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出版者:清华大学

作者:蒙祖强

出品人:

页数:746

译者:

出版时间:2007-9

价格:88.00元

装帧:

isbn号码:9787302161127

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• SQL Server 2005
• SQL Server
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数据库技术前沿与实践：面向现代数据架构的深度探索 本书聚焦于当前数据管理领域的核心挑战与新兴技术，旨在为专业技术人员提供一套全面、深入且极具实战指导意义的知识体系。它摒弃了对传统、已固化技术栈的冗余介绍，转而将焦点完全投向构建高性能、高可用、可扩展的现代数据基础设施所需的关键技术与方法论。 本书结构严谨，内容紧密围绕数据生命周期管理（Data Lifecycle Management, DLM）的各个阶段展开，从数据采集、存储优化、查询性能调优，到安全合规性实施以及云原生数据库迁移策略，层层递进，确保读者能够构建起一套符合未来十年技术趋势的数据处理能力。 --- 第一部分：新一代数据存储与架构设计 本部分深入剖析了当前主流的非关系型数据库（NoSQL）的原理、适用场景及其与传统关系型数据库（RDBMS）的协同策略，为构建混合数据架构奠定基础。 1. 分布式存储系统的底层机制： 详细阐述了键值存储（Key-Value Store）、文档数据库（Document Database）、列式数据库（Columnar Store）和图数据库（Graph Database）的设计哲学与内部结构。重点分析了它们如何解决传统单机数据库在数据一致性（CAP理论的权衡）、分区容错性和水平扩展性方面的局限。 一致性模型探讨： 深入解析了强一致性、最终一致性、因果一致性等概念在不同分布式系统中的具体实现，例如Raft与Paxos协议在领导者选举和日志复制中的作用。 数据分片与路由策略： 介绍了基于哈希、范围和列表的分片技术，以及如何设计高效的数据路由层以最小化跨节点事务的延迟。 2. 数据湖与数据仓库的融合实践： 探讨了构建现代数据平台的核心组件——数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse）的架构演进。本书不拘泥于特定厂商的产品，而是聚焦于开放格式（如Parquet、ORC）的数据组织、元数据管理（如Hive Metastore的演进）以及如何利用湖仓一体（Lakehouse）架构实现数据治理的统一。 数据湖的治理与质量： 强调了数据血缘追踪、数据质量检查（Data Quality Checks）在数据湖中的自动化流程设计，确保原始数据的可用性和可信度。 ELT优于ETL： 论证了在现代计算能力下，采用“提取-加载-转换”（ELT）范式，将转换工作推入强大的计算引擎（如Spark或Dask）中的优势与实现细节。 --- 第二部分：高性能数据处理与查询优化 本部分的核心在于揭示现代数据库引擎的优化技巧，重点关注复杂查询的性能瓶颈分析与应对策略，特别是针对大数据集的操作。 3. 高级查询优化器的剖析： 本书超越了基础的`EXPLAIN PLAN`分析，深入到查询优化器（Query Optimizer）的内部工作原理。讨论了基于成本的优化（Cost-Based Optimization, CBO）如何评估联接顺序、索引选择和统计信息对执行计划的影响。 统计信息的管理与维护： 详细介绍了如何采样（Sampling）大型数据集以生成准确的统计信息，以及在数据频繁更新时如何实现统计信息的增量更新。 向量化执行引擎： 分析了现代数据库如何利用CPU的向量化处理能力来批处理数据行，从而显著提高聚合、扫描和过滤操作的速度。 4. 内存计算与实时分析（In-Memory & Real-Time Analytics）： 探讨了如何充分利用现代服务器的内存容量以实现近乎即时的查询响应。 OLAP引擎的加速技术： 深入研究了列存（Columnar Storage）数据库如何通过数据压缩和预取机制加速分析型查询。 流数据处理框架： 介绍了事件驱动架构下，使用流处理框架（如Kafka Streams或Flink）进行实时聚合、窗口计算和异常检测的实践方法，实现从数据产生到洞察的最小延迟。 --- 第三部分：数据安全、合规与运维自动化 在数据资产日益重要的背景下，安全性和自动化运维成为构建稳健系统的关键。本部分专注于如何将DevOps和SecOps的理念融入数据库管理生命周期。 5. 零信任环境下的数据安全策略： 本书强调了纵深防御（Defense in Depth）在数据库安全中的应用。 细粒度访问控制（FGAC）： 讨论了如何使用行级安全（Row-Level Security, RLS）和列级安全（Column-Level Security, CLS）来实施复杂的业务规则访问限制，确保敏感数据仅对授权用户可见。 数据脱敏与加密： 详细对比了静态数据加密（TDE）与动态数据脱敏技术（Dynamic Data Masking），并在不同安全级别下给出了选择建议和实施指南。 6. 数据库即代码（Database as Code）与CI/CD实践： 将基础设施即代码（IaC）的理念扩展到数据库领域。 Schema版本控制： 介绍如何使用Flyway或Liquibase等工具管理数据库结构（Schema）和数据迁移脚本的版本控制，确保环境间的一致性。 自动化部署与回滚： 重点讨论了如何在持续集成/持续部署（CI/CD）流水线中集成数据库变更测试、蓝绿部署策略以及快速、安全的生产环境回滚机制，以应对高频迭代的需求。 --- 第四部分：云原生数据库与未来趋势 最后一部分展望了数据库技术在云计算环境下的发展方向，为企业向云迁移和采用DBaaS（Database as a Service）模式提供技术蓝图。 7. 云数据库的弹性伸缩与成本优化： 分析了云厂商提供的无服务器（Serverless）数据库模型的运行机制，包括自动的容量预置、按需计费模式以及故障转移策略。 存储与计算分离架构： 深入探讨了新兴云数据库如何将存储层与计算层分离，以实现更快的备份恢复、更精细的资源调配以及近乎无限的存储扩展能力。 跨区域灾备设计： 讲解了如何利用云服务商的全球基础设施实现跨区域、异地容灾方案，以满足极高的RTO（恢复时间目标）和RPO（恢复点目标）要求。 8. 新兴数据模型与技术融合： 探讨了如何将特定工作负载（如向量搜索、时序分析）的需求与核心数据库能力相结合。 向量数据库与AI应用： 介绍了向量嵌入（Vector Embeddings）的概念，以及如何利用专门的向量索引技术（如HNSW）支持基于语义理解的检索增强生成（RAG）应用。 时序数据的高效存储： 针对物联网（IoT）和监控场景，分析了时序数据库的特殊数据结构（如时间戳聚合）如何优化写入吞吐量和特定时间范围查询的效率。 本书的受众是寻求突破现有技术瓶颈、致力于构建下一代数据平台的资深数据库管理员（DBA）、数据架构师和后端开发工程师。它要求读者具备扎实的数据库基础知识，致力于提供的是前沿的理论指导、深入的内部机制剖析以及高度实战化的解决方案。

