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齣版社： 機械工業齣版社
ISBN：9787111597308
商品編碼：28318300237
叢書名： 數據庫技術叢書
齣版時間：2018-05-01
具體描述
| 書[0名0]： | SQL應用及誤區分析|7991374 |
| 圖書定價： | 59元 |
| 圖書作者： | 張振磊 |
| 齣版社： | 機械工業齣版社 |
| 齣版日期： | 2018/5/1 0:00:00 |
| ISBN號： | 9787111597308 |
| 開本： | 16開 |
| 頁數： | 0 |
| 版次： | 1-1 |
| 內容簡介 |
| 共分為十四章，由易到難，逐步講解SQL語句的應用。其中，第<一>章介紹瞭SQL概述，第二章簡單介紹瞭SCOTT模式，第三章到第六章，分彆介紹瞭SQL常用的增刪改查知識。第七章到第十二章分彆介紹瞭常用的數據庫對象，包含瞭視圖、索引、約束、觸發器、存儲過程和函數。第十三章介紹瞭非常重要的事務知識。第十四章對SQL SERVER數據庫和ORACLE數據庫中存在的一些差異進行瞭舉例比較。本書既適閤SQL的初學者，又可幫助中高級讀者對SQL有一個嶄新的理解。 |
| 編輯推薦 |
| 隨著社會的進步及信息技術的革新，“大數據時代”企業內部的業務數據量逐年呈指數增長。SQL一方麵是信息管理係統重要的利器，另一方麵係統性能問題也影響著眾多的企業。因此，要求程序員不僅會用SQL，更要用好SQL。 基於數百次一綫項目開發與實施的經驗沉澱，案例豐富 對實際項目中常見的使用誤區進行瞭深入的分析解讀 兼容SQL Server數據庫和Oracle數據庫 比較瞭SQL Server數據庫與Oracle數據庫的差異 深入剖析瞭索引及事務 |
| 目錄 |
推薦序 前言 [第]1章 SQL概述1 1.1 DML1 1.2 DDL1 1.3 TCL2 1.4 DCL2 1.5 總結2 第2章 SCOTT模式4 2.1 DEPT5 2.2 EMP7 2.3 SALGRADE10 2.4 BONUS11 2.5 總結12 第3章 新增語句13 3.1 單行新增13 3.1.1 values單行新增14 3.1.2 select單行新增16 3.2 建錶新增18 3.3 查詢結果新增20 3.4 常見誤區分析21 3.4.1 曆史數據轉移引起的問題21 3.4.2 values單行新增不要省略列名24 3.5 總結25 第4章 刪除語句26 4.1 delete語法26 4.1.1 直接刪除錶中記錄26 4.1.2 基於其他錶刪除錶中記錄27 4.2 truncate語法28 4.3 誤刪數據恢復29 4.4 誤刪對象恢復30 4.5 常見誤區分析31 4.5.1 慎用delete31 4.5.2 畫蛇添足32 4.6 總結32 第5章 更新語句33 5.1 update語法33 5.2 單錶更新33 5.3 錶關聯更新35 5.4 常見誤區分析36 5.4.1 注意錶關聯更新36 5.4.2 注意數據類型38 5.5 總結39 第6章 查詢語句40 6.1 查詢語句的語法40 6.2 where子句中常用的運算符41 6.2.1 算術運算符42 6.2.2 邏輯運算符43 6.2.3 比較運算符44 6.2.4 優先級50 6.3 分組51 6.3.1 分組函數51 6.3.2 創建組52 6.4 排序52 6.5 空值56 6.6 多錶連接56 6.6.1 交叉連接57 6.6.2 非等值連接58 6.6.3 等值連接之內連接59 6.6.4 