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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。

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Oracle	64
4.2.2  登录Oracle	68
4.2.3  在Linux平台上安装Oracle	70
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 Server	90
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PostgreSQL	126
6.2.2  启动及验证数据库服务	127
6.2.3  在Linux平台上安装PostgreSQL	129
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Redis	168
7.2.2  在Linux平台上安装并启动Redis	170
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MongoDB	187
8.2.2  在Linux平台上安装并启动MongoDB	189
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Cassandra	240
11.2.2  在Linux平台上安装并启动Cassandra	243
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Elasticsearch	253
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SQLite	282
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

前    言
当今社会，数据已经成为各行各业中除资金以外的另一种“血液”。对于很多公司或实体来说，数据就是其核心资产。围绕数据展开的数据采集、数据处理、数据存储、数据展示及数据治理等应用技术，更是层出不穷。实现数据存储的主要方式就是采用数据库技术。本书主要介绍几种流行的关系型数据库和非关系型数据库。
数据库技术起源于20世纪60年代，关系型数据库是其中的重要分支，也是目前使用范围最广的数据库类型，产生了一大批商用数据库软件系统。本书介绍了4种关系型数据库。各种关系型数据库系统设计的理论基础是一致的，因此它们的使用方法基本相同。本书在讲解这4种数据库时主要突出它们之间的差异。对于相同的部分，只分列在不同的数据库中介绍，这样不仅可以节省篇幅，还可以留给读者一些自学的空间。
非关系型数据库基本上是面向特定领域的，有的用来突出高性能，有的用来解决大数据的问题，有的就是搜索引擎。本书介绍其中的9种，虽然介绍每种数据库的篇幅不一样，但主要讲解的都是基本用法。关系型数据库知识属于IT从业人员的“标准配置”，必须掌握。对于非关系型数据库，读者可以选择其中几种进行深入了解，其他的作为扩充知识，在有了具体项目场景时再做实际应用。
“君子不器”通常的解释是人不要拘泥于单一的技能或本领。数据库技术在IT技术结构中占有很重要的比例，如果缺失了，就不是一名合格的从业人员。虽然关系型数据库技术非常成熟和易用，但是由于新技术不断迭代和升级，其功能也在不断更新和完善，因此要求使用者必须持续关注其发展动向。非关系型数据库大多是开源的，如果想深入理解，那么可以从读源码开始；如果只是为了某个项目使用，那么只了解其大概用法即可。
由于几位作者都具有一定年限的IT从业经验，因此本书的内容偏重应用和操作，可能缺乏系统性或完整性，读者在阅读时可将数据库手册类型的书籍作为补充。

刘未昕  2023年6月于上海

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数据库应用实战