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MICK 著，吴炎昌 译

图书标签:

• SQL
• 数据库
• 进阶
• 教程
• 编程
• 数据分析
• SQL Server
• MySQL
• PostgreSQL
• 数据处理

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115470522

版次：1

商品编码：12245735

包装：平装

丛书名： 图灵程序设计丛书

开本：16开

出版时间：2017-11-01

用纸：胶版纸

页数：301

正文语种：中文

编辑推荐

　　数据库工程师进阶中级实用指南
　　挖掘SQL常见技术的新用法
　　基于标准SQL编写
　　示例程序均可下载
　　本书适合具有一定SQL编程经验的工程师阅读
　　本书特色
　　1.转变面向过程语言的思维定式，学习SQL常见技术的不同用法，切实提升SQL应用技能
　　2.解析经典文献，回顾关系数据库发展史，从逻辑学、集合论的角度讲述SQL和关系模型的理论，深刻理解面向集合思维
　　3.讲解由浅入深，辅以200多段基于标准SQL编写的示例代码和丰富的练习题（包含解答），理论与实践相结合，易懂、实用、好操作

内容简介

　　本书是《SQL基础教程》作者MICK为志在向中级进阶的数据库工程师编写的一本SQL技能提升指南。全书可分为两部分，第一部分介绍了SQL语言不同寻常的使用技巧，带领读者从SQL常见技术，比如CASE表达式、自连接、HAVING子句、外连接、关联子查询、EXISTS……去探索新发现。这部分不仅穿插讲解了这些技巧背后的逻辑和相关知识，而且辅以丰富的示例程序，旨在帮助读者提升编程水平；第二部分着重介绍关系数据库的发展史，把实践与理论结合起来，旨在帮助读者加深对关系数据库和SQL语言的理解。此外，每节末尾均设置有练习题，并在书末提供了解答，方便读者检验自己对书中知识点的掌握程度。
　　本书适合具有半年以上SQL使用经验、已掌握SQL基础知识和技能、希望提升自己编程水平的读者阅读。

作者简介

MICK（作者），日本知名数据库工程师，就职于SI企业，致力于数据仓库和商业智能的开发。日常除了在其个人主页“关系数据库的世界”中分享数据库和SQL的相关技术信息外，还为CodeZine（http://codezine.jp）及IT技术杂志WEB+DB PRESS撰写相关技术文章。同时还是《SQL解惑（第2版）》《SQL**指南（第4版）》日文版的译者。

吴炎昌（译者），毕业于西北工业大学软件工程专业。曾供职于日本多家软件公司，从事系统开发工作。2015年回国后加入美团点评，现任系统研发工程师。爱好旅行、电影，以及品尝各种美食，有一位志趣相投的伴侣。

目录

第1章　神奇的SQL
1-1　CASE表达式 2
▲在SQL里表达条件分支 2
练习题 19
1-2　自连接的用法 21
▲面向集合语言SQL 21
练习题 35
1-3　三值逻辑和NULL 38
▲SQL的温柔陷阱 38
1-4　HAVING子句的力量 55
▲出彩的配角 55
练习题 70
1-5　外连接的用法 72
▲SQL的弱点及其趋势和对策 72
练习题 92
1-6　用关联子查询比较行与行 94
▲用SQL进行行与行之间的比较 94
练习题 110
1-7　用SQL进行集合运算 112
▲SQL和集合论 112
练习题 128
1-8　EXISTS谓词的用法 130
▲SQL中的谓词逻辑 130
练习题 146
1-9　用SQL处理数列 149
▲灵活使用谓词逻辑 149
练习题 165
1-10　HAVING子句又回来了 167
▲再也不要叫它配角了！ 167
练习题 183
1-11　让SQL飞起来 186
▲简单的性能优化 186
1-12　SQL编程方法 216
▲确立SQL的编程风格 201


第2章　关系数据库的世界
2-1　关系数据库的历史 216
▲1969年——一切从这里开始 216
2-2　为什么叫“关系”模型 222
▲为什么不叫“表”模型 222
2-3　开始于关系，结束于关系 229
▲关于封闭世界的幸福 229
2-4　地址这一巨大的怪物 233
▲为什么关系数据库里没有指针 233
2-5　GROUP BY和PARTITION BY 238
▲物以“类”聚 238
2-6　从面向过程思维向声明式思维、面向集合思维转变的7个关键点 243
▲画圆 243
2-7　SQL和递归集合 250
▲SQL和集合论之间 250
2-8　人类的逻辑学 256
▲浅谈逻辑学的历史 256
2-9　消灭NULL委员会 260
▲全世界的数据库工程师团结起来！ 260
2-10　SQL中的层级 265
▲严格的等级社会 265


