SQL Server 2017／2016资料库设计与开发实务 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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•完整说明资料库设计与开发人员应具备的理论、观念和技能，帮助你精通SQL Server的Transact-SQL程式设计！

　　•本书以资料库设计与开发人员角度来切入SQL Server资料库程式设计与开发，完整说明资料库系统相关理论、资料库设计理论与T-SQL程式设计，能够训练和提昇读者拥有足够的技术能力来自行设计与建立SQL Server资料库应用程式。

　　•在实作上，本书适用微软SQL Server 2016/2017企业、标准、开发人员版和Express版，这是一本真正替有志成为资料库设计与开发人员的读者、或学校资料库设计相关课程所规划的实务教材和训练指南。

　　•完美结合资料库理论与设计实务，除了使用大量图形和范例来说明资料库系统理论、实体关联模型和正规化外，更以实例说明资料库设计，读者不只可以实际在资料库设计工具绘制专案的实体关联图，更可以将设计成果建立成SQL Server资料库，来验证实体关联模型的资料库设计理论。

　　•完整说明T-SQL语言的语法、预存程序、顺序物件、自订函数、触发程序、资料指标和交易处理，可以帮助读者精通SQL Server的Transact-SQL程式设计。

　　•实际说明如何使用Visual Basic和LINQ建立用户端程式。

　　•FILESTREAM、FileTable、JSON、R语言、SQL Server全文检索搜寻和XML原生资料库。

名人推荐

　　陈会安老师的书籍一向给人浅显易懂的好评，加上多年扎实功力在内容上的加持，本书不仅是学校资料库设计相关课程很好的教材，对资料库设计与开发人员来说也是很好的工具书。--台湾微软资深产品行销协理 邱敏珍 专业推荐

