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页数:223

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出版时间:2009-2

价格:30.00元

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isbn号码:9787509511350

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《数据编织者：数据库设计与优化实战指南》 简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动商业决策、创新产品和优化运营的核心资产。而数据库，作为承载和管理这些宝贵数据的基石，其设计的好坏、优化程度的深浅，直接关系到整个信息系统的效率、稳定性和可扩展性。本书《数据编织者：数据库设计与优化实战指南》并非一本空泛的理论书籍，它是一份深入实践的路线图，旨在帮助读者掌握构建健壮、高效、可维护的数据库系统的核心技能。 本书将带领您从零开始，系统地学习数据库设计的全过程，并在此基础上，深入探讨各类优化策略，以应对日益增长的数据量和复杂化的查询需求。我们不回避现实世界中数据库面临的挑战，反而将这些挑战作为学习的起点，通过丰富的案例分析和详尽的操作指导，让您在理论学习的同时，更能获得实操的信心和能力。 核心内容 第一部分：数据库设计基石——从概念到实现的严谨流程 1. 理解业务需求，构建概念模型： 数据是什么？ 我们将首先探讨如何准确识别和定义业务中的关键实体、它们之间的关系以及每个实体所拥有的属性。这包括进行详尽的访谈、分析现有文档，并将这些信息转化为清晰的概念模型。 实体、属性与关系： 深入解析如何将业务概念转化为数据库中的实体（Tables）、属性（Columns）和它们之间的联系（Relationships）。我们将详细介绍各种类型的关系（一对一、一对多、多对多），以及如何在概念模型中清晰地表示它们。 UML建模与ER图绘制： 学习使用统一建模语言（UML）中的类图以及实体关系图（ER Diagram）来可视化和沟通数据库设计。我们将提供详细的绘制方法和最佳实践，确保模型的一致性和准确性。 2. 规范化设计——构建无冗余、高一致性的数据库结构： 为何需要规范化？ 深入剖析数据冗余带来的问题，如更新异常、插入异常和删除异常，以及规范化如何有效解决这些问题。 第一范式（1NF）到第五范式（5NF）： 逐一讲解各范式的定义、判断依据和实现方法。我们将通过大量的实例，演示如何将非规范化的表逐步转化为符合更高范式的表结构。 反范式化策略与权衡： 在掌握规范化理论后，本书将讨论在特定场景下，何时以及如何进行反范式化，以在读性能和写性能之间取得最优平衡。我们将分析反范式化的常见模式，如数据冗余、连接表、反范式化视图等，并指导读者如何评估其潜在风险。 3. 物理模型设计——将逻辑模型转化为高效的物理实现： 数据类型选择： 深入探讨不同数据库系统中常见数据类型的特性、适用场景以及性能影响。我们将指导读者根据数据特点选择最合适的数据类型，避免性能瓶颈。 索引设计——加速查询的利器： 详细讲解各种索引类型（B-tree, Hash, Full-text等）的原理、优缺点以及适用场景。我们将教授如何分析查询语句，识别潜在的索引需求，并指导读者如何创建、维护和评估索引的有效性。 主键、外键与约束： 强调主键的选择原则、外键的设置技巧以及各种数据完整性约束（NOT NULL, UNIQUE, CHECK）的应用，以保证数据的准确性和一致性。 视图、存储过程与触发器： 学习如何利用视图简化复杂查询、提高数据安全性；掌握存储过程的编写，实现批量操作和业务逻辑封装；理解触发器的作用，自动化数据处理和维护。 第二部分：数据库性能优化——释放数据的最大潜能 1. 查询优化——让SQL语句飞起来： 理解查询执行计划： 深入剖析数据库如何解析和执行SQL查询，学习如何阅读和理解查询执行计划（Explain Plan），识别其中的瓶颈，如全表扫描、不佳的连接顺序、低效的函数使用等。 