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出版者:Prentice Hall

作者:Jeffry Byrne

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1999-06-09

价格:USD 44.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780130797636

丛书系列:

图书标签:

• SQL Server
• Web 开发
• ASP
• 数据库
• Microsoft SQL Server 7
• 网站构建
• 编程
• 服务器端
• 数据存储
• Web 应用程序
• 数据库设计

《企业级数据库架构设计与优化实战》 内容概述 本书是一本深度探讨企业级数据库架构设计、实施与持续优化的技术指南。全书围绕如何构建一个稳定、高效、可扩展且安全可靠的数据库系统展开，内容涵盖了从需求分析、系统设计、数据建模、性能调优到故障排除和灾难恢复等全生命周期的关键环节。作者凭借丰富的实践经验，结合大量真实案例，为读者提供了一套系统性的解决方案，旨在帮助数据库管理员、架构师、开发人员以及IT决策者应对日益复杂的业务挑战，构建坚实的数据库基础设施。 第一部分：企业级数据库架构设计基础 本部分将深入剖析企业级数据库架构设计的核心原则与方法论。 需求分析与业务建模： 强调在设计之初，充分理解业务需求是构建有效数据库架构的前提。我们将探讨如何通过访谈、问卷、流程分析等多种手段，准确捕获业务对数据存储、访问、一致性、安全性及可用性的具体要求。重点介绍如何将抽象的业务流程转化为清晰的数据模型，为后续的数据库设计奠定坚实基础。内容将涉及不同层面的需求优先级排序，以及如何预估未来业务增长对数据库性能和容量的影响。 数据模型设计： 深入讲解关系型数据库设计中的范式理论（第一范式到第五范式），并阐述在实际应用中如何权衡范式化与反范式化的优缺点，以达到最佳的性能与数据完整性平衡。我们将详细介绍ER图（实体-关系图）的绘制方法，实体、属性、关系的定义，以及如何根据业务需求选择合适的主键、外键，并进行索引设计。此外，还会涉及对非关系型数据库（NoSQL）在特定场景下的适用性分析，为读者提供更全面的建模思路。 数据库技术选型： 在全面分析业务需求和数据特性的基础上，本书将指导读者如何根据项目规模、性能要求、预算、技术栈兼容性以及团队技能等因素，审慎选择最适合的数据库管理系统（DBMS）。我们将对当前市场上主流的关系型数据库（如Oracle, SQL Server, MySQL, PostgreSQL）和部分代表性的NoSQL数据库（如MongoDB, Redis, Cassandra）进行深入的横向比较，分析它们在架构、性能、扩展性、成本、生态系统和技术支持等方面的异同，帮助读者做出明智的技术决策。 高可用性与灾难恢复（HA/DR）策略： 探讨构建高可用数据库系统的必要性，并详细介绍各种HA/DR技术。内容包括： 备份与恢复策略： 全面讲解不同类型的备份（完全备份、差异备份、日志备份）以及它们的恢复流程，并探讨备份策略的制定原则，包括备份频率、存储位置、保留时间等。 高可用方案： 深入剖析数据库集群、主从复制（Master-Slave Replication）、读写分离、共享存储、数据同步技术（如Mirroring, Log Shipping, AlwaysOn Availability Groups in SQL Server）等，分析它们的实现原理、优缺点、适用场景以及部署复杂度。 容灾方案： 介绍地理分布式部署、多活数据中心、业务连续性计划（BCP）和灾难恢复计划（DRP）的制定流程，以及在实际灾难发生时如何快速有效地恢复业务。 安全性设计： 强调数据库安全是企业级应用不可或缺的一环。我们将从多个层面讲解数据库安全措施： 身份认证与授权： 详细介绍用户账户管理、权限分配、角色管理、最小权限原则，以及如何实施强密码策略和多因素认证。 数据加密： 讲解传输层加密（SSL/TLS）和静态数据加密（TDE）的原理与应用，以及如何保护敏感数据的机密性。 审计与监控： 介绍数据库审计机制，如何记录关键操作，以及如何通过日志分析和安全监控工具，及时发现和响应安全威胁。 漏洞防护： 讨论 SQL 注入、跨站脚本（XSS）等常见攻击的原理，以及如何通过参数化查询、输入验证、安全编码实践等方式进行防护。 第二部分：数据库性能优化与监控 本部分将聚焦于提升数据库系统的响应速度、吞吐量和资源利用率，并建立有效的监控机制。 SQL性能调优： 查询优化器解析： 深入理解SQL查询优化器的工作原理，包括执行计划的生成、成本估算、规则和基于成本的优化。 索引优化： 详细讲解不同类型的索引（B-tree, Hash, Full-text, Columnstore），如何根据查询模式选择合适的索引，创建、维护和删除索引的策略，以及避免索引失效的常见原因（如函数在WHERE子句中使用、数据类型不匹配等）。 