Microsoft SQL Server 2012 设计实务(附光碟1片)

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具体描述

  本书以初次学习资料库与SQL语法的读者为诉求,并以最新的MicrosoftSQLServer2012资料库系统为学习平台,先介绍资料库的基本概念与关联式资料库的规划技巧,再针对资料库的建构及SQL语法循序渐进解说示范。

  在建立资料库、资料表、关联、检视表、索引、预存程序、触发程序...等物件时,除了使用SQLServerManagementStudio视觉化工具建立或存取外,也同时说明使用SQL语法操作的方式。

  [详细解说资料库基础理论]

  从资料库的组成、前后端资料库架构,到关联式资料库的原理、关联的种类、资料的完整性、与正规化分析的技巧,逐一说明。

  [完整学习各项实务技术与进阶技巧]

  从建立资料库、资料表,到新增、修改、删除、及查询资料,逐步以实例讲解。

  进阶查询技巧、建立检视表、使用自订型别、善用索引提升查询效率、以及使用全文检索查询资料...等实务技术。

  T-SQL程式设计与侦错、TRY-CATCH结构化错误处理、使用CTE递回查询、使用PIVOT交叉分析、建立及使用预存程序/自订函数/触发程序/资料指标(CURSOR)、交易及锁定...等进阶技巧。

  [SQLServer2012新增功能]