第3章　附录
3-1　习题解答 272
3-2　参考文献 296

后　记 300

《深入理解数据结构与算法》 前言 在当今信息爆炸的时代，数据以惊人的速度增长，如何高效地组织、存储、检索和处理这些数据，成为了技术发展的核心挑战。而数据结构与算法，正是解决这一挑战的基石。它们是计算机科学的灵魂，是程序员的内功心法，更是构建高效、可扩展、鲁棒软件系统的关键。 本书并非旨在教授某一特定数据库技术的精妙之处，亦非聚焦于SQL语言的各种语法糖和高级特性。相反，我们将深入探究那些构成现代计算机科学理论体系的基石——数据结构与算法。通过对这些底层原理的透彻理解，您将能够更深层次地洞察软件的运行机制，从而在面对复杂问题时，能够设计出更优、更具效率的解决方案。 本书的目标读者是对计算机科学基础有一定认识，并希望进一步提升自身编程功底和解决问题能力的开发者、学生以及技术爱好者。我们相信，扎实的数据结构与算法基础，将使您在未来的技术道路上，如虎添翼，游刃有余。 第一部分：基础篇——数据结构的构建基石 第一章：数组与链表——序列化数据的两种形态 数组： 定义与特性： 连续内存空间，通过索引访问，查找效率高（O(1)），但插入与删除操作效率低（O(n)）。 静态数组与动态数组： 内存分配的灵活性与效率的权衡。 多维数组： 现实世界数据的抽象与表示。 常见应用场景： 矩阵运算、图像处理、缓冲区的实现。 链表： 定义与特性： 节点包含数据和指向下一个节点的指针，内存非连续，插入与删除效率高（O(1)），但查找效率低（O(n)）。 单向链表： 最基础的链表结构。 双向链表： 增加逆向遍历能力，操作更灵活。 循环链表： 解决链表尾部连接问题，常用于调度算法。 常见应用场景： 动态内存管理、任务队列、实现栈和队列。 数组与链表的比较： 详细分析两者的优劣势，以及在不同场景下的适用性。 第二章：栈与队列——受限访问的数据结构 栈 (Stack)： LIFO (Last-In, First-Out) 原则： 后进先出，如同叠盘子。 基本操作： `push` (入栈), `pop` (出栈), `peek` (查看栈顶元素)。 实现方式： 基于数组和链表。 常见应用场景： 函数调用栈、表达式求值、括号匹配、深度优先搜索 (DFS)。 队列 (Queue)： FIFO (First-In, First-Out) 原则： 先进先出，如同排队。 基本操作： `enqueue` (入队), `dequeue` (出队), `peek` (查看队首元素)。 实现方式： 基于数组和链表。 循环队列： 解决数组实现队列时空间浪费的问题。 常见应用场景： 任务调度、广度优先搜索 (BFS)、消息队列。 栈与队列的应用对比： 深入理解它们在不同算法中的作用。 第三章：树——分层数据的组织 基本概念： 节点、根节点、父节点、子节点、叶子节点、度、高度、深度。 二叉树： 定义： 每个节点最多有两个子节点（左子节点和右子节点）。 二叉树的遍历： 前序遍历 (Preorder)、中序遍历 (Inorder)、后序遍历 (Postorder)、层序遍历 (Level Order)。理解不同遍历顺序在特定场景下的应用。 二叉查找树 (BST)： 定义： 左子树所有节点的值小于根节点，右子树所有节点的值大于根节点。 查找、插入、删除操作： 实现细节与时间复杂度分析。 平衡二叉查找树 (AVL树, 红黑树)： 解决普通BST在极端情况下退化成链表的问题，保证查找效率（O(log n)）。 堆 (Heap)： 定义： 一种完全二叉树，满足堆的性质（最大堆或最小堆）。 最大堆与最小堆： 堆顶元素分别是最大值或最小值。 堆的插入与删除： `heapify` 操作的原理。 常见应用场景： 优先队列、堆排序。 多叉树： B树与B+树： 在数据库和文件系统中广泛应用，优化磁盘I/O。 第二部分：进阶篇——高效算法的设计哲学 第四章：图——网络化数据的表示与分析 图的定义与表示： 顶点 (Vertex) 与边 (Edge)。 有向图与无向图。 加权图与无权图。 邻接矩阵与邻接表： 存储方式的优劣分析。 图的遍历： 深度优先搜索 (DFS)： 递归或栈实现，探索路径。 广度优先搜索 (BFS)： 队列实现，按层级搜索。 应用： 连通性判断、拓扑排序、寻找最短路径。 最短路径算法： Dijkstra 算法： 解决单源最短路径问题（非负权重的图）。 Bellman-Ford 算法： 解决单源最短路径问题（允许负权重，检测负环）。 Floyd-Warshall 算法： 解决所有顶点对之间的最短路径问题。 最小生成树算法： Prim 算法。 Kruskal 算法。 其他图算法： 拓扑排序： 解决有向无环图 (DAG) 的线性排序问题。 关键路径法 (CPM)： 项目管理中的应用。 第五章：排序算法——数据的秩序之美 冒泡排序 (Bubble Sort)： 简单易懂，效率低。 