具体描述
"A Developer's Guide to Data Modeling for SQL Server explains the concepts and practice of data modeling with a clarity that makes the technology accessible to anyone building databases and data-driven applications. "Eric Johnson and Joshua Jones combine a deep understanding of the science of data modeling with the art that comes with years of experience. If you're new to data modeling, or find the need to brush up on its concepts, this book is for you." -Peter Varhol, Executive Editor, Redmond Magazine Model SQL Server Databases That Work Better, Do More, and Evolve More Smoothly Effective data modeling is essential to ensuring that your databases will perform well, scale well, and evolve to meet changing requirements. However, if you're modeling databases to run on Microsoft SQL Server 2008 or 2005, theoretical or platform-agnostic data modeling knowledge isn't enough: models that don't reflect SQL Server's unique real-world strengths and weaknesses often lead to disastrous performance. A Developer's Guide to Data Modeling for SQL Server is a practical, SQL Server-specific guide to data modeling for every developer, architect, and administrator. This book offers you invaluable start-to-finish guidance for designing new databases, redesigning existing SQL Server data models, and migrating databases from other platforms. You'll begin with a concise, practical overview of the core data modeling techniques. Next, you'll walk through requirements gathering and discover how to convert requirements into effective SQL Server logical models. Finally, you'll systematically transform those logical models into physical models that make the most of SQL Server's extended functionality. All of this book's many examples are available for download from a companion Web site. This book enables you to * Understand your data model's physical elements, from storage to referential integrity * Provide programmability via stored procedures, user-defined functions, triggers, and .N ET CLR integration * Normalize data models, one step at a time * Gather and interpret requirements more effectively * Learn an effective methodology for creating logical models * Overcome modeling problems related to entities, attribute, data types, storage overhead, performance, and relationships * Create physical models-from establishing naming guidelines through implementing business rules and constraints * Use SQL Server's unique indexing capabilities, and overcome their limitations * Create abstraction layers that enhance security, extensibility, and flexibility
