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☆☆☆☆☆

出版者:O'Reilly Media

作者:Anthony Molinaro

出品人:

页数:636

译者:

出版时间:2005-12-26

价格:GBP 31.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780596009762

丛书系列:O'Reilly Cookbook

图书标签:

• SQL
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• 计算机
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数据编年史：从远古到未来的数据探索与管理 图书简介 本书并非市面常见的技术手册或即插即用的解决方案集，它是一部跨越时空的宏大叙事，旨在追溯人类与数据关系的演变历程，并探讨在信息爆炸时代，我们如何以更具哲学深度和前瞻性的视角去理解、组织和利用数据。我们不再将数据视为工具箱中的冷硬零件，而是将其视为文明发展轨迹上的核心驱动力。 第一部分：混沌之初与秩序的萌芽 (古代至中世纪) 本篇深入考察人类早期对信息记录和传播的需求。我们将超越传统的“文字发明”叙事，聚焦于早期文明如何通过空间排列、周期性观测和口头传承来管理复杂的信息流。 泥板上的印记：苏美尔的会计学与早期数据库结构。 探讨美索不达米亚的楔形文字不仅仅是记录贸易，更是一种早期的关系型数据建模尝试。如何通过固定的表格结构来解决资产分配和债务追溯的问题，这些早期“模式”如何影响了后世的逻辑结构。 图书馆的几何学：亚历山大与信息集中化的挑战。 分析亚历山大图书馆的兴衰，重点不是馆藏的多少，而是其在信息分类、索引和检索方面面临的实际困难。探讨早期的元数据（关于书卷的描述）是如何创建、维护和丢失的，这揭示了信息生命周期管理的基本难题。 编年史的线性思维：中世纪手稿与时间序列的构建。 研究僧侣们在抄写圣经和历史记录时所建立的严格时间顺序，以及这种线性叙事如何塑造了西方对“历史”这一概念的理解。这里的“数据点”是事件，而“查询”是通过代代相传的文本链条实现的。 密码学的前夜：秘密信息与信息安全的萌芽。 探讨早期的换位密码和替代密码（如凯撒密码）不仅仅是军事工具，更是信息保密性需求的直接体现。这部分内容强调了对数据完整性和机密性的早期需求。 第二部分：机械化时代的逻辑重塑 (文艺复兴至工业革命) 随着印刷术的发明和科学方法的兴起，数据处理的需求开始从手工记录转向机械化复制和大规模分析。 概率的诞生与不确定性的量化。 关注布莱兹·帕斯卡和皮埃尔·德·费马在概率论上的突破，这标志着人类开始系统性地处理随机性这一数据特质。我们讨论了“期望值”和“风险评估”如何成为早期金融和保险业的数据基础。 科学实验与数据采集的标准建立。 深入研究伽利略和牛顿如何通过精确的测量和重复实验来生成可验证的数据集。强调标准化测量单位和实验记录的透明度在建立科学共识中的核心作用，这可以视为现代数据治理的早期实践。 万物的机器：莱布尼茨的通用语言与计算的哲学基础。 探讨莱布尼茨对符号逻辑和通用计算机器的构想。他的目标是将推理过程符号化、机械化，这预示了信息可以被视为可操作的符号串，而非仅仅是语义承载体。 人口统计学的阴影：统计学在国家管理中的应用。 分析早期的人口普查和生命表是如何被用于国家权力构建和资源分配的。这部分探讨了数据收集中的偏差、隐私权与国家利益之间的永恒张力。 第三部分：信息时代的浪潮与结构化革命 (20世纪初至信息爆炸期) 本部分关注二十世纪信息处理能力的飞跃，特别是电子计算的兴起和数据模型理论的成熟。 布尔代数与逻辑电路：数字世界的基石。 追溯乔治·布尔的工作如何从抽象数学成为物理实现的基础。我们探讨逻辑运算如何被转化为电子信号的开关，这是所有现代数据存储和处理的物理根源。 图灵机器与可计算性的界限。 讨论艾伦·图灵对“什么可以被计算”这一问题的定义。这不仅是关于机器的能力，更是关于任何数据结构和算法的本质限制的哲学探讨。 关系模型的诞生与数据字典的概念。 详细分析数据模型理论的演进，重点是E.F.科德提出的关系代数。我们关注的不是SQL的语法，而是数据之间的关系如何被抽象地定义和维护，以及数据字典如何充当系统的“元数据核心”。 信息论的熵与不确定性的量化。 审视克劳德·香农对信息本质的定义——信息即是消除不确定性。我们将熵的概念应用于理解数据的冗余、压缩和传输效率，将其视为数据传输的物理极限。 第四部分：数据生态的未来与伦理挑战 (当代展望) 最后一部分将目光投向我们当前和未来的数据景观，探讨海量、非结构化数据带来的新挑战，以及技术发展对人类认知和社会的深远影响。 非结构化数据的洪水与语义理解的困境。 探讨文本、图像、传感器数据等非结构化信息如何挑战传统的基于表格的关系模型。重点在于本体论（Ontology）和知识图谱试图解决的根本问题：如何让机器理解上下文和意义。 分布式账本与信任的去中心化。 分析区块链技术不仅仅是金融工具，更是一种关于数据共识机制的全新尝试。它如何通过密码学保证数据链的不可篡改性，从而改变了传统中心化数据权威的角色。 数据伦理的边界：算法偏见与模型透明度。 深入探讨当数据驱动的决策系统（如AI）开始影响社会公平、法律判决和资源分配时，数据科学家和架构师所肩负的伦理责任。我们考察如何设计可解释的（Explainable）数据模型。 数字永生与数据遗留问题。 展望未来，当个人数据足迹累积到足以重建一个“数字自我”时，我们如何定义数字遗产、数据所有权和个人身份的延续性。 本书旨在为读者提供一个全面的、跨学科的视角，理解数据如何从最原始的刻痕，演变为驱动全球系统的复杂网络。它要求读者超越具体的查询语言和工具，思考数据背后的逻辑、历史和社会责任。

