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出版者:人民邮电

作者:(美)弗里奇//达姆|译者

出品人:

页数:444

译者:姚军

出版时间:2010-8

价格:69.00元

装帧:

isbn号码:9787115230294

丛书系列:

图书标签:

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《数据驱动的决策：深度剖析现代数据仓库架构与实施》 内容简介 本书旨在为数据架构师、数据工程师、BI（商业智能）专家以及所有致力于构建和维护高效、可扩展现代数据仓库（Data Warehouse, DW）的专业人士，提供一套全面、深入且具有高度实战价值的理论与技术指南。我们不再局限于传统的关系型数据库优化，而是将视角投向构建支撑企业级决策所需的复杂数据生态系统——现代数据仓库的规划、设计、构建、部署与持续优化。 在当今数据洪流的时代，单纯的交易型系统（OLTP）已无法满足企业对历史分析、趋势预测和复杂查询的需求。本书聚焦于如何利用最新的架构范式和工具集，打造一个能够快速响应分析需求的、高性能的数据仓库平台。 第一部分：现代数据仓库的设计哲学与基础构建 本部分将奠定坚实的理论基础，阐明现代数据仓库与传统批处理系统的核心区别，并深入探讨数据建模的最佳实践。 第一章：从OLTP到OLAP：范式演进与战略定位 数据仓库的战略价值： 探讨数据仓库如何从IT基础设施转变为驱动业务增长的核心引擎。 关键概念辨析： 详细区分操作型数据（Operational Data）、分析型数据（Analytical Data）以及元数据（Metadata）的管理策略。 架构选择的权衡： 对比Kimball的维度建模（Dimensional Modeling）与Inmon的范式化方法（Normalized Approach），并引入数据档案（Data Vault 2.0）作为应对快速变化需求的第三条路径。重点分析在不同业务场景下选择合适建模方法的决策树。 第二章：高效的数据建模：维度与事实表的精细化设计 维度建模的深度实践： 详述星型模式（Star Schema）和雪花模式（Snowflake Schema）的适用场景。着重讲解如何设计“慢变维度”（Slowly Changing Dimensions, SCD）的类型2、类型3以及复合类型的处理方法，确保历史追溯的准确性。 事实表的设计艺术： 区分事务事实表、周期快照事实表和累积快照事实表。深入探讨如何处理“高粒度事实”与“低粒度事实”的集成，以及“事实表分区”对查询性能的决定性影响。 聚合与虚拟化： 探讨预先计算的聚合表（Aggregate Tables）的设计准则，以及何时采用物化视图（Materialized Views）或数据立方体（Data Cubes）来加速报表。 第三章：数据源集成与ETL/ELT的现代化转型 数据源的复杂性管理： 识别和处理异构数据源（关系型数据库、NoSQL、日志文件、流数据）的质量挑战。 抽取（Extraction）的策略优化： 讨论全量抽取、增量抽取（基于时间戳、日志跟踪和CDC技术）的实施细节与性能考量。 转换（Transformation）的逻辑构建： 强调数据清洗、标准化、数据质量规则的嵌入点。重点讲解如何设计健壮的错误处理和数据校验机制，确保数据流的原子性和一致性。 ELT范式的兴起： 深入分析将转换逻辑推送到云端数据仓库（如Snowflake, Azure Synapse）进行处理的优势、技术选型（如dbt的使用）和资源管理。 第二部分：构建高性能的数据仓库平台 本部分将聚焦于底层技术选型、基础设施的部署与性能调优的核心技术。 第四章：数据存储技术的革新：列式存储与分布式计算 从行存到列存： 详尽解析列式存储（Columnar Storage）的工作原理，以及它如何显著提升分析查询的I/O效率。讨论主流列存格式（如Parquet, ORC）的压缩算法选择与编码技术。 数据湖与数据仓库的融合（Lakehouse）： 探讨数据湖（Data Lake）在存储海量非结构化/半结构化数据方面的作用，以及如何通过Delta Lake、Iceberg等技术在数据湖上实现ACID事务和数据仓库的功能。 分布式查询引擎： 介绍大规模并行处理（MPP）架构的基本概念，以及Presto/Trino、Spark SQL等分布式计算引擎在数据仓库环境中的应用场景与集群配置要点。 第五章：数据流与实时分析架构 流处理基础： 介绍消息队列（如Kafka）在承载高吞吐量数据流中的作用。 近实时数据管道的构建： 讨论如何使用流处理框架（如Spark Streaming, Flink）实现低延迟的数据摄取和即时转换，并将结果同步至数据仓库或专门的分析存储层。 Lambda与Kappa架构的比较： 分析在业务对数据时效性要求不同的情况下，如何选择最合适的混合架构模型。 第六章：数据仓库的性能调优与资源管理 查询优化器的工作机制： 深入分析查询计划的生成过程，识别慢查询的瓶颈所在（I/O限制、CPU密集、数据倾斜）。 存储层优化： 详细讲解如何通过数据分区（Partitioning）、数据聚簇（Clustering/Sorting Keys）和数据分桶（Bucketing）来最小化扫描的数据量。 工作负载管理（WLM）： 介绍如何配置资源队列、设置优先级和并发限制，以确保关键报表和Ad-hoc分析请求能够获得充足的资源，避免资源争抢。 数据生命周期管理： 制定将冷数据迁移至成本更低的存储层（如对象存储）的策略，同时保证历史数据的可访问性。 第三部分：治理、安全与数据服务的交付 本部分着眼于数据仓库的长期健康运行，包括数据质量的维护、安全合规性以及如何有效地将数据价值交付给最终用户。 第七章：数据治理与元数据管理 数据血缘与可追溯性： 实施工具和流程来记录数据从源头到报告的全生命周期轨迹，满足审计和合规性要求。 数据质量监控框架： 建立主动式（Pre-emptive）和反应式（Reactive）的数据质量检查点，包括数据漂移（Data Drift）的检测。 数据目录与发现： 如何构建一个易于使用的企业级数据目录，使用标签、描述和业务术语，使用户能够快速找到“可信的数据资产”。 第八章：数据安全与合规性 访问控制的深度实践： 实施基于角色的访问控制（RBAC）和基于属性的访问控制（ABAC），确保数据最小化授权原则。 数据脱敏与加密： 讲解静态数据加密（Encryption at Rest）和传输中数据加密（Encryption in Transit）的部署标准。讨论在不影响分析的前提下对敏感数据（如PII）进行动态数据掩蔽（Dynamic Data Masking）的技术。 审计日志与合规性报告： 建立完善的查询和访问审计机制，以应对GDPR、CCPA等法规的要求。 第九章：数据仓库与分析层的集成与交付 BI工具的连接优化： 针对主流BI工具（如Tableau, Power BI）的连接特性，优化数据模型以实现最佳的交互式性能。 自助服务分析的赋能： 如何在保障数据一致性的前提下，为业务用户提供有限的数据集市（Data Marts）的访问权限。 数据虚拟化技术的应用： 讨论在某些场景下，使用数据虚拟化层来集成来自不同系统的视图，避免不必要的数据复制和ETL负担。 本书内容详实，结合了企业级项目中的真实案例和挑战，旨在帮助读者从构建一个“能跑”的数据仓库，跃升至构建一个“高效、智能、可信赖”的数据驱动决策平台。

