的数据库系统。

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《Date on Database》这个书名，给我一种非常具象的感觉，好像数据库就是一个巨大的日历，而我们在上面做着各种各样的“标记”和“记录”。我一直对数据库的设计和管理有浓厚的兴趣，尤其是如何有效地组织和存储各种类型的数据。日期和时间数据，无疑是数据库中最常见也最复杂的数据类型之一。不同的业务场景对日期数据的精度、格式、时区要求都不同，这给数据库的设计和开发带来了巨大的挑战。我很好奇这本书会如何阐述在数据库中“放置”日期信息。它是否会讨论如何选择最合适的数据类型来存储日期和时间？是使用 `DATE`、`DATETIME`、`TIMESTAMP` 还是其他更专业的类型？又或者，它会深入探讨如何设计数据库表结构，以更好地支持与日期相关的查询和分析？我希望这本书能够提供一些实用的设计模式和最佳实践，帮助我避免在实际项目中犯下不必要的错误。我尤其想了解，在分布式数据库或者 NoSQL 数据库中，日期数据的存储和查询又有什么特别的考量和技术。

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《Date on Database》这个书名，让我联想到了一种非常有趣的叙事方式。我一直觉得，技术书籍如果能像讲故事一样，把抽象的概念和实际的应用场景结合起来，会更容易让人理解和接受。也许这本书会通过一个虚构的案例，或者一系列真实世界的应用场景，来展现数据库中日期数据的重要性以及处理它的方法。比如，一个电商平台如何记录订单的生成时间，一个社交媒体如何追踪用户的活动轨迹，又或者一个金融系统如何处理交易的时间戳。通过这些生动的故事，读者可以直观地感受到日期数据在实际业务中的价值，以及它在数据库中扮演的关键角色。我希望这本书能够避免堆砌枯燥的理论，而是通过实际的代码示例，清晰地解释每一个概念。我尤其希望它能讲解如何进行数据的“时间旅行”——比如，如何查看某个特定时间点的数据库状态，如何回溯历史数据，或者如何进行时间序列分析。这样，这本书就不再仅仅是一本技术指南，而更像是一本关于数据时间维度的百科全书，让我能够更深入地理解数据背后的时间逻辑。

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读完《Date on Database》的封面，我脑子里立刻浮现出各种可能性。这会不会是一本关于如何优化数据库查询性能的书？尤其是在涉及到日期和时间条件的时候，往往会成为性能瓶颈。很多时候，我们为了实现某些功能，会简单粗暴地在SQL语句中加入各种日期判断，殊不知这样会严重影响数据库的响应速度。我一直想找到一些系统性的方法，来学习如何正确地索引日期字段，如何编写更具可读性和效率的日期相关的查询语句，以及如何处理那些跨越不同日期格式和标准的数据。这本书的名字，似乎暗示着它能在这方面提供深刻的见解。我希望它能超越基础的SQL语法，深入探讨数据库内部对日期数据是如何存储和处理的，这样我们才能从根本上理解问题的所在，并找到更优的解决方案。想象一下，如果这本书能够教我如何利用数据库自带的日期函数，编写出优雅且高效的查询，那将是一件多么令人兴奋的事情！我还很好想知道，它是否会涉及一些关于数据仓库和大数据场景下，日期数据管理和分析的挑战，毕竟在这些领域，数据的规模和复杂性是呈指数级增长的。

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这本书的书名很有意思，《Date on Database》，光听这个名字，我就开始脑补了。是关于数据库里的日期数据处理？还是数据库的某个“约会”时刻？或者，它讲述了一个程序员与数据库之间，仿佛“日久生情”的故事？我一直对技术书籍抱有一种复杂的感情，既敬畏于它解决实际问题的能力，又常常被它枯燥的术语和严谨的逻辑劝退。但《Date on Database》这个名字，却有种特别的吸引力，它让我想象到了那些隐藏在冰冷数字和代码背后的，或许是充满温度的解决方案，或是意想不到的创新。我喜欢那种能够将复杂技术概念，用一种相对生动或者引人入胜的方式呈现出来的书籍，仿佛在翻阅一本武林秘籍，每解锁一页，就能获得一项新的绝技。不知道这本书是否能做到这一点？我希望它不仅仅是一本冷冰冰的技术手册，而是能带领我进入数据库世界的奇妙旅程，让我看到数据是如何在时间的长河中流淌，又是如何被我们所捕捉和利用的。也许，它会解答我一直以来在处理日期和时间戳时遇到的各种困惑，比如时区问题、夏令时调整，又或者是如何高效地查询和分析特定时间段内的数据。我最期待的是，它能提供一些“独家秘籍”，那些我通过搜索引擎难以找到的、经验性的、甚至是“黑魔法”般的技巧。

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《Date on Database》这个书名，听起来就像是某种“时间秘术”的集合。我常常在想，那些能够精准处理时间数据的系统，背后一定有着一套精妙的算法和规则。这本书是否会揭示这些“秘术”？我期待它能够讲解如何处理那些看似简单，实则充满陷阱的日期计算，比如计算两个日期之间的工作日天数，或者根据日期自动进行某种周期性的任务调度。很多时候，我们以为自己对日期计算了如指掌，但在实际应用中却常常因为一些细微的疏忽而导致计算错误。我希望这本书能够系统地梳理这些常见的“坑”，并提供可靠的解决方案。此外，我也很好奇它是否会涉及一些高级的主题，比如如何利用数据库的定时任务功能来自动化处理与日期相关的操作，或者如何利用数据库的日志功能来审计和追踪日期数据的变化。我一直认为，掌握了日期数据处理的精髓，就等于掌握了让数据“活起来”的关键。这本书的名字，让我对这样的“秘术”充满了期待。

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