SQL语句优化： 教授如何编写高效的SQL语句，包括避免SELECT 、合理使用JOIN、优化子查询、利用视图、使用Hints（在特定场景下）等。 统计信息管理： 讲解数据库统计信息的概念、作用，以及如何更新和维护统计信息，以确保查询优化器能生成最优的执行计划。 数据库配置与参数调优： 分析数据库服务器的关键配置参数，如内存分配（Buffer Pool/Cache）、I/O参数、连接数、并发度等，并讲解如何根据硬件资源和业务负载，对这些参数进行精细化调整，以达到最佳性能。 硬件与操作系统层面的优化： 探讨数据库性能受硬件（CPU, RAM, 磁盘I/O, 网络）和操作系统（文件系统、内存管理、进程调度）影响的各个方面。例如，如何选择合适的存储介质（SSD vs HDD），配置RAID策略，以及调整操作系统参数以支持高并发数据库访问。 数据库监控体系建设： 关键性能指标（KPIs）识别： 确定数据库运行中需要重点关注的指标，如CPU利用率、内存使用率、磁盘I/O延迟、网络吞吐量、连接数、锁等待、慢查询数量、缓存命中率等。 监控工具的应用： 介绍和演示如何使用数据库自带的性能视图（如DMV in SQL Server）、性能监控工具（如Prometheus, Grafana, Zabbix, Nagios），以及第三方APM（Application Performance Monitoring）解决方案，来实时收集、展示和分析数据库性能数据。 告警机制与响应： 讲解如何设置合理的告警阈值，并通过自动化告警机制，及时通知运维人员潜在的问题，并建立完善的告警响应流程。 负载测试与基准测试： 介绍如何进行负载测试和基准测试，模拟真实的业务场景，评估数据库在不同负载下的表现，识别性能瓶颈，并验证优化措施的效果。 第三部分：数据库运维与管理实践 本部分将深入到数据库日常运维的方方面面，确保数据库系统的平稳运行。 数据库部署与配置： 详细介绍不同操作系统环境下数据库软件的安装、配置步骤，包括网络配置、实例参数设置、存储配置、服务账号等。 日常维护任务： 讲解数据库日常维护的各项重要工作，包括： 索引维护： 如何定期检查和重组/重建碎片化的索引。 统计信息更新： 确保统计信息是最新的，以辅助查询优化。 日志管理： 数据库日志（如事务日志、错误日志）的监控、归档和清理。 数据清理与归档： 针对长期不活跃或不再需要的数据，制定合理的清理和归档策略，以释放存储空间并提高查询性能。 故障排除与诊断： 常见故障分析： 针对数据库启动失败、连接中断、性能急剧下降、死锁、数据损坏等常见故障，提供系统的诊断思路和排查步骤。 日志分析技巧： 教授如何通过分析数据库错误日志、操作系统日志、应用程序日志等，快速定位问题根源。 性能问题诊断： 结合监控数据和SQL执行计划，分析和解决性能瓶颈。 变更管理与版本控制： 建立规范的数据库变更流程，包括需求评审、方案设计、测试、审批、实施、回滚计划等，确保每一次变更都可控且影响最小化。 自动化运维： 介绍如何利用脚本（Shell, Python, PowerShell）和自动化工具，来自动化执行重复性的日常维护任务，提高效率并减少人为错误。 数据库容量规划与扩展： 讲解如何基于历史数据增长趋势、业务预测和性能监控结果，进行合理的数据库容量规划，包括存储空间、CPU、内存等资源的预估。当现有资源不足时，如何进行平滑的系统扩展，如增加节点、升级硬件、分区迁移等。 数据库生命周期管理： 探讨数据库从规划、设计、开发、测试、生产运行到退役的整个生命周期内的管理要点，确保数据库资产的有效管理和持续价值。 第四部分：面向未来的数据库趋势 本部分将展望数据库技术的发展方向，为读者提供前瞻性的视野。 云原生数据库： 探讨云数据库（如AWS RDS, Azure SQL Database, Google Cloud SQL）的优势，包括弹性伸缩、按需付费、托管服务等，以及如何在云环境中设计和管理数据库。 容器化与微服务架构下的数据库： 分析Docker, Kubernetes等容器技术对数据库部署、管理和扩展的影响，以及如何在微服务架构中有效地管理数据库。 大数据与实时分析： 简要介绍大数据技术栈（如Hadoop, Spark）与传统数据库的集成，以及如何构建支持实时分析的数据库解决方案。 AI与机器学习在数据库领域的应用： 探讨AI和ML技术如何赋能数据库性能优化、故障预测、自动化运维等领域。 目标读者 本书适合以下人群阅读： 数据库管理员（DBA）： 希望提升数据库管理、性能调优和故障排除能力的DBA。 数据库架构师： 寻求设计健壮、可扩展、高性能企业级数据库系统的架构师。 高级开发人员： 想要深入理解数据库原理，编写更高效SQL，并与DBA协作解决性能问题的开发人员。 IT经理与技术决策者： 需要了解数据库技术现状与发展趋势，以便做出明智的技术选型和资源投入决策的IT管理者。 对企业级数据库技术感兴趣的学习者。 通过阅读本书，读者将能够系统性地掌握企业级数据库架构设计的理念、方法和实践技巧，能够独立分析和解决复杂的数据库问题，构建高性能、高可用、安全的数据库系统，从而有效支撑企业的业务发展。