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我之前是一名.NET开发人员，工作了好几年，也接触过SQL Server，但总感觉自己在数据库查询性能这块是短板。很多时候，我写的SQL虽然能跑出结果，但速度却慢得令人发指，尤其是在数据量大的时候，简直是灾难。优化SQL变成了一个黑魔法，我总是摸不着头脑，只能凭着经验和试错来尝试，效率极低。市面上关于SQL Server的中文书籍不少，但很多都是偏向基础语法和日常管理，真正深入到查询性能优化的内容少之又少，而且即使有，也往往停留在比较浅的层面，或者过于理论化，难以落地。我一直渴望有一本能够系统地讲解SQL Server查询性能优化原理和实践的书，能够帮助我从根本上理解为什么SQL会慢，以及如何才能有效地解决这些问题。当我看到《SQL Server 2008查询性能优化》这本书的封面时，我内心是充满期待的。虽然书名是针对SQL Server 2008，但我相信其核心的优化思想和方法论对于后来的版本仍然具有很强的参考价值。我拿到这本书后，迫不及待地翻阅起来，发现它真的触及了我一直以来困扰的痛点，从查询计划的解读、索引的深入理解，到参数嗅探、统计信息的维护，再到存储过程的优化技巧，几乎涵盖了我工作中遇到的所有难题。这本书并没有像其他书籍那样堆砌大量晦涩的概念，而是通过大量详实的案例，一步步地引导读者去分析和解决问题，让抽象的理论变得生动具体。我尤其喜欢它在讲解索引时，不仅仅是告诉你“创建索引可以提高查询速度”，而是深入剖析了不同类型索引的优缺点，以及在什么场景下选择哪种索引，还讲解了如何通过执行计划来判断索引的使用情况，以及如何创建更有效的覆盖索引和填充因子。这些细致入微的讲解，让我对索引的理解提升了一个层次，也让我能够更有针对性地去优化我的查询。

