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出版者:

作者:Harrington, Jan L

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:129.20元

装帧:

isbn号码:9781558608764

丛书系列:

图书标签:

• SQL
• 数据库
• 编程
• 数据分析
• 查询语言
• MySQL
• PostgreSQL
• Oracle
• SQL Server
• 数据管理

《SQL：数据世界的语言》 数据驱动的时代，掌握SQL即是掌控信息。 在这个信息爆炸的时代，数据已成为企业决策、科学研究乃至日常生活的核心驱动力。而SQL（Structured Query Language），作为一种功能强大且广泛应用的数据库查询语言，正是解读、操纵和管理这些海量数据的关键钥匙。本书并非聚焦于某个特定的SQL方言，而是致力于为您揭示SQL的普适性原则、核心概念以及其背后深邃的逻辑。 本书旨在为您构建坚实的数据素养基础，让您能够自信地驾驭任何关系型数据库。 我们深知，理解SQL的精髓远不止于记忆一堆语法规则。因此，本书将从数据模型的基础讲起，深入浅出地阐释关系型数据库的设计理念——表（Table）、列（Column）、行（Row）之间的紧密联系，以及主键（Primary Key）和外键（Foreign Key）如何维系数据的完整性和一致性。您将学习到如何设计高效的数据库结构，这是后续所有数据操作的基石。 告别零散的知识点，我们将为您呈现SQL的全景图。 本书的编写遵循循序渐进的原则，从最基础的数据检索（SELECT语句）开始，逐步深入到数据的插入（INSERT）、更新（UPDATE）和删除（DELETE）。您将学习如何运用WHERE子句精确定位所需数据，如何使用ORDER BY和LIMIT来控制结果的呈现方式。更重要的是，您将掌握如何运用聚合函数（如COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX）对数据进行汇总分析，并学会使用GROUP BY和HAVING子句进行分组统计和条件过滤，从而从原始数据中提炼出有价值的洞察。 探索数据之间的复杂关系，解锁SQL的强大连接能力。 在实际应用中，数据往往分散在不同的表中，如何将它们有效地关联起来是SQL的核心挑战之一。本书将详细讲解SQL的连接（JOIN）操作，包括内连接（INNER JOIN）、左连接（LEFT JOIN）、右连接（RIGHT JOIN）和全连接（FULL OUTER JOIN）。您将理解不同连接类型的适用场景，并通过丰富的实例学习如何构建复杂的查询，以获取跨表的数据。此外，子查询（Subquery）和公用表表达式（CTE）等高级技巧也将得到详尽的介绍，帮助您处理更复杂的数据逻辑。 提升数据分析的维度，掌握SQL的高级特性。 除了基础的数据操作和连接，本书还将带您领略SQL更高级的功能。您将学习窗口函数（Window Functions）的力量，它们能够执行比标准聚合函数更复杂的计算，例如排名、累积求和、移动平均等，极大地增强了数据分析的深度和灵活性。数据转换、数据排序、以及如何处理NULL值等常见问题，也将提供清晰的解决方案。此外，视图（VIEW）和索引（INDEX）等概念的介绍，将帮助您理解如何优化数据库性能，提升查询效率。 本书的独特之处在于其注重实际应用和思维方式的培养。 我们坚信，学习SQL的最终目的是能够解决实际问题。因此，本书的每一个概念都辅以贴近实际场景的示例，让您在学习过程中能够立即看到理论知识的应用。我们将引导您思考如何将业务需求转化为SQL查询，如何识别并优化低效的查询语句，以及如何利用SQL进行数据验证和清洗。本书不仅仅是一本语法手册，更是一本培养您作为数据分析师或开发者必备的数据思维方式的书籍。 无论您是初学者还是希望深化SQL技能的开发者，本书都将是您宝贵的资源。 无论您是数据库初学者，对SQL一无所知；还是已经掌握了一定的SQL基础，希望系统性地梳理和提升；抑或是需要理解和使用SQL进行数据分析的业务人员，本书都将提供一条清晰的学习路径。通过本书的学习，您将能够自信地与数据库打交道，从数据中发现规律，驱动决策，从而在这个以数据为王的时代脱颖而出。 掌握SQL，就是开启探索数据世界的大门。

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这本书的结构安排堪称教科书级别的典范。它不是按照SQL命令的字母顺序来组织章节，而是严格遵循了“由浅入深，由点到面”的逻辑递进关系。从最开始建立连接、执行简单的查询，到后面处理窗口函数和递归CTE，每一步的学习都建立在前一步坚实的基础之上。让我印象极其深刻的是它对“窗口函数”这一高级特性的讲解，很多书籍要么一带而过，要么就是直接抛出复杂的语法，让读者望而却步。但这本书却将OVER()子句拆解成了分区（PARTITION BY）、排序（ORDER BY）和窗口帧（Window Frame）三个独立的部分，逐一击破。特别是关于如何使用LAG()和LEAD()函数进行时间序列数据分析的案例，直接解决了我在项目中遇到的一个棘手问题——计算用户连续登录天数。这种针对性强、解决实际问题的讲解方式，极大地提升了我的学习效率。阅读这本书的过程，就像是在爬一座精心设计的阶梯，每登上一级，视野就开阔一分，让人充满成就感，而不是在原地打转。

