MySQL數據庫開發實戰（大數據開發工程師係列） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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肖睿，訾永所，侯小毛，楊小影，徐中華 ... 著

圖書標籤:

• MySQL
• 數據庫
• 開發
• 實戰
• 大數據
• 工程師
• SQL
• 數據庫設計
• 性能優化
• 數據處理

出版社： 中国水利水电出版社

ISBN：9787517056164

版次：1

商品编码：12183255

包装：平装

开本：16

出版时间：2017-07-01

用纸：胶版纸

页数：164

字数：220

內容簡介

數據庫（Database，DB）簡而言之就是存放數據的倉庫，是為瞭實現一定目的，按照某種規則組織起來的數據的集閤。MySQL數據庫是當前十分主流的關係型數據庫之一，本書以MySQL數據庫為核心，主要內容包括數據庫安裝、數據庫錶創建管理、使用SQL語句實現數據添加、修改、查詢以及事務、視圖、索引、備份和恢復等知識，並以員工晉級係統為例，完成一個典型係統的數據庫的設計。

為保證*優學習效果，本書緊密結閤實際應用，利用大量案例說明和實踐，提煉含金量十足的開發經驗。本書圍繞對MySQL數據庫的操作進行講解，並配以完善的學習資源和支持服務，包括視頻教程、案例素材下載、學習交流社區、討論組等終身學習內容，為開發者帶來全方位的學習體驗，更多技術支持請訪問課工場官網：www.kgc.cn。

目錄

前言

第1章 數據庫概述
本章任務
任務瞭解數據庫相關概念
本章總結
本章練習

第2章 初識MySQL
本章任務
任務1 安裝並配置MySQL數據庫服務器
2.1.1 MySQL的安裝
2.1.2 MySQL的配置
2.1.3 命令行連接MySQL
2.1.4 SQL簡介
2.1.5 使用DDL語句操作數據庫
任務2 使用SQLyog連接並管理MySQL數據庫
任務3 使用SQL創建、查看、刪除數據庫
2.3.1 使用DDL語句操作數據錶
2.3.2 MySQL係統幫助
本章總結
本章練習

第3章 DML和DQL
本章任務
任務1 使用SQL語句實現數據添加、修改、查詢
3.1.1 MySQL的存儲引擎
3.1.2 使用DML插入數據
3.1.3 使用DML更新數據
3.1.4 使用DML刪除數據
3.1.5 DQL語句
任務2 查詢指定學生考試成績
任務3 查詢某學期開設的課程
本章總結
本章練習

第4章 高級查詢
本章任務
任務1 查詢U2學員考試成績信息.
任務2 製作學生成績單
4.2.1 子查詢注意事項
4.2.2 分組查詢
任務3 使用LIMIT分頁查詢數據
任務4 SQL語句的綜閤應用
本章總結
本章練習

第5章 事務、視圖、索引、備份和恢復
本章任務
任務1 批量插入學生考試成績
任務2 查看學生成績
任務3 創建學生錶索引
任務4 myschool數據庫的備份和恢復
本章總結
本章練習

第6章 數據庫設計
本章任務
任務完成員工晉級係統數據庫的設計
6.1.1 為什麼需要規範的數據庫設計
6.1.2 設計數據庫的步驟
6.1.3 概要設計——繪製E-R圖
6.1.4 邏輯設計——繪製數據庫模型圖
6.1.5 數據規範化
本章總結
本章練習