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我在一家电商公司工作，负责核心业务系统的数据库开发和维护。随着业务的飞速发展，数据量爆炸式增长，数据库的性能问题也日益凸显，尤其是大量的查询操作，很多时候都成了系统的瓶颈。之前我们团队也尝试过一些优化方法，但效果并不理想，有时候甚至会因为不当的优化操作而引发新的问题。在这种背景下，《SQL Server 2008查询性能优化》这本书的出现，简直是我们团队的福音。这本书的内容非常全面，从SQL Server查询优化的基本概念，到各种深入的技巧，几乎涵盖了我们日常工作中可能遇到的所有问题。我特别喜欢书中对执行计划的深度解析，它详细地讲解了如何理解执行计划中的各种算子，以及它们对查询性能的影响。这让我们能够准确地定位到查询中的瓶颈，而不是凭感觉猜测。此外，书中关于索引优化的章节也让我们受益匪浅。它不仅介绍了不同类型的索引，还深入讲解了如何根据具体的业务场景来选择合适的索引策略，以及如何通过覆盖索引、包含列等高级特性来进一步提升查询性能。我印象最深刻的是，书中关于统计信息和参数嗅探的章节，这些都是我们之前容易忽视但又非常关键的优化点。通过学习这些内容，我们团队已经能够更有效地识别和解决SQL Server的性能问题，大大提升了系统的响应速度和用户体验。

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作为一名在IT行业摸爬滚打了十多年的老兵，我曾与多种数据库系统打过交道，但SQL Server一直是我工作中不可或缺的一部分。随着业务的快速发展，数据量呈爆炸式增长，数据库的性能问题也变得越来越突出。我曾花费大量时间尝试各种优化方法，但效果往往不尽如人意，甚至有时候会因为不当的操作而引发新的性能问题。《SQL Server 2008查询性能优化》这本书，可以说是为我打开了一扇新的大门。它并没有停留在表面的技巧层面，而是深入挖掘了SQL Server查询优化的底层原理。我最欣赏的一点是，它详细地阐述了SQL Server查询优化器的工作机制，让我从根本上理解了为什么某些查询会慢，以及如何通过调整各种因素来影响优化器的决策。书中关于执行计划的深入解析，更是让我受益匪浅。我学会了如何像一个侦探一样，通过分析执行计划中的每一个节点，找出查询的瓶颈所在，并有针对性地进行优化。此外，书中关于索引、统计信息、参数嗅探等方面的讲解，也都非常详实和实用，能够帮助我有效地解决实际工作中遇到的各种性能问题。这本书的案例丰富，理论扎实，语言清晰，非常适合有一定SQL Server基础的从业人员阅读。它不仅提升了我的专业技能，也让我对SQL Server的性能优化有了更深刻的认识。

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接触SQL Server多年，一直觉得自己在性能调优这方面缺乏系统性的指导，很多时候都是靠着“感觉”和“猜”，效率不高，收效也有限。尤其是在面对海量数据和复杂业务逻辑的场景时，查询的性能瓶颈更是让人头疼不已。市面上关于SQL Server的书籍很多，但很多都侧重于基础功能的介绍，或者是管理和维护方面的内容，真正能够深入到查询优化细节的书籍却比较少见，或者即使有，也往往显得枯燥乏味，缺乏实际操作指导。直到我偶然发现了《SQL Server 2008查询性能优化》这本书，才感觉像是找到了救星。这本书的结构安排非常合理，从基础的查询执行原理入手，逐步深入到各种复杂的优化技巧。我印象最深刻的是关于执行计划的部分，它详细地讲解了如何解读执行计划中的各种节点，理解它们的含义，以及如何通过分析执行计划来找出查询的瓶颈所在。这对我来说是一个巨大的突破，因为以前我看执行计划，就像看天书一样，完全摸不着头脑，现在我终于能够有方法论地去分析问题了。书中关于索引优化的章节也让我受益匪浅。它不仅仅是简单地告诉你创建索引，而是深入讲解了各种索引的类型、适用场景、创建时的注意事项，以及如何通过统计信息来评估索引的有效性。我尝试着按照书中的方法，对一些性能不佳的查询进行索引优化，效果立竿见影，查询速度提升了好几倍。此外，书中对存储过程优化、临时表使用、CTE（公用表表达式）的性能考量等方面的讲解也十分到位，这些都是我们在日常开发中经常会遇到的问题，但往往容易被忽视。这本书让我认识到，SQL Server的查询优化并非一门玄学，而是有章可循、有法可依的科学。它不仅提供了理论知识，更重要的是提供了大量的实践指导和案例分析，让我能够立刻将学到的知识应用到实际工作中，解决实际问题。

