SQL寶典

SQL寶典 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

出版者:電子工業齣版社
作者:(美國)剋力吉爾著、陳冰等譯
出品人:
頁數:0
译者:
出版時間:2003-9
價格:64.00
裝幀:平裝
isbn號碼:9787505390997
叢書系列:
圖書標籤:
  • SQL
  • 電子工業齣版社
  • JohnWiley&Sons
  • 還沒開始
  • 啊啊阿
  • 你好
  • A
  • SQL
  • 數據庫
  • 編程
  • 數據分析
  • SQL Server
  • MySQL
  • PostgreSQL
  • Oracle
  • 數據管理
  • 開發
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具體描述

現在拿到的這本書,是有關SQL的可用的最新最完整的參考.它包含瞭經核準的最新的SQL規範SQL99,以它的標準格式,可以把本書中的代碼和技術應用到來自任何主要開發商的SQL數據庫中,這些數據庫包括Microsoft SQL Server,Oracle以及IBM DB2。因為作者強調的是標準的SQL,因此,可以執行不同的數據庫應用程序,並可以確信這些代碼將在任何主要的開發商提供的産品中都能工作得很好。無論是一位準備嘗試數據庫編程的數據庫管理員,還是一位有經驗的希望查找有關SQL99內容的數據庫程序員,都將發現《SQL寶典》是完整的解決方案。

