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MICK 著，吳炎昌 譯

圖書標籤:

• SQL
• 數據庫
• 進階
• 教程
• 編程
• 數據分析
• SQL Server
• MySQL
• PostgreSQL
• 數據處理

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115470522

版次：1

商品編碼：12245735

包裝：平裝

叢書名： 圖靈程序設計叢書

開本：16開

齣版時間：2017-11-01

用紙：膠版紙

頁數：301

正文語種：中文

編輯推薦

　　數據庫工程師進階中級實用指南
　　挖掘SQL常見技術的新用法
　　基於標準SQL編寫
　　示例程序均可下載
　　本書適閤具有一定SQL編程經驗的工程師閱讀
　　本書特色
　　1.轉變麵嚮過程語言的思維定式，學習SQL常見技術的不同用法，切實提升SQL應用技能
　　2.解析經典文獻，迴顧關係數據庫發展史，從邏輯學、集閤論的角度講述SQL和關係模型的理論，深刻理解麵嚮集閤思維
　　3.講解由淺入深，輔以200多段基於標準SQL編寫的示例代碼和豐富的練習題（包含解答），理論與實踐相結閤，易懂、實用、好操作

內容簡介

　　本書是《SQL基礎教程》作者MICK為誌在嚮中級進階的數據庫工程師編寫的一本SQL技能提升指南。全書可分為兩部分，第一部分介紹瞭SQL語言不同尋常的使用技巧，帶領讀者從SQL常見技術，比如CASE錶達式、自連接、HAVING子句、外連接、關聯子查詢、EXISTS……去探索新發現。這部分不僅穿插講解瞭這些技巧背後的邏輯和相關知識，而且輔以豐富的示例程序，旨在幫助讀者提升編程水平；第二部分著重介紹關係數據庫的發展史，把實踐與理論結閤起來，旨在幫助讀者加深對關係數據庫和SQL語言的理解。此外，每節末尾均設置有練習題，並在書末提供瞭解答，方便讀者檢驗自己對書中知識點的掌握程度。
　　本書適閤具有半年以上SQL使用經驗、已掌握SQL基礎知識和技能、希望提升自己編程水平的讀者閱讀。

作者簡介

MICK（作者），日本知名數據庫工程師，就職於SI企業，緻力於數據倉庫和商業智能的開發。日常除瞭在其個人主頁“關係數據庫的世界”中分享數據庫和SQL的相關技術信息外，還為CodeZine（http://codezine.jp）及IT技術雜誌WEB+DB PRESS撰寫相關技術文章。同時還是《SQL解惑（第2版）》《SQL**指南（第4版）》日文版的譯者。

吳炎昌（譯者），畢業於西北工業大學軟件工程專業。曾供職於日本多傢軟件公司，從事係統開發工作。2015年迴國後加入美團點評，現任係統研發工程師。愛好旅行、電影，以及品嘗各種美食，有一位誌趣相投的伴侶。

目錄

第1章　神奇的SQL
1-1　CASE錶達式 2
▲在SQL裏錶達條件分支 2
練習題 19
1-2　自連接的用法 21
▲麵嚮集閤語言SQL 21
練習題 35
1-3　三值邏輯和NULL 38
▲SQL的溫柔陷阱 38
1-4　HAVING子句的力量 55
▲齣彩的配角 55
練習題 70
1-5　外連接的用法 72
▲SQL的弱點及其趨勢和對策 72
練習題 92
1-6　用關聯子查詢比較行與行 94
▲用SQL進行行與行之間的比較 94
練習題 110
1-7　用SQL進行集閤運算 112
▲SQL和集閤論 112
練習題 128
1-8　EXISTS謂詞的用法 130
▲SQL中的謂詞邏輯 130
練習題 146
1-9　用SQL處理數列 149
▲靈活使用謂詞邏輯 149
練習題 165
1-10　HAVING子句又迴來瞭 167
▲再也不要叫它配角瞭！ 167
練習題 183
1-11　讓SQL飛起來 186
▲簡單的性能優化 186
1-12　SQL編程方法 216
▲確立SQL的編程風格 201


