具体描述
Microsoft SQL Server 2005是微软公司推出的sOL Server的最新版本，是一个很优秀的数据库软件。本书从数据库的基础知识出发，通过丰富的实例介绍了使用sOL Server 2005进行数据库管理和开发的过程。
本书重点阐述了SQL Server 2005的基础知识，前半部分以建立一个金融数据库系统为主线，从最基础的收集信息入手，一步步地引导读者学会如何保证数据库的安全，创建表、主键、索引等项目，在表之间建立恰当的关系，并掌握如何备份和还原数据库；之后以前面建立的示例数据库为基础，深入讲解各种数据操作的方法，从数据检索、插入、更新、删除，到函数、触发器、存储过程的使用；最后，概略讲述了SQL Server Reporting Services。书中还针对数据安全性方面的操作和细节提供了大量的例子。
本书适合希望使用SQL Server 2005的开发和管理人员阅读，也可作为高等学校相关课程的教材。
《深入理解数据库设计与优化：从理论到实践》 内容简介 本书旨在为读者提供一套全面、深入且高度实用的数据库系统设计、开发与性能优化知识体系。不同于侧重特定数据库产品功能的教程，本书的核心关注点在于数据库设计的通用原理、数据建模的艺术以及如何构建高效率、可维护的企业级数据解决方案。全书结构清晰，理论结合大量的实战案例与设计规范，确保读者不仅知其然，更能知其所以然。 第一部分：数据库设计的基石与原则 (Foundations of Database Design) 本部分聚焦于数据库设计中最根本的理论支撑和方法论。我们首先剖析了数据管理系统的演进历程，深入探讨了关系代数、元组关系演算等理论基础，为后续的建模工作打下坚实的理论基础。 数据建模的艺术与科学： 详细讲解了概念模型（Conceptual Model）、逻辑模型（Logical Model）和物理模型（Physical Model）的构建流程。重点剖析了实体关系模型（ER Model）的各个元素，包括实体、属性、关系、基数与约束的精确表达。本书摒弃了简单的“画图”教学，转而强调如何通过业务流程分析来驱动模型设计。 范式理论的深度解析： 全面覆盖从第一范式（1NF）到巴斯-科德范式（BCNF）的推导过程，并探讨了第四范式（4NF）和第五范式（5NF）在处理多值依赖和连接依赖时的应用场景。我们不仅解释了范式的规则，更着重分析了反范式化（Denormalization）的适用时机与风险控制，这是在性能与数据冗余之间做出权衡的关键技能。 数据字典与元数据的管理： 阐述了构建和维护高质量数据字典的重要性，包括标准命名规范、数据类型的一致性管理，以及如何利用元数据实现数据治理的初步框架。 第二部分：关系数据库的实现与高级特性 (Implementation and Advanced Relational Features) 本部分将理论知识转化为实际的数据库构建能力，关注标准SQL的精髓以及现代关系数据库管理系统的关键组件。 SQL的精炼运用（超越基础CRUD）： 深入讲解了窗口函数（Window Functions）在复杂报表生成、排名计算中的强大能力；探究了公用表表达式（CTE）在递归查询和复杂逻辑拆解中的优雅实现；详细比较了不同类型的JOIN操作在性能和逻辑上的差异。 事务、并发与数据完整性： 对ACID特性进行了深入剖析，特别是隔离级别（Read Uncommitted, Read Committed, Repeatable Read, Serializable）对业务逻辑的影响和性能开销。重点讲解了锁机制（共享锁、排他锁、意向锁）的粒度控制，以及如何通过事务隔离级别的合理选择来避免死锁和竞态条件。 视图、存储过程与触发器的设计： 探讨了使用过程化SQL（Procedural SQL）来封装业务逻辑的优势与陷阱。详细讲解了视图在安全和简化查询中的作用，以及触发器在数据一致性维护（如审计追踪、自动更新）中的精确实现方法。 第三部分：数据库性能调优与索引优化 (Performance Tuning and Index Mastery) 性能优化是本书的重中之重，旨在帮助读者将设计良好的模型转化为高效运行的系统。 索引的内部结构与选择策略： 摒弃对单一索引类型的简单介绍，本书深入讲解了B树、B+树（以及其他如哈希索引）的物理结构。详细阐述了聚簇索引（Clustered Index）和非聚簇索引（Non-Clustered Index）的本质区别及其对数据存储和检索的影响。 查询执行计划的阅读与诊断： 教授读者如何系统性地解读数据库的查询优化器生成的执行计划。重点分析了代价模型、索引扫描、书签查找、嵌套循环连接（Nested Loops Join）、哈希连接（Hash Join）和合并连接（Merge Join）的适用场景及其性能表现。 慢查询的定位与重构： 提供了一套结构化的慢查询诊断流程，包括I/O瓶颈识别、CPU密集型操作分析、以及如何通过重写SQL语句或调整索引策略来解决性能问题。探讨了参数嗅探（Parameter Sniffing）等高级性能陷阱。 第四部分：数据仓库与非规范化设计实践 (Data Warehousing and Practical Denormalization) 本部分将视角从OLTP（联机事务处理）扩展到OLAP（联机分析处理），探讨大数据时代的建模挑战。 维度建模的理论与实践： 详细介绍Kimball的星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema），讲解事实表（Fact Table）和维度表（Dimension Table）的设计原则。涵盖了慢变维度（Slowly Changing Dimensions, SCD）Type 1, Type 2, Type 3的实现技术。 数据冗余的权衡艺术： 讨论在数据仓库和高读取负载的OLTP系统中，何时必须打破规范化原则以换取查询速度。引入了反规范化设计模板，并强调了必须同步维护数据冗余和主数据一致性的技术方案。 数据分区与分片策略： 讲解了如何根据时间、范围或列表对大型表进行物理分区（Partitioning），以及分区交换（Partition Exchange）等高级技术在数据导入和维护中的应用，以管理PB级数据。 本书特色： 架构师思维训练： 强调从业务需求到技术实现的完整链条思考，培养读者的系统架构能力。 跨平台通用性： 虽然许多示例为通用SQL语言，但其背后的设计原理适用于所有主流关系型数据库。 深度案例分析： 包含多个复杂业务场景的建模与优化案例，如金融交易流水系统、电商库存管理系统等，提供了详尽的解决方案剖析。 本书适合有一定SQL基础，希望深入理解数据库底层原理、掌握高性能数据系统设计与调优技能的数据库管理员（DBA）、后端开发工程师以及数据架构师阅读。
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