贯通SQL Server 2008数据库系统开发 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:希赛IT发展研究中心组 编

出品人:

页数:620

译者:

出版时间:2009-1

价格:79.00元

装帧:

isbn号码:9787121074288

丛书系列:

图书标签:

• SQL Server 2008
• 数据库开发
• SQL编程
• 数据库系统
• Transact-SQL
• 数据库设计
• 数据管理
• 开发指南
• 技术教程
• 编程入门

SQL Server 2008数据库系统开发：核心概念与实践指南 本书并非《贯通SQL Server 2008数据库系统开发》，而是专注于SQL Server 2008数据库系统开发中的核心概念与实践指导，旨在为读者提供深入理解和高效应用SQL Server 2008的坚实基础。我们将从数据库的基本原理出发，逐步深入到SQL Server 2008的特有架构、数据管理、开发技术及性能优化等关键领域。 第一部分：数据库系统基础与SQL Server 2008架构解析 在开始SQL Server 2008的开发之旅前，理解数据库系统的基本工作原理至关重要。本部分将首先回顾关系型数据库的基石，包括数据模型、范式理论、事务处理 ACID 特性以及索引的基本概念。随后，我们将深入剖析SQL Server 2008的内部架构，从实例层面、数据库层面、文件结构（MDF, LDF）到内存管理（缓冲区管理器、日志管理器）和I/O子系统，让读者对其运作机制有一个全面而清晰的认识。了解这些底层原理，将有助于后续的学习和问题排查。 第二部分：SQL语言精粹与数据管理 SQL（Structured Query Language）是与数据库交互的通用语言。本部分将系统性地讲解SQL Server 2008中的SQL语言，涵盖数据定义语言（DDL，如CREATE, ALTER, DROP）、数据操纵语言（DML，如SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE）以及数据控制语言（DCL，如GRANT, REVOKE）。我们将重点关注SELECT语句的高级用法，如子查询、JOIN的各种类型、聚集函数、窗口函数以及CTE（公用表表达式），让读者能够灵活地从数据库中提取所需数据。此外，还将详细介绍数据完整性约束（主键、外键、唯一、检查、默认）的创建和应用，确保数据的准确性和一致性。 第三部分：SQL Server 2008开发技术深度探索 除了标准的SQL语言，SQL Server 2008还提供了强大的过程化编程能力和开发工具。本部分将聚焦于T-SQL（Transact-SQL）语言，这是Microsoft SQL Server的扩展。我们将学习如何编写存储过程（Stored Procedures）、触发器（Triggers）和用户定义函数（User-Defined Functions, UDFs），以及它们在实现业务逻辑、数据验证和复杂计算方面的作用。此外，还将探讨游标（Cursors）的使用场景和注意事项，以及临时表（Temporary Tables）和表变量（Table Variables）的区别与应用。错误处理（TRY...CATCH）和事务管理（BEGIN TRAN, COMMIT TRAN, ROLLBACK TRAN）也是本部分的重要内容，它们是编写健壮 T-SQL 代码的关键。 第四部分：数据库设计、安全与集成 一个优秀的数据库系统离不开良好的设计。本部分将指导读者如何进行数据库逻辑设计和物理设计，包括表结构的设计、关系建模、以及如何根据实际需求选择合适的数据类型。安全是数据库系统的重中之重。我们将深入讲解SQL Server 2008的安全模型，包括服务器角色、数据库角色、用户账户、权限管理以及身份验证（SQL Server身份验证与Windows身份验证）。同时，还会介绍数据库的备份与恢复策略，包括完整备份、差异备份、事务日志备份及其恢复模型（简单、完整、批量日志），以保障数据的安全和可用性。最后，将触及SQL Server 2008与其他应用程序集成的一些基本方式，如ODBC, OLE DB以及.NET Data Provider。 第五部分：性能调优与故障排查 数据库性能直接影响应用程序的响应速度和用户体验。本部分将提供一套系统性的性能调优方法论。我们将学习如何使用SQL Server 2008的内置工具，如SQL Server Profiler和执行计划（Execution Plans），来识别性能瓶颈。重点讲解索引的优化策略，包括聚集索引、非聚集索引的选择与维护，以及查询重写技巧。此外，还将探讨参数嗅探（Parameter Sniffing）、锁（Locks）与死锁（Deadlocks）的原理和解决方法，以及如何优化内存和I/O。最后，将提供一些常见的数据库故障排查思路和技巧，帮助读者快速定位并解决实际工作中遇到的问题。 本书的目标是让读者不仅能够熟练使用SQL Server 2008进行数据库开发，更能深入理解其背后的原理，掌握性能优化的关键技术，最终构建出高效、稳定、安全的数据库解决方案。通过理论讲解与实践案例相结合的方式，本书将成为您SQL Server 2008数据库系统开发之路上的得力助手。

