具体描述
在主流关系数据库管理系统中，SQL server是较为易用且功能强大的一种。《SQL Server数据库基础与应用》结合一个项目实例，使初学者可以围绕一个主线快速入门，由浅入深地学习；《SQL Server数据库基础与应用》为读者刻画关于数据库技术的清晰轮廓，使读者了解数据库技术可以做什么，以及如何使用SQL Server数据库来满足用户的需要。《SQL Server数据库基础与应用》的最大特点就是所讲授的内容与实例紧密结合，帮助读者更好地领会数据库设计、开发和使用的技术及技巧。通过学习《SQL Server数据库基础与应用》，读者可以在较短的时间内掌握数据库技术人员所需的数据库基础知识及技能，尽快进入职业状态。
《SQL Server数据库基础与应用》可作为高职高专计算机相关专业的数据库课程教材，也可供对数据库技术有兴趣的人士自学使用。
《数据库设计与管理实践》：深入探索关系型数据世界的全景指南 本书导读： 在信息爆炸的今天，数据已成为驱动商业决策和技术创新的核心资产。然而，如何高效地采集、组织、存储和利用这些数据，一直是困扰技术人员和企业管理者的核心难题。本书《数据库设计与管理实践》旨在提供一个全面、深入且高度实用的框架，带领读者跨越理论的藩篱，直击数据管理的实战前沿。我们不聚焦于特定厂商的实现细节，而是致力于构建通用的、坚实的数据库原理基础，以及在复杂业务场景中应用这些原理的艺术与科学。 第一部分：数据建模的艺术与科学 本书的基石在于对“如何组织数据”这一根本问题的深入探讨。我们首先将时间投入到数据建模这一核心环节。这不仅仅是绘制实体关系图（ERD）的过程，更是一种将现实世界复杂的业务流程抽象、量化并转化为结构化信息的能力。 1.1 关系代数与范式理论的重构 我们将从数学基础出发，系统回顾关系代数（如选择、投影、连接）的核心运算，并将其与结构化查询语言（SQL）的底层逻辑紧密结合。重点在于解析范式理论（第一范式到BCNF）的深层含义，而非简单的规则罗列。我们将探讨在不同业务场景下，过度规范化（Normalization）可能带来的性能瓶颈，并引入反范式化（Denormalization）作为一种有意识的、目标驱动的优化策略。读者将学会如何在数据一致性、完整性与查询性能之间找到最佳的平衡点。 1.2 概念模型、逻辑模型与物理模型的转化 本书详细剖析了从业务需求到最终数据库实现的完整流程。概念模型的构建强调与业务专家的高效沟通，使用UML类图、事件驱动图等辅助工具，确保信息捕捉的完整性。随后，我们将重点演示如何将概念模型准确、无损地映射到逻辑模型，并引入维度建模（Dimensional Modeling）的理念，特别是针对数据仓库（Data Warehousing）和商业智能（BI）场景下的事实表与维度表设计。最后，在物理模型层面，我们将讨论索引的创建原则、数据类型的选择对存储和I/O的影响，以及如何为特定应用环境（如OLTP或OLAP）优化物理结构。 第二部分：高级查询、事务与并发控制 数据库的价值体现在其高效处理数据请求的能力上。本部分将引导读者掌握超越基础CRUD（创建、读取、更新、删除）操作的进阶技巧。 2.1 结构化查询语言的深度挖掘 我们不仅教授标准的SQL语法，更侧重于查询优化器的工作原理。通过分析执行计划（Execution Plans），读者将学会诊断慢查询的根源，理解索引扫描、表扫描、嵌套循环连接、哈希连接和合并连接的适用场景。高级主题包括窗口函数（Window Functions）在复杂报表生成中的应用、公共表表达式（CTE）的有效利用，以及在不支持递归查询的数据库中如何实现层次化数据的处理。 2.2 事务的ACID特性与隔离级别 事务是保证数据可靠性的核心机制。我们将对ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性进行深入解读，特别是隔离性。