SQL Server 2008资料库设计与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 应用开发
• 数据管理
• 数据库技术
• 信息技术

　　本书着重于资料库观念的建立，辅以实际案例说明，并採用大量图解来呈现观念，真正以『观念图解』来达到学习SQL Server 2008设计之导本。

本书特色

　　第一本将SQL语言完全『图解化』、『语意化』的书

　　以『观念』+『图解』呈现资料库设计最基本与完整的学习与应用

　　以『观念』取代记忆，『图解』辅助理解，真正活化SQL语意

　　强调资料库的『正规化』设计，以及资料表的『合併』查询

　　整合『OFFICE办公室软体』与『SQL Server』的资料运用

　　广泛适用于『办公室人员』、『决策主管』，以及『资料库设计师』

作者简介

陈祥辉

研究领域 / 专长
　　资讯安全、资料库系统、应用密码学、电脑网路、
　　网路安全、物件导向系统分析、物件导向程式设计、
　　软体工程、作业系统

观念图解系列
　　◎TCP/IP网路通讯协定
　　◎SQL Server 2008资料库设计与应用

相关着作
　　◎资料库系统理论与实务
　　◎资料库系统理论与设计实务

深度解析：现代数据架构与实践 (2024年版) 本书聚焦于当前企业级数据平台构建的最新趋势、技术选型、性能优化及安全治理，旨在为资深数据库管理员、数据架构师以及希望迈入云原生数据领域的专业人士提供一套全面且实用的指导手册。 --- 第一章：云原生数据架构的范式转移 本章首先系统地探讨了从传统本地部署（On-Premise）到云端弹性架构的迁移路径与挑战。我们不再将数据视为孤立的存储单元，而是视为流动的、需要实时响应的业务资产。 1.1 云供应商生态对比与选型策略 深入分析了AWS (Amazon Web Services)、Azure (Microsoft Azure) 和 GCP (Google Cloud Platform) 在数据库服务（如RDS, Azure SQL Database, Cloud SQL, Aurora, Cosmos DB）上的核心差异。重点对比了它们的数据一致性保证、区域灾备能力、成本模型（预留实例 vs 按需付费），并提供了一套基于业务RTO/RPO（恢复时间目标/恢复点目标）的云数据库选型决策树。 1.2 基础设施即代码 (IaC) 在数据层面的应用 详细阐述了如何使用Terraform和Ansible对数据基础设施进行版本化管理和自动化部署。内容涵盖：如何定义跨地域的高可用性集群配置、如何自动化数据库实例的打补丁流程，以及如何确保所有环境（开发、测试、生产）的数据架构配置保持完全一致性，杜绝“配置漂移”问题。 1.3 容器化与Serverless数据库的崛起 探讨了Docker和Kubernetes（K8s）在部署有状态数据库（如PostgreSQL/MySQL集群）时的复杂性与收益。特别关注了Operator模式在K8s中管理数据库生命周期（备份、恢复、扩展）的作用。同时，深入剖析了Serverless数据库（如AWS Aurora Serverless V2）的瞬时扩展能力、冷启动延迟及其在突发性工作负载场景下的适用性。 --- 第二章：高性能事务处理 (HTAP) 与数据湖仓一体化 现代应用需要同时满足OLTP（在线事务处理）和OLAP（在线分析处理）的性能要求。本章聚焦于如何打破数据孤岛，实现高性能的混合负载处理。 2.1 内存数据库技术与持久化策略 解析了SAP HANA、Redis在内存计算层面的核心机制，以及它们如何通过Log Structure Merge Tree (LSM Tree) 或行/列式存储优化实现快速读写。重点研究了持久化技术在内存数据库中的关键作用，例如Append-Only Logs (AOL) 和 Checkpointing 机制的优化方法。 2.2 数据湖仓 (Lakehouse) 架构实践 全面解析了Databricks Delta Lake、Apache Hudi和Apache Iceberg这三种主流“表格式”技术。内容包括：它们如何为数据湖带来ACID事务能力、如何实现数据质量管理（Schema Evolution），以及如何利用时间旅行（Time Travel）功能进行数据审计和快速回滚。 