圖解SQL查詢的基礎知識｜以MySQL為例 (電子書) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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坂下夕里

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圖解資料庫設計與實務應用：從概念到高效能系統建構 書籍簡介 本書旨在為資料庫初學者、應用程式開發者，以及希望深入理解現代資料庫系統架構的專業人士，提供一套全面且實用的學習路徑。有別於傳統的語法教學，本書著重於「為何如此設計」與「如何優化」，將抽象的資料庫理論與實際系統建置緊密結合。 全書結構嚴謹，從最基礎的資料模型概念出發，逐步過渡到複雜的系統架構設計、效能調校，以及最新的雲端部署策略。我們相信，只有理解底層原理，才能在面對真實世界的挑戰時游刃有餘。 --- 第一部分：資料庫核心概念與基礎建模 (Conceptual Foundations and Basic Modeling) 本部分是建立穩固資料庫知識體系的基石。我們將避免直接進入特定資料庫產品的細節，而是專注於跨平台通用的核心理論。 第1章：資訊時代的資料本質與角色定位 探討資料在當今數位生態中的價值，從原始數據到結構化資訊的轉化過程。分析不同類型的資料庫（OLTP, OLAP, NewSQL）在企業決策鏈中的作用，闡明資料庫管理系統（DBMS）的角色定位，並區分關聯式模型與非關聯式模型的適用場景差異。 第2章：實體關係模型（ERM）的深度解析 詳細介紹建構資料庫藍圖的關鍵工具——實體關係模型。本章詳述實體（Entities）、屬性（Attributes）及關係（Relationships）的定義與應用。著重於區分一對一、一對多及多對多關係的處理機制，並引入弱實體與泛化/特化（Generalization/Specialization）的概念，為後續的正規化打下理論基礎。 第3章：正規化理論與資料冗餘的戰爭 正規化是保證資料一致性的核心技術。本章系統性地講解 1NF、2NF、3NF 及 BCNF 的定義、推導過程及實際案例分析。我們將探討消除資料冗餘的經濟效益，並討論在特定高讀取情境下，為何可能需要進行適度的「反正規化」（Denormalization）以換取查詢速度，這需要開發者權衡的藝術。 第4章：資料類型與約束的精確定義 探討不同資料結構在底層儲存上的差異，例如日期時間型別的時區處理、數值型別的精度與範圍限制。深入解析主鍵（Primary Key）、外鍵（Foreign Key）在維護參照完整性（Referential Integrity）中的機制，以及如何利用 CHECK 約束來實施業務規則的底層驗證。 --- 第二部分：關聯式系統架構與進階操作 (Relational System Architecture and Advanced Operations) 此部分將視角從模型轉向實際運作的關聯式資料庫引擎。 第5章：交易管理與 ACID 原則的實戰意義 深入剖析交易（Transaction）的四大特性（原子性、一致性、隔離性、持久性）。本章將著重於隔離級別（Isolation Levels）的細微差別，並結合鎖定機制（Locking Mechanisms）來解釋為何不同的隔離級別會產生讀取失真（Dirty Reads, Non-Repeatable Reads, Phantom Reads）的現象，強調在金融和關鍵業務場景中的重要性。 第6章：索引結構的內部運作與選擇策略 索引是決定資料庫效能的關鍵。本章不限於特定資料庫的語法，而是深入探討 B+ 樹（B+ Tree）的物理結構、頁面組織與空間利用率。我們將分析聚簇索引（Clustered Index）與非聚簇索引（Non-Clustered Index）的區別，並提供一份詳盡的索引選擇指南，涵蓋複合索引的順序優化和覆蓋索引（Covering Index）的應用。 第7章：關聯式代數到查詢優化器 (The Optimizer) 本章是連接理論與實務的橋樑。我們將從數學上的關聯式代數運算，追溯到查詢優化器如何將高階的 SQL 語句轉換為高效的執行計畫（Execution Plan）。詳細解析連接演算法（Nested Loop Join, Hash Join, Merge Join）的計算複雜度，使讀者能預判系統的執行效率。 