等值連接之外連接60 6.6.5 等值連接之自連接64 6.6.6 等值連接之自然連接66 6.7 集閤運算67 6.7.1 並集67 6.7.2 交集68 6.7.3 差集69 6.8 子查詢70 6.8.1 多行單列子查詢70 6.8.2 多行多列子查詢72 6.8.3 單行單列子查詢72 6.8.4 單行多列子查詢73 6.8.5 內聯視圖74 6.8.6 關聯子查詢74 6.9 彆名76 6.9.1 錶彆名77 6.9.2 列彆名77 6.10 常見誤區分析79 6.10.1 count爭議79 6.10.2 null的比較80 6.10.3 單行子查詢返迴多行82 6.10.4 分組函數的嵌套83 6.10.5 not in84 6.10.6 with（nolock）86 6.10.7 with（readpast）88 6.10.8 max用於字符型屬性89 6.11 總結91 第7章 視圖92 7.1 視圖語法92 7.1.1 創建語法92 7.1.2 修改語法93 7.1.3 刪除語法93 7.2 視圖舉例94 7.3 視圖的作用95 7.3.1 定製用戶數據95 7.3.2 復雜查詢簡單化96 7.4 簡單視圖97 7.5 復雜視圖97 7.6 鍵值保存錶97 7.7 隻讀視圖98 7.8 with check option98 7.9 物化視圖101 7.9.1 創建時生成數據選項101 7.9.2 刷新方式102 7.9.3 數據刷新的時間102 7.9.4 物化視圖索引103 7.9.5 物化視圖舉例103 7.10 索引視圖106 7.11 常見誤區分析107 7.11.1 單張錶組成的視圖可以更新107 7.11.2 多張錶組成的視圖不能更新109 7.12 總結111 第8章 索引112 8.1 索引語法113 8.1.1 創建語法113 8.1.2 刪除語法113 8.2 B-Tree索引113 8.3 聚集索引122 8.4 索引122 8.5 非索引124 8.6 組閤索引124 8.7 反嚮鍵索引125 8.8 函數索引125 8.9 索引組織錶127 8.10 常見誤區128 8.10.1 null全錶掃描128 8.10.2 比較符引起全錶掃描129 8.10.3 引起全錶掃描131 8.10.4 函數造成全錶掃描131 8.10.5 慎用全錶掃描132 8.10.6 組閤索引如何進行索引133 8.11 總結135 第9章 約束136 9.1 約束語法136 9.1.1 創建語法136 9.1.2 刪除語法137 9.2 主鍵約束137 9.3 外鍵約束138 9.4 性約束141 9.5 非空約束142 9.6 check約束143 9.7 默認值約束144 9.8 常見誤區分析146 9.8.1 是否有必要使用外鍵146 9.8.2 程序校驗代替檢查約束146 9.9 總結148 第10章 觸發器149 10.1 觸發器語法149 10.1.1 創建語法149 10.1.2 修改語法150 10.1.3 刪除語法151 10.2 變異錶151 10.3 觸發器內置對象151 10.4 行級觸發器151 10.5 語句級觸發器153 10.6 觸發時間156 10.7 instead of觸發器160 10.8 常見誤區分析162 10.8.1 讀變異錶162 10.8.2 觸發器死循環162 10.9 總結164 第11章 存儲過程165 11.1 存儲過程語法165 11.1.1 創建語法166 11.1.2 修改語法166 11.1.3 刪除語法167 11.2 IN模式參數167 11.3 OUT模式參數169 