2.3 分布式SQL数据库的横向扩展 对比分析了CockroachDB、YugabyteDB等NewSQL解决方案的分布式事务处理协议（如Multi-Version Concurrency Control - MVCC）。通过案例研究，展示了如何设计能够无缝扩展至PB级数据的应用数据模型，并解决跨节点查询的延迟问题。 --- 第三章：高级数据安全、合规性与治理 数据安全不再是事后补救，而是架构设计的第一原则。本章深入探讨了如何在数据生命周期的各个阶段实施纵深防御策略。 3.1 零信任环境下的数据访问控制 超越传统的基于角色的访问控制（RBAC），本章详细介绍了基于属性的访问控制（ABAC）在数据库层面的落地。涵盖了如何利用动态数据脱敏（Dynamic Data Masking）和行级安全（Row-Level Security - RLS）技术，确保即便是DBA也只能看到经过授权的数据视图。 3.2 数据库加密技术深度剖析 区分了静态加密（Encryption at Rest，如TDE）和传输中加密（Encryption in Transit，如TLS/SSL）。更进一步，重点讨论了同态加密（Homomorphic Encryption）在特定合规场景下的潜力，以及如何利用硬件安全模块（HSM）来安全地管理密钥材料。 3.3 数据治理与可观测性 介绍了数据血缘（Data Lineage）工具链的构建，用于追踪数据从源头到报告的完整路径，以满足GDPR和CCPA等法规要求。同时，阐述了如何通过Prometheus和Grafana集成，构建数据库性能和安全事件的统一可观测性平台。 --- 第四章：面向未来的数据平台：流处理与AI集成 实时性是现代商业竞争的关键。本章关注如何将传统的数据批处理模式转变为持续的数据流处理模型，并无缝集成机器学习能力。 4.1 消息队列与流处理引擎的集成 详细解析了Apache Kafka作为企业级数据骨干的架构设计。对比了Kafka Streams与Apache Flink在事件时间处理（Event Time Processing）、状态管理和容错机制上的差异。提供了构建端到端实时ETL管道的实战步骤。 4.2 向量数据库与AI应用加速 探讨了向量嵌入（Vector Embeddings）的概念及其在非结构化数据（文本、图像）检索中的重要性。详细介绍了Pinecone, Milvus等专用向量数据库的工作原理，以及如何将这些数据库集成到传统关系型数据库的应用查询流程中，为RAG（检索增强生成）系统提供支持。 4.3 数据库内嵌的机器学习 (ML in DB) 分析了如PostgreSQL的PGVector扩展或特定数据库厂商提供的内置机器学习函数，如何在数据存储层直接执行模型推理，从而减少数据在数据库和外部模型服务之间的传输延迟，实现更快的业务决策闭环。 --- 第五章：高效率的性能调优与故障排除 本章从系统底层出发，探讨了超越简单索引优化的深度调优技术。 5.1 存储引擎与I/O的深度优化 深入剖析了不同存储引擎（如InnoDB、WiredTiger）的内部结构，包括锁粒度、事务日志（WAL/Redo Log）的写入策略。指导读者如何根据工作负载特征（读多/写多/混合）来调整操作系统的I/O调度器和文件系统参数，以最大化吞吐量。 5.2 执行计划的逆向工程与优化 不再满足于“查看执行计划”，本章教导读者如何逆向工程复杂查询的执行计划，识别潜在的昂贵操作（如表扫描、隐式类型转换、笛卡尔积）。针对性地介绍了参数嗅探（Parameter Sniffing）问题的解决策略，以及如何利用查询提示（Query Hints）在不修改应用代码的情况下临时优化不良计划。 5.3 复杂故障的诊断与恢复流程 建立了一套针对高并发、高延迟场景的故障排除流程图。内容包括：如何使用内核级别的工具（如eBPF）监控数据库内部的等待事件，如何快速定位并解除死锁，以及在数据丢失风险出现时，如何执行基于时间点的恢复（PITR），确保最小化业务停机时间。 --- 本书适合对象： 拥有至少五年关系型数据库（如SQL Server, Oracle, MySQL）经验，期望向云原生和NoSQL领域转型的资深DBA。 负责设计和维护大型分布式系统的架构师。 对数据安全合规和实时数据处理有高要求的技术负责人。

