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出版者:中国铁道

作者:訾秀玲，于宁编著

出品人:

页数:258

译者:

出版时间:2006-6

价格:23.00元

装帧:

isbn号码:9787113053260

丛书系列:

图书标签:

• Access
• 数据库
• 应用
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• 编程
• SQL
• VBA
• 数据管理
• 办公软件
• 技术教程

深入剖析现代信息管理与数据结构：一本关于《高级数据建模与企业级数据库设计》的导读 书籍名称： 高级数据建模与企业级数据库设计 (Advanced Data Modeling and Enterprise Database Design) 作者： [虚构作者名，例如：张宏伟 / 艾米丽·卡特] 出版社： [虚构出版社名，例如：蓝海科技出版社] --- 卷首语：超越工具表象，直抵数据核心 在信息爆炸的时代，数据不再仅仅是记录信息的载体，它已成为驱动商业决策、优化流程效率乃至重塑产业格局的核心资产。然而，许多组织在数据管理上面临“建而不善，用而不活”的困境。传统的数据库应用往往侧重于界面操作与基础CRUD（创建、读取、更新、删除）功能的实现，却忽视了支撑这些操作的底层逻辑、长期可维护性以及面向未来业务扩展的健壮性。 《高级数据建模与企业级数据库设计》正是为填补这一鸿沟而作。本书的目标读者群体是那些已经掌握了基础数据库操作（如SQL查询、表结构创建），但渴望将自己的技能提升至架构师和资深开发人员层级的专业人士。我们不关注特定软件的按钮点击步骤，而是聚焦于如何像架构师一样思考数据，如何将复杂的、流动的业务需求转化为稳定、高效、可扩展的持久化结构。 --- 第一篇：数据哲学的重塑与业务需求的深度解析（共四章） 本篇旨在引导读者从纯粹的技术实现者转变为业务需求的“翻译官”和“架构师”。我们认为，任何优秀的数据模型都源于对业务流程的深刻理解。 第一章：从信息孤岛到数据统一视图 本章深入探讨了企业级信息架构的演进历程。讨论了数据治理（Data Governance）的必要性，强调了数据标准、数据所有权和数据质量在构建企业级系统中的基石作用。我们将分析常见的组织结构对数据模型设计产生的冲突与制约，并引入“主数据管理”（MDM）的概念，阐述如何建立跨部门共享的、权威性的核心实体数据视图。 第二章：概念模型设计：超越ER图的局限 传统的实体关系图（ERD）在描述复杂业务规则时显得力不从心。本章详细介绍了UML类图、面向对象分析（OOA）在数据建模中的应用，以及如何利用“信息工程”方法论，从用户视角而非技术视角出发，捕获完整的业务事件和实体间的高阶关系。重点讲解了递归关系、多对多关系的高级处理技巧，以及时间维度对模型的影响。 第三章：业务流程驱动下的数据流分析 数据模型的设计必须反映业务流程的动态变化。本章引入了“事件驱动架构”（EDA）的思维方式，教授读者如何通过分析关键业务事件（如订单创建、库存转移、客户生命周期变化）来反向推导所需的数据实体和状态转换。内容包括流程建模工具的应用，以及如何将流程图映射到数据模型的生命周期状态设计。 第四章：数据隐私、合规性与模型设计的融合 在GDPR、CCPA等法规日益严格的背景下，数据安全与隐私保护不再是事后补救的措施，而是设计之初就必须考虑的核心约束。本章详细阐述了如何在逻辑模型阶段就嵌入数据脱敏、数据最小化采集、以及基于角色的访问控制（RBAC）的数据结构设计原则，确保模型天然具备合规性。 --- 第二篇：逻辑与物理模型的精细化构建（共五章） 在明确了概念模型后，本篇致力于将抽象概念转化为高性能、可维护的数据库逻辑结构，并最终实现高效的物理部署。 第五章：范式理论的深入应用与反范式设计的权衡 本章超越了一、二、三范式的基础讲解，深入探讨了巴斯-康德范式（BCNF）在解决异常时的作用。