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出版者:

作者:Vieira, Robert

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:2007-3

價格:810.00元

裝幀:

isbn號碼:9780470176375

叢書系列:

圖書標籤:

• SQL Server
• 數據庫
• Wrox
• 2005
• 編程
• 開發
• 技術
• 教程
• IT
• 書籍

深入探索企業級數據庫管理：Microsoft SQL Server 2019 核心技術與最佳實踐 本書將帶領您全麵掌握當前業界領先的數據庫平颱——Microsoft SQL Server 2019 的架構、部署、優化與管理。無論您是初涉數據庫領域的新手，還是尋求提升現有技能的資深 DBA，本書都將為您提供一套係統、深入且高度實用的知識體係，助您駕馭現代數據挑戰。 --- 第一部分：SQL Server 2019 基礎架構與安裝部署 章節 1：SQL Server 2019 平颱概覽與核心組件 本章首先闡述 SQL Server 2019 相較於前代的重大演進，重點聚焦於其在混閤雲能力、大數據集成（如與 Azure Data Lake Storage 的深度集成）以及性能增強方麵的突破。我們將詳細解析 SQL Server 的主要組件，包括數據庫引擎（Database Engine）、SQL Server Agent（用於任務調度）、Analysis Services（SSAS）、Reporting Services (SSRS) 以及 Integration Services (SSIS)。深入剖析數據庫引擎的內部結構，包括緩衝管理器（Buffer Manager）、查詢處理器（Query Processor）以及事務日誌管理機製，為後續性能調優打下堅實的理論基礎。 章節 2：規劃、安裝與配置環境 成功的數據庫部署始於周密的規劃。本章提供瞭一套完整的安裝前檢查清單，涵蓋硬件選型（CPU、內存、I/O 吞吐量要求）、操作係統選擇（Windows Server 與 Linux 部署的對比）以及存儲架構設計（如使用 Storage Spaces Direct 或 SMB 3.0 文件共享）。詳細指導您完成 SQL Server 2019 的全新安裝過程，包括選擇閤適的安裝功能集、配置服務賬戶權限以及設置默認數據庫路徑。此外，我們還將演示如何使用配置管理器（Configuration Manager）來管理服務、設置網絡協議（TCP/IP, Named Pipes）以及配置防火牆規則，確保數據庫實例安全穩定運行。 章節 3：數據庫的創建與文件管理 本章專注於數據庫對象的物理實現。我們將講解數據庫文件的組成（.mdf, .ndf, .ldf），並深入探討文件組（Filegroups）的概念及其在負載均衡和備份策略中的重要作用。指導讀者如何根據工作負載類型（如 OLTP 與 OLAP）創建和調整數據庫文件大小與自動增長設置，避免不必要的碎片化和性能瓶頸。同時，會介紹如何安全地將用戶數據遷移至新的文件組，並展示 T-SQL 腳本用於數據庫的創建、修改和脫機操作。 --- 第二部分：核心數據操作與 T-SQL 精通 章節 4：T-SQL 語言深入解析：查詢進階 本書將 T-SQL（Transact-SQL）視為與 SQL Server 溝通的橋梁。本章超越基礎的 SELECT 語句，重點講解窗口函數（Window Functions，如 RANK, ROW_NUMBER, LAG/LEAD）在復雜報錶生成中的應用。詳細分析 CTEs（Common Table Expressions）的遞歸與非遞歸使用場景，以及如何利用 PIVOT 和 UNPIVOT 操作符進行數據透視和重塑。我們將通過大量企業級案例，展示如何編寫高效、可讀性強的復雜查詢。 章節 5：數據修改、事務與並發控製 理解事務（Transaction）是保證數據一緻性的關鍵。本章詳盡闡述 ACID 特性，並解析 SQL Server 中的隔離級彆（Isolation Levels）：Read Uncommitted, Read Committed, Repeatable Read, Serializable 以及 Snapshot 隔離級彆，以及最新的 Read Committed Snapshot 模式（RCSI）。通過模擬高並發場景，演示如何使用 `BEGIN TRAN`, `COMMIT`, `ROLLBACK` 以及自定義錯誤處理機製，確保數據操作的原子性。 章節 6：視圖、存儲過程、函數與觸發器 本節緻力於構建可重用和高效的數據訪問層。深入探討視圖的性能影響，以及如何使用索引視圖（Indexed Views）來預先計算結果集。詳細介紹存儲過程的參數化、錯誤處理（TRY...CATCH 塊）和執行計劃緩存。對比標量值函數、內聯錶值函數（iTVF）和多語句錶值函數（MSTVF）的性能差異。最後，講解觸發器的應用場景（如審計追蹤、數據級業務邏輯強製），並強調避免在觸發器中引入長時間阻塞操作的重要性。 --- 第三部分：性能優化與索引策略 章節 7：深入理解查詢執行計劃 性能調優的核心在於理解 SQL Server 如何執行您的查詢。本章是本書的重中之重。我們將全麵解析圖形化執行計劃（Graphical Execution Plan）和 XML 執行計劃的各個組成部分，重點剖析運算符（Operators）的含義，如 Key Lookup, Bookmark Lookup, Clustered Index Scan/Seek, Hash Match, Merge Join 等。教會讀者如何識彆關鍵的性能殺手，例如隱式類型轉換、不必要的臨時錶使用以及高成本的 I/O 操作。 章節 8：索引設計與維護的藝術 索引是決定查詢速度的基石。本章係統梳理聚簇索引（Clustered Index）與非聚簇索引（Non-Clustered Index）的區彆和使用限製。深入探討覆蓋索引（Covering Indexes）、列存儲索引（Columnstore Indexes，包括內存中和持久化）在不同工作負載下的應用。提供一套實用的索引維護策略，包括如何有效地進行索引重建（Rebuild）和重組（Reorganize），並介紹如何利用動態管理視圖（DMVs）來監控索引碎片和缺失情況。 章節 9：高級性能調優技術 本章探討更深層次的優化技巧。涵蓋參數嗅探（Parameter Sniffing）問題及其解決方案（如使用 `OPTION(RECOMPILE)` 或 `OPTIMIZE FOR UNKNOWN`）。講解內存優化錶（In-Memory OLTP）的配置與使用，以實現極低延遲的事務處理。詳細介紹 SQL Server 2019 的智能查詢處理（Intelligent Query Processing, IQP）特性，如基數估計修正（CE correction）和延遲的臨時錶編譯，展示如何利用這些新特性自動提升現有應用的性能。 --- 第四部分：數據庫高可用性與災難恢復 章節 10：備份、恢復與時間點恢復 數據安全是 DBA 的首要職責。本章詳細介紹瞭 SQL Server 的備份策略，包括全量備份、差異備份和事務日誌備份。重點解析不同備份類型對恢復模型（Simple, Full, Bulk-Logged）的影響。提供分步指導，演示如何執行數據庫還原操作，包括使用 `WITH NORECOVERY` 和 `WITH RECOVERY` 來實現精確的時間點恢復（Point-in-Time Recovery, PITR）。 章節 11：高可用性基礎：Always On 故障轉移群集實例（FCI） 故障轉移群集實例（Failover Cluster Instances, FCI）為實例級彆的冗餘提供瞭保障。本章詳細說明 FCI 的先決條件（共享存儲、網絡配置），並指導讀者完成多節點群集的部署、配置仲裁模式以及故障轉移測試。重點討論共享存儲的選擇（如 SAN 或 SOFS）。 章節 12：現代高可用性解決方案：Always On 可用性組（AG） Always On 可用性組（Availability Groups, AG）是 SQL Server 2019 中最先進的 HA/DR 解決方案。本章全麵講解同步提交與異步提交模式的差異及其對性能和恢復時間的影響。深入配置 AG，包括偵聽器（Listener）的設置、讀取器負載均衡的實現，以及多數據中心級彆的災難恢復部署。討論 AG 在備份策略中的特殊考量，確保隻在主副本上進行數據寫入操作的備份。 --- 第五部分：管理、安全與集成服務 章節 13：數據庫安全模型與權限管理 構建堅不可摧的安全屏障。本章從服務器級彆和數據庫級彆講解安全主體（Principals），包括登錄（Logins）、用戶（Users）、角色（Roles）。詳細解析權限的授予（GRANT）、拒絕（DENY）和撤銷（REVOKE）。重點介紹瞭使用證書（Certificates）、加密密鑰（Asymmetric Keys）和透明數據加密（TDE）來保護靜態數據（Data at Rest）的安全措施。 章節 14：SQL Server Agent 與自動化管理 SQL Server Agent 是實現自動化運維的強大工具。本章指導用戶如何創建、調度和監控作業（Jobs），設置操作員（Operators）和警報（Alerts）。講解如何編寫和管理操作員警報的響應腳本，確保在發生關鍵錯誤時能及時通知相關人員。 章節 15：數據集成與 SSIS 概述 本章提供對 SQL Server Integration Services (SSIS) 的快速入門。介紹數據流任務（Data Flow Task）的核心組件，如源組件、轉換組件（如查找、數據閤並）和目標組件。討論如何配置連接管理器，並演示如何使用 SSIS 包進行 ETL 過程的自動化，特彆是在需要跨異構數據源之間移動數據時的應用。 --- 本書的目標讀者： 數據庫管理員（DBA）、資深 SQL 開發者、數據架構師，以及任何希望全麵掌握 Microsoft SQL Server 2019 企業級部署和管理技術的 IT 專業人士。通過本書的學習，您將能夠設計齣高性能、高可用且高度安全的 SQL Server 解決方案。

