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出版者:北京希望电子出版社

作者:郭兴成

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:2002-7-1

价格:33.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787900101815

丛书系列:

图书标签:

• PowerBuilder
• PB8
• 开发教程
• 编程入门
• 数据库开发
• 客户端开发
• Visual Basic
• 软件开发
• 经典教程
• 技术文档

深入剖析：现代数据库系统设计与优化实践 面向对象与关系模型的融合探索 本书旨在为数据库设计与管理人员提供一套全面、深入且与时俱进的实践指南。我们不再局限于传统的关系代数和范式理论的刻板讲解，而是将重点放在如何将现代面向对象设计原则有效地融入到关系型数据库的架构中，实现数据模型的柔性和可扩展性。全书结构围绕着“需求分析”、“逻辑设计”、“物理实现”和“性能调优”四大核心阶段展开，力求贯穿实际工程中的每一个关键决策点。 第一部分：需求获取与概念模型构建 在项目伊始，准确理解业务需求是成功的基石。本部分将详尽阐述如何运用UML（统一建模语言）中的类图和活动图来捕捉复杂业务流程和实体关系。重点探讨了如何从非结构化或半结构化的文档中，提炼出高内聚、低耦合的实体集合。 我们将深入分析“弱实体”、“递归关系”和“多对多映射”在概念模型设计中的复杂性处理。尤其关注如何识别并构建超越标准第三范式（3NF）需求的领域特定模型，例如为了提升特定查询效率而故意引入的冗余结构（反范式化的考量）。书中提供了大量的案例分析，展示了如何通过精确的实体关系图（ERD）评审，确保模型与业务逻辑的完全一致性。 第二部分：从概念到逻辑：关系模型的精细化设计 逻辑设计是将抽象概念转化为具体表结构的桥梁。本章将系统梳理不同数据库管理系统（DBMS）在SQL标准实现上的差异，强调平台无关性的设计理念。 数据类型与约束的艺术： 我们将超越基础的`VARCHAR`和`INT`，探讨针对特定场景的数据类型选择。例如，在处理地理空间数据、时间序列数据或高精度财务数据时，应如何选择最合适的原生或扩展数据类型，以最大限度地减少存储开销和提升查询效率。约束（Constraint）部分，不仅涵盖了主键、外键和唯一性约束，更着重讲解了CHECK约束在保证数据业务有效性方面的强大作用，以及如何利用触发器（Trigger）实现跨表级的复杂业务逻辑校验。 范式理论的实际应用与取舍： 本部分将对第一范式到BCNF的转化过程进行详尽的步骤分解。随后，我们将进入更具争议性的高阶范式讨论。通过实际的OLTP（在线事务处理）和OLAP（在线分析处理）场景对比，详细论证在何种业务场景下，为了满足性能指标，适度的反范式化（如引入派生字段或聚合表）是必要且合理的工程决策。 第三部分：物理实现与平台特定优化 逻辑模型确定后，物理实现阶段决定了系统的最终运行效率。本部分将聚焦于主流DBMS（如PostgreSQL、SQL Server、Oracle）的物理结构特性。 索引策略的深度挖掘： 索引不再仅仅是“加速查询”的工具。本书将深入讲解B-Tree、Hash、位图（Bitmap）索引的内部工作原理和适用场景。重点剖析了组合索引的列顺序优化、覆盖索引（Covering Index）的设计技巧，以及函数索引在处理复杂计算查询中的潜力。同时，我们也会探讨何时过度索引会成为写入操作的瓶颈，并提供一套量化的衡量标准来评估索引的投入产出比。 分区（Partitioning）与存储管理： 针对超大型数据集，分区是提升可管理性和查询性能的关键技术。我们将详述范围分区、列表分区和哈希分区的实现细节，并指导读者如何根据数据访问模式（时间范围、地域分布等）制定最佳的分区策略。此外，还会涉及表空间（Tablespace）管理、数据文件布局以及I/O性能的初步分析。 第四部分：高级查询优化与性能调优 性能调优是贯穿整个数据库生命周期的持续工作。本部分将从“查询执行计划”入手，揭示DBMS内部的优化器是如何工作的。 执行计划的解读与干预： 详细解析嵌套循环（Nested Loops）、合并连接（Merge Join）和哈希连接（Hash Join）的成本模型，以及优化器选择不同连接顺序的依据。读者将学会如何识别“全表扫描”、“不佳的索引使用”和“不必要的排序操作”。我们将教授如何通过重写SQL语句、使用优化器提示（Hints，在允许的情况下）或调整统计信息来引导优化器做出更优决策。 事务隔离级别与并发控制： 事务管理的复杂性远超简单的“提交/回滚”。本书将详尽对比Serializable、Repeatable Read、Read Committed等隔离级别在ANSI SQL标准下的精确定义，并结合实际DBMS的实现机制（如MVCC——多版本并发控制），分析它们对数据一致性和系统吞吐量的具体影响。如何避免死锁（Deadlock）和长事务（Long-Running Transactions）的发生，将作为实操重点进行讲解。 数据仓库与分析型查询的特殊考量： 区别于OLTP，本书最后会探讨OLAP场景下的数据建模方法，如星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema）。重点讨论如何设计事实表（Fact Table）和维度表（Dimension Table），以及如何运用物化视图（Materialized View）和聚合技术来预计算复杂报表所需的数据集，从而实现秒级响应的分析查询。 本书的编写风格严谨，逻辑清晰，注重工程实践中的“为什么”和“如何做”，旨在帮助读者构建出既健壮又高效的现代化数据存储解决方案。

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煞有其事的说明书。

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