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出版者:科学出版社

作者:

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2006-3

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787030167200

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 应用
• SQL
• 数据管理
• 数据分析
• 编程
• 计算机科学
• 信息技术
• 实践
• 案例

《SQL速成宝典》 本书是一本为初学者量身打造的SQL入门指南，旨在帮助读者快速掌握数据库查询和操作的基本技能。全书从零开始，循序渐进地介绍了SQL语言的核心概念和常用语法，包括数据定义语言（DDL）用于创建和管理数据库结构，以及数据操纵语言（DML）用于查询、插入、更新和删除数据。 第一部分：数据库基础概念与SQL入门 本部分将带您走进数据库的世界，理解关系型数据库的基本原理，例如表、记录、字段、主键、外键等。您将学习如何使用SQL语句创建数据库和表，定义字段的数据类型和约束。同时，我们将深入浅出地讲解SQL语句的基本结构，包括`SELECT`语句的各种用法，如条件过滤(`WHERE`)、排序(`ORDER BY`)、分组(`GROUP BY`)和聚合函数(`COUNT`, `SUM`, `AVG`, `MAX`, `MIN`)。 第二部分：精通数据查询 在掌握了基础查询技巧后，本部分将进一步提升您的数据提取能力。您将学习如何连接多个表，利用`JOIN`操作（内连接、左连接、右连接、全连接）从不同数据源中获取整合信息。此外，我们还会探讨子查询的强大功能，如何在查询中嵌套查询以实现更复杂的逻辑。高级查询技巧，如使用`HAVING`子句对分组结果进行过滤，以及`UNION`和`UNION ALL`合并查询结果集，也将得到详细阐述。 第三部分：高效数据操作与管理 除了查询数据，本书还涵盖了SQL中最常用的数据操作。您将学习如何使用`INSERT`语句添加新记录，`UPDATE`语句修改现有数据，以及`DELETE`语句删除不需要的信息。为了确保数据的完整性和一致性，我们将详细介绍约束的概念，如`PRIMARY KEY`, `FOREIGN KEY`, `UNIQUE`, `NOT NULL`, `CHECK`等，以及如何在创建表时或之后添加和管理这些约束。 第四部分：进阶SQL应用 本部分将带领您探索SQL的更多高级功能，为您的数据库应用打下坚实基础。您将学习如何利用视图（`VIEW`）简化复杂的查询，提高数据访问的效率和安全性。索引（`INDEX`）的创建和管理对于提升查询性能至关重要，本书将详细讲解不同类型的索引及其适用场景。此外，事务（`TRANSACTION`）的概念和ACID属性的理解，对于保证数据的一致性和可靠性至关重要，我们将深入解析事务的提交(`COMMIT`)和回滚(`ROLLBACK`)操作。 本书特色： 结构清晰，易于理解： 从基础概念到高级应用，层层递进，确保读者能够扎实掌握每一部分内容。 实用案例，贴近实际： 结合大量的实际案例和代码示例，帮助读者在实践中学习和巩固知识。 通俗易懂，零门槛学习： 即使没有数据库基础的读者，也能轻松入门，逐步成为SQL高手。 强调实践，提升技能： 每个章节都配有练习题，鼓励读者动手实践，将理论知识转化为实际操作能力。 无论您是想进入IT行业，还是希望提升现有工作的效率，《SQL速成宝典》都将是您学习SQL语言的理想伙伴。掌握SQL，就是掌握了与数据高效沟通的钥匙，开启数据驱动决策的新篇章。

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我必须承认，我对数据挖掘和大数据分析一直抱有浓厚的兴趣，但总觉得缺少一块坚实的“地基”。这本书在后半部分的章节，恰恰填补了我的这个空白。它并没有止步于传统的OLTP（在线事务处理）系统，而是勇敢地迈入了OLAP（在线分析处理）的世界。书中对数据仓库的概念进行了非常透彻的阐释，特别是对事实表和维度表的区分，以及雪花模型和星型模型的优劣比较，阐述得清晰有力。让我耳目一新的是，作者介绍了一些现代数据处理工具的集成思路，虽然没有深入到Spark或Hadoop的底层代码，但它清晰地勾勒出了ETL（抽取、转换、加载）流程的重要性。这种宏观的视角让我明白，无论前沿技术如何发展，数据的“清洗”和“结构化”始终是高效分析的前提。读到这里，我开始意识到，数据库应用远不止于“存数据”，更关键的是如何“用数据讲故事”。那种从海量日志数据中提炼出用户行为趋势的描述，非常具有煽动性，让我对接下来的数据分析学习充满了期待，它成功地将一个看似冰冷的技术领域，与商业决策的火热前沿紧密联系了起来。