《數據洪流中的航標:現代數據架構與實踐指南》 —— 深入探索信息時代的基石與未來 在信息爆炸的今天,數據已不再是簡單的記錄,而是驅動商業決策、技術創新乃至社會進步的核心動力。然而,伴隨著數據量的幾何級增長,如何高效地管理、存儲、處理和利用這些海量信息,成為瞭擺在每一個技術人員和決策者麵前的嚴峻挑戰。傳統的數據處理模式在應對實時性、多樣性和規模化的需求時,已顯得力不從心。 《數據洪流中的航標:現代數據架構與實踐指南》 並非專注於某一特定數據庫技術的語法或操作手冊,它是一部麵嚮未來、著眼於宏觀設計思維與係統工程實踐的綜閤性著作。本書的核心目標,是為讀者構建一個清晰、全麵的現代數據生態係統藍圖,指導他們如何在復雜多變的數據環境中,設計齣高可用、高性能、可擴展且具備前瞻性的數據解決方案。 --- 第一部分:數據時代的範式轉移——從集中式到分布式 本部分深入剖析瞭推動數據技術革命的底層邏輯和驅動力。我們首先迴顧瞭傳統關係型數據庫的黃金時代及其局限性,為理解當前範式的轉變奠定基礎。 1.1 數據需求的演進:3V 到 5V 的挑戰 我們將詳盡分析數據量的 Volume、變化的速度 Velocity、種類與結構的多樣性 Variety,以及價值 Value 和真實性 Veracity 如何重塑數據處理的優先級。重點探討瞭傳統OLTP/OLAP係統在應對實時分析(Real-time Analytics)和流式數據(Streaming Data)時的性能瓶頸。 1.2 分布式係統的基石原理 深入解析瞭構建大規模數據係統的核心理論:CAP 定理(Consistency, Availability, Partition Tolerance)的權衡藝術,以及BASE理論(Basically Available, Soft state, Eventual consistency)的應用場景。我們不會停留在理論層麵,而是通過大量實際案例,展示如何在特定業務需求下,精確選擇和平衡這些關鍵特性。 1.3 數據湖、數據倉庫與數據中颱:角色分工與融閤 本章節將清晰界定現代數據架構中的三大核心組成部分: 數據倉庫(Data Warehouse):強調其結構化、曆史性、以及在商業智能(BI)中的不可替代性。 數據湖(Data Lake):探討其存儲原始、半結構化和非結構化數據的靈活性,以及如何避免“數據沼澤”的風險。 數據中颱(Data Middle Platform):分析其作為企業級數據資産的沉澱、治理和服務的核心樞紐作用,關注其業務賦能的閉環設計。 --- 第二部分:數據基礎設施的構建與優化 本部分聚焦於支撐現代數據處理的硬件、軟件和網絡基礎,強調資源配置的效率與彈性。 2.1 雲原生數據架構的實踐 探討如何利用雲計算的彈性資源構建麵嚮未來的數據平颱。內容涵蓋 IaaS、PaaS、SaaS 在數據領域的具體應用,重點分析瞭無服務器計算(Serverless)在數據管道中的成本效益和運維簡化。 2.2 存儲層的革命:麵嚮不同工作負載的選型策略 本書將詳細對比不同存儲介質和抽象層的優勢: 麵嚮 OLAP 的列式存儲技術:深入探究 Parquet 和 ORC 等格式的設計原理及其在分析查詢中的性能優勢。 NoSQL 數據庫的深度解析:不局限於介紹,而是分析鍵值存儲(Key-Value)、文檔存儲(Document)、列族存儲(Column-Family)和圖數據庫(Graph Database)分彆適用於哪些特定的應用場景(如用戶畫像、實時推薦、關係發現)。 NewSQL 的探索:討論如何在保證分布式擴展性的同時,恢復 ACID 事務的能力,及其在金融科技等高閤規性場景的應用。 2.3 批處理與流處理的統一:Kappa 與 Lambda 架構的再思考 深入剖析兩種主流架構模式的優缺點,並引入“統一視圖”的理念。重點講解如何利用先進的流處理引擎,構建既能處理曆史迴溯又能應對實時事件的統一數據管道,實現近乎實時的洞察。 --- 第三部分:數據治理、安全與質量——驅動數據價值的保障體係 再強大的技術架構,若無健全的治理體係支撐,最終隻會淪為昂貴的“數據倉庫”。本部分是本書實踐價值最高的部分之一。 3.1 全生命周期的數據治理框架 闡述建立有效數據治理的組織結構、流程和工具集。包括: 元數據管理(Metadata Management):如何建立統一的業務術語錶和技術血緣追蹤係統,確保數據可發現、可理解。 數據質量管理(Data Quality):設計數據質量的監控儀錶盤、定義質量規則,並實現質量問題的自動化修復流程。 數據標準與規範:如何在跨部門、跨係統的數據集成中推行統一的數據模型和命名規範。 3.2 復雜環境下的數據安全與閤規性 鑒於全球數據隱私法規(如 GDPR、CCPA)的日益嚴格,本書提供瞭切實可行的安全策略: 數據脫敏與加密技術:分析靜態加密、傳輸加密以及在分析計算過程中保持數據可用性的同態加密概念。 訪問控製模型:詳解基於角色的訪問控製(RBAC)和基於屬性的訪問控製(ABAC)在數據平颱中的落地實施,確保最小權限原則。 數據溯源與審計:建立不可篡改的日誌係統,追蹤每一份數據從産生到銷毀的全過程。 --- 第四部分:高級數據應用與未來趨勢 本部分將視角投嚮數據架構如何更好地服務於更復雜的上層應用。 4.1 機器學習的 MLOps 與數據準備 討論數據架構如何支撐機器學習生命周期(MLOps)。重點在於特徵工程(Feature Engineering)平颱的構建、特徵存儲(Feature Store)的設計理念及其對模型訓練、推理一緻性的保障作用。 4.2 實時決策係統的工程化 分析如何將數據管道與業務邏輯緊密耦閤,構建毫秒級的實時決策係統,例如在綫反欺詐、個性化推薦引擎的後端數據支持。探討低延遲數據服務的架構選型。 4.3 可持續性與彈性計算 關注數據係統的長期健康運營,包括成本優化(FinOps 在數據領域的應用)、自動化運維(AIOps 在數據監控中的角色)以及如何設計係統以適應不可預見的業務增長和技術迭代。 --- 《數據洪流中的航標》 適閤以下讀者群體: 數據架構師與數據工程師:尋求構建下一代、高彈性、麵嚮業務的數據平颱。 技術決策者與CTO:需要全麵理解當前數據技術棧的利弊權衡,製定清晰的技術路綫圖。 資深軟件工程師:希望將其後端或應用開發經驗擴展到大規模數據處理領域的專業人士。 本書提供的是方法論、權衡藝術和工程實踐,而非對某一流行工具的淺嘗輒止。它旨在幫助您在數據的汪洋大海中,穩健地錨定方嚮,構建齣真正能驅動業務增長的堅實數據底座。

著者簡介

圖書目錄

前言1
第1部分 SQL的基本
· · · · · · (收起)

讀後感

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用戶評價

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《SQL寶典》的語言風格非常務實,沒有太多晦澀難懂的理論術語,而是用清晰、簡潔的語言來闡述概念。每一章的結構都非常完整,從概念引入,到語法詳解,再到實踐演練,環環相扣。讓我印象深刻的是,書中很多地方都提供瞭不同實現方式的比較,這讓我能夠更深入地理解各種方法的優劣,從而在實際應用中做齣更明智的選擇。這種“知其然,更知其所以然”的學習體驗,是我在其他SQL書籍中很難獲得的。

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作為一名項目經理,我需要對團隊的數據庫開發工作有一定的指導能力。《SQL寶典》這本書為我提供瞭堅實的理論基礎和豐富的實踐案例。通過學習這本書,我能夠更準確地評估SQL開發任務的難度,為團隊成員提供更有效的技術指導,並在項目評審時提齣更專業的意見。它讓我能夠從宏觀和微觀兩個層麵來理解SQL在項目中的作用,從而更好地推動項目的進展。我還會將這本書推薦給我的團隊成員,相信它能幫助大傢共同提升SQL技能。

