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出版者:清华大学出版社

作者:钱雪忠 编

出品人:

页数:498

译者:

出版时间:2007-1

价格:39.50元

装帧:

isbn号码:9787302156864

丛书系列:

图书标签:

• SQL Server 2005
• 数据库开发
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• 实用技术
• 案例分析
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• 技术教程
• 开发指南

数据库设计与管理：现代应用构建的基石 本书聚焦于构建健壮、高效的企业级信息系统的核心——数据库的规划、设计、实现与维护。它旨在为读者提供一套全面、实用的知识体系，从理论基础到前沿实践，覆盖数据生命周期的各个关键环节。 --- 第一部分：数据管理的基石与原理 本部分深入剖析了数据管理的理论基础，为后续的实践操作打下坚实的理论支撑。 第一章：信息系统的数据化演进与需求分析 本章探讨了信息系统从文件系统到关系模型的历史演变，阐述了数据作为核心资产的战略意义。重点讲解了系统分析阶段如何有效地进行数据需求收集、梳理和建模。内容涵盖了业务流程梳理对数据结构设计的影响、用户角色的数据访问权限预估，以及非功能性需求（如性能、安全性、可用性）对数据库选型和架构决策的约束。我们将分析常见的需求文档缺陷，并提供一套结构化的数据需求获取模板。 第二章：经典关系模型与范式理论的再认识 虽然技术在不断进步，但关系模型（Relational Model）依然是绝大多数业务系统的基石。本章将系统回顾关系代数、元组与关系的概念，并对范式理论进行深入解析。我们将超越简单的第一、第二、第三范式（1NF, 2NF, 3NF），详细讨论 Boyce-Codd 范式（BCNF）的应用场景及其在复杂业务规则下的权衡。此外，本章还将引入更高阶的范式（4NF, 5NF）及其在数据冗余控制和数据一致性维护中的实际作用，并讨论在 OLAP 环境下反范式化的必要性。 第三章：数据建模方法论：从概念到逻辑的映射 数据建模是连接业务理解与技术实现的桥梁。本章详尽介绍主流的数据建模技术，特别是实体-联系（E-R）模型。我们将重点讲解如何准确识别实体、属性、联系（包括 1:1、1:N、M:N 关系），并详细论述如何将 E-R 图规范化转化为逻辑数据模型（如SQL DDL结构）。此外，本书还将引入面向对象数据建模的思想片段，探讨对象关系映射（ORM）层背后的数据结构转换原理。 --- 第二部分：关系数据库的高级设计与优化 本部分将重点放在如何设计出既能满足复杂业务需求，又具备高性能和高扩展性的关系数据库结构。 第四章：索引的艺术：性能提升的决定性因素 索引是关系数据库性能优化的核心手段。本章将深入剖析 B-Tree、B+ Tree 索引结构的内部工作原理，解释其在读写操作中的性能影响。内容包括聚簇索引与非聚簇索引的差异、覆盖索引的构建、复合索引的列顺序设计原则（左前缀原则的深度应用）。我们还将讨论位图索引、哈希索引等特定场景下的索引类型，并教授如何利用执行计划分析工具来诊断索引缺失或使用不当的问题。 第五章：约束、事务与数据完整性的多层次保障 数据完整性是数据库的生命线。本章详细讲解各种约束（主键、外键、唯一、检查）的设置与执行顺序。重点讨论事务（Transaction）的 ACID 特性，深入解析隔离级别（Read Uncommitted, Read Committed, Repeatable Read, Serializable）对并发控制机制（如锁、多版本并发控制 MVCC）的影响，以及如何根据业务对一致性与性能进行权衡取舍。 