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出版者:Muska & Lipman/Premier-Trade

作者:Jeff Perkins

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-10

价格:USD 39.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781931841429

丛书系列:

图书标签:

• PostgreSQL
• 数据库
• Linux
• SQL
• 数据管理
• 开源软件
• 系统管理
• 开发
• 运维
• 教程

《PostgreSQL：深入剖析与实战应用》 引言： 在当今数据驱动的世界中，数据库系统扮演着核心角色。而 PostgreSQL，以其强大的功能、高度的可扩展性、严格的标准遵循以及活跃的社区支持，早已成为业界翘楚。本书《PostgreSQL：深入剖析与实战应用》并非仅仅是一本关于 PostgreSQL 的入门手册，而是旨在为读者提供一个全面、深入且实用的学习路径，帮助您从根本上理解 PostgreSQL 的工作原理，掌握其强大的功能，并能在实际工作中游刃有余地运用它来解决复杂的数据挑战。 本书的目标读者群体广泛，包括但不限于： 初学者： 对数据库技术充满好奇，希望系统学习 PostgreSQL 的基础知识和核心概念。 开发者： 正在或计划使用 PostgreSQL 进行应用程序开发，需要了解如何高效地设计、查询和管理数据库。 数据库管理员（DBA）： 寻求深化对 PostgreSQL 的理解，提升数据库的性能调优、安全加固和故障排除能力。 系统架构师： 需要在系统设计中选择合适的数据库解决方案，并了解 PostgreSQL 在高可用性、伸缩性等方面的考量。 对开源数据库感兴趣的技术爱好者： 希望深入了解 PostgreSQL 的设计哲学、内部机制及其在开源生态中的地位。 本书的编写遵循“理论与实践相结合”的原则，力求将抽象的概念具象化，将复杂的技术流程清晰化。我们相信，只有理解了“为什么”，才能更好地掌握“怎么做”。因此，在讲解具体操作和命令的同时，我们会深入探讨其背后的原理和设计思路，帮助读者建立起扎实的理论基础。 本书内容概述： 本书的结构经过精心设计，旨在引导读者逐步深入，从基础概念到高级特性，再到实际应用场景，形成一个完整的知识体系。 第一部分：PostgreSQL 基础 本部分将为读者打下坚实的 PostgreSQL 基础，确保您能够顺利地开始您的 PostgreSQL 之旅。 第一章：PostgreSQL 概览与安装 PostgreSQL 的历史、发展与核心优势。 与其他主流数据库的对比分析，了解 PostgreSQL 的独特性。 在 Linux 环境下（特别是主流发行版，如 Ubuntu, CentOS/Rocky Linux, Debian 等）的安装与配置指南，涵盖从源码编译到包管理器安装的多种方式。 PostgreSQL 主要组件的介绍：服务端（Postmaster）、客户端工具（psql）、库（libpq）等。 首次连接与基本命令的学习。 第二章：SQL 语言基础与 PostgreSQL 扩展 SQL（Structured Query Language）作为关系型数据库的通用语言，将从基本语法开始介绍，包括数据定义语言（DDL）如 CREATE, ALTER, DROP，数据操作语言（DML）如 SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE，以及数据控制语言（DCL）如 GRANT, REVOKE。 PostgreSQL 对 SQL 标准的支持程度，以及其特有的 SQL 扩展，例如窗口函数、公用表表达式（CTE）、JSON/JSONB 支持等。 深入讲解各种数据类型，包括基本类型（整数、浮点数、文本、日期时间、布尔值）、复合类型、数组、JSON、地理空间数据（PostGIS）等，并探讨不同类型的使用场景与性能考量。 第三章：表设计、约束与索引 关系型数据库设计原则：范式理论（第一、第二、第三范式），以及在实际应用中的权衡。 PostgreSQL 中创建、修改和删除表的语法。 数据完整性约束的实现：主键、外键、唯一约束、检查约束、非空约束，以及它们如何保证数据的准确性和一致性。 理解索引的原理：B-tree、Hash、GIN、GiST 等索引类型，以及它们在不同场景下的适用性。 创建、删除和管理索引的技巧，以及索引对查询性能的影响。 第二部分：PostgreSQL 核心特性与进阶 本部分将深入 PostgreSQL 的核心机制，帮助您理解其强大之处，并掌握更高级的使用技巧。 第四章：查询优化与性能调优（一）：理解执行计划 PostgreSQL 的查询执行流程：解析、重写、规划、优化、执行。 `EXPLAIN` 和 `EXPLAIN ANALYZE` 命令的深入使用，理解查询计划的各个节点（Seq Scan, Index Scan, Nested Loop Join, Hash Join, Merge Join 等）。 如何识别查询中的性能瓶颈，例如全表扫描、低效的 JOIN 操作、昂贵的排序等。 统计信息的重要性：`ANALYZE` 命令的作用，以及 PostgreSQL 如何利用统计信息进行查询优化。 第五章：查询优化与性能调优（二）：高级技巧 SQL 语句的优化技巧：避免 N+1 查询、优化 JOIN 顺序、使用合适的 WHERE 子句、选择正确的聚合函数等。 