數據庫架構與性能優化：應對海量數據挑戰的實踐指南 本書並非一本枯燥的技術手冊，而是為每一位立誌於在大數據時代乘風破浪的開發者、架構師和技術愛好者量身打造的實踐指南。它深入剖析瞭數據庫在海量數據場景下所麵臨的嚴峻挑戰，並提供瞭係統性的解決方案和實戰性的技巧。從宏觀的數據庫架構設計，到微觀的性能調優細節，本書層層遞進，力求幫助讀者構建和維護能夠支撐海量數據增長的高可用、高性能數據庫係統。 第一部分：海量數據時代的數據庫挑戰與機遇 我們首先會從宏觀視角審視大數據時代的演變，理解數據爆炸式增長對傳統數據庫帶來的衝擊。這包括但不限於： 數據量與訪問量的指數級增長： 解釋為何傳統單機數據庫難以勝任TB、PB級彆的數據存儲和高並發訪問需求。 數據多樣性與實時性要求： 探討結構化、半結構化、非結構化數據共存的復雜性，以及實時數據處理和分析的迫切性。 成本與可擴展性的權衡： 分析傳統垂直擴展的局限性，引齣水平擴展在成本效益和彈性伸縮方麵的優勢。 數據一緻性與可用性的博弈： 深入理解CAP定理及其對分布式數據庫設計的影響，如何在不同場景下做齣最優選擇。 安全與閤規性的重要性： 強調在海量數據處理中，數據安全、隱私保護以及閤規性監管的嚴峻考驗。 通過對這些挑戰的清晰認知，讀者將能深刻理解為何需要新的數據庫技術和架構來應對海量數據。 第二部分：分布式數據庫架構設計精髓 在充分理解挑戰後，本書將帶領讀者走進分布式數據庫的殿堂，係統學習構建可擴展、高可用數據庫係統的核心原則與實踐： 分布式係統基礎理論： 一緻性模型： 詳細講解強一緻性、最終一緻性、順序一緻性等不同模型，並分析它們在實際應用中的優劣勢。 分區（Sharding）策略： 深入研究基於範圍、哈希、目錄等多種分區方法，以及如何根據業務場景選擇最閤適的分區鍵，並探討數據傾斜的預防與解決。 復製（Replication）機製： 學習主從復製、多主復製、無主復製等不同復製方式，理解它們的同步模式（同步、異步），以及如何保證數據的冗餘和高可用。 分布式事務： 剖析兩階段提交（2PC）、三階段提交（3PC）、Paxos、Raft等分布式一緻性算法，理解它們在解決分布式事務中的原理、局限性以及實際應用場景。 常見分布式數據庫選型與分析： 關係型分布式數據庫： 介紹如TiDB、OceanBase等采用“分布式事務+MPP架構”的解決方案，分析其優勢與適用場景，以及如何利用其ACID特性處理復雜業務。 NoSQL數據庫： 鍵值存儲（Key-Value Stores）： 如Redis、DynamoDB，探討其高速讀寫、簡單數據模型的特點，適閤場景如緩存、會話管理。 文檔數據庫（Document Databases）： 如MongoDB、Couchbase，分析其靈活的Schema、JSON/BSON文檔存儲方式，適閤場景如內容管理、用戶配置。 列族數據庫（Column-Family Stores）： 如HBase、Cassandra，深入研究其海量數據寫入、稀疏數據處理能力，適閤場景如時序數據、日誌分析。 圖數據庫（Graph Databases）： 如Neo4j、ArangoDB，講解其存儲和查詢圖結構數據的能力，適閤場景如社交網絡、推薦係統。 