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出版者:

作者:杨章伟

出品人:

页数:378

译者:

出版时间:2008-6

价格:45.00元

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isbn号码:9787115178763

丛书系列:

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• 计算机科学
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• 数据库设计
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数字化浪潮下的数据基石：现代数据库系统原理与实践深度解析 内容提要： 本书聚焦于现代企业级数据库系统背后的核心原理、设计哲学以及前沿应用实践。它并非关注特定数据库工具的语法细节，而是深入剖析支撑所有关系型、非关系型及新型数据存储技术的理论基础和工程实现。全书结构严谨，从数据模型基础理论出发，逐步深入到高性能查询优化、分布式系统架构、数据安全与隐私保护等关键领域，旨在培养读者构建、维护和优化复杂数据基础设施的系统化思维能力。 --- 第一部分：数据建模的哲学与演进（Modeling Philosophy and Evolution） 本部分首先奠定坚实的数据理论基础，摒弃对单一厂商或特定SQL方言的过度依赖，转而探讨数据如何被抽象、组织和表示的根本原理。 1. 关系模型的深度重构与范式理论的现代诠释： 我们将重新审视E.F. Codd的经典关系代数，但更侧重于在超大规模数据环境下面临的实际挑战。讨论“范式”（Normalization）在现代OLTP（在线事务处理）与OLAP（在线分析处理）系统中的权衡艺术。深入分析3NF、BCNF之外，为满足特定业务需求（如读性能极大化）而采用的反范式（Denormalization）技术，并探讨如何使用依赖理论来评估和管理反范式带来的数据冗余与一致性风险。 2. 领域驱动设计（DDD）与数据结构映射： 介绍如何将复杂的业务领域模型高效、无损地映射到持久化存储结构中。重点分析聚合根（Aggregate Roots）、限界上下文（Bounded Contexts）在数据边界划分中的作用。探讨实体（Entity）、值对象（Value Object）与领域事件（Domain Events）的数据表示差异，以及这些差异如何影响数据层的代码组织与事务管理。 3. 新型数据模型范式探析： 超越传统的二维表格结构，本章详细解析文档模型、键值模型、图模型以及列族模型的内在一致性保证等级（Consistency Levels）和事务模型（Transaction Models）。重点比较不同模型的内在约束力、查询灵活性与数据冗余的内在取舍，为选择最适合特定业务场景的数据存储技术提供理论依据。 --- 第二部分：事务处理与并发控制的底层机制（Underlying Mechanisms of Transaction Processing and Concurrency Control） 数据一致性是数据库系统的生命线。本部分深入数据库内核，揭示事务得以保障的工程细节。 4. ACID属性的现代实现路径： 详细解析实现原子性（Atomicity）和持久性（Durability）的日志记录机制（Write-Ahead Logging, WAL），包括CHECKPOINTing策略对恢复时间（Recovery Time Objective, RTO）的影响。对隔离性（Isolation）的探讨，将超越SQL标准的READ UNCOMMITTED到SERIALIZABLE四个级别，重点分析基于锁的隔离（如两阶段锁定2PL）、无锁机制（Lock-Free Structures）以及多版本并发控制（MVCC）的内部工作原理及其对读写性能的影响。 5. 事务的分布式挑战与最终一致性模型： 当数据分布在多个节点上时，如何维护全局事务的一致性？本章系统对比Paxos、Raft等分布式一致性协议在数据库高可用（HA）架构中的应用。深入解析两阶段提交（2PC）的局限性，并详细阐述BASE理论（Basically Available, Soft state, Eventual consistency）在NoSQL和微服务架构中的实践框架，包括冲突检测与数据修复策略。 --- 第三部分：查询处理的性能工程（Performance Engineering in Query Processing） 如何让数PB级别的数据在毫秒级响应？本部分关注查询优化器和存储引擎的工程优化艺术。 6. 查询优化器的内部结构与统计信息管理： 剖析查询优化器如何从描述性逻辑计划（Logical Plan）演化为执行效率最优的物理计划（Physical Plan）。重点分析代价模型（Cost Model）的构建，包括对I/O成本、CPU成本和内存带宽的精确估算。探讨统计信息（Statistics）的采集频率、精度与实时性对优化效果的决定性影响，以及直方图（Histograms）在处理数据倾斜问题中的作用。 7. 索引结构的高级应用与物理存储布局： 超越B+树，本章系统对比B树、哈希索引、倒排索引、GiST/SP-GiST等不同索引结构的适用场景。深入分析列式存储（Columnar Storage）的压缩技术（如Run-Length Encoding, Dictionary Encoding）如何极大提升OLAP查询的I/O效率。讨论数据的物理布局（如页组织、行组划分）对缓存命中率的影响。 8. 内存管理与数据流管道设计： 分析现代数据库如何最大化利用多核CPU和DRAM。讲解基于向量化（Vectorized Execution）的数据处理模型如何取代传统元组迭代模型，实现更高的SIMD指令利用率。讨论缓冲区池（Buffer Pool）的替换算法（如ARC, Clock Sweep）和内存分配器的选择对系统吞吐量的影响。 --- 第四部分：大规模数据系统的架构与扩展（Architecture and Scaling for Large-Scale Data Systems） 本部分探讨如何将单个数据库实例扩展为能够处理PB级数据和千万级并发请求的弹性系统。 9. 垂直与水平扩展策略的量化分析： 详细对比读/写分离（Read/Write Splitting）、功能分区（Functional Partitioning）以及分片（Sharding）的实施细节。重点讨论一致性哈希（Consistent Hashing）在数据均匀分布中的应用及其在节点增减时的最小数据迁移成本。分析Hot Shard（热点分片）的检测与动态再分配技术。 10. 流处理与实时数据管道的集成： 在数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse）的背景下，探讨OLTP系统与实时分析系统的集成。介绍Change Data Capture (CDC) 技术的原理，以及如何利用消息队列（如Kafka）构建低延迟的数据同步管道，实现流式ETL/ELT过程，确保分析层数据的“新鲜度”。 11. 数据库安全与合规性的工程实践： 关注数据在静态（存储加密）和动态（传输加密、TLS/SSL）两个阶段的保护。深入探讨基于角色的访问控制（RBAC）与基于属性的访问控制（ABAC）的差异，以及数据脱敏（Data Masking）和假名化（Pseudonymization）技术在满足GDPR、CCPA等隐私法规要求时的具体工程实现。 --- 本书面向系统架构师、资深数据库管理员（DBA）、数据平台工程师以及希望深入理解数据存储与处理底层机制的高级软件开发者。它提供的知识体系是跨越技术栈的，旨在培养读者构建下一代可靠、高效、可扩展的数据基础设施的全局视野与解决问题的能力。