  □FileTable(档案资料表)功能可将档案(包含资料夹结构)轻松纳入资料库中管理,同时保留档案存取的方便性。

  □OFFSET..FETCH...语法让SELECT传回查询结果中的特定记录范围,方便分页查询,

  □IIF()及CHOOSE()函数,可依照运算式的真假或数值而传回不同的资料。

  □使用OVER子句进行分组排名,或是计算移动平均值、累计总和等汇总运算。

  □可用WITHRESULTSETS在使用EXEC执行预存程序时,指定传回资料集的栏位格式。

  □可提供自动编号功能的『顺序物件』,方便取得各种序号。

  □在撰写SQLScript时,可以按右钮执行『【插入程式码片断】』命令来插入一些常用的SQL叙述。

  □新增使用者定义的伺服器角色。

  □FILESTREAM档案群组可以包含多个档案,并可将这些档案放在不同的磁碟以增加存取效率。

  □THROW叙述可用来引发例外,搭配TRY...CATCH做更灵活的应用。

本书特色

  □详细解说资料库基础理论
  □完整学习各项实务技术与进阶技巧
  □SQLServer2012新增功能

好的,以下是一份关于一本与《Microsoft SQL Server 2012 设计实务(附光盘1片)》不相关的图书的详细简介,旨在提供详尽的、自然流畅的内容描述,避免任何表明是人工智能生成的痕迹。 --- 《现代数据仓库架构与实施:基于云原生技术的深度解析》 作者: 张文涛 / 李晓静 出版社: 卓越技术出版社 页数: 780页(含插图、代码示例) 定价: 168.00 元 --- 内容简介:驾驭数据洪流,构建面向未来的智能基石 在当今数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最宝贵的资产。然而,如何有效地管理、整合和利用海量的、多源异构的数据,并将其转化为可执行的商业洞察,是摆在每一位数据架构师和开发人员面前的重大挑战。《现代数据仓库架构与实施:基于云原生技术的深度解析》正是为了应对这一挑战而生的权威指南。 本书并非聚焦于特定版本数据库的管理操作或特定时期(如SQL Server 2012)的设计范式,而是将视角提升至数据平台建设的宏观战略层面,深入探讨了在云计算、大数据和实时分析需求驱动下的新一代数据仓库(Data Warehouse, DW)和数据湖(Data Lake, DL)的架构设计原理、技术选型、实施流程及最佳实践。 第一部分:数据仓库战略与架构演进 本部分奠定了理解现代数据平台的基础。我们首先回顾了传统企业数据仓库(EDW)的局限性,并系统阐述了从 Kimball 维度建模到 Inmon 范式,再到 Data Vault 2.0 等主流建模方法的演进历程。 云原生环境下的架构选择: 详细对比了基于传统本地部署(On-Premise)的架构与采用 Snowflake、Amazon Redshift、Google BigQuery 等云原生数据仓库服务的核心差异。重点解析了解耦计算与存储的云架构如何带来弹性伸缩和成本优化。 混合架构的权衡: 针对大型企业面临的数据迁移和合规性挑战,我们提供了详尽的混合云数据战略制定框架,包括数据安全边界的划分、数据同步机制的选择(如 CDC 工具的应用)。 数据湖与数据湖仓一体(Lakehouse): 深入剖析了为什么需要数据湖来处理非结构化和半结构化数据,并全面介绍了如何通过 Delta Lake、Apache Hudi 或 Apache Iceberg 等技术,在数据湖之上构建事务性、高可靠性的“湖仓”结构,实现数据治理的统一视图。 第二部分:核心技术栈与建模实践 本部分是本书的实践核心,聚焦于构建高效能数据平台的关键技术栈和细致的建模技巧。 ELT vs. ETL 的范式转变: 阐述了在云计算时代,数据加载(Loading)前置(ELT)如何利用云端计算资源的强大能力替代传统的 ETL 流程。重点介绍了 dbt (data build tool) 等新兴工具在数据转换(Transformation)层面的革命性作用,展示了如何以软件工程化的方式管理数据管道。 维度建模的现代化: 虽然本书不涉及特定的 SQL Server 2012 功能,但我们重申了星型、雪花型模型的经典价值,并结合现代数据平台,介绍了缓慢变化维度(SCD)在流式数据处理环境下的新挑战与解决方案,如使用时间旅行(Time Travel)特性进行历史追溯。 数据管道的构建与编排: 详细介绍了 Apache Airflow、Prefect 或 Azure Data Factory 等主流工作流编排工具的应用。着重讲解了 DAG (Directed Acyclic Graph) 的设计原则、依赖管理、任务重试机制以及如何实现幂等性(Idempotency)的管道设计,确保数据加载的准确性和可重复性。 第三部分:数据治理、质量与性能优化 一个优秀的数据仓库不仅仅是数据的存储地,更是企业决策的可靠来源。本部分关注如何确保数据的“真、善、美”。 数据治理与血缘追踪: 探讨了在分布式环境中实现数据血缘(Data Lineage)和元数据管理(Metadata Management)的必要性。介绍了如何集成 Apache Atlas 或商业化的数据目录工具,实现数据资产的快速发现与信任建立。 数据质量(Data Quality)嵌入: 强调数据质量不应是事后检查,而应内嵌于数据管道之中。提供了使用 Great Expectations 或 Deequ 等框架在 ELT 流程中定义和执行质量规则的具体案例。 性能调优的通用原则: 本章超越了特定数据库的索引优化,聚焦于面向大规模数据集的通用性能提升策略,包括:数据分片(Partitioning)策略的选择、数据压缩格式(如 Parquet、ORC)的选取对查询性能的影响、以及如何利用集群的物理布局来优化扫描效率。 附件:光盘内容说明 本书附带的资源光盘(或在线资源包)内容涵盖了本书所有代码示例的完整源码,主要包括: 1. dbt 项目模板: 包含云原生数据仓库环境下的基础维度和事实表转换模型代码。 2. Airflow DAG 示例: 演示如何设置和调度一个跨越云存储和云数仓的复杂数据流程。 3. 基础设施即代码 (IaC) 脚本: 基础的 Terraform 或 CloudFormation 模板,用于快速搭建一个最小可行性(MVP)的云数据平台环境(不包含任何特定数据库的安装或配置脚本)。 4. 数据集: 用于读者复现书中部分性能测试案例的脱敏数据集。 本书适合谁? 本书专为有志于从传统数据技术栈向现代化、云驱动的数据架构师、数据工程师、BI 顾问以及希望引领企业数据平台升级的技术决策者设计。阅读本书,您将掌握构建面向未来十年企业级数据平台的关键思维框架和实施路径。

著者信息

图书目录

图书序言

图书试读

用户评价

评分

作为一个初入数据库开发领域的新手,我对 SQL Server 的了解还停留在基础的增删改查和一些简单的表设计。我深知扎实的基础设计能力对于未来的发展至关重要,所以选择了这本《Microsoft SQL Server 2012 设计实务》。我希望书中能够以一种循序渐进的方式,清晰地讲解数据库设计的核心概念和基本原则。例如,我希望能理解为什么需要进行数据库规范化,不同范式的优缺点是什么,以及在实际应用中应该如何权衡。同时,对于如何设计清晰、易懂的ER图,如何选择合适的字段命名规范,如何定义主键、外键和约束,我也非常渴望学习。此外,关于如何编写高效的SQL查询语句,如何利用SQL Server的内置函数和工具来简化开发,以及如何进行基本的性能测试和问题排查,也是我非常想掌握的技能。我希望这本书能够帮助我建立起一套规范的数据库设计思维,避免在未来的开发过程中走弯路,为我打下坚实的技术基础,让我能够逐步成长为一名优秀的数据库开发者。

