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出版者:中国水利水电出版社

作者:Konrad King

出品人:

页数:860

译者:

出版时间:2003-1-1

价格:86.00

装帧:精装(无盘)

isbn号码:9787508413143

丛书系列:

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《数据库设计与优化指南》 本书并非关于SQL编程技巧或特定数据库系统的语法教程。相反，它将带您深入探究数据库设计的核心原则与实践，旨在帮助您构建出健壮、高效且易于维护的数据结构。我们将从数据建模的基础出发，逐层深入，涵盖关系型数据库和非关系型数据库在设计层面的不同考量，以及如何根据业务需求选择最合适的模型。 第一部分：数据建模的艺术与科学 实体-关系模型（ERM）的精髓： 我们将详细讲解如何识别业务中的实体、属性和它们之间的关系。这包括对各种关系类型（一对一、一对多、多对多）的深入理解，以及如何有效地使用连接表解决多对多关系。本书将引导您掌握绘制清晰、准确ER图的技巧，确保您的数据库设计能准确反映业务逻辑。 规范化理论的深度解析： 学习并掌握数据库规范化的各个范式（1NF, 2NF, 3NF, BCNF等）。我们将通过大量实际案例，阐释规范化如何消除数据冗余、避免数据更新异常，从而提升数据的一致性和完整性。同时，我们也会讨论在某些特定场景下，为了性能考虑而进行的“反规范化”策略，以及其潜在的风险与应对方法。 面向对象与文档模型的设计考量： 随着NoSQL数据库的兴起，本书也将探讨如何将传统关系型设计的理念迁移到面向对象和文档模型中。您将了解文档的嵌套结构、如何设计高效的键值对，以及在文档数据库中处理关系的新思路。 第二部分：数据库性能优化策略 索引设计的艺术： 索引是提升数据库查询性能的关键。我们将深入剖析不同类型的索引（B-tree, Hash, Full-text等）的工作原理，以及它们各自的适用场景。您将学会如何根据查询模式、数据分布和业务需求来选择和创建最有效的索引，并理解索引的创建、维护成本以及如何避免过度索引带来的负面影响。 查询优化技巧： 即使拥有良好的数据库设计，低效的查询语句也能严重拖垮系统性能。本书将提供一系列实用的查询优化技术，包括如何分析查询执行计划、识别慢查询瓶颈、重写SQL语句以提高效率，以及理解数据库查询优化器的内部工作机制。 数据库架构与设计模式： 探讨适用于不同规模和复杂度的数据库架构，例如读写分离、分库分表、缓存策略等。我们将介绍一些经典的数据库设计模式，以及如何在实际项目中应用这些模式来解决性能和可伸缩性问题。 事务与并发控制： 理解ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性）在数据库中的重要性，并学习各种事务隔离级别及其对并发性能的影响。本书将帮助您识别并发访问可能带来的问题（如脏读、不可重复读、幻读），并介绍相应的锁机制和并发控制策略。 第三部分：数据库的维护与管理 数据安全与备份恢复： 讲解如何实施有效的数据库安全措施，包括访问控制、用户权限管理、数据加密等。同时，我们将深入探讨各种备份策略（全量备份、增量备份、差异备份）和恢复计划，确保在发生意外情况时能快速、可靠地恢复数据。 性能监控与调优： 学习如何利用数据库自带的监控工具和第三方性能分析工具，持续监测数据库的运行状态，识别潜在的性能瓶颈。我们将讲解如何根据监控数据进行系统参数调优，例如缓冲区大小、连接池配置等，以达到最佳运行效果。 数据迁移与升级： 随着业务发展，数据迁移和数据库升级是不可避免的操作。本书将提供关于如何规划和执行平滑数据迁移的详细指导，以及在数据库版本升级过程中需要注意的关键事项，最大程度地减少业务中断。 目标读者： 本书面向所有希望深入理解数据库设计原理、掌握性能优化技巧，以及提升数据库管理能力的开发者、数据库管理员（DBA）、系统架构师以及对数据工程感兴趣的技术人员。如果您希望构建出稳定、高效的系统，对数据的存储、检索和管理有更高层次的要求，那么这本书将是您的得力助手。 本书特色： 理论与实践相结合： 每一个概念都配以大量的图示、代码示例和实际案例分析，让抽象的理论变得易于理解和应用。 系统化知识体系： 并非零散的技巧罗列，而是构建了一个从设计到优化再到管理的完整数据库知识框架。 关注长远价值： 强调基础原理，帮助读者建立扎实的数据库知识体系，从而能够应对未来的技术变革和复杂挑战。 独立于具体技术栈： 所讲解的原理和方法论适用于各种主流关系型数据库（如MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server）以及部分NoSQL数据库的设计和优化。 通过阅读本书，您将能够自信地进行数据库设计，构建出高性能的应用程序，并有效地管理和维护您的数据资产。