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阅读体验上，这本书的“密度”非常高，每一页都塞满了干货，几乎没有一句废话，这对于追求效率的专业人士来说是极大的优点。但是，这也给初学者带来了不小的挑战。你会发现，当你在一个知识点上停留下来仔细揣摩时，后面的内容已经像洪水一样涌过来了，需要不断地前后翻阅以构建完整的知识链条。它的章节间的逻辑衔接非常紧密，前一个主题的结论往往是下一个主题的必要前提，这要求读者必须按部就班地阅读，跳跃式学习的后果很可能是整个理解框架的崩塌。我发现，我不得不准备一个专门的笔记本，用来记录那些关键的配置参数和它们之间的依赖关系，否则很容易在复杂的配置流程中迷失方向。这种严密的内部结构，体现了作者对技术体系的深刻把握，但也意味着它不是一本可以“即查即用”的工具书，而更像是一门需要系统学习的课程。它要求你投入时间去构建知识体系，一旦构建成功，其带来的技术自信是其他零散资料无法比拟的。

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这本书的叙事风格非常独特，它不像市面上很多技术书籍那样，堆砌大量的API引用和枯燥的配置步骤，反而更像是一位经验丰富的老工程师，坐在你对面，用一种近乎闲聊的方式，娓娓道来构建Web站点过程中那些“坑”和“窍门”。它的重点似乎并不在于教你如何精确地键入每一行代码，而更侧重于让你理解“为什么”要这么做，背后的设计哲学是什么。例如，在讨论数据访问层设计时，作者并没有直接推荐某种特定的架构模式，而是深入剖析了不同模式在特定负载下的性能权衡和维护成本，这种深入骨髓的见解，是单纯查阅官方文档很难获得的宝贵财富。我感觉自己更像是在跟随一位导师进行深度研讨，而不是被动地接受知识灌输。唯一让我感到稍许遗憾的是，由于年代的限制，书中对新兴的异步处理和现代化安全实践的讨论略显不足，这在今天的Web开发环境中，是一个不可忽视的盲区。但即便如此，它所建立的坚实基础理论，依然是理解后续技术演进的基石，那些关于连接池管理和事务隔离级别的讨论，至今看来依然是醍醐灌顶的经典论述。