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工作了好几年，一直在和SQL Server打交道，但每次遇到查询性能问题，总是感觉像是在大海捞针。有时候改动一点点SQL语句，性能就有天壤之别，有时候辛辛苦苦优化半天，效果却微乎其微。这种不确定性让我非常沮丧。《SQL Server 2008查询性能优化》这本书，是我在寻找解决方案时偶然发现的，当时就觉得书名正是我所需要的。拿到书后，我被它的内容深深吸引。它没有讲那些虚头巴脑的理论，而是直击痛点，从最核心的查询优化器讲起，一步步地引导我理解SQL Server是如何处理查询的。我最受启发的章节是关于执行计划的解读，它让我明白了为什么同一个SQL语句在不同的情况下会有不同的执行速度，以及如何通过分析执行计划来找到真正的性能瓶颈。书中关于索引的讲解也让我受益匪浅，它详细解释了各种索引的类型、创建和维护的注意事项，以及如何通过一些高级技巧来提升索引的使用效率。我还学到了如何利用统计信息来帮助优化器做出更优的决策，以及如何处理参数嗅探带来的性能问题。这本书的语言风格非常专业且易于理解，即使是对于一些比较复杂的概念，作者也能用清晰的逻辑和生动的例子来解释，让我能够轻松地吸收和掌握。这本书真的让我对SQL Server的查询优化有了质的飞跃。

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我是一名数据库管理员，工作内容经常涉及到SQL Server的性能监控和故障排除。在日常工作中，经常会遇到各种查询性能问题，比如慢查询、死锁、资源争用等等。处理这些问题需要扎实的理论基础和丰富的实践经验，而我感觉自己在理论深度上还有所欠缺，尤其是在理解SQL Server查询优化器的工作原理方面。市面上介绍SQL Server的书籍很多，但真正能深入剖析查询优化器内部机制，并提供系统性优化思路的书籍却屈指可数。《SQL Server 2008查询性能优化》这本书恰恰填补了我的这一需求。这本书对我最大的价值在于，它不仅仅是教我“怎么做”，更重要的是教我“为什么这么做”。它深入浅出地讲解了SQL Server查询优化器的内部工作原理，比如它是如何生成执行计划的，各种算子代表什么含义，以及如何通过调整查询语句、索引、统计信息等来影响优化器的决策。这让我从一个“知其然”的DBA，变成了一个“知其所以然”的DBA。书中关于SQL Server内存管理、I/O子系统优化、锁与事务的深入讲解，也让我对SQL Server的整体性能有了更深层次的认识。我尝试着按照书中的方法，去诊断一些顽固的性能问题，比如在某些场景下，即使我添加了索引，查询性能也没有得到预期的提升。通过阅读这本书，我才明白了这可能是由于统计信息过时或者参数嗅探导致的，并学会了如何去检测和解决这些问题。这本书的案例分析非常贴合实际，让我能够将学到的理论知识快速转化为实际操作，有效地提升了我的工作效率和问题解决能力。

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在我的职业生涯中，我接触过不止一种数据库系统，但SQL Server始终是我最常使用的。然而，尽管使用多年，我总觉得自己对SQL Server的查询性能优化理解得还不够深入。很多时候，我只能做到“能跑就行”，但一旦面对复杂的查询和庞大的数据量，性能问题就会像幽灵一样浮现，令人头疼。直到我遇到了《SQL Server 2008查询性能优化》这本书。这本书的出现，就像一盏明灯，照亮了我前行的道路。它没有空泛的理论，而是充满了实实在在的干货。从执行计划的细致解读，到索引策略的深度剖析，再到统计信息和参数嗅探的巧妙运用，每一个章节都像是在为我解开一个又一个的谜题。我最欣赏的是书中关于“为什么”的解释。它不仅仅告诉你“要这样做”，而是详细解释了“为什么要这样做”，以及这样做背后的原理。例如，它深入讲解了查询优化器的工作机制，让我明白为什么有时候简单的SQL语句反而比精心构造的复杂语句性能更好，也让我理解了为什么错误的索引选择会导致性能急剧下降。书中大量的案例分析，都贴近实际工作场景，让我能够立刻将学到的知识运用到自己的工作中，解决了许多之前束手无策的问题。这本书让我从一个“SQL调优新手”蜕变成了一个能够独立分析和解决性能问题的“专家”。

