SQL Server 2000数据库实训教程

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出版者:清华大学
作者:李丹丹
出品人:
页数:292
译者:
出版时间:2007-8
价格:26.00元
装帧:
isbn号码:9787302155751
丛书系列:
图书标签:
  • SQL Server 2000
  • 数据库
  • 实训
  • 教程
  • SQL
  • 数据库编程
  • 数据库管理
  • 数据分析
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具体描述

本书采用通俗的语言,循序渐进由浅入深地讲述了SQL Server 2000的特点、体系结构及系统安装方法,创建和管理数据库,Transact-SQL的使用,相关的应用技术(包括索引、触发器、视图和存储过程等)的介绍,数据库完整性的实现,数据库的安全性管理,数据库的备份与恢复,数据的转换以及SQLServer 2000编程等。本书采用课堂教学与实际训练相结合,章节实验与章节复习相结合,以一个实际应用开发的实例,讲述SQL Server 2000的应用技巧,理论联系实际。既适合教师在课上讲解又有利于学生自学复习。

本教材适合计算机及相关专业使用,也适合具有一般计算机基础的人自学。

现代数据架构与云原生实践指南 第一部分:新一代数据基础设施的蓝图构建 本书深入剖析了当前企业数据架构所面临的复杂性和转型需求,聚焦于构建面向未来的、具备高弹性、高可用性和低延迟特性的现代数据平台。我们摒弃了传统的集中式、刚性架构思维,转而采用分布式、解耦的服务网格理念来设计数据管道。 第一章:后SQL Server时代的范式转移 本章首先对传统关系型数据库(RDBMS)在处理PB级数据、非结构化信息及实时流数据时的局限性进行了客观审视。重点探讨了从单体架构向微服务化数据层迁移的必要性与挑战。内容涵盖了为什么现代应用需要Polyglot Persistence(多语言持久化),以及如何评估NoSQL、NewSQL和图数据库在不同业务场景下的适用性。我们将详细解析CAP理论在云环境下的实际解读,并提出一套基于业务需求的混合持久化选型框架。 第二章:云原生数据存储的深度集成与优化 本章将视角完全投向主流公有云平台(AWS、Azure、GCP)提供的托管式数据库服务,而非任何特定版本的本地部署软件。核心内容包括: 弹性存储层管理: 如何利用对象存储(如S3/Blob Storage)作为数据湖的基石,结合Serverless计算能力进行数据的即时处理。 关系型数据库的云迁移与优化: 探讨如何利用云厂商提供的自动化迁移工具(如DMS)实现到云原生关系型数据库(如Aurora, Azure SQL Database的最新版本)的平滑过渡,并重点介绍如何针对云环境下的I/O模型和自动伸缩特性进行SQL优化和索引设计。 时序与空间数据的处理: 介绍了专为物联网(IoT)和地理信息系统(GIS)设计的高性能数据库解决方案,如InfluxDB和PostGIS在云环境下的部署模式。 第二章的重点是强调成本效益分析,即如何通过预留实例、自动休眠和按需付费模型,实现数据基础设施成本的精细化控制。 第二部分:实时数据流处理与事件驱动架构 在数据量呈指数级增长的背景下,批处理已无法满足业务的即时决策需求。本部分专注于构建能够实时捕获、转换和响应数据的事件驱动架构(EDA)。 第三章:分布式消息队列与数据总线 本章深入解析了Apache Kafka作为核心数据总线的架构原理和高级应用。内容不仅包括基础的消息发布与订阅,更侧重于以下高阶主题: Kafka Streams与KSQL的实战应用: 如何在流数据上直接执行复杂的聚合、窗口函数和状态管理,以取代传统ETL的中间步骤。 保障数据顺序性与Exactly-Once语义: 在高吞吐量环境下,确保数据不丢失、不重复的关键技术实现。 跨区域的数据复制与灾备策略: 利用MirrorMaker或Confluent Replicator构建地理冗余的数据流。 第四章:流处理引擎的性能调优与复杂事件处理(CEP) 本章对比了主流流处理框架(如Apache Flink和Spark Streaming的最新迭代)的内核设计和性能差异。我们着重讨论了状态管理和容错机制: 状态后端选择: RocksDB与内存状态管理在延迟和持久性方面的权衡。 低延迟查询优化: 如何设计高效的Watermark机制以应对数据乱序问题。 CEP模式匹配: 介绍如何利用这些引擎识别特定时间窗口内发生的事件序列,从而支持欺诈检测、实时推荐等高级应用。 第三部分:数据治理、安全与可观测性 构建现代数据平台必须将治理、安全和运维纳入初始设计阶段。 第五章:数据治理框架与元数据管理 本章讨论了在异构数据源环境下实现统一治理的挑战。我们将介绍现代数据目录(Data Catalog)工具如何通过自动化扫描、血缘追踪(Lineage Tracking)和术语标准化,来增强数据资产的可发现性和可信度。重点分析了数据质量检查如何内嵌到数据管道的各个阶段,实现“质量左移”。 第六章:零信任原则下的数据安全与合规 数据安全已不再是边界防御。本章聚焦于现代数据平台中的纵深防御策略: 动态数据脱敏与假名化(Pseudonymization): 介绍在数据被查询时实时应用加密或替换策略的技术,确保开发、测试环境的数据安全。 基于角色的细粒度访问控制(FGAC): 如何超越传统数据库的表级权限,实现行级、列级的动态权限控制。 审计与合规性报告: 利用集中式日志系统和安全信息与事件管理(SIEM)工具,实现对所有数据访问行为的不可抵赖性记录。 第七章:可观测性与数据SRE实践 本章将数据平台视为需要SRE(站点可靠性工程)方法论来管理的复杂系统。内容包括: 延迟、吞吐量与错误率(The Golden Signals)在数据管道中的定义与监控: 如何为批处理和流处理设定不同的SLO(服务等级目标)。 分布式追踪(Distributed Tracing): 利用OpenTelemetry等标准,追踪一条数据记录从源头到最终消费的完整生命周期,快速定位性能瓶颈。 主动告警与自动化修复: 建立基于预测分析的告警系统,并在满足特定条件时触发自动化的回滚或资源扩缩策略。 全书力求理论与实践相结合,所有案例和代码示例均基于最新的开源技术栈和主流云服务API,旨在为读者提供一套可立即投入生产环境的、面向未来的数据工程和架构设计方法论。

