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出版者:Waite Group Press

作者:Jason T. Roff

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1998-08

价格:USD 39.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781571691521

丛书系列:

图书标签:

• Visual Basic 6
• 数据库
• 编程
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• Waite Group
• VB6
• 数据库编程
• 开发
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• 入门

数据库应用开发进阶指南：构建高效能数据驱动系统 本书聚焦于现代企业级应用中数据管理与操作的核心挑战，提供一套全面、实用的开发框架与技术栈指导。 它并非针对特定语言或版本的工具手册，而是旨在提升开发者构建健壮、可扩展、高性能数据库系统的架构思维和实践能力。 本书内容涵盖从数据建模的理论基础到复杂查询优化、再到安全部署的完整生命周期。我们假设读者已具备基本的编程经验，并希望深入理解如何将数据转化为驱动业务增长的洞察力。 --- 第一部分：数据架构与模型设计精要 本部分深入探讨如何设计一个能够适应未来扩展需求的数据架构。我们不再仅仅关注简单的表结构，而是着眼于整个数据生态系统的健康运行。 1. 关系型数据库（RDBMS）的深度优化模型： 范式理论的超越与平衡： 讨论三范式（3NF）之外的特定场景优化，例如反范式化在读密集型系统中的应用及其潜在风险管理。重点解析维度建模（Dimensional Modeling）在数据仓库和商业智能（BI）系统中的核心地位，包括星型和雪花模型的构建准则。 数据完整性与事务处理的细微差别： 深入剖析 ACID 特性的实际工程实现，探讨隔离级别（如快照隔离、可串行化）对并发性能的影响，并提供在不同业务场景下选择最佳隔离级别的决策树。 索引策略的艺术与科学： 不仅介绍 B-Tree 索引，还详细阐述位图索引、全文索引（如倒排索引）的适用场景。着重讲解索引选择性、填充因子、索引碎片化管理，以及如何利用执行计划分析器（Execution Plan Analyzer）来诊断和修复错误的索引使用。 2. NoSQL 数据库的选型与实践： 多模型数据库的混合策略： 介绍文档型（如 MongoDB）、键值存储（如 Redis）、列式存储（如 Cassandra）和图数据库（如 Neo4j）的内在设计哲学和数据存储模型。重点在于理解每种模型的 CAP 理论侧重，并指导读者根据业务需求（读写模式、数据关系复杂度）进行恰当的选择。 数据一致性模型的权衡： 探讨最终一致性（Eventual Consistency）在分布式系统中的实际表现，以及如何使用补偿事务（Saga Pattern）来维护跨服务的数据一致性，而非仅仅依赖传统数据库的强一致性。 --- 第二部分：高性能数据访问与查询优化 本部分将开发人员从编写简单 SELECT 语句的阶段提升到精通 SQL 引擎内部运作的水平，确保应用程序具备卓越的响应速度。 3. 高级 SQL 编程技巧与性能陷阱： 窗口函数（Window Functions）的深度应用： 演示如何利用 `ROW_NUMBER()`, `RANK()`, `LAG()`, `LEAD()` 以及聚合窗口函数，替代复杂的自连接和临时表，以实现复杂的排名、移动平均和周期性分析。 通用表表达式（CTE）与递归查询： 深入解析 CTE 的优化效果，并详细展示如何使用递归 CTE 来处理层级数据结构（如组织架构图、物料清单），而非依赖于外部应用层面的迭代。 性能杀手诊断： 识别并规避常见的性能陷阱，如不必要的全表扫描、游标（Cursor）的滥用、参数嗅探问题（Parameter Sniffing）以及何时应避免使用 ORM 框架进行批量操作。 4. 事务处理与并发控制的工程实践： 乐观锁与悲观锁的实战部署： 详细对比版本号（Versioning）和时间戳（Timestamping）作为乐观锁机制的实现细节。针对高并发写入场景，提供使用排他锁、共享锁的最佳实践，并讨论死锁（Deadlock）的检测、预防和解决策略。 连接池（Connection Pooling）的精细调优： 分析连接池大小、超时设置、连接验证机制（Validation Query）对应用程序稳定性的影响，确保资源的最大化利用率。 --- 第三部分：分布式数据与现代数据流 本部分面向需要处理海量数据和实时分析需求的开发者，介绍现代数据基础设施的关键组件。 5. 数据库扩展性策略：分区与分片： 水平扩展（Sharding）的实践指南： 深入探讨分片键（Shard Key）的选择原则，包括均匀性、查询局部性（Locality）的重要性。对比基于范围（Range-based）、哈希（Hash-based）和目录（Directory-based）的分片策略，并分析数据迁移（Rebalancing）的复杂性。 读写分离与复制拓扑： 介绍主从复制（Master-Slave）、多主复制（Multi-Master）的架构优劣。重点分析异步复制与同步复制对延迟和数据一致性的影响，以及如何设计客户端逻辑来透明地处理故障转移（Failover）。 6. 实时数据集成与流处理基础： 变更数据捕获（CDC）： 探讨如何利用日志（如 Binlog, WAL）或触发器实现高效的 CDC，将其作为数据同步和构建数据湖的基石。 消息队列在数据同步中的作用： 介绍 Kafka 或类似消息中间件在解耦数据库写入与下游服务（如缓存更新、搜索索引重建）中的关键作用，保证数据在不同系统间可靠、异步地流动。 --- 第四部分：安全、合规与运维考量 构建一个成功的数据库应用，安全和可维护性是不可或缺的环节。 7. 数据安全与访问控制： 最小权限原则的实施： 设计精细化的角色和权限模型，确保应用程序连接账户仅拥有执行其业务逻辑所需的最低权限。讨论区分数据定义语言（DDL）和数据操作语言（DML）权限的重要性。 数据加密策略： 区分静态数据加密（Encryption at Rest，如 TDE）和传输中数据加密（Encryption in Transit，如 SSL/TLS）。探讨在应用层面对敏感数据（如 PII）进行掩码（Masking）和令牌化（Tokenization）的最佳实践。 8. 数据库可观察性与自动化运维： 性能基线建立与监控： 如何定义关键性能指标（KPIs），如查询延迟的 P95/P99 分位数、缓冲池命中率、锁等待时间。介绍使用 Prometheus/Grafana 等工具集成数据库指标的方法。 自动化备份与恢复策略： 制定符合 RTO（恢复时间目标）和 RPO（恢复点目标）的备份计划，包括全量、增量备份的调度，并定期进行恢复演练以验证备份集的有效性。 本书旨在提供一套跨越技术栈的思维框架，帮助开发者从“让代码跑起来”升级到“构建一个能够持续高效运行多年、适应业务增长的健壮数据平台”。 读者将学会如何以架构师的视角来审视每一个数据操作的决策。

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