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我是一名资深的数据分析师，在工作中接触SQL多年，自认为已经比较熟练。然而，随着业务的不断发展，数据量呈指数级增长，我发现之前的一些SQL编写习惯，已经无法满足当前的需求，尤其是在性能优化方面，我感觉自己遇到了瓶颈。我希望《精通SQL语言与数据库管理》能够提供一些“独门秘籍”，能够帮助我突破技术瓶颈。我尤其关注书中关于SQL性能调优的部分，例如如何使用EXPLAIN或其等效命令来分析查询计划，如何识别和解决导致性能下降的瓶颈，如何根据不同的数据库系统（如MySQL, PostgreSQL, SQL Server等）的特性来采取最优的优化策略。我还对书中关于大数据量下的SQL查询优化，以及如何利用SQL进行复杂的数据聚合和分析的技术很感兴趣。我希望这本书能够提供一些前沿的、实用的优化方法，让我能够在处理海量数据时，依然保持高效和敏捷。

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我在数据分析领域摸爬滚打了一段时间，也算积累了一些经验。然而，最近在处理一些大规模数据集和进行复杂的数据挖掘任务时，我发现自己常常被SQL的局限性所困扰。一些我熟悉的SQL技巧，在面对海量数据时，显得捉襟见肘，查询效率低下。我迫切需要一本能够系统性地梳理SQL高级特性，并提供切实可行性能优化方案的书籍。《精通SQL语言与数据库管理》这个书名，让我眼前一亮，我尤其希望能从中学习到关于窗口函数、CTE（通用表表达式）、以及如何利用SQL进行更精细的数据分组和聚合的技巧。此外，关于数据库的索引策略，包括不同类型索引的适用场景，以及如何根据查询模式来设计最优索引，也是我非常感兴趣的部分。我希望这本书能够提供一些“硬核”的内容，能够真正解决我在实际工作中遇到的技术难题，让我能够更游刃有余地应对各种数据分析挑战。