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这本书的封面设计，坦白说，初看之下有些过于传统了，那种深蓝配白字的组合，让我想起了上世纪九十年代的编程教材。拿到手里沉甸甸的，感觉内容肯定很扎实，但随手翻阅几页后，我就发现它在“实用”这个定位上，似乎走得有些偏远。比如，它花了足足三章的篇幅来详细阐述数据库范式理论的演变历史，从第一范式到BCNF的推导过程，每一步的数学逻辑都被剖析得丝丝入扣，配上了大量手绘的集合图表。对于一个急需解决特定业务场景下性能瓶颈的开发者来说，这简直是“理论的海洋”。我期待的是如何优化一个复杂的JOIN操作，或者如何利用窗口函数快速生成报表，结果却是深入研究了关系代数的基础。后半部分关于存储过程的介绍，也偏向于“标准SQL”的规范性描述，而不是针对Oracle或SQL Server等主流数据库的最新特性进行对比和实践指导。整本书更像是一本学术专著，而非面向一线工程师的工具手册，阅读体验是严谨，但略显枯燥。

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坦白讲，这本书的深度毋庸置疑，它像是一部百科全书式的参考手册，涵盖的知识点非常全面，从关系代数到事务隔离级别，几乎没有遗漏。但问题在于，这种全覆盖的代价是缺乏重点和深度聚焦。对于初学者，它可能显得过于庞杂，不知从何下手；对于有经验的开发者，它提供的点状知识回顾价值不大，因为那些知识点在网上随处可见。我真正需要的，是那种结合了最新技术趋势的、带有强烈个人烙印的“最佳实践”总结。比如，书中没有提到如何有效地使用JSONB类型进行非结构化数据存储和查询优化，也没有涉及如何使用现代SQL引擎（如DuckDB或Trino）进行跨源查询的实战技巧。它更像是一本被精心打磨过的、关于SQL“应该是什么样”的完美蓝图，而不是一本关于“如何用SQL解决现有复杂问题”的实战指南。这本书适合被放在桌面上作为随时查阅的权威参考，但不适合在快速迭代的项目中作为首选的快速学习材料。

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这本书的排版和注释风格，让人感觉仿佛回到了大学时代的图书馆。字体选择偏小，行间距也比较紧凑，虽然墨水很黑，对比度很高，但长时间阅读下来，眼睛的疲劳感是比较明显的。更让我感到困惑的是，书中对于不同数据库厂商的SQL方言处理方式，采取了一种相对中立的立场，这本可以理解，但很多关键的代码示例都使用了非常基础的ANSI SQL语法，这在实际工作中，你很难直接复制粘贴到PostgreSQL或SQL Server里而不做修改。比如，书中关于日期时间函数的部分，仅仅提到了 `DATEADD` 和 `DATEDIFF` 的概念，却没有深入讲解不同平台在处理时区和夏令时时的细微差别。这导致我花了额外的时间，去搜索引擎上查找这些基础函数的具体实现差异，反而打断了阅读的流畅性。如果能用更现代、更清晰的排版，并为每个关键概念提供至少一种主流数据库的实战范例，阅读体验会大大提升。

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我从一个更宏观的视角来看待这本巨著。它似乎更侧重于SQL作为一门“语言”的哲学思辨，而非其作为“工程工具”的实效性。例如，书中用了一整章的篇幅来探讨“事务的ACID特性在分布式环境下的局限性”，并引用了多篇早期的CAP理论文献进行解读。虽然这些知识对于理解数据库的底层限制至关重要，但对于一个日常工作是编写报表查询和API后端逻辑的DBA来说，这些内容显得过于抽象和学术化。我本来期待这本书能在“数据仓库ETL设计”或者“实时流处理中的SQL应用”等方面有所建树，毕竟现在大数据背景下，SQL的应用场景已经远远超出了传统的OLTP范畴。然而，关于Window Functions和Recursive CTE的介绍，也仅仅停留在基础功能展示层面，缺乏如何运用这些强大工具来解决复杂的业务聚合难题的深入探讨。

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我是在一个紧急需求上线前夕抓起这本大部头的，希望能快速找到一些能直接拿来用的高级技巧，特别是关于数据迁移和大数据量下的索引策略。然而，这本书的结构似乎是为科班出身、尚未接触过真实项目挑战的学生准备的。它的章节划分极其清晰，从基础的DDL、DML讲起，逻辑清晰得像是教科书的目录。但当我翻到“性能调优”那一块时，发现其重点放在了如何“设计”一个符合规范的数据库结构，而不是如何“抢救”一个已经写得很糟糕的现有系统。举例来说，书中花了大量篇幅解释了集群索引和非集群索引的底层数据结构差异，这很棒，但它对于如何在MySQL 8.0中正确使用CTE来重构一个深度嵌套的游标循环，却只是一笔带过，甚至没有提供一个完整的、可运行的示例代码块。对于我们这些需要和遗留系统打交道的人来说，这种“完美世界”的理论指导，实操价值打了折扣。我更希望看到的是对实际报错信息和死锁日志的分析案例。

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