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出版者:科学出版社

作者:崔洪芳等编

出品人:

页数:258

译者:

出版时间:2003-8

价格:23.0

装帧:平装

isbn号码:9787030119360

丛书系列:

图书标签:

• Visual FoxPro
• VFP
• 数据库编程
• 开发教程
• 编程入门
• Windows开发
• FoxPro
• 数据处理
• 软件开发
• 经典教程

深入浅出：现代数据库系统设计与应用实践 本书旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的数据库系统设计与应用开发教程，重点关注当代企业级数据管理的核心挑战与前沿解决方案。 我们不再局限于单一的传统数据库技术栈，而是将视野拓宽至关系型数据库（如PostgreSQL、MySQL的最新版本）的深度优化、NoSQL数据库（如MongoDB、Redis）的适用场景，以及现代云计算环境下的数据存储策略。 本书结构紧凑，理论与实践紧密结合，分为五大部分，共计二十章内容： --- 第一部分：现代数据架构与基础理论重塑 (Fundamentals & Modern Architectures) 本部分致力于为读者打下坚实的理论基础，同时快速跟进当前数据领域的发展趋势。我们深刻理解，脱离了对数据本质的理解，任何工具或框架都将是空中楼阁。 第一章：数据存储范式的演进与选择 关系型数据库的再审视： ACID特性的现代解读，以及在新硬件架构下的性能瓶颈分析。重点剖析新型索引结构（如B+树的变种、LSM树）如何改变查询优化器的决策。 从OLTP到HTAP的过渡： 介绍混合事务/分析处理（HTAP）的理念，以及其在实时决策支持中的重要性。 非关系型模型的崛起与适用性： 详细对比键值存储、文档数据库、列式存储和图数据库的设计哲学。何时应弃用关系模型，选择更适合特定工作负载的NoSQL方案。 第二章：高级数据建模技术 范式理论的超越： 探讨反范式化（Denormalization）在性能驱动型系统中的策略性应用，并阐述如何用应用层缓存来补偿数据冗余带来的更新复杂性。 面向对象与数据持久化： 深入解析对象关系映射（ORM）的底层机制，包括延迟加载、N+1问题分析与解决，以及如何针对复杂领域模型选择合适的ORM策略。 图数据库建模实战： 重点讲解属性图模型（Property Graph Model），使用Cypher等查询语言设计社交网络、推荐系统和知识图谱的基础结构。 第三章：SQL的深度探索与性能调优 高级SQL特性： 窗口函数（Window Functions）、公用表表达式（CTE）的复杂嵌套应用，以及递归查询在层级数据处理中的高效实现。 查询执行计划的逆向工程： 教授如何阅读和解读执行计划，识别慢查询的真正瓶颈（I/O、锁等待、CPU密集型操作）。 存储引擎剖析： 以外部引擎（如InnoDB、RocksDB）的内部结构为例，解释事务隔离级别是如何在并发控制中实现一致性的。 --- 第二部分：云原生数据库与分布式存储 (Cloud-Native & Distributed Systems) 现代应用几乎都运行在云端或大规模分布式环境中。本部分聚焦于如何在分布式环境下保证数据的高可用性、可扩展性和一致性。 第四章：分布式事务与数据一致性 CAP定理的工程化理解： 不再停留在理论层面，而是探讨在云服务中断（P）时，开发者如何在可用性（A）和一致性（C）之间做出实际取舍。 Saga模式与补偿事务： 详解如何使用Saga模式管理跨微服务的长事务，以及故障恢复和回滚机制的实现。 共识算法的应用： 介绍Raft和Paxos算法的基本原理，及其在分布式数据库（如TiDB、CockroachDB）中维持集群状态一致性的作用。 第五章：云数据库服务（DBaaS）的最佳实践 Serverless数据库的成本效益分析： 探讨AWS Aurora Serverless、Google Cloud Spanner等服务的付费模型、冷启动延迟与性能弹性。 数据迁移策略： 详细规划从本地部署到云平台的平滑迁移方案，包括CDC（Change Data Capture）工具的使用。 多区域部署与灾难恢复（DR）： 设计跨地域的读写分离架构，实现RPO（恢复点目标）和RTO（恢复时间目标）的量化指标达成。 