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出版者:O'Reilly Vlg. GmbH & Co.

作者:Lynn Beighley

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2008-01-01

价格:0

装帧:Perfect Paperback

isbn号码:9783897217607

丛书系列:

图书标签:

• SQL
• 数据库
• 编程
• 数据分析
• 教程
• 德语
• 技术
• 计算机科学
• 学习
• 实践

《从零开始的数据库设计与实现》 一部全面深入、面向实践的数据库技术宝典 在这信息爆炸的时代，数据已成为企业和组织最宝贵的资产。无论是支撑复杂的业务系统、驱动精准的商业决策，还是构建前沿的人工智能模型，其基石都离不开一个稳定、高效、可靠的数据库系统。然而，从最初的需求分析到最终的系统部署与优化，数据库的生命周期充满了技术挑战与设计权衡。 《从零开始的数据库设计与实现》正是在这样的背景下应运而生。本书并非泛泛而谈数据库的概念，而是以一种结构化、递进式的学习路径，旨在将读者从数据库领域的初学者，培养成为能够独立完成复杂数据库项目设计、开发与维护的专业人士。我们深信，掌握数据库的核心原理和工程实践，是任何现代软件工程师不可或缺的核心技能。 本书的结构设计严格遵循了数据库系统的完整生命周期，共分为七个核心部分，涵盖了从理论基础到高级性能调优的全部关键环节。 --- 第一部分：数据库基础与关系代数（奠定坚实理论基石） 本部分专注于构建读者对数据管理的深刻理解。我们首先从信息管理的历史演变切入，解释为何关系模型能够主导数据存储领域数十年。 数据模型导论： 详细解析了层次模型、网状模型，并重点阐述了实体-关系（E-R）模型作为设计蓝图的重要性。通过大量实例，教授如何将现实世界的业务需求准确地映射为E-R图，包括实体识别、属性定义以及各种复杂的关系类型（一对一、一对多、多对多）的建模。 关系代数与元组演算： 深入探讨了关系代数的核心运算（选择、投影、连接、除法等），这是理解SQL查询优化器工作原理的理论基础。我们不仅展示了如何使用这些代数运算来表达复杂查询，更强调了它们与实际SQL语句之间的等价性，为后续的高级查询优化打下坚实基础。 数据规范化理论（Normalization）： 详细剖析了范式（1NF, 2NF, 3NF, BCNF）的定义、推导过程及其在减少数据冗余、避免更新异常中的关键作用。同时，本书也讨论了超越BCNF的高级范式（如4NF, 5NF）的应用场景和实际工程中的权衡取舍，避免了“过度规范化”带来的性能陷阱。 --- 第二部分：SQL语言的精深掌握（从查询到编程的桥梁） SQL是数据库交互的通用语言，本书致力于超越基础的`SELECT FROM table`，深入挖掘其强大的编程和管理能力。 标准SQL的全面覆盖： 覆盖了数据定义语言（DDL）、数据操作语言（DML）以及数据控制语言（DCL）的所有重要命令。特别关注窗口函数（Window Functions）、公用表表达式（CTE）在复杂报表生成中的应用，以及如何利用`MERGE`语句实现高效的Upsert操作。 存储过程、函数与触发器： 详细讲解了如何使用T-SQL或PL/SQL等过程化扩展语言来封装业务逻辑。重点讨论了触发器在保证数据一致性、实现业务审计方面的强大作用，并警示了过度使用触发器可能导致的性能瓶颈和调试困难。 事务管理与隔离级别： 事务是保证数据正确性的核心。本书深入解析了ACID特性，并详细对比了SQL标准定义的四种隔离级别（Read Uncommitted到Serializable）的实现机制、数据现象（脏读、不可重复读、幻读）及其在不同业务场景下的选择策略。 --- 第三部分：数据库物理设计与存储结构（探究性能的内在机制） 成功的数据库应用不仅依赖于良好的逻辑设计，更依赖于高效的物理存储结构。本部分将带领读者深入到磁盘和内存层面。 数据存储结构： 剖析了堆（Heap）表和索引组织表（IOT）的内部结构。重点讲解了数据页（Page）的组织、记录的物理布局以及行溢出（Row Chaining/Migration）的原理。 索引的艺术： 这是本书最核心的性能章节之一。详细介绍B树（B-Tree）、B+树的结构原理，以及它们如何优化磁盘I/O。