数据库应用实战
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广东广州
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作者张粤磊 等
出版社电子工业
ISBN9787121472299
出版时间2024-02
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定价98元
货号1203203848
上书时间2024-06-09
商品详情
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作者简介
张粤磊河南机电职业学院大数据学院院长，中国教育发展战略学会产教融合专委会理事，CCF（中国计算机学会）大数据专家委员会委员，毕业于中国科技大学，原平安壹钱包大数据架构师。业内知名大数据专家，多部大数据畅销书作者。2016年以来每年都以高级专家和咨询顾问身份深入参与大数据，人工智能技术在行业的落地应用。已交付企业培训数百场，培训学员数万名，在数字应用人才实战型场景型培训培养方面具有丰富的实践经验。刘未昕具备十多年IT研发和项目管理工作经验。使用多种程序设计语言，参与过金融、外汇行业数据仓库和大数据应用研发，曾在高校担任外聘讲师，与他人合著大数据、少儿编程、Python人工智能等方面的书籍。胡振兴计算机应用技术专业硕士学位。已从事十多年IT行业项目研发，曾参与安徽省科技厅软科学项目、安徽电信、山东联通等多个大型项目的研发工作。现从事IT行业的培训与教学工作。杜艺含硕士毕业于香港城市大学商业及数据分析专业，本科毕业于南开大学信息管理与信息系统专业，目前在互联网行业从事数据分析工作。
目录
第1部分 数据库技术概述
第1章 数据库技术的时代背景和发展历史2
1.1 基本概念2
1.2 数据存储发展历史3
1.3 技术与时代业务4
1.4 非关系型数据库5
1.5 小结5
第2章 数据库核心原理和架构设计7
2.1 数据库模型7
2.2 数据库模式8
2.3 数据库存储设计9
2.4 数据库计算引擎10
2.5 数据库安全设计10
2.6 数据库管理11
2.7 数据库设计及上线12
2.8 小结15
第2部分 关系型数据库技术应用
第3章 MySQL数据库实战18
3.1 业务应用场景18
3.1.1 MySQL的商业应用环境18
3.1.2 MySQL在个人技能知识体系中的作用18
3.1.3 MySQL基础定义19
3.2 安装配置20
3.2.1 在Windows平台上的安装和配置20
3.2.2 在Linux平台上的安装和配置25
3.3 架构设计26
3.3.1 数据库架构体系26
3.3.2 数据库存储引擎26
3.3.3 安全可用性架构体系29
3.3.4 可扩展性架构体系30
3.4 业务应用开发31
3.4.1 创建数据库和表31
3.4.2 新增和修改字段37
3.4.3 数据类型及数据操作41
3.4.4 数据函数定义及操作54
3.4.5 数据库备份和恢复59
3.5 Python操作示例60
3.6 小结62
第4章 Oracle数据库实战63
4.1 业务应用场景63
4.2 安装配置63
4.2.1 在Windows平台上安装和配置Oracle64
4.2.2 登录Oracle68
4.2.3 在Linux平台上安装Oracle70
4.3 架构设计70
4.3.1 安装目录结构和系统用户70
4.3.2 应用结构71
4.3.3 物理存储结构72
4.3.4 逻辑存储结构72
4.3.5 内存结构和后台进程73
4.4 业务应用开发74
4.4.1 数据库模式对象74
4.4.2 PL/SQL编程77
4.4.3 安全管理81
4.4.4 全文检索82
4.4.5 数据备份和恢复84
4.5 Python操作示例86
4.6 小结88
第5章 SQL Server数据库实战89
5.1 业务应用场景89
5.2 安装配置90
5.2.1 在Windows Server环境下安装和配置SQL Server90
5.2.2 安装SSMS模块93
5.2.3 启动和关闭服务94
5.3 架构设计95
5.3.1 系统数据库及数据库文件95
5.3.2 对BI及JSON格式的支持97
5.3.3 AlwaysOn高可用性设计97
5.3.4 数据虚拟化98