第六章：NoSQL深度应用：文档与缓存 MongoDB聚合管道的高级运用： 掌握复杂的数据转换、分组和报告生成，超越基础查询操作。 Redis在数据密集型应用中的角色： 不仅是缓存，还深入探讨其作为消息队列（Streams）、地理空间索引和分布式锁管理器的应用。 缓存穿透、雪崩与击穿的防御策略： 针对高并发场景，设计主动失效与热点数据保护机制。 --- 第三部分：数据安全、治理与合规 (Security, Governance & Compliance) 在数据泄露事件频发的背景下，安全和治理不再是可选项，而是数据库应用开发的基石。 第七章：数据安全防护体系 传输层与存储层的加密技术： 讨论TLS/SSL的应用，以及静态数据加密（TDE）的性能开销评估。 细粒度访问控制（FGAC）： 介绍基于角色的权限管理（RBAC）的局限性，并实践基于属性的访问控制（ABAC）的实现。 数据脱敏与假名化技术： 针对开发、测试和分析环境，讲解如何安全地处理敏感信息，满足GDPR等法规要求。 第八章：数据质量与主数据管理（MDM） 数据清洗与规范化流程： 建立数据输入验证的业务规则引擎，并使用正则表达式和模糊匹配算法进行地址、名称的标准化处理。 主数据管理核心概念： 识别、合并和维护企业核心实体（客户、产品）的“黄金记录”。 数据沿袭（Data Lineage）工具的应用： 追踪数据从源头到报告的完整生命周期，确保审计的透明性。 --- 第四部分：数据集成与ETL/ELT流程构建 (Integration & Data Pipelines) 本部分关注如何有效地将数据从不同的源系统汇集、转换并加载到目标数据仓库或数据湖中。 第九章：现代数据管道的设计模式 ELT（Extract, Load, Transform）的兴起： 分析为什么将转换工作推送到强大的云数据仓库（如Snowflake, BigQuery）中更具优势。 批处理与流式处理的融合： 介绍Lambda和Kappa架构，以及何时使用批处理、何时必须采用实时流处理。 第十章：使用开源工具构建弹性ETL Apache Airflow实战： 详细讲解DAG（有向无环图）的构建、依赖管理、任务调度与故障重试策略。 数据湖存储与管理（Delta Lake/Apache Hudi）： 探索如何在对象存储（S3/OSS）上实现ACID事务能力，支持数据湖的更新与删除操作。 CDC工具链的应用： 使用Debezium等工具捕获数据库的增量变更日志，实现实时数据同步。 --- 第五部分：面向分析与决策支持 (Analytics & Decision Support) 最终目标是将数据转化为可操作的洞察。本部分侧重于面向分析型工作负载的数据库优化和BI工具的集成。 第十一章：数据仓库（DWH）的架构选择 星型、雪花模型与数据立方体： 深入理解维度建模的最佳实践，以及如何设计高效的聚合表。 列式存储的优势分析： 解释为什么列式数据库在分析查询中表现优异，以及其在压缩和扫描效率上的原理。 OLAP引擎集成： 介绍Apache Druid或ClickHouse等实时分析数据库在即席查询（Ad-hoc Query）中的应用。 第十二章：数据库与BI工具的无缝连接 语义层（Semantic Layer）的重要性： 讲解如何通过工具（如dbt Metrics/LookML）在不修改底层数据模型的情况下，定义一致的业务指标。 性能友好的报表设计： 教授如何通过预聚合、物化视图和查询优化来确保BI仪表板的响应速度。 数据可视化最佳实践： 结合数据库性能数据，指导读者选择合适的图表类型，避免误导性的数据呈现。 --- 本书特色： 聚焦当代技术栈： 避免对过时或特定厂商的专有技术做过多冗余介绍，将篇幅留给云原生、NoSQL和现代数据湖技术。 强调工程实践： 每一章都包含大量的代码示例、配置片段和真实世界的案例分析，确保读者学到的知识可以直接应用于生产环境。 系统思维培养： 引导读者从“如何写一条SQL”进阶到“如何设计一个高可用的、可扩展的、安全的数据平台”。 本书适合对象： 具备基础数据库知识，希望转向数据工程、数据架构师角色的开发者。 需要重构现有数据基础设施、拥抱云原生技术的IT专业人员。 高等院校相关专业的高年级学生及研究生。

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