第2章　關係數據庫的世界
2-1　關係數據庫的曆史 216
▲1969年——一切從這裏開始 216
2-2　為什麼叫“關係”模型 222
▲為什麼不叫“錶”模型 222
2-3　開始於關係，結束於關係 229
▲關於封閉世界的幸福 229
2-4　地址這一巨大的怪物 233
▲為什麼關係數據庫裏沒有指針 233
2-5　GROUP BY和PARTITION BY 238
▲物以“類”聚 238
2-6　從麵嚮過程思維嚮聲明式思維、麵嚮集閤思維轉變的7個關鍵點 243
▲畫圓 243
2-7　SQL和遞歸集閤 250
▲SQL和集閤論之間 250
2-8　人類的邏輯學 256
▲淺談邏輯學的曆史 256
2-9　消滅NULL委員會 260
▲全世界的數據庫工程師團結起來！ 260
2-10　SQL中的層級 265
▲嚴格的等級社會 265


第3章　附錄
3-1　習題解答 272
3-2　參考文獻 296

後　記 300

《深入理解數據結構與算法》 前言 在當今信息爆炸的時代，數據以驚人的速度增長，如何高效地組織、存儲、檢索和處理這些數據，成為瞭技術發展的核心挑戰。而數據結構與算法，正是解決這一挑戰的基石。它們是計算機科學的靈魂，是程序員的內功心法，更是構建高效、可擴展、魯棒軟件係統的關鍵。 本書並非旨在教授某一特定數據庫技術的精妙之處，亦非聚焦於SQL語言的各種語法糖和高級特性。相反，我們將深入探究那些構成現代計算機科學理論體係的基石——數據結構與算法。通過對這些底層原理的透徹理解，您將能夠更深層次地洞察軟件的運行機製，從而在麵對復雜問題時，能夠設計齣更優、更具效率的解決方案。 本書的目標讀者是對計算機科學基礎有一定認識，並希望進一步提升自身編程功底和解決問題能力的開發者、學生以及技術愛好者。我們相信，紮實的數據結構與算法基礎，將使您在未來的技術道路上，如虎添翼，遊刃有餘。 第一部分：基礎篇——數據結構的構建基石 第一章：數組與鏈錶——序列化數據的兩種形態 數組： 定義與特性： 連續內存空間，通過索引訪問，查找效率高（O(1)），但插入與刪除操作效率低（O(n)）。 靜態數組與動態數組： 內存分配的靈活性與效率的權衡。 多維數組： 現實世界數據的抽象與錶示。 常見應用場景： 矩陣運算、圖像處理、緩衝區的實現。 鏈錶： 定義與特性： 節點包含數據和指嚮下一個節點的指針，內存非連續，插入與刪除效率高（O(1)），但查找效率低（O(n)）。 單嚮鏈錶： 最基礎的鏈錶結構。 雙嚮鏈錶： 增加逆嚮遍曆能力，操作更靈活。 循環鏈錶： 解決鏈錶尾部連接問題，常用於調度算法。 常見應用場景： 動態內存管理、任務隊列、實現棧和隊列。 數組與鏈錶的比較： 詳細分析兩者的優劣勢，以及在不同場景下的適用性。 第二章：棧與隊列——受限訪問的數據結構 棧 (Stack)： LIFO (Last-In, First-Out) 原則： 後進先齣，如同疊盤子。 基本操作： `push` (入棧), `pop` (齣棧), `peek` (查看棧頂元素)。 實現方式： 基於數組和鏈錶。 常見應用場景： 函數調用棧、錶達式求值、括號匹配、深度優先搜索 (DFS)。 隊列 (Queue)： FIFO (First-In, First-Out) 原則： 先進先齣，如同排隊。 基本操作： `enqueue` (入隊), `dequeue` (齣隊), `peek` (查看隊首元素)。 實現方式： 基於數組和鏈錶。 循環隊列： 解決數組實現隊列時空間浪費的問題。 常見應用場景： 任務調度、廣度優先搜索 (BFS)、消息隊列。 棧與隊列的應用對比： 深入理解它們在不同算法中的作用。 第三章：樹——分層數據的組織 基本概念： 節點、根節點、父節點、子節點、葉子節點、度、高度、深度。 二叉樹： 定義： 每個節點最多有兩個子節點（左子節點和右子節點）。 二叉樹的遍曆： 前序遍曆 (Preorder)、中序遍曆 (Inorder)、後序遍曆 (Postorder)、層序遍曆 (Level Order)。理解不同遍曆順序在特定場景下的應用。 二叉查找樹 (BST)： 定義： 左子樹所有節點的值小於根節點，右子樹所有節點的值大於根節點。 查找、插入、刪除操作： 實現細節與時間復雜度分析。 平衡二叉查找樹 (AVL樹, 紅黑樹)： 解決普通BST在極端情況下退化成鏈錶的問題，保證查找效率（O(log n)）。 堆 (Heap)： 定義： 一種完全二叉樹，滿足堆的性質（最大堆或最小堆）。 最大堆與最小堆： 堆頂元素分彆是最大值或最小值。 堆的插入與刪除： `heapify` 操作的原理。 常見應用場景： 優先隊列、堆排序。 多叉樹： B樹與B+樹： 在數據庫和文件係統中廣泛應用，優化磁盤I/O。 第二部分：進階篇——高效算法的設計哲學 第四章：圖——網絡化數據的錶示與分析 圖的定義與錶示： 頂點 (Vertex) 與邊 (Edge)。 有嚮圖與無嚮圖。 加權圖與無權圖。 鄰接矩陣與鄰接錶： 存儲方式的優劣分析。 圖的遍曆： 深度優先搜索 (DFS)： 遞歸或棧實現，探索路徑。 廣度優先搜索 (BFS)： 隊列實現，按層級搜索。 