MySQL数据库开发实战（大数据开发工程师系列） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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肖睿，訾永所，侯小毛，杨小影，徐中华 ... 著

图书标签:

• MySQL
• 数据库
• 开发
• 实战
• 大数据
• 工程师
• SQL
• 数据库设计
• 性能优化
• 数据处理

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

内容简介

数据库（Database，DB）简而言之就是存放数据的仓库，是为了实现一定目的，按照某种规则组织起来的数据的集合。MySQL数据库是当前十分主流的关系型数据库之一，本书以MySQL数据库为核心，主要内容包括数据库安装、数据库表创建管理、使用SQL语句实现数据添加、修改、查询以及事务、视图、索引、备份和恢复等知识，并以员工晋级系统为例，完成一个典型系统的数据库的设计。

为保证*优学习效果，本书紧密结合实际应用，利用大量案例说明和实践，提炼含金量十足的开发经验。本书围绕对MySQL数据库的操作进行讲解，并配以完善的学习资源和支持服务，包括视频教程、案例素材下载、学习交流社区、讨论组等终身学习内容，为开发者带来全方位的学习体验，更多技术支持请访问课工场官网：www.kgc.cn。

目录

前言

第1章 数据库概述
本章任务
任务了解数据库相关概念
本章总结
本章练习

第2章 初识MySQL
本章任务
任务1 安装并配置MySQL数据库服务器
2.1.1 MySQL的安装
2.1.2 MySQL的配置
2.1.3 命令行连接MySQL
2.1.4 SQL简介
2.1.5 使用DDL语句操作数据库
任务2 使用SQLyog连接并管理MySQL数据库
任务3 使用SQL创建、查看、删除数据库
2.3.1 使用DDL语句操作数据表
2.3.2 MySQL系统帮助
本章总结
本章练习

第3章 DML和DQL
本章任务
任务1 使用SQL语句实现数据添加、修改、查询
3.1.1 MySQL的存储引擎
3.1.2 使用DML插入数据
3.1.3 使用DML更新数据
3.1.4 使用DML删除数据
3.1.5 DQL语句
任务2 查询指定学生考试成绩
任务3 查询某学期开设的课程
本章总结
本章练习

第4章 高级查询
本章任务
任务1 查询U2学员考试成绩信息.
任务2 制作学生成绩单
4.2.1 子查询注意事项
4.2.2 分组查询
任务3 使用LIMIT分页查询数据
任务4 SQL语句的综合应用
本章总结
本章练习

第5章 事务、视图、索引、备份和恢复
本章任务
任务1 批量插入学生考试成绩
任务2 查看学生成绩
任务3 创建学生表索引
任务4 myschool数据库的备份和恢复
本章总结
本章练习

第6章 数据库设计
本章任务
任务完成员工晋级系统数据库的设计
6.1.1 为什么需要规范的数据库设计
6.1.2 设计数据库的步骤
6.1.3 概要设计——绘制E-R图
6.1.4 逻辑设计——绘制数据库模型图
6.1.5 数据规范化
本章总结
本章练习

