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出版者:西安电子科技大学出版社

作者:沈美琴

出品人:

页数:337

译者:

出版时间:1999-8

价格:22.00元

装帧:

isbn号码:9787560607689

丛书系列:

图书标签:

• FoxBASE+
• 数据库
• 编程
• 应用
• 入门
• 基础
• DOS
• 软件开发
• 数据管理
• 教程

深入浅出：现代数据库系统设计与实践 本书聚焦于当代企业级数据管理的核心挑战与先进解决方案，旨在为读者构建一个全面、深入且极具实操性的数据库知识体系。它不仅涵盖了从理论基础到前沿技术的广阔领域，更强调在实际应用中如何构建高效率、高可靠性和高扩展性的数据架构。 第一部分：关系代数与数据建模的基石 本部分内容旨在夯实读者在数据库理论层面的根基。我们首先从关系代数的基本运算（选择、投影、连接、集合运算）出发，剖析其在SQL查询优化中的理论支撑。随后，内容深入到实体-关系（E-R）模型的设计范式，详细阐述了如何通过概念模型向逻辑模型的高效转化。 数据规范化理论是本篇的重中之重。我们将细致讲解第一范式（1NF）到BCNF（巴斯-科德范式）的递进过程，并探讨在特定业务场景下（如大数据量、高并发读写）为何需要审慎地进行反范式化（Denormalization）设计，以及如何权衡数据冗余与查询性能之间的微妙平衡。此外，还将介绍UML类图在数据库结构设计中的应用，实现面向对象设计思想与关系数据库结构的有效对接。 第二部分：SQL的精妙与高级查询技巧 虽然SQL语言是通用的，但掌握其背后的执行机制和高级特性才是写出高效查询的关键。本部分深入剖析SQL标准（ANSI/ISO）的最新发展，并重点讲解主流数据库管理系统（如PostgreSQL, MySQL, SQL Server）在实现上的细微差异。 内容覆盖窗口函数（Window Functions）的全面应用，包括`ROW_NUMBER()`, `RANK()`, `LAG()`, `LEAD()`等，它们是解决复杂报表和时间序列分析的利器。同时，本部分对通用表表达式（CTE）的递归与非递归用法进行深入探讨，展示如何用更清晰的结构处理层级数据（如组织架构、物料清单）。 查询优化器的工作原理是本章的难点与精华所在。我们将拆解执行计划的解读方法，如何识别索引缺失、全表扫描以及不佳的连接顺序。读者将学会使用`EXPLAIN ANALYZE`等工具，并掌握索引（Indexes）的底层结构（如B-Tree, Hash, GIN/GiST），理解聚簇索引与非聚簇索引的性能差异，以及如何构建复合索引以应对多条件查询。 第三部分：事务管理与并发控制的艺术 数据的正确性在多用户环境中面临严峻挑战。本部分专注于事务（Transaction）的四大特性（ACID）的严格定义与实现机制。 我们详细讲解隔离级别（Isolation Levels）：从Read Uncommitted到Serializable，深入分析每个级别可能导致的数据异常现象，例如脏读（Dirty Read）、不可重复读（Non-repeatable Read）和幻读（Phantom Read）。随后，我们将探讨数据库系统如何通过并发控制协议来维护隔离性，包括两阶段锁定（2PL）协议及其改进，以及多版本并发控制（MVCC）的工作原理，后者是现代高性能数据库如PostgreSQL和Oracle的核心所在。 此外，本章还将介绍死锁（Deadlock）的检测与预防机制，包括等待图算法和超时机制的配置。 第四部分：数据库的持久化与性能调优 如何确保数据在系统崩溃后仍能安全恢复，是数据库系统的生命线。本部分围绕恢复管理展开。内容包括日志系统（Logging）的架构，如预写日志（WAL）的工作流程，以及事务提交与回滚的机制。我们将讲解检查点（Checkpoint）的触发时机与作用，以及如何利用归档日志进行时间点恢复（Point-in-Time Recovery, PITR）。 在性能调优方面，本书跳脱出单纯的SQL优化，进入系统级调优。这包括调整缓冲池（Buffer Pool）的大小、管理I/O子系统、优化操作系统参数（如文件句柄限制、内存分配），以及理解数据库服务器的内存结构（如共享内存、工作内存等）对整体性能的影响。 第五部分：分布式数据库与数据仓库基础 随着数据量的爆炸式增长，单机架构已无法满足需求。本部分引入横向扩展（Scaling Out）的理念。内容涵盖数据分片（Sharding）的策略，包括按哈希、范围和列表进行数据分散，并讨论分片键选择的挑战。 我们还将探讨数据仓库（Data Warehousing）的设计思想，重点介绍星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema），以及它们在ETL（抽取、转换、加载）流程中的作用。读者将了解如何使用OLAP（在线分析处理）技术，区别于传统的OLTP（在线事务处理）系统，以支持复杂的商业智能分析。 本书适合对象： 有一定编程基础，希望系统学习和掌握关系数据库设计与管理的中级软件工程师。 需要进行数据库选型、架构设计和性能调优的系统架构师。 数据分析师和商业智能（BI）专业人员，需要深入理解数据存储和查询效率的底层逻辑。 通过阅读本书，读者将不仅能熟练编写SQL语句，更能从系统层面理解数据存储的可靠性、查询执行的效率，从而成为能够驾驭复杂数据环境的专业人才。

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