数据库架构师的进阶之路：NoSQL、云原生与数据治理的实战精要 本书导读： 在数据爆炸式增长的今天，传统的关系型数据库架构虽然依然是企业核心业务的基石，但面对海量、多样化、高并发的数据挑战，数据库技术栈的广度和深度已成为衡量技术团队核心竞争力的重要指标。本书聚焦于超越经典 SQL Server 架构范畴的尖端技术领域，旨在为资深数据库开发者、系统架构师和技术决策者提供一套全面的、面向未来数据基础设施的实战指南。我们不探讨 SQL Server 2016/2017 的具体操作细节，而是深入挖掘下一代数据管理范式的核心技术。 第一部分：非关系型数据库（NoSQL）的深度剖析与选型策略 随着业务场景对极速读写、弹性扩展和半结构化数据处理的需求日益增加，NoSQL 技术已成为现代数据架构中不可或缺的一环。 第一章：理解数据模型的范式转移 本章将系统阐述从关系模型到四大主要 NoSQL 模型的思维转变： 键值存储（Key-Value Stores）： 深入分析 Redis 与 Memcached 的内部结构、持久化机制（如 RDB/AOF）、集群模式（Cluster）的实现原理，重点探讨其在缓存层、会话管理和消息队列中的优化实践。我们将通过实战案例，展示如何利用 Redis 的复杂数据结构（Sorted Sets, Hashes）解决传统关系型数据库难以高效处理的排行榜和实时计数问题。 文档数据库（Document Databases）： 以 MongoDB 为核心，解析 BSON 格式的优势与局限。重点剖析文档模型的设计哲学，包括嵌入式（Embedding）与引用（Referencing）的权衡艺术，以及如何通过分片（Sharding）机制实现水平扩展的策略。本章还将涵盖聚合管道（Aggregation Pipeline）的高级用法，替代复杂的多表连接操作。 列式数据库（Column-Family Stores）： 详细介绍 Cassandra 和 HBase 的架构。探讨它们的去中心化设计、一致性模型（Quorum、Local），以及如何利用时间序列数据模型（Wide-Row Model）来优化大规模写入密集型应用（如物联网数据采集）。我们将对比 CAP 理论在这些系统中的具体体现。 图数据库（Graph Databases）： 针对社交网络、推荐系统和知识图谱，深入学习 Neo4j 等图数据库的原理。重点介绍 Cypher 查询语言的高级特性，如模式匹配、路径发现算法（如最短路径、中心性分析）在业务决策中的应用。 第二章：多模数据库与数据湖的融合 本章探讨数据管理的前沿趋势——多模数据库如何统一不同类型数据的管理，以及如何构建现代数据湖（Data Lake）架构。 多模数据库实践： 分析 PostgreSQL（作为关系型扩展的典范）如何通过插件支持 JSONB、地理空间数据（PostGIS）等功能，以及 ArangoDB 等原生多模数据库的统一查询接口。 数据湖核心组件： 介绍 HDFS/S3 作为存储层，以及 Parquet 和 ORC 等面向分析的列式存储格式。探讨数据湖层面的元数据管理（如 Hive Metastore 或 Delta Lake），确保数据的可发现性、可信赖性和事务性。 第二部分：云原生数据服务与弹性架构 现代应用越来越多地部署在云端，对数据库的服务化、弹性伸缩和高可用性提出了新的要求。 第三章：数据库即服务（DBaaS）的架构理解与迁移 本章专注于理解云厂商提供的托管数据库服务背后的机制，而非特定版本的本地部署。 云数据库的隔离与共享： 深入探讨 AWS Aurora、Google Cloud Spanner 等服务的底层存储引擎设计，特别是它们如何实现存储与计算分离，从而提供秒级的垂直扩展能力和多区域容灾能力。 Serverless 数据库的成本模型： 分析 FaunaDB、DynamoDB On-Demand 等无服务器数据库的计费逻辑、冷启动问题以及在高并发场景下的性能表现。 DevOps 与数据库生命周期管理（DLM）： 强调在云环境中，数据库模式（Schema）变更必须与应用代码同步。介绍 Flyway 和 Liquibase 等工具在自动化、可回滚的数据库版本控制流程中的应用。 第四章：分布式事务与最终一致性 在微服务和分布式系统中，如何保证数据操作的原子性是核心挑战。 ACID 的分布式挑战： 分析 2PC（两阶段提交）的性能瓶颈，并重点介绍 Saga 模式、TCC（Try-Confirm-Cancel）等补偿性事务模型，用于处理跨越多个微服务的业务流程。 时钟同步与顺序保证： 探讨 Google Spanner 的 TrueTime 机制，以及在没有外部同步源的情况下，如何利用 Lamport 时间戳或向量时钟来确定事件的发生顺序。 第三部分：数据治理、安全与高性能调优 本书的最后一部分将目光投向数据的质量、合规性与深层性能优化。 第五章：数据治理框架与数据血缘追踪 数据治理不再是合规的负担，而是驱动业务价值的核心资产。 元数据管理与数据目录： 介绍 Collibra、Alation 等工具在企业级数据目录中的角色，以及如何自动发现、标记和分类数据资产。 数据血缘（Data Lineage）： 讲解构建端到端数据流追踪系统的必要性，包括如何从 ETL/ELT 流程、分析报告直至最终仪表盘追踪数据的来源和转换历史，以满足审计和质量验证需求。 隐私计算与合规性： 探讨 GDPR、CCPA 等法规对数据存储和处理的影响。介绍数据脱敏（Masking）、令牌化（Tokenization）和差分隐私（Differential Privacy）技术在保护敏感信息的同时，仍能支持数据分析的方法。 第六章：高级性能诊断与查询优化（非 T-SQL 视角） 本章将从更底层的角度审视查询执行效率。 存储引擎的 I/O 优化： 探讨 B 树结构在 SSD 介质上的局限性，并深入分析 LSM 树（Log-Structured Merge Tree）结构（如 LevelDB/RocksDB）如何优化写入密集型负载，及其在 NoSQL 和新一代 OLTP 引擎中的应用。 查询执行计划的抽象分析： 介绍如何解读不同数据库的执行计划，关注算子（Operators）的成本模型，如 Hash Join、Merge Join 与 Nested Loop Join 的适用场景，并侧重于如何优化因数据倾斜导致的并行计算瓶颈。 内存计算与向量化查询： 探讨现代分析数据库（如 ClickHouse, Snowflake）如何利用 CPU 缓存友好性，通过向量化执行（Vectorized Execution）成批处理数据行，实现远超传统行存系统的查询速度。 总结与展望： 本书为架构师提供了一幅清晰的蓝图，描绘了在 SQL Server 传统优势之外，如何构建一个能够适应未来十年数据挑战的、异构、弹性、高可用的现代数据平台。掌握这些前沿技术，是实现真正数据驱动型组织的关键。