應用： 連通性判斷、拓撲排序、尋找最短路徑。 最短路徑算法： Dijkstra 算法： 解決單源最短路徑問題（非負權重的圖）。 Bellman-Ford 算法： 解決單源最短路徑問題（允許負權重，檢測負環）。 Floyd-Warshall 算法： 解決所有頂點對之間的最短路徑問題。 最小生成樹算法： Prim 算法。 Kruskal 算法。 其他圖算法： 拓撲排序： 解決有嚮無環圖 (DAG) 的綫性排序問題。 關鍵路徑法 (CPM)： 項目管理中的應用。 第五章：排序算法——數據的秩序之美 冒泡排序 (Bubble Sort)： 簡單易懂，效率低。 選擇排序 (Selection Sort)： 每次選擇最小/最大的元素。 插入排序 (Insertion Sort)： 適用於部分有序的數據。 歸並排序 (Merge Sort)： 分治思想的典範，穩定且高效。 快速排序 (Quick Sort)： 實際應用中最常用的排序算法之一，平均效率高。 堆排序 (Heap Sort)： 利用堆的性質進行排序。 計數排序 (Counting Sort)、桶排序 (Bucket Sort)、基數排序 (Radix Sort)： 非比較排序，在特定數據分布下效率極高。 排序算法的穩定性與時間/空間復雜度分析： 深入理解不同算法的適用場景。 第六章：查找算法——信息的快速定位 綫性查找 (Linear Search)： 遍曆查找，效率最低。 二分查找 (Binary Search)： 適用於有序數組，效率極高 (O(log n))。 哈希查找 (Hash Search)： 哈希函數 (Hash Function)： 將鍵映射到存儲位置。 衝突處理： 鏈地址法、開放地址法（綫性探測、二次探測、雙散列）。 哈希錶 (Hash Table)： 極高的平均查找、插入、刪除效率 (O(1))。 應用： 字典、緩存、數據庫索引。 二分查找樹與哈希錶的比較： 適用場景與性能特點。 第三部分：實戰篇——算法在實踐中的應用 第七章：分治法 (Divide and Conquer) 與 動態規劃 (Dynamic Programming) 分治法： 思想： 將問題分解為若乾個規模更小的子問題，遞歸地解決子問題，然後閤並子問題的解。 經典應用： 歸並排序、快速排序、二分查找。 動態規劃： 思想： 將問題分解為重疊的子問題，並存儲子問題的解，避免重復計算。 關鍵要素： 最優子結構、重疊子問題。 兩種實現方式： 自頂嚮下（帶備忘錄）與自底嚮上（迭代）。 經典問題： 斐波那契數列。 背包問題 (Knapsack Problem)。 最長公共子序列 (LCS)。 矩陣鏈乘法。 最短路徑問題 (如 Floyd-Warshall)。 分治法與動態規劃的界限： 它們之間並非完全獨立，有時可以相互轉化。 第八章：復雜度分析——衡量算法的效率 時間復雜度 (Time Complexity)： 大O符號 (Big O Notation)： 描述算法執行時間隨輸入規模增長的趨勢。 常見復雜度： O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), O(2^n), O(n!)。 最好、最壞、平均情況分析。 空間復雜度 (Space Complexity)： 描述算法運行時占用的內存空間。 原地算法 (In-place Algorithm)。 攤還分析 (Amortized Analysis)： 考慮一係列操作的總成本。 實際意義： 理解算法在處理大規模數據時的錶現，指導性能優化。 第九章：算法設計範式與模式 貪心算法 (Greedy Algorithm)： 思想： 每一步都做齣當前看起來最優的選擇，寄希望於最終能得到全局最優解。 適用場景： 活動選擇問題、霍夫曼編碼、最小生成樹 (Prim, Kruskal)。 與動態規劃的對比。 迴溯算法 (Backtracking)： 思想： 通過嘗試所有可能的路徑，當發現當前路徑無法達到目標時，迴溯到上一步，嘗試其他路徑。 應用： N皇後問題、數獨求解、組閤總和。 分支限界法 (Branch and Bound)： 思想： 類似於迴溯，但在搜索過程中，通過一些剪枝函數來避免搜索那些不可能産生最優解的子空間。 應用： 旅行商問題 (TSP)、0/1背包問題。 第十章：現代算法與未來展望 字符串匹配算法： KMP, Boyer-Moore。 計算幾何算法： Convex Hull, Closest Pair。 並行與分布式算法： 應對海量數據和計算需求。 機器學習中的算法： 神經網絡、支持嚮量機、決策樹等。 量子算法簡介： Shor 算法，Grover 算法。 算法學習的重要性： 持續學習與實踐，是成為優秀工程師的必經之路。 結語 數據結構與算法是計算機科學的基石，它們如同內功心法，賦予瞭程序強大的生命力。掌握瞭它們，您將能夠以更優雅、更高效的方式解決各種復雜問題。本書力求以清晰的邏輯、詳實的案例，帶領您一步步走進這個廣闊而迷人的領域。願您在閱讀本書的過程中，不僅收獲知識，更能激發對計算機科學的無限熱愛與探索精神。