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這本書最大的特點之一就是它的實用性。它不僅僅是理論的堆砌,更是將SQL知識與實際應用場景緊密結閤。書中提供的各種案例,都來自於真實世界的數據處理需求,例如用戶行為分析、銷售數據統計、庫存管理等等。我能夠直接將書中的代碼粘貼到我的數據庫中運行,然後看到結果,這種即時反饋讓我非常有成就感,也讓我更深刻地理解瞭SQL的強大之處。它讓我感覺學習SQL不再是枯燥的背誦,而是解決實際問題的過程。

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我一直覺得,學習SQL的過程,就像是在探索一個龐大而有序的數據庫迷宮。每一個查詢語句,每一個函數,都是一把鑰匙,能夠打開通往數據深處的大門。《SQL寶典》這本書,從最基礎的SELECT語句講起,循序漸進地講解瞭WHERE、GROUP BY、ORDER BY等核心子句,讓我重新梳理瞭SQL的邏輯脈絡。書中提供的案例都非常貼近實際工作場景,讓我能夠很快地將學到的知識應用到自己的項目中。尤其是對於一些模糊的概念,比如 JOIN 的不同類型,書中的圖示和解釋都非常清晰,我不再需要花費大量時間去猜測和試錯瞭。

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作為一名初學者,我曾經對SQL的復雜性感到一絲畏懼,但《SQL寶典》徹底打消瞭我的顧慮。它從最基礎的“SELECT * FROM table”開始,一步一步地引導我構建齣更加復雜的查詢。書中的每一個例子都配有詳細的解釋,並且會告訴你這個例子解決瞭什麼實際問題。這種循序漸進的學習方式,讓我能夠非常有信心地掌握SQL的每一個知識點。即便是那些看似簡單的概念,書中也會深入挖掘其背後的原理,讓我知其然,更知其所以然。

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對於我這樣需要頻繁與數據庫打交道的人來說,《SQL寶典》簡直就是我的“隨身數據庫”。遇到不確定的語法,或者需要實現某個特定功能時,我都會翻開這本書查閱。它提供的清晰的語法示例和詳細的解釋,能夠幫助我快速定位問題並找到解決方案。更重要的是,這本書不僅僅教會瞭我“怎麼做”,還教會瞭我“為什麼這麼做”,這讓我能夠更靈活地運用SQL來解決各種變化的需求,而不僅僅是死記硬背。

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我必須贊揚《SQL寶典》的結構設計。它將SQL的知識體係化、模塊化,讓學習者能夠有清晰的思路。從基礎的DQL(數據查詢語言)到DML(數據操作語言),再到DDL(數據定義語言)和DCL(數據控製語言),每一個部分都講解得非常透徹。尤其是關於視圖、索引、存儲過程等高級概念的講解,讓我在理解這些概念時少走瞭很多彎路。書中的過渡也非常自然,讓你在掌握瞭一個知識點之後,能夠很順暢地過渡到下一個知識點,不會感到突兀。

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拿到《SQL寶典》這本書,我真是懷著無比的期待。作為一名在數據分析領域摸爬滾打瞭幾年的從業者,我深知SQL的重要性。無論是日常的數據提取、報錶生成,還是復雜的性能優化、數據遷移,SQL幾乎無處不在。我之前也閱讀過一些SQL方麵的書籍,但總覺得不夠係統,或者過於理論化,在實際應用中總會遇到一些瓶頸。當我看到《SQL寶典》的封麵時,它的名字就給瞭我一種信心,仿佛這本書真的能把我帶入SQL的殿堂,解決我遇到的各種難題。

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我特彆喜歡《SQL寶典》在性能優化方麵的章節。在實際工作中,我們經常會遇到查詢速度慢的問題,而很多時候,這都源於不恰當的SQL寫法。這本書詳細地介紹瞭如何分析查詢計劃,如何通過索引優化、避免全錶掃描、閤理使用JOIN等方法來提升SQL的執行效率。它還講解瞭一些數據庫特定的優化技巧,這對於我們處理大規模數據集時至關重要。通過學習這本書,我學會瞭如何寫齣既能滿足業務需求,又能保證高性能的SQL語句,這極大地提升瞭我的工作效率。

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這本書給我最大的驚喜在於它對高級SQL特性的深入剖析。窗口函數、通用錶錶達式(CTE)、存儲過程和觸發器,這些是我在工作中經常會遇到但又常常覺得難以掌握的知識點。《SQL寶典》並沒有僅僅停留在“是什麼”的層麵,而是深入講解瞭“為什麼”和“怎麼用”。它通過大量的實際操作示例,展示瞭如何利用這些高級特性來解決復雜的業務問題,例如如何計算同比、環比增長,如何實現復雜的排名邏輯,甚至是如何構建更加健壯和高效的數據處理流程。這讓我感覺自己不再隻是一個SQL的使用者,而是一個能夠靈活運用SQL來創造價值的專業人士。

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入門啊入門~

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還不錯~!

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