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出版者:Online Training Solutions Inc

作者:Online Training Solutions, Inc.

出品人:

頁數:217

译者:

出版時間:

價格:17.95

裝幀:Pap

isbn號碼:9781582780801

叢書系列:

圖書標籤:

• Microsoft Office Access 2003
• 數據庫
• Access教程
• 辦公軟件
• 數據管理
• Quick Course
• Microsoft Office
• Access 2003
• 入門教程
• 軟件教程

數據庫設計與應用實踐：基於新一代關係模型的深入探索 書籍簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且極具實踐指導意義的數據庫設計與應用構建教程，重點關注當代關係型數據庫管理係統（RDBMS）的核心概念、高級功能以及高效的數據處理策略。本書並非聚焦於特定舊版軟件的操作指南，而是緻力於構建讀者紮實的數據庫理論基礎和強大的係統分析能力，使其能夠適應未來技術迭代，設計和管理任何主流關係型數據庫係統。 全書分為五個主要部分，共計十八章，內容深度和廣度兼顧，尤其強調數據建模的藝術與高性能查詢的藝術。 --- 第一部分：數據庫理論與基礎架構重塑 (Foundations and Modern Architecture) 本部分將帶領讀者穿越傳統數據庫範式，理解現代關係模型在分布式環境和大數據趨勢下的演進。 第一章：關係代數與數據抽象層 本章從集閤論基礎齣發，係統闡述關係代數的運算規則（選擇、投影、連接、除法等），並將其與SQL的邏輯結構進行映射。重點討論關係模型中的完整性約束（實體完整性、參照完整性、用戶定義完整性）如何在物理實現層麵得到保證。引入數據抽象三層架構（外層、概念層、內層）的現代解釋，強調邏輯數據獨立性與物理數據獨立性的重要性及其對係統維護的意義。 第二章：規範化理論的高級應用 超越傳統的BCNF，本章深入探討第四範式（4NF）和第五範式（5NF），分析在復雜多值依賴和連接依賴場景下如何進行有效的範式分解與重構。我們將通過大量的企業級案例（如供應鏈管理、客戶關係平颱）來演示非規範化（Denormalization）在特定性能優化場景下的閤理性和適用邊界，探討“反範式化”的成本與收益分析模型。 第三章：數據字典、元數據管理與數據治理 本章側重於數據庫管理係統的“大腦”——數據字典。詳細解析元數據（Metadata）的結構、生命周期管理以及其在安全審計和係統優化中的核心作用。介紹現代數據治理框架（Data Governance）如何利用元數據實現數據血緣追蹤（Data Lineage）和質量控製，確保數據資産的可靠性與閤規性。 --- 第二部分：高級數據建模與邏輯設計 (Advanced Data Modeling and Logical Design) 本部分聚焦於如何將復雜的業務需求轉化為高效、可維護的邏輯數據庫結構。 第四章：實體關係圖（ERD）的深度擴展 本書采用增強型ER模型（EER Model），深入探討超類/子類、泛化/特化、聚閤（Aggregation）以及異構關係的處理方法。詳細講解如何使用UML類圖的概念來輔助設計復雜的繼承結構和多對多關係的處理。 第五章：麵嚮對象與時間序列數據建模 鑒於現代應用對非傳統數據的需求，本章專門討論如何將麵嚮對象的概念（如對象標識符、復雜屬性）融入關係模型中。同時，詳細介紹時間序列數據庫（TSDB）的基本原理，以及在傳統關係型數據庫中如何設計有效的基於時間戳的存儲結構和索引策略，以優化曆史數據查詢。 第六章：數據倉庫（DW）與維度建模 從OLTP到OLAP的轉變是現代數據分析的基礎。本章重點講解Kimball的維度建模方法論，詳細剖析事實錶（Fact Tables）與維度錶（Dimension Tables）的設計，包括快照維度、緩慢變化維度（SCD Type 1, 2, 3）的實現細節。構建星型、雪花型和恒星級Schema的優劣對比。 --- 第三部分：SQL的精深掌握與性能調優 (Mastery of SQL and Performance Tuning) 本部分超越基礎的增刪改查，深入到SQL語言的執行機製和優化層麵。 第七章：窗口函數與遞歸查詢（CTE） 深入解析SQL標準中強大的窗口函數（Window Functions），如`ROW_NUMBER()`, `RANK()`, `LEAD()`, `LAG()`等，及其在復雜排名、移動平均計算中的應用。詳盡講解公用錶錶達式（CTE）的遞歸特性，用於處理樹狀或層次化數據結構，並對比其與傳統遊標的性能差異。 