評分☆☆☆☆☆

這本書我剛拿到手，迫不及待地翻閱起來，想著能不能從中找到一些新的SQL技巧，解決我工作中遇到的實際難題。這本書的名字叫《SQL進階教程》，聽起來就很有分量，我一直覺得自己的SQL基礎還算紮實，能寫齣常規的查詢，但碰到一些復雜的需求時，就顯得力不從心瞭。尤其是那些需要深度優化的查詢，或者是在大數據量下如何高效地提取信息，這方麵我總覺得欠缺一些係統性的指導。我希望這本書能幫我打開新的思路，學習一些我之前從未接觸過的概念，比如窗口函數在復雜場景下的應用，或者如何更精細地利用索引來提升查詢性能。我還特彆關注那些關於數據庫設計和調優的內容，因為我知道很多SQL問題根源在於設計的不閤理。如果這本書能提供一些實際的案例分析，並且詳細講解每一步的操作和背後的邏輯，那對我來說將是無價的。我期待著能夠學到一些能讓我眼前一亮、並且能立刻應用到工作中的知識，讓我的SQL能力更上一層樓。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的第一印象是它非常注重基礎的鞏固和拓展。雖然名字叫“進階”，但我認為這恰恰說明它不是那種空洞的理論堆砌，而是希望在讀者具備一定SQL基礎的前提下，進一步深化理解。我剛開始接觸SQL的時候，覺得它很簡單，就是增刪改查，但隨著工作經驗的積纍，我發現事情遠不止於此。很多時候，一個看似簡單的查詢，背後可能涉及多錶聯接、子查詢、聚閤函數等多種操作，而如何將這些組閤起來，並且寫齣既正確又高效的SQL，則是一門藝術。我希望這本書能在這方麵提供一些指導，比如如何更有效地進行多錶關聯，減少不必要的計算，或者如何利用一些高級的聚閤函數來簡化復雜的統計需求。我也對書中所講解的SQL語句的性能優化方麵的內容非常感興趣，因為在實際工作中，性能問題是導緻項目進度的重要瓶頸，如果能學習到一些行之有效的優化方法，那對我的幫助將是巨大的。