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读后感

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用户评价

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这本书在错误处理和异常机制的讲解部分,处理得显得有些过于乐观和理想化了。书中演示的案例,几乎都是在“一切顺利”的假设下进行的:数据插入成功、查询返回预期结果、存储过程完美执行。当我在实际操作中故意输入一些边界条件测试数据——比如尝试插入空值到不允许为空的字段,或者执行一个会引发外键约束冲突的事务——书中的指导突然变得含糊不清,仅仅用一句“系统会返回错误信息”就草草带过,并没有深入剖析这些错误代码背后真正的数据库引擎逻辑,更没有给出针对性的、分层级的调试策略。对于一个真正意义上的“实训”,对失败场景的预见和处理能力,比对成功场景的复现能力要重要得多。因为在真实的项目开发中,错误是常态,如何从错误中快速定位问题才是硬功夫。这本书似乎默认读者已经完全掌握了调试技巧,但恰恰是这些需要经验积累的部分,才是实训教程最应该着力强化的。我期望看到的是,针对每一个关键操作,都有一个“如果失败了,请检查……”的附录或侧边栏,而不是把异常处理视为一个可有可无的附属品。

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这本书的“实训”部分,与其说是“实训”,不如说是“严格的步骤模仿”。每一个练习都像是一个预设好的剧本,读者只需机械地输入指令,然后观察屏幕上出现的预设结果。缺乏开放性和创造性的空间。例如,在设计数据库范例时,它提供的模型往往是极其简单的、单一用途的,鲜有需要读者自行权衡实体关系、考虑多对多关系优化或进行数据模型迭代的环节。训练的深度停留在“如何执行SQL命令”的层面,而远远没有触及到“如何设计一个健壮、可扩展的数据库结构”这一更深层次的实务能力培养。我希望看到的是,在完成基础操作后,有一个“挑战任务”或“扩展思考”的板块,鼓励读者尝试修改数据模型、引入新的业务需求,并思考如何通过调整索引策略或视图来实现性能优化。这种指导性的、启发式的设计,才是真正能将“操作者”培养成“设计者”的关键。这本书的编写者似乎更专注于确保学习者能够完美地复制书中的每一个既定步骤,而忽略了激发学习者主动探索和解决未定义问题的能力。