NewSQL數據庫： 討論NewSQL如何試圖融閤關係型數據庫的ACID特性與NoSQL的橫嚮擴展能力，並分析其代錶性産品。 多模數據庫的崛起： 探討能夠同時支持多種數據模型（如文檔、圖、鍵值）的數據庫，以及它們在應對復雜業務場景下的優勢。 架構演進與趨勢： 展望雲原生數據庫、Serverless數據庫等未來發展方嚮，以及它們為數據庫管理帶來的便利性和新的挑戰。 第三部分：數據庫性能深度調優實戰 在擁有穩健的數據庫架構後，性能優化是確保係統在高並發、大數據量下穩定運行的關鍵。本書將聚焦於數據庫性能優化的每一個環節，提供實操性的指導： SQL優化基礎： 查詢執行計劃分析： 詳細講解如何閱讀和理解`EXPLAIN`的輸齣，識彆慢查詢的瓶頸（如全錶掃描、不閤適的JOIN順序）。 索引設計與優化： 深入探討B-tree、Hash、全文索引等不同索引類型，講解復閤索引、覆蓋索引、前綴索引的原理與應用，以及如何避免創建無效索引、冗餘索引。 SQL語句重寫與優化： 學習如何優化`WHERE`子句、`JOIN`條件，避免函數索引失效，閤理使用聚閤函數，以及子查詢與JOIN的性能對比。 慢查詢定位與分析： 掌握使用數據庫自帶的慢查詢日誌、性能剖析工具，快速定位和診斷影響性能的SQL語句。 數據庫配置與參數調優： 內存管理： 深入理解Buffer Pool、Cache等內存區域的作用，以及如何根據服務器配置和業務負載進行閤理的內存分配。 I/O優化： 分析磁盤I/O瓶頸，探討數據庫文件的布局、日誌文件的寫入策略，以及RAID、SSD等硬件選擇對性能的影響。 連接池管理： 講解連接池的原理、配置參數（如最大連接數、超時時間），以及如何避免連接泄漏，優化連接創建與銷毀的開銷。 並發與鎖機製： 理解數據庫的並發控製機製（如MVCC、行鎖、錶鎖），分析鎖爭用導緻的性能問題，並學習如何優化事務隔離級彆和鎖的粒度。 查詢優化器配置： 瞭解查詢優化器的工作原理，並學習如何通過調整參數影響其決策。 錶結構設計與優化： 範式與反範式： 權衡規範化帶來的數據一緻性與反規範化帶來的查詢效率，學習在不同場景下選擇閤適的範式級彆。 數據類型選擇： 強調選擇閤適的數據類型以節省存儲空間、提高查詢效率，避免使用過大或不精確的類型。 分區錶（Partitioning）： 講解如何通過數據分區將大錶拆分成更小的、易於管理的部分，提高查詢和維護效率。 物化視圖（Materialized Views）： 學習如何預先計算和存儲復雜的查詢結果，以加速報錶和分析型查詢。 緩存策略的應用： 應用層緩存： 介紹Redis、Memcached等外部緩存係統的使用，以及如何設計有效的緩存策略（如讀寫穿透、緩存失效）。 數據庫自帶緩存： 講解數據庫內部的查詢緩存、對象緩存等機製。 讀寫分離與負載均衡： 主從復製的應用： 講解如何配置主從復製，將讀請求分發到從庫，減輕主庫壓力。 讀寫分離代理： 介紹Mycat、ProxySQL等中間件，實現自動的讀寫分離和負載均衡。 數據歸檔與冷熱數據分離： 探討如何對曆史數據進行歸檔，將不常訪問的數據遷移到成本更低的存儲介質，優化活躍數據的訪問性能。 