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出版者:

作者:Otey, Michael

出品人:

页数:272

译者:

出版时间:2008-12

价格:$ 45.19

装帧:

isbn号码:9780071546409

丛书系列:

图书标签:

• sql
• 2008
• SQL Server 2008
• 新功能
• 数据库
• Transact-SQL
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• 开发
• 安全性
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• Reporting Services
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深入探索现代数据管理：下一代数据库技术与实践 本书旨在为数据架构师、数据库管理员以及资深软件工程师提供一份关于当前主流数据库技术栈的全面、深入的指南。 本书内容完全聚焦于超越 SQL Server 2008 时代的数据库发展前沿，涵盖了云计算驱动的数据库服务、分布式系统的最新架构、NoSQL 范式的演进以及数据安全和合规性的前沿实践。我们相信，理解和掌握这些新的范式和工具，是构建面向未来、具备高可用性和弹性扩展能力的企业级应用系统的基石。 --- 第一部分：云原生数据库与弹性架构 本部分彻底摒弃了传统本地部署的思维定式，转向探索在领先的云平台（如 AWS、Azure、GCP）上构建和管理数据库的原生模式。 第一章：云数据平台的革命性转变 本章首先分析了从本地硬件采购到按需付费的云数据库服务的范式转移。我们将深入探讨云托管关系型数据库（如 Amazon RDS, Azure SQL Database, Cloud SQL）在自动化补丁管理、备份恢复和高可用性设置方面的优势与局限性。重点分析了云提供商如何通过底层硬件的抽象化，为用户提供前所未有的运维简化。 第二章：Serverless 数据库与按需扩展模型 深入研究 Serverless 数据库（如 Amazon Aurora Serverless, Azure Cosmos DB 的无服务器层）的内部工作原理。我们将剖析这些系统如何实现零停机时间的自动伸缩，以及开发者在设计面向 Serverless 架构的应用时必须考虑的连接管理和冷启动问题。本章将通过详细的性能测试案例，对比传统预置模式与 Serverless 模式在峰谷负载下的成本效益分析。 第三章：分布式事务与一致性模型 在分布式环境中，事务处理的复杂性急剧增加。本章聚焦于NewSQL 数据库（如 CockroachDB, TiDB）如何通过结合关系型数据库的 ACID 特性与 NoSQL 的水平扩展能力。我们将详细解析跨节点分布式事务协议（如 Raft/Paxos 的变体），并对比 Paxos 族算法与 Two-Phase Commit (2PC) 在现代高并发场景下的适用性，特别是对线性化一致性（Linearizability）的实现挑战与优化策略。 --- 第二部分：NoSQL 范式的深化与多模态数据管理 随着数据类型的日益多样化，单一的关系模型已不足以应对所有业务需求。本部分将深入探讨主流 NoSQL 数据库的最新发展及其在特定场景下的最佳实践。 第四章：面向图数据的深度探索 图数据库（如 Neo4j, Amazon Neptune）已成为处理复杂关系网络的标准工具。本章将超越基础的节点和边操作，重点讲解图算法的实际应用，包括 PageRank 在推荐系统中的应用、社区发现算法（如 Louvain 方法）以及如何优化 Cypher/Gremlin 查询以处理数十亿级别的图数据集。我们将讨论图数据库在知识图谱构建和欺诈检测中的最新架构演进。 第五章：文档数据库的演进：模式灵活性与性能权衡 文档数据库（MongoDB, Couchbase）正逐步引入更强的事务支持和更复杂的聚合管道。本章将分析多文档 ACID 事务的实现机制，并探讨在文档结构设计中如何平衡查询效率（通过嵌入）与数据冗余（通过引用）。此外，我们将对比文档数据库在处理地理空间数据和时间序列数据方面的最新索引技术。 第六章：时间序列与列式存储的专业化应用 针对物联网 (IoT) 和金融交易数据，时间序列数据库（如 InfluxDB, TimescaleDB）提供了无与伦比的写入吞吐量和时间范围查询性能。本章将分解数据压缩技术（如 Delta 编码、Chimp 压缩）在列式存储中的应用，并探讨如何利用数据分层（Hot/Warm/Cold Tiering）策略来优化成本和查询延迟。 --- 第三部分：数据安全、治理与高级分析集成 在数据爆炸性增长的时代，如何安全、高效地利用数据成为核心竞争力。本部分关注数据生命周期管理中的关键安全和分析环节。 第七章：数据安全前沿：零信任与动态数据脱敏 本章不再停留在传统的基于角色的访问控制（RBAC）。我们将深入探讨基于属性的访问控制（ABAC）模型，及其在动态授权决策中的应用。重点分析同态加密 (Homomorphic Encryption) 和 安全多方计算 (MPC) 如何在不解密数据的前提下进行数据分析，实现真正意义上的“数据可用不可见”。同时，详细阐述数据库审计日志在合规性（如 GDPR/CCPA）中的强制性要求和最佳实践。 第八章：数据湖与数据仓库的融合：Lakehouse 架构 Lakehouse 架构代表了数据存储的最新趋势，它试图结合数据湖的灵活性和数据仓库的结构化性能。本章将详细解析如 Delta Lake, Apache Hudi, Apache Iceberg 等开放表格式技术，它们如何为数据湖提供 ACID 事务、Schema 演进和版本控制能力，从而实现数据仓库级别的可靠性。 第九章：实时数据流处理与数据库集成 现代应用对延迟的要求日益严苛。本章聚焦于如何将流处理平台（如 Apache Kafka/Pulsar）与数据库系统无缝集成。我们将分析变更数据捕获（CDC）技术的最新进展，并探讨如何利用 CDC 将数据库事务实时同步到分析系统或缓存层，以支持实时仪表板和即时决策。 --- 第四部分：性能调优与未来展望 本书的最后部分关注数据库运维和性能优化的深度技术，并对数据管理领域的未来趋势进行前瞻性预测。 第十章：查询优化器的新范式 我们将详细解构现代查询优化器如何处理复杂查询。重点对比基于成本模型（Cost-Based Optimization, CBO）的传统方法与新兴的基于机器学习的优化器（ML-Powered Optimizer）。分析后者如何通过学习历史查询执行数据来改进基数估计和选择性预测，从而生成更优的执行计划。 第十一章：内存数据库与持久性内存 (PMEM) 的影响 探讨内存数据库（如 SAP HANA, Redis Enterprise）如何通过将数据永久驻留在内存中来突破 I/O 瓶颈。同时，深入研究持久性内存 (PMEM) 这种新型硬件，如何为数据库系统提供接近 DRAM 的速度和 NAND 闪存的持久性，以及如何重新设计日志和缓冲池结构以最大化 PMEM 的利用率。 第十二章：数据库的未来：AI 赋能与数据编织 展望未来，本章探讨数据编织 (Data Fabric) 概念，即通过智能层级统一管理和访问异构数据源。最后，讨论数据库即服务 (DBaaS) 的终极形态以及 AI 如何深入到数据库内核，从索引建议到自动故障恢复的全面自动化。 --- 总结： 本书假定读者已具备扎实的传统关系型数据库基础知识，并致力于将其职业技能栈提升到应对 21 世纪数据挑战的水平。通过详尽的架构分析和实际案例研究，本书将引导读者掌握构建和维护下一代高弹性、高安全、高性能数据系统的必要技术能力。