11.4 刪除存儲過程171 11.5 常見誤區分析171 11.5.1 存儲過程事務控製171 11.5.2 參數名稱引發的事故179 11.6 總結181 第12章 函數183 12.1 係統函數183 12.1.1 字符函數183 12.1.2 數值函數186 12.1.3 日期函數186 12.1.4 null相關的函數189 12.1.5 聚閤函數190 12.1.6 其他常用函數190 12.2 自定義函數191 12.2.1 自定義函數語[0法0]191 12.2.2 SQL Server標量值函數193 12.2.3 SQL Server內聯錶值函數193 12.2.4 SQL Server多語句錶值函數194 12.2.5 Oracle標量值函數194 12.2.6 Oracle錶值函數195 12.3 常見誤區分析196 12.3.1 SQL函數必須有返迴值196 12.3.2 SQL函數中不能進行DML操作198 12.4 總結200 第13章 事務201 13.1 銀行轉賬案例201 13.2 事務的4個屬性204 13.2.1 原子性205 13.2.2 一緻性205 13.2.3 隔離性205 13.2.4 持久性206 13.3 並發引起的問題207 13.3.1 髒讀207 13.3.2 不可重復讀207 13.3.3 幻讀207 13.4 事務隔離級彆208 13.4.1 讀未提交208 13.4.2 讀提交208 13.4.3 重復讀208 13.4.4 序列化209 13.5 事務保存點209 13.6 自治事務210 13.6.1 自治事務用於存儲過程210 13.6.2 自治事務用於觸發器212 13.7 常見誤區分析214 13.7.1 自治事務死鎖214 13.7.2 自治事務獲取主事務的信息214 13.7.3 主事務獲取自治事務的信息216 13.8 總結217 第14章 SQL Server與Oracle的差異219 14.1 前N行219 14.2 字符串拼接220 14.3 獲取係統時間221 14.4 空字符串221 14.5 錶彆[0名0]223 14.6 null值排序224 14.7 update引起 select阻塞225 14.8 SQL、T-SQL和PL/SQL227 14.9 視圖定義中齣現排序227 14.10 對視圖非鍵值保存錶的更新229 14.11 分組函數嵌套231 14.12 內聯視圖232 14.13 關聯錶刪除233 14.14 關聯錶更新234 14.15 自增列235 14.16 總結238 |
| 前言 |
| 在信息管理係統中，SQL語句是非常重要的組成部分。雖然用戶不會直接使用SQL語句操作信息管理係統，但是，信息管理係統必須使用SQL語句去響應用戶的請求。作為信息管理係統的創造者和維護者，每一位相關IT人員都應該能熟練使用SQL。隨著社會的進步以及信息技術的革新，新的信息管理係統業務邏輯變得越來越復雜，業務數據量變得越來越龐大，SQL語句應該引起信息技術從業者的足夠重視。好的SQL語句能夠幫助信息管理係統更穩健地運行，相反，差的SQL語句則將極大地降低信息管理係統運行的效率，從而影響用戶的體驗。 編者自2008年從江南大學計算機科學與技術專業畢業後，一直從事醫院信息管理係統（HIS）的研發與技術支持工作。在近10年的項目實戰中，遇到瞭無數次由於不閤理地使用SQL語句而造成的各種問題。有些性能問題甚至直到係統運行數年，數據量達到一定程度，已經影響用戶日常使用瞭纔被發現。項目組中很多技術支持人員及工程人員對SQL語句沒有足夠的重視，以至於很多不閤理的SQL語句年復一年地齣現在軟件産品中，降低瞭産品的質量。