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**第五段：團隊知識傳承與標準化的睏境** 在我們團隊內部，由於人員流動性較大，我們一直麵臨著一個頭疼的問題：如何快速地讓新成員掌握我們現有的數據庫設計規範和最佳實踐？很多時候，依賴於老員工的口頭傳授，效率低下且容易遺漏關鍵點。我們迫切需要一套權威的、結構化的參考資料，能夠清晰地闡述：我們的命名約定是什麼？應該如何編寫可維護的存儲過程？在數據遷移時，哪些操作是絕對禁止的“紅綫”？我當時找到過一些關於數據庫設計原則的書，它們講得很好，但都是通用性的，無法直接對應到我們正在使用的那個特定版本的數據庫的實際操作界麵和功能集上。我當時夢寐以求的是一本既有堅實的理論基礎，又緊密結閤瞭企業級應用場景，能夠作為團隊新員工培訓和資深員工查閱的“標準操作流程手冊”，這樣我們就能建立起統一的技術基綫，減少因個人理解差異帶來的隱患。

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**第一段：關於數據庫學習的啓濛與挫摺** 我得說，當初踏入數據庫的世界簡直像是在一片迷霧中摸索，那感覺，真是讓人心力交瘁。市麵上那些入門書籍，要麼講得過於理論化，動不動就拋齣一堆名詞術語，讓我感覺自己像在啃一本天書，讀完一遍腦子裏還是一團漿糊；要麼就是實例過於簡單，根本無法反映真實項目中的復雜性。我記得有段時間，對著那些基礎的CREATE TABLE語句都得查半天幫助文檔，更彆提事務處理、鎖機製這些高級概念瞭，簡直是高懸頭頂的達摩剋利斯之劍。我當時急需一本能將理論與實踐完美結閤的指南，最好是能手把手帶著我解決實際操作中遇到的那些令人抓狂的小問題，而不是空泛地描述“什麼是關係模型”。那種迫切感，是每一個初學者都懂的，你渴望的不是知識的堆砌，而是一把能打開實踐大門的鑰匙，讓我能真正理解數據是如何流動和被高效管理的。當時的圖書館和書店裏，我翻閱瞭不下十本書，但沒有一本能真正點燃我的學習熱情，反而讓我一度懷疑自己是否真的具備駕馭復雜係統的天賦。

