具体描述
本书通过对一些例子的分析，深入浅出地讲解了PowerBuilder的基本使用以及程序设计，并且介绍了PowerBuilder的一些高级应用。 本书第一部分通过介绍PowerBuilder的一些背景知识（客户机/服务器结构、面向对象编程、事件驱动编程），带读者进入PowerBuilder。第二部分讲述了PowerBuilder中各种画板的具体应用。第三部分介绍了PowerScript的语法。第
数据库驱动的应用系统设计与实现：基于新一代企业级数据库技术 第一部分：现代企业级数据库系统概览与选型 本书深入剖析了当前主流企业级数据库系统的架构、特性与应用场景，旨在为读者提供一套全面的数据库选型与设计方法论。我们首先从关系型数据库（RDBMS）的最新发展趋势入手，重点探讨了列式存储、内存计算以及NewSQL数据库的兴起，分析了它们在处理大规模并发事务和复杂分析查询方面的优势与局限。 章节一：新一代企业数据库技术栈解析 1.1 分布式架构的演进：从传统主从复制到多活、同城双活架构的实现原理与运维挑战。 1.2 事务处理的新范式：NewSQL数据库如何平衡ACID特性与高可扩展性，案例分析其在金融科技领域的应用。 1.3 数据湖与数据仓库的融合：解析现代数据平台中，关系型数据库如何与NoSQL、流处理系统进行高效集成，构建统一的数据服务层。 1.4 数据库安全与合规性：探讨数据加密（静态与传输中）、细粒度权限控制以及GDPR、CCPA等数据隐私法规对数据库设计提出的新要求。 第二部分：高性能数据库逻辑与物理设计 本部分聚焦于如何从业务需求转化为高效、健壮的数据库结构。内容侧重于超越基础范式理论的高级设计技巧。 章节二：面向性能的数据库逻辑建模 2.1 关系模型优化：反范式化在特定读密集型场景下的精确应用，以及何时应采用数据冗余以换取查询效率。 2.2 复杂业务场景下的数据结构设计：针对时间序列数据、地理空间数据和半结构化数据的存储优化策略。 2.3 约束的设计艺术：CHECK约束、触发器在维护数据一致性与业务规则中的最佳实践，以及避免过度依赖触发器导致的性能瓶颈。 2.4 数据生命周期管理（DLM）：归档、分区与数据的冷热分离策略，以最小化主数据库的负载。 章节三：物理存储与索引优化实战 3.1 存储引擎深度解析：对比InnoDB、PostgreSQL的存储机制，理解页结构、行格式对I/O效率的影响。 3.2 高级索引策略：位图索引、函数索引（Expression Index）的应用边界，以及多列索引的顺序设计原则。 3.3 分区（Partitioning）技术详解：基于范围、列表、哈希的分区策略，以及在线重组和管理分区表。 3.4 I/O性能调优：理解数据库缓存（Buffer Pool）的工作原理，并根据硬件配置进行精确调优，减少物理读写。 第三部分：高级查询优化与性能诊断 本书将大量篇幅用于讲解如何“阅读”数据库的执行计划，并针对性地进行优化，从SQL编写层面到服务器参数层面进行全方位覆盖。 章节四：SQL执行计划的深度解读 4.1 执行计划的层次结构：从成本模型到操作符（Operators）的全面解析。 4.2 慢查询的捕获与分类：构建有效的慢查询日志监控体系，并区分是I/O瓶颈、CPU密集型操作还是锁竞争导致的延迟。 4.3 优化器行为干预：何时使用查询提示（Hints），以及如何通过统计信息更新来引导优化器做出更优选择。 4.4 关联查询（Join）优化：Nested Loop Join、Hash Join、Merge Join的选择标准，以及避免笛卡尔积的陷阱。 章节五：并发控制与事务性能调优 5.1 锁机制的粒度与影响：行级锁、页锁、表锁的争用分析，以及如何通过事务隔离级别设置来平衡并发性与数据一致性。 5.2 死锁的检测与预防：实时监控死锁图谱，并通过调整业务逻辑（如锁定顺序）来规避死锁的发生。 5.3 长事务的处理：识别并优化导致锁等待时间过长的长事务，确保系统吞吐量。 第四部分：高可用性、灾难恢复与自动化运维 现代应用对7x24小时不间断运行的要求，使得数据库的高可用性（HA）和快速恢复（DR）成为核心竞争力。 章节六：构建企业级高可用架构 6.1 主从复制与日志流：深入理解基于日志（如Binlog/WAL）的异步、半同步复制机制，并解决数据延迟问题。 6.2 自动故障转移方案：探讨基于Keepalived、Pacemaker或数据库原生集群管理器（如MySQL Group Replication, PostgreSQL Patroni）的自动切换流程。 6.3 跨地域灾难恢复（DR）：RPO/RTO目标下的异地容灾方案设计，包括基于日志传输的异步热备与冷备。 章节七：数据库的自动化运维（DBAOps） 7.1 配置管理与基线标准化：使用工具（如Ansible, Terraform）管理数据库实例的配置，确保环境一致性。 7.2 备份与恢复的自动化流程：基于时间点恢复（PITR）的策略制定，以及备份数据的可验证性测试。 7.3 性能基准测试（Benchmarking）：使用专业工具模拟生产负载，评估配置变更或版本升级后的性能影响。 7.4 监控与预警体系：建立覆盖性能指标、健康状态、安全事件的全景式监控仪表盘。 第五部分：数据库现代化实践：云原生与DevOps 本部分展望数据库在云计算环境中的部署和管理方式，强调自动化和基础设施即代码的理念。 章节八：云数据库服务的应用与迁移 8.1 DBaaS（Database as a Service）的优势与挑战：分析AWS RDS, Azure SQL, 阿里云RDS等云服务的特性，以及供应商锁定风险的评估。 8.2 数据迁移策略：从本地数据中心到云平台的平滑迁移路径，包括停机迁移与在线迁移（DMS）的实践。 8.3 容器化数据库：在Kubernetes集群中部署和管理数据库实例的挑战与解决方案，重点关注持久化存储（Storage Class）的管理。 章节九：数据库与持续集成/持续部署（CI/CD） 9.1 数据库版本控制：如何将数据库Schema变更纳入Git版本控制，实现“Schema as Code”。 9.2 数据库迁移工具的应用：Flyway/Liquibase等工具在自动化部署中的集成，确保应用代码与数据库结构同步发布。 9.3 测试环境的数据准备：如何快速、安全地生成或脱敏生产数据，以支持集成测试和性能回归测试。
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