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isbn号码:9787113633578

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深入理解现代数据管理与应用开发：一本面向实践的数据库系统构建指南 图书名称： 现代数据库原理与高效应用开发 目标读者： 本书主要面向计算机科学、软件工程、信息管理等专业的学生、数据库初级和中级工程师，以及希望系统提升自身数据处理和应用开发能力的IT专业人士。 内容简介： 在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业运营和技术创新的核心驱动力。掌握如何高效地设计、实现、管理和应用数据库系统，是每一位现代软件开发者必备的核心技能。本书《现代数据库原理与高效应用开发》摒弃了对特定过时技术的纠缠，专注于当代主流关系型数据库（如PostgreSQL、MySQL、SQL Server）和新兴NoSQL解决方案（如MongoDB、Redis）的核心概念、设计范式以及现代应用层集成技术。 本书结构清晰，逻辑严密，旨在提供一个从理论基石到实际部署的完整知识体系，确保读者不仅“会用”SQL，更能“精通”数据架构的构建艺术。全书共分为六大部分，近三十章内容，力求覆盖数据管理领域的广度和深度。 --- 第一部分：数据库系统的基石与关系代数（理论深度构建） 本部分奠定了坚实的理论基础，是理解后续复杂主题的先决条件。 第一章：数据管理的演进与现代数据库系统的生态 本章首先概述了数据存储技术的发展历程，从早期的网状模型、层次模型，过渡到关系模型的主导地位。重点剖析了面向服务的架构（SOA）和微服务架构下，数据层面临的挑战与机遇。我们深入探讨了当前主流数据库（RDBMS与NoSQL）的适用场景对比，强调“没有最好的数据库，只有最适合业务的数据库”。讨论了云原生数据库的特性和发展趋势。 第二章：关系模型的核心理论与数据完整性 本章深入关系代数和元组演算，这是理解SQL查询优化的理论依据。详细阐述了数据模型的逻辑设计过程，包括概念模型（E-R模型）、逻辑模型（关系模型）的转换。重点讲解了数据完整性约束的类型（实体完整性、参照完整性、用户定义完整性）及其在DDL中的实现。 第三章：规范化理论的深入应用与反范式设计 规范化是保证数据一致性和减少冗余的黄金法则。本书详细解析了第一、第二、第三范式（3NF）以及BCNF的推导过程与实例。更重要的是，本部分引入了反范式设计（Denormalization）的概念。我们通过实际的OLAP（在线分析处理）场景，论证了在性能敏感的应用中，何时以及如何适度地打破规范化，以优化查询速度，实现设计上的权衡艺术。 --- 第二部分：SQL语言精通与性能优化（实践核心技能） 本部分是本书的实践操作核心，聚焦于结构化查询语言（SQL）的精湛运用和数据库性能的精细调优。 第四章：标准SQL的高级特性与数据操作 本章超越基础的SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE。重点介绍了窗口函数（Window Functions）在复杂统计分析中的强大能力，如排名、移动平均的计算。详细讲解了公用表表达式（CTE）的递归和非递归用法，以及如何利用它们来简化复杂的嵌套查询逻辑。 第五章：事务管理、并发控制与数据恢复 事务是保证数据正确性的生命线。本章详细阐述了ACID特性的保证机制，特别是锁的粒度、类型（共享锁、排他锁）及其升级降级策略。深入讲解SQL标准的隔离级别（Read Uncommitted到Serializable）及其在不同数据库中的具体实现差异，以及由此引发的脏读、不可重复读、幻读等并发问题。此外，还覆盖了WAL（Write-Ahead Logging）机制和数据库的备份与恢复策略。 第六章：查询优化器工作原理与索引的艺术 优化是数据库性能的关键。本章剖析了查询优化器（Optimizer）的内部工作流程，包括查询重写、成本模型和执行计划的生成。重点剖析了各种索引结构的优劣（B-Tree, Hash, GIN/GiST在PostgreSQL中的应用），并指导读者如何基于查询模式、数据分布和更新频率，选择正确的索引类型和列组合。讲解了如何有效利用执行计划分析工具来诊断慢查询的瓶颈。 --- 第三部分：面向对象的存储与NoSQL解决方案（应对多样化数据） 随着非结构化和半结构化数据的激增，掌握NoSQL技术已成为现代数据架构师的必备技能。 第七章：文档数据库：MongoDB的结构与查询 本章聚焦于当前最流行的文档型数据库MongoDB。讲解了BSON数据格式，以及文档模型的优势与挑战。