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出版者:McGraw-Hill Osborne Media

作者:Sam Alapati

出品人:

页数:523

译者:

出版时间:2008-04-10

价格:USD 59.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780071496827

丛书系列:

图书标签:

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• 数据库
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《数据库管理实战精要：从入门到精通》 内容简介： 本书并非一本关于特定数据库产品技术细节的指南，而是致力于为广大数据库从业者，无论是初学者还是有一定经验的专业人士，提供一套系统、全面且贴近实际应用的数据库管理理论框架和实操技巧。我们相信，深厚的理论基础和灵活的实践能力是应对复杂多变的数据环境的关键。因此，本书将着重于培养读者对数据库管理本质的理解，帮助他们掌握在各种场景下解决问题的通用方法论。 第一部分：数据库管理基石——理解数据的价值与生命周期 在信息爆炸的时代，数据已成为企业最重要的战略资产。理解数据的价值，并对其进行有效的管理，是所有数据库工作的起点。本部分将带领读者深入探索数据的世界，从数据产生的源头，到其在企业内部的流转、存储、分析以及最终的归档或销毁，全面理解数据的生命周期。 数据的本质与价值： 我们将讨论数据作为信息资产的内在价值，以及不同类型数据（如交易数据、日志数据、用户行为数据等）在企业运营中的不同作用。理解这一点，将有助于我们更清晰地认识到数据库管理工作的重要性，并能够为业务目标做出更有针对性的支持。 数据模型与逻辑设计： 数据库的核心是数据模型。本书将详细介绍关系型数据库设计的基本原则，包括实体-联系模型（ERM）、范式理论（1NF, 2NF, 3NF, BCNF等）以及如何将业务需求转化为规范化的逻辑模型。我们将通过大量实际案例，演示如何避免数据冗余、提高数据一致性，并为未来的扩展打下坚实基础。 物理存储与性能考量： 逻辑模型如何在物理介质上存储？这一部分将深入探讨各种存储结构（如堆表、索引组织表）、文件组织方式（如行式存储、列式存储）、以及磁盘I/O等底层机制。我们将分析不同存储策略对查询性能、写入性能和存储空间的影响，并学习如何根据应用场景选择最优的物理存储方案。 数据生命周期管理： 从数据的创建、使用、更新，到归档、备份、恢复，以及最终的安全删除，每一个环节都需要精心的设计和管理。本书将详细阐述如何制定有效的数据策略，包括数据保留策略、审计策略、以及合规性要求下的数据处理流程。 第二部分：数据库系统构建与维护——搭建稳定可靠的数据平台 一个高效、稳定的数据库系统是所有数据驱动业务的基石。本部分将从零开始，系统地介绍如何构建、配置和维护一个可靠的数据库环境，确保数据的高可用性和安全性。 数据库安装与配置： 针对主流的数据库系统，我们将提供详细的安装部署指导，涵盖操作系统层面的准备、数据库软件的安装、以及关键的初始配置参数设置。我们将强调配置的标准化和可重复性，为后续的自动化管理打下基础。 架构设计与高可用性： 理解不同的数据库架构（如单实例、集群、主从复制、读写分离等）及其优缺点至关重要。我们将深入分析各种高可用性（HA）和灾难恢复（DR）方案的原理，包括故障转移、数据同步、以及如何根据业务RTO/RPO要求选择最合适的架构。 性能调优基础： 性能是数据库系统的生命线。本部分将介绍数据库性能优化的核心思路，包括SQL语句的优化、索引的创建与管理、参数配置的调整、以及硬件资源的合理利用。我们将讲解如何使用性能监控工具，识别性能瓶颈，并采取针对性的优化措施。 备份与恢复策略： 数据丢失是数据库管理员最不愿意看到的情况。本书将系统讲解各种备份技术（如全备、增量备份、差异备份）、备份工具的使用、以及不同恢复场景下的操作步骤。我们将强调备份的有效性和恢复的可靠性，并指导读者制定一套完整的备份恢复计划。 安全加固与访问控制： 数据安全是重中之重。我们将详细讲解数据库系统的安全风险，并介绍多层次的安全防护措施，包括用户权限管理、角色控制、数据加密、网络安全配置、以及审计日志的应用。我们将强调最小权限原则和定期安全审查的重要性。 第三部分：高级数据库管理技术——应对复杂挑战与提升效率 随着数据量的增长和业务复杂度的提高，数据库管理员需要掌握更高级的技术来应对挑战。本部分将聚焦于数据管理中的关键挑战，并提供实用的解决方案。 SQL优化进阶： 除了基础的SQL优化，我们还将深入探讨查询执行计划的分析、嵌套查询的优化、复杂联接的处理、以及聚合函数的优化技巧。通过对大量实际SQL语句的剖析，帮助读者深刻理解SQL的执行过程，并掌握精细化的优化方法。 索引策略与优化： 索引是提高查询性能的关键，但错误的索引策略也会适得其反。本书将深入讲解不同类型的索引（如B-tree索引、位图索引、全文索引等）的适用场景，以及如何根据数据分布、查询模式来设计和维护高效的索引。我们将讨论索引的维护成本，并指导读者建立合理的索引淘汰机制。 数据库容量规划与扩展： 随着业务的发展，数据库的容量和处理能力需要不断扩展。本部分将教授如何进行准确的容量规划，预测未来的数据增长趋势，并分析不同扩展策略（如垂直扩展、水平扩展）的优缺点。我们将讨论如何平滑地进行系统升级和迁移，最大限度地减少对业务的影响。 数据迁移与集成： 在企业IT环境中，数据的迁移和集成是常见的任务。本书将详细介绍各种数据迁移的方法和工具，包括异构数据库之间的迁移、数据仓库的构建、ETL（Extract, Transform, Load）流程的设计与实现。我们将强调数据一致性和迁移过程的安全性。 自动化与监控： 手动管理数据库效率低下且容易出错。本部分将介绍如何利用脚本语言（如Shell, Python）和数据库内置的自动化工具，实现日常任务的自动化，如备份、监控、告警、性能报告生成等。我们将分享如何构建一套全面的数据库监控体系，实时掌握数据库运行状态，并及时发现和处理潜在问题。 第四部分：数据管理中的最佳实践与未来趋势 技术在不断发展，数据管理也在持续演进。本部分将总结数据库管理的最佳实践，并展望未来的发展方向。 运维自动化与DevOps： 探讨数据库运维如何融入DevOps流程，通过自动化工具和流程，提高部署效率、降低出错率，并实现与开发团队的紧密协作。 云数据库的机遇与挑战： 分析云数据库的优势，如弹性伸缩、按需付费，以及在使用云数据库时需要考虑的安全、性能和成本等问题。 大数据与数据库的协同： 探讨传统关系型数据库与大数据技术（如Hadoop, Spark）如何协同工作，构建统一的数据解决方案。 数据治理与合规性： 强调数据治理的重要性，包括数据质量管理、数据安全合规、以及个人隐私保护等方面的要求。 持续学习与职业发展： 为数据库从业者提供持续学习的建议，包括如何跟踪最新技术、如何提升解决问题的能力，以及如何在职业生涯中不断成长。 本书的宗旨是构建读者坚实的数据库管理知识体系，使其能够独立地设计、构建、维护和优化任何数据库系统，成为一名真正意义上的数据专家。我们相信，通过本书的学习，您将能够更自信地应对数据挑战，并为您的组织创造更大的价值。

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