在此基础上，深入探讨了聚簇索引（Clustered Index）与非聚簇索引（Non-Clustered Index）的区别与适用场景，并引入了位图索引（Bitmap Index）和函数索引等高级索引类型。 查询优化器探秘： 揭示了查询优化器（Cost-Based Optimizer, CBO）的工作流程，包括成本模型、统计信息的重要性、执行计划的读取与分析。通过实际案例，演示如何通过调整查询结构或更新统计信息来引导优化器生成更优的执行计划。 --- 第四部分：并发控制与数据完整性（保障系统可靠运行） 在高并发环境下，如何保证多用户访问数据时的正确性，是衡量数据库系统健壮性的关键指标。 锁机制的深度解析： 详细区分了共享锁（S）、排他锁（X）、意向锁等多种锁类型，以及它们在行级、页级和表级上的应用。重点讲解了两阶段锁定协议（2PL）及其在并发控制中的作用。 死锁的检测与预防： 分析了死锁产生的四个必要条件，并教授了如何通过等待图（Wait-For Graph）检测死锁，以及数据库系统采取的预防（如设置超时）和解决（如事务回滚）策略。 数据完整性约束的实现： 除了外键约束，本书还探讨了Check约束、Unique约束的底层实现，以及它们如何与事务和锁机制协同工作，确保业务规则的强制执行。 --- 第五部分：数据库的扩展与高可用性（面向生产环境的架构） 现代应用要求数据库具备极高的可用性和可伸缩性。本部分聚焦于如何构建企业级的数据库解决方案。 备份与恢复策略： 详细阐述了全量备份、差异备份和日志备份（如WAL/Redo Log）的机制。重点讲解了时间点恢复（Point-in-Time Recovery, PITR）的实战操作和灾难恢复流程设计。 复制技术（Replication）： 深入对比了主从复制、多主复制（Multi-Master）的架构优劣。详细讲解了基于日志（如基于Binlog或WAL）的异步、半同步和同步复制的技术细节，及其在读写分离架构中的部署实践。 集群与高可用（HA）： 介绍了故障转移（Failover）机制的工作原理，包括仲裁、心跳检测等。探讨了共享存储集群（如Oracle RAC）和无共享存储集群（如PostgreSQL生态中的Patroni）的设计哲学。 --- 第六部分：NoSQL与新型数据存储（拓宽技术视野） 关系模型并非万能，理解其局限性并掌握其他数据模型的适用场景至关重要。 CAP理论与BASE原则： 深入剖析了CAP理论的本质，以及NoSQL数据库如何根据业务需求在一致性、可用性、分区容错性之间做出取舍。 键值存储（Key-Value）： 以Redis为例，探讨其内存结构、持久化机制（RDB/AOF）以及Pub/Sub和事务的实现。 文档数据库（Document Store）： 以MongoDB为例，分析其灵活的Schema、聚合管道（Aggregation Pipeline）的使用，以及它在内容管理和目录服务中的优势。 图数据库（Graph DB）： 介绍如何使用Cypher等语言建模和查询复杂的关系网络，适用于社交网络、推荐系统等场景。 --- 第七部分：性能调优实战与监控（从“能用”到“极致”） 理论知识最终需要转化为卓越的性能。本部分是全书的实践高潮。 慢查询分析与诊断： 教授如何设置和使用慢查询日志，以及如何结合执行计划，系统性地定位查询瓶颈（如全表扫描、不当的连接顺序、参数嗅探问题）。 数据库内存管理： 详细解释数据库缓存（如InnoDB Buffer Pool, Shared Buffers）的工作原理，以及如何根据硬件资源和工作负载合理配置内存参数。 I/O子系统优化： 强调磁盘I/O在数据库性能中的决定性作用，讨论了SSD的引入对数据库性能带来的提升，以及如何通过配置日志（Redo Log/WAL）的写入策略来优化吞吐量。 应用层面的优化技巧： 讨论了批量操作、连接池管理、预编译语句（Prepared Statements）的使用，以及如何通过合理的批量提交策略来减少事务开销。 --- 总结： 《从零开始的数据库设计与实现》旨在提供一套完整的知识体系，确保读者不仅知道“如何做”（How），更理解“为什么这么做”（Why）。通过理论的深度解析和工程实践的紧密结合，本书将帮助读者构建起对现代数据存储和管理系统的全面、务实且深刻的认知，为构建下一代高性能、高可靠性的信息系统打下不可动摇的技术基石。

