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出版者:Microsoft Pr

作者:Solid Quality Learning?

出品人:

页数:348

译者:

出版时间:2006-1

价格:362.00元

装帧:Pap

isbn号码:9780735623163

丛书系列:

图书标签:

• SQL Server
• 数据库
• Microsoft
• 2005
• 开发
• 管理
• 教程
• 编程
• 数据分析
• SQL

深入理解企业级数据库管理：面向现代数据架构的实践指南 本书并非聚焦于特定的旧版技术，而是为致力于构建、维护和优化面向未来的企业级数据解决方案的专业人士和高级技术人员提供一份全面的、跨越平台的技术蓝图。 在这个数据爆炸的时代，企业对数据基础设施的可靠性、性能和可扩展性提出了前所未有的要求。本书避开了对单一、特定历史版本软件的细致教学，转而深入探讨支撑任何高性能数据库系统的核心原理、设计哲学和最佳实践。我们的目标是培养读者对数据存储、查询优化、高可用性（HA）和灾难恢复（DR）的深刻理解，这些知识体系对于驾驭当前主流的云原生数据库、新一代关系型数据库以及分布式数据系统至关重要。 第一部分：数据存储与架构的基石 本部分奠定了理解现代数据系统的理论基础。我们首先探讨数据如何在物理和逻辑层面被组织和管理。 第一章：关系模型的高级解析与数据建模的艺术 本书不复述基础的范式理论，而是直接切入复杂业务场景下的数据建模挑战。我们将深入分析维度建模（星型、雪花型）在数据仓库和商业智能（BI）应用中的应用，并对比面向操作型处理（OLTP）和分析处理（OLAP）的最佳建模范式。重点讨论如何处理时间序列数据、半结构化数据嵌入关系模型，以及如何利用空间数据类型来支持地理信息系统（GIS）的复杂查询需求。 第二章：存储引擎的工作原理：从页到块的效率 我们将剖析现代高性能存储引擎如何将数据映射到物理磁盘。核心内容包括：事务日志（Write-Ahead Logging, WAL）在确保原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）中的关键作用，特别是事务的并发控制机制（如多版本并发控制MVCC的变体）。深入分析缓冲池（Buffer Pool）的管理策略，如页面置换算法和脏页清洗机制，这些机制直接决定了I/O效率和系统吞吐量。 第二章重点案例：存储子系统性能调优的通用原则 讨论如何根据工作负载类型（顺序读写与随机读写）选择合适的存储技术栈（NVMe SSDs与传统存储阵列的适用场景），以及文件系统对数据库性能的影响，包括日志文件和数据文件的分离策略。 第二部分：查询性能的精益求精 数据库的价值最终体现在查询的执行效率上。本部分专注于将理论转化为极致性能的实践。 第三章：查询处理器与优化器内部机制 我们将揭示现代查询优化器的“黑箱”。内容涵盖：成本模型（Cost Model）的构建、统计信息的准确性对计划选择的影响，以及如何手工干预或引导优化器生成更优执行计划。重点分析谓词下推（Predicate Pushdown）、连接顺序的选择（如Nested Loops, Hash Join, Merge Join）在不同数据量级下的性能差异。 第四章：索引策略的进化与非传统索引的应用 抛开B-Tree索引的基础介绍，本章专注于高级索引技术。讨论聚簇索引与非聚簇索引在数据存储结构上的根本区别，以及它们对数据访问路径的影响。重点讲解位图索引（Bitmap Indexes）在数据仓库环境下的优势与局限，以及列式存储索引（如Heap Clusters或特定数据库的列存格式）如何彻底改变分析查询的I/O模式。探讨全文检索索引的构建与性能考量。 第四章实战：诊断慢查询的系统化方法 提供一套标准的性能诊断流程，从全实例级别的资源瓶颈分析，到特定查询的执行计划精细解读。强调使用动态性能视图（或系统监视器）来捕获实际运行中的I/O等待、CPU饱和度及内存压力点。 第三部分：企业级可靠性与可扩展性 构建能够在“永远在线”要求下运行的系统，需要精通高可用性和数据分发技术。 第五章：高可用性（HA）架构的选型与部署 系统性地比较当前主流的HA技术方案，包括基于共享存储的集群、日志/数据流复制（同步与异步）、以及虚拟化环境下的快速故障转移策略。分析每种方案在恢复时间目标（RTO）和恢复点目标（RPO）上的取舍。 第六章：数据分片与横向扩展（Scaling Out） 探讨关系型数据库在面对超大规模数据和高并发写入时的扩展瓶颈。详细解析分片（Sharding）技术的策略，包括基于范围、哈希或目录的服务发现机制。对比传统垂直扩展（Scale Up）与水平扩展（Scale Out）的成本效益分析，为读者选择最适合其业务增长曲线的架构提供决策支持。 第七章：数据安全、合规性与数据生命周期管理 本书探讨了数据治理的现代视角。内容涉及传输中（In-Transit）和静态数据（At-Rest）的加密技术，基于角色的细粒度访问控制（RBAC）的设计，以及如何通过透明数据加密（TDE）满足监管要求。同时，讨论数据分层存储（Hot/Warm/Cold Data）策略，以优化存储成本并加速审计流程。 第八章：迁移、现代化与云数据库的集成 最后，本部分聚焦于面向未来。我们提供了一套通用的数据平台迁移框架，涵盖Schema转换、数据一致性验证和停机时间最小化技术。重点分析将现有关系型工作负载迁移到云托管数据库服务（如RDS、Azure SQL Database或Google Cloud SQL）时必须应对的架构调整，例如如何适应云环境下的自动扩展、备份和维护机制。 总结： 本书旨在提供一套面向未来、跨越具体产品版本的数据库工程思维框架。它假设读者已经掌握了关系数据库的基础操作，并期望将自身技能提升到系统架构师和高级数据库管理员的水平，能够设计、实施和维护具备极高可靠性和性能的企业级数据平台。学习本书后，读者将具备评估任何新兴数据库技术的基础理论素养和实践指导能力。