作者简介
目录信息
读后感
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用户评价
这本书的价值远超我的预期！作为一名刚刚入门数据建模领域的开发者，我曾经为选择一本合适入门书籍而苦恼。市面上的书籍要么过于理论化，要么过于浅显，很难找到一本既能打下坚实基础，又能兼顾实际操作的。这本书完美地解决了我的困扰。它的内容非常全面，从数据建模的基本原理，到SQL Server在数据建模中的具体应用，都进行了细致的讲解。我特别喜欢书中关于“理解业务需求是建模的第一步”的强调，这让我认识到，数据建模并非孤立的技术活动，而是与业务紧密相连的。书中提供了许多生动的案例，例如如何为电商平台、CRM系统设计数据库模型，这让我能够将所学的知识应用到实际场景中。作者在讲解过程中，还穿插了一些关于数据质量、数据一致性的讨论，这让我意识到，一个好的数据模型不仅要易于理解和使用，更要能够保证数据的准确性和可靠性。我从这本书中学到了很多实用的技巧，比如如何有效地使用主键、外键，如何设计合适的索引，以及如何进行数据库的规范化。这本书让我对SQL Server数据建模有了更深刻的理解，也让我对未来的学习和工作充满了信心。
评分我是一名从业多年的数据库管理员，一直以来都对如何构建高效、可靠的数据存储系统充满热情。虽然我对SQL Server的日常维护和性能调优已经驾轻就熟，但在数据建模的理论深度和系统性方面，我总觉得还有提升的空间。这本书的出现，就像为我打开了一扇新的大门。它不仅仅是关于如何“画图”，更是深入到了数据模型背后的业务逻辑和技术实现。作者在讲解概念模型、逻辑模型和物理模型时，都辅以大量的SQL Server语句和截图，这使得抽象的概念变得非常具体。我特别欣赏书中关于“建模的艺术”的探讨，它强调了建模并非一成不变的规则，而是需要根据具体业务场景进行灵活调整和优化。书中对于各种数据建模范式的讲解，例如第一、第二、第三范式以及BCNF，都进行得很透彻，并解释了它们在实际应用中的意义和影响。此外，书中还涵盖了许多关于数据仓库设计的重要原则，如ETL流程的设计、事实表和维度表的构建等，这些内容对我而言都极具价值。我感觉这本书不仅刷新了我对数据建模的认知，也让我对未来如何设计和维护更大、更复杂的数据系统有了更清晰的方向。
评分这本书简直是为我量身定做的！我是一名在一家中小型企业工作的软件开发人员，日常工作中需要处理大量的数据，但一直以来，我对数据建模的理解都停留在比较基础的层面，常常在设计数据库结构时感到力不从心，不知道如何才能更好地组织数据，保证数据的完整性和效率。看到这本书的名字，我当时就眼前一亮，心想这可能就是我一直在寻找的宝藏。拿到书后，我迫不及待地翻开，内容果然没有让我失望。它循序渐进地讲解了数据建模的各种核心概念，从最基础的实体、属性、关系讲起，一直深入到如何根据业务需求进行概念模型、逻辑模型和物理模型的转换。作者的讲解非常清晰，即使是像我这样初学者，也能很快理解。而且，书中提供了大量的SQL Server的实际案例，这对我来说太有用了！我可以在实际操作中学习，将理论知识与实践紧密结合，解决我在工作中遇到的实际问题。最让我惊喜的是，书中还介绍了一些高级的数据建模技术，比如维度建模和范式理论的应用，这让我看到了更广阔的视野，也让我能够为公司设计出更加健壮、可扩展的数据库系统。这本书的语言风格也比较亲切，像是经验丰富的前辈在手把手地指导你，让我感觉学习的过程充满了乐趣，而不是枯燥的理论灌输。我强烈推荐给所有需要深入理解SQL Server数据建模的开发者。
评分我一直认为，扎实的数据建模能力是成为一名优秀SQL Server开发人员的基石，但市面上能够将这一主题讲透彻的书籍却并不多见。这本书的出现，填补了这一空白。我特别喜欢作者在书中对于“数据即资产”的强调，这让我从一个全新的角度去审视数据建模的工作。它不仅仅是技术层面的搭建，更是对企业核心资产的一种规划和管理。书中对于不同类型的数据模型（如关系型模型、维度模型）的优劣势分析，以及在不同场景下的适用性讲解，都非常到位。我印象深刻的是，作者并没有回避数据建模过程中可能遇到的各种挑战，比如数据集成、数据迁移、性能瓶颈等，并提供了切实可行的解决方案。书中关于SQL Server特有的一些高级特性在数据建模中的应用，例如索引优化、分区技术、视图的合理使用等，也让我学到了很多实用的技巧。让我觉得惊喜的是，作者还穿插了一些关于数据安全性和合规性的讨论，这在当前数据环境下显得尤为重要。这本书的结构安排合理，语言流畅，对于有一定SQL Server基础的读者来说，阅读起来会非常顺畅，并且能够迅速吸收其中的精华。它是一本真正能够帮助开发者提升实战能力的工具书。
评分作为一名在数据分析领域摸爬滚打了几年的人，我一直对数据建模的严谨性和重要性深有体会。很多时候，数据分析的瓶颈并非来自于算法或者工具，而是根源于数据本身的不规范、不完整或者错误的结构。因此，我一直在寻找一本能够帮助我系统性地提升数据建模能力的书籍。这本书的出现，无疑是一场及时雨。它的内容涵盖了数据建模的方方面面，从最基础的ER模型到更复杂的星座模型、雪花模型，都进行了深入浅出的剖析。作者在讲解过程中，非常注重理论与实践的结合，大量的SQL Server代码示例和实际业务场景的应用，让抽象的模型概念变得触手可及。我尤其欣赏书中关于“业务驱动的数据建模”的理念，它强调了数据模型的设计必须紧密围绕业务需求展开，而不仅仅是为了满足技术上的规范。这一点对于很多初学者来说，往往是容易被忽略的。此外，书中还详细介绍了如何处理数据冗余、如何优化查询性能，以及如何进行数据治理等关键性问题，这些内容对于提升数据质量和分析效率至关重要。读完这本书，我感觉自己对数据世界的理解又上了一个台阶，对如何设计更优质的数据仓库有了更清晰的思路。这本书不仅适合数据库开发人员，也强烈推荐给数据分析师、BI工程师以及任何想要深入理解数据底层结构的人。
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