性能監控與告警： 強調建立完善的性能監控體係，利用Prometheus、Grafana、Zabbix等工具，實時追蹤關鍵性能指標，並設置有效的告警機製。 第四部分：高可用與災備方案設計 在海量數據環境中，係統的可用性是衡量其穩定性的重要指標。本書將提供構建容錯能力強、恢復迅速的數據庫高可用和災備方案： 高可用架構模式： 主從同步與自動故障轉移： 講解如何配置主從同步，並通過Keepalived、HAProxy等工具實現主庫故障時的自動切換。 多活（Multi-Active）架構： 探討如何在多個數據中心部署數據庫，實現高可用性和就近訪問。 數據庫集群（Cluster）： 介紹基於共享存儲或無共享存儲的集群方案，理解其容錯原理。 備份與恢復策略： 全量備份、增量備份、差異備份： 詳細講解不同備份方式的原理、優缺點，以及如何製定閤適的備份計劃。 Point-in-Time Recovery (PITR)： 掌握如何利用二進製日誌（binlog）實現時間點恢復，最大程度地減少數據丟失。 物理備份與邏輯備份： 分析兩種備份方式的適用場景，並學習如何進行高效的備份和恢復操作。 災難恢復（DR）規劃： 異地容災： 學習如何設計跨地域的容災方案，確保在區域性災難發生時數據能夠快速恢復。 RPO與RTO： 理解恢復點目標（RPO）和恢復時間目標（RTO）的概念，並根據業務需求進行規劃。 災難恢復演練： 強調定期進行災難恢復演練的重要性，確保在真實災難發生時能夠順利執行恢復計劃。 安全審計與閤規性： 探討在數據庫高可用和災備過程中，如何進行安全審計，確保數據訪問的閤規性，並防範潛在的安全風險。 第五部分：海量數據場景下的實踐案例與前沿探索 理論結閤實踐，本書將通過一係列真實世界的案例，展示如何將前述的架構設計、性能調優和高可用方案應用於實際場景： 電商平颱的秒殺係統數據庫設計： 分析高並發、高並發寫入的挑戰，如何通過讀寫分離、緩存、數據庫分片等技術應對。 日誌分析係統的海量數據存儲與查詢優化： 探討如何選擇閤適的列族數據庫，以及如何進行高效的數據導入和查詢。 社交網絡的用戶關係圖譜構建與查詢： 演示如何利用圖數據庫處理復雜的關係數據，並進行高效的圖遍曆查詢。 金融交易係統的ACID保證與高可用設計： 強調在對數據一緻性要求極高的場景下，如何設計分布式事務和高可用方案。 大數據平颱的數據倉庫與數據湖架構： 探討如何構建能夠支撐OLAP分析的數據庫架構。 此外，本書還將展望數據庫技術的未來發展趨勢，包括： 雲原生數據庫的深化應用： 自動化、彈性伸縮、Serverless等特性如何改變數據庫的使用方式。 AI與數據庫的融閤： AI在數據庫性能優化、異常檢測、智能調優方麵的潛力。 內存數據庫與NewSQL的持續演進： 應對實時數據處理和復雜業務場景的新一代解決方案。 嚮量數據庫的興起： 應對AI時代非結構化數據（如圖像、文本）檢索的需求。 本書力求內容詳實，案例豐富，技術講解深入淺齣，旨在成為每一位大數據開發工程師在數據庫領域不可或缺的參考書。通過本書的學習，讀者將能夠自信地應對海量數據帶來的挑戰，構建齣穩定、高效、可擴展的數據庫係統，為企業的數字化轉型奠定堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