一個好的程序員不是熟練使用開發語言就可以瞭，還要對SQL語句乃至數據庫知識有深入的瞭解。編者憑藉多年的項目實戰經驗，並結閤紮實的理論知識編寫瞭此書，希望能夠幫助更多的讀者學會SQL語句，並能正確、高效地使用它，從而保障信息管理係統高質量、高效率地運行。 不同於一些純理論書，本書在編寫過程中一直秉承理論結閤實踐的原則來介紹SQL語句的應用。並且，用切身體會來分析平常遇到的一些SQL語句的使用誤區，以便讀者更好地理解SQL語句，也希望能夠幫助讀者在以後的工作中避免陷入誤區。本書所講的知識完全來自於編者近年來數百次的項目實戰。由於本書是一本介紹SQL語句的書籍，一些舉例盡量使用標準SQL。標準SQL以外的SQL相關知識，分彆以SQL Server數據庫的T-SQL和Oracle數據庫的PL/SQL來講解。之所以選擇SQL Server數據庫和Oracle數據庫來講解，是因為在信息管理係統領域，SQL Server數據庫和Oracle數據庫具有非常高的市場占有率，而且很多讀者平時接觸最多的也是SQL Server數據庫和Oracle數據庫。 本書講解過程中用到的是Oracle數據庫管理係統中SCOTT模式下的關係模型。該關係模型主要包含4張錶，分彆是EMP（員工錶）、DEPT（部門錶）、SALGRADE（月薪等級錶）以及BONUS（奬金錶）。SCOTT模型是Oracle數據庫安裝過程中默認安裝的一個非常精簡並且容易理解的關係模型，非常適閤SQL語句的學習。本書分彆給齣瞭這4張錶在SQL Server數據庫與Oracle數據庫中的建錶語句，以及基礎數據導入的SQL腳本，後續SQL語句的舉例也基本圍繞這4張錶展開。 本書共分為14章，由易到難，逐步講解SQL語句的應用。其中，第1章是SQL概述；第2章簡單介紹SCOTT模式；第3～6章分彆介紹SQL常用的增刪改查功能；第7～12章分彆介紹常用的數據庫對象，包含視圖、索引、約束、觸發器、存儲過程和函數；第13章介紹非常重要的事務知識；第14章通過示例比較SQL Server數據庫和Oracle數據庫的差異。 本書在編寫過程中得到瞭創業軟件股份有限公司多位領導和同事的支持和幫助，感謝高級副總裁瀋建苗、人力資源總經理於瑤以及研發中心各位同事。 由於編者的精力和水平有限，書中錯誤和疏漏之處在所難免，敬請廣大讀者批評指正。也可將問題以郵件形式發送到編者郵箱：zhangzl@bsoft.com.cn。 |
SQL深度探索：從入門到精通，規避常見陷阱，優化數據庫性能 在這個數據爆炸的時代，掌握強大的數據管理和查詢能力已成為各行各業專業人士不可或缺的技能。SQL（Structured Query Language），作為關係型數據庫的標準語言，其重要性不言而喻。然而，僅僅瞭解SQL的基本語法，遠不足以應對日益復雜的業務需求和海量數據的挑戰。許多人在實際應用中，常常陷入各種誤區，導緻數據庫性能低下，甚至齣現數據錯誤，嚴重影響項目進度和業務成果。 本書旨在為您提供一個全麵、深入且貼閤實際的SQL學習體驗。我們不僅會係統地講解SQL的核心概念和常用語句，更重要的是，我們將聚焦於SQL應用中的常見誤區，並提供切實可行的解決方案和優化建議。這本書不是一本簡單的語法手冊，而是一本幫助您真正理解SQL、駕馭SQL，並將其威力發揮到極緻的實踐指南。 第一部分：SQL基礎與核心概念迴顧 在深入探討高級主題和誤區之前，我們首先會紮實地迴顧SQL的基礎知識，確保讀者對核心概念有清晰的理解。 關係型數據庫模型： 深入理解錶、行、列、主鍵、外鍵、索引等基本概念，以及它們之間的關係。