第一篇 SQL Server的基本认识
CH01 漫谈SQL Server与功能架构
CH02 规划与安装SQL Server

第二篇 资料库与资料的应用
CH03 资料库的设计与合併查询
CH04 资料库与办公室软体的整合应用
CH05 建立不同查询需求的『检视』

第三篇 资料操作语言(DML)
CH06 资料操作DML–查询(SELECT)
CH07 资料操作DML–异动(INSERT、UPDATE及DELETE)

第四篇 资料库建置与维护(DDL)
CH08 建立资料库
CH09 建立资料表与资料图表
CH10 建立检视表

第五篇 可程式性的程序
CH11 T-SQL设计
CH12 规则物件、预设值、使用者自订资料类型
CH13 预存程序
CH14 触发程序
CH15 资料指标
CH16 资料库的交易处理

评分☆☆☆☆☆

这本书真的让我对 SQL Server 2008 的数据仓库有了全新的认识。我之前一直觉得数据仓库的概念离我比较远，或者说感觉非常高深，处理起来也很复杂。但这本书用非常直观的方式，一步步地引导我进入了这个领域。作者在讲解理论知识的时候，并没有一味地堆砌术语，而是穿插了很多实际的例子，让我能理解每个概念在实际应用中的作用。比如，在讲到维度建模时，作者不是简单地罗列出事实表和维度表的定义，而是通过一个零售行业的例子，清晰地展示了如何将业务需求转化为数据仓库的结构。我特别喜欢书里关于“星型模型”和“雪花模型”的对比分析，通过图示和代码示例，让我深刻理解了它们各自的优缺点以及适用的场景。同时，书中还提到了ETL（Extract, Transform, Load）的重要性，虽然没有深入到每个ETL工具的具体操作，但原理和关键步骤都讲得非常透彻，让我明白数据仓库的数据来源和处理流程。整本书读下来，我感觉自己从一个对数据仓库一知半解的门外汉，变成了一个有基础、有方向的初学者。对于那些想要系统学习 SQL Server 2008 数据仓库，并且希望能够理解其背后设计思想的读者来说，这本书绝对是一个非常好的起点。它不仅仅是告诉“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这样做”，这对于构建一个真正有用的数据仓库至关重要。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校的学生，正在学习数据库相关的课程。老师推荐了这本书，说是对理解数据仓库非常有帮助。老实说，一开始我有点担心这本书会太难，畢竟是针对 SQL Server 2008 这样一个比较成熟的版本。但是，当我翻开这本书后，我的顾虑就打消了。作者的写作风格非常友好，就像一位循循善诱的老师。他在讲解每一个概念时，都会先给出清晰的定义，然后用通俗易懂的语言解释它的原理，最后再通过实际的代码示例来演示如何实现。我特别喜欢书中关于数据仓库生命周期的讲解，它让我明白了从需求分析到最终数据应用的整个过程，而且每个环节都涉及到哪些关键的步骤和注意事项。书中关于数据建模的章节，我觉得是这本书最大的亮点。作者用了很多图表来展示不同的数据模型，比如维度模型，并且解释了为什么需要这样做，以及这样做的好处。我还学习到了如何设计一个好的事实表和维度表，以及如何处理数据中的时间信息。这本书让我觉得数据仓库不再是遥不可及的理论，而是可以一步步去实现的实践。对于像我这样的初学者来说，这本书提供了一个非常好的学习平台，让我对数据仓库有了初步的认识，也为我后续深入学习打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长年与数据库打交道的技术人员，我对数据仓库的理解一直停留在“用来做报表”这个层面。但是，这本书的出现，彻底颠覆了我的认知。