数据库架构与性能优化：应对海量数据挑战的实践指南 本书并非一本枯燥的技术手册，而是为每一位立志于在大数据时代乘风破浪的开发者、架构师和技术爱好者量身打造的实践指南。它深入剖析了数据库在海量数据场景下所面临的严峻挑战，并提供了系统性的解决方案和实战性的技巧。从宏观的数据库架构设计，到微观的性能调优细节，本书层层递进，力求帮助读者构建和维护能够支撑海量数据增长的高可用、高性能数据库系统。 第一部分：海量数据时代的数据库挑战与机遇 我们首先会从宏观视角审视大数据时代的演变，理解数据爆炸式增长对传统数据库带来的冲击。这包括但不限于： 数据量与访问量的指数级增长： 解释为何传统单机数据库难以胜任TB、PB级别的数据存储和高并发访问需求。 数据多样性与实时性要求： 探讨结构化、半结构化、非结构化数据共存的复杂性，以及实时数据处理和分析的迫切性。 成本与可扩展性的权衡： 分析传统垂直扩展的局限性，引出水平扩展在成本效益和弹性伸缩方面的优势。 数据一致性与可用性的博弈： 深入理解CAP定理及其对分布式数据库设计的影响，如何在不同场景下做出最优选择。 安全与合规性的重要性： 强调在海量数据处理中，数据安全、隐私保护以及合规性监管的严峻考验。 通过对这些挑战的清晰认知，读者将能深刻理解为何需要新的数据库技术和架构来应对海量数据。 第二部分：分布式数据库架构设计精髓 在充分理解挑战后，本书将带领读者走进分布式数据库的殿堂，系统学习构建可扩展、高可用数据库系统的核心原则与实践： 分布式系统基础理论： 一致性模型： 详细讲解强一致性、最终一致性、顺序一致性等不同模型，并分析它们在实际应用中的优劣势。 分区（Sharding）策略： 深入研究基于范围、哈希、目录等多种分区方法，以及如何根据业务场景选择最合适的分区键，并探讨数据倾斜的预防与解决。 复制（Replication）机制： 学习主从复制、多主复制、无主复制等不同复制方式，理解它们的同步模式（同步、异步），以及如何保证数据的冗余和高可用。 分布式事务： 剖析两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）、Paxos、Raft等分布式一致性算法，理解它们在解决分布式事务中的原理、局限性以及实际应用场景。 常见分布式数据库选型与分析： 关系型分布式数据库： 介绍如TiDB、OceanBase等采用“分布式事务+MPP架构”的解决方案，分析其优势与适用场景，以及如何利用其ACID特性处理复杂业务。 NoSQL数据库： 键值存储（Key-Value Stores）： 如Redis、DynamoDB，探讨其高速读写、简单数据模型的特点，适合场景如缓存、会话管理。 文档数据库（Document Databases）： 如MongoDB、Couchbase，分析其灵活的Schema、JSON/BSON文档存储方式，适合场景如内容管理、用户配置。 列族数据库（Column-Family Stores）： 如HBase、Cassandra，深入研究其海量数据写入、稀疏数据处理能力，适合场景如时序数据、日志分析。 图数据库（Graph Databases）： 如Neo4j、ArangoDB，讲解其存储和查询图结构数据的能力，适合场景如社交网络、推荐系统。 NewSQL数据库： 讨论NewSQL如何试图融合关系型数据库的ACID特性与NoSQL的横向扩展能力，并分析其代表性产品。 多模数据库的崛起： 探讨能够同时支持多种数据模型（如文档、图、键值）的数据库，以及它们在应对复杂业务场景下的优势。 架构演进与趋势： 展望云原生数据库、Serverless数据库等未来发展方向，以及它们为数据库管理带来的便利性和新的挑战。 第三部分：数据库性能深度调优实战 在拥有稳健的数据库架构后，性能优化是确保系统在高并发、大数据量下稳定运行的关键。本书将聚焦于数据库性能优化的每一个环节，提供实操性的指导： SQL优化基础： 查询执行计划分析： 详细讲解如何阅读和理解`EXPLAIN`的输出，识别慢查询的瓶颈（如全表扫描、不合适的JOIN顺序）。 索引设计与优化： 深入探讨B-tree、Hash、全文索引等不同索引类型，讲解复合索引、覆盖索引、前缀索引的原理与应用，以及如何避免创建无效索引、冗余索引。 SQL语句重写与优化： 学习如何优化`WHERE`子句、`JOIN`条件，避免函数索引失效，合理使用聚合函数，以及子查询与JOIN的性能对比。 慢查询定位与分析： 掌握使用数据库自带的慢查询日志、性能剖析工具，快速定位和诊断影响性能的SQL语句。 数据库配置与参数调优： 内存管理： 深入理解Buffer Pool、Cache等内存区域的作用，以及如何根据服务器配置和业务负载进行合理的内存分配。 I/O优化： 分析磁盘I/O瓶颈，探讨数据库文件的布局、日志文件的写入策略，以及RAID、SSD等硬件选择对性能的影响。 连接池管理： 讲解连接池的原理、配置参数（如最大连接数、超时时间），以及如何避免连接泄漏，优化连接创建与销毁的开销。 并发与锁机制： 理解数据库的并发控制机制（如MVCC、行锁、表锁），分析锁争用导致的性能问题，并学习如何优化事务隔离级别和锁的粒度。 查询优化器配置： 了解查询优化器的工作原理，并学习如何通过调整参数影响其决策。 