选择排序 (Selection Sort)： 每次选择最小/最大的元素。 插入排序 (Insertion Sort)： 适用于部分有序的数据。 归并排序 (Merge Sort)： 分治思想的典范，稳定且高效。 快速排序 (Quick Sort)： 实际应用中最常用的排序算法之一，平均效率高。 堆排序 (Heap Sort)： 利用堆的性质进行排序。 计数排序 (Counting Sort)、桶排序 (Bucket Sort)、基数排序 (Radix Sort)： 非比较排序，在特定数据分布下效率极高。 排序算法的稳定性与时间/空间复杂度分析： 深入理解不同算法的适用场景。 第六章：查找算法——信息的快速定位 线性查找 (Linear Search)： 遍历查找，效率最低。 二分查找 (Binary Search)： 适用于有序数组，效率极高 (O(log n))。 哈希查找 (Hash Search)： 哈希函数 (Hash Function)： 将键映射到存储位置。 冲突处理： 链地址法、开放地址法（线性探测、二次探测、双散列）。 哈希表 (Hash Table)： 极高的平均查找、插入、删除效率 (O(1))。 应用： 字典、缓存、数据库索引。 二分查找树与哈希表的比较： 适用场景与性能特点。 第三部分：实战篇——算法在实践中的应用 第七章：分治法 (Divide and Conquer) 与 动态规划 (Dynamic Programming) 分治法： 思想： 将问题分解为若干个规模更小的子问题，递归地解决子问题，然后合并子问题的解。 经典应用： 归并排序、快速排序、二分查找。 动态规划： 思想： 将问题分解为重叠的子问题，并存储子问题的解，避免重复计算。 关键要素： 最优子结构、重叠子问题。 两种实现方式： 自顶向下（带备忘录）与自底向上（迭代）。 经典问题： 斐波那契数列。 背包问题 (Knapsack Problem)。 最长公共子序列 (LCS)。 矩阵链乘法。 最短路径问题 (如 Floyd-Warshall)。 分治法与动态规划的界限： 它们之间并非完全独立，有时可以相互转化。 第八章：复杂度分析——衡量算法的效率 时间复杂度 (Time Complexity)： 大O符号 (Big O Notation)： 描述算法执行时间随输入规模增长的趋势。 常见复杂度： O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), O(2^n), O(n!)。 最好、最坏、平均情况分析。 空间复杂度 (Space Complexity)： 描述算法运行时占用的内存空间。 原地算法 (In-place Algorithm)。 摊还分析 (Amortized Analysis)： 考虑一系列操作的总成本。 实际意义： 理解算法在处理大规模数据时的表现，指导性能优化。 第九章：算法设计范式与模式 贪心算法 (Greedy Algorithm)： 思想： 每一步都做出当前看起来最优的选择，寄希望于最终能得到全局最优解。 适用场景： 活动选择问题、霍夫曼编码、最小生成树 (Prim, Kruskal)。 与动态规划的对比。 回溯算法 (Backtracking)： 思想： 通过尝试所有可能的路径，当发现当前路径无法达到目标时，回溯到上一步，尝试其他路径。 应用： N皇后问题、数独求解、组合总和。 分支限界法 (Branch and Bound)： 思想： 类似于回溯，但在搜索过程中，通过一些剪枝函数来避免搜索那些不可能产生最优解的子空间。 应用： 旅行商问题 (TSP)、0/1背包问题。 第十章：现代算法与未来展望 字符串匹配算法： KMP, Boyer-Moore。 计算几何算法： Convex Hull, Closest Pair。 并行与分布式算法： 应对海量数据和计算需求。 机器学习中的算法： 神经网络、支持向量机、决策树等。 量子算法简介： Shor 算法，Grover 算法。 算法学习的重要性： 持续学习与实践，是成为优秀工程师的必经之路。 结语 数据结构与算法是计算机科学的基石，它们如同内功心法，赋予了程序强大的生命力。掌握了它们，您将能够以更优雅、更高效的方式解决各种复杂问题。本书力求以清晰的逻辑、详实的案例，带领您一步步走进这个广阔而迷人的领域。愿您在阅读本书的过程中，不仅收获知识，更能激发对计算机科学的无限热爱与探索精神。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象是它非常注重基础的巩固和拓展。虽然名字叫“进阶”，但我认为这恰恰说明它不是那种空洞的理论堆砌，而是希望在读者具备一定SQL基础的前提下，进一步深化理解。我刚开始接触SQL的时候，觉得它很简单，就是增删改查，但随着工作经验的积累，我发现事情远不止于此。