我們將探討不同類型的關係（一對一、一對多、多對多）及其在數據庫設計中的體現。 SQL語言的結構： 剖析SQL語句的組成部分，包括DQL（數據查詢語言）、DML（數據操縱語言）、DDL（數據定義語言）、DCL（數據控製語言）和TCL（事務控製語言）。我們將詳細講解每類語句的語法和用法。 SELECT語句的精髓： 不僅僅是列齣數據，而是深入講解`SELECT`的強大功能，包括`DISTINCT`用於去重，`WHERE`子句的條件過濾，`ORDER BY`進行排序，`GROUP BY`和`HAVING`進行分組聚閤。我們將重點關注不同數據類型在條件篩選和排序中的注意事項。 JOIN操作的奧秘： 理解不同類型的JOIN（INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL OUTER JOIN）在組閤數據時的差異和適用場景。我們將通過大量示例，演示如何正確運用JOIN來高效地連接多個錶，並分析性能瓶頸可能齣現的地方。 子查詢和CTE（通用錶錶達式）： 學習如何利用子查詢和CTE構建更復雜的查詢邏輯，實現數據的嵌套處理和遞歸查詢。我們將探討子查詢在性能上的權衡，以及CTE在提高查詢可讀性方麵的優勢。 聚閤函數與窗口函數： 深入掌握`COUNT`, `SUM`, `AVG`, `MIN`, `MAX`等聚閤函數的使用，並重點介紹SQL中強大的窗口函數（如`ROW_NUMBER`, `RANK`, `DENSE_RANK`, `LAG`, `LEAD`等）。窗口函數能夠實現超越傳統聚閤函數的復雜計算，例如計算纍計值、排名、同比等，極大地提升瞭數據分析的靈活性。 第二部分：SQL應用中的常見誤區分析與規避 本部分是本書的重中之重，我們將直麵SQL應用中普遍存在的陷阱，深入剖析其産生的原因，並提供行之有效的規避策略。 誤區一：對索引的“盲目”信任與誤用 現象： 開發者認為隻要創建瞭索引，查詢就會自動加速，但實際性能並未提升，甚至有所下降。 原因分析： 不恰當的索引選擇： 為不常用於查詢條件的列創建索引；索引字段的基數（distinct values）太低，無法有效縮小查詢範圍。 過多索引： 索引會增加數據插入、更新、刪除的開銷；大量的索引會消耗更多的磁盤空間和內存。 索引失效： 在`WHERE`子句中對索引列使用函數（如`UPPER(column)`），導緻索引無法被使用；使用`OR`連接多個條件，且某些條件不在索引中。 全錶掃描的誤判： 數據庫優化器可能因為某些原因（如數據量小、查詢結果占比例大）選擇全錶掃描，而非使用索引。 規避策略： 理解索引工作原理： 深入瞭解B-tree等索引結構，掌握何時適閤創建索引。 分析查詢語句： 使用`EXPLAIN`（或數據庫特定的分析工具）來理解查詢執行計劃，判斷索引是否被有效利用。 復閤索引的設計： 掌握復閤索引的創建原則，遵循“最左前綴”原則。 避免在查詢條件中使用函數： 考慮將函數應用移至數據加載階段，或者使用計算列（如果數據庫支持）。 定期審查索引： 刪除冗餘和無用的索引。 誤區二：JOIN操作的性能瓶頸 現象： JOIN操作導緻查詢速度極慢，占用大量係統資源。 原因分析： 錯誤的JOIN類型選擇： 使用`FULL OUTER JOIN`而非`LEFT JOIN`或`INNER JOIN`，導緻生成不必要的數據集。 JOIN條件不佳： JOIN條件字段未建立索引；JOIN條件的數據類型不匹配。 多錶JOIN的復雜性： JOIN的錶過多，導緻笛卡爾積的風險增大。 子查詢作為JOIN條件： 在`ON`子句中使用復雜的子查詢，拖慢整體性能。 規避策略： 選擇最閤適的JOIN類型： 根據業務需求精確選擇JOIN類型。 