第8章：儲存引擎的機制與持久化策略 探討現代資料庫如何將資料持久化。解析日誌（Log）在系統恢復中的作用，包括預寫日誌（WAL）和redo/undo log 的區別。對於採用儲存引擎的系統，比較不同引擎在儲存結構、記憶體緩衝區管理及 I/O 模式上的優劣，為選擇合適的儲存方案提供依據。 --- 第三部分：系統效能調校與高可用架構 (Performance Tuning and High Availability) 當資料量與使用者增長時，系統穩定性和速度成為核心挑戰。 第9章：記憶體管理與快取策略的極限優化 資料庫效能瓶頸往往在於 I/O。本章專注於記憶體層面的優化，包括緩衝池（Buffer Pool）的大小配置、查詢結果快取（Query Cache）的適用性評估，以及如何觀察和管理記憶體中熱點資料的替換策略。探討如何通過調整系統參數，讓資料庫盡可能在記憶體中完成操作。 第10章：分散式系統的挑戰與資料分片（Sharding） 當單一機器無法承載負荷時，分散式儲存成為必然。本章介紹資料庫水平擴展（Horizontal Scaling）的策略，包括基於範圍（Range-based）、雜湊（Hash-based）及列表（List-based）的分片方法。重點分析分片導致的跨分片（Cross-shard）查詢的複雜性及其解決方案。 第11章：資料備份、恢復與災難復原（DR）規劃 建立一個全面的備份策略。詳細介紹冷備份（Cold Backup）、熱備份（Hot Backup）的區別，以及增量備份和差異備份的效率比較。闡述基於時間點恢復（Point-in-Time Recovery, PITR）的原理和實施步驟，確保業務在極端情況下能快速恢復運作。 第12章：高可用性與複寫（Replication）技術的選型 分析主從複寫（Master-Slave Replication）的同步（Synchronous）與非同步（Asynchronous）模式對延遲和一致性的影響。探討多主架構（Multi-Master）的複雜性，以及現代集群系統中如何利用多節點共識機制（Consensus Mechanisms）來實現自動故障轉移（Failover）和讀寫分離（Read/Write Splitting）。 --- 第四部分：資料庫的未來趨勢與多模態應用 (Future Trends and Polyglot Persistence) 本部分將目光投向資料庫生態的拓展與演進。 第13章：NoSQL 數據模型與特定場景的優勢 雖然本書核心圍繞關聯式理論，但理解其他模型至關重要。本章將概述鍵值儲存（Key-Value）、文件數據庫（Document DB）、圖數據庫（Graph DB）及列式儲存（Columnar Store）的設計哲學。重點在於分析這些非關聯式結構如何解決特定類型的複雜查詢或高寫入負載問題，並提供在何種業務場景下應選擇何種 NoSQL 資料庫的決策樹。 第14章：雲端原生資料庫的部署與管理 探討雲端環境（如 AWS RDS, Azure SQL, Google Cloud SQL）下資料庫的服務化概念。分析雲端資料庫的彈性擴展能力、自動化維護的優勢，以及 Serverless 資料庫架構對成本結構和營運模式帶來的變革。 第15章：安全、治理與合規性實踐 資料安全是企業的生命線。本章探討資料庫安全層面的縱深防禦，包括傳輸加密（Encryption in Transit）與靜態加密（Encryption at Rest）的實施，使用者權限的最小化原則，以及如何利用資料脫敏（Data Masking）技術來滿足資料隱私法規（如 GDPR, CCPA）的要求。 --- 本書特色 架構思維導向： 強調理解資料庫背後的運作原理，而非僅限於語法記憶。 實務案例支撐： 每個理論點均輔以系統設計層面的實際案例說明其在大型系統中的應用與限制。 跨平台視野： 雖然基於通用原理，但廣泛討論不同技術棧（傳統 RDBMS、NewSQL、特定 NoSQL）對同一問題的不同解決思路。 效能調校的深度： 提供了從索引結構到記憶體緩衝池的完整調校路線圖，幫助讀者從根本上解決效能瓶頸。 適用對象 資訊工程、計算機科學相關科系的高年級學生與研究生。 剛接觸資料庫設計與管理的初級/中級後端工程師。 系統架構師，需要為新專案選擇和設計資料持久層的專業人士。 希望從語法層面躍升至架構與調校層面的 DBA 團隊成員。