SQL语句的优化技巧： 提供一系列实用的SQL优化技巧，包括但不限于：避免使用SELECT 、优化JOIN操作、合理使用WHERE子句、避免在WHERE子句中使用函数、使用UNION ALL代替UNION、选择合适的聚合函数等。 子查询与关联子查询的优化： 探讨子查询与关联子查询的性能差异，以及如何将其重写为更高效的JOIN操作。 性能调优工具的使用： 介绍常用的数据库性能分析和调优工具，指导读者如何利用它们来诊断和解决性能问题。 2. 数据库参数调优——精细化管理你的数据库引擎： 内存管理： 深入理解数据库的内存结构（如Buffer Pool, Cache等）及其重要参数，学习如何根据服务器硬件资源和业务负载进行合理配置，以提高缓存命中率，减少磁盘I/O。 I/O优化： 分析磁盘I/O对数据库性能的影响，学习如何通过调整参数、优化存储配置来提升I/O吞吐量。 并发控制与事务管理： 讲解事务的ACID特性、锁机制（行锁、表锁、页锁）以及隔离级别，理解它们对并发性能的影响，并学习如何根据业务需求选择合适的隔离级别。 统计信息与查询优化器： 强调统计信息的重要性，以及数据库如何利用统计信息来生成最优的查询执行计划，并指导读者如何更新和维护统计信息。 3. 硬件与操作系统层面的优化： 存储选择与配置： 讨论SSD、NVMe等不同存储介质的性能优势，以及RAID配置对数据库性能的影响。 网络优化： 分析网络延迟对分布式数据库和客户端连接的影响，以及如何进行网络配置优化。 操作系统参数调优： 简要介绍与数据库性能相关的操作系统参数（如文件句柄数、内存分配等），并指导读者如何进行初步的调优。 第三部分：高级主题与案例分析——应对复杂场景 1. 数据仓库与OLAP： 数据仓库设计理念： 讲解维度建模（Star Schema, Snowflake Schema）等数据仓库设计方法。 ETL流程： 介绍数据抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）的流程，以及其在数据仓库中的重要性。 OLAP查询优化： 针对数据仓库的特点，介绍OLAP查询的优化策略，如物化视图、分区等。 2. 分布式数据库与NoSQL： 分布式数据库原理： 简要介绍分布式数据库的基本概念，如数据分片、复制、一致性协议等。 NoSQL数据库的类型与适用场景： 介绍键值存储、文档数据库、列族数据库、图数据库等不同类型的NoSQL数据库，并分析它们在特定场景下的优势。 如何选择合适的数据库技术： 提供指导，帮助读者根据业务需求和数据特性，在关系型数据库和NoSQL数据库之间做出明智的选择。 3. 性能监控与故障排除： 关键性能指标： 识别和监控数据库的关键性能指标，如CPU使用率、内存使用率、磁盘I/O、连接数、慢查询等。 常用监控工具： 介绍常用的数据库监控工具，并指导读者如何设置告警和生成报告。 常见的数据库故障及排除方法： 结合实际案例，讲解数据库死锁、性能急剧下降、连接中断等常见故障的排查思路和解决方法。 本书特色 深度实践导向： 每一章都包含大量的代码示例、配置指导和操作步骤，确保读者能够动手实践，将理论知识转化为实际技能。 案例驱动学习： 结合实际业务场景，通过丰富的案例分析，讲解数据库设计和优化的具体应用，让学习过程更具针对性和启发性。 多维度知识体系： 覆盖数据库设计的完整生命周期，从需求分析、逻辑设计、物理设计到性能优化、高级应用，构建全面的数据库知识体系。 语言通俗易懂，避免专业术语堆砌： 尽管涉及专业技术，但本书力求用清晰、简洁的语言解释复杂的概念，让不同背景的读者都能理解和掌握。 注重权衡与取舍： 数据库设计和优化并非一成不变的规则，本书强调在不同场景下权衡各种因素，做出最适合的决策。 目标读者 本书适合以下人群： 初级数据库开发人员和管理员： 希望系统学习数据库设计和优化基础知识。 有一定经验的开发人员： 希望深入理解数据库内部机制，提升SQL编写和性能调优能力。 系统架构师： 需要在系统设计阶段做出合理的数据库选型和架构决策。 对数据管理和性能优化感兴趣的技术从业者： 希望全面提升在数据领域的核心竞争力。 通过学习《数据编织者：数据库设计与优化实战指南》，您将不再仅仅是数据库的使用者，更能成为一名掌控数据、驱动业务、解决复杂技术挑战的“数据编织者”。