评分

这本书,说实话,拿到手的时候我还是挺期待的。毕竟 Microsoft SQL Server 2012 算是一个比较成熟的版本了,而且“设计实务”这个词听起来就很有份量,感觉能学到很多在实际工作中能用得上的真东西,而不是那些过于理论化的描述。拆开包装,看到那张附带的光盘,心里更是多了一份踏实感,想着里面应该会有不少案例、工具或者演示环境,能让学习过程更加生动。我是一名在公司里负责数据库维护和一些小型开发的工程师,平时接触 SQL Server 比较多,但总觉得在架构设计和性能优化方面还有很多提升的空间。很多时候,遇到性能瓶颈,只能凭经验去摸索,感觉效率不高,而且有时候也担心一些设计上的疏漏会影响到整个系统的稳定性。所以,这本书对我来说,是抱着解决实际问题、提升专业技能的期望来购买的。我特别希望它能讲解一些关于如何科学地设计数据库表结构、如何选择合适的数据类型、如何进行索引优化、以及在复杂的查询中如何提高执行效率的技巧。同时,我也对书中关于数据库安全、备份恢复策略、以及如何应对高并发访问等方面的论述非常感兴趣。毕竟,一个健壮、高效、安全的数据库系统是支撑整个业务运行的关键。我尝试翻看了书的前几章,内容还算比较详实,但具体能否达到我预期的高度,还有待进一步的深入阅读和实践。

评分

我一直对数据库的设计理念和最佳实践充满了好奇。在工作中,我经常会遇到一些由不合理数据库设计导致的性能问题,比如冗余数据过多、查询效率低下、数据一致性难以保证等等。这让我意识到,一个好的数据库设计不仅仅是把数据存储起来,更重要的是如何让数据流动得更顺畅、查询起来更快捷、维护起来更简单。所以我选择了这本《Microsoft SQL Server 2012 设计实务》,希望它能系统地解答我在数据库设计过程中遇到的种种疑问。我希望书中能够深入剖析各种数据库设计原则,比如范式理论在实际应用中的取舍,如何根据业务需求选择最合适的设计模式(例如星型模型、雪花模型等),以及如何进行有效的ER图绘制和实体属性定义。此外,对于存储过程、触发器、视图等数据库对象的合理使用和优化,我也非常期待书中能够提供一些实用的指导。尤其是在处理大数据量、高并发的场景下,如何设计出能够承受压力、并且易于扩展的数据库结构,是我非常关注的重点。这本书的标题“设计实务”让我对其内容抱有很高的期望,我相信它能够为我提供一套行之有效的数据库设计框架和方法论,帮助我从根本上提升数据库的设计水平,从而更好地支持业务的发展。

评分

这本书的购买,源于我最近在参与一个大型项目的数据库重构工作。项目规模大,数据量庞杂,而且业务逻辑复杂,给数据库设计带来了巨大的挑战。我们之前使用的设计方案在性能和可扩展性方面都暴露出不少问题,迫切需要引入更科学、更专业的设计理念和方法。我了解到 Microsoft SQL Server 2012 在企业级应用方面有着广泛的应用,而“设计实务”这个主题则直接击中了我当前面临的痛点。我特别希望书中能详细介绍如何进行面向高可用性和灾难恢复的数据库设计,包括如何规划日志传输、镜像、故障转移集群等方案,以及如何在设计阶段就考虑数据的安全性、备份和恢复策略。同时,对于大型数据库的性能调优,我也希望能有深入的讲解,比如如何分析查询计划、识别慢查询、以及进行合理的硬件资源配置。此外,书中对于如何应对海量数据存储、数据归档、以及如何进行数据生命周期管理等方面的论述,也是我非常看重的。我期待这本书能够为我提供一套全面的、实用的数据库设计指南,帮助我们团队能够成功完成数据库的重构,构建一个稳定、高效、可扩展的数据库系统,为项目的成功奠定坚实的基础。

评分

作为一个在数据分析领域摸爬滚打多年的从业者,我深知数据质量和数据处理效率的重要性。很多时候,我们花费大量时间在数据的清洗、转换和聚合上,而这些工作效率的瓶颈往往根源于底层数据库的设计。因此,我购买了《Microsoft SQL Server 2012 设计实务》这本书,希望能从中获得关于如何构建高效、可维护的数据库架构的深刻见解。我尤其关注书中对于数据仓库设计、ETL(Extract, Transform, Load)流程优化、以及如何利用SQL Server的特性来加速数据处理和分析的介绍。比如,我希望能学习到如何合理地划分事实表和维度表,如何选择合适的数据分区策略来提高查询性能,以及如何有效地利用聚合索引、列存储索引等高级特性来优化分析型查询。另外,对于如何保证数据的准确性和一致性,以及如何设计能够支持复杂报表和BI工具的数据模型,我也非常期待书中能够提供详细的指导。我希望这本书能够帮助我从数据库设计的源头上解决数据处理效率的问题,让我能够更专注于数据的深度挖掘和业务洞察,而不是被低效的数据访问和处理所困扰。

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