更重要的是，本篇将重点放在“反范式”（Denormalization）的艺术上。通过大量的案例研究，分析在何种场景下（如报表生成、高并发读取），适度的冗余可以显著提升系统性能，以及如何通过触发器或物化视图来维护这些冗余数据的一致性。 第六章：关系型数据库的高级索引策略 索引是数据库性能的灵魂，但错误的索引会成为性能的枷锁。本章系统梳理了B+树、哈希索引、全文索引、以及空间索引的内部工作原理。重点讲解了复合索引的列顺序优化、覆盖索引（Covering Index）的构建，以及聚集索引与非聚集索引对数据存储和查询路径的决定性影响。 第七章：数据类型选择与存储优化 选择正确的数据类型是基础优化。本章详细对比了不同数据库系统中（如MySQL, PostgreSQL, SQL Server）关于整型、浮点型、日期时间型、字符集（UTF-8 vs. 区域编码）的存储效率。讨论了变长字段（VARCHAR）与定长字段（CHAR）的选择准则，以及LOB（大对象）数据如何影响表空间的布局和查询性能。 第八章：约束、事务与并发控制机制 本章聚焦于保证数据完整性和系统稳定性的核心机制。详细剖析了外键约束、检查约束（CHECK Constraints）与默认值的应用。在事务管理方面，深入讲解了ACID特性，并详细对比了SQL标准中的四种隔离级别（Read Uncommitted, Read Committed, Repeatable Read, Serializable）在实际系统中的性能影响和适用场景，重点分析了幻读、不可重复读的成因与规避策略。 第九章：数据分区（Partitioning）与垂直/水平拆分策略 当数据量达到TB甚至PB级别时，单表设计必然面临瓶颈。本章专注于大规模数据的管理策略。全面解析了基于范围、列表或哈希的物理分区（Partitioning）技术，及其对查询优化器和维护操作的益处。此外，本篇还系统介绍了垂直拆分（按列拆分）和水平拆分（按行拆分）的决策矩阵，以及如何利用中间件或微服务架构来管理拆分后的数据源。 --- 第三篇：面向未来：高性能与数据仓库设计（共三章） 本篇将视野拓宽至数据生命周期的终点——分析与决策支持，探讨如何为OLTP（在线事务处理）系统构建健壮的支持性分析架构。 第十章：数据仓库（DW）与维度建模的精髓 关系型数据库的设计哲学（范式）与分析型系统（维度建模）的设计哲学是相互对立的。本章将全面介绍Kimball方法的“星型Schema”与“雪花Schema”设计，重点阐述事实表（Fact Table）与维度表（Dimension Table）的构建原则。深入讲解了缓慢变化维度（SCD Type 1, 2, 3）的处理机制，这是构建可追溯历史分析系统的关键。 第十一章：ETL/ELT流程的健壮性设计 数据模型的最终价值体现在其能否高效地被抽取、转换和加载（ETL/ELT）到分析层。本章不讲解具体ETL工具的使用，而是侧重于流程的工程化。讨论如何设计幂等的抽取机制、如何处理数据质量异常的重试策略，以及如何利用增量加载技术（Change Data Capture, CDC）来最小化对生产系统的影响。 第十二章：NoSQL与多模型数据库的选型考量 现代企业架构往往是多模型的。本章提供了一个实用的选型框架，帮助读者判断何时应该坚持使用关系型数据库（SQL），何时应引入文档型（MongoDB）、键值对型（Redis）或图数据库（Neo4j）。我们将分析每种NoSQL模型的底层数据结构和查询语义，确保读者能够基于业务场景而非技术潮流做出正确的架构决策。 --- 结语：持续学习的数据架构师之路 《高级数据建模与企业级数据库设计》旨在提供一个全面的、跨越工具限制的思维框架。掌握这些原理，您将能够构建出不仅能满足当下需求，更能适应未来十年业务复杂性增长的持久化基础设施。本书提供的是一套方法论，而非即时的解决方案代码，它要求读者具备批判性思维和对业务逻辑的深刻洞察力。