重点介绍了MongoDB的聚合管道（Aggregation Pipeline），展示其在复杂数据转换和分组计算中的强大能力，并探讨了其在关系数据建模时的“嵌入式”与“引用式”设计选择。 第八章：键值存储与缓存技术：Redis的深度应用 Redis作为内存数据结构存储，在性能优化中扮演关键角色。本书详细介绍了其五大核心数据结构（String, Hash, List, Set, Sorted Set）的适用场景。深入讲解了持久化机制（RDB/AOF），以及如何在分布式系统中利用Redis实现分布式锁、会话管理和消息队列的构建。 第九章：图数据库基础与关系型数据的扩展 本章简要介绍图数据库（如Neo4j）的必要性，尤其是在处理社交网络、推荐系统等复杂关联数据时的优势。重点讲解了图的结构（节点、边、属性），以及Cypher查询语言的基础语法，帮助读者判断何时应引入图数据库而非依赖复杂的多表JOIN。 --- 第四部分：数据库安全、扩展性与高可用性（系统级保障） 本部分将视角提升到系统架构层面，关注数据系统的健壮性、安全性和可扩展性。 第十章：数据库安全实践与合规性 数据库安全涉及多个层面。本章涵盖了身份验证、授权模型（基于角色的访问控制RBAC）的配置与审计。讨论了数据加密技术在静态数据（Data at Rest）和传输中数据（Data in Transit）的应用，并讲解了SQL注入的原理、防御机制以及ORM框架下的安全实践。 第十一章：垂直与水平扩展策略 理解数据库的扩展瓶颈至关重要。本章详细对比了垂直扩展（Scale Up）的局限性与水平扩展（Scale Out）的复杂性。重点阐述了数据分片（Sharding）的策略（如基于范围、哈希、目录的分片），以及在NoSQL和分布式RDBMS中如何实现数据的一致性与负载均衡。 第十二章：高可用性（HA）与灾难恢复（DR）架构 本章系统介绍了构建高可用数据库集群的方法论。涵盖了主从复制（Master-Slave）的同步与异步模式、仲裁机制（Quorum）在选主过程中的作用。深入剖析了集群化解决方案（如PostgreSQL的Patroni、MySQL的Group Replication）的工作原理，确保服务在节点故障时能快速透明地切换。 --- 第五部分：现代应用层集成与编程范式（连接代码与数据） 数据不应孤立存在，本部分关注如何高效地在应用程序代码中操作数据库。 第十三章：ORM框架的应用、陷阱与调优 对象关系映射（ORM）极大地提高了开发效率，但其“黑箱”特性也可能引入性能问题。本章以主流语言的ORM框架（如Python的SQLAlchemy、Java的Hibernate）为例，讲解N+1查询问题的识别与解决，以及如何有效地使用延迟加载（Lazy Loading）与预加载（Eager Loading）。强调在复杂场景下回归原生SQL的必要性。 第十四章：存储过程、函数与数据层逻辑的权衡 讨论了在数据库内部（DBMS）实现业务逻辑的优缺点。学习如何使用存储过程和用户自定义函数（UDF）来提高操作的原子性和网络效率。核心在于探讨“业务逻辑应放在应用层还是数据层”的架构哲学，以及如何利用数据库特性来提升数据操作的封装性。 第十五章：数据库迁移、版本控制与持续集成/持续部署（CI/CD） 数据库模式的变更管理是项目发布中的难点。本章介绍使用Flyway或Liquibase等工具进行数据库版本控制的最佳实践。讲解了如何在CI/CD流程中安全地集成数据库Schema的自动化部署、测试和回滚流程。 --- 第六部分：数据分析、数据湖与未来趋势（前瞻视野） 第十六章：数据仓库与OLAP技术 本章介绍OLTP（事务处理）与OLAP（分析处理）的区别。深入讲解星型模型和雪花模型在构建数据仓库中的应用。介绍列式存储的原理及其在分析查询中的性能优势。 第十七章：面向大规模分析的架构：数据湖与数据湖仓一体 探讨Hadoop生态系统（如Hive、Spark）在处理PB级数据时的角色。阐述数据湖（Data Lake）的设计理念，以及如何利用Parquet、ORC等高效文件格式优化分析性能。最后展望了数据湖仓一体（Lakehouse）架构的融合趋势。 第十八章：数据库的未来：Serverless、分布式自治与AI赋能 本章作为总结与展望，讨论当前数据库领域的前沿话题，包括Serverless数据库的成本模型与弹性伸缩，NewSQL数据库如何试图结合RDBMS的事务性与NoSQL的扩展性，以及AI/ML在数据库运维、查询优化和数据安全中的潜在应用。 通过本书的学习，读者将能够自信地构建、优化和维护现代企业级数据应用，理解数据管理背后的深刻原理，从而在瞬息万变的技术领域中保持核心竞争力。本书强调的理念是：熟练掌握数据结构、关系代数和性能调优，是应对任何新型数据库技术的通用钥匙。

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