第六章：视图、存储过程与数据库编程范式 本章探讨数据库内置编程能力的利用，以增强安全性和封装业务逻辑。我们将详细介绍视图的创建、维护及其在数据抽象中的作用。对于存储过程（Stored Procedures）和函数（Functions），我们将展示如何用它们实现复杂的批处理逻辑、数据转换和审计跟踪。内容包括参数化查询的安全实践、游标（Cursor）的使用陷阱与性能规避，以及触发器（Trigger）在维护跨表一致性中的应用。 --- 第三部分：数据仓库与商业智能基础（非OLTP应用） 本部分将视角从面向交易处理（OLTP）的应用系统，扩展到面向分析处理（OLAP）的数据仓库设计，这是理解现代企业决策支持系统的关键。 第七章：从规范化到反规范化：数据仓库建模 数据仓库的设计目标与操作型数据库截然不同。本章引入了维度建模（Dimensional Modeling）的核心概念，包括事实表（Fact Tables）和维度表（Dimension Tables）的结构。我们将详细讲解星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema）的构建方法，分析其在查询性能上的优势。此外，本章还会讨论缓慢变化维度（SCD, Slowly Changing Dimensions）的处理策略（Type 1, 2, 3）。 第八章：ETL 流程概述与数据质量管理 数据从源系统到数据仓库的转化过程是数据分析的准备工作。本章概述了抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）三个关键步骤。我们将探讨常见的数据清洗、标准化和集成技术。重点讲解数据质量指标的定义，以及如何设计有效的流程来监测和修复数据漂移与异常值，确保分析结果的可靠性。 --- 第四部分：数据库的性能调优与系统运维 本部分关注如何确保数据库系统在真实负载下能够持续、高效地运行，是数据库管理员（DBA）和高级开发人员必备的技能。 第九章：高级查询优化与执行计划分析 理解数据库如何执行 SQL 语句是性能调优的终极目标。本章教授读者如何阅读和解读查询执行计划，识别成本最高的步骤（如全表扫描、高成本的连接操作）。内容涵盖了查询重写技巧，如优化 JOIN 顺序、合理使用子查询、避免在 WHERE 子句中对索引列进行函数运算等。我们将分析不同连接算法（Nested Loops, Hash Join, Merge Join）的应用场景。 第十条：系统级性能瓶颈诊断与资源调优 数据库性能瓶颈往往涉及多个层面。本章从系统资源角度出发，分析 CPU 使用率、I/O 延迟、内存缓存命中率等关键指标。我们将探讨如何配置数据库服务器的内存分配策略、缓冲区管理参数，以及如何监控和调整日志文件写入机制，以最小化事务提交的延迟。 第十一章：备份、恢复与高可用性策略 数据安全与业务连续性是数据库运维的重中之重。本章详细介绍不同类型的备份策略（全量、差异、日志备份）及其恢复点目标（RPO）和恢复时间目标（RTO）的匹配。我们将分析主从复制（Replication）的同步和异步模式，探讨故障转移（Failover）机制的原理，并介绍实现数据库高可用性的现代架构模式。 --- 本书特色： 理论与实践紧密结合： 每个设计原则后都附带有详细的逻辑推导和具体的 SQL 脚本示例。 关注现代数据挑战： 虽然不涉及特定厂商的最新版本特性，但所有核心理念均可映射到当前的数据库管理系统中。 面向架构思维： 培养读者从业务需求出发，设计出可扩展、可维护的整体数据架构的能力。

