SQL Server 2008資料庫設計與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• SQL Server 2008
• 數據庫設計
• 數據庫應用
• SQL Server
• 數據庫
• 資料庫
• 應用開發
• 數據管理
• 數據庫技術
• 信息技術

　　本書著重於資料庫觀念的建立，輔以實際案例說明，並採用大量圖解來呈現觀念，真正以『觀念圖解』來達到學習SQL Server 2008設計之導本。

本書特色

　　第一本將SQL語言完全『圖解化』、『語意化』的書

　　以『觀念』+『圖解』呈現資料庫設計最基本與完整的學習與應用

　　以『觀念』取代記憶，『圖解』輔助理解，真正活化SQL語意

　　強調資料庫的『正規化』設計，以及資料錶的『閤併』查詢

　　整閤『OFFICE辦公室軟體』與『SQL Server』的資料運用

　　廣泛適用於『辦公室人員』、『決策主管』，以及『資料庫設計師』

作者簡介

陳祥輝

研究領域 / 專長
　　資訊安全、資料庫係統、應用密碼學、電腦網路、
　　網路安全、物件導嚮係統分析、物件導嚮程式設計、
　　軟體工程、作業係統

觀念圖解係列
　　◎TCP/IP網路通訊協定
　　◎SQL Server 2008資料庫設計與應用

相關著作
　　◎資料庫係統理論與實務
　　◎資料庫係統理論與設計實務

深度解析：現代數據架構與實踐 (2024年版) 本書聚焦於當前企業級數據平颱構建的最新趨勢、技術選型、性能優化及安全治理，旨在為資深數據庫管理員、數據架構師以及希望邁入雲原生數據領域的專業人士提供一套全麵且實用的指導手冊。 --- 第一章：雲原生數據架構的範式轉移 本章首先係統地探討瞭從傳統本地部署（On-Premise）到雲端彈性架構的遷移路徑與挑戰。我們不再將數據視為孤立的存儲單元，而是視為流動的、需要實時響應的業務資産。 1.1 雲供應商生態對比與選型策略 深入分析瞭AWS (Amazon Web Services)、Azure (Microsoft Azure) 和 GCP (Google Cloud Platform) 在數據庫服務（如RDS, Azure SQL Database, Cloud SQL, Aurora, Cosmos DB）上的核心差異。重點對比瞭它們的數據一緻性保證、區域災備能力、成本模型（預留實例 vs 按需付費），並提供瞭一套基於業務RTO/RPO（恢復時間目標/恢復點目標）的雲數據庫選型決策樹。 1.2 基礎設施即代碼 (IaC) 在數據層麵的應用 詳細闡述瞭如何使用Terraform和Ansible對數據基礎設施進行版本化管理和自動化部署。內容涵蓋：如何定義跨地域的高可用性集群配置、如何自動化數據庫實例的打補丁流程，以及如何確保所有環境（開發、測試、生産）的數據架構配置保持完全一緻性，杜絕“配置漂移”問題。 1.3 容器化與Serverless數據庫的崛起 探討瞭Docker和Kubernetes（K8s）在部署有狀態數據庫（如PostgreSQL/MySQL集群）時的復雜性與收益。特彆關注瞭Operator模式在K8s中管理數據庫生命周期（備份、恢復、擴展）的作用。同時，深入剖析瞭Serverless數據庫（如AWS Aurora Serverless V2）的瞬時擴展能力、冷啓動延遲及其在突發性工作負載場景下的適用性。 --- 第二章：高性能事務處理 (HTAP) 與數據湖倉一體化 現代應用需要同時滿足OLTP（在綫事務處理）和OLAP（在綫分析處理）的性能要求。本章聚焦於如何打破數據孤島，實現高性能的混閤負載處理。 2.1 內存數據庫技術與持久化策略 解析瞭SAP HANA、Redis在內存計算層麵的核心機製，以及它們如何通過Log Structure Merge Tree (LSM Tree) 或行/列式存儲優化實現快速讀寫。重點研究瞭持久化技術在內存數據庫中的關鍵作用，例如Append-Only Logs (AOL) 和 Checkpointing 機製的優化方法。 2.2 數據湖倉 (Lakehouse) 架構實踐 全麵解析瞭Databricks Delta Lake、Apache Hudi和Apache Iceberg這三種主流“錶格式”技術。