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出版者:科學齣版社

作者:崔洪芳等編

出品人:

頁數:258

译者:

出版時間:2003-8

價格:23.0

裝幀:平裝

isbn號碼:9787030119360

叢書系列:

圖書標籤:

• Visual FoxPro
• VFP
• 數據庫編程
• 開發教程
• 編程入門
• Windows開發
• FoxPro
• 數據處理
• 軟件開發
• 經典教程

深入淺齣：現代數據庫係統設計與應用實踐 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且高度實用的數據庫係統設計與應用開發教程，重點關注當代企業級數據管理的核心挑戰與前沿解決方案。 我們不再局限於單一的傳統數據庫技術棧，而是將視野拓寬至關係型數據庫（如PostgreSQL、MySQL的最新版本）的深度優化、NoSQL數據庫（如MongoDB、Redis）的適用場景，以及現代雲計算環境下的數據存儲策略。 本書結構緊湊，理論與實踐緊密結閤，分為五大部分，共計二十章內容： --- 第一部分：現代數據架構與基礎理論重塑 (Fundamentals & Modern Architectures) 本部分緻力於為讀者打下堅實的理論基礎，同時快速跟進當前數據領域的發展趨勢。我們深刻理解，脫離瞭對數據本質的理解，任何工具或框架都將是空中樓閣。 第一章：數據存儲範式的演進與選擇 關係型數據庫的再審視： ACID特性的現代解讀，以及在新硬件架構下的性能瓶頸分析。重點剖析新型索引結構（如B+樹的變種、LSM樹）如何改變查詢優化器的決策。 從OLTP到HTAP的過渡： 介紹混閤事務/分析處理（HTAP）的理念，以及其在實時決策支持中的重要性。 非關係型模型的崛起與適用性： 詳細對比鍵值存儲、文檔數據庫、列式存儲和圖數據庫的設計哲學。何時應棄用關係模型，選擇更適閤特定工作負載的NoSQL方案。 第二章：高級數據建模技術 範式理論的超越： 探討反範式化（Denormalization）在性能驅動型係統中的策略性應用，並闡述如何用應用層緩存來補償數據冗餘帶來的更新復雜性。 麵嚮對象與數據持久化： 深入解析對象關係映射（ORM）的底層機製，包括延遲加載、N+1問題分析與解決，以及如何針對復雜領域模型選擇閤適的ORM策略。 圖數據庫建模實戰： 重點講解屬性圖模型（Property Graph Model），使用Cypher等查詢語言設計社交網絡、推薦係統和知識圖譜的基礎結構。 第三章：SQL的深度探索與性能調優 高級SQL特性： 窗口函數（Window Functions）、公用錶錶達式（CTE）的復雜嵌套應用，以及遞歸查詢在層級數據處理中的高效實現。 查詢執行計劃的逆嚮工程： 教授如何閱讀和解讀執行計劃，識彆慢查詢的真正瓶頸（I/O、鎖等待、CPU密集型操作）。 存儲引擎剖析： 以外部引擎（如InnoDB、RocksDB）的內部結構為例，解釋事務隔離級彆是如何在並發控製中實現一緻性的。 --- 第二部分：雲原生數據庫與分布式存儲 (Cloud-Native & Distributed Systems) 現代應用幾乎都運行在雲端或大規模分布式環境中。本部分聚焦於如何在分布式環境下保證數據的高可用性、可擴展性和一緻性。 第四章：分布式事務與數據一緻性 CAP定理的工程化理解： 不再停留在理論層麵，而是探討在雲服務中斷（P）時，開發者如何在可用性（A）和一緻性（C）之間做齣實際取捨。 Saga模式與補償事務： 詳解如何使用Saga模式管理跨微服務的長事務，以及故障恢復和迴滾機製的實現。 共識算法的應用： 介紹Raft和Paxos算法的基本原理，及其在分布式數據庫（如TiDB、CockroachDB）中維持集群狀態一緻性的作用。 第五章：雲數據庫服務（DBaaS）的最佳實踐 Serverless數據庫的成本效益分析： 探討AWS Aurora Serverless、Google Cloud Spanner等服務的付費模型、冷啓動延遲與性能彈性。 數據遷移策略： 詳細規劃從本地部署到雲平颱的平滑遷移方案，包括CDC（Change Data Capture）工具的使用。 多區域部署與災難恢復（DR）： 設計跨地域的讀寫分離架構，實現RPO（恢復點目標）和RTO（恢復時間目標）的量化指標達成。 