SQL Server安全性 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:清华大学出版社

作者:Chip Andrews

出品人:

页数:268

译者:周俊杰

出版时间:2004-10-1

价格:35.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302092667

丛书系列:

图书标签:

• SQL
• SQL Server
• 安全性
• 数据库安全
• 权限管理
• 身份验证
• 数据加密
• 审计
• 合规性
• 漏洞防护
• 最佳实践

数据库设计与优化实战 本书深入探讨了现代数据库系统从概念设计到性能调优的全流程实践。 我们着眼于如何构建一个既能满足业务复杂需求，又具备卓越扩展性和高可用性的数据基础设施。全书内容围绕核心的数据库原理、建模技术、查询优化以及数据安全与合规性展开，旨在为读者提供一套全面、可操作的实战指南。 第一部分：数据库基础与概念建模 第一章：关系代数与数据模型构建 本章从理论基石——关系代数出发，阐述了如何将复杂的现实世界问题抽象为规范化的数据模型。我们将详细解析第一、第二、第三范式（1NF, 2NF, 3NF）以及BCNF的实际应用场景和限制。重点内容包括如何识别实体、属性、关系，以及如何处理多对多关系。此外，我们还会探讨实体-关系图（E-R图）的绘制规范，以及如何从E-R图平滑过渡到逻辑关系模式。本章强调的是“设计先行”，确保数据结构从源头上就是健壮且无冗余的。 第二章：数据类型选择与存储效率 错误的或不精确的数据类型选择是导致性能下降和存储浪费的常见陷阱。本章细致分析了各种基本数据类型（整数、浮点数、字符型、日期/时间类型）在不同数据库系统中的底层存储机制和性能特征。我们将提供决策树，指导读者根据数据的预估范围、精度要求以及查询模式，选择最合适的类型。例如，何时使用`VARCHAR`而非`CHAR`，如何权衡使用定点数和浮点数的适用性。此外，还包括对二进制大对象（BLOB）和文本大对象（LOB）的有效管理策略。 第三章：索引的艺术与科学 索引是提升查询性能的关键，但“过多或错误的索引”同样会拖垮写入性能。本章系统地讲解了B树、B+树、哈希索引以及全文索引的内部工作原理。我们将深入探讨聚集索引与非聚集索引的区别与选择，以及复合索引的列顺序对查询计划的影响。实战部分聚焦于如何使用执行计划工具来分析索引的有效性，并介绍索引维护（重建、重组）的最佳实践，以确保索引的健康状态。 第二部分：高级查询与性能调优 第四章：SQL的高效编写与高级特性 本章超越了基本的CRUD操作，专注于编写高效、可读性强的SQL语句。我们将剖析连接（JOIN）的各种类型及其在不同场景下的性能差异，重点讲解了窗口函数（Window Functions）在复杂聚合分析中的应用，如`ROW_NUMBER()`、`RANK()`、`LAG()`与`LEAD()`。同时，本章也探讨了CTE（Common Table Expressions）和递归查询的有效使用，以及如何避免游标（Cursor）这类可能导致性能瓶颈的结构。 第五章：执行计划分析与性能瓶颈定位 理解数据库如何执行查询是调优的核心技能。本章详细解读了查询优化器的内部逻辑，教授读者如何捕获并解读查询的执行计划。内容涵盖对物理操作符（如扫描、查找、嵌套循环连接、哈希连接、合并连接）的识别，并着重分析成本估算、I/O操作和CPU消耗。我们将通过大量的实际案例，展示如何通过调整SQL逻辑、增加或修改索引，来有效地“引导”优化器选择更优的执行路径。 第六章：事务管理与并发控制 事务是保证数据一致性的基石。本章深入讲解了ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性）的底层实现机制。我们重点讨论了不同的事务隔离级别（如读未提交、读已提交、可重复读、串行化）对数据正确性和系统并发性的权衡。通过案例分析，演示死锁的成因、检测方法以及避免策略，并介绍锁升级、行级锁与表级锁对高并发系统的影响。 第三部分：数据架构与系统优化 第七章：数据库分区与数据分片策略 当数据量达到TB级别时，单表存储的限制开始显现。本章介绍了数据分区（Partitioning）技术，包括按范围、列表或哈希进行分区的实践。我们将分析分区如何通过“分区消除”（Partition Elimination）来显著提升大型查询的性能。更进一步，本章探讨了数据分片（Sharding）的概念，包括垂直分片与水平分片的适用场景，以及如何设计高效的分片键来均匀分散数据负载。 第八章：存储引擎与物理布局优化 本章侧重于底层存储对性能的影响。我们将探讨不同的存储引擎（如InnoDB、MyISAM或其他特定平台引擎）的架构差异，包括其页（Page）结构、行格式（Row Format）和内存缓冲池（Buffer Pool）的管理。重点是如何根据工作负载（OLTP或OLAP）来调整关键的系统配置参数，如缓冲池大小、日志文件大小和I/O并发度，以最大化硬件的性能潜力。 第九章：数据仓库建模与分析型查询 本书的最后一部分转向数据分析领域。我们详细介绍了面向分析型负载的建模技术，特别是星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema）。内容包括维度表和事实表的设计规范，以及如何处理缓慢变化维度（SCD）。本章还介绍了聚合、物化视图（Materialized Views）在加速复杂报表查询中的作用，并探讨了数据导入/导出的批量处理技术，确保分析环境的数据新鲜度与一致性。 本书适合对象： 具备一定SQL基础的初中级数据库开发人员、系统架构师、数据工程师，以及所有希望从“使用数据库”深入到“设计和优化数据库”的专业人士。通过本书的学习，读者将能构建出性能卓越、结构合理的数据库解决方案。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