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我是一名在校大学生，主修计算机科学与技术，并在学习过程中对数据库技术产生了浓厚的兴趣。在学习SQL Server时，我发现自己不仅仅满足于掌握基本的SQL语法，更希望能够深入了解如何让查询变得更高效。然而，学校的课程内容往往侧重于基础知识，对于性能优化方面的讲解并不足够深入。《SQL Server 2008查询性能优化》这本书，简直是我在数据库学习道路上的一个里程碑。它为我打开了一个全新的视角，让我看到了SQL Server查询性能的广阔天地。书中对于执行计划的讲解，让我第一次真正理解了SQL Server是如何“思考”和“执行”查询的。我学会了如何通过分析执行计划来找出查询中的瓶颈，比如全表扫描、不恰当的连接方式等等。同时，书中关于索引的讲解也让我大开眼界。我明白了索引不仅仅是简单的加速工具，它还有各种类型，不同的场景需要不同的索引策略。特别是关于覆盖索引和非聚集索引的讲解，让我对如何更有效地利用索引有了全新的认识。书中的案例分析也非常实用，它将抽象的理论知识转化为具体的实践操作，让我能够亲手去验证和学习。尽管我目前还没有实际的工作经验，但我相信这本书为我打下了坚实的数据库性能优化基础，为我未来的职业生涯做好了充分的准备。

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作为一名有多年开发经验的后端工程师，我对SQL Server并不陌生，但在实际工作中，我常常发现自己写的SQL语句虽然能正常运行，但在处理大量数据时性能却非常糟糕。我尝试过一些通用的优化方法，但收效甚微，感觉自己陷入了一个瓶颈。《SQL Server 2008查询性能优化》这本书的出现，对我来说简直是雪中送炭。它以一种非常系统化的方式，将SQL Server的查询性能优化知识梳理得井井有条。我最欣赏这本书的一点是，它并没有止步于表面的技巧，而是深入探讨了SQL Server查询优化器的工作原理。通过阅读这本书，我才真正理解了什么是执行计划，以及如何解读其中的各种算子，比如Table Scan, Index Seek, Hash Match, Merge Join等等。这种对底层原理的理解，让我能够更准确地判断查询性能瓶颈的根源，而不是盲目地尝试各种优化手段。书中关于索引的讲解也非常深入，它不仅仅是告诉你如何创建索引，还详细介绍了聚集索引和非聚集索引的区别，覆盖索引的优势，以及如何通过填充因子来优化索引的存储和使用。我还学习到了如何利用统计信息来帮助查询优化器做出更好的决策，以及如何处理参数嗅探的问题。这些知识点都非常实用，直接解决了我在开发中遇到的许多棘手问题。这本书的语言风格通俗易懂，即使是对于一些比较复杂的概念，作者也能用清晰的逻辑和生动的例子来解释，让我能够轻松地吸收和理解。

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我是一名刚入职不久的初级开发工程师，在项目中负责编写SQL查询语句。虽然我掌握了基本的SQL语法，但当我面对海量数据或者复杂的查询时，常常会感到力不从心。我编写的查询在测试环境运行良好，但一旦上线到生产环境，性能就急转直下，给用户带来了很差的体验。团队里的前辈们虽然也会给我一些指导，但总感觉缺乏系统性的理论支持。《SQL Server 2008查询性能优化》这本书，恰好弥补了我在这一方面的知识短板。这本书的内容非常系统化，从查询的基本原理出发，逐步深入到各种高级的优化技巧。我特别喜欢书中关于执行计划的讲解，它让我第一次真正理解了SQL Server是如何解析和执行SQL语句的。通过学习如何解读执行计划，我能够清晰地看到查询中的每一个步骤，以及它们对性能的影响，从而找出真正的瓶颈所在。书中关于索引的章节也让我受益匪浅，我明白了索引的类型、创建的时机、维护的要点，以及如何通过覆盖索引等技术来进一步提升查询性能。这本书的语言通俗易懂，即使是对于一些比较底层的概念，作者也能用生动的比喻和实际的案例来解释，让我这个初学者也能轻松理解。这本书的出现，极大地提升了我的SQL开发能力，让我能够自信地面对各种复杂的查询需求。

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方法详尽，可以当做inside sql server的引子。

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看了索引和查询优化部分，理解聚簇索引与非聚簇索引，一些建立索引的指导性的建议很使用；查询优化部分看起来很有道理，但实际使用时可能并不像例子中那么美好，可以使用between 代替in，不在where里加函数，诸如此类。不过索引部分还算有所收获。

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查询性能优化

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方法详尽，可以当做inside sql server的引子。