奇迹小说
数据库应用实战

数据库应用实战

作者: 张粤磊

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已完结现代当代当代文学
作品简介

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、SQL Server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SQL Server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。

目录 (204章)
倒序
正文
第1部分 数据库技术概述1.1 基本概念1.2 数据存储发展历史1.3 技术与时代业务1.4 非关系型数据库1.5 小结2.1 数据库模型2.2 数据库模式2.3 数据库存储设计2.4 数据库计算引擎2.5 数据库安全设计2.6 数据库管理2.7 数据库设计及上线2.8 小结第2部分 关系型数据库技术应用3.1.1 MySQL的商业应用环境3.1.2 MySQL在个人技能知识体系中的作用3.1.3 MySQL基础定义3.2.1 在Windows平台上的安装和配置3.2.2 在Linux平台上的安装和配置3.3.1 数据库架构体系3.3.2 数据库存储引擎3.3.3 安全可用性架构体系3.3.4 可扩展性架构体系3.4 业务应用开发3.4.1 创建数据库和表3.4.2 新增和修改字段3.4.3 数据类型及数据操作3.4.4 数据函数定义及操作3.4.5 数据库备份和恢复3.5 Python操作示例3.6 小结4.1 业务应用场景4.2 安装配置4.2.1 在Windows平台上安装和配置Oracle4.2.2 登录Oracle4.2.3 在Linux平台上安装Oracle4.3 架构设计4.3.2 应用结构4.3.3 物理存储结构4.3.4 逻辑存储结构4.3.5 内存结构和后台进程4.4.1 数据库模式对象4.4.2 PL/SQL编程4.4.3 安全管理4.4.4 全文检索4.4.5 数据备份和恢复4.5 Python操作示例4.6 小结5.1 业务应用场景5.2.1 在WindowsServer环境下安装和配置SQLServer5.2.2 安装SSMS模块5.2.3 启动和关闭服务5.3.1 系统数据库及数据库文件5.3.2 对BI及JSON格式的支持5.3.3 AlwaysOn高可用性设计5.3.4 数据虚拟化5.3.5 SQLServer大数据集群5.4.1 创建数据库和表5.4.2 定义数据约束5.4.3 T-SQL语句及数据库对象5.4.4 事务处理、数据运维5.4.5 安全性管理5.4.6 CLR与全文检索5.4.7 云端数据库AzureSQL简介5.5 Python操作示例5.6 小结6.1 业务应用场景6.2 安装配置6.2.1 在Windows平台上安装和配置PostgreSQL6.2.2 启动及验证数据库服务6.2.3 在Linux平台上安装PostgreSQL6.3.1 物理结构和逻辑结构6.3.2 进程和内存组织6.3.3 数据库高可用方案6.4.1 数据类型6.4.2 psql工具使用简介6.4.3 数据库、表、视图和模式6.4.5 表复制、继承及分区表6.4.6 SQL高级特性6.4.7 函数、过程和触发器6.4.8 安全管理6.4.9 数据备份与还原6.5 Python操作示例6.6 小结第3部分 NoSQL数据库技术应用7.1 业务应用场景7.2.1 在Windows平台上安装并启动Redis7.2.2 在Linux平台上安装并启动Redis7.3.1 冗余存储7.3.2 故障恢复7.3.3 集群7.3.4 核心组件7.4 业务应用开发7.4.1 字符串类型7.4.2 列表类型7.4.3 哈希类型7.4.4 集合类型7.4.6 数据持久化、数据生命周期及事务操作7.4.7 消息队列和订阅/发布模式7.5 Python操作示例7.6 小结8.1 业务应用场景8.2 安装配置8.2.1 在Windows平台上安装、配置并启动MongoDB8.2.2 在Linux平台上安装并启动MongoDB8.2.3 关闭MongoDB服务8.3 架构设计8.4.1 基本概念8.4.2 数据的创建、删除和修改8.4.3 数据查询和索引8.4.4 聚合8.5 Python操作示例8.6 小结9.1 业务应用场景9.2.1 Hadoop的安装、配置和验证9.2.2 ZooKeeper的安装、配置和验证9.2.3 HBase的安装和配置9.3.1 Hadoop数据存储格式及计算框架9.3.2 HBase分布式设计9.3.3 HBase的核心概念9.4.1 创建表及插入数据9.4.2 按照行键值检索9.4.3 扫描检索9.4.4 删除表数据9.5 Python操作示例9.6 小结10.1 业务应用场景10.2.1 Hive的安装和配置10.2.2 Hive的使用10.3 架构设计10.4.1 数据类型、创建表10.4.2 对表数据的基本操作10.4.3 加载数据10.4.4 数据清洗和数据转换10.4.5 系统函数和自定义函数10.4.6 Hive/HBase数据转换10.5 Python操作示例10.6 小结11.1 业务应用场景11.2.1 在Windows平台上安装、配置并启动Cassandra11.2.2 在Linux平台上安装并启动Cassandra11.2.3 客户端工具11.3 架构设计11.3.1 架构组件11.3.2 逻辑模型11.4.1 基本数据类型11.4.2 数据定义语句11.4.3 数据操作语句11.4.4 数据检索、索引、视图11.4.5 操作集合类型11.4.6 操作自定义类型11.5 Python操作示例11.6 小结12.1 业务应用场景12.2.1 在Windows平台上安装并启动Elasticsearch12.2.2 集成IK中文分词器12.2.3 安装Kibana可视化管理工具12.3.1 几个核心概念12.3.2 分布式设计12.4.1 创建索引12.4.2 添加文档12.4.3 更新和删除文档12.4.4 查询文档12.4.5 索引管理12.4.6 分析和中文分词12.5 Python操作示例12.6 小结第4部分 其他类型数据库技术应用13.1 业务应用场景13.2 安装配置13.2.1 在Windows平台上安装并启动SQLite13.2.2 创建数据库和附加、分离数据库13.3 架构设计13.4.1 数据类型和运算符13.4.2 创建表及数据的增、删、改13.4.4 视图、触发器和事务处理13.4.5 导出/导入及备份/恢复数据13.5 Python操作示例13.6 小结14.1 业务应用场景14.2.1 Neo4j产品线简介14.2.2 在Windows平台上安装和配置Neo4j社区版14.2.3 使用数据浏览器创建第一个节点14.3.1 图的几个核心概念14.3.2 存储模型14.4.1 数据类型、运算符及函数14.4.2 Cypher语言14.4.3 创建节点、关系14.4.4 更新节点、关系的属性14.4.5 删除节点、关系的属性14.4.6 检索节点及寻路14.4.7 索引和约束14.4.8 数据备份和恢复14.5 Python操作示例14.6 小结15.1 业务应用场景15.2.1 TDengine产品线简介15.2.2 在Windows平台上安装TDengine社区版15.3.2 TDengine的架构设计原理15.3.3 TDengine的数据存储模型15.4 业务应用开发15.5 Python操作示例15.6 小结
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