数据库系统开发基础与项目实训 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:342

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出版时间:2009-4

价格:36.00元

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isbn号码:9787300103167

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 数据库系统
• 数据库开发
• SQL
• 项目实训
• 高等教育
• 计算机科学
• 数据管理
• 数据库原理
• 编程实践

数据库系统设计与应用实践 本书聚焦于现代企业级数据库系统的全生命周期管理，深入剖析从需求分析到系统部署与运维的每一个关键环节。它旨在为读者提供一套扎实且具有高度可操作性的理论框架与实践技能，以应对日益复杂的业务数据挑战。 本书结构严谨，内容覆盖了数据库理论的基石，并紧密结合业界主流技术栈，强调实战能力培养。全书共分为六大部分，循序渐进地引导读者构建起对数据库系统的全面认知和工程能力。 --- 第一部分：数据管理理论基础与模型构建 本部分是理解后续复杂技术的基础。我们首先回顾了数据管理的演进历程，明确了数据在企业资产中的核心地位。重点阐述了关系代数、元组演算等形式化理论，确保读者对数据操作的底层逻辑有清晰的认识。 核心内容包括： 1. 数据模型深度解析： 详细对比了层次模型、网状模型、关系模型，并着重探讨了面向对象数据模型和新型NoSQL模型的适用场景。特别对关系模型的规范化理论（1NF到BCNF）进行了详尽的数学推导和实际案例分析，强调如何设计出无冗余、高性能的逻辑结构。 2. 实体-联系（E-R）建模： 提供了从模糊的业务需求转化为清晰的E-R图的系统方法论。通过多个行业案例（如供应链管理、客户关系维护），演示如何准确识别实体、属性、联系及其约束，并最终转化为逻辑模式。 3. 数据库的事务管理基础： 深入讲解了ACID特性，并剖析了事务并发控制的经典技术，如两阶段锁定（2PL）协议的实现机制、乐观并发控制（OCC）的应用场景与局限性。 第二部分：主流关系数据库系统（RDBMS）实战精讲 本部分是本书的实践核心，以Oracle、PostgreSQL和SQL Server为例，讲解主流商业及开源数据库的安装、配置与高级管理。 重点技术模块： 1. SQL高级应用与性能调优： 不仅限于DML操作，本书深入讲解了窗口函数、公用表表达式（CTE）的复杂应用，以及存储过程、触发器和自定义函数（UDF）的编写与调试。特别关注索引策略的制定，包括位图索引、函数索引、分区索引的选择性分析。 2. 数据库架构与物理存储： 详细解析了Oracle的SGA/PGA结构、数据文件的组织（表空间、数据块），以及PostgreSQL的WAL（预写日志）机制。这部分内容对于理解数据库的恢复机制和性能瓶颈至关重要。 3. 安全性与权限控制： 涵盖了基于角色的权限管理（RBAC）、透明数据加密（TDE）的配置，以及审计日志的设置与分析，确保数据访问的合规性与安全性。 第三部分：高性能查询优化与故障恢复 性能是衡量数据库系统成功与否的关键指标。本部分专注于如何“驯服”数据库引擎，使其高效运作。 优化策略详解： 1. 执行计划分析： 教授如何阅读和理解数据库的执行计划（Execution Plan），识别成本最高的步骤（如全表扫描、笛卡尔积），并学会使用Hints（提示）来引导优化器。 2. 数据分区与分片技术： 探讨垂直分区与水平分区的适用场景。针对海量数据，详细介绍数据库内置的分区功能（如范围分区、列表分区）如何提高查询效率和维护便利性。 3. 备份与灾难恢复（DR）： 覆盖了逻辑备份（如`expdp`/`pg_dump`）和物理备份（如RMAN热备、流复制）的完整流程。重点讲解了时间点恢复（Point-In-Time Recovery, PITR）的配置与实战演练，确保业务连续性。 第四部分：非关系型数据库（NoSQL）与新型数据范式 随着大数据和实时应用的兴起，单一的关系模型已无法满足所有业务场景。本部分介绍了NoSQL数据库家族及其适用性。 NoSQL技术剖析： 1. 键值存储（Key-Value）： 以Redis为例，讲解其内存架构、持久化机制（RDB/AOF）以及在缓存、会话管理中的应用。 2. 文档数据库（Document）： 以MongoDB为例，分析其灵活的BSON结构，适合内容管理和快速迭代的场景。重点讨论了数据冗余与原子性在文档模型中的权衡。 3. 图数据库（Graph）： 引入Neo4j，阐述如何使用Cypher查询语言来高效处理复杂的关系网络，如社交关系、推荐系统。 第五部分：数据仓库（DW）与商业智能（BI）基础 本部分将视角从OLTP（在线事务处理）转向OLAP（在线分析处理），探讨如何有效地聚合和分析历史数据。 关键构建模块： 1. 维度建模： 详细介绍Kimball方法论，重点解析星型模型和雪花模型的构建步骤，以及事实表与维度表的选择标准。 2. ETL/ELT流程设计： 讲解数据抽取、转换和加载的完整流程。对比传统ETL工具与现代ELT方法的优劣，强调数据质量保证（Data Quality Assurance）在流程中的重要性。 3. 数据立方体与MOLAP/ROLAP： 介绍数据立方体的预聚合概念，及其在提升BI报表响应速度方面的作用。 第六部分：数据库运维与DevOps集成 现代数据系统强调自动化和可观测性。本部分关注数据库在持续集成/持续部署（CI/CD）环境中的角色。 1. 版本控制与Schema迁移： 介绍Flyway或Liquibase等工具，如何安全地管理数据库Schema的版本迭代，实现从开发到生产环境的平稳过渡。 2. 性能监控与告警： 结合Prometheus和Grafana等开源工具，指导读者建立实时监控仪表盘，捕获慢查询、连接池饱和、I/O等待等关键指标，并设置主动告警机制。 3. 云数据库服务（DBaaS）选型与迁移策略： 简要分析AWS RDS、Azure SQL Database等云服务在弹性伸缩、成本效益方面的优势，并提供从本地部署到云端迁移的初步规划指南。 --- 本书的特点在于： 理论与工程的深度融合： 每一个理论概念都配有可以直接在生产环境中验证的代码示例和操作步骤。 跨平台视野： 兼顾了传统RDBMS的深度优化和NoSQL体系的广度应用。 强调系统思维： 不仅教授如何操作数据库，更引导读者思考数据在整个企业信息架构中的位置与交互方式。 本书适合对象： 计算机科学、软件工程、信息管理等专业的本科高年级学生、研究生，以及希望从初级开发人员转型为资深数据库管理员（DBA）、数据工程师或系统架构师的IT专业人士。通过系统学习本书内容，读者将能够独立完成复杂业务场景下的数据库系统规划、开发、优化与维护工作。

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