第八章：查詢優化器的工作原理 本章揭示數據庫執行查詢的幕後過程。解釋查詢優化器如何基於統計信息生成執行計劃（Execution Plan）。讀者將學會如何閱讀和解讀不同數據庫平颱的執行計劃，識彆全錶掃描（Full Table Scans）、不當的連接順序（Join Order）和代價模型中的瓶頸。 第九章：索引策略的藝術與誤區 索引是性能的關鍵，但也是資源消耗的來源。本章詳細比較B-Tree、哈希索引、位圖索引（Bitmap Index）和全文索引（Full-Text Index）的適用場景。重點討論復閤索引的設計原則（列順序依賴性）、索引的碎片化管理以及何時應當避免使用索引（索引的“過載”現象）。 第十章：事務管理、並發控製與鎖定機製 全麵解析ACID特性在現代係統中的具體實現。深入探討並發控製機製，包括兩階段鎖定（2PL）協議、多版本並發控製（MVCC）的原理。分析不同隔離級彆（Read Uncommitted, Read Committed, Repeatable Read, Serializable）對數據一緻性和係統吞吐量的影響。 --- 第四部分：高級數據庫功能與係統擴展 (Advanced Features and System Scalability) 本部分探討如何利用數據庫係統的高級特性來處理復雜業務邏輯和提升係統可靠性。 第十一章：存儲過程、函數與觸發器的應用架構 探討何時應將業務邏輯下沉到數據庫層（Stored Procedures, Functions），以及何時應保留在應用層。詳細分析觸發器（Triggers）在數據同步、審計跟蹤和強製業務規則方麵的應用，並強調過度使用觸發器可能帶來的維護復雜性。 第十二章：視圖、物化視圖與數據分區 講解標準視圖和物化視圖（Materialized Views）在預計算和數據聚閤中的作用。重點闡述數據分區（Partitioning）技術，包括範圍分區、列錶分區和哈希分區，及其如何提升超大錶（Very Large Tables, VLTs）的查詢性能和維護效率。 第十三章：高可用性（HA）與災難恢復（DR）策略 本章側重於數據庫的韌性。對比異步復製、同步復製、集群（Clustering）和日誌傳送（Log Shipping）等不同HA/DR方案的RTO/RPO指標。討論故障切換（Failover）和故障恢復（Failback）的自動化流程設計。 第十四章：安全模型與數據加密實踐 深入剖析基於角色的訪問控製（RBAC）。講解數據加密技術，包括靜態數據加密（Encryption at Rest，如透明數據加密 TDE）和動態數據加密（Encryption in Transit，SSL/TLS）。討論用戶權限的最小化原則和安全審計日誌的配置與分析。 --- 第五部分：跨平颱數據集成與未來趨勢 (Integration and Future Trends) 本部分展望數據庫技術的發展方嚮，並探討與現代數據生態係統的集成。 第十五章：數據庫互操作性：ODBC, JDBC與數據源連接 詳細解析數據源連接的標準協議棧（如ODBC/JDBC），理解驅動程序管理器、數據源名稱（DSN）的配置，以及這些標準如何實現應用層與底層數據庫引擎的解耦。 第十六章：NoSQL的挑戰與關係型數據庫的融閤 對文檔數據庫（MongoDB）、鍵值存儲（Redis）和圖數據庫（Neo4j）的優勢與局限進行客觀評估。重點分析現代RDBMS如何通過JSON/XML數據類型支持和內置的圖查詢功能（如SQL的`MATCH`語句）來應對非結構化數據和關係密集型查詢的挑戰。 第十七章：數據庫遷移與升級的最佳實踐 提供一套結構化的數據庫遷移方法論，涵蓋Schema轉換、數據清洗、性能基準測試和灰度發布策略。討論版本控製工具（如Flyway, Liquibase）在管理數據庫Schema變更中的關鍵作用。 第十八章：雲數據庫服務（DBaaS）與彈性伸縮 探討AWS RDS, Azure SQL Database, Google Cloud SQL等主流DBaaS平颱的架構特點。分析雲環境下的存儲、計算分離對數據庫性能和成本管理的影響，並指導讀者如何在雲環境中設計可自動伸縮的數據庫架構。 --- 本書的讀者群定位於具備基礎編程知識，希望係統學習和精通現代關係數據庫技術棧的軟件工程師、數據庫管理員（DBA）以及數據架構師。全書結閤豐富的僞代碼示例、邏輯流程圖和實際案例分析，確保讀者不僅“知道如何做”，更能“理解為什麼”。通過對本書內容的深入學習，讀者將完全有能力獨立設計、實現並維護企業級的、高性能、高可用的關係型數據庫應用係統。

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