PostgreSQL 的高级查询特性：窗口函数（Window Functions）在复杂报表和数据分析中的应用，公用表表达式（CTE）提高查询可读性和模块化。 视图（Views）与物化视图（Materialized Views）的使用，以及它们在数据抽象和性能提升方面的作用。 函数与存储过程：使用 PL/pgSQL 等过程语言创建自定义函数和存储过程，实现更复杂的业务逻辑。 第六章：事务、并发与锁机制 ACID 特性（原子性、一致性、隔离性、持久性）在 PostgreSQL 中的实现。 PostgreSQL 的事务模型：隔离级别（Read Uncommitted, Read Committed, Repeatable Read, Serializable）的详解与应用。 并发控制：多版本并发控制（MVCC）的工作原理，如何避免读写冲突。 锁的类型与机制：行级锁、表级锁、共享锁、排他锁等，以及如何理解和管理锁，避免死锁。 `pg_locks` 视图的使用，监控和诊断锁问题。 第七章：PostgreSQL 架构与内部机制 PostgreSQL 的进程模型：主进程（Postmaster）及其子进程（Backend processes, Background worker processes）。 内存管理：共享内存（Shared Buffers）与本地内存（Work_mem, Maintenance_work_mem）的分配与优化。 存储结构：表空间（Tablespaces）、数据库（Databases）、模式（Schemas）、表（Tables）、文件（Files）之间的关系。 WAL（Write-Ahead Logging）机制：WAL 的作用、工作流程以及与数据恢复、流复制的关系。 VACUUM 的作用与机制：清理死元组（Dead Tuples），回收空间，更新统计信息。理解 autovacuum 的配置与调优。 第三部分：PostgreSQL 管理与运维 本部分将聚焦于 PostgreSQL 数据库的实际管理和运维，帮助读者构建稳定、可靠、安全的数据库系统。 第八章：数据库备份与恢复 备份策略的重要性：增量备份、差异备份、全量备份。 PostgreSQL 的备份工具：`pg_dump` 与 `pg_dumpall` 的使用，以及它们的不同应用场景。 逻辑备份与物理备份的区别与选择。 恢复策略：时间点恢复（PITR）的实现，以及如何利用 WAL 文件进行精确恢复。 测试备份的有效性。 第九章：高可用性（HA）与容灾 理解高可用性的概念与目标。 PostgreSQL 的流复制（Streaming Replication）：同步复制与异步复制的对比。 设置主从复制（Primary-Replica）架构。 读写分离的实现。 触发器式故障转移（Trigger-based Failover）与自动故障转移（Automatic Failover）方案，如 Patroni, repmgr 等工具的介绍。 逻辑复制（Logical Replication）的介绍与应用。 第十章：数据库安全 用户与角色的管理：创建、授权、撤销权限。 认证机制：密码认证、PAM 认证、LDAP 认证、SSL 认证等。 网络安全：`pg_hba.conf` 文件的配置详解，限制客户端访问。 数据加密：传输加密（SSL/TLS）与静态加密（如通过文件系统加密）。 审计（Auditing）：记录数据库操作，追踪敏感数据访问。 SQL 注入攻击的防范。 第十一章：监控与故障排除 PostgreSQL 内置监控工具：`pg_stat_activity`，`pg_stat_statements`，`pg_stat_user_tables` 等视图。 日志分析：配置和理解 PostgreSQL 日志，发现潜在问题。 外部监控工具的应用：Prometheus, Grafana, Zabbix 等，以及如何集成 PostgreSQL 指标。 常见故障场景分析与排除：连接问题、性能下降、磁盘空间不足、死锁、复制延迟等。 第四部分：PostgreSQL 实践应用与生态 本部分将探讨 PostgreSQL 在实际项目中的应用，以及与其相关的生态系统。 第十二章：PostgreSQL 与应用程序集成 选择合适的 PostgreSQL 驱动程序（如 Python 的 psycopg2, Java 的 JDBC 驱动, Node.js 的 pg 模块等）。 ORM (Object-Relational Mapping) 框架与 PostgreSQL 的结合，例如 SQLAlchemy, Hibernate。 在 Web 应用、微服务中如何高效地使用 PostgreSQL。 数据交换格式：JSON/JSONB 的使用，以及如何与应用程序进行交互。 第十三章：PostgreSQL 扩展与生态系统 PostGIS：地理空间数据处理的利器，及其常用函数和应用。 TimescaleDB：时间序列数据库的扩展，针对 IoT 和监控场景的优化。 其他重要扩展：如 `pg_trgm`（全文检索）、`hstore`（键值存储）等。 PostgreSQL 的社区与资源：官方文档、邮件列表、博客、论坛等。 了解 PostgreSQL 的未来发展方向。 结论： 《PostgreSQL：深入剖析与实战应用》的目标是通过结构化的内容、翔实的讲解和丰富的示例，帮助读者构建一个全面而深入的 PostgreSQL 知识体系。我们鼓励读者在学习过程中，积极动手实践，不断探索 PostgreSQL 的强大功能。掌握 PostgreSQL，不仅仅是掌握一个数据库工具，更是掌握了处理复杂数据、构建高效系统、驱动创新的核心能力。希望本书能成为您在 PostgreSQL 之旅中不可或缺的伙伴。