5.3.5 SQL Server大数据集群100
5.4 业务应用开发101
5.4.1 创建数据库和表101
5.4.2 定义数据约束102
5.4.3 T-SQL语句及数据库对象103
5.4.4 事务处理、数据运维111
5.4.5 安全性管理117
5.4.6 CLR与全文检索120
5.4.7 云端数据库Azure SQL简介121
5.5 Python操作示例121
5.6 小结124
第6章 PostgreSQL数据库实战125
6.1 业务应用场景125
6.2 安装配置126
6.2.1 在Windows平台上安装和配置PostgreSQL126
6.2.2 启动及验证数据库服务127
6.2.3 在Linux平台上安装PostgreSQL129
6.3 架构设计130
6.3.1 物理结构和逻辑结构130
6.3.2 进程和内存组织132
6.3.3 数据库高可用方案132
6.4 业务应用开发134
6.4.1 数据类型134
6.4.2 psql工具使用简介139
6.4.3 数据库、表、视图和模式140
6.4.4 索引和序列144
6.4.5 表复制、继承及分区表148
6.4.6 SQL高级特性151
6.4.7 函数、过程和触发器154
6.4.8 安全管理159
6.4.9 数据备份与还原162
6.5 Python操作示例164
6.6 小结166
第3部分 NoSQL数据库技术应用
第7章 Redis数据库实战168
7.1 业务应用场景168
7.2 安装配置168
7.2.1 在Windows平台上安装并启动Redis168
7.2.2 在Linux平台上安装并启动Redis170
7.3 架构设计171
7.3.1 冗余存储171
7.3.2 故障恢复171
7.3.3 集群171
7.3.4 核心组件172
7.4 业务应用开发173
7.4.1 字符串类型173
7.4.2 列表类型174
7.4.3 哈希类型176
7.4.4 集合类型177
7.4.5 有序集合类型179
7.4.6 数据持久化、数据生命周期及事务操作180
7.4.7 消息队列和订阅/发布模式182
7.5 Python操作示例183
7.6 小结185
第8章 MongoDB数据库实战186
8.1 业务应用场景186
8.2 安装配置186
8.2.1 在Windows平台上安装、配置并启动MongoDB187
8.2.2 在Linux平台上安装并启动MongoDB189
8.2.3 关闭MongoDB服务189
8.3 架构设计190
8.4 业务应用开发191
8.4.1 基本概念191
8.4.2 数据的创建、删除和修改193
8.4.3 数据查询和索引198
8.4.4 聚合201
8.5 Python操作示例202
8.6 小结204
第9章 HBase数据库实战205
9.1 业务应用场景205
9.2 安装配置205
9.2.1 Hadoop的安装、配置和验证205
9.2.2 ZooKeeper的安装、配置和验证208
9.2.3 HBase的安装和配置209
9.3 架构设计210
9.3.1 Hadoop数据存储格式及计算框架210
9.3.2 HBase分布式设计211
9.3.3 HBase的核心概念211
9.4 业务应用开发212
9.4.1 创建表及插入数据212
9.4.2 按照行键值检索214
9.4.3 扫描检索214
9.4.4 删除表数据217
9.5 Python操作示例218
9.6 小结220
第10章 Hive数据库实战221
10.1 业务应用场景221
10.2 安装配置221
10.2.1 Hive的安装和配置221
10.2.2 Hive的使用224
10.3 架构设计225
10.4 业务应用开发226
10.4.1 数据类型、创建表226
10.4.2 对表数据的基本操作229
10.4.3 加载数据230
10.4.4 数据清洗和数据转换231
10.4.5 系统函数和自定义函数234
10.4.6 Hive/HBase数据转换236
10.5 Python操作示例237
10.6 小结238
第11章 Cassandra数据库实战240
11.1 业务应用场景240
11.2 安装配置240
11.2.1 在Windows平台上安装、配置并启动Cassandra240
11.2.2 在Linux平台上安装并启动Cassandra243
11.2.3 客户端工具243