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我是一个数据分析师，对复杂的编程语法不太感冒，我需要的更多是如何从海量数据中快速、准确地提取有效信息。我过去依赖的工具大多是Excel或者简单的BI工具，直到老板要求我们开始处理PB级的数据仓库，我才意识到我需要更专业的数据库知识。这本书对于我这种非专业DBA用户来说，提供了一个非常友好的桥梁。它没有过度纠缠于底层I/O操作，而是集中火力讲解了如何高效地利用窗口函数（Window Functions，在2005中已经相当成熟）、公用表表达式（CTE）以及Pivot/Unpivot操作来重构复杂的数据集。书中那些关于如何使用分析函数实现“滚动平均值”、“同期对比”的T-SQL示例，简直是我的救星。我过去需要写冗长的自连接（Self-Join）才能实现的功能，通过书中的示例，我学会了用更简洁、更易读的CTE和分析函数来完成，不仅代码量大大减少，查询速度也提升了数倍。它让数据提取不再是痛苦的摸索，而变成了一种充满逻辑美感的创作过程。

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我是一名经验尚浅的OLTP系统开发者，这段时间我们遇到了一个棘手的性能瓶颈，所有的优化手段似乎都收效甚微，同事们推荐我看看这本关于SQL Server 2005的深度书籍。说实话，一开始我对“2005”这个版本号有点抗拒，毕竟现在新的版本功能迭代那么快，担心学了过时知识。但这本书的魅力恰恰在于它对系统内核和底层机制的剖析极为透彻，而这些基础原理，无论是2005还是如今的最新版，其核心逻辑是相通的，甚至可以说，2005这个“纯粹”的版本更能凸显SQL Server设计哲学的精髓。它花了大量的篇幅讲解了锁机制、隔离级别以及死锁的排查与预防，那些复杂的隔离级别对比表格，配上实际应用场景的模拟，让我这个过去总依赖默认设置的人，开始审慎地考虑为不同的业务场景选择最合适的隔离级别，从而在并发控制上做出了精确的权衡。书中对存储过程的编译和缓存机制的阐述尤其精妙，我过去总以为存储过程写完就一劳永逸了，读完后才明白，即使是存储过程，不当的参数嗅探和隐式转换也会带来灾难性的性能下降。这本书，更像是一本武功秘籍，教你如何理解内力运行的轨迹，而非仅仅停留在招式表面的华丽。