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**评价二：** 说实话，我原本以为这会是一本枯燥乏味的教科书，充斥着晦涩难懂的公式和令人昏昏欲睡的理论陈述。然而，事实证明我的先入为主完全是错误的。这本书的叙述风格极其生动，作者仿佛是一位经验丰富的导师，用一种平易近人的口吻，将那些原本高深莫测的概念，层层剥开，化繁为简。阅读体验非常舒畅，它没有那种高高在上的说教感，而是充满了鼓励探索的意味。举例来说，它在解释某个复杂模型时，所引用的现实世界案例分析，贴切而又极具启发性，让我立刻就能理解理论在实际操作中的落地效果。这种“讲故事”式的教学方法，极大地降低了学习的心理门槛。我甚至发现自己在阅读过程中，会不自觉地拿起笔做笔记，不是因为内容太难，而是因为其精彩的论述激发了我记录灵感的冲动。这本书的价值，已然超越了单纯的知识传递，它更像是一种思维方式的启蒙。

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**评价一：** 这本书的装帧设计真是令人眼前一亮，那种沉稳的色调搭配精致的字体排版，透着一股专业气息，让人一看就知道这不是一本泛泛而谈的入门读物。我尤其喜欢它封面那种低调的奢华感，仿佛预示着内里蕴藏着扎实的理论功底和前沿的技术洞察。初翻几页，那种对细节的把控就让人印象深刻，无论是术语的定义还是图表的绘制，都显得格外精准和用心。虽然我还没来得及深入研读每一章，但从目录结构来看，其对整个信息管理领域的覆盖面相当广博，从基础架构到高级应用，似乎都进行了深入的梳理。特别是章节之间的逻辑过渡，设计得非常流畅自然，显示出作者对学科体系的深刻理解，而不是简单地堆砌知识点。这本书的厚度也足够令人信服，拿在手上沉甸甸的，感觉就像是抱了一个知识的宝库。我期待着它能为我在信息系统构建的复杂迷宫中，指引出一条清晰且高效的路径。它的存在本身，就是一种对高品质学术要求的肯定。

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**评价四：** 从排版和印刷质量来看，出版商这次真是下足了本钱。纸张的质感非常出色，长时间阅读也不会有那种刺眼的荧光感，对保护视力考虑得十分周到。更值得称赞的是，书中那些复杂的流程图和架构示意图，色彩过渡自然，线条清晰锐利，即便是最细微的连接关系也一目了然，这对于理解系统设计至关重要。我特别喜欢它对关键术语的定义处理方式——通常采用加粗并配以侧边栏解释，确保读者不会因为一两个生僻词汇而中断思路。这种对阅读体验的极致追求，使得学习过程变得异常顺畅和愉悦。相较于那些内容堆砌、设计粗糙的教材，这本书简直是业界良心。它体现了一种对知识的尊重，也体现了对读者时间的珍视。可以说，这本书的硬件条件，完全配得上其深厚的内在价值。

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**评价三：** 我最近正在为一个大型企业的数据迁移项目做准备，所以对任何涉及数据结构和底层逻辑的书籍都保持着高度的警惕和审视。这本书在处理数据模型和关系设计的部分，展现出了令人赞叹的深度和前瞻性。它不仅仅停留在传统的规范化理论上，更着重探讨了在大数据背景下，如何平衡数据一致性与查询效率的矛盾。我特别关注了其中关于“非关系型数据存储优化”的章节，作者提出的几种混合架构的优劣分析，非常中肯且具有实操指导意义，这在很多同类书籍中是难以见到的。它没有回避实际工作中遇到的那些“灰色地带”，反而直面问题，并提供了经过深思熟虑的解决方案框架。这说明作者不仅拥有扎实的学术背景，更具备丰富的工程实践经验，能够站在一线开发者的角度去思考问题。这本书无疑是为那些渴望从理论走向实战的专业人士准备的。

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**评价五：** 这本书在探讨技术演进和未来趋势的部分，展现出了非凡的洞察力。它没有沉溺于介绍当前最热门的那些技术名词，而是深入剖析了驱动这些技术变革背后的核心驱动力——例如用户行为的变迁、算力成本的结构性变化等。我读到关于“个性化推荐算法的伦理边界”那一节时，深感震撼，作者将其上升到了社会学和哲学层面进行思辨，这绝非一般的技术手册所能企及的视野。它引导读者跳出“如何实现”的局限，去思考“为何实现”和“应该如何负责任地实现”。这种宏观的格局和批判性的思维训练，对于任何想要在技术领域持续发展的人来说，都是至关重要的。它提供的不只是工具箱里的扳手，更是设计蓝图的指导思想，让人受益匪浅。

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