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这本《SQL Server 2005实用技术及案例系统开发》听起来像是一本非常专注于实操和项目落地的技术手册。我印象中，那个年代的数据库技术更新迭代速度飞快，很多书籍要么过于理论化，要么就是简单罗列语法，真正能将2005版本的特性与实际业务场景结合起来讲解的资料并不多见。因此，我特别期待它能深入剖析当年企业级应用中，如何利用SQL Server 2005的特定功能，比如更强大的T-SQL增强特性、SSAS/SSRS/SSIS这“三驾马车”在实际项目中的部署细节，以及针对性能调优的具体策略。我尤其关注的是，书中是否提供了那些在实际数据迁移、报表服务构建、数据仓库ETL流程设计中会遇到的“陷阱”和绕过它们的有效方法。如果这本书能提供一些当年非常流行的业务模型，比如财务核算系统或供应链管理系统的数据库设计蓝图和代码实现，那它无疑就是那个时期数据库开发人员的案头宝典，远超一本普通的“参考手册”的价值，而是成为了解决实际问题的“救火队手册”。我希望看到的是，作者不仅仅是教会我们“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这么做才是最优解”。

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回顾那个时代，企业对数据仓库和商业智能（BI）的需求正处于爆发期，而SQL Server 2005正好推出了强大的SSIS（集成服务）。如果这本书的“案例系统开发”部分，仅仅停留在传统的关系型事务处理（OLTP）层面，那就太可惜了。我真正想了解的是，书中是否详尽地介绍了如何利用SSIS构建健壮的ETL管道，如何处理数据清洗、转换和加载中的错误日志记录与恢复机制。例如，在处理海量历史数据导入时，如何利用并行处理和Checkpoints来保证流程的原子性和效率？此外，与报表服务（SSRS）的集成也是一个重点。如何设计高效的数据源视图，如何处理复杂的参数化报表和报表订阅功能？如果这本书能提供一个完整的、从数据抽取到最终形成决策支持报表的端到端案例，展示2005平台如何支撑起一个小型企业的核心业务决策，那么它就不仅仅是一本技术手册，而更像是一份关于构建完整数据生态系统的实战指南。

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对于任何一本旨在教授“系统开发”的技术书籍来说，环境配置和部署流程的详尽程度，往往是区分“入门书”和“实战书”的重要标志。我非常关注在SQL Server 2005的特定版本下，如何进行高可用性（如集群、镜像）的配置，以及在不同操作系统版本上的兼容性问题。在那个时期，服务器资源相对昂贵，性能调优往往是开发工作的重中之重。因此，我希望看到书中对于DMV（动态管理视图）的使用有深入的讲解，不仅仅是展示查询语句，而是教导读者如何通过监控这些视图来诊断实际应用中遇到的锁等待、死锁以及I/O瓶颈。如果书中能提供一些经过实战检验的T-SQL性能优化“捷径”或者避坑指南，比如关于游标使用的正确场景，或者如何有效利用CTE（通用表表达式）来提升复杂查询的可读性和效率，那么这本书对于希望从“会写SQL”进阶到“会优化SQL”的读者来说，将是不可多得的财富。

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坦白说，市面上的数据库开发书籍，很多在讲解复杂概念时总是显得力不从心，要么用过于晦涩的术语让初学者望而却步，要么就是为了展示技术深度而牺牲了清晰度。我希望这本《SQL Server 2005实用技术及案例系统开发》能够找到一个绝佳的平衡点。评判一本技术书是否“实用”，关键在于它是否能让读者带着一个具体的问题去查阅，然后能立刻找到解决问题的路径，而不是看完一整章仍然感到迷茫。对于系统开发而言，数据库设计和业务逻辑的耦合度是常常被诟病的问题。因此，我非常好奇，作者是如何在讲解SQL语言本身的同时，融入了面向对象的思想，或者至少是如何指导读者设计出高内聚、低耦合的数据库结构，尤其是在涉及存储过程和触发器这些容易引入复杂依赖关系的地方。如果书中能提供清晰的ER图和逻辑模型，并附带详细的解释，说明这些设计选择如何直接影响到上层应用（比如.NET框架）的调用效率，那这本书的价值就提升了一个档次。

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我对这类深入特定版本技术的书籍，最看重的是其案例的时代性和深度。SQL Server 2005是一个承上启下的版本，它在许多方面奠定了后续版本的基础，但同时也有其独特的技术栈和限制。一本优秀的实战书，应该能精准地还原当时企业IT环境的真实面貌。比如，在安全性方面，2005版的权限管理和审计机制如何与当时的安全规范相结合？在分布式事务处理上，它如何处理跨越不同数据库或服务的数据一致性问题？我特别希望看到的是，书中关于存储过程和用户定义函数编写的规范，是否体现了当时对代码复用性和可维护性的最佳实践。如果书里仅仅是堆砌了一些基础的CRUD操作，而没有触及到复杂业务逻辑下的性能瓶颈分析和索引优化策略，那么对于一个有经验的开发者来说，价值就会大打折扣。我期待它能成为一本能够帮助我们理解“在那个特定技术背景下，我们是如何解决复杂问题的”的“历史记录”和“经验总结”。

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