作者在书中不仅仅是介绍 SQL Server 2008 的技术细节，更是从一个战略的高度，阐述了数据仓库在现代企业中扮演的重要角色。他详细地分析了为什么企业需要建立数据仓库，以及数据仓库如何能够驱动业务决策和提升企业竞争力。我尤其对书中关于数据治理和数据质量的章节印象深刻。作者强调了数据仓库的成功与否，很大程度上取决于数据的准确性和一致性，并且提供了一些行之有效的建议来确保数据的质量。在技术层面，书中对 SQL Server 2008 中一些高级特性的应用，比如索引优化、查询调优以及数据压缩等，都进行了深入的讲解，这些内容对于提升数据仓库的性能至关重要。我曾遇到过一些查询性能瓶颈，读完这本书后，我找到了很多新的思路来解决问题。这本书的优点在于，它将理论与实践完美结合，既有宏观的战略指导，也有微观的技术细节。对于那些希望建立或优化数据仓库，并且希望将其真正转化为企业核心竞争力的技术人员和管理人员来说，这本书绝对是一本不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有多年 SQL Server 使用经验的开发人员，我购买这本书的初衷是想深入了解如何在 SQL Server 2008 环境下构建和优化数据仓库。这本书的内容可以说是满足了我这个期望，并且在某些方面还给了我不少惊喜。作者在数据库设计的部分，尤其是在范式理论和反范式理论的应用上，讲解得非常到位。我之前在设计OLTP数据库时，总是严格遵循范式，但在数据仓库的设计中，作者提出的“为了查询性能而进行的适当反规范化”的思路，让我耳目一新。书中提供的各种设计模式，比如“缓慢变化维度”的处理方法，以及在数据仓库中如何处理时间维度等问题，都非常有实践指导意义。我特别欣赏书中关于如何选择合适的度量（Measures）和维度（Dimensions）的章节，这直接关系到数据仓库的可用性和分析的有效性。作者还花费了相当大的篇幅来讲解如何通过SQL Server 2008特有的功能，比如索引优化、分区表以及物化视图（虽然在SQL Server 2008中叫索引视图），来提升数据仓库的查询性能。这些内容对我来说非常实用，可以直接应用到我目前的工作中。这本书的语言风格比较严谨，但又不失专业性，同时作者在阐述复杂概念时，会用一些生动的比喻，使得阅读体验不至于过于枯燥。我个人认为，这本书非常适合有一定数据库基础，并且希望将数据仓库技术应用于实践的专业人士。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我最开始选择这本书，纯粹是因为它的名字里提到了“SQL Server 2008”，我最近正好在维护一个使用这个版本的系统，对里面的数据库结构有些模糊的地方，想找本参考书来查阅。没想到，这本书的内容远超我的预期。它不仅仅是关于“资料库设计”，而是非常全面地介绍了如何在 SQL Server 2008 中构建一个真正能够支撑业务分析的数据仓库。作者从数据仓库的宏观概念讲起，到具体的物理设计，再到最后的数据加载和应用，都做了非常详尽的阐述。我尤其赞赏书中关于数据建模的章节，作者没有仅仅停留在理论层面，而是通过大量的图示和案例，展示了如何从实际的业务流程中提炼出数据仓库的结构。比如，在讲解如何构建用户行为分析模型时，作者就非常细致地分析了数据来源、需要抽取的关键指标以及如何组织维度，这一点对我理解用户行为数据的重要性非常有帮助。书中关于性能优化的部分，也提供了很多非常有价值的建议，比如如何选择合适的数据类型、如何利用SQL Server 2008的特性来加速查询等。虽然我不是专门做数据仓库的，但通过阅读这本书，我对整个数据仓库的生命周期有了更清晰的认识，也理解了数据仓库在企业信息系统中的重要性。这本书的内容非常扎实，适合那些想要深入了解 SQL Server 2008 数据仓库技术，并且希望将其应用于实际项目中的读者。