表结构设计与优化： 范式与反范式： 权衡规范化带来的数据一致性与反规范化带来的查询效率，学习在不同场景下选择合适的范式级别。 数据类型选择： 强调选择合适的数据类型以节省存储空间、提高查询效率，避免使用过大或不精确的类型。 分区表（Partitioning）： 讲解如何通过数据分区将大表拆分成更小的、易于管理的部分，提高查询和维护效率。 物化视图（Materialized Views）： 学习如何预先计算和存储复杂的查询结果，以加速报表和分析型查询。 缓存策略的应用： 应用层缓存： 介绍Redis、Memcached等外部缓存系统的使用，以及如何设计有效的缓存策略（如读写穿透、缓存失效）。 数据库自带缓存： 讲解数据库内部的查询缓存、对象缓存等机制。 读写分离与负载均衡： 主从复制的应用： 讲解如何配置主从复制，将读请求分发到从库，减轻主库压力。 读写分离代理： 介绍Mycat、ProxySQL等中间件，实现自动的读写分离和负载均衡。 数据归档与冷热数据分离： 探讨如何对历史数据进行归档，将不常访问的数据迁移到成本更低的存储介质，优化活跃数据的访问性能。 性能监控与告警： 强调建立完善的性能监控体系，利用Prometheus、Grafana、Zabbix等工具，实时追踪关键性能指标，并设置有效的告警机制。 第四部分：高可用与灾备方案设计 在海量数据环境中，系统的可用性是衡量其稳定性的重要指标。本书将提供构建容错能力强、恢复迅速的数据库高可用和灾备方案： 高可用架构模式： 主从同步与自动故障转移： 讲解如何配置主从同步，并通过Keepalived、HAProxy等工具实现主库故障时的自动切换。 多活（Multi-Active）架构： 探讨如何在多个数据中心部署数据库，实现高可用性和就近访问。 数据库集群（Cluster）： 介绍基于共享存储或无共享存储的集群方案，理解其容错原理。 备份与恢复策略： 全量备份、增量备份、差异备份： 详细讲解不同备份方式的原理、优缺点，以及如何制定合适的备份计划。 Point-in-Time Recovery (PITR)： 掌握如何利用二进制日志（binlog）实现时间点恢复，最大程度地减少数据丢失。 物理备份与逻辑备份： 分析两种备份方式的适用场景，并学习如何进行高效的备份和恢复操作。 灾难恢复（DR）规划： 异地容灾： 学习如何设计跨地域的容灾方案，确保在区域性灾难发生时数据能够快速恢复。 RPO与RTO： 理解恢复点目标（RPO）和恢复时间目标（RTO）的概念，并根据业务需求进行规划。 灾难恢复演练： 强调定期进行灾难恢复演练的重要性，确保在真实灾难发生时能够顺利执行恢复计划。 安全审计与合规性： 探讨在数据库高可用和灾备过程中，如何进行安全审计，确保数据访问的合规性，并防范潜在的安全风险。 第五部分：海量数据场景下的实践案例与前沿探索 理论结合实践，本书将通过一系列真实世界的案例，展示如何将前述的架构设计、性能调优和高可用方案应用于实际场景： 电商平台的秒杀系统数据库设计： 分析高并发、高并发写入的挑战，如何通过读写分离、缓存、数据库分片等技术应对。 日志分析系统的海量数据存储与查询优化： 探讨如何选择合适的列族数据库，以及如何进行高效的数据导入和查询。 社交网络的用户关系图谱构建与查询： 演示如何利用图数据库处理复杂的关系数据，并进行高效的图遍历查询。 金融交易系统的ACID保证与高可用设计： 强调在对数据一致性要求极高的场景下，如何设计分布式事务和高可用方案。 大数据平台的数据仓库与数据湖架构： 探讨如何构建能够支撑OLAP分析的数据库架构。 此外，本书还将展望数据库技术的未来发展趋势，包括： 云原生数据库的深化应用： 自动化、弹性伸缩、Serverless等特性如何改变数据库的使用方式。 AI与数据库的融合： AI在数据库性能优化、异常检测、智能调优方面的潜力。 内存数据库与NewSQL的持续演进： 应对实时数据处理和复杂业务场景的新一代解决方案。 向量数据库的兴起： 应对AI时代非结构化数据（如图像、文本）检索的需求。 本书力求内容详实，案例丰富，技术讲解深入浅出，旨在成为每一位大数据开发工程师在数据库领域不可或缺的参考书。通过本书的学习，读者将能够自信地应对海量数据带来的挑战，构建出稳定、高效、可扩展的数据库系统，为企业的数字化转型奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得相当不错，那种深蓝色的主调配上银色的字体，给人一种专业又沉稳的感觉。我是在朋友的推荐下买的，他是个数据架构师，说这本书在实战应用方面的内容非常扎实。虽然我还没完全啃完，但光是看目录和前几章的介绍，就能感受到作者在组织内容上的用心。他没有过多地纠缠于枯燥的理论，而是直接切入企业级数据库的实际场景，比如高并发下的性能调优、数据迁移的策略，以及在大数据环境下如何保证数据一致性。尤其让我眼前一亮的是关于分布式事务处理的章节，那部分内容写得非常透彻，结合具体的代码示例，让我这个之前只停留在理论层面的学习者有了直观的认识。很多同类书籍要么过于理论化，要么内容零散，而这本似乎找到了一个很好的平衡点，能让人在动手实践中快速提升。我打算接下来重点攻克其中的数据备份与恢复策略，看介绍似乎涵盖了从物理备份到逻辑备份的多种方案，这对我们日常运维工作来说价值巨大。