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这本书的出版，无疑是广大SQL Server开发和管理人员期待已久的盛事。作为一名长期在数据库领域摸爬滚打的工程师，我深知每一次技术革新的重要性，而Microsoft SQL Server 2008所带来的新特性，更是直接关系到我们日常工作的效率、系统的性能以及数据安全性的提升。这本书恰如其时地出现了，它仿佛一座桥梁，连接着我们对最新技术的好奇与实际应用之间的鸿沟。我特别关注书中是否能深入浅出地讲解那些核心的、具有颠覆性的新功能，例如，是否会详细阐述在性能优化方面有哪些突破性的进展，比如新的索引策略、查询优化器改进，又或者是数据压缩技术的进一步成熟和应用场景的拓展。同时，对于数据安全领域，SQL Server 2008是否引入了更为严谨的权限管理机制，或者在数据加密、审计方面是否有更强大的支持，这些都是我非常看重的部分。更不用说，对于开发者而言，新的T-SQL语法、存储过程的增强，以及与.NET Framework更深层次的集成，这些都会直接影响到应用程序的开发效率和功能实现。我期待这本书能够提供丰富的实例、清晰的步骤以及深入的原理剖析，让读者不仅知其然，更能知其所以然。毕竟，技术的掌握不仅仅是停留在表面的使用，而是要理解其背后的设计理念和实现机制，这样才能在复杂多变的实际项目中游刃有余，充分发挥新特性的优势，解决实际问题，提升工作价值。这本书的出现，让我有理由相信，我的SQL Server技能树将再次迎来一次重要的升级。