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作为一名初入数据科学领域的新人，我对数据库和SQL有着强烈的学习渴望。我之前阅读过一些关于SQL的入门书籍，但它们往往只停留在语法介绍层面，对于SQL背后的原理、优化技巧以及与实际业务场景的结合，讲述得并不深入。这让我感觉自己学到的SQL知识像是“纸上谈兵”，难以真正落地。我希望能通过《精通SQL语言与数据库管理》，系统地学习SQL的方方面面，从最基础的数据类型、运算符，到更高级的视图、存储过程、触发器等。我尤其关注书中关于数据库设计原理和规范的内容，因为我明白，良好的数据库设计是后续SQL查询高效的基础。我还想了解如何根据不同的业务需求，设计出合理的数据模型，以及如何通过SQL语言有效地管理和维护这些数据库。我希望这本书能够提供一些案例，展示如何将SQL应用于实际的商业问题解决中，让我能够更直观地理解SQL的价值和力量。

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我在一家初创公司工作，目前负责公司的数据部分。由于公司业务发展迅速，数据量每天都在急剧增长，而我们团队的数据库管理和SQL应用能力还比较薄弱。我希望找到一本能够系统性地帮助我们团队提升SQL技能和数据库管理水平的书籍。《精通SQL语言与数据库管理》这个书名，非常符合我们的需求。我尤其希望书中能够涵盖从数据库的基本概念、数据模型设计，到SQL的日常查询、高级特性，再到数据库的性能优化、安全管理等各个方面的内容。我希望这本书能够提供一些实用的指导，例如如何设计一个可扩展、高可用的数据库架构，如何编写高效的SQL语句来满足业务需求，如何进行数据库的备份和恢复，以及如何防范常见的数据库安全风险。我希望能通过阅读这本书，为团队打下坚实的数据库技术基础，从而更好地支持公司的业务发展。

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这本书的封面设计倒是挺吸引我的，深邃的蓝色背景，配上金色流线型的SQL字体，给人一种专业且厚重的感觉，就像是打开一本秘籍前那种迫不及待的心情。我一直觉得SQL就像是数据库的“通用语”，掌握了它，就好像拥有了一把开启信息宝藏的钥匙。然而，我之前接触到的SQL资料，要么过于浅显，让人觉得学了也只是皮毛，应付不了实际工作中遇到的复杂查询；要么就过于晦涩，充斥着各种专业术语和复杂的语法，看得人云里雾里，最终只能望而却步。所以，当我在书店看到这本《精通SQL语言与数据库管理》时，心中涌起了一丝期待。我特别好奇它究竟是如何将SQL的精髓，从基础概念到高级技巧，系统地梳理清楚的。我希望它能够像一位经验丰富的老师傅，循循善诱地带着我一步步深入，不仅教我“怎么做”，更能让我明白“为什么这么做”。特别是在理解各种JOIN语句的底层逻辑、索引的优化策略，以及事务处理的关键点上，我期待这本书能够有独到的见解，给出一些我之前从未想到过的解释方式，能够触类旁通，举一反三。

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我是一名正在准备考研的学生，报考的方向与数据库技术息息相关。虽然学校课程中有涉及SQL的部分，但感觉讲解得比较零散，难以形成一个完整的知识体系。我在网上搜集了不少资料，但良莠不齐，很多内容都存在重复或不够深入的问题。我希望能找到一本能够全面、系统地讲解SQL语言及其数据库管理相关知识的教材。《精通SQL语言与数据库管理》这个书名，正是我所需要的。我希望这本书能够从SQL的基础语法开始，循序渐进地讲解到更高级的概念，比如存储过程、函数、触发器、视图等。同时，我也希望它能够涉及一些数据库管理的基本原理，例如数据库的体系结构、数据模型、事务处理、并发控制等。我希望通过阅读这本书，能够扎实地掌握SQL的理论知识，为我今后的学习和研究打下坚实的基础。