Part1：资料库理论与SQL Server的基础
　第1章　资料库系统
　第2章　关联式资料库模型
　第3章　实体关联模型与正规化
　第4章　SQL Server资料库管理系统

Part2：建立SQL Server资料库与资料表
　第5章　资料库设计工具的使用
　第6章　SQL语言与资料库建置
　第7章　建立资料表与完整性限制条件

Part3：T-SQL的DML指令
　第8章　SELECT叙述的基本查询
　第9章　SELECT叙述的进阶查询 – OFFSET/FETCH NEXT
　第10章　新增、更新与删除资料

Part4：SQL Server检视表与索引
　第11章　检视表的建立
　第12章　规划与建立索引 - 资料行存放区索引

Part5：T-SQL程式设计与用户端程式开发
　第13章　Transact-SQL程式设计 – IIF、CHOOSE、THROW
　第14章　预存程序与顺序物件 – 顺序物件
　第15章　自订函数与资料指标
　第16章　触发程序
　第17章　交易处理与锁定
　第18章　SQL Server用户端程式开发与LINQ

Part6：使用SQL Server处理非关联性资料
　第19章　FILESTREAM、FileTable与XML
　第20章　SQL Server全文检索搜寻

附录A：Transact-SQL的内建函数(电子书，附于光碟)
附录B：XML的基础(电子书，附于光碟)
 

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作为一名曾经的Oracle开发者，转向SQL Server平台让我对新的工具和技术感到一丝陌生。《SQL Server 2017／2016资料库设计与开发实务》这本书，成为了我快速适应新环境的得力助手。它能够清晰地将SQL Server的独有特性与我熟悉的数据库概念联系起来，帮助我理解其差异和优势。我特别赞赏书中关于SQL Server的分布式查询、 Always On 可用性组等高可用性解决方案的详细介绍，这些都是在Oracle中实现起来相对复杂的功能，但在SQL Server中却能以一种更加简洁和高效的方式实现。书中对SQL Server的T-SQL语言特性的讲解也十分全面，包括了各种窗口函数、公共表表达式（CTE）以及动态SQL的使用，这些都极大地提高了我的SQL编写效率。我还会经常查阅书中关于SQL Server集成服务（SSIS）和SQL Server报表服务（SSRS）的部分，这些工具对于构建完整的商业智能解决方案至关重要，能够帮助我更全面地掌握SQL Server在数据分析和报表生成方面的能力。