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对于我这种偏重于后端开发，且经常需要与各种不同类型数据库打交道的工程师来说，这本书在对比和选型方面的论述，简直是救命稻草。以往我们经常面临这样的困境：项目要求高并发写入，到底该选MySQL集群还是MongoDB？这本书没有给出简单的“A优于B”的结论，而是提供了一套系统的评估框架。它详尽地分析了ACID特性在不同数据库类型中的体现，比如关系型数据库对事务性的坚守，与NoSQL数据库在水平扩展性上的妥协。特别是关于索引策略的讨论，简直是教科书级别的。作者没有停留在B+树的基本结构，而是深入探讨了复合索引的顺序性、覆盖索引的优化效果，以及全文索引的局限性。通过几个性能调优的“反例”，清晰地展示了错误设计带来的灾难性后果——从毫秒级的查询变成秒级甚至分钟级的锁死。这种基于实践教训的总结，比任何理论推导都更有说服力，让我对数据库的“性能黑盒”有了更深层次的理解和敬畏之心。

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这本书的阅读体验，最让我感到惊喜的是它对“人”和“流程”的关注度。很多技术书籍往往忽略了数据库管理并非纯粹的技术活，而是涉及到管理、安全和合规性。这本书在数据安全章节的处理上，体现了极高的专业水准。它不仅仅提到了基本的权限控制，更是详细讲解了数据加密（静态加密与传输加密）的必要性，以及在不同监管环境下（比如GDPR或者行业特定法规）如何设计一个符合规范的数据库架构。更重要的是，它强调了数据库管理员（DBA）在企业中的“守门人”角色，涉及备份恢复策略的制定、灾难恢复计划（DRP）的演练，这些内容对于一个希望构建健壮系统的开发者来说至关重要。书中的模拟故障恢复流程图，步骤清晰，逻辑严密，让我深刻体会到，一个优秀的数据库应用，其“健壮性”远比其“速度”更为稀缺和宝贵。它成功地将数据库技术从一个单纯的“工具箱”提升到了“企业级风险管理”的层面来审视，非常到位。

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这本关于数据库应用的读物，从我一个初次接触这个领域的“小白”的角度来看，简直是一场迷宫探险。说实话，我之前对“数据库”的理解，仅限于Excel表格的升级版，甚至有点把它和“云盘”混为一谈。然而，这本书并没有急着抛出那些高深的SQL语句或者复杂的范式理论，而是像一位耐心的老向导，先带你看看这片“数据森林”的整体样貌。它花了大量的篇幅，用非常生动的比喻，解释了为什么我们需要结构化的数据存储，以及传统的文件管理方式在面对海量信息时是多么的脆弱不堪。我印象特别深的是关于“数据一致性”那一章，作者竟然用“共享厨房的菜谱”来比喻事务处理的原子性，让我这个对技术一窍不通的人瞬间领悟了其中的精妙。这本书的优点在于，它没有沉浸在技术实现的细节里自我陶醉，而是紧紧围绕“应用”这个核心，告诉我为什么要用数据库，以及在实际业务场景中，它究竟扮演了什么样的角色。比如，它详细分析了电商网站的订单系统和银行的转账系统对数据安全和并发处理的截然不同的要求，这种对比分析，让我清晰地认识到，数据库并非一个万能的工具，而是需要根据具体的“应用场景”来量身定做的复杂系统。读完前几章，我已经不再惧怕那个曾经高高在上的“数据库”名词，开始感觉到它其实是支撑现代商业运作的基石，一个充满了逻辑美感和实用价值的工程艺术。

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这本书的叙事节奏把握得极其老练，完全不像一本技术教材，更像是一部层层递进的悬疑小说。它在阐述技术原理时，非常注重历史的脉络和技术的演进，这使得我对当前主流的RDBMS（关系型数据库管理系统）的出现有了深刻的理解。作者巧妙地穿插了一些关于早期数据管理困境的案例，那些因为数据冗余和更新冲突导致的灾难性后果，读起来让人不寒而栗。然后，话题自然而然地转向了关系代数和SQL的诞生，但高明之处在于，它没有直接堆砌语法，而是先从“集合论”的角度阐述了“关系”的本质，把理论的“骨架”先搭建起来。当我开始接触到SELECT、JOIN这些基础操作时，我已经能从逻辑层面理解它们在做什么，而不是死记硬背。更值得称赞的是，它对“规范化”的讲解，不再是枯燥的范式列表，而是通过一个反复重构的“学生档案系统”案例，展示了从第一范式到第三范式每一步的必要性和带来的好处。这种“边做边学，边错边改”的讲解方式，极大地降低了初学者的心理门槛，让我感觉自己不是在看书，而是在跟着一位资深架构师进行一次实战演练，体会数据模型设计的艺术与权衡。

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