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我通常会用这本书来对比其他数据库书籍，主要是看它在处理复杂数据结构和高级查询优化方面的能力。这本书显然将PostgreSQL的强大功能视为核心卖点，并在面向对象特性和JSONB数据类型的应用上投入了大量的篇幅。我对JSONB的讲解尤为满意，作者没有停留在简单的键值存储，而是深入挖掘了索引（如GIN索引）在非结构化数据上的应用，以及如何利用JSONB Path表达式进行高效的数据查询和更新，这对于正在进行微服务数据迁移或需要灵活Schema的开发人员来说，是极具价值的章节。书中还详细介绍了PostgreSQL在空间数据处理（Spatial Data）上的优势，通过PostGIS的集成示例，展示了地理空间查询的强大能力，从简单的距离计算到复杂的拓扑关系判断，都提供了详尽的SQL语句和函数说明。这使得这本书不仅是通用的数据库书籍，更成为了一本特定领域工具的最佳实践指南。但从宏观架构的角度来看，它对PostgreSQL的扩展性（Extension）生态系统的介绍略显不足。虽然提到了几个关键扩展，但对于如何开发、打包和部署自己的定制化扩展，或者如何评估第三方扩展的稳定性和安全性，缺乏指导性的内容，这限制了高级用户发挥PostgreSQL的全部潜力。

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这本书的语言风格非常务实，没有任何浮夸的辞藻，直奔主题，这很符合我这种追求效率的技术读者。它在处理遗留系统迁移和数据迁移的实战场景时，展现了极高的参考价值。书中用专门的章节详细对比了从MySQL、Oracle等主流数据库迁移到PostgreSQL的常见陷阱和对应的解决方案，例如函数语法差异、序列处理的改变，以及特定数据类型映射的注意事项。这种“避坑指南”式的叙述，比纯粹的教学更能体现作者的实战经验。我特别喜欢它对连接池管理（如PgBouncer）的讨论，它不仅解释了为什么要使用连接池，还给出了不同模式下（Session/Transaction/Statement Pooling）的性能对比和配置建议，这对于优化应用服务器与数据库之间的交互至关重要。不过，我感觉全书在“代码质量”和“Schema设计原则”上的指导性内容偏弱。虽然有示例代码，但缺乏对如何编写可维护、易于重构的存储过程和复杂视图的最佳实践讨论。例如，如何有效地使用版本控制管理数据库Schema的变更（Schema Migration Tools），以及如何设计出符合领域驱动设计（DDD）理念的数据库结构，这些高层次的设计哲学在书中没有得到充分的展开，使得这本书更偏向于“如何实现功能”，而非“如何优雅地设计系统”。

