SQL Server数据库程序设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:杭国英

出品人:

页数:215

译者:

出版时间:2006-9

价格:21.00元

装帧:

isbn号码:9787111199199

丛书系列:

图书标签:

• SQL Server
• 数据库
• 程序设计
• T-SQL
• 数据库开发
• 数据建模
• SQL
• 数据库管理
• Transact-SQL
• 微软SQL Server

深入探索现代数据管理与应用开发的新视野 本书旨在为读者提供一个全面、深入且极具前瞻性的视角，涵盖当今信息技术领域中最核心的面向对象设计原则、高性能应用架构以及新兴的云计算与大数据技术栈。我们聚焦于如何运用这些先进理念和工具，构建出兼具弹性、可扩展性和极高用户体验的现代软件系统。 本书的结构精心设计，从基础理论到高级实践，层层递进，旨在培养读者系统性思考和解决复杂工程问题的能力，而非仅仅停留在单一技术的CRUD（创建、读取、更新、删除）层面。 第一部分：构建健壮的软件基石——现代设计范式与实践 本部分将彻底革新读者对传统软件构建方式的认知，重点探讨如何在高并发、大数据量的环境下，设计出稳定、易维护的应用程序。 第一章：面向对象设计的深层解析与敏捷转型 本章将超越基础的封装、继承、多态，深入探讨SOLID 原则在大型企业级项目中的实际应用和权衡取舍。我们将分析“迪米特法则”在微服务边界划分中的重要性，并引入领域驱动设计 (Domain-Driven Design, DDD) 的核心概念。内容包括： 限界上下文 (Bounded Context) 的精确界定与模型隔离策略。 如何使用实体 (Entity)、值对象 (Value Object) 和聚合根 (Aggregate Root) 确保领域模型的一致性与事务边界的清晰性。 DDD 与敏捷开发方法的无缝集成，包括事件风暴（Event Storming）在识别复杂业务流中的应用。 第二章：高性能应用架构模式与性能瓶颈剖析 现代应用对响应速度的要求日益苛刻。本章致力于剖析不同架构模式的优劣，并提供实用的性能调优工具箱。 微服务架构的分布式挑战：深入解析服务间通信机制（如 gRPC 与 RESTful API 的适用场景），以及服务网格 (Service Mesh)（如 Istio）在流量管理、安全和可观察性方面的作用。 无状态设计与会话管理：探讨如何通过分布式缓存（如 Redis Cluster）实现高性能的会话保持，并讨论幂等性设计在处理网络重试机制中的关键地位。 异步编程模型的高级应用：深入讲解响应式编程 (Reactive Programming) 的核心思想（如背压机制），及其在处理高吞吐量 I/O 操作时的效率优势。我们将使用现代语言特性（如 C 的 `async/await` 或 Java 的 Project Loom）进行实战演示。 第三章：数据持久层的高级抽象与优化策略 本章关注如何选择和驾驭最适合应用场景的持久化技术，确保数据访问层的效率和可靠性。 关系型数据库的高级索引策略：不仅仅是 B 树，我们将深入探讨位图索引、函数索引以及覆盖索引的构建，并分析查询优化器的工作原理，教会读者如何阅读和改进执行计划。 NoSQL 数据库的选型艺术：详尽对比键值存储、文档数据库、列式存储和图数据库的内在一致性模型（如 CAP 定理的实际权衡），并指导读者在特定业务场景下（如社交关系网络、实时推荐）选择最合适的 NoSQL 方案。 数据访问模式的抽象：介绍仓储模式 (Repository Pattern) 和单元工作模式 (Unit of Work) 如何在高并发环境下协调事务，避免“对象关系阻抗失配”带来的复杂性。 第二部分：拥抱未来——云计算、DevOps 与数据智能 本部分将视角拓展至应用部署、运维自动化以及利用前沿技术挖掘数据价值，是构建面向未来系统的关键。 第四章：容器化与云原生基础设施实践 理解如何将应用程序高效、可靠地部署到动态的云环境中是现代开发者的必备技能。 Docker 容器生命周期与最佳实践：探讨多阶段构建（Multi-stage Builds）以减小镜像体积，以及如何安全地管理容器内的敏感配置。 Kubernetes (K8s) 核心组件深度解析：超越 Deployment 和 Service 的基础用法，我们将深入讲解控制器 (Controller) 的工作机制、Operator 模式在管理复杂应用状态方面的能力，以及资源配额 (Resource Quotas) 和水平 Pod 自动伸缩 (HPA) 的精细化配置。 基础设施即代码 (IaC)：使用 Terraform 或 Pulumi 描述和管理多云环境下的基础设施，确保环境配置的可重复性和版本控制。 第五章：自动化运维 (DevOps) 与可观测性工程 本章聚焦于如何通过自动化实现持续集成与持续交付 (CI/CD)，并建立强大的系统可观测性体系。 CI/CD 流水线设计：构建覆盖单元测试、集成测试、静态代码分析到自动部署的完整流水线，强调金丝雀发布 (Canary Releases) 和蓝绿部署 (Blue/Green Deployments) 等高级发布策略。 可观测性的三大支柱： 指标 (Metrics)：深入 Prometheus 的数据模型，设计关键业务指标 (KBMs)。 日志 (Logging)：探讨集中式日志系统（如 ELK/EFK 栈）的搭建，以及结构化日志对问题排查的效率提升。 分布式追踪 (Tracing)：利用 OpenTelemetry 标准，实现跨越多个服务的请求链路追踪，精确定位延迟源头。 第六章：大数据生态系统与机器学习模型集成 本章将介绍如何处理 PB 级数据流，并将数据智能嵌入到业务流程中。 流式数据处理框架：深入比较 Apache Flink 和 Spark Streaming 在低延迟流处理和复杂事件处理 (CEP) 上的差异，重点讲解窗口函数和状态管理。 数据湖与数据仓库架构：探讨现代数据架构中 Lambda 架构和Kappa 架构的演进，理解数据湖 (Data Lake) 如何通过开放格式（如 Parquet/ORC）提升分析效率。 模型部署与 MLOps 基础：介绍如何将训练好的机器学习模型封装为高可用的 API 服务，并将其无缝集成到主应用流程中，实现实时预测和反馈循环。 本书通过大量的真实世界案例分析和代码示例（不涉及任何特定的数据库产品 T-SQL 语法或特定厂商的专有技术），引导读者掌握构建下一代企业级应用所需的架构思维、工程纪律和前沿技术栈的综合应用能力。阅读完本书，读者将能够独立设计、实现并运维一个具备高可用性、高扩展性和出色性能的复杂信息系统。

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