评分☆☆☆☆☆

内容比较多，以例子的讲解为主，很多解决方法令人耳目一新，但是有些东西感觉重复太多，比如说字符的处理，讲来讲去其实就是一个东西，非要把几个雷同的例子翻来覆去地捣弄，读起来有点疲劳，另外一些针对ORACLE的解决方案，在10g中可以换用正则表达式轻松搞定，此书更适合遇到...  

评分☆☆☆☆☆

2.5 select ename,sal,comm, 3.6 select el.ename,el.loc,eb.received from (select e.empno,e.ename,d.loc from emp e,dept d where e.deptno=d.deptno) el left join emp_bonus eb on el.empno=eb.empno; select e.ename,d.loc,eb.received from emp e join dept d on e.de...  

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

内容比较多，以例子的讲解为主，很多解决方法令人耳目一新，但是有些东西感觉重复太多，比如说字符的处理，讲来讲去其实就是一个东西，非要把几个雷同的例子翻来覆去地捣弄，读起来有点疲劳，另外一些针对ORACLE的解决方案，在10g中可以换用正则表达式轻松搞定，此书更适合遇到...  

评分☆☆☆☆☆

本书的各个例子将使用SQL的各种情况都讲得很详细，并且思路清晰，一次性读完意义不大，还是比较适合在寻求解决方案的时候翻一翻。

评分☆☆☆☆☆

最让我感到失望的是这本书所体现出的“知识孤岛”现象。它似乎将SQL的各个子集——例如，存储过程、用户定义函数、以及特定的DBMS（数据库管理系统）方言——视为互不关联的模块来介绍，缺乏一个统一的、贯穿始终的编程哲学或设计思想。阅读完一整本书，我依然无法形成一种将这些零散知识点有机结合起来的能力。它像是一系列关于“如何使用锤子”、“如何使用螺丝刀”的独立教程，但就是没有教我如何规划和建造一座完整的房子。在实际工作中，我们很少会孤立地使用某个查询技巧；更多时候，我们需要将复杂的业务逻辑拆解，选择最合适的工具（无论是聚合、窗口还是递归CTE）进行组合。这本书的各个章节更像是各自为政的菜谱，彼此之间缺乏必要的引用和整合，导致读者在面对一个融合了多种复杂需求的真实场景时，仍然会感到无从下手，不知道从哪个“配方”开始着手。我需要的不是一堆孤立的技巧集合，而是一套解决复杂数据问题的思维框架，很遗憾，这本书未能提供这种高层次的指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和视觉呈现是另一个令人无法忍受的槽点。在阅读技术书籍时，清晰的代码块和易于区分的逻辑结构至关重要，但《SQL Cookbook》在这方面做到了令人发指的糟糕。代码块常常与解释性文字混杂在一起，没有使用足够对比度或缩进清晰的格式，使得一行SQL代码和旁边的描述文字几乎融为一体，眼睛需要不断地在两者之间进行费力切换。有些关键的数据结构定义甚至直接被压缩在段落之中，读起来非常吃力，让人感觉就像在阅读一份没有经过校对的原始文档。此外，书中大量的术语解释显得非常草率，很多关键概念的定义都依赖于读者已经具备的深厚背景知识，这与它宣称的“Cookbook”定位——旨在为动手实践者提供便利——完全背道而驰。如果我是一个需要查阅的专家，我宁愿直接去查阅官方文档；如果我是一个需要学习的初学者，我则完全被这种混乱的呈现方式劝退。一个好的技术工具书，应该让知识的获取过程尽可能顺畅和愉悦，而这本书却成功地让整个阅读过程充满了摩擦感和挫败感。

