大数据分析之资料库理论与实务(SQL Server 2017版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 大数据分析
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• 数据仓库
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• 商业智能
• 数据库
• SQL Server 2017

一、训练初学者在资料处理、资料库设计，与应用方面的造诣。
　　二、了解关联式资料库系统与NoSQL的概念，做为迈向大数据分析之基础。
　　三、让同学们从技术与管理层面去了解资料库管理师（DBA）的角色。
　　四、让同学们具有独立完成分析、规划中、大型软体专案的基本能力。
　　五、借由SQL Server实务与理论的验证，培养大数据分析的就业基础能力。
　　六、帮助同学们准备高、普考，以及研究所入学考。

数据库前沿探索：从关系模型到新型存储架构 本书聚焦于现代数据存储与管理领域的最新发展与核心挑战，旨在为数据工程师、数据库管理员以及高级数据分析师提供一套前沿且实用的知识体系。本书内容涵盖了传统关系型数据库的深度优化、分布式系统的设计哲学，以及新兴的NoSQL数据库和数据湖的构建实践，全面覆盖了数据生命周期管理的关键环节。 --- 第一部分：关系数据库的深化与性能调优（Advanced RDBMS Deep Dive） 本部分将彻底超越基础的SQL语言学习，深入探讨当前主流关系型数据库（如PostgreSQL, MySQL 8+的内核机制）在企业级应用中的性能瓶颈与优化策略。 第一章：事务处理与并发控制的艺术 本章详细剖析了ACID特性的底层实现机制，重点关注MVCC（多版本并发控制）在不同数据库中的具体实现差异及其对性能的影响。我们将探讨锁升级、死锁检测与预防算法，并介绍乐观并发控制（OCC）与悲观锁机制的选择原则。此外，还将介绍PostgreSQL中的WAL（预写日志）机制如何确保数据持久性，以及如何利用时态表（Temporal Tables）进行历史数据管理。 第二章：索引结构的进化与查询优化器黑箱 我们不再满足于B-Tree索引。本章将深入研究B+树、哈希索引、全文索引（如GIN/GiST）的适用场景，并详细阐述PostgreSQL的BRIN（Block Range INdex）索引如何高效处理大规模时序或地理空间数据。核心内容在于查询优化器的工作流程：从统计信息收集、成本模型建立到执行计划的生成与选择。我们将通过实际案例，学习如何利用`EXPLAIN ANALYZE`深入理解优化器的决策过程，并掌握“索引缺失警告”背后的真正原因。 第三章：存储引擎与数据持久化深度解析 本章将拆解现代RDBMS存储引擎的结构，例如InnoDB的页结构、行格式（如COMPACT、DYNAMIC）的优劣。重点探讨缓冲池（Buffer Pool）的管理策略，包括LRU变种算法（如CLRU、Adaptive Replacement Cache）如何最大化缓存命中率。内容还将涉及数据压缩技术在数据库层面的应用，以及如何设计最优的表空间（Tablespace）布局以适应不同的I/O模式。 --- 第二部分：分布式系统的基石与数据一致性模型（Distributed Systems Foundations） 随着数据量的爆炸式增长，单机架构已无法满足需求。本部分着重介绍构建高可用、可扩展的分布式数据系统的理论基础和工程实践。 第四章：CAP理论的实践解读与权衡取舍 CAP理论是分布式系统的核心，但其在实际部署中的应用往往充满细微差别。本章将超越理论定义，探讨BASE（基本可用性、软状态、最终一致性）的实践意义。我们将对比强一致性（如Two-Phase Commit, 2PC）与弱一致性模型在跨地域部署中的延迟与复杂性。 