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从实际应用的角度来看，这本书的案例库简直是宝藏。我手上有很多其他数据库的书籍，但很多案例都停留在“学生成绩管理”这种陈旧的范畴里。然而，这本书提供的场景设计非常贴合当代商业环境的需求。比如，关于“电商订单处理系统”的章节，详细演示了如何处理多对多关系（客户与商品），如何设计事务来保证订单提交的一致性，以及如何利用报表功能生成实时的销售分析图表。这对我正在进行的一个小型商业项目提供了直接的指导。我可以直接套用书中的设计思路，稍加修改就能投入使用，极大地缩短了开发周期。而且，书后附带的光盘（或者在线资源包）中包含了所有案例的完整数据库文件和源代码，这让我们可以“逆向工程”地去探究作者是如何构建这些复杂系统的，学习效果倍增。

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这本书的封面设计着实抓人眼球，那种深沉的蓝色调，配上简洁有力的字体，立刻让人联想到专业和严谨。我原本以为这会是一本枯燥乏味的技术手册，但翻开扉页后，才发现自己的预判完全是多虑了。作者的叙事方式非常平易近人，仿佛不是在讲解复杂的编程逻辑，而是在娓娓道来一个关于数据管理的故事。特别是初学者，很多教程上来就是一堆术语，让人望而却步，但这本书的开篇没有急于深入技术细节，而是先用一些贴近生活的案例，阐述了为什么我们需要结构化的数据存储。那种循序渐进的引导，极大地降低了阅读的心理门槛。我记得其中一个关于“如何管理一个小型图书馆的借阅记录”的案例，讲解得极其细致，从最基础的数据表结构设计开始，到如何利用查询语句筛选出“逾期未还”的书籍，每一步都有清晰的图文配合，让人可以边看边动手操作。这种实战性极强的讲解风格，让枯燥的学习过程变得充满乐趣，也让我对后续更复杂的主题充满了期待。

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如果一定要鸡蛋里挑骨头，我认为这本书在关于数据库性能优化和大规模数据迁移的探讨上，还可以再深入一些。虽然它覆盖了索引的创建和查询优化等基础内容，这些已经非常扎实了，但在处理TB级别数据量的性能调优技巧上，略显保守。例如，对于分布式事务的处理，或者针对特定硬件环境的参数配置建议，内容相对较少。当然，考虑到本书的定位似乎更侧重于“应用技术”的入门与精通阶段，或许将更高级的性能工程内容留给后续的专业进阶书籍是合理的选择。但对于那些已经完全掌握了基础操作，并开始面对生产环境挑战的读者来说，这部分内容的缺失可能会让他们在寻求突破时感到一丝意犹未尽。总的来说，这是一本值得反复研读的佳作，它在构建坚实基础方面做得极其出色。

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阅读体验上，这本书的排版设计真的非常人性化，这对于长时间面对屏幕或者纸质内容的读者来说至关重要。很多技术书籍为了塞进更多内容，往往采用极小的字号和紧凑的行距，读起来非常费力，眼睛很容易疲劳。但这本书在字号选择和行间距的把握上做得恰到好处，即使我连续阅读两三个小时，眼睛的干涩感也明显低于阅读其他同类书籍。此外，书中对关键概念的强调手法也值得称赞。它不是简单地加粗，而是采用了一种独特的灰色背景框来突出“陷阱警告”或者“最佳实践建议”，这种视觉上的区分度非常高，让人在快速浏览时也能准确捕捉到重点信息，避免犯下一些常见的错误。

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这本书的深度和广度，绝对超出了我对一本“应用技术”类书籍的预期。它不仅仅停留在教会你如何“使用”软件的表面功夫，更深入探讨了数据建模的哲学思想。我特别欣赏作者在讲解“关系型数据库设计”那一章节时的那种深度剖析。他没有简单地罗列范式（1NF, 2NF, 3NF），而是通过对比反范式设计可能带来的数据冗余和更新异常，深刻阐述了为什么必须遵守这些规范。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让读者在掌握操作技巧的同时，也建立起了扎实的理论基础。我感觉自己不再仅仅是一个软件操作员，而更像是一个初级的数据架构师。更难能可贵的是，作者在讲解高级主题，比如存储过程和触发器时，采用了模块化的方式，每一个功能点都被拆解得非常清晰，即便是涉及到复杂的SQL语法，作者也能用最精炼的语言进行概括和总结，这一点对于需要快速查阅和回顾的读者来说，简直是福音。

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