评分☆☆☆☆☆

从技术深度上来说，这本书显然低估了现代数据库系统对查询优化的要求。我注意到书中介绍的很多“高级技巧”，其实在当前的数据库版本中早已被更高效的内部机制所取代，或者说，它们仅仅是解决了表象问题，而没有触及根本的性能瓶颈。例如，关于索引的使用策略，书中给出的建议过于笼统，几乎是教科书上的陈词滥调，完全没有触及并行处理、分区表（Partitioning）或者更细致的查询计划分析等决定实际生产环境性能的关键点。这让我对作者的实战经验产生了深深的怀疑——这本书像是停留在十年前的数据库技术水平上编写的。对于追求极致性能和处理海量数据的专业人士而言，这本书提供的解决方案显得软弱无力，缺乏锐度。它更适合那些刚刚学会写`SELECT * FROM table`的新手，用来应付最基础的CRUD操作。但一旦涉及到需要处理TB级别数据或要求亚秒级响应的场景，这本书里的所有“秘诀”都显得苍白无力，无法提供任何有效的指导方向。我期待的是能解决“真问题”的方案，而不是展示作者对基础语法的熟悉程度。

评分☆☆☆☆☆

这本所谓的“烹饪指南”实在让人摸不着头脑，我原本以为能像一本真正的食谱那样，手把手教我制作出美味的“数据大餐”，结果里面全是些晦涩难懂的理论和堆砌的代码片段，完全没有那种循序渐进的引导感。翻开书页，映入眼帘的是一堆密密麻麻的SQL语句，它们像是被随意丢弃在案板上的食材，没有清晰的步骤说明如何将它们组合成一道令人垂涎欲滴的菜肴。我尝试着跟着书中的例子敲打代码，结果光是环境配置就耗费了我大半天时间，书里对此一带而过，仿佛所有人都已经准备好了全套的厨房用具。更令人沮丧的是，那些被冠以“配方”之名的章节，与其说是解决实际问题的方案，不如说更像是一本厚厚的SQL函数速查手册，缺乏对底层逻辑的深入剖析和实际应用场景的细致描绘。对于一个渴望通过实践来提升技能的初学者来说，这本书的实用价值几乎为零，它更像是一本为已经精通SQL的专家准备的“备忘录”，而不是一本能够教会新手如何从零开始构建复杂查询的“烹饪书”。我期待的是那种能够带着我一步步拆解复杂需求，用最优雅的SQL语句实现目标的过程，而不是这种冷冰冰的、缺乏温度的指令集罗列。我花钱买的不是一本参考字典，而是一个学习工具，这本书显然没有担起这个责任。

评分☆☆☆☆☆

我抱着极大的热情打开了这本被誉为“SQL实践圣经”的著作，但阅读体验简直是一场灾难。这本书的结构松散得像一盘散沙，章节之间的逻辑跳跃性极大，仿佛作者在不同时间点随意抓取了一些SQL知识点就往里塞。举个例子，前一章还在讨论如何优化一个简单的`JOIN`操作，下一章就直接跳到了复杂的窗口函数，中间完全缺失了关于性能调优的渐进式讲解。这本书的叙事风格非常“散文化”，没有明确的知识地图，读者很容易在浩如烟海的查询技巧中迷失方向。我感觉自己就像在没有导航的厨房里，手里拿着一把高级厨刀，却不知道该用它来切土豆还是切牛排。更让我恼火的是，书中很多代码示例都缺少必要的注释和背景说明，你很难理解作者为什么要选择这种特定的语法结构，而不是另一种更直观的方式。这种“你知道的，我就不说了”的态度，对任何想通过阅读来系统学习的读者都是一种冒犯。它没有提供一个完整的项目流程，从数据导入到最终报告生成的闭环学习体验，更像是一系列孤立的、缺乏上下文的“技巧片段”拼凑而成，根本无法建立起一个坚实而全面的SQL知识体系。

评分☆☆☆☆☆

通读备查都很赞

评分☆☆☆☆☆

很棒的工具书，对我面试帮助太大啦

评分☆☆☆☆☆

通读是不可能的，只能作为字典备查????

评分☆☆☆☆☆

sql小招啊都是～当时可能还幻想当个小DBA呢

评分☆☆☆☆☆

基本还是在讲SQL的一些语言小技巧 没有专门的篇幅讲Dynamic SQL