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《现代数据库系统设计与实践》 图书简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步的核心资产。然而，如何高效、安全、可靠地管理和利用这些海量数据，是所有企业和组织面临的共同挑战。《现代数据库系统设计与实践》正是为应对这一挑战而编写的权威指南。本书深入浅出地剖析了当代数据库技术栈的演进、核心原理及其在实际业务场景中的精妙应用。 本书并非仅仅停留在对某一特定数据库产品的技术文档复述，而是旨在构建读者对数据存储范式、查询优化理论、分布式事务处理以及数据安全体系的宏观认知和深刻理解。我们认为，掌握不变的原理比追逐瞬息万变的工具更为重要。 第一部分：数据库核心理论的重建与深化 本书首先回归基础，但视角更具现代性。我们详细阐述了关系模型（Relational Model）的理论基石，超越了简单的SQL语法讲解，重点剖析了范式理论（Normalization）的深层意义——如何通过分解消除冗余，同时权衡数据一致性与查询性能之间的微妙平衡。 随后，我们对事务处理（Transaction Processing）进行了系统的梳理。从经典的ACID属性到并发控制机制，我们不仅介绍了传统的两阶段锁定（2PL），还详细对比了多版本并发控制（MVCC）的工作原理及其在PostgreSQL、MySQL等主流系统中的实现差异。对于高并发场景下的性能瓶颈，本书提供了一套基于锁粒度和隔离级别选择的决策框架。 第二部分：面向性能的查询优化与执行 数据库的生命力在于其查询执行效率。《现代数据库系统设计与实践》将大量篇幅投入到查询优化器（Query Optimizer）的工作机制中。读者将学习到： 1. 统计信息的重要性： 如何采集、维护和利用数据分布直方图（Histograms）来指导优化器做出正确的执行计划选择。 2. 成本模型解析： 深入解析数据库内部如何评估连接（Join）操作的成本，包括嵌套循环连接（Nested Loop Join）、哈希连接（Hash Join）和归并连接（Merge Join）的适用场景及性能边界。 3. 执行计划的解读与调优： 提供了一套系统化的方法论，教导工程师如何阅读复杂的执行计划，识别“热点”操作，并针对性地使用索引、重写查询或调整数据库参数来解决性能顽疾。 第三部分：从单体到分布式：现代数据架构的演进 随着数据规模突破单机处理能力的上限，分布式数据库架构成为主流。《现代数据库系统设计与实践》全面覆盖了NoSQL运动的本质、CAP定理的实际意义以及各类新型数据存储的适用范围。 我们重点探讨了NewSQL的融合趋势，特别是那些试图在高性能NoSQL和强一致性关系模型之间架起桥梁的系统。书中对数据分片（Sharding）策略进行了深入分析，包括基于范围、哈希和目录的分片方法，以及在分片环境下如何维护全局事务一致性（例如使用两阶段提交或Paxos/Raft协议）。 第四部分：数据安全、治理与可观测性 在数据合规性日益严格的今天，安全和治理至关重要。本书涵盖了企业级数据库部署中不可或缺的实践： 数据加密技术： 区分静态加密（Encryption at Rest）和传输中加密（Encryption in Transit），并介绍如何利用硬件安全模块（HSM）增强密钥管理。 审计与合规： 详细阐述了如何设置细粒度的访问控制（如行级安全策略）和全面的操作审计日志，以满足如GDPR、CCPA等法规的要求。 备份与恢复策略： 介绍了物理备份、逻辑备份、增量备份以及基于时间点恢复（PITR）的完整流程，并强调灾难恢复计划（DRP）的制定与演练。 第五部分：新兴数据技术与应用场景 为了确保本书的前瞻性，最后一部分聚焦于当前热门且极具潜力的技术领域： 向量数据库（Vector Databases）： 探讨其在语义搜索、推荐系统和大型语言模型（LLM）检索增强生成（RAG）架构中的核心作用，以及如何处理高维数据的索引和相似性查询。 时序数据管理： 针对物联网（IoT）和金融交易场景，介绍如何使用专门的时序数据库优化数据写入和区间聚合查询。 数据湖与数据仓库的融合（Lakehouse）： 分析Delta Lake、Apache Hudi等技术如何通过在数据湖上引入ACID特性，实现更灵活、更经济的数据分析架构。 本书的目标读者 本书适合有一定编程基础，希望系统性学习和掌握现代数据库设计、管理和优化技能的软件工程师、数据库管理员（DBA）、数据架构师以及计算机科学专业的学生。它提供的不仅是知识点，更是一种解决复杂数据挑战的系统性思维方式。通过本书的学习，读者将有能力从“使用者”进阶为“设计者”和“优化者”。
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