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初次翻阅《SQL Server 2017／2016资料库设计与开发实务》，立刻被其严谨的逻辑和深厚的功底所吸引。我是一名有着几年开发经验的程序员，虽然日常工作离不开数据库，但在数据库的底层设计和性能优化方面，总感觉存在些许模糊之处。这本书恰好填补了我的知识空白。它没有流于表面地罗列SQL语句，而是深入浅出地讲解了数据建模的原则，如何根据业务需求构建高效、可维护的数据库结构。书中关于范式理论的阐述，以及不同范式应用场景的分析，让我豁然开朗，原来之前看似理所当然的设计，在某些情况下会埋下隐患。更让我惊喜的是，作者在讲解物理设计时，对索引策略的深度剖析，特别是关于聚集索引和非聚集索引的权衡，以及如何根据查询模式选择合适的索引类型，提供了非常实用的指导。我尝试着将书中的一些优化建议应用到我负责的一个老项目中，查询性能有了显著的提升，这让我对这本书的价值有了直观的认识。除了理论，书中还提供了大量的实际案例，每个案例都围绕着一个具体的业务场景，详细展示了从需求分析到最终数据库实现的完整过程，让我仿佛置身于一个真实的开发环境中，边学边练，受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

作为一个数据库管理员（DBA），我总是抱着一种挑剔的眼光来审视与数据库相关的技术书籍。《SQL Server 2017／2016资料库设计与开发实务》这本书，可以说在很大程度上满足了我对一本优秀实战教程的期待。它不仅覆盖了SQL Server 2017和2016两个版本的主要特性，更重要的是，它在“设计”和“开发”这两个核心环节上，提供了许多常年累月积累下来的宝贵经验。我特别欣赏书中关于数据库性能调优的部分，作者并非简单地介绍几个工具，而是从SQL Server的内部工作原理入手，讲解了查询执行计划的解读、存储过程的优化技巧，以及如何通过视图、分区表等高级特性来提升系统的响应速度。其中关于“慢查询”的定位和解决思路，对我日常工作中遇到的棘手问题提供了许多新的视角。此外，书中对于安全性的探讨也十分到位，从数据库用户的权限管理，到数据加密的实现，再到审计功能的配置，都做了详尽的阐述，对于保障企业数据的安全至关重要。我还会经常翻阅书中关于高可用性和灾难恢复的章节，这些内容对于保证业务的连续性至关重要，书中提供的方案和配置指南，极具参考价值。

评分☆☆☆☆☆

我在学习数据库的过程中，最头疼的就是面对那些枯燥的技术术语和复杂的概念。《SQL Server 2017／2016资料库设计与开发实务》这本书，却以一种极其友好的方式，将这些内容展现在我面前。作者的语言风格非常接地气，善于用生活中的例子来类比抽象的技术概念，使得我这个初学者也能轻松理解。例如，在讲解事务的ACID特性时，作者用了一个购物下单的场景，生动地解释了原子性、一致性、隔离性和持久性分别意味着什么。书中对SQL Server的一些高级特性，如内存优化表、行版本控制隔离级别等，也做了非常清晰的介绍，并且配以大量的代码示例，让我能够亲手实践，加深理解。我特别喜欢书中关于数据类型选择的章节，以前我总是随意选择，看了这本书才知道，不同的数据类型会影响存储空间和查询性能，选择合适的数据类型是优化数据库的第一步。这本书的排版也很舒服，图文并茂，关键知识点都用醒目的方式标出，方便我快速查找和复习。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，优秀的书籍不仅仅是知识的传递，更是思维的启迪。《SQL Server 2017／2016资料库设计与开发实务》这本书，无疑具备了这样的特质。作者在书中不仅仅是教授“怎么做”，更侧重于“为什么这么做”。在讲解数据库设计时，他反复强调了“以业务为中心”的原则，引导读者思考如何从根本上解决问题，而不是仅仅停留在技术层面。例如，在讨论如何进行数据清洗和转换时，作者并没有直接给出ETL工具的使用方法，而是深入分析了数据质量问题产生的根源，以及如何从源头预防和解决。书中对于不同业务场景下数据库设计模式的介绍，也让我受益匪浅。比如，如何为电子商务平台设计高并发的订单管理系统，如何为数据分析平台设计高效的OLAP数据库，这些都提供了非常宝贵的参考。我还会时常翻阅书中关于数据仓库设计和ETL流程的内容，这些都是在数据驱动时代越来越重要的技术，能够帮助我更好地理解和应对未来的挑战。