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我以一个长期从事数据仓库ETL工作的角度来评价这本书，它的侧重点确实完全符合“应用开发”的范畴，而非单纯的数据库管理或DBA职能。关于数据集成服务（SSIS）的部分，简直是一部实战指南。书中详细介绍了如何构建健壮的、能应对数据清洗和异常处理的复杂数据流。我过去在处理大规模数据迁移时经常遇到的数据类型不匹配、空值处理逻辑混乱等问题，在这本书的对应章节中都找到了清晰的解决方案和最佳实践。特别是关于自定义组件开发和错误日志记录的设计模式，我立刻将其应用到了我们当前的维护项目中，效果显著。它并没有把SSIS仅仅当做一个图形化工具来介绍，而是深入到如何编写C#脚本组件来增强其功能，这对于提升开发效率和系统稳定性至关重要。

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说实话，拿到这本书时我有点犹豫，毕竟SQL Server 2005这个版本已经有些年头了，市场上最新的技术浪潮都是围绕着更新的版本展开的。但是，我很快发现，这本“大全”的价值恰恰在于它的深度和广度，而不是追逐最新的热点。它就像是一份关于经典武功秘籍的详尽解析，把2005时代所有主流的应用开发技术点都挖掘到了极致。我特别关注了关于.NET与SQL Server 2005集成的部分，书中对ADO.NET实体框架的前身以及如何高效地管理数据库连接池的论述，非常扎实可靠。它没有过度依赖后来的ORM工具的便捷性，而是要求读者真正理解底层的数据访问逻辑。对于那些希望夯实基础，理解数据库驱动应用程序底层原理的工程师而言，这本书提供的理论深度和实践指导是当前许多浮于表面的教程所无法比拟的。它教会的不仅仅是“怎么做”，更是“为什么这样设计更好”。

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这本书的排版和图例设计，着实体现了编著者对读者的尊重。在阅读过程中，我发现它在处理复杂概念时，总是能够适时地插入流程图或者架构示意图，这些可视化元素极大地降低了理解难度。举个例子，在讲解事务隔离级别和锁机制的章节，作者没有仅仅用文字堆砌晦涩的术语，而是用一系列图形化的并发场景来演示死锁的产生和预防策略。这使得原本枯燥的理论知识变得生动起来。此外，书中对于特定功能的代码示例，其完备性也令人称赞，每一个例子都似乎经过了反复的编译和测试，直接复制粘贴后即可运行，这大大加速了我的学习进度。我很少看到一本技术书籍在细节处理上能做到如此周到，让人感觉作者不仅是技术专家，更是一位优秀的教育工作者。

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这本书的厚度简直令人望而生畏，光是捧在手里，就能感受到它蕴含的知识密度。我原本以为自己对SQL Server 2005已经有了相当程度的了解，毕竟市面上关于基础查询和存储过程的书籍汗牛充栋。然而，当我翻开这本《SQL Server 2005应用开发大全》后，才意识到自己之前的认知是多么的浅薄。这本书的结构安排极为精妙，它不是那种简单罗列语法手册的类型，而是真正着眼于“应用开发”这一核心。我尤其欣赏其中关于报表服务（SSRS）和数据分析服务（SSAS）的章节，它们没有停留在API调用的层面，而是深入剖析了如何设计出既高效又美观的企业级解决方案。特别是书中对性能调优的探讨，简直是实战经验的结晶，从索引的深层结构到查询计划的解读，每一个案例都配有清晰的上下文和详尽的步骤，这对于那些在生产环境中遭遇性能瓶颈的开发者来说，简直就是一盏指路明灯。这本书的价值，远超其装帧所能体现的重量。

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坦白说，这本书的阅读体验是“艰苦但收获巨大”的。它没有为了迎合初学者而刻意简化技术难度，很多高级特性和底层原理的阐述是相当深入和学术化的。对于一个刚接触SQL的读者来说，可能会感到压力山大，因为这本书的内容密度极高，知识点之间环环相扣，要求读者必须具备一定的编程基础和逻辑思维能力。我个人花了比预期多一倍的时间来消化吸收其中的内容，尤其是在涉及到CLR集成和性能计数器监控的部分，需要反复阅读和对照官方文档。然而，正是这种深度，使得这本书成为了我书架上的一本“工具书”而非“一次性读物”。每当我遇到一个棘手的、需要超越标准语法的应用场景时，我总能在这本书中找到被时间检验过的、成熟的解决方案。

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