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这本书,从封面设计到排版布局,都透露着一股浓浓的“老派技术手册”的气息。我拿到它的时候,首先注意到的是那种厚重感,纸张的质量摸起来偏向哑光,不像现在很多新书喜欢用那种亮面铜版纸,拿在手里沉甸甸的,让人感觉里面的内容一定分量十足。书脊的装帧方式也比较传统,不知道能否经受住频繁翻阅的考验,毕竟实训类的书籍,动手操作的次数肯定是少不了的。内页的字体选择,特别是代码块的显示,感觉对比度不是特别高,在长时间阅读代码的时候,眼睛会略感疲劳,或许是受限于那个时代的印刷技术,对于这种强调实践操作的书籍来说,清晰的视觉呈现是至关重要的,这一点上,现代的电子文档或新的教材在这方面做得明显要优越得多。此外,光是目录的结构,就足以让人窥见其时代的烙印,章节划分得非常细碎,似乎每一个小知识点都要单独列为一个章节,这种详尽的结构,虽然对于初学者来说可能提供了极大的安全感,但对于有一定基础想快速查找特定命令或功能的读者来说,可能会觉得检索效率稍低,需要花费额外的时间在目录层级中穿梭。整体而言,从实体感受上,这本书给我一种严谨但略显陈旧的印象,它更像是一个记录了特定历史时期技术标准和实践方法的珍贵档案,而非一个面向未来、追求效率的现代工具书。

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我花了整整一个下午试图跟着书里的第一个大型实验环境搭建流程走一遍,结果发现过程的描述虽然详尽,但其中引用的一些系统路径和默认配置参数,在我的现代操作系统环境下几乎找不到对应的痕迹了。书中对于如何通过命令行修改服务启动项的步骤,在我尝试操作时,发现相关的服务名已经发生了变更,或者已经被更高权限的系统管理工具所取代,这导致我必须频繁地跳出书本,转而去搜索引擎上查找“如何在新版系统中实现XX功能”,这极大地打断了学习的连贯性。更令人费解的是,对于一些核心概念的引入,本书采用了非常“理论先行”的叙事方式,上来就是一堆关于关系代数和范式的数学化解释,对于一个渴望快速上手写出第一个SELECT语句的初学者来说,这种处理方式无疑是增加了不必要的认知负担。我理解理论基础的重要性,但实训教程的核心价值在于“实践驱动学习”,即通过动手操作来理解理论,而不是反过来。如果书中的每一个步骤都需要读者具备超越教材范围的额外知识储备来“翻译”和“适配”到当前的环境中,那么它的实用价值就会大打折扣。这感觉就像是拿着一张非常详细的古代地图,试图去导航一座全新的城市,虽然骨架还在,但关键的路标和交通规则都变了。

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从技术栈的更新速度来看,这本书的局限性是显而易见的,它像一个时间胶囊,精确地封存了某个历史时刻的数据库技术状态。例如,在涉及数据类型和数据操作语言(DML)的部分,它花了大量篇幅介绍当时的主流做法,但对于后来引入的诸如JSON支持、空间数据类型,或者更现代的并发控制机制的讨论则完全缺失。这就导致,当我尝试用书中的语法来处理一些现代应用场景中常见的数据格式时,会发现效率低下或者干脆语法不兼容。我理解一本教材不可能涵盖所有最新的特性,但是对于一个实训教程来说,如果它能明确指出哪些内容是遗留特性,哪些是当前推荐的做法,会非常有帮助。现在的读者往往是希望通过学习一个基础平台,能够快速迁移到后续的、兼容性更好的版本上。这本书的不足在于,它没有提供一个清晰的“演进路线图”,它只是静止地展示了那个时代的样子,使得我们这些后来的学习者在试图将其知识体系现代化时,需要自己进行大量的“知识重构”,这无疑增加了额外的学习成本和心智负担。

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