本书将详细对比Read Uncommitted, Read Committed, Repeatable Read, Serializable这四种标准隔离级别，并结合脏读、不可重复读、幻读等并发问题，阐述在实际系统中如何根据业务对数据一致性的要求，选择最合适的隔离级别，并理解其对系统并发性能的影响。 2.3 锁定机制与死锁预防 并发控制的实现依赖于锁定机制。我们将探讨行级锁、页级锁、表级锁的粒度与开销，以及乐观锁与悲观锁的哲学差异。对于多用户环境下的死锁（Deadlock）问题，本书不仅提供检测方法，更侧重于通过合理的事务设计、查询顺序的优化以及使用数据库提供的特定锁提示（Lock Hints）来主动预防其发生。 第三部分：数据存储、性能调优与维护 一个设计精良的数据库系统，若缺乏良好的存储和维护策略，性能终将衰退。本部分聚焦于保障系统长期健康运行的运维实践。 3.1 索引的深层结构与优化 索引是性能的生命线。本书将摒弃将索引视为“黑箱”的观点，深入讲解B树/B+树等核心索引结构的物理存储机制，以及它们如何支持快速检索。我们将涵盖聚簇索引（Clustered Index）与非聚簇索引（Non-Clustered Index）的区别与权衡。此外，对于特定的查询模式，本书还将介绍位图索引、全文索引等特殊索引类型的适用性。读者将学习如何利用索引的覆盖性（Covering Indexes）来避免昂贵的数据页读取。 3.2 数据持久化与恢复策略 数据的持久性需要精心的设计。我们将分析不同存储引擎（如基于日志结构和基于页结构的存储）的工作方式。重点讨论事务日志（Transaction Logs）的作用、检查点（Checkpoints）机制，以及如何设计和执行备份与恢复策略。这包括全量备份、差异备份和事务日志备份的组合使用，以及在灾难发生时，如何执行点时间恢复（Point-in-Time Recovery, PITR）以最小化数据丢失。 3.3 性能诊断与容量规划 性能调优是一个循环往复的过程。本书提供了一套系统的性能诊断流程，从系统级监控（I/O、CPU、内存）到数据库内部活动监控（等待统计、锁等待、缓存命中率），引导读者定位瓶颈。此外，对于快速增长的数据量，本书提供了容量规划的方法论，包括数据增长预测、存储扩展方案（如分区、分片）的选择依据，确保系统能够在业务扩展的同时保持响应速度。 第四部分：面向未来的数据架构 在处理海量、多样化数据的今天，单一的关系型模型已无法满足所有需求。本部分将探讨数据库技术栈的扩展。 4.1 关系型数据库的扩展性挑战与解决方案 我们将分析传统关系型数据库在处理Web规模流量时的垂直扩展（Scale-Up）和水平扩展（Scale-Out）的局限性。重点讨论数据分区（Partitioning）在关系型数据库内部实现的方式，以及读写分离（Read/Write Splitting）在应用层面的架构设计。 4.2 NoSQL数据库范畴的概览与适用性分析 为了提供更广阔的视野，本书会简要介绍NoSQL数据库的四大主要类型：键值存储（Key-Value Stores）、文档数据库（Document Databases）、列式数据库（Column-Family Stores）和图数据库（Graph Databases）。我们不陷入特定NoSQL产品的技术细节，而是聚焦于其设计哲学——如何通过牺牲部分ACID特性来换取极高的可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance），以及在何种业务场景下（例如社交网络关系、内容管理）它们是比传统关系型数据库更优的选择。 本书特色总结： 本书的核心价值在于其实践导向和原理深度的结合。它不只是一个特定技术手册的替代品，而是一本教授如何思考数据管理问题的方法论宝典。通过系统学习，读者将能够独立设计出健壮、高性能的关系型数据库，并有能力评估和整合更广泛的数据技术栈，成为真正驾驭数据资产的专业人士。
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