第五章：分布式事务与数据分片策略 本章聚焦于分布式事务的解决方案。我们将深入研究Saga模式在微服务架构中的应用，以及如何利用消息队列（如Kafka）构建补偿事务链。在数据分片方面，重点解析水平分片（Sharding）的关键挑战：哈希分片、范围分片与目录分片的优缺点，并讨论数据再平衡（Rebalancing）的无损迁移技术。 第六章：共识算法：Raft与Paxos的工程落地 理解数据复制与高可用性的核心在于共识算法。本章将详细解析Raft协议的领导者选举、日志复制与安全性保证，并将其与经典的Paxos算法进行对比。内容将涵盖如何将这些算法集成到实际的数据库集群中，实现故障转移（Failover）的自动化与快速恢复。 --- 第三部分：NoSQL生态系统与多模数据库的崛起（The NoSQL Landscape） 本部分全面梳理当前流行的非关系型数据库范式，并分析其在特定业务场景下的不可替代性。 第七章：键值存储与文档数据库的深度应用 本章探讨Redis集群的高级特性，如持久化机制（RDB/AOF）、Lua脚本的原子性应用，以及其作为缓存层之外的持久化存储潜力。对于MongoDB等文档数据库，我们将深入研究其聚合管道（Aggregation Pipeline）的复杂查询能力，以及索引设计（如2d/2dsphere索引）如何优化半结构化数据的检索效率。 第八章：图数据库与关系推理：Neo4j实战 图数据库是处理复杂关联关系数据的利器。本章重点介绍图论基础在数据建模中的应用，并详细讲解Cypher查询语言的高级特性，包括模式匹配、路径查找算法（如Dijkstra、PageRank）在推荐系统和社交网络分析中的实际部署。 第九章：列式存储与大规模分析（OLAP） 本章关注为大数据分析而生的存储结构。我们将对比Hadoop生态中的HDFS与现代云原生列式存储（如Parquet, ORC）的差异。深入探讨列式存储为何能带来极高的查询效率，特别是对于聚合查询和扫描特定列的场景，以及向量化执行引擎的工作原理。 --- 第四部分：数据湖、数据仓库与现代数据栈（Data Lakehouse and Modern Stack） 本部分将视角转向整合结构化与非结构化数据的现代数据架构——数据湖和数据湖仓一体（Lakehouse）的构建。 第十章：数据湖的构建与治理（Data Lake Governance） 数据湖的核心在于其灵活性和低成本。本章将阐述如何设计一个健壮的数据湖架构，包括数据分层（Bronze/Silver/Gold层）。重点讨论数据治理在数据湖中的挑战，如元数据管理（利用Hive Metastore或AWS Glue Catalog）和数据质量的自动化验证流程。 第十一章：Lakehouse架构的实现与Delta Lake技术 数据湖仓一体是当前趋势。本章将聚焦Delta Lake、Apache Hudi等开放表格式（Open Table Formats）的技术细节。我们将分析它们如何为数据湖带来ACID事务能力、Schema演进和时间旅行（Time Travel）功能，从而实现传统数据仓库的可靠性。 第十二章：ELT范式的转变与现代数据编排 本章讨论数据流程的现代化转变——从ETL到ELT（提取、加载、转换）。我们将介绍云原生数据仓库（如Snowflake, Google BigQuery）的架构优势，并探讨使用Apache Airflow或Prefect等工具，对复杂、跨数据源的分析工作流进行声明式编排与调度管理的最佳实践。 --- 本书适合对象： 具备SQL基础知识，希望深入理解底层原理，并面向高性能、高可用分布式系统和现代数据架构的专业人士。本书的讨论将严格基于工业界最新的开源技术选型与前沿研究成果，强调原理与代码实现的结合，而非对单一商业数据库产品的操作指南。