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这本书简直是数据库世界的明灯，我原以为SQL是那种晦涩难懂的编程语言，充满了生涩的术语和复杂的语法结构，但《SQL Clearly Explained》彻底颠覆了我的认知。作者的叙述方式极其平易近人，仿佛一位经验丰富的导师在身旁耐心指导。书中的每一个概念，从最基础的SELECT语句到复杂的JOIN操作，都被拆解得丝毫不剩，清晰地呈现在我们面前。尤其是它对索引和查询优化那一章的阐述，简直是化腐朽为神奇。它没有堆砌那些令人头疼的理论公式，而是通过生动的例子和实际场景的模拟，让我们直观地理解为什么某些查询会慢如蜗牛，而另一些却能瞬间返回结果。我记得在学习子查询和CTE（公共表表达式）时，我总是感到云里雾里，但这本书的讲解让我瞬间茅塞顿开，尤其是它区分了相关子查询和非相关子查询的场景应用，这对于构建复杂报表逻辑至关重要。这本书的价值不仅在于教会你如何“写”SQL，更在于教会你如何“思考”SQL，如何像数据库引擎一样去规划数据的存取路径。如果你是数据分析师、后端工程师，或者任何需要与数据打交道的专业人士，这本书绝对是书架上不可或缺的工具书，它能让你在面对海量数据时，依然保持从容不迫的掌控感。

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作为一名资深的数据分析师，我早就习惯了使用各种SQL工具，但总感觉自己只是一个“查询的执行者”，而不是一个“查询的创造者”。我总是在重复写那些低效的查询，直到我接触到《SQL Clearly Explained》。这本书中最具革命性的一章，我认为是关于“性能调优和执行计划分析”的部分。它详细介绍了如何利用`EXPLAIN ANALYZE`（或等效命令）来解读数据库的内部决策过程。作者深入浅出地解释了全表扫描、索引扫描、嵌套循环、哈希连接和合并连接这些底层机制的优劣势，并告诉我们，何时应该相信数据库的优化器，何时需要人工干预。例如，书中对比了在特定数据分布下，索引失效的常见陷阱，这对于我优化日常报表脚本至关重要。这本书不仅教会了我如何写出正确的SQL，更教会了我如何写出“更快的”SQL，如何与数据库“对话”，理解它的“想法”。它把原本像黑箱一样的数据库查询引擎，变成了一个透明可控的工具箱。对于任何渴望从“会用”迈向“精通”的资深用户而言，这本书绝对能提供质的飞跃。

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我最近在尝试转向数据科学领域，而Python和R固然重要，但掌握扎实的SQL基础才是万变不离其宗的真理。我手头已经有几本号称“零基础入门”的SQL书籍，但读完后总感觉意犹未尽，或者对企业级数据库的实际操作缺乏指导。然而，这本书，我必须强调，它在“实践性”上做得极其出色。它没有沉溺于理论的空泛，而是大量引用了现实世界中企业级数据库的表结构和数据模型进行案例分析。例如，它对于事务处理（ACID特性）的讲解，不仅仅停留在定义层面，而是深入剖析了在并发环境下如何通过锁机制来保证数据的一致性，这对任何涉及到金融或库存管理系统的开发人员来说都是宝贵的知识点。更让我印象深刻的是，书中对于不同数据库系统（比如MySQL和PostgreSQL）在特定函数和性能调优上的细微差异也做了对比，这极大地拓宽了我的视野，让我不再局限于某一个特定的数据库平台。这本书的行文风格是那种非常严谨但又不失温度的学术探讨，适合已经有一些编程基础，希望将SQL技能提升到工程化水平的读者。读完它，我感觉自己像是从一个“数据使用者”蜕变成了一个“数据架构思考者”。

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说实话，我是一个极度厌恶枯燥技术文档的人，大部分技术书籍的阅读体验就像是啃干面包。但是《SQL Clearly Explained》这本书，它真的做到了“清晰解释”这个承诺。我特别欣赏作者在引入新概念时所采用的类比手法。比如，描述关系型数据库中的“范式”，作者竟然用到了我们日常生活中整理物品和衣橱的例子，一下子就把抽象的第三范式（3NF）给具象化了。这种非技术化的引导，让我在第一次接触到数据库设计原则时，就没有产生强烈的抵触情绪。而且，书中的插图和图表设计也十分考究，它们不是那种为了凑页数而存在的廉价图形，而是经过精心设计的流程图和ER图，能够完美地辅助文字的解释。我特别推荐那些对数据库设计感到头疼的朋友去看看它关于“数据建模”的部分，它教会你的不是如何死记硬背规则，而是如何根据业务需求，构建一个既高效又易于维护的数据结构。这本书的排版也相当优秀，重点内容加粗，代码块清晰，阅读起来非常流畅，不会因为格式问题而打断思路。对于需要经常进行数据迁移或者系统重构的工程师来说，这本书提供的设计思维框架价值连城。

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