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页数:354

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出版时间:2009-8

价格:39.80元

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isbn号码:9787302205975

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• 陈编程
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现代社会的数据驱动决策：从原理到实践的深度解析 本书聚焦于构建和管理高效、可靠的数据系统，帮助读者掌握支撑现代商业智能、科学研究乃至日常运营的核心技术。本书并非关注特定数据库工具的使用手册，而是深入剖析数据处理、存储和分析背后的基础理论、架构模式以及前沿趋势。 --- 第一部分：数据哲学与基础理论的重塑 本部分将读者从对具体SQL语法的刻板印象中解放出来，转向理解数据作为一种资产的本质和结构化思维的建立。我们探讨数据在企业生态系统中的价值链定位，并以此为基础，构建坚实的数据认知框架。 第一章：信息时代的基石——数据范式与抽象思维 本章首先探讨信息论在数据管理中的应用，理解信息的熵与冗余度。我们深入剖析关系代数的数学基础，如何将复杂的现实世界映射到规范化的二维结构中。重点解析第一范式到BCNF的演进逻辑，强调范式化并非教条，而是降低数据不一致性风险的工程手段。同时，引入非关系型数据模型的初步概念，对比其在特定场景下（如文档、键值对）的优势，为后续的混合数据架构打下基础。 第二章：事务的艺术与一致性的承诺 理解数据库系统的核心挑战——如何保证数据在并发操作下的正确性。本章详细阐述ACID特性在分布式环境下面临的挑战。我们将剖析隔离级别（从Read Uncommitted到Serializable）的底层实现机制，包括锁的类型（共享锁、排他锁）及其粒度控制。此外，深入探讨多版本并发控制（MVCC）的工作原理，以及时间戳和乐观并发控制（OCC）在高性能系统中的权衡取舍。 第三章：性能的瓶颈与查询优化的本质 性能优化绝非是修改几条查询语句那么简单。本章从系统层面解构查询执行计划的生成过程。我们会详细分析代价模型（Cost Model）的构成，如何评估I/O、CPU消耗和内存占用。内容涵盖索引结构的高级应用，比如B+树的变种（如GIST, R-Tree）及其适用场景，位图索引的效率分析，以及复合索引的最左匹配原则的深入理解。此外，我们将探讨查询重写器（Rewriter）的工作机制，以及如何通过统计信息优化器进行有效“沟通”。 --- 第二部分：大规模数据架构与系统设计 在数据量呈指数级增长的今天，单机系统的局限性日益明显。本部分专注于设计可扩展、高可用、高性能的数据服务层架构。 第四章：分布式数据存储的挑战与解决方案 本章深入探讨数据分区（Sharding）的策略，包括基于范围、哈希和列表的分区方法，以及动态重分配的复杂性。核心内容在于一致性哈希算法的精妙之处，如何最小化数据迁移带来的系统负载。我们将解析CAP定理在实际系统设计中的应用，并详细对比Paxos、Raft等主流一致性协议的原理、选举过程和日志复制机制，理解它们如何保证在网络分区下的数据强一致性。 第五章：流式数据处理的实时革命 传统批处理的滞后性已无法满足现代业务需求。本章转向实时数据管道的设计。我们将分析事件驱动架构（EDA）的核心概念，区分消息队列（Message Queues）与流处理平台（Stream Processing Platforms）的定位差异。重点剖析时间窗口（Windowing）的类型：滚动窗口、滑动窗口和会话窗口在不同业务场景下的精确计算方法，以及如何处理数据延迟和乱序问题（Watermarking机制）。 第六章：数据仓库的演进与分析性存储 本章关注如何将海量、异构数据转化为可分析的洞察。我们将解析面向分析型负载的存储结构，对比行式存储与列式存储的读写效率差异。深入探讨星型模型与雪花模型的建模思想，理解事实表与维度表的正确划分原则。此外，我们将审视现代数据仓库架构（如Lambda和Kappa架构）的融合与演变，探讨物化视图（Materialized Views）在预聚合中的作用。 --- 第三部分：数据质量、安全与治理 数据资产的管理，离不开对质量、安全和合规性的严苛要求。本部分将数据管理提升到企业治理的高度。 第七章：数据质量的量化与持续改进 数据质量不仅仅是“数据没有错”。本章定义了数据质量的六大维度：准确性、完整性、一致性、及时性、有效性和唯一性。我们将探讨如何建立数据质量的度量体系（Data Quality Metrics），以及如何利用数据剖析（Data Profiling）工具自动发现数据中的异常模式。重点在于如何设计嵌入在数据摄取管道中的“质量门禁”，实现问题的前置拦截，而非事后清理。 第八章：数据安全与访问控制的深度防御 数据安全是构建信任的基础。本章不局限于传统的身份验证，而是深入研究基于角色的访问控制（RBAC）和基于属性的访问控制（ABAC）的差异与实现细节。我们将剖析数据脱敏（Data Masking）技术，包括动态脱敏和静态脱敏，以及它们在保护隐私数据（如PII）合规性方面的应用。对于加密技术，我们将讨论静态数据加密（Encryption at Rest）和传输中数据加密（Encryption in Transit）的最佳实践。 第九章：数据治理与元数据管理的核心框架 本章阐述数据治理的组织结构、政策制定和技术支撑。元数据管理被视为治理的神经中枢。我们将区分技术元数据、业务元数据和操作元数据的收集与维护。内容涵盖构建数据血缘（Data Lineage）图谱的必要性，以及如何利用数据目录（Data Catalog）工具，提升数据资产的可发现性、可理解性和可信赖性，从而真正实现数据驱动的组织转型。 --- 本书面向对象： 本书面向所有希望超越基本CRUD操作，掌握数据系统深层原理和架构设计能力的软件工程师、数据架构师、数据科学家以及技术管理人员。阅读本书后，您将具备从零开始设计、优化和治理复杂数据生态系统的能力，并能根据业务需求选择和整合最合适的技术栈。