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这本书的封面设计得相当有品味，那种低调的深蓝和银色字体搭配，让人一眼就能感觉到它蕴含着扎实的专业气息。我之前在市面上看过好几本关于数据库的书籍，很多要么是浮于表面，要么就是过于学术化，读起来晦涩难懂。但这本书的排版和内容组织方式，却给我一种非常清晰、有逻辑的感觉。尽管我不是科班出身，但对于技术书籍的要求总是比较高，我期待的是那种能够真正带着我从零开始，一步步深入核心概念的著作。这本书的章节划分似乎非常合理，从基础概念的梳理，到复杂查询的优化技巧，中间穿插的案例也都很贴合实际工作场景。我尤其欣赏作者在介绍一些高级特性时，并没有直接堆砌语法，而是先解释了其背后的原理和解决的问题，这种“知其然，知其所以然”的教学方式，对于提升读者的内功非常有帮助。光是翻阅目录和初读前言，就让我对它接下来的内容充满了期待，希望它真能如书名所暗示的那样，将SQL的知识体系构建得坚实而全面。我注意到其中似乎有一部分内容是关于性能调优的，这正是我目前工作中急需突破的瓶颈，希望能从中获得醍醐灌顶的启发。

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老实说，当我拿到这本厚厚的资料时，第一反应是有点被它的分量吓到的，但翻开扉页后，我的疑虑就消散了。作者在处理那些抽象的SQL概念时，采用了极其生动形象的比喻和类比，这对于我们这些需要经常在业务需求和技术实现之间做翻译的职场人士来说，简直是福音。比如，它讲解事务隔离级别的那一章，完全没有采用那种枯燥的教科书式定义，而是构建了一个生动的多人协作场景，让“脏读”、“幻读”这些术语变得触手可及。我过去常犯的一个错误是，只记住了某些查询的写法，但并不理解为什么使用特定的JOIN类型或者子查询会导致不同的执行效率。这本书似乎正是针对这些“知其然而不知其所以然”的痛点进行了深度挖掘。更让我惊喜的是，它对不同数据库系统（比如Oracle、MySQL、PostgreSQL）之间SQL方言的差异也做了细致的对比和说明，这极大地拓宽了我的应用视野，避免了未来在跨平台迁移时掉入陷阱。这本书的深度和广度，远超出了我对于一本“工具书”的预期，它更像是一位经验丰富的前辈，手把手地带着你走过从入门到精通的每一个技术隘口。

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最近我对数据仓库和数据治理越来越感兴趣，发现自己最大的短板还是在于对底层数据操作语言的掌握不够精细。市面上大部分SQL教程都停留在了基础的CRUD层面，满足不了我处理海量数据和复杂报表的需求。而这本书，从其结构来看，显然是瞄准了更高阶的用户群体。我注意到它似乎涵盖了窗口函数、公用表表达式（CTE）的高级应用，甚至可能涉及到了存储过程和自定义函数的优化策略。这些都是在日常报表开发中能显著提升效率的关键技能点。我特别关注了其中关于索引设计的章节，希望它能提供一套系统化的方法论，而不是仅仅罗列几种索引类型。毕竟，在面对TB级别的数据集时，一个错误的索引选择可能意味着数小时的等待。这本书的论述风格非常严谨，每一个关键点的推导都逻辑链条清晰，没有那种为了凑篇幅而加入的填充内容。我感觉它更像是一份沉淀了多年实战经验的结晶，而不是简单的语法手册的堆砌，这对于追求高效和精准的专业人士来说，无疑具有极高的参考价值。

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我一直认为，技术书籍的价值不在于它包含了多少知识点，而在于它如何帮助读者建立起知识体系的内在联系。这本书在这方面做得非常出色。它并没有将各种SQL特性孤立地呈现，而是巧妙地将它们融入到一个连贯的“数据流”叙事中。例如，在讲解数据清洗和转换时，它自然而然地引入了窗口函数来处理分组数据，紧接着又引申到如何使用CTE来保持代码的可读性和可维护性。这种由浅入深、层层递进的讲解方式，使得学习过程非常顺畅，不容易产生知识断层。此外，本书的案例选择非常贴合现代数据应用的需求，涵盖了从OLTP（在线事务处理）到OLAP（在线分析处理）的多种场景。它似乎还探讨了如何利用SQL的特性来处理半结构化数据，这在当前微服务和NoSQL日益普及的背景下，显得尤为重要和前瞻。这本书的厚度是物有所值的，它提供的不是快速捷径，而是一条通往扎实掌握SQL底层逻辑的康庄大道。

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说实话，我已经很久没有遇到能让我一口气读完一个章节的书了。这本书的叙事节奏把握得非常好，让你总想知道“接下来会是什么？”。比如，在讲解如何优化一个复杂的涉及多层嵌套和复杂聚合的查询时，作者没有直接给出优化后的代码，而是先描述了原始查询的性能瓶颈，然后循序渐进地展示了如何通过重构思路、利用中间结果集等手段，逐步将执行时间缩短数十倍的过程。这种“问题-分析-解决方案”的结构，极大地增强了知识的吸收率。我特别喜欢作者在讲解过程中时不时插入的一些“陷阱提醒”，这些往往是新手最容易忽视，但老手却深有体会的细节，比如日期函数的隐式转换问题，或者在特定数据库版本下的性能差异。这本书不仅仅是在教你写SQL，更是在培养你“像数据库工程师一样思考”的能力。它提供了一种处理数据问题的思维框架，这种思维上的提升，远比记住几条语法规则要宝贵得多。

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