第六章：NoSQL深度應用：文檔與緩存 MongoDB聚閤管道的高級運用： 掌握復雜的數據轉換、分組和報告生成，超越基礎查詢操作。 Redis在數據密集型應用中的角色： 不僅是緩存，還深入探討其作為消息隊列（Streams）、地理空間索引和分布式鎖管理器的應用。 緩存穿透、雪崩與擊穿的防禦策略： 針對高並發場景，設計主動失效與熱點數據保護機製。 --- 第三部分：數據安全、治理與閤規 (Security, Governance & Compliance) 在數據泄露事件頻發的背景下，安全和治理不再是可選項，而是數據庫應用開發的基石。 第七章：數據安全防護體係 傳輸層與存儲層的加密技術： 討論TLS/SSL的應用，以及靜態數據加密（TDE）的性能開銷評估。 細粒度訪問控製（FGAC）： 介紹基於角色的權限管理（RBAC）的局限性，並實踐基於屬性的訪問控製（ABAC）的實現。 數據脫敏與假名化技術： 針對開發、測試和分析環境，講解如何安全地處理敏感信息，滿足GDPR等法規要求。 第八章：數據質量與主數據管理（MDM） 數據清洗與規範化流程： 建立數據輸入驗證的業務規則引擎，並使用正則錶達式和模糊匹配算法進行地址、名稱的標準化處理。 主數據管理核心概念： 識彆、閤並和維護企業核心實體（客戶、産品）的“黃金記錄”。 數據沿襲（Data Lineage）工具的應用： 追蹤數據從源頭到報告的完整生命周期，確保審計的透明性。 --- 第四部分：數據集成與ETL/ELT流程構建 (Integration & Data Pipelines) 本部分關注如何有效地將數據從不同的源係統匯集、轉換並加載到目標數據倉庫或數據湖中。 第九章：現代數據管道的設計模式 ELT（Extract, Load, Transform）的興起： 分析為什麼將轉換工作推送到強大的雲數據倉庫（如Snowflake, BigQuery）中更具優勢。 批處理與流式處理的融閤： 介紹Lambda和Kappa架構，以及何時使用批處理、何時必須采用實時流處理。 第十章：使用開源工具構建彈性ETL Apache Airflow實戰： 詳細講解DAG（有嚮無環圖）的構建、依賴管理、任務調度與故障重試策略。 數據湖存儲與管理（Delta Lake/Apache Hudi）： 探索如何在對象存儲（S3/OSS）上實現ACID事務能力，支持數據湖的更新與刪除操作。 CDC工具鏈的應用： 使用Debezium等工具捕獲數據庫的增量變更日誌，實現實時數據同步。 --- 第五部分：麵嚮分析與決策支持 (Analytics & Decision Support) 最終目標是將數據轉化為可操作的洞察。本部分側重於麵嚮分析型工作負載的數據庫優化和BI工具的集成。 第十一章：數據倉庫（DWH）的架構選擇 星型、雪花模型與數據立方體： 深入理解維度建模的最佳實踐，以及如何設計高效的聚閤錶。 列式存儲的優勢分析： 解釋為什麼列式數據庫在分析查詢中錶現優異，以及其在壓縮和掃描效率上的原理。 OLAP引擎集成： 介紹Apache Druid或ClickHouse等實時分析數據庫在即席查詢（Ad-hoc Query）中的應用。 第十二章：數據庫與BI工具的無縫連接 語義層（Semantic Layer）的重要性： 講解如何通過工具（如dbt Metrics/LookML）在不修改底層數據模型的情況下，定義一緻的業務指標。 性能友好的報錶設計： 教授如何通過預聚閤、物化視圖和查詢優化來確保BI儀錶闆的響應速度。 數據可視化最佳實踐： 結閤數據庫性能數據，指導讀者選擇閤適的圖錶類型，避免誤導性的數據呈現。 --- 本書特色： 聚焦當代技術棧： 避免對過時或特定廠商的專有技術做過多冗餘介紹，將篇幅留給雲原生、NoSQL和現代數據湖技術。 強調工程實踐： 每一章都包含大量的代碼示例、配置片段和真實世界的案例分析，確保讀者學到的知識可以直接應用於生産環境。 係統思維培養： 引導讀者從“如何寫一條SQL”進階到“如何設計一個高可用的、可擴展的、安全的數據平颱”。 本書適閤對象： 具備基礎數據庫知識，希望轉嚮數據工程、數據架構師角色的開發者。 需要重構現有數據基礎設施、擁抱雲原生技術的IT專業人員。 高等院校相關專業的高年級學生及研究生。

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