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这本书简直是为像我这样从零开始，但又决心要彻底掌握SQL的读者量身定做的。我之前尝试过一些在线教程，但总是觉得碎片化，缺乏系统性，学了之后也很快遗忘。直到我遇见了《SQL实用教程》，一切都变得不一样了。它没有上来就灌输那些晦涩难懂的理论，而是从最基础的数据库概念讲起，比如什么是数据库，什么是表，什么是记录，什么是字段，这些最最核心的东西，作者用非常生动形象的比喻解释了，我一下子就明白了，感觉自己好像一下子打开了新世界的大门。接着，它循序渐进地介绍了SQL的各种语句，从最简单的SELECT语句，到复杂的JOIN，再到后面让我头疼的子查询和窗口函数，这本书都一一涵盖了，而且讲解得非常透彻，不是那种“知其然不知其所以然”的介绍，而是能让你真正理解为什么这么写，以及在什么场景下使用。

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我是一名长期从事数据录入和简单报表制作的工作者，一直以来我都觉得自己的工作效率和能力提升受到了限制，但又不知道从何下手。偶然的机会，我读到了《SQL实用教程》，这本书彻底点燃了我学习SQL的热情。它用非常直观的方式解释了如何从海量的数据中提取我真正需要的信息，如何进行数据的清洗和整合，以及如何生成更具洞察力的报表。书中的讲解非常实用，让我能够迅速掌握常用的SQL查询技巧，并且能够根据实际需求编写出更复杂的查询语句。我尤其喜欢书中关于数据聚合和分组的章节，让我明白了如何从宏观上把握数据，而不仅仅是零散的记录。这本书的价值在于，它能够直接提升我的工作能力，让我不再满足于简单的复制粘贴，而是能够主动地去挖掘数据价值。

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我是一名正在为转行做准备的职场人士，数据分析是我的目标方向，而SQL无疑是数据分析的基石。在寻找合适的学习资料时，我做了很多功课，对比了市面上不少书籍。《SQL实用教程》在我眼中脱颖而出，因为它不仅仅是一本“手册”，更像是一个“向导”。它从最基础的数据库设计原则讲起，让我理解了为什么需要数据库，以及如何组织数据才能更高效。然后，它对SQL的各个组成部分进行了详细的拆解，例如DML、DDL、DCL，并且在讲解每个语句时，都配有大量清晰易懂的示例，这些示例并非凭空捏造，而是能够反映真实业务场景中的问题，让我能够学以致用，举一反三。这本书的逻辑结构非常清晰，章节之间的衔接也很自然，我感觉自己学习起来一点都不费力，而且能够牢固地掌握知识点。

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作为一名软件开发人员，我对数据库的理解一直是“够用就好”的模式，很少去深入研究。但是，随着项目复杂度的增加，我发现很多性能瓶颈都出在数据库层面，而我却束手无策。《SQL实用教程》给了我一个全新的视角。它不仅仅是介绍SQL的各种语法，更重要的是，它深入剖析了SQL语句的执行过程，讲解了不同语句的效率差异，以及如何通过合理的数据库设计和SQL编写来提升系统性能。书中关于事务、锁机制、并发控制等章节，对我来说尤其重要，让我能够更好地理解数据库的底层运作原理，并在实际开发中避免一些潜在的错误。这本书的深度和广度都非常出色，能够帮助我从“使用者”升级为“优化者”。