為JOIN字段建立索引： 確保JOIN關聯的字段上有閤適的索引。 優化JOIN順序： 數據庫優化器通常會嘗試最優的JOIN順序，但有時手動乾預（通過提示或重寫）能帶來提升。 考慮使用CTE或臨時錶： 將中間結果物化，減少重復計算。 謹慎使用``： 隻選擇需要的列，減少數據傳輸量。 誤區三：聚閤與分組的低效實現 現象： `GROUP BY`查詢耗時過長，結果不準確。 原因分析： `GROUP BY`字段過多或不當： `GROUP BY`的字段越多，分組的粒度越細，處理的數據量越大。 `HAVING`子句的濫用： `HAVING`子句是在分組後進行過濾，效率低於在`WHERE`子句中進行過濾。 未有效利用索引： `GROUP BY`的字段未建立索引，或者與`WHERE`條件中的索引不匹配。 規避策略： 優化`GROUP BY`字段： 僅包含必要的聚閤字段。 優先使用`WHERE`過濾： 將盡可能多的過濾條件放在`WHERE`子句中，減少參與分組的數據量。 理解`HAVING`與`WHERE`的區彆： `WHERE`在分組前過濾，`HAVING`在分組後過濾。 考慮使用窗口函數： 對於某些排名、纍計計算場景，窗口函數比`GROUP BY`更高效。 誤區四：事務處理的不當 現象： 數據庫死鎖頻繁發生，數據不一緻，影響並發訪問。 原因分析： 事務粒度過大： 將過多不相關的操作放入同一個事務，增加鎖衝突的可能性。 長時間運行的事務： 占有鎖資源時間過長，阻礙其他事務的執行。 錯誤的隔離級彆設置： 隔離級彆過高導緻性能下降，隔離級彆過低則可能齣現髒讀、不可重復讀等問題。 規避策略： 精簡事務範圍： 隻包含邏輯上緊密關聯的操作。 縮短事務執行時間： 避免在事務中執行耗時操作（如網絡請求、大量I/O）。 理解事務隔離級彆： 根據業務需求選擇閤適的隔離級彆（Read Uncommitted, Read Committed, Repeatable Read, Serializable）。 閤理處理死鎖： 製定死鎖檢測和恢復策略。 誤區五：對SQL注入的輕視 現象： 應用程序遭受SQL注入攻擊，導緻數據泄露、數據篡改甚至係統癱瘓。 原因分析： 直接拼接SQL語句： 將用戶輸入直接拼接到SQL字符串中，未進行任何過濾或轉義。 對輸入類型判斷不足： 未嚴格校驗用戶輸入的閤法性。 規避策略： 使用參數化查詢（Prepared Statements）： 這是最有效、最安全的防範SQL注入的方法。 輸入驗證與過濾： 對用戶輸入進行嚴格的格式、長度、類型檢查，並對特殊字符進行轉義。 最小權限原則： 數據庫用戶隻授予其完成工作所必需的最小權限。 誤區六：數據類型選擇不當 現象： 存儲空間浪費，查詢效率低下，數據精度丟失。 原因分析： 使用過大的數據類型： 如對小數值使用`DECIMAL(18,2)`，對短字符串使用`VARCHAR(255)`。 不恰當的日期/時間類型： 使用`VARCHAR`存儲日期，導緻排序和比較睏難。 數值與字符串混用： 在數值字段存儲字符串，或反之。 規避策略： 精確選擇數據類型： 根據實際數據的範圍和精度選擇最小且閤適的數據類型。 規範使用日期/時間類型： 使用數據庫提供的日期和時間類型。 避免隱式類型轉換： 顯式地進行類型轉換，避免性能損耗和潛在錯誤。 誤區七：不必要的冗餘設計 現象： 數據更新睏難，數據一緻性難以保證，存儲空間浪費。 原因分析： 數據重復存儲： 同一個信息在多個錶中重復齣現。 缺乏規範： 數據模型設計不嚴謹。 規避策略： 遵循數據庫範式： 學習和應用數據庫規範化原則（1NF, 2NF, 3NF等）。 閤理使用外鍵約束： 保證數據之間的引用完整性。 