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出版者:Macmillan Computer Pub

作者:Harkins, Susan Sales/ Gunderloy, Mike

出品人:

页数:408

译者:

出版时间:2004-9

价格:$ 50.84

装帧:Pap

isbn号码:9780789732446

丛书系列:

图书标签:

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• 效率提升

深度探索数据管理与高级应用：从基础到精通 书籍名称：高效数据架构与现代数据库实践 引言：驾驭数据洪流的艺术与科学 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动商业决策、科研突破和日常运营的核心资产。然而，数据的价值并非天然存在，它需要精心的设计、严谨的结构和高效的管理才能得以释放。本书《高效数据架构与现代数据库实践》旨在为读者提供一个全面、深入且极具实践指导意义的框架，用以理解、设计、构建和维护健壮、可扩展、高性能的数据库系统。我们不满足于表面的工具操作，而是深入探究数据模型背后的逻辑、性能优化的深层原理以及如何在复杂多变的技术环境中保持系统的敏捷性与可靠性。 本书的受众涵盖了从初入数据领域的数据分析师、需要优化现有系统的IT专业人员，到寻求掌握数据库设计艺术的软件架构师。我们将以一种系统化的方式，引导读者从数据库的哲学基础出发，逐步攀登至高级的性能调优与数据治理的巅峰。 --- 第一部分：数据建模的基石——从概念到逻辑的精确转换 本部分着重于数据库设计的核心——数据建模。我们认为，一个优秀的数据库系统始于一个清晰、无冗余、易于理解的逻辑模型。 第一章：关系代数的复兴与实体关系（ER）模型的精炼 我们将详细解析关系代数的基本操作，这不仅是理解SQL的理论基础，更是构建复杂查询思维的钥匙。随后，我们将深入探讨实体关系图（ERD）的绘制与优化。重点关注如何识别实体、属性和关系，并引入超类型/子类型（Supertype/Subtype）模式，以处理现实世界中复杂继承结构的数据表示问题。我们将探讨在特定业务场景下，何时应采用规范化模型，何时应为性能考虑进行适度的反范式化（Denormalization）的权衡艺术。 第二章：规范化的深入剖析与反范式化的艺术实践 规范化（Normalization）是数据库设计的灵魂。我们将超越第一、二、三范式（1NF, 2NF, 3NF），深入剖析巴斯-科德范式（BCNF）以及第四范式（4NF）在消除多值依赖和连接依赖中的关键作用。然而，理论必须服务于实践。本章的重点在于展示“反范式化”的实际应用场景，例如在数据仓库（Data Warehousing）或高读写吞吐量的OLTP系统中，如何通过预连接（Pre-joining）和冗余存储来换取显著的查询速度提升，并提供一套评估反范式化风险与收益的决策矩阵。 第三章：超越传统：图模型与文档模型的对比分析 现代数据需求日益多样化，单一的关系模型已不能满足所有场景。本章将全面比较关系模型与新兴的NoSQL模型，特别是图数据库（Graph Databases）和文档数据库（Document Databases）的结构差异。我们将通过具体的案例研究，展示图模型在处理复杂网络关系（如社交关系、推荐引擎）中的优越性，以及文档模型在敏捷开发和半结构化数据存储中的灵活性。读者将学会如何根据应用的需求特性，选择最合适的数据结构范式。 --- 第二部分：SQL的精湛技艺——从数据操作到高级聚合 本部分旨在将读者的SQL能力从基础的CRUD操作提升至能够处理企业级复杂业务逻辑的水平。 第四章：高级查询优化与执行计划的解读 理解数据库如何执行SQL语句是性能调优的起点。本章将详细剖析查询优化器的工作原理，包括成本模型、统计信息的重要性以及索引如何影响执行计划的选择。我们将重点教授如何使用数据库管理工具（如`EXPLAIN ANALYZE`）来深入解读查询执行计划，识别瓶颈，并手动引导优化器选择更优路径，例如通过提示（Hints）或修改连接顺序。 第五章：窗口函数与递归查询的威力 窗口函数（Window Functions）是现代SQL中用于复杂聚合和排序分析的利器。本章将系统地讲解`ROW_NUMBER()`, `RANK()`, `LEAD()`, `LAG()`, 以及聚合窗口函数的使用，以取代效率低下的自连接（Self-Join）。此外，我们还将探讨公用表表达式（CTE）和递归CTE，展示它们在处理层级数据（如组织架构、物料清单BOM）时，如何优雅且高效地实现深度遍历。 第六章：事务的隔离级别与并发控制的深层机制 理解数据库的事务管理至关重要。本章将超越ACID属性的表面定义，深入探讨MVCC（多版本并发控制）的工作原理，以及不同隔离级别（如读已提交、可重复读、串行化）在数据一致性与系统并发性之间所做的权衡。我们将分析不同隔离级别可能导致的锁冲突、死锁（Deadlocks）现象，并提供一套实用的死锁诊断与预防策略。 --- 第三部分：性能调优与系统架构的实战策略 数据库系统的最终目标是稳定、快速地为应用提供服务。本部分将聚焦于如何从系统层面提升数据库的整体效率和可靠性。 第七章：索引的生命周期管理与物理存储优化 索引是加速查询的“魔法”，但也是写入性能的“枷锁”。本章将讨论各种索引类型（B-Tree, Hash, 倒排索引）的内部结构及其适用场景。核心内容包括复合索引的列顺序设计原则、覆盖索引（Covering Indexes）的实现，以及如何定期分析和重建索引以适应数据分布的变化。同时，我们将探讨表空间布局、数据页大小等物理存储参数对I/O性能的实际影响。 第八章：分区、分片与数据生命周期管理（ILM） 面对TB乃至PB级数据，单表操作已不再可行。本章详细介绍数据库分区（Partitioning）的技术，包括范围分区、列表分区和散列分区的应用。在此基础上，我们将引入数据分片（Sharding）的概念，对比垂直分片和水平分片，并探讨分布式事务的一致性挑战。数据生命周期管理（ILM）策略，如冷热数据分离、归档和定期清理流程，也将作为系统维护的重要一环进行讲解。 第九章：安全审计、备份恢复与高可用性架构（HA） 稳健的生产环境离不开坚固的安全策略和可靠的灾备方案。本章将详细阐述数据库安全审计的配置，包括权限分离、最小权限原则的实施。在备份恢复方面，我们将对比全量备份、增量备份和日志备份的恢复时间目标（RTO）和恢复点目标（RPO）。最后，我们将系统地介绍主从复制（Replication）、集群（Clustering）以及故障转移（Failover）机制，确保系统在面对硬件或软件故障时，能实现分钟级的服务恢复能力。 --- 结语：面向未来的数据工程师 《高效数据架构与现代数据库实践》提供的不仅是技术手册，更是一种系统思考问题的思维模式。数据架构师的价值在于预见未来的数据需求，并在今天构建出能够适应明天变化的系统。掌握本书所涵盖的深层原理、优化技巧和架构设计，将使您能够自信地驾驭任何规模的数据挑战，真正成为驱动业务增长的幕后英雄。

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