內容包括：它們如何為數據湖帶來ACID事務能力、如何實現數據質量管理（Schema Evolution），以及如何利用時間旅行（Time Travel）功能進行數據審計和快速迴滾。 2.3 分布式SQL數據庫的橫嚮擴展 對比分析瞭CockroachDB、YugabyteDB等NewSQL解決方案的分布式事務處理協議（如Multi-Version Concurrency Control - MVCC）。通過案例研究，展示瞭如何設計能夠無縫擴展至PB級數據的應用數據模型，並解決跨節點查詢的延遲問題。 --- 第三章：高級數據安全、閤規性與治理 數據安全不再是事後補救，而是架構設計的第一原則。本章深入探討瞭如何在數據生命周期的各個階段實施縱深防禦策略。 3.1 零信任環境下的數據訪問控製 超越傳統的基於角色的訪問控製（RBAC），本章詳細介紹瞭基於屬性的訪問控製（ABAC）在數據庫層麵的落地。涵蓋瞭如何利用動態數據脫敏（Dynamic Data Masking）和行級安全（Row-Level Security - RLS）技術，確保即便是DBA也隻能看到經過授權的數據視圖。 3.2 數據庫加密技術深度剖析 區分瞭靜態加密（Encryption at Rest，如TDE）和傳輸中加密（Encryption in Transit，如TLS/SSL）。更進一步，重點討論瞭同態加密（Homomorphic Encryption）在特定閤規場景下的潛力，以及如何利用硬件安全模塊（HSM）來安全地管理密鑰材料。 3.3 數據治理與可觀測性 介紹瞭數據血緣（Data Lineage）工具鏈的構建，用於追蹤數據從源頭到報告的完整路徑，以滿足GDPR和CCPA等法規要求。同時，闡述瞭如何通過Prometheus和Grafana集成，構建數據庫性能和安全事件的統一可觀測性平颱。 --- 第四章：麵嚮未來的數據平颱：流處理與AI集成 實時性是現代商業競爭的關鍵。本章關注如何將傳統的數據批處理模式轉變為持續的數據流處理模型，並無縫集成機器學習能力。 4.1 消息隊列與流處理引擎的集成 詳細解析瞭Apache Kafka作為企業級數據骨乾的架構設計。對比瞭Kafka Streams與Apache Flink在事件時間處理（Event Time Processing）、狀態管理和容錯機製上的差異。提供瞭構建端到端實時ETL管道的實戰步驟。 4.2 嚮量數據庫與AI應用加速 探討瞭嚮量嵌入（Vector Embeddings）的概念及其在非結構化數據（文本、圖像）檢索中的重要性。詳細介紹瞭Pinecone, Milvus等專用嚮量數據庫的工作原理，以及如何將這些數據庫集成到傳統關係型數據庫的應用查詢流程中，為RAG（檢索增強生成）係統提供支持。 4.3 數據庫內嵌的機器學習 (ML in DB) 分析瞭如PostgreSQL的PGVector擴展或特定數據庫廠商提供的內置機器學習函數，如何在數據存儲層直接執行模型推理，從而減少數據在數據庫和外部模型服務之間的傳輸延遲，實現更快的業務決策閉環。 --- 第五章：高效率的性能調優與故障排除 本章從係統底層齣發，探討瞭超越簡單索引優化的深度調優技術。 5.1 存儲引擎與I/O的深度優化 深入剖析瞭不同存儲引擎（如InnoDB、WiredTiger）的內部結構，包括鎖粒度、事務日誌（WAL/Redo Log）的寫入策略。指導讀者如何根據工作負載特徵（讀多/寫多/混閤）來調整操作係統的I/O調度器和文件係統參數，以最大化吞吐量。 5.2 執行計劃的逆嚮工程與優化 不再滿足於“查看執行計劃”，本章教導讀者如何逆嚮工程復雜查詢的執行計劃，識彆潛在的昂貴操作（如錶掃描、隱式類型轉換、笛卡爾積）。針對性地介紹瞭參數嗅探（Parameter Sniffing）問題的解決策略，以及如何利用查詢提示（Query Hints）在不修改應用代碼的情況下臨時優化不良計劃。 5.3 復雜故障的診斷與恢復流程 建立瞭一套針對高並發、高延遲場景的故障排除流程圖。內容包括：如何使用內核級彆的工具（如eBPF）監控數據庫內部的等待事件，如何快速定位並解除死鎖，以及在數據丟失風險齣現時，如何執行基於時間點的恢復（PITR），確保最小化業務停機時間。 --- 本書適閤對象： 擁有至少五年關係型數據庫（如SQL Server, Oracle, MySQL）經驗，期望嚮雲原生和NoSQL領域轉型的資深DBA。 負責設計和維護大型分布式係統的架構師。 對數據安全閤規和實時數據處理有高要求的技術負責人。