很多时候，一个看似简单的查询，背后可能涉及多表联接、子查询、聚合函数等多种操作，而如何将这些组合起来，并且写出既正确又高效的SQL，则是一门艺术。我希望这本书能在这方面提供一些指导，比如如何更有效地进行多表关联，减少不必要的计算，或者如何利用一些高级的聚合函数来简化复杂的统计需求。我也对书中所讲解的SQL语句的性能优化方面的内容非常感兴趣，因为在实际工作中，性能问题是导致项目进度的重要瓶颈，如果能学习到一些行之有效的优化方法，那对我的帮助将是巨大的。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我一种全新的学习体验。它不像我之前看过的很多技术书籍那样，只是罗列知识点，而是通过一种循序渐进的方式，引导读者去理解SQL的深层原理。我一直认为，要真正掌握一门技术，就必须理解它“为什么”这样做，而不是仅仅记住“怎么”做。这本书的优点在于，它能够把一些看似抽象的概念，用通俗易懂的语言解释清楚，并且通过大量的实例来加以说明。我特别喜欢书中所提供的那些实际案例，它们都是从实际工作中提炼出来的，非常有针对性。我希望通过阅读这本书，能够更深入地理解SQL的执行过程，了解数据库是如何解析和执行SQL语句的，这样我才能更好地进行性能调优。我还对书中关于数据分析和报表生成方面的内容非常感兴趣，因为在我的工作中，经常需要从数据库中提取数据，进行各种分析和报表制作。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本书的时候，就被它厚重的体量和严谨的排版所吸引。我一直认为，要想在某个领域有所成就，就必须深入钻研，而一本好的技术书籍，就像一位经验丰富的导师，能够指引我们少走弯路。这本书的名字《SQL进阶教程》正是我一直以来所寻找的。我希望它能够涵盖SQL的方方面面，从基础概念的深度解析，到各种高级特性的详细讲解。我特别关注书中所讲解的那些能够提高开发效率和代码可读性的技巧，比如如何编写更简洁、更易于维护的SQL语句，以及如何利用一些自动化工具来辅助SQL开发。我还对书中关于数据仓库和商业智能方面的内容非常感兴趣，因为我了解到SQL在这些领域有着广泛的应用，如果能在这方面有所了解，将对我的职业发展非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书我刚拿到手，迫不及待地翻阅起来，想着能不能从中找到一些新的SQL技巧，解决我工作中遇到的实际难题。这本书的名字叫《SQL进阶教程》，听起来就很有分量，我一直觉得自己的SQL基础还算扎实，能写出常规的查询，但碰到一些复杂的需求时，就显得力不从心了。尤其是那些需要深度优化的查询，或者是在大数据量下如何高效地提取信息，这方面我总觉得欠缺一些系统性的指导。我希望这本书能帮我打开新的思路，学习一些我之前从未接触过的概念，比如窗口函数在复杂场景下的应用，或者如何更精细地利用索引来提升查询性能。我还特别关注那些关于数据库设计和调优的内容，因为我知道很多SQL问题根源在于设计的不合理。如果这本书能提供一些实际的案例分析，并且详细讲解每一步的操作和背后的逻辑，那对我来说将是无价的。我期待着能够学到一些能让我眼前一亮、并且能立刻应用到工作中的知识，让我的SQL能力更上一层楼。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是，它不仅仅是一本教程，更像是一本SQL开发的“百科全书”。我之前接触过一些SQL的书籍，但很多都只是浅尝辄止，或者过于侧重理论，缺乏实践指导。这本书则不同，它从一开始就强调实践的重要性，并且提供了大量的代码示例和练习题，帮助读者巩固所学知识。我希望通过阅读这本书，能够系统地学习SQL的各种高级特性，比如存储过程、触发器、游标等，并且能够理解它们在实际应用中的场景。我还对书中关于数据库安全和数据备份恢复方面的内容非常感兴趣，因为这些都是在实际工作中非常重要的环节，如果能掌握相关的知识，将能更好地保障数据的安全。总而言之，我认为这本书是一本非常值得推荐的SQL进阶读物。

评分☆☆☆☆☆

很好的，很不错的额，有所帮助

评分☆☆☆☆☆

不错 看起来轻松 好懂

评分☆☆☆☆☆

数据库工程师进阶中级实用指南挖掘SQL常见技术的新用法基于标准SQL编写示例程序均可下载本书适合具有一定SQL编程经验的工程师阅读本书特色1.转变面向过程语言的思维定

评分☆☆☆☆☆

非常好用，必须推荐

评分☆☆☆☆☆

不错 看起来轻松 好懂

评分☆☆☆☆☆

之前看过同一作者的基础教程，感觉很不错，这一本的收获也很大

评分☆☆☆☆☆

还没有看，但是相信图灵推荐

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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