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我是一个对新技术充满好奇心的人，一直想学习一些能够让我看起来更“专业”的技能。《SQL实用教程》满足了我的这一愿望。这本书的写作风格非常现代化，语言通俗易懂，排版也很舒服，阅读起来是一种享受。我喜欢它循序渐进的学习路径，让我能够一步一个脚印地掌握SQL的知识。书中的案例都非常经典，而且作者在讲解过程中，总是会穿插一些“小贴士”和“注意事项”，这些细节对于我这样的初学者来说，简直是无价之宝，能够帮助我少走很多弯路。这本书让我觉得，学习SQL并不像我想象的那么难，只要有好的引导，任何人都可以掌握这项重要的技能。

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我是一名计算机专业的学生，在学校的学习中，我们接触过SQL，但总感觉老师讲的有些“点到为止”，很多细节和实际应用场景我们并没有深入了解。阅读《SQL实用教程》之后，我才真正体会到SQL的魅力。这本书的作者对SQL的理解非常深刻，他不仅讲解了语法，更重要的是分享了他对SQL性能优化和实际应用中的一些“坑”的经验。书中对于索引的使用、查询优化器的原理等内容，讲解得非常细致，让我对如何写出高效的SQL有了更深的认识。我之前一直认为SQL只是一个简单的查询工具，现在才明白，它是一门艺术，需要精妙的设计和调优。这本书让我对数据库技术产生了浓厚的兴趣，也为我未来的职业发展打下了坚实的基础。

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作为一名非计算机专业的学生，我对编程和数据库一直心存畏惧，总觉得那是高深莫测的领域。然而，《SQL实用教程》彻底改变了我的看法。这本书的语言风格非常亲切，就像一位经验丰富的朋友在耐心地教你一样，没有那些令人望而却步的专业术语，即使是初学者也能轻松理解。书中的例子都非常贴近实际应用场景，我甚至能想象到自己未来在工作中会如何运用这些知识。最让我印象深刻的是，它不仅仅是教你如何写SQL语句，更重要的是教会你如何“思考”SQL，如何分析问题，如何设计更优的查询方案，这对我来说是质的飞跃。我曾经尝试过其他资料，但要么过于理论化，要么过于狭窄，这本书的广度和深度恰到好处，能够构建起一个完整的SQL知识体系，让我不再感到迷茫。

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我是一名市场营销人员，工作中需要经常分析大量的用户行为数据，找出营销活动的规律和效果。《SQL实用教程》是我接触过的最好的数据分析入门书籍之一。它用非常直观的方式教会我如何从数据库中提取出我需要的数据，如何进行数据的筛选、排序、聚合，以及如何通过SQL语句实现复杂的计算和分析。书中关于窗口函数和CTE（公共表表达式）的讲解，更是让我眼前一亮，让我能够轻松地处理一些之前觉得非常棘手的计算问题。这本书的实用性极强，我能够在学习的同时，直接将所学到的知识应用到我的日常工作中，大大提升了我的工作效率和分析能力。

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我对数据可视化一直很感兴趣，但苦于没有扎实的SQL基础，无法从原始数据中提取出有意义的信息。偶然看到《SQL实用教程》，这本书彻底打消了我的顾虑。它用非常清晰易懂的方式讲解了SQL的各种查询方法，让我能够轻松地从庞杂的数据集中抽取我想要的部分。书中关于数据聚合、连接、子查询等内容的讲解，都非常到位，能够帮助我构建出满足数据可视化需求的数据集。我尤其喜欢书中关于时间序列数据处理和用户行为分析的案例，这些案例让我看到了SQL在实际数据分析中的巨大潜力。这本书的价值在于，它不仅教授了我SQL的技能，更重要的是，它让我看到了数据背后的故事，为我的数据可视化之路打下了坚实的基础。

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我是一名拥有多年编程经验的开发者，但坦白说，我对SQL的理解一直停留在基础层面，很多高级特性和优化技巧都知之甚少。直到我翻开了《SQL实用教程》，我才发现自己还有很大的提升空间。这本书的深度和广度都让我感到惊喜，它不仅覆盖了SQL的方方面面，而且在讲解每个知识点时，都充满了作者的见解和经验。我特别喜欢书中关于数据库范式、数据建模的章节，让我对如何设计一个健壮、可扩展的数据库有了更深刻的理解。同时，它还详细介绍了各种SQL性能优化的方法，让我能够写出更高效、更稳定的查询语句。这本书的内容之丰富，足以让任何有经验的开发者都受益匪浅。

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