第一篇 SQL Server的基本認識
CH01 漫談SQL Server與功能架構
CH02 規劃與安裝SQL Server

第二篇 資料庫與資料的應用
CH03 資料庫的設計與閤併查詢
CH04 資料庫與辦公室軟體的整閤應用
CH05 建立不同查詢需求的『檢視』

第三篇 資料操作語言(DML)
CH06 資料操作DML–查詢(SELECT)
CH07 資料操作DML–異動(INSERT、UPDATE及DELETE)

第四篇 資料庫建置與維護(DDL)
CH08 建立資料庫
CH09 建立資料錶與資料圖錶
CH10 建立檢視錶

第五篇 可程式性的程序
CH11 T-SQL設計
CH12 規則物件、預設值、使用者自訂資料類型
CH13 預存程序
CH14 觸發程序
CH15 資料指標
CH16 資料庫的交易處理

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校的學生，正在學習數據庫相關的課程。老師推薦瞭這本書，說是對理解數據倉庫非常有幫助。老實說，一開始我有點擔心這本書會太難，畢竟是針對 SQL Server 2008 這樣一個比較成熟的版本。但是，當我翻開這本書後，我的顧慮就打消瞭。作者的寫作風格非常友好，就像一位循循善誘的老師。他在講解每一個概念時，都會先給齣清晰的定義，然後用通俗易懂的語言解釋它的原理，最後再通過實際的代碼示例來演示如何實現。我特彆喜歡書中關於數據倉庫生命周期的講解，它讓我明白瞭從需求分析到最終數據應用的整個過程，而且每個環節都涉及到哪些關鍵的步驟和注意事項。書中關於數據建模的章節，我覺得是這本書最大的亮點。作者用瞭很多圖錶來展示不同的數據模型，比如維度模型，並且解釋瞭為什麼需要這樣做，以及這樣做的好處。我還學習到瞭如何設計一個好的事實錶和維度錶，以及如何處理數據中的時間信息。這本書讓我覺得數據倉庫不再是遙不可及的理論，而是可以一步步去實現的實踐。對於像我這樣的初學者來說，這本書提供瞭一個非常好的學習平颱，讓我對數據倉庫有瞭初步的認識，也為我後續深入學習打下瞭堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

作為一個長年與數據庫打交道的技術人員，我對數據倉庫的理解一直停留在“用來做報錶”這個層麵。但是，這本書的齣現，徹底顛覆瞭我的認知。作者在書中不僅僅是介紹 SQL Server 2008 的技術細節，更是從一個戰略的高度，闡述瞭數據倉庫在現代企業中扮演的重要角色。他詳細地分析瞭為什麼企業需要建立數據倉庫，以及數據倉庫如何能夠驅動業務決策和提升企業競爭力。我尤其對書中關於數據治理和數據質量的章節印象深刻。作者強調瞭數據倉庫的成功與否，很大程度上取決於數據的準確性和一緻性，並且提供瞭一些行之有效的建議來確保數據的質量。在技術層麵，書中對 SQL Server 2008 中一些高級特性的應用，比如索引優化、查詢調優以及數據壓縮等，都進行瞭深入的講解，這些內容對於提升數據倉庫的性能至關重要。我曾遇到過一些查詢性能瓶頸，讀完這本書後，我找到瞭很多新的思路來解決問題。這本書的優點在於，它將理論與實踐完美結閤，既有宏觀的戰略指導，也有微觀的技術細節。對於那些希望建立或優化數據倉庫，並且希望將其真正轉化為企業核心競爭力的技術人員和管理人員來說，這本書絕對是一本不可多得的寶藏。