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我是一名有着几年经验的后端开发工程师，虽然日常开发中会频繁地与数据库打交道，但坦白说，我对SQL的理解一直停留在“能用就行”的层面。很多时候，我写的SQL查询可能存在效率不高的问题，只是因为数据量不大，或者业务场景没有那么复杂，所以一直没有暴露出来。但随着项目的迭代和数据量的增长，我越来越感受到性能优化的重要性。我希望《精通SQL语言与数据库管理》能够帮助我深入理解SQL的执行原理，掌握各种优化技巧，比如如何合理地创建和使用索引，如何分析查询计划，如何编写更具可读性和可维护性的SQL语句。我还对书中关于事务、并发控制、锁机制等高级概念很感兴趣，我相信对这些内容的深入理解，将有助于我写出更健壮、更可靠的数据库交互代码。我希望这本书能够像一本“武功秘籍”，教会我如何“内功”和“外功”兼修，真正成为一个SQL高手。

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我一直以来都在努力提升自己在数据分析方面的能力，而SQL无疑是这个过程中不可或缺的一环。我过去的学习经历中，尝试过不少线上课程和零散的教程，但总感觉碎片化严重，缺乏系统性。有些教程只侧重于讲解语法，对于实际应用场景的分析不够深入，导致我虽然能写出一些简单的查询，但在面对更复杂的业务需求时，就显得力不从心。还有些教程则过于理论化，提出的优化建议也比较笼统，缺乏具体的操作指导和可量化的效果评估。这让我常常陷入一种“知道一点，但不够精通”的尴尬境地。我希望能通过阅读《精通SQL语言与数据库管理》，能够系统地构建起我对SQL的认知框架，不仅掌握SQL的标准语法，更能深入理解不同数据库系统在SQL实现上的差异，以及它们各自的优缺点。我尤其关注书中关于数据库性能优化的部分，比如如何根据实际情况选择合适的索引类型、如何编写高效的SQL查询语句、如何进行慢查询分析和调优等，这些都是我目前急需解决的问题。我期待这本书能够提供一些实操性强的案例，让我能够边学边练，真正做到学以致用。

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我之前的工作经历中，与数据库打交道的机会并不多，但随着项目的发展，我发现自己越来越依赖于从数据库中提取和处理数据。我使用的很多工具，最终底层都是通过SQL进行数据交互的。然而，我目前对SQL的掌握程度，仅限于一些最基础的查询，比如SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE。一旦遇到需要复杂联表查询、子查询、窗口函数，或者需要处理大量数据时的性能瓶颈，我就会感到非常吃力。这不仅影响了我的工作效率，也限制了我参与更深层次的数据分析和决策支持。所以，我怀揣着一种“补齐短板，提升自我”的决心，选择了《精通SQL语言与数据库管理》。我希望这本书能够帮助我建立起一个坚实的SQL基础，让我能够自信地应对各种数据查询需求。我特别期待书中能够讲解各种聚合函数、分组、排序等操作的精妙之处，以及如何利用SQL实现复杂的数据转换和计算。同时，我也很想了解如何在实际工作中，根据数据的规模和查询的复杂度，选择最合适的SQL编写方式，避免性能的浪费。

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我是一名对数据充满好奇心的自由职业者，经常需要从各种公开数据源中提取信息。我之前学习过一些SQL的基础知识，但总觉得不够用，很多时候遇到稍微复杂一点的数据提取需求，就束手无策。我看到《精通SQL语言与数据库管理》这本书，感觉它的内容应该会比较全面。我特别希望能在这本书里学到如何构建更复杂的查询，例如多表联合查询、子查询、聚合查询，以及如何使用条件语句和函数来筛选和处理数据。同时，我也对书中关于数据清洗和预处理的部分很感兴趣，因为在实际的数据工作中，高质量的数据是分析结果准确的前提。我希望这本书能够教会我如何用SQL有效地清理和转换数据，剔除无效信息，并将其转化为适合进一步分析的格式。我希望能通过这本书，提升自己独立完成数据提取和初步处理的能力，为我的数据分析项目打下良好的基础。

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