我是一位資深後端工程師，平時工作中接觸最多的就是MySQL的日常維護和性能優化。坦白說，市麵上關於MySQL優化的書籍很多，但大多停留在“索引優化”、“查詢改寫”這些基礎層麵，真正深入到“如何設計一個能扛住韆萬級QPS的架構”的書籍非常少。當我翻開這本書時，我立刻被其中關於MySQL集群高可用性架構的章節吸引住瞭。作者沒有照搬官方文檔，而是結閤瞭業界主流的實踐經驗，詳細對比瞭MHA、Group Replication以及Percona XtraDB Cluster的優劣勢和適用場景。特彆是他對於主從同步延遲問題的排查和解決思路，提供瞭一套非常係統化的診斷流程，而不是簡單地給幾個參數調整建議。這對於我們處理綫上突發故障時，簡直就是一本救命稻草。我特彆欣賞作者的務實態度，他總是強調“沒有銀彈”，每一種技術都有其適用範圍，這種客觀的分析方式讓人倍感信服。

评分☆☆☆☆☆

作為一名正在嚮大數據開發轉型的初級工程師，我對“大數據開發工程師係列”這個副標題非常感興趣。我之前主要做的是傳統Web後端開發，對Hadoop和Spark這些大數據框架有所瞭解，但在底層數據存儲和關係型數據庫的深度結閤方麵一直是個盲區。這本書恰好填補瞭我的知識鴻溝。它不僅講解瞭MySQL本身的特性，還花瞭大量篇幅介紹如何將MySQL數據有效地接入到大數據生態中，比如使用Binlog同步到Kafka，或者通過Sqoop進行ETL操作。這些內容對於構建實時數倉或數據湖的場景至關重要。最讓我受益的是關於數據建模的討論，作者提齣瞭一套在OLTP和OLAP混閤負載下進行數據庫設計的原則，這讓我明白瞭為什麼我們現有的設計在麵對報錶查詢時性能會急劇下降。這本書的實操性很強，我甚至按照書中的步驟搭建瞭一個小型測試環境，親手跑瞭一遍那些高階的配置和操作，感覺收獲是立竿見影的。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我這本書買來主要是衝著“實戰”兩個字去的，因為我目前的工作需要處理大量曆史數據歸檔和冷熱數據分離的問題。這本書在數據庫生命周期管理的章節，確實沒有讓我失望。它詳細介紹瞭幾種常用的歸檔策略，包括分區管理、時間戳字段的有效利用，以及如何配閤外部存儲（比如對象存儲服務）進行數據遷移，同時保證業務的連續性。更重要的是，作者在介紹這些策略時，都附帶瞭詳細的SQL腳本和配置示例，這些可以直接復製粘貼到生産環境中進行修改和測試，大大節省瞭我自己編寫測試代碼的時間。這種“拿來即用”的寶貴資料在其他同類書中是極其罕見的。對於我們這些需要快速落地解決方案的工程師來說，這種高度濃縮的實戰經驗是無價之寶。這本書更像是一本項目實施手冊，而非單純的參考書。

评分☆☆☆☆☆

這本書的文字風格非常流暢且富有邏輯性，閱讀體驗比我預想的要好很多。我通常對技術書籍抱有一種警惕，生怕遇到那種翻譯腔過重或者邏輯跳躍的文本。但這本書的作者顯然對自己的領域有深刻的理解，他的闡述方式就像一個經驗豐富的導師在手把手教你。舉個例子，在講解存儲引擎Innodb的B+樹結構時，他沒有直接上復雜的內部結構圖，而是通過一個逐步插入和刪除數據的動態過程來模擬，這使得原本抽象的概念變得可視化、易於理解。此外，書中對MySQL各種內置函數的應用場景分析得非常細緻，比如如何利用窗口函數解決復雜的分組排名問題，這種細節之處的打磨，體現瞭作者對讀者學習難點的體察。我發現自己不再是被動地接受知識，而是在跟隨作者的思路主動探索和解決問題，這纔是高效學習的最佳狀態。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得相當不錯，那種深藍色的主調配上銀色的字體，給人一種專業又沉穩的感覺。我是在朋友的推薦下買的，他是個數據架構師，說這本書在實戰應用方麵的內容非常紮實。雖然我還沒完全啃完，但光是看目錄和前幾章的介紹，就能感受到作者在組織內容上的用心。他沒有過多地糾纏於枯燥的理論，而是直接切入企業級數據庫的實際場景，比如高並發下的性能調優、數據遷移的策略，以及在大數據環境下如何保證數據一緻性。尤其讓我眼前一亮的是關於分布式事務處理的章節，那部分內容寫得非常透徹，結閤具體的代碼示例，讓我這個之前隻停留在理論層麵的學習者有瞭直觀的認識。很多同類書籍要麼過於理論化，要麼內容零散，而這本似乎找到瞭一個很好的平衡點，能讓人在動手實踐中快速提升。我打算接下來重點攻剋其中的數據備份與恢復策略，看介紹似乎涵蓋瞭從物理備份到邏輯備份的多種方案，這對我們日常運維工作來說價值巨大。

评分☆☆☆☆☆

还有字数限制，才能得豆豆，我的够了吗

评分☆☆☆☆☆

专业图书，正在学习。促销半价很给力。

评分☆☆☆☆☆

还有字数限制，才能得豆豆，我的够了吗

评分☆☆☆☆☆

挺好

评分☆☆☆☆☆

物流速度快，书的质量也不错。

评分☆☆☆☆☆

非常不错的书，值得推荐

评分☆☆☆☆☆

纸张有破损，内容适合翻看

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

物流速度快，书的质量也不错。