评分☆☆☆☆☆

這本書在內容的廣度與深度的拿捏上，展現出非常成熟的編輯智慧。它並沒有一開始就衝著複雜的優化或儲存程序去，而是紮紮實實地把基礎打好。我認為對於一個想從「會下指令」進化到「會思考資料庫邏輯」的人來說，這是一個非常健康的學習路徑。它花了相當大的篇幅去解釋「為什麼要這樣下指令」，而不只是「這樣下指令會得到結果」。例如，在講解聚合函數（Aggregate Functions）時，它不只是教你用`GROUP BY`，還深入討論了分組的概念在資料分析中的意義，以及在複雜報表生成時，如何利用HAVING子句來過濾分組後的結果，這就比一般的入門書多了一個層次。而且，書中對於關聯性設計的基礎概念也有提及，雖然不是專攻資料庫設計，但它點出了良好的資料結構對於後續查詢效率的重要性，這讓讀者在寫查詢時，會多一份對資料來源的尊重和理解。這種循序漸進、兼顧理論與實務的方法，讓人感覺作者真的非常了解初學者的學習曲線。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封面設計真的是讓人眼睛一亮，那個圖解的風格處理得非常到位，讓人一看就知道這不是那種厚重、死板的教科書。我當初在找入門SQL的書時，看到這本，心裡就想說：「嗯，這個感覺比較親切。」畢竟，對於很多剛接觸資料庫的新手來說，光是看到一堆程式碼就容易打退堂鼓。書裡排版很清爽，不像有些技術書，內容塞得滿滿的，眼睛看了就很累。特別是它在解釋一些基礎概念，像是`SELECT`、`FROM`、`WHERE`這些基本語法時，都會搭配清晰的圖示來輔助說明，這對於我這種視覺學習者來說，簡直是福音。舉個例子，它講到JOIN的觀念時，不是只有文字描述，而是用流程圖的方式把左右兩張表的關聯性畫出來，一下子就懂了，不用自己在那邊腦補。而且，書中選用的範例資料都蠻生活化的，不是那些冷冰冰的學術數據，所以學起來更有代入感，可以馬上聯想到實際工作場景中會遇到什麼問題，這點真的很加分。總體來說，如果你是想找一本「看起來不像是教科書」的入門SQL書籍，這本的包裝和初期的體驗絕對能抓住你的目光，讓你願意翻開第一頁，而不是把它供奉在書架上積灰塵。

评分☆☆☆☆☆

如果從整理與查閱的角度來看，這本書的編排邏輯也是一大亮點。它不像傳統參考書那樣按照語法難度線性排列，而是似乎更傾向於「使用情境」來組織章節。我發現當我遇到需要「修改資料」的任務時，可以直接翻到那一塊，相關的`INSERT`、`UPDATE`、`DELETE`的用法，連同事務處理（Transaction）的基本概念都會在附近被完整介紹，非常方便快速定位。更值得稱讚的是，書後面的索引做得相當詳盡，這對我這種喜歡「隨翻隨用」的讀者來說非常重要。當我記得有個指令大概是跟日期有關，但不確定確切語法時，只要翻到索引的D開頭，很快就能找到對應的章節頁碼，不需要從頭到尾翻一遍。這種結構設計，讓它不僅僅是一本「學會SQL」的書，更成為一本可以長期放在手邊，隨時查閱的「工具書」。它成功地將複雜的技術資訊，轉化成一個結構清晰、易於取用的知識體系，這點在眾多技術書籍中是脫穎而出的。

评分☆☆☆☆☆

從實務操作層面來看，這本書的範例資料庫設定流程講解得非常詳細。很多技術書在講完語法後，讀者往往面臨一個問題：「那我自己的電腦要怎麼跑這些程式碼？」這本書在這部分下了不少功夫，它一步一步帶領讀者在自己的環境中架設起一個練習用的資料庫。它並沒有假設讀者都是IT背景出身，所以對於安裝軟體、建立資料庫、匯入範例資料的指令，都寫得非常明確，連路徑設定上的常見錯誤都提前預警了。這種「手把手」的教學方式，對於那些想自己摸索但又怕弄壞系統的新鮮人來說，簡直是救星。更棒的是，書中對於不同資料類型的處理方式，例如日期格式的轉換、字串的正規表達式應用，都有對應的實作演練。我親自照著書上的步驟敲了一遍，所有的查詢都能順利跑出預期的結果，這種及時的反饋機制，大大增加了學習的信心。畢竟，寫程式最怕的就是花了半天時間除錯，結果發現是環境配置出錯，而不是語法錯誤，這本書幫你避開了這個陷阱。

评分☆☆☆☆☆

我不得不說，這本的語氣風格真的處理得很好，非常貼近台灣讀者的閱讀習慣，完全沒有那種「翻譯腔」的生硬感，讀起來很順暢自然。作者在介紹每一個指令的細節時，都會用一種很像朋友在跟你解釋的口吻，不會過度吹捧某些功能，也不會輕視初學者的疑問。比如說，當提到如何處理NULL值時，它不會只是丟給你`IS NULL`的語法，還會很貼心地提醒你，在某些資料庫版本或特定情境下，`= NULL`是無效的，必須用特定的方式處理，這種「過來人」的經驗談，在純理論書裡是很難看到的。另外，書中對於MySQL特有的語法和標準SQL的差異，也都有做區隔說明，這點非常重要，因為很多人一開始學了基礎，結果換到MySQL環境就開始出問題。這本書在這方面很有分寸，讓你清楚知道哪些是普世的，哪些是這套系統獨有的「眉角」。我很喜歡它在章節結尾處設計的「小撇步」單元，那些小撇步往往藏著效率提升的關鍵，例如如何優化一個簡單的查詢，這些都是教科書會略過的實戰技巧。