視圖和存儲過程的輔助： 通過視圖提供邏輯上的集成，通過存儲過程封裝業務邏輯。 第三部分：SQL性能優化進階 在掌握瞭規避誤區的基本原則後，我們將進一步探討SQL性能優化的高級技巧。 數據庫優化器的工作原理： 瞭解查詢優化器如何解析SQL語句，生成執行計劃，並選擇最優的執行路徑。 `EXPLAIN`命令的深度解析： 學習如何解讀`EXPLAIN`輸齣的各種信息，如`type`, `rows`, `Extra`等，從而 pinpoint 性能瓶頸。 SQL Hints（提示）的使用： 在某些情況下，手動提供優化提示，引導優化器做齣更好的決策。 數據庫的緩存機製： 理解查詢緩存、數據緩存等機製，以及如何通過閤理的查詢設計來提高緩存命中率。 慢查詢日誌的分析與應用： 如何配置和分析慢查詢日誌，及時發現和定位性能問題。 錶分區與分片： 對於超大型數據庫，學習如何通過分區或分片來管理和查詢數據。 存儲過程與函數優化： 編寫高效的存儲過程和函數，減少重復計算和 I/O 操作。 批量操作的優化： 如何高效地進行批量插入、更新和刪除。 第四部分：實戰案例分析 本書將穿插大量的實戰案例，涵蓋不同業務場景下的SQL應用難題。我們將逐一剖析這些案例，展示如何運用前麵學到的知識，識彆問題，並給齣最優的解決方案。案例將涵蓋但不限於： 電商平颱的訂單查詢與統計優化。 社交網絡的好友關係與消息推送查詢。 金融行業的交易流水分析與風險控製。 日誌分析係統的海量數據查詢。 ERP係統中復雜的報錶生成。 本書的特色 實踐導嚮： 強調實際應用，通過大量實例和案例來鞏固知識。 誤區聚焦： 專門分析SQL應用中的常見陷阱，幫助讀者少走彎路。 深度解析： 不僅講解“怎麼做”，更深入探討“為什麼這麼做”，讓讀者知其然，更知其所以然。 性能優化： 將性能優化貫穿全書，幫助讀者寫齣高效、可維護的SQL。 全麵覆蓋： 從基礎到高級，從理論到實踐，力求為讀者提供一個完整的SQL學習體係。 無論您是剛接觸SQL的初學者，還是有一定經驗但希望提升技能的開發者、數據分析師，亦或是麵臨數據庫性能挑戰的技術管理者，本書都將是您不可多得的參考指南。掌握SQL的精髓，規避常見的誤區，您將能夠更自信、更高效地處理數據，為您的項目和業務帶來更大的價值。
用戶評價
評分
最近在摺騰一些關於大數據和數據治理的東西，自然而然就接觸到瞭SQL。不過，老實說，SQL這東西雖然看起來簡單，但要用好、用精，感覺還是有挺多門道。很多時候，我寫的SQL能查齣數據，但總覺得效率不高，或者在處理一些特殊情況時會齣現意想不到的問題。我尤其希望找到一本能夠深入講解SQL應用場景，並且能夠點明常見誤區的書籍。《SQL應用及誤區分析》這個名字正是我所尋找的。我希望它能詳細介紹SQL在各種實際應用中的最佳實踐，例如如何設計更優化的查詢語句，如何利用SQL實現復雜的數據分析和挖掘，以及在分布式數據庫環境中SQL的特殊用法。同時，“誤區分析”這個主題讓我非常有興趣，我希望能瞭解在SQL開發過程中，有哪些是大傢普遍會犯的錯誤，以及如何去規避這些錯誤，比如在數據一緻性、事務處理、索引使用等方麵可能存在的陷阱。我期待這本書能成為我提升SQL技能的“點睛之筆”，讓我能夠更自信、更高效地駕馭SQL。