评分☆☆☆☆☆

我是一位资深后端工程师，平时工作中接触最多的就是MySQL的日常维护和性能优化。坦白说，市面上关于MySQL优化的书籍很多，但大多停留在“索引优化”、“查询改写”这些基础层面，真正深入到“如何设计一个能扛住千万级QPS的架构”的书籍非常少。当我翻开这本书时，我立刻被其中关于MySQL集群高可用性架构的章节吸引住了。作者没有照搬官方文档，而是结合了业界主流的实践经验，详细对比了MHA、Group Replication以及Percona XtraDB Cluster的优劣势和适用场景。特别是他对于主从同步延迟问题的排查和解决思路，提供了一套非常系统化的诊断流程，而不是简单地给几个参数调整建议。这对于我们处理线上突发故障时，简直就是一本救命稻草。我特别欣赏作者的务实态度，他总是强调“没有银弹”，每一种技术都有其适用范围，这种客观的分析方式让人倍感信服。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字风格非常流畅且富有逻辑性，阅读体验比我预想的要好很多。我通常对技术书籍抱有一种警惕，生怕遇到那种翻译腔过重或者逻辑跳跃的文本。但这本书的作者显然对自己的领域有深刻的理解，他的阐述方式就像一个经验丰富的导师在手把手教你。举个例子，在讲解存储引擎Innodb的B+树结构时，他没有直接上复杂的内部结构图，而是通过一个逐步插入和删除数据的动态过程来模拟，这使得原本抽象的概念变得可视化、易于理解。此外，书中对MySQL各种内置函数的应用场景分析得非常细致，比如如何利用窗口函数解决复杂的分组排名问题，这种细节之处的打磨，体现了作者对读者学习难点的体察。我发现自己不再是被动地接受知识，而是在跟随作者的思路主动探索和解决问题，这才是高效学习的最佳状态。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我这本书买来主要是冲着“实战”两个字去的，因为我目前的工作需要处理大量历史数据归档和冷热数据分离的问题。这本书在数据库生命周期管理的章节，确实没有让我失望。它详细介绍了几种常用的归档策略，包括分区管理、时间戳字段的有效利用，以及如何配合外部存储（比如对象存储服务）进行数据迁移，同时保证业务的连续性。更重要的是，作者在介绍这些策略时，都附带了详细的SQL脚本和配置示例，这些可以直接复制粘贴到生产环境中进行修改和测试，大大节省了我自己编写测试代码的时间。这种“拿来即用”的宝贵资料在其他同类书中是极其罕见的。对于我们这些需要快速落地解决方案的工程师来说，这种高度浓缩的实战经验是无价之宝。这本书更像是一本项目实施手册，而非单纯的参考书。

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在向大数据开发转型的初级工程师，我对“大数据开发工程师系列”这个副标题非常感兴趣。我之前主要做的是传统Web后端开发，对Hadoop和Spark这些大数据框架有所了解，但在底层数据存储和关系型数据库的深度结合方面一直是个盲区。这本书恰好填补了我的知识鸿沟。它不仅讲解了MySQL本身的特性，还花了大量篇幅介绍如何将MySQL数据有效地接入到大数据生态中，比如使用Binlog同步到Kafka，或者通过Sqoop进行ETL操作。这些内容对于构建实时数仓或数据湖的场景至关重要。最让我受益的是关于数据建模的讨论，作者提出了一套在OLTP和OLAP混合负载下进行数据库设计的原则，这让我明白了为什么我们现有的设计在面对报表查询时性能会急剧下降。这本书的实操性很强，我甚至按照书中的步骤搭建了一个小型测试环境，亲手跑了一遍那些高阶的配置和操作，感觉收获是立竿见影的。

评分☆☆☆☆☆

感觉一般般，适合入门的买

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挺好

评分☆☆☆☆☆

纸张有破损，内容适合翻看

评分☆☆☆☆☆

专业图书，正在学习。促销半价很给力。

评分☆☆☆☆☆

不错。。。。

评分☆☆☆☆☆

还有字数限制，才能得豆豆，我的够了吗

评分☆☆☆☆☆

还有字数限制，才能得豆豆，我的够了吗

评分☆☆☆☆☆

挺好

评分☆☆☆☆☆

非常不错的书，值得推荐