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**第二段：對最新技術趨勢的盲目追逐與反思** 說實話，當2005年左右那個時間點，大傢都在談論.NET框架的崛起，以及企業級應用對數據處理能力的要求越來越苛刻時，我曾一度陷入“追新”的怪圈。我當時買瞭好多聲稱涵蓋瞭最新ORM（對象關係映射）技術的書籍，希望通過這些“魔法般”的技術一步登天，繞過那些繁瑣的SQL調優過程。結果呢？書裏介紹的那些框架和工具，在實際部署到我們那個老舊但業務邏輯極其復雜的係統上時，性能瓶頸立刻暴露無遺。我發現，無論技術如何迭代，底層的數據結構、索引的優化邏輯，以及SQL語言本身精髓——這些纔是決定應用生死存亡的關鍵。那些浮於錶麵的框架介紹，固然能讓你在演示中看起來很光鮮，但在麵對億級數據查詢時，如果不知道如何寫齣一個高效的JOIN，或者如何設計一個閤理的聚簇索引，一切都是空中樓閣。我當時特彆渴望能有一本紮根於核心數據庫引擎原理，而不是僅僅停留在應用層API說明上的書籍，幫我重塑對數據世界的認知。

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**第四段：對特定廠商産品深入剖析的渴求** 我所在的IT部門，雖然技術棧多樣，但核心業務數據全部托管在一傢大型廠商的數據庫係統上，那個係統在那個年代的占有率極高，幾乎是行業標準配置。因此，所有人都默認我們需要對這款數據庫的存儲結構、內存管理、特殊的存儲過程語法以及獨有的優化器行為瞭如指掌。然而，市麵上流通的大多數數據庫書籍，要麼是泛泛而談，試圖涵蓋所有主流數據庫的共同點，結果就是哪方麵都講得不深，像個“萬金油”；要麼就是完全針對開源係統的，對於企業級封閉係統的特殊配置和陷阱幾乎沒有提及。我當時急需一本能夠深入挖掘這款特定産品“黑箱”內部機製的書籍，瞭解它的事務日誌是如何寫入的，內存緩衝池是如何分配的，以及在不同負載情況下，有哪些是該廠商獨有的性能調優技巧。這種對特定技術棧的深度剖析，纔是真正能提升工作效率和解決棘手問題的核心所在。

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**第三段：項目壓力下的知識斷層與焦慮** 那段時間，我手頭上接瞭一個關鍵的報錶生成項目，要求在極短的時間內，從分散的幾個數據庫錶中抽取數據，並生成日報、月報和年報，中間還要進行復雜的同比、環比計算。我的SQL水平在處理簡單的CRUD操作時還算遊刃有餘，但麵對復雜的多層嵌套查詢、窗口函數（如果那時候支持的話）和性能優化，我完全捉襟見肘。眼看著截止日期一天天臨近，我對著屏幕上跑瞭半小時還沒齣結果的查詢語句，心裏的煎熬難以言錶。我記得我當時翻閱瞭一本側重於數據倉庫概念的書，雖然講瞭ETL的流程，但對於如何針對特定的OLAP需求，去優化現有的OLTP數據庫查詢，簡直是避而不談。我需要的是一本能直接告訴我，麵對這種“殺時間”的查詢，應該先加哪個索引，應該如何重寫WHERE子句，甚至是如何利用數據庫的執行計劃來診斷問題的“實戰手冊”，而不是理論上多麼宏大、實踐中多麼無用的高層架構討論。

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