評分最近迷上瞭數據庫，尤其是SQL，但總覺得有些地方理解得不夠透徹，常常在實際操作中遇到一些奇怪的問題，甚至懷疑是不是自己哪裏理解錯瞭。在網上搜尋相關書籍時，無意間看到瞭這本書的推薦，雖然我對“誤區分析”這個詞有點好奇，但更吸引我的是它“SQL應用”這個部分。我希望這本書能幫我深入理解SQL的各種應用場景，不隻是簡單的增刪改查，而是能夠運用SQL解決更復雜的數據分析和管理問題。比如，我一直對窗口函數在實際項目中的應用感到睏惑，不知道在什麼樣的情況下使用最閤適，以及如何寫齣高效的窗口函數語句。另外，對於SQL的性能優化，我也想有更深入的瞭解，比如如何通過索引、查詢重寫等方式來提升SQL的執行效率，尤其是在麵對海量數據時。這本書能否提供一些實用的技巧和方法，讓我能夠寫齣既正確又高效的SQL語句，避免一些常見的性能陷阱，這對我來說非常重要。我期待這本書能夠提供一些“乾貨”，而不是泛泛而談的理論，能讓我學到一些真正能夠解決實際問題的知識。
評分話說迴來，我一直覺得自己對SQL的理解有點“霧裏看花”的感覺。學瞭SQL一段時間，也寫瞭不少SQL語句，但總覺得在某些方麵不夠深入，總感覺有些“懸而未決”的知識點。尤其是涉及到一些高級特性，比如事務的隔離級彆、鎖的機製，還有一些復雜查詢的優化技巧，我總覺得理解得不夠透徹，在實際工作中也常常因為這些問題而吃虧。這本書的名字，《SQL應用及誤區分析》，聽起來就很有針對性。我希望這本書能幫我撥開迷霧，清晰地認識到SQL使用中容易齣現的各種“坑”。比如，很多時候我寫的SQL看似能跑，但性能卻不盡如人意，我希望能在這本書裏找到一些關於SQL性能優化的“秘籍”，知道如何判斷SQL語句的效率，如何通過調整查詢或數據庫結構來提升性能。另外，我也很好奇書中會分析哪些“誤區”，比如數據一緻性問題、並發訪問問題等等，這些都是我在實際開發中經常會遇到的難題。我希望這本書能給我提供一些實實在在的解決方案，讓我能夠寫齣更健壯、更高效的SQL。
評分作為一個技術愛好者，我對互聯網的演進和各種技術的底層原理總是充滿好奇。最近在學習一些數據相關的技術，尤其是SQL，發現它在數據處理和管理方麵的重要性不言而喻。然而，我總覺得市麵上很多SQL教程都流於錶麵，講的都是一些基礎的語法，很少能觸及到SQL在實際復雜場景下的應用以及一些深層次的優化技巧。《SQL應用及誤區分析》這個名字聽起來非常吸引我，我期待它能提供一些不同於傳統教程的視角。我希望能在這本書中深入瞭解SQL在大型項目中的實際應用案例，例如如何設計高效的數據庫 schema，如何編寫能夠應對高並發場景的SQL語句，以及如何利用SQL進行復雜的數據分析和報錶生成。更重要的是，我非常關注“誤區分析”這個部分，希望能夠通過這本書認識到SQL使用過程中容易踩到的“坑”，比如常見的性能瓶頸、數據安全隱患、以及一些容易被忽視的邊界條件。我希望能學習到如何避免這些誤區，從而寫齣更可靠、更高效的SQL代碼，並且對數據庫的整體性能有更深刻的理解。
評分我一直對計算機科學的底層原理和技術架構非常感興趣，尤其是涉及到數據存儲和處理的部分。最近我的工作重心逐漸轉嚮瞭數據分析和挖掘，這讓我更加意識到掌握紮實的SQL基礎是多麼重要。市麵上關於SQL的書籍很多，但很多要麼過於基礎，要麼就過於理論化，很難找到一本既能講透SQL的精髓，又能結閤實際應用場景的書。《SQL應用及誤區分析》這個書名引起瞭我的注意，我猜想它可能不僅僅是教你如何寫SQL，更會深入剖析SQL在實際應用中容易遇到的問題和誤區，幫助讀者規避一些潛在的錯誤，提升SQL的使用效率和準確性。我特彆希望能在這本書裏找到關於SQL性能調優的深入講解，比如如何分析查詢執行計劃，如何選擇閤適的索引策略，以及如何優化復雜查詢的寫法。同時，我也對書中可能涉及到的數據建模、數據庫設計等方麵的知識很期待，畢竟良好的數據結構是高效SQL應用的基礎。我希望這本書能成為我學習SQL過程中一個不可或缺的指導者，讓我能夠更自信地處理各種數據相關的任務。
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