數據庫應用實戰

本書分為4個部分，第1部分為數據庫技術概述，第2部分介紹關系型數據庫（包括MySQL、Oracle、SQL Server和PostgreSQL）技術應用，第3部分介紹NoSQL數據庫（包括Redis、MongoDB、HBase、Hive、Cassandra和Elasticsearch）技術應用，第4部分介紹其他類型數據庫（包括SQLite、Neo4j和TDengine）技術應用。本書按照統一的目錄結構對每種數據庫進行介紹：先介紹數據庫的業務應用場景，再介紹安裝配置步驟，接著講解架構設計和業務應用開發，最後介紹Python操作示例。由於4種關系型數據庫中的一些數據對象在使用上有類似之處，因此本書只在一種數據庫中進行介紹。例如，觸發器和自定義函數只在Oracle中介紹，存儲過程和光標只在SQL Server中介紹。各種非關系型數據庫之間沒有橫向可比性，因此主要介紹其獨特用法。

第1部分 數據庫技術概述
第1章 數據庫技術的時代背景和發展歷史 2
1.1　基本概念 2
1.2　數據存儲發展歷史 3
1.3　技術與時代業務 4
1.4　非關系型數據庫 5
1.5　小結 5
第2章 數據庫核心原理和架構設計 7
2.1　數據庫模型 7
2.2　數據庫模式 8
2.3　數據庫存儲設計 9
2.4　數據庫計算引擎 10
2.5　數據庫安全設計 10
2.6　數據庫管理 11
2.7　數據庫設計及上線 12
2.8　小結 15
第2部分 關系型數據庫技術應用
第3章 MySQL數據庫實戰 18
3.1　業務應用場景 18
3.1.1 MySQL的商業應用環境 18
3.1.2 MySQL在個人技能知識體系中的作用 18
3.1.3 MySQL基礎定義 19
3.2 安裝配置 20
3.2.1 在Windows平臺上的安裝和配置 20
3.2.2 在Linux平臺上的安裝和配置 25
3.3 架構設計 26
3.3.1 數據庫架構體系 26
3.3.2 數據庫存儲引擎 26
3.3.3 安全可用性架構體系 29
3.3.4 可擴展性架構體系 30
3.4　業務應用開發 31
3.4.1 創建數據庫和表 31
3.4.2 新增和修改字段 37
3.4.3 數據類型及數據操作 41
3.4.4 數據函數定義及操作 54
3.4.5 數據庫備份和恢復 59
3.5 Python操作示例 60
3.6　小結 62
第4章 Oracle數據庫實戰 63
4.1 業務應用場景 63
4.2 安裝配置 63
4.2.1 在Windows平臺上安裝和配置Oracle 64
4.2.2 登錄Oracle 68
4.2.3 在Linux平臺上安裝Oracle 70
4.3 架構設計 70
4.3.1 安裝目錄結構和系統用戶 70
4.3.2 應用結構 71
4.3.3 物理存儲結構 72
4.3.4 邏輯存儲結構 72
4.3.5 內存結構和後台進程 73
4.4 業務應用開發 74
4.4.1 數據庫模式對象 74
4.4.2 PL/SQL編程 77
4.4.3 安全管理 81
4.4.4 全文檢索 82
4.4.5 數據備份和恢復 84
4.5 Python操作示例 86
4.6 小結 88
第5章 SQL Server數據庫實戰 89
5.1 業務應用場景 89
5.2 安裝配置 90
5.2.1 在Windows Server環境下安裝和配置SQL Server 90
5.2.2 安裝SSMS模塊 93
5.2.3 啟動和關閉服務 94
5.3 架構設計 95
5.3.1 系統數據庫及數據庫文件 95
5.3.2 對BI及JSON格式的支持 97
5.3.3 AlwaysOn高可用性設計 97
5.3.4 數據虛擬化 98
5.3.5 SQL Server大數據集群 100
5.4 業務應用開發 101
5.4.1 創建數據庫和表 101
5.4.2 定義數據約束 102
5.4.3 T-SQL語句及數據庫對象 103
5.4.4 事務處理、數據運維 111
5.4.5 安全性管理 117
5.4.6 CLR與全文檢索 120
5.4.7 雲端數據庫Azure SQL簡介 121
5.5 Python操作示例 121
5.6 小結 124
第6章 PostgreSQL數據庫實戰 125
6.1 業務應用場景 125
6.2 安裝配置 126
6.2.1 在Windows平臺上安裝和配置PostgreSQL 126
6.2.2 啟動及驗證數據庫服務 127
6.2.3 在Linux平臺上安裝PostgreSQL 129
6.3 架構設計 130
6.3.1 物理結構和邏輯結構 130
6.3.2 進程和內存組織 132
6.3.3 數據庫高可用方案 132
6.4 業務應用開發 134
6.4.1 數據類型 134
6.4.2 psql工具使用簡介 139
6.4.3 數據庫、表、視圖和模式 140
6.4.4 索引和序列 144
6.4.5 表復制、繼承及分區表 148
6.4.6 SQL高級特性 151
6.4.7 函數、過程和觸發器 154
6.4.8 安全管理 159
6.4.9 數據備份與還原 162
6.5 Python操作示例 164
6.6 小結 166
第3部分 NoSQL數據庫技術應用
第7章 Redis數據庫實戰 168
7.1 業務應用場景 168
7.2 安裝配置 168
7.2.1 在Windows平臺上安裝並啟動Redis 168
7.2.2 在Linux平臺上安裝並啟動Redis 170
7.3 架構設計 171
7.3.1 冗餘存儲 171
7.3.2 故障恢復 171
7.3.3 集群 171
7.3.4 核心組件 172
7.4 業務應用開發 173
7.4.1 字符串類型 173
7.4.2 列表類型 174
7.4.3 哈希類型 176
7.4.4 集合類型 177
7.4.5 有序集合類型 179
7.4.6 數據持久化、數據生命周期及事務操作 180
7.4.7 消息隊列和訂閱/發布模式 182