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这本书的封面设计真是……相当有年代感了，一看就知道是那个时代的产物。我拿到手的时候，首先映入眼帘的就是那熟悉的蓝色和银灰色的搭配，那种感觉就像是重新翻开了尘封已久的工具箱。内容上，我原本是冲着“开发”这两个字去的，希望能找到一些现代数据库应用开发的思路和实践，比如如何与新兴的Web框架集成，或者如何利用SQL Server的新特性进行性能优化。然而，翻开前几章，我发现它更像是一本面向初学者的“速成指南”，详尽地介绍了SQL Server 2008的安装配置、基础的数据类型和基本查询语句。对于一个已经使用SQL Server多年，习惯了使用SSMS（SQL Server Management Studio）图形化界面的老手来说，这种从最底层的概念开始梳理的方式，显得有些冗余。尤其是在谈到存储过程和函数时，示例代码的风格也明显带有那个时期的烙印——结构清晰，但缺乏复杂的业务逻辑封装的案例。坦白说，如果我的目标是快速上手2008版本的基础操作，这本书或许可以一用，但对于希望深入理解现代应用架构中数据库角色的开发者来说，它提供的“深度”可能远远不够。它更像是那个时代的“教科书”，而非“实战手册”。

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我花了点时间研究了一下书中关于“事务处理与并发控制”那一章的论述，这部分内容在我看来是整本书中技术含量相对较高，但也最容易暴露其时代局限性的地方。书中对锁的机制讲解得非常细致，从共享锁（S）、排他锁（X）到更新锁（U），甚至还提到了意向锁（IS/IX）。这种教科书式的讲解方式，对于理解理论基础无疑是有帮助的，它用大量的文字和图示试图描绘出多用户环境下数据一致性的复杂博弈。但是，书中对“快照隔离级别”（Snapshot Isolation）以及“行版本控制”（Row Versioning）的讨论，深度和广度都显得有些捉襟见肘。在2008那个时间点，这些特性已经开始在高性能应用中崭露头角，但书中的介绍更侧重于“它是什么”，而不是“它在什么场景下能解决什么痛点”。如果读者是想了解如何利用这些现代特性来规避传统的阻塞问题，这本书能提供的指导非常有限。它仿佛停在了“理论讲解完毕，请自行想象应用场景”的阶段，对于希望将这些高级概念融入实际高并发业务流程的读者来说，后续的“如何做”的环节是缺失的。

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最后，关于本书的“开发”侧重点，也让我感到疑惑。书中对SQL语言本身的讲解非常详尽，但对于如何将SQL Server作为一个“服务”来集成到应用层，覆盖得非常有限。例如，在涉及ADO.NET或更高层级的ORM（对象关系映射）框架集成时，书中只是简单地提到了连接字符串的配置，而对如何处理连接池的优化、异步数据访问的必要性，甚至是Entity Framework（即使是早期的版本）的基本使用模式，都未做深入探讨。换句话说，这本书似乎假设读者有一个独立运行SQL Server的环境，然后通过非常底层的API去进行操作。在今天，数据库开发早已深度融入到应用框架之中，开发者需要关注的更多是ORM的性能陷阱、Lazy Loading的副作用以及如何高效地进行数据传输。这本书的视角过于集中在数据库服务器本身，而忽略了它作为一个生态系统中“服务提供者”的角色定位，使得它在指导现代全栈开发实践方面，显得力不从心。

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作为一本面向“开发”的图书，我对其中关于“性能调优”和“索引策略”的部分抱有极高的期待。毕竟，数据库的性能瓶颈往往是系统开发的噩梦。这本书在索引创建部分，花了大量的篇幅讲解了聚集索引和非聚集索引的区别，这当然是基础中的基础。然而，当我翻到“执行计划分析”那一节时，那种失落感愈发强烈。书中对执行计划的解读，主要还是停留在识别“表扫描”（Table Scans）和“索引查找”（Index Seeks）的层面。对于更深层次的优化器行为，例如成本模型（Cost Model）的侧重、参数嗅探（Parameter Sniffing）的现象描述，以及如何通过提示（Hints）来干预执行计划的讨论，几乎是寥寥数语带过。这使得这本书更像是一本指导你如何“写出能跑起来的SQL”，而不是“写出跑得快的SQL”的指南。现代的SQL Server调优，很多时候需要深入到执行计划的每一个操作符细节中去挖掘效率低下的根源，而这本书提供的工具箱，显得过于简陋，无法应对当前复杂应用对毫秒级响应的要求。

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我注意到作者在介绍数据库设计和范式理论时，采取了一种非常严谨的、偏向理论推导的写法。前几章花了不少笔墨去论证第一、第二、第三范式存在的必要性，并通过冗长的例子展示了反范式化（Denormalization）可能带来的数据冗余问题。这种扎实的理论基础对于计算机科学专业的学生来说，或许是极好的学习材料，它能帮助读者建立起坚实的数据库设计哲学观。但是，从一个实际项目开发者的角度来看，这种“完美范式”的追求，在实际的商业智能（BI）报表系统或大数据量读写场景中，往往需要被权衡和妥协。这本书几乎没有提及数据仓库建模（如星型或雪花模型）与OLTP（在线事务处理）设计思路的根本区别。它提供的设计蓝图，更像是为一家小型、数据结构固定的企业应用量身定制的，对于需要处理海量非结构化或半结构化数据的现代企业架构而言，这种“一刀切”的设计思路，在实战中会遇到不少的阻力。

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