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作为一名致力于构建高可用、高可靠数据库系统的DBA，我对Microsoft SQL Server 2008的新特性，尤其是关于高可用性和灾难恢复方面的改进，抱有极大的兴趣。我一直关注着SQL Server在Always On Availability Groups（如果2008已经有了类似概念的早期版本）、故障转移集群（Failover Clustering）以及数据库镜像（Database Mirroring）等方面的演进。这本书的出现，让我希望能一窥SQL Server 2008在这些关键领域是否带来了显著的提升。例如，在故障转移方面，它是否提供了更快速、更平滑的自动故障转移机制，从而最大限度地减少业务中断时间？对于数据库镜像，新版本是否在同步和异步模式下都进行了优化，并且在容灾能力和性能表现上有所增强？更重要的是，我非常希望书中能够详细阐述SQL Server 2008在数据保护和恢复方面的新策略，比如更精细的备份和恢复选项，或者在增量备份和差异备份方面是否有了更高效的实现方式。随着业务对数据连续性和可用性要求的不断提高，任何一个能够有效降低停机风险、保障数据安全的功能都至关重要。我期待这本书能提供详尽的操作指南、配置示例以及故障排除技巧，帮助我更好地理解和部署SQL Server 2008的高可用性解决方案，从而构建出更加健壮和可靠的数据库基础设施。

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随着云计算和分布式系统的兴起，我对数据库如何在这些新环境中发挥作用产生了浓厚的兴趣。Microsoft SQL Server 2008的发布，据我了解，可能已经开始为云部署和分布式数据管理奠定基础。这本书的到来，让我有机会探究SQL Server 2008在这方面的潜力。我特别想知道，书中是否会探讨SQL Server 2008与Azure等云平台集成的可能性，例如，如何在云环境中部署和管理SQL Server实例，以及利用云服务来增强数据库的可伸缩性和可用性。此外，对于分布式数据管理，SQL Server 2008是否引入了新的技术来支持数据的分布式存储和查询，比如分布式事务管理、数据同步等？我更关注的是，书中是否会探讨SQL Server 2008在数据虚拟化或联邦查询方面的能力，即如何能够跨越多个数据源，实现统一的数据访问和查询？在我看来，一个能够适应未来技术发展趋势的数据库系统，是至关重要的，这本书能否帮助我理解SQL Server 2008在这一方向上的探索和实践，是我非常期待的。

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在我的日常工作中，数据安全始终是绕不开的重中之重。随着网络攻击手段的不断升级，以及企业对数据隐私保护要求的日益严格，我迫切需要了解最新的数据库安全技术。Microsoft SQL Server 2008的发布，据我所知，在安全方面引入了不少创新。这本书的到来，让我充满期待，希望它能全面解析SQL Server 2008在数据安全领域的新特性。我特别想知道，书中是否会详细介绍SQL Server 2008在透明数据加密（TDE）和列级加密方面的实现细节，包括加密算法的选择、密钥管理策略，以及它们对数据库性能可能产生的影响。此外，对于数据访问的权限控制，新版本是否提供了更为精细化的角色和权限管理模型，例如，能否实现对特定用户或用户组的行级安全策略（Row-Level Security）？而数据审计功能，是否得到了增强，能够提供更全面、更可定制的审计日志，以便于追踪非法访问和操作？我更关心的是，书中是否会深入探讨SQL Server 2008在防范SQL注入、跨站脚本（XSS）等常见Web安全威胁方面的措施，以及如何通过数据库层面的安全配置来增强应用程序的整体安全性。一本优秀的安全技术书籍，应该不仅仅停留在理论层面，更要提供实际操作的指导，帮助我们构建一道坚实的数据安全屏障，这本书能否做到这一点，是我非常关注的。