評分☆☆☆☆☆

我拿到這本書的時候，就被它厚重的體量和嚴謹的排版所吸引。我一直認為，要想在某個領域有所成就，就必須深入鑽研，而一本好的技術書籍，就像一位經驗豐富的導師，能夠指引我們少走彎路。這本書的名字《SQL進階教程》正是我一直以來所尋找的。我希望它能夠涵蓋SQL的方方麵麵，從基礎概念的深度解析，到各種高級特性的詳細講解。我特彆關注書中所講解的那些能夠提高開發效率和代碼可讀性的技巧，比如如何編寫更簡潔、更易於維護的SQL語句，以及如何利用一些自動化工具來輔助SQL開發。我還對書中關於數據倉庫和商業智能方麵的內容非常感興趣，因為我瞭解到SQL在這些領域有著廣泛的應用，如果能在這方麵有所瞭解，將對我的職業發展非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

這本書帶給我一種全新的學習體驗。它不像我之前看過的很多技術書籍那樣，隻是羅列知識點，而是通過一種循序漸進的方式，引導讀者去理解SQL的深層原理。我一直認為，要真正掌握一門技術，就必須理解它“為什麼”這樣做，而不是僅僅記住“怎麼”做。這本書的優點在於，它能夠把一些看似抽象的概念，用通俗易懂的語言解釋清楚，並且通過大量的實例來加以說明。我特彆喜歡書中所提供的那些實際案例，它們都是從實際工作中提煉齣來的，非常有針對性。我希望通過閱讀這本書，能夠更深入地理解SQL的執行過程，瞭解數據庫是如何解析和執行SQL語句的，這樣我纔能更好地進行性能調優。我還對書中關於數據分析和報錶生成方麵的內容非常感興趣，因為在我的工作中，經常需要從數據庫中提取數據，進行各種分析和報錶製作。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺是，它不僅僅是一本教程，更像是一本SQL開發的“百科全書”。我之前接觸過一些SQL的書籍，但很多都隻是淺嘗輒止，或者過於側重理論，缺乏實踐指導。這本書則不同，它從一開始就強調實踐的重要性，並且提供瞭大量的代碼示例和練習題，幫助讀者鞏固所學知識。我希望通過閱讀這本書，能夠係統地學習SQL的各種高級特性，比如存儲過程、觸發器、遊標等，並且能夠理解它們在實際應用中的場景。我還對書中關於數據庫安全和數據備份恢復方麵的內容非常感興趣，因為這些都是在實際工作中非常重要的環節，如果能掌握相關的知識，將能更好地保障數據的安全。總而言之，我認為這本書是一本非常值得推薦的SQL進階讀物。

評分☆☆☆☆☆

量化交易之路用Python做股票量化分析

評分☆☆☆☆☆

不錯的書

評分☆☆☆☆☆

非常好用，必須推薦

評分☆☆☆☆☆

書很有針對性。

評分☆☆☆☆☆

書 很不錯

評分☆☆☆☆☆

挺好的，下次還可以過來再看看

評分☆☆☆☆☆

書 很不錯

評分☆☆☆☆☆

書的內容很不錯，但發現有語句錯誤

評分☆☆☆☆☆

書 很不錯