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这本书的阅读体验，用“流畅”二字来形容再合适不过。我是一个偏向于通过实际动手操作来学习的技术人员，对于那种干巴巴的理论堆砌是最为抗拒的。这本书在这方面做得非常到位，它似乎将每一个知识点都设计成了一个可执行的、带有明确目标的实验。比如，在讲解自定义函数和过程语言时，它不仅展示了PL/pgSQL的写法，还引入了如何集成外部语言如Python（pl/Python）来处理复杂的外部数据接口，这种跨领域的整合能力令人印象深刻。更值得称赞的是，书中对性能瓶颈的排查流程的描述，它不是简单地罗列工具，而是构建了一套完整的“症状-诊断-解决”的思维模型。当遇到一个慢查询时，如何从`EXPLAIN ANALYZE`的输出中解读出是Seq Scan、Index Scan还是Nested Loop Join的效率问题，以及如何针对性地调整查询结构或数据分布，每一步的逻辑推导都清晰可见。然而，我希望书中能在数据库安全方面给予更多的篇幅。虽然提到了基本的权限管理和用户创建，但对于更复杂的议题，例如SSL/TLS连接的强制实施、数据脱敏技术、以及在多租户架构下的细粒度访问控制策略，讨论得相对简略。在数据安全日益重要的今天，这块的深度需要加强，才能让这本书成为一个全面的参考指南。

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这本书的封面设计得相当朴素，淡蓝色的背景上是白色的标题，简洁明了，让人一眼就能看出它瞄准的是数据库领域的核心技术。我期待着能在这本书中找到一套详尽的、从基础概念到高级实践的完整教程。在翻阅了前几章之后，我发现作者在解释数据模型和SQL基础语法时，采取了一种非常循序渐进的方式。对于初学者来说，这无疑是友好的，每一个关键概念都会配以清晰的图示和代码示例，这极大地降低了入门的门槛。尤其是关于事务隔离级别和并发控制的那一部分，作者并没有停留在理论的陈述，而是深入剖析了不同隔离级别在实际性能和数据一致性之间微妙的权衡，这对于那些即将或已经接触到高并发应用开发的工程师来说，是非常有价值的参考资料。我特别欣赏作者对于PostgreSQL特有功能的介绍，比如物化视图的刷新策略以及扩展模块（如PostGIS）的集成方法，这些内容远超出了许多同类入门书籍的范畴，显示出作者深厚的实战经验。然而，我对性能调优的深度略感不足，虽然提到了索引的创建和查询计划的分析，但对于复杂的查询优化器行为、参数配置的精细调整，以及如何在I/O受限的环境下最大化吞吐量等“硬核”议题，似乎只是点到为止，期待后续章节能有更深入的论述。整体而言，这本书为构建坚实的PostgreSQL知识体系打下了坚实的基础，适合希望系统性学习该数据库的IT专业人士。

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拿到这本书时，首先映入眼帘的是其厚重感，这通常意味着内容的广度和深度都值得信赖。我主要关注的是它在数据库管理和运维方面的叙述是否足够贴合真实生产环境的挑战。在系统管理这一块，这本书做得相当出色，它详尽地介绍了集群的搭建、高可用性（如使用流复制或更复杂的集群方案）的配置步骤，以及灾难恢复流程的演练。我尤其欣赏作者对WAL（Write-Ahead Logging）机制的深入讲解，不仅解释了它是如何工作的，更重要的是，阐述了如何根据业务需求调整`wal_level`、`archive_mode`等关键参数以平衡恢复速度和存储需求。对于负责线上服务稳定性的DBA来说，这部分内容简直是“救命稻草”。此外，书中对备份策略的论述非常全面，从传统的pg_dump/pg_dumpall到更高效的PITR（Point-In-Time Recovery），每一种方法的适用场景和优缺点都被分析得头头是道。美中不足的是，在面对容器化和云原生部署趋势时，这本书的讲解似乎略显保守。虽然提到了Docker的使用，但对于Kubernetes环境下的操作符（Operator）管理、自动化伸缩和云服务商提供的托管PostgreSQL服务的特殊性，着墨不多，这让习惯于现代DevOps流程的读者可能会觉得不够“与时俱进”。总的来说，它是一本偏向传统、但极其扎实的运维手册，对于理解数据库底层机制非常有帮助。

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