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随着大数据时代的到来，如何高效地存储、管理和查询海量数据成为了一个巨大的挑战。Microsoft SQL Server 2008的发布，据我了解，在处理大规模数据集和提高数据访问效率方面，引入了不少突破性的技术。这本书的出现，让我有机会深入探究这些新特性。我特别希望能从书中详细了解SQL Server 2008在数据分区（Partitioning）技术上的改进，比如是否提供了更灵活的分区策略，以及如何通过分区来优化查询性能和管理海量数据。此外，对于数据压缩（Data Compression）功能，我非常好奇其在SQL Server 2008中的实现细节，包括不同压缩级别对存储空间和查询性能的影响，以及在何种场景下使用压缩最为合适。我更关注的是，书中是否会探讨SQL Server 2008在全文搜索（Full-Text Search）方面的增强，例如，是否支持更复杂的查询语法、更快的索引构建速度，以及更精确的搜索结果？对于那些需要处理非结构化数据或半结构化数据的场景，SQL Server 2008是否在XML数据处理方面有了新的支持，或者能够更有效地集成外部数据源？一本能够帮助我应对大数据挑战的书籍，应该提供实用的指导和最佳实践，帮助我充分发挥SQL Server 2008的能力，这本书能否做到这一点，是我非常期待的。

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我最近一直在研究数据库的性能调优，特别是针对那些庞大且复杂的数据集。Microsoft SQL Server 2008的发布，据我所知，在性能方面引入了不少亮点。这本书的出现，让我对其在性能提升方面的具体实现机制充满了好奇。例如，我特别想知道，在内存管理方面，SQL Server 2008是否采用了更智能的缓存策略，能够更有效地利用系统资源，减少磁盘I/O的压力？在查询执行层面，新的查询优化器是如何工作的？它是否能够更好地理解复杂的SQL语句，生成更优的执行计划，从而缩短查询响应时间？对于那些经常需要处理大数据量的场景，书中是否会深入探讨新的数据分区技术，以及它们如何能够提高查询的效率和数据的可管理性？此外，我一直对SQL Server的数据压缩功能非常感兴趣，不知道这本书是否会详细介绍SQL Server 2008在数据压缩方面的技术细节，包括压缩的算法、压缩对性能的影响，以及在不同业务场景下的最佳实践？当然，除了这些宏观的性能优化点，我更关注书中是否会提供具体的性能分析工具和调优方法的指导，比如如何利用Performance Monitor、SQL Profiler等工具来诊断性能瓶颈，以及如何根据分析结果采取有效的调优措施。一本好的技术书籍，不应该只是罗列新特性，更重要的是能够教会读者如何去应用这些特性，如何去解决实际工作中遇到的性能问题，这本书能否达到这个高度，是我非常期待的。

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在我看来，一个优秀的数据库工程师，不仅要精通数据库的运维和开发，更要理解数据库底层的工作原理以及如何利用这些原理来优化系统性能。Microsoft SQL Server 2008的推出，必然伴随着一些对内部机制的改进和优化。这本书的出现，让我有机会深入挖掘这些“幕后故事”。我特别希望能从书中了解到SQL Server 2008在查询处理引擎、存储引擎、内存管理机制等方面是否有新的突破。例如，查询优化器是如何工作的，它在SQL Server 2008中是否有了更智能的算法，能够更好地处理复杂的查询和优化执行计划？在存储引擎层面，SQL Server 2008是否在数据页的管理、锁机制、事务日志的写入等方面有所改进，从而提高I/O效率和并发性能？而对于内存管理，新的内存分配策略是否能够更有效地利用系统内存，减少内存抖动？我更希望书中能够通过深入的原理分析和案例研究，帮助我理解这些底层机制如何影响数据库的整体性能，以及如何通过调整配置参数或优化SQL语句来充分发挥SQL Server 2008的潜力。一本能够帮助我“窥探天机”的书籍，将对我职业生涯的发展产生深远的影响，这本书能否做到这一点，是我非常期待的。

