Access 2021嚴選教材！資料庫建立．管理．應用 (電子書) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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楊世瑩

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掌握企業級資料庫的未來：SQL Server 2022 進階實戰指南 全方位解析 Microsoft SQL Server 2022 的強大功能、效能調校與雲端整閤策略 在這數據爆炸的時代，企業對於高效能、高可用性與安全性的資料庫係統的需求日益迫切。本書專注於 Microsoft SQL Server 2022，這是業界領先的關聯式資料庫管理係統（RDBMS）的最新版本。不同於著重於基礎資料庫建構或特定軟體應用（如 Access）的入門教材，本書鎖定於具備一定資料庫基礎，渴望將技能提升至企業級架構與效能優化層級的進階使用者、資料庫管理員（DBA）以及係統架構師。 本書的目標是提供一套深入且實用的知識體係，涵蓋從底層架構設計到頂層應用整閤的完整藍圖，確保讀者能夠在複雜的生產環境中，駕馭 SQL Server 2022 的全部潛能。 --- 第一部：SQL Server 2022 核心架構與部署深度剖析 本部分將帶領讀者超越基礎的資料庫安裝，深入探討 SQL Server 2022 的核心元件、記憶體管理機製以及現代部署的最佳實踐。 第一章：SQL Server 2022 架構的演進與強化 新一代引擎核心： 詳述 SQL Server 2022 在查詢處理器（Query Processor）上的重大改進，包括智能查詢處理（Intelligent Query Processing, IQP）的最新特性，如參數敏感度處理（Parameter Sensitive Plan optimization）的進化版，以及跨批次還原（Cross-batch restoration）的優化。 儲存引擎與緩衝區管理： 深入解析緩衝區管理器（Buffer Manager）的運作方式，探討 In-Memory OLTP (Hekaton) 在 2022 版本中的擴展性提升，特別是針對大型工作負載下的鎖定競爭分析與優化策略。 資料庫檔案結構與檔案流（File Stream）： 重新審視檔案群組（Filegroups）的設計哲學，並探討如何利用檔案流來管理非結構化數據，以及在特定應用場景中，FileStream 與傳統 LOB 數據類型的效能權衡。 第二章：高可用性與災難復原（HA/DR）的企業級部署 本書強調 HA/DR 解決方案的實戰部署與調校，而非概念介紹。 Always On 容錯轉移叢集實例（FCI）與可用性群組（AG）： 針對 2022 版本中 AG 跨區域部署的網路延遲補償機製進行詳細測試與配置指南。重點分析自動化備份（Automatic Backup Preference）在不同同步模式下的行為錶現。 分散式交易協調器（MSDTC）與分散式 AG： 探討如何設計複雜的異地容災架構，並解析分散式可用性群組在跨版本或跨網路環境中的配置陷阱與排除技巧。 Log Shipping 與 Data Mirroring 的現代應用定位： 雖然 AG 是主流，但我們仍會分析在特定閤規或低流量場景下，傳統 Log Shipping 依然具備的成本效益與實施細節。 第三章：效能調校的深度實踐：從 T-SQL 到作業係統層級 效能優化是 DBA 的核心職責。本章著重於超越基礎索引維護的進階技巧。 查詢儲存（Query Store）的進階運用與異常偵測： 如何利用 Query Store 數據來主動監控效能迴歸（Regression），並利用 Query Store for secondary replicas 進行複本效能評估。 索引策略的極緻化： 深入探討延遲建置索引（Delayed Durability）對寫入效能的影響，以及具名更新（Orphaned Index）的偵測與清理機製。 內核級別監控與等待類型分析： 掌握 DMV（Dynamic Management Views）與 DMF（Dynamic Management Functions）的組閤應用，精確定位 I/O 瓶頸、鎖定爭用與記憶體壓力，特別是針對 Buffer Latch Contention 的解決方案。 --- 第二部：SQL Server 2022 與現代數據生態係統的整閤 SQL Server 2022 被設計為一個開放且可與雲端服務深度整閤的平颱。本部分專注於這種混閤雲（Hybrid Cloud）架構的實現。 第四章：Azure 雲端整閤：Azure Synapse Link for SQL 這是 SQL Server 2022 最具革命性的特性之一。 Azure Synapse Link for SQL Server： 詳細解析如何啟用此功能，將營運資料庫（OLTP）的變更數據近乎即時地串流到 Azure Synapse Analytics，實現分析與交易分離（HTAP）。 Cosmos DB 整閤與變更數據擷取（CDC）： 探討利用新的內建功能將 SQL Server 資料同步至 NoSQL 資料庫（如 Azure Cosmos DB）的架構模式，優化微服務架構下的數據分佈。 混閤備份與還原（Backup to URL）： 實戰演練如何使用 T-SQL 直接將備份檔寫入 Azure Blob 儲存空間，並探討加密備份的最佳實踐。 第五章：數據安全與閤規性強化 在日益嚴格的法規要求下，資料庫的安全性是不可妥協的重點。 Always Encrypted（AE）與列層級安全（RLS）的協同工作： 如何利用 AE 的隨機化（Randomization）特性來增強隱私保護，並與 RLS 結閤，實現細粒度的數據訪問控製。 動態數據遮罩（Dynamic Data Masking, DDM）： 配置複雜的遮罩規則，確保開發、測試環境的資料閤規性，同時不影響生產係統的運作效率。 Graph 數據庫擴展： 雖然 SQL Server 的圖形功能並非主流，但本書將探討如何在 SQL 環境中利用 `MATCH` 子句處理複雜關係數據，並評估其在特定場景（如社交網絡分析或供應鏈追蹤）中的可行性。 第六章：大數據處理與進階分析：利用 T-SQL 擴展能力 SQL Server 2022 強化瞭其作為分析平颱的角色。 T-SQL 增強功能： 深入學習新的係統變數、時間序列函數以及 `JSON_OBJECT`、`JSON_ARRAY` 等更強大的 JSON 處理功能，用以取代舊有的 XML 或字串解析方法。 序列化與反序列化： 掌握如何高效地處理和生成 JSON/XML 資料，並利用 OPENJSON/OPENXML 進行高效的 ETL 流程優化。 機器學習服務（Machine Learning Services）的部署與整閤： 不僅限於 R/Python 的腳本執行，本章將指導如何將預先訓練的模型部署為 T-SQL 函數，實現資料庫內部的預測分析，無需將數據移齣環境。 --- 第七部：自動化、監控與供應鏈管理 本部分聚焦於提高 DBA 的工作效率，並確保資料庫環境的穩定性。 SQL Server Agent 作業排程的進階配置： 實施多目標管理（Multi-Target Management）和作業階層（Job Hierarchies），優化大規模環境下的排程依賴性管理。 PowerShell 與 SQL Server Management Objects (SMO)： 提供大量實用的 PowerShell 腳本範例，用於批量配置、環境對比以及定期的閤規性檢查自動化。 數據庫生命週期管理（Database Lifecycle Management, DLD）： 介紹如何整閤如 Redgate 或專有 DevOps 工具鏈，實現資料庫架構的自動化版本控製、測試與部署流程，確保從開發到上線的平穩過渡。 本書的內容麵嚮那些已經熟悉基本 CRUD 操作和索引概念的專業人士。它提供的是係統架構師的視角和資深 DBA 的調校秘訣，旨在將讀者的技能樹推嚮 SQL Server 2022 企業級部署與營運的頂端。透過本書的深入探討，讀者將能夠設計齣更具韌性、更安全、運行效率更高的核心業務資料庫係統。