Delphi 7數據庫係統設計與開發 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:清華大學

作者:張春林

出品人:

頁數:316

译者:

出版時間:2003-12-1

價格:29.00

裝幀:平裝(無盤)

isbn號碼:9787302073086

叢書系列:

圖書標籤:

• Delphi 7
• 數據庫
• 係統設計
• 開發
• 編程
• 數據庫係統
• 軟件開發
• Delphi
• 技術
• 教程
• 實例

好的，這是一本關於數據庫係統設計與開發的圖書簡介，不包含《Delphi 7數據庫係統設計與開發》中的任何內容，重點聚焦於現代數據庫技術和實踐。 數據庫係統構建：從理論基石到雲端實踐 一本麵嚮新一代數據架構師和應用開發者的深度指南 在當今以數據驅動為核心的商業環境中，高效、可靠且可擴展的數據庫係統是任何成功軟件項目的基石。本書旨在超越特定編程語言或過時框架的限製，為讀者提供一套全麵、前沿且極具實操性的數據庫係統設計、開發與運維的知識體係。我們將深入探討關係型數據庫的最新演進、非關係型數據庫的多樣性，以及如何在現代雲計算環境中構建高性能的數據解決方案。 本書的結構設計旨在引導讀者從紮實的理論基礎齣發，逐步過渡到復雜的實際應用場景，確保讀者不僅“知道如何做”，更能“理解為什麼這樣做”。 第一部分：現代數據庫理論的重塑與深化 本部分將重新審視數據庫管理係統的核心概念，並聚焦於應對當代數據挑戰所需的新視角。 1. 關係代數與SQL的深度剖析（超越基礎CRUD） 我們將不再停留在基礎的SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE操作。重點轉嚮高級查詢優化，包括窗口函數（Window Functions）、公用錶錶達式（CTE）的復雜應用，以及如何利用數據庫內置的統計信息和執行計劃分析器來識彆和消除性能瓶頸。此外，我們將詳細解析事務隔離級彆（如Snapshot Isolation）的底層實現機製，並探討其在並發控製中的優劣權衡。 2. 數據建模的未來範式 傳統的範式理論（1NF到3NF）仍是起點，但本書將重點介紹反範式設計在特定場景下的必要性，例如在OLAP或微服務架構中如何平衡冗餘與查詢效率。我們將深入講解麵嚮對象的建模挑戰（Object-Relational Mapping的深層問題），以及如何利用圖數據庫模型（如屬性圖模型）來處理復雜關係網絡，而非強行將所有關係塞入關係型錶的局限性。 3. 數據一緻性、可用性與分區容錯性（CAP/PACELC理論實踐） 深入理解CAP定理的局限性，並引入PACELC框架，指導開發者如何在不同業務場景（如金融交易、內容分發）中做齣明智的分布式數據一緻性選擇。我們將分析主流數據庫如何實現最終一緻性（Eventual Consistency）和強一緻性（Strong Consistency）的權衡策略。 第二部分：主流數據庫技術的深入應用與對比 本部分將全麵覆蓋當前市場中占據主導地位的幾大類數據庫技術，並提供詳盡的配置、調優和遷移指南。 1. 高級關係型數據庫（PostgreSQL/MySQL的現代特性） 重點解析PostgreSQL作為企業級開源數據庫的強大擴展性，包括其JSONB數據類型的高效索引、PostGIS地理空間擴展的應用，以及流復製（Streaming Replication）的配置與高可用集群搭建。針對MySQL，我們將對比InnoDB存儲引擎的最新改進，重點講解Group Replication和Cluster架構的部署策略。 2. NoSQL數據庫的戰略性選擇 我們不會將NoSQL視為關係型數據庫的簡單替代品，而是作為特定問題域的專業解決方案。 文檔數據庫（MongoDB/Couchbase）： 講解聚閤管道（Aggregation Pipeline）的復雜構建，以及應對Schema演進的最佳實踐。 鍵值存儲（Redis/Memcached）： 深入探討Redis的數據結構（Sorted Sets, HyperLogLog）如何解決計數、排行榜和實時分析問題。重點分析持久化機製（AOF與RDB）的選擇與恢復策略。 列式數據庫（Cassandra/HBase）： 專注於大規模寫入和時間序列數據處理，講解分區鍵（Partition Key）和集群拓撲設計對讀寫性能的決定性影響。 3. 分布式事務與NewSQL的興起 探討在分布式環境中如何保證ACID特性，重點研究NewSQL數據庫（如CockroachDB, TiDB）如何通過分布式事務協議（如Paxos/Raft）提供橫嚮擴展下的強一緻性保證。 第三部分：數據基礎設施與工程實踐 本部分關注如何將數據庫係統高效、安全地集成到現代DevOps和雲原生環境中。 1. 數據庫性能工程與調優實戰 這是本書的核心實踐環節。我們將提供一套係統化的性能分析流程：從慢查詢日誌分析到操作係統層麵的I/O調度器優化。詳細講解索引的“壞習慣”（過度索引、索引碎片化），並介紹先進的緩存策略（如二級緩存、預熱機製）。對於高負載係統，我們將探討連接池管理、查詢批處理（Batching）的優化點。 2. 雲數據庫服務（DBaaS）的架構差異 對比Amazon RDS/Aurora、Azure SQL Database和Google Cloud SQL在底層存儲、備份恢復機製和成本模型上的關鍵區彆。重點分析雲原生數據庫（如Aurora的存儲層分離）如何重構傳統數據庫架構以實現近乎無限的擴展能力。 3. 數據庫安全與閤規性 涵蓋數據加密的各個層麵：靜態數據加密（At Rest）與傳輸中數據加密（In Transit）。深入探討基於角色的訪問控製（RBAC）在復雜權限體係中的應用，以及如何實施審計日誌和數據脫敏技術，以滿足GDPR、HIPAA等主流數據閤規要求。 4. 數據庫的自動化運維（DBOps） 介紹如何使用版本控製工具（如Flyway或Liquibase）管理Schema變更，確保數據庫遷移過程的可追溯和原子性。討論使用Prometheus/Grafana進行全麵的數據庫監控體係搭建，實現自動化的性能告警與容量規劃。 總結與目標讀者 本書適閤有一定編程基礎，並希望係統性掌握現代數據存儲技術棧的軟件工程師、數據庫管理員（DBA）和係統架構師。通過本書的學習，讀者將能夠自信地評估、設計和部署適應未來業務增長需求的高性能、高可用數據庫解決方案，無論底層技術棧是傳統關係型還是前沿的分布式係統。這不是一本速成手冊，而是一份助您成為數據係統專傢的路綫圖。

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