7.5 Python操作示例 183
7.6 小結 185
第8章 MongoDB數據庫實戰 186
8.1 業務應用場景 186
8.2 安裝配置 186
8.2.1 在Windows平臺上安裝、配置並啟動MongoDB 187
8.2.2 在Linux平臺上安裝並啟動MongoDB 189
8.2.3 關閉MongoDB服務 189
8.3 架構設計 190
8.4 業務應用開發 191
8.4.1 基本概念 191
8.4.2 數據的創建、刪除和修改 193
8.4.3 數據查詢和索引 198
8.4.4 聚合 201
8.5 Python操作示例 202
8.6 小結 204
第9章 HBase數據庫實戰 205
9.1 業務應用場景 205
9.2 安裝配置 205
9.2.1 Hadoop的安裝、配置和驗證 205
9.2.2 ZooKeeper的安裝、配置和驗證 208
9.2.3 HBase的安裝和配置 209
9.3 架構設計 210
9.3.1 Hadoop數據存儲格式及計算框架 210
9.3.2 HBase分佈式設計 211
9.3.3 HBase的核心概念 211
9.4 業務應用開發 212
9.4.1 創建表及插入數據 212
9.4.2 按照行鍵值檢索 214
9.4.3 掃描檢索 214
9.4.4 刪除表數據 217
9.5 Python操作示例 218
9.6 小結 220
第10章 Hive數據庫實戰 221
10.1 業務應用場景 221
10.2 安裝配置 221
10.2.1 Hive的安裝和配置 221
10.2.2 Hive的使用 224
10.3 架構設計 225
10.4 業務應用開發 226
10.4.1 數據類型、創建表 226
10.4.2 對表數據的基本操作 229
10.4.3 加載數據 230
10.4.4 數據清洗和數據轉換 231
10.4.5 系統函數和自定義函數 234
10.4.6 Hive/HBase數據轉換 236
10.5 Python操作示例 237
10.6 小結 238
第11章 Cassandra數據庫實戰 240
11.1 業務應用場景 240
11.2 安裝配置 240
11.2.1 在Windows平臺上安裝、配置並啟動Cassandra 240
11.2.2 在Linux平臺上安裝並啟動Cassandra 243
11.2.3 客戶端工具 243
11.3 架構設計 244
11.3.1 架構組件 244
11.3.2 邏輯模型 245
11.4 業務應用開發 246
11.4.1 基本數據類型 246
11.4.2 數據定義語句 247
11.4.3 數據操作語句 247
11.4.4 數據檢索、索引、視圖 248
11.4.5 操作集合類型 249
11.4.6 操作自定義類型 249
11.5 Python操作示例 250
11.6 小結 252
第12章 Elasticsearch數據庫實戰 253
12.1 業務應用場景 253
12.2 安裝配置 253
12.2.1 在Windows平臺上安裝並啟動Elasticsearch 253
12.2.2 集成IK中文分詞器 254
12.2.3 安裝Kibana可視化管理工具 255
12.3 架構設計 256
12.3.1 幾個核心概念 256
12.3.2 分佈式設計 257
12.4 業務應用開發 258
12.4.1 創建索引 258
12.4.2 添加文檔 261
12.4.3 更新和刪除文檔 264
12.4.4 查詢文檔 266
12.4.5 索引管理 271
12.4.6 分析和中文分詞 273
12.5 Python操作示例 276
12.6 小結 279
第4部分 其他類型數據庫技術應用
第13章 移動端數據庫SQLite實戰 282
13.1 業務應用場景 282
13.2 安裝配置 282
13.2.1 在Windows平臺上安裝並啟動SQLite 282
13.2.2 創建數據庫和附加、分離數據庫 283
13.3 架構設計 284
13.4 業務應用開發 285
13.4.1 數據類型和運算符 285
13.4.2 創建表及數據的增、刪、改 287
13.4.3 檢索、索引、排序和分組 289
13.4.4 視圖、觸發器和事務處理 291
13.4.5 導出/導入及備份/恢復數據 293
13.5 Python操作示例 295
13.6 小結 296
第14章 圖數據庫Neo4j實戰 297
14.1 業務應用場景 297
14.2 安裝配置 297
14.2.1 Neo4j產品線簡介 297
14.2.2 在Windows平臺上安裝和配置Neo4j社區版 298
14.2.3 使用數據瀏覽器創建第一個節點 300
14.3 架構設計 302
14.3.1 圖的幾個核心概念 302
14.3.2 存儲模型 303
14.4 業務應用開發 304
14.4.1 數據類型、運算符及函數 304
14.4.2 Cypher語言 306
14.4.3 創建節點、關系 306
14.4.4 更新節點、關系的屬性 308
14.4.5 刪除節點、關系的屬性 308
14.4.6 檢索節點及尋路 309
14.4.7 索引和約束 314
14.4.8 數據備份和恢復 316
14.5 Python操作示例 321
14.6 小結 323
第15章 時序數據庫TDengine實戰 324
15.1 業務應用場景 324
15.2 安裝配置 325
15.2.1 TDengine產品線簡介 325
15.2.2 在Windows平臺上安裝TDengine社區版 325
15.3 架構設計 326
15.3.1 時序數據庫設計的幾個核心概念 326
15.3.2 TDengine的架構設計原理 327
15.3.3 TDengine的數據存儲模型 328
15.4 業務應用開發 328
15.5 Python操作示例 329
15.6 小結 331