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作为一个热衷于探索新技术、追求极致开发效率的开发者，我一直对SQL Server平台的新功能抱有浓厚的兴趣。Microsoft SQL Server 2008的推出，据我了解，在开发体验和功能支持方面都有不少令人振奋的改进。这本书的出版，正是我急切需要的一本“宝典”。我特别关注书中是否会深入讲解那些能够简化开发流程、提升代码质量的新特性。例如，对于T-SQL语言本身，SQL Server 2008是否引入了更强大、更灵活的语法结构，比如新的集合函数、更丰富的窗口函数，或者是更便捷的日期和时间处理函数？我非常希望书中能通过大量的代码示例，清晰地展示这些新语法的应用场景和优势。此外，对于与应用程序集成方面，SQL Server 2008是否在.NET Framework的集成方面有了更深层次的优化，比如在ORM（对象关系映射）的支持、数据访问效率的提升，或者在LINQ to SQL方面的改进？我还期待书中能探讨SQL Server 2008在XML数据处理、地理空间数据处理等方面的新能力，以及如何利用这些能力来构建更具创新性的应用程序。一本能够真正提升开发者生产力的书籍，应该能够提供实用的技巧、最佳实践，以及解决实际开发中遇到的常见问题的方案，这本书能否做到这些，是我非常期待的。

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在我看来，数据库的稳定性和可维护性是衡量一个数据库系统成功与否的重要标准。Microsoft SQL Server 2008的发布，据我所知，在稳定性、可管理性和可维护性方面都进行了大量的优化。这本书的出现，让我充满了学习的动力，希望能从中汲取宝贵的知识。我特别关注书中是否会详细阐述SQL Server 2008在资源管理方面的改进，例如，是否提供了更精细化的CPU、内存、I/O资源分配和控制机制，以确保关键业务应用的性能不受影响？对于数据库的日常管理，例如，备份、恢复、数据库维护计划的配置，SQL Server 2008是否提供了更自动化、更智能化的工具或选项？我更希望书中能够深入探讨SQL Server 2008在性能监控和故障诊断方面的能力，是否提供了更强大的工具来帮助DBA快速定位性能瓶颈，分析错误日志，并给出有效的解决方案？此外，对于数据库的升级和迁移，新版本是否提供了更平滑、更安全的升级路径和迁移工具，以降低升级过程中的风险？一本能够提升DBA工作效率，降低运维成本的书籍，对我而言具有极高的价值，这本书能否达到这个标准，是我非常期待的。

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最近我对数据分析和商业智能（BI）领域的新技术趋势非常关注，而Microsoft SQL Server 2008在这一领域，据我所知，也引入了不少重要的新特性。这本书的出版，正是我了解这些新特性、将其应用于实际分析工作的一个绝佳机会。我特别希望能从书中深入了解SQL Server 2008在数据仓库构建、ETL（抽取、转换、加载）过程优化方面的新能力。例如，是否引入了更高效的ETL工具或组件，能够简化数据集成流程，提高数据处理速度？在数据模型设计上，SQL Server 2008是否提供了新的维度建模或范式建模的支持，以及在OLAP（联机分析处理）技术方面是否有显著的改进，例如，多维数据集的性能提升、度量值和计算成员的灵活性增加？此外，对于数据的可视化和报表生成，SQL Server 2008是否与Power BI等工具的集成更加紧密，或者本身提供了更强大的报表设计和部署能力？我更关注的是，书中是否会探讨如何利用SQL Server 2008的新特性来构建更强大、更灵活的数据分析平台，例如，如何通过新的查询技术来加速复杂分析查询的执行，或者如何利用新的数据挖掘功能来发现隐藏在数据中的洞察？一本真正有价值的书籍，应该能够帮助读者掌握这些新工具和技术，并将其转化为业务价值，这本书能否做到这一点，是我非常期待的。

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