作者简介

曾守正
　
　　现职：高雄科技大学资讯管理系特聘教授

周韵寰

　　现职：陆军军官学校资讯系副教授

第零章 资料库进化史与技术总览

基础篇
第1章 资料库系统
第2章 资料模式
第3章 关联式资料库管理系统
第4章 关联式资料模式的资料结构
第5章 关联式资料模式的整合限制条件
第6章 关联式资料模式的资料运算
第7章 结构化查询语言SQL
第8章 视界
第9章 逻辑资料库设计：关联表的正规化

进阶篇
第10章 Transact-SQL 在XML与JSON方面的支援
第11章 异动管理
第12章 分散式资料库系统
第13章 异质性分散式资料库系统
第14章 商业智慧与资料仓储

评分☆☆☆☆☆

在我看来，这本书最吸引我的地方在于它能够系统地梳理出大数据分析中“资料库”这个核心环节的理论基础和实践应用。很多时候，我们一谈到大数据分析，就容易跳到各种高深的算法和模型，却忽略了数据本身是如何组织、存储和管理。这本书恰恰弥补了这一块的空白。我还在学习关于SQL Server 2017在数据安全性、备份和恢复方面的最佳实践。这部分内容虽然不直接面向分析结果，但却是保障整个数据分析流程稳定运行的基石。作者在这方面的讲解，让我意识到数据仓库不仅仅是为了查询，更需要考虑到数据的完整性和可用性。我个人对书中关于数据治理和元数据管理的介绍很感兴趣，觉得这对于建立一个可持续的数据分析体系非常关键。虽然我还没有深入到具体的SQL语句编写，但从理论层面，这本书已经为我打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的篇幅不小，我还没能完全啃下来。但是，当我翻阅到关于数据模型设计的部分时，真的眼前一亮。作者没有止步于介绍各种模型（比如星型、雪花型）的优缺点，而是通过实际的案例，展示了如何在SQL Server 2017环境下，从零开始构建一个高效的数据仓库模型。这一点对我来说非常有启发。我过去接触过一些数据库设计，但往往是面向交易型数据库，而数据仓库的思维方式是截然不同的，它更注重查询的效率和数据的聚合。这本书在这方面给我的感觉是“落地”的，不仅仅是理论上的阐述，更是提供了具体的操作步骤和注意事项。我还在尝试理解书中关于维度设计和事实表构建的细节，尤其是如何处理时间维度和度量值的选择。感觉这本书在这一点上花了很多篇幅，这让我觉得很扎实，也充满期待，相信如果我能把这部分内容吃透，对于我后续进行数据分析工作会有极大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个偶然的机会下了解到这本书的，当时正好处在对大数据分析领域感到好奇和想要系统学习的阶段。这本书的吸引力在于它将“资料库理论与实务”这样一个相对庞大的主题，聚焦到了SQL Server 2017这样一个具体且广泛使用的平台上。我一直觉得，学习技术性的东西，如果能有一个明确的实践对象，会事半功倍。这本书恰恰提供了这样一个平台。虽然我还没有全部读完，但阅读过程中，我能感受到作者在内容组织上的用心。它不像一些纯理论的书籍那样枯燥，也不会完全是零散的技术点堆砌。而是试图建立一种“从概念到实现”的逻辑链条，这对于初学者或者想对这个领域建立起完整认知的人来说，是非常重要的。我尤其关注书中对于数据集成、ETL过程的描述，这在我看来是大数据分析中至关重要的一环，也是决定数据质量和分析结果准确性的关键。目前我还在摸索其中关于数据清洗和转换的部分，希望能够尽快掌握一些实用的技巧，以便在未来的实际工作中能够应用。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深刻的印象是它在“实务”二字上的投入。很多技术书籍，虽然理论讲得头头是道，但到了实际操作层面，就变得含糊不清，或者依赖于过时的案例。而这本书，明确了SQL Server 2017的版本，这对于想要学习最新技术、并且希望直接在实践中应用的读者来说，无疑是一个巨大的优势。我目前正在阅读的章节，是关于利用SQL Server的一些内置工具进行数据提取和加载的部分。作者对这些工具的介绍，感觉非常细致，并且有很多“坑”的提示，这对我来说太重要了。毕竟，在实际工作中，往往就是这些看似微小的细节，决定了项目的成败。我还在思考书中关于性能优化的部分，我知道大数据分析的效率至关重要，所以如何通过合理的数据库设计和查询优化来提升分析速度，是我非常关注的。这本书的到来，让我觉得离“掌握”大数据分析的资料库实务又近了一步。

评分☆☆☆☆☆

这本书我入手已经有一段时间了，但说实话，目前为止我主要是在翻阅，还没有深入到每一个章节的实操。不过，仅从阅读的体验上，我可以分享一些初步的感受。首先，它的整体框架设计得相当清晰，从基础概念的铺垫，到进阶功能的讲解，都显得循序渐进，不会让人感到突兀。尤其是那些关于数据仓库设计理念的介绍，虽然我还没有完全掌握，但作者的讲解方式让我对“数据仓库”这个概念有了更具象化的认识，不再是空泛的理论。书中穿插的很多图示和流程图，更是起到了点睛之笔的作用，帮助我理清了复杂的逻辑关系。我个人比较看重理论与实践的结合，这本书在这方面似乎做得不错，虽然我还没有亲自动手去敲代码，但从目录和章节标题来看，能够预见到后续的学习会非常有指导意义。我特别期待它在SQL Server 2017版本下的具体操作演示，因为不同版本之间在语法和功能上还是会有一些差异的，能够学习到最新版本下的最佳实践，对我来说非常有价值。目前我还在努力消化前面关于数据建模的部分，希望能尽快进入到SQL Server的操作层面，看看书中的理论是如何在实际的数据库环境中得以实现的。