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如果要用一个词来形容我对这本书的感受，那就是“深度与广度的完美平衡”。在很多技术书籍中，要么是深入到只有内核工程师才看得懂的汇编级别，要么是浮于表面只做功能介绍。但这本书的作者显然对SQL Server的整个生态系统有着深刻的理解。除了核心的查询和管理，它还花了相当大的篇幅讨论了SQL Server与.NET Framework的集成，特别是关于CLR（公共语言运行时）的使用，这在当时是一个非常前沿且强大的功能扩展点。书中不仅展示了如何用C#编写自定义函数和存储过程来处理传统T-SQL难以解决的复杂字符串操作或加密解密任务，还细致地讲解了安全沙箱的配置和性能考量，这对于希望将应用逻辑与数据库逻辑更紧密结合的架构师来说，是无价之宝。这种跨越数据库与应用层的知识覆盖，使得这本书不仅是一本数据库参考书，更像是一本关于2005时代企业级数据应用架构的综合指南。它教会你如何利用平台提供的所有工具，而不是仅仅使用最基础的那一部分。

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这本书简直是为我这种SQL Server新手量身定做的！我刚开始接触数据库管理的时候，面对那个满是术语和复杂界面的管理工具简直晕头转向，感觉自己像个误闯了数据迷宫的探险者。市面上很多教程要么过于理论化，堆砌着晦涩难懂的官方文档翻译，要么就是只停留在表面的“点一点鼠标就能搞定”的操作演示，完全不涉及背后的原理和最佳实践。但是，这本书的讲解方式非常接地气，它没有一开始就让我去啃那些拗口的XMLA或MDX，而是从最基础的数据库设计理念入手，用清晰的比喻将事务处理、索引优化这些核心概念掰开了揉碎了讲。我记得当时对“聚集索引”和“非聚集索引”的区别感到非常困惑，翻阅了好几本书都没搞明白它们在磁盘上的物理存储差异，直到看了这本书里关于“电话簿”和“词典”的比喻，瞬间茅塞顿开。它教会了我如何去看执行计划，理解为什么我的一个简单查询会慢得像蜗牛爬行，并且提供了立即可用的优化思路。对于想从一个只会写`SELECT * FROM Table`的菜鸟，真正成长为一个能独立维护和优化中小型数据库的管理员来说，这本书提供的知识体系是坚实而可靠的。

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作为一个已经使用SQL Server多年的DBA，我手头上的资料五花八门，有微软官方的TechNet文档，也有各种针对新特性的白皮书，但缺乏一本能够系统梳理2005时代复杂功能集成与管理的综合指南。这本书填补了这个空白。它不仅仅是关于T-SQL语言本身的罗列，更是一部关于如何“治理”一个SQL Server实例的实战手册。我特别欣赏其中关于SQL Server Agent作业调度、维护计划的自动化配置那一部分。过去我们手动维护日志备份和索引重建工作，经常因为遗漏或时间安排不当导致系统性能波动。这本书提供了一套完整的、经过实战检验的自动化脚本和最佳实践流程，详细说明了如何利用维护计划向导，并结合自定义的存储过程来处理复杂的异构备份策略。更让我感到惊喜的是，它对高可用性（HA）和灾难恢复（DR）的介绍，虽然是基于2005年的技术，但对镜像（Mirroring）的原理和配置步骤讲解得无比细致，这对于我们目前正在评估老旧系统的迁移和升级方案时，提供了宝贵的历史视角和技术基线参考。它不是一本“怎么用”的书，而是一本“为什么这么设计”和“如何让它稳定运行百年”的工程学著作。

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