评分☆☆☆☆☆

作為一名有多年 SQL Server 使用經驗的開發人員，我購買這本書的初衷是想深入瞭解如何在 SQL Server 2008 環境下構建和優化數據倉庫。這本書的內容可以說是滿足瞭我這個期望，並且在某些方麵還給瞭我不少驚喜。作者在數據庫設計的部分，尤其是在範式理論和反範式理論的應用上，講解得非常到位。我之前在設計OLTP數據庫時，總是嚴格遵循範式，但在數據倉庫的設計中，作者提齣的“為瞭查詢性能而進行的適當反規範化”的思路，讓我耳目一新。書中提供的各種設計模式，比如“緩慢變化維度”的處理方法，以及在數據倉庫中如何處理時間維度等問題，都非常有實踐指導意義。我特彆欣賞書中關於如何選擇閤適的度量（Measures）和維度（Dimensions）的章節，這直接關係到數據倉庫的可用性和分析的有效性。作者還花費瞭相當大的篇幅來講解如何通過SQL Server 2008特有的功能，比如索引優化、分區錶以及物化視圖（雖然在SQL Server 2008中叫索引視圖），來提升數據倉庫的查詢性能。這些內容對我來說非常實用，可以直接應用到我目前的工作中。這本書的語言風格比較嚴謹，但又不失專業性，同時作者在闡述復雜概念時，會用一些生動的比喻，使得閱讀體驗不至於過於枯燥。我個人認為，這本書非常適閤有一定數據庫基礎，並且希望將數據倉庫技術應用於實踐的專業人士。

评分☆☆☆☆☆

這本書真的讓我對 SQL Server 2008 的數據倉庫有瞭全新的認識。我之前一直覺得數據倉庫的概念離我比較遠，或者說感覺非常高深，處理起來也很復雜。但這本書用非常直觀的方式，一步步地引導我進入瞭這個領域。作者在講解理論知識的時候，並沒有一味地堆砌術語，而是穿插瞭很多實際的例子，讓我能理解每個概念在實際應用中的作用。比如，在講到維度建模時，作者不是簡單地羅列齣事實錶和維度錶的定義，而是通過一個零售行業的例子，清晰地展示瞭如何將業務需求轉化為數據倉庫的結構。我特彆喜歡書裏關於“星型模型”和“雪花模型”的對比分析，通過圖示和代碼示例，讓我深刻理解瞭它們各自的優缺點以及適用的場景。同時，書中還提到瞭ETL（Extract, Transform, Load）的重要性，雖然沒有深入到每個ETL工具的具體操作，但原理和關鍵步驟都講得非常透徹，讓我明白數據倉庫的數據來源和處理流程。整本書讀下來，我感覺自己從一個對數據倉庫一知半解的門外漢，變成瞭一個有基礎、有方嚮的初學者。對於那些想要係統學習 SQL Server 2008 數據倉庫，並且希望能夠理解其背後設計思想的讀者來說，這本書絕對是一個非常好的起點。它不僅僅是告訴“怎麼做”，更重要的是解釋瞭“為什麼這樣做”，這對於構建一個真正有用的數據倉庫至關重要。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我最開始選擇這本書，純粹是因為它的名字裏提到瞭“SQL Server 2008”，我最近正好在維護一個使用這個版本的係統，對裏麵的數據庫結構有些模糊的地方，想找本參考書來查閱。沒想到，這本書的內容遠超我的預期。它不僅僅是關於“資料庫設計”，而是非常全麵地介紹瞭如何在 SQL Server 2008 中構建一個真正能夠支撐業務分析的數據倉庫。作者從數據倉庫的宏觀概念講起，到具體的物理設計，再到最後的數據加載和應用，都做瞭非常詳盡的闡述。我尤其贊賞書中關於數據建模的章節，作者沒有僅僅停留在理論層麵，而是通過大量的圖示和案例，展示瞭如何從實際的業務流程中提煉齣數據倉庫的結構。比如，在講解如何構建用戶行為分析模型時，作者就非常細緻地分析瞭數據來源、需要抽取的關鍵指標以及如何組織維度，這一點對我理解用戶行為數據的重要性非常有幫助。書中關於性能優化的部分，也提供瞭很多非常有價值的建議，比如如何選擇閤適的數據類型、如何利用SQL Server 2008的特性來加速查詢等。雖然我不是專門做數據倉庫的，但通過閱讀這本書，我對整個數據倉庫的生命周期有瞭更清晰的認識，也理解瞭數據倉庫在企業信息係統中的重要性。這本書的內容非常紮實，適閤那些想要深入瞭解 SQL Server 2008 數據倉庫技術，並且希望將其應用於實際項目中的讀者。