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这本书的实战导向性确实令人印象深刻，它没有停留在理论的象牙塔中，而是将技术知识紧密地与构建一个实际可用的Web应用场景紧密结合起来。每一个章节的展开，都仿佛是解决一个真实客户提出的复杂需求。我尤其欣赏它在性能调优部分的处理方式，它没有采用那种“黑箱”式的解决方案，而是引导读者深入到查询优化器的工作原理层面，去理解索引是如何影响执行计划的，以及如何通过细微的T-SQL语句调整来换取显著的性能提升。这种“授人以渔”的教学方法，极大地增强了读者的独立解决问题的能力。不过，对于那些主要关注前端用户体验的读者来说，这本书可能略显“后端向”了，它对用户界面层技术的着墨不多，核心火力完全集中在数据库和中间件的交互层面。如果你想从零开始搭建一个包含复杂用户界面的动态站点，你可能需要再补充一本专注于ASP或类似技术的书籍来搭配阅读。但作为数据库驱动的Web应用核心构建指南，它的深度和广度是毋庸置疑的，它教会我的不仅仅是技术，更是一种系统化思维。

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这本书的装帧和排版着实让人眼前一亮，那种厚重又不失典雅的感觉，仿佛手中捧着的不仅仅是一本技术手册，更是一件值得珍藏的工艺品。拿到书后，我立刻被它那种严谨的学术气息所吸引，从字体选择到章节布局，每一个细节都透露出编者对知识传递的极致追求。翻开扉页，目录的清晰度简直是教科书级别的示范，让人一眼就能定位到自己感兴趣或急需解决的技术点，这对于一个时间宝贵的开发者来说，无疑是最大的福音。不过，初次接触这个领域的读者可能会觉得开篇的基础概念讲解略显“快节奏”，似乎默认读者已经具备了一定的SQL Server基础知识，这对于零基础的新手来说，可能需要额外的耐心去消化和理解那些隐含在简洁文字背后的深层含义。我特别欣赏它在引入新概念时所采用的类比手法，虽然没有直接给出具体的代码示例来佐证，但那种抽象层次上的提纲挈领，确实有助于快速建立起宏观的技术图景。书中的纸张质量也值得称赞，即便是长时间翻阅，也不会感到刺眼，这在长时间的案头工作中非常重要。总体而言，这是一本从物理形态到内容架构都散发着专业气息的著作，让人在阅读技术内容的同时，也能享受到一种高质量的阅读体验。

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这本书在特定技术栈的深度挖掘上，展现出一种近乎偏执的专注，这在如今这个追求“大而全”的时代显得尤为可贵。它没有试图去覆盖当时市场上的所有数据库技术或Web开发框架，而是将所有精力都倾注在了如何将SQL Server 7发挥到极致，特别是结合当时流行的Web技术实现高效、可靠的数据发布。对于那些致力于在现有技术栈内追求极限性能的团队而言，书中探讨的特定版本下的存储过程优化技巧和数据缓存策略，具有极高的参考价值。我曾尝试将书中的一个高级事务处理方案应用到我当时的一个遗留系统中，效果立竿见影。然而，这种高度专业化的聚焦也带来了局限性：对于希望了解跨平台兼容性或新兴开源解决方案的读者来说，这本书的内容会显得过于“局限”和“老派”。它更像是一份针对特定时代、特定技术栈的最佳实践宝典，其价值在于它所揭示的技术原理的永恒性，而非其具体工具链的时效性。它让我深刻理解了数据库层面的“硬核”优化是如何支撑起整个Web应用的骨架的。

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