11.3 架构设计244
11.3.1 架构组件244
11.3.2 逻辑模型245
11.4 业务应用开发246
11.4.1 基本数据类型246
11.4.2 数据定义语句247
11.4.3 数据操作语句247
11.4.4 数据检索、索引、视图248
11.4.5 操作集合类型249
11.4.6 操作自定义类型249
11.5 Python操作示例250
11.6 小结252
第12章 Elasticsearch数据库实战253
12.1 业务应用场景253
12.2 安装配置253
12.2.1 在Windows平台上安装并启动Elasticsearch253
12.2.2 集成IK中文分词器254
12.2.3 安装Kibana可视化管理工具255
12.3 架构设计256
12.3.1 几个核心概念256
12.3.2 分布式设计257
12.4 业务应用开发258
12.4.1 创建索引258
12.4.2 添加文档261
12.4.3 更新和删除文档264
12.4.4 查询文档266
12.4.5 索引管理271
12.4.6 分析和中文分词273
12.5 Python操作示例276
12.6 小结279
第4部分 其他类型数据库技术应用
第13章 移动端数据库SQLite实战282
13.1 业务应用场景282
13.2 安装配置282
13.2.1 在Windows平台上安装并启动SQLite282
13.2.2 创建数据库和附加、分离数据库283
13.3 架构设计284
13.4 业务应用开发285
13.4.1 数据类型和运算符285
13.4.2 创建表及数据的增、删、改287
13.4.3 检索、索引、排序和分组289
13.4.4 视图、触发器和事务处理291
13.4.5 导出/导入及备份/恢复数据293
13.5 Python操作示例295
13.6 小结296
第14章 图数据库Neo4j实战297
14.1 业务应用场景297
14.2 安装配置297
14.2.1 Neo4j产品线简介297
14.2.2 在Windows平台上安装和配置Neo4j社区版298
14.2.3 使用数据浏览器创建第一个节点300
14.3 架构设计302
14.3.1 图的几个核心概念302
14.3.2 存储模型303
14.4 业务应用开发304
14.4.1 数据类型、运算符及函数304
14.4.2 Cypher语言306
14.4.3 创建节点、关系306
14.4.4 更新节点、关系的属性308
14.4.5 删除节点、关系的属性308
14.4.6 检索节点及寻路309
14.4.7 索引和约束314
14.4.8 数据备份和恢复316
14.5 Python操作示例321
14.6 小结323
第15章 时序数据库TDengine实战324
15.1 业务应用场景324
15.2 安装配置325
15.2.1 TDengine产品线简介325
15.2.2 在Windows平台上安装TDengine社区版325
15.3 架构设计326
15.3.1 时序数据库设计的几个核心概念326
15.3.2 TDengine的架构设计原理327
15.3.3 TDengine的数据存储模型328
15.4 业务应用开发328
15.5 Python操作示例329
15.6 小结331
内容摘要
本书分为4个部分，第1部分为数据库技术概述，第2部分介绍关系型数据库（包括MySQL、Oracle、SQLServer和PostgreSQL）技术应用，第3部分介绍NoSQL数据库（包括Redis、MongoDB、HBase、Hive、Cassandra和Elasticsearch）技术应用，第4部分介绍其他类型数据库（包括SQLite、Neo4j和TDengine）技术应用。本书按照统一的目录结构对每种数据库进行介绍：先介绍数据库的业务应用场景，再介绍安装配置步骤，接着讲解架构设计和业务应用开发，最后介绍Python操作示例。由于4种关系型数据库中的一些数据对象在使用上有类似之处，因此本书只在一种数据库中进行介绍。例如，触发器和自定义函数只在Oracle中介绍，存储过程和游标只在SQLServer中介绍。各种非关系型数据库之间没有横向可比性，因此主要介绍其独特用法。
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