SQLServer宝典 pdf下载

　　像专家那样开发和管理SQL Server 2005数据库
　　经验丰富的数据库开发人员考虑的是盒子里面的问题，因为这是代码的依附之地。本书详尽而全面，领导您探索SQL Server 2005这个新、酷、功能强大的盒子的奥秘。全书由七部分组成，以合乎逻辑的顺序重点探讨了重要的元素，读者可轻松地找到感兴趣的内容，这包括基础知识、优秀实践、有针对性的示例以及示例代码。本书深入探讨了SQL Server 2005数据库的开发、管理和维护。是您踏

　　本书以理论和实践相结合的方式，通过大量示例全面而详尽地介绍了SQL Server 2005，涵盖数据库设计、数据操作、开发、管理、优化和商业智能等主题。作者Paul Nielsen是数据架构师、数据库开发人员和培训师，本书是其在这3个领域的经验结晶。
　　全书由七部分组成，一部分介绍了SQL Server 2005基础知识，包括信息体系结构原则、关系数据库建模、SQL Server 2005的体系结构、SQL Server 2005的安装以及Management Studio的用法。第二部分讨论如何操作数据，包括查询流程、表达式、标量函数、连接、子查询、公用表表达式、聚合、全文搜索、视图、分布式查询和数据修改等主题。第三部分讨论数据库开发，包括物理架构的设计、T-SQL编程、大容量操作、游标，用户定义函数、存储过程、触发器、数据抽象层、CLR集成、ADO.NET 2.0编程、SQL Server Everywhere开发、Web服务等。第四部分阐述数据库管理，涵盖配置、数据库传输、恢复计划、数据库维护、数据复制、安全性等主题。第五部分探讨商业智能，包括使用Integration Services实现ETL、使用Analysis Services进行数据挖掘、使用Reporting Services制作和管理报表以及MDX查询编程等。第六部分阐述数据库优化，包括性能的测量、查询分析和索引优化、管理事务、锁定和阻塞、提高数据库的可用性和伸缩性等主题。第七部分为附录。
　　无论您是数据库开发人员还是数据库管理员，无论您是新手还是有一定的数据库从业经验，阅读本书后都将受益匪浅。

　　Paul Nielsen是经验丰富的数据库开发人员和Microsoft SQL Server MVP，还是作者和培训师，他主要致力于数据架构和Microsoft SQL Server技术。除拥有多个证书外，他还是Microsoft官方课程Tuning and Optimizing Queries using Microsoft SQL Server 2005的Subject Matter Expert（SME）。

　　Paul从1982年起就从事以数据为中心的解决方案的开发工作， 担任过Compassion International的企业数据架构师，LearningTree的SQLServer讲师、一家数据库杂志的技术编辑，还在美国海军的潜艇部队担任过数据系统技术员。

　　他还是SQL Server专业协会（Professional Association for SQL Server，PASS）的董事会成员，是科罗拉多SQL Server用户组的活跃分子，并负责组织科罗拉多PASS Camp。在业余时间，Paul喜欢潜水、玩吉他、徒步/骑自行车翻越科罗拉多的Front Range山峰。Paul定期地开办有关SQLServer开发和数据架构方面的讲座，其中包括流行的课程Advanced Design and Optimization。更详细的信息请访问WWW.SQLServerBible.com。

第1部分　SQL Server 2005基础
第1章　信息体系结构原则
1.1　复杂性和简单性
1.1.1　复杂性
1.1.2　简单性
1.2　有用性目标
1.2.1　设计的适宜性
1.2.2　数据存储配置
1.2.3　主数据存储的设计方法
1.3　数据完整性
1.3.1　实体完整性
1.3.2　域完整性
1.3.3　引用完整性
1.3.4　用户定义的完整性
1.3.5　事务完整性
1.3.6　事务缺陷
1.3.7　隔离级别
1.3.8　空值
1.4　性能
1.4.1　设计
1.4.2　基于集合的处理
1.4.3　索引
1.4.4　分区
1.4.5　缓存
1.5　可用性
1.5.1　冗余
1.5.2　恢复
1.6　可扩展性
1.6.1　抽象层
1.6.2　归一化
1.7　安全性
1.7.1　限制访问
1.7.2　信息所有权
1.7.3　审核跟踪
1.8　优化理论和SQL Server
1.8.1　架构设计
1.8.2　查询
1.8.3　索引
1.8.4　并发性
1.8.5　高级伸缩性
1.9　总结
第2章　关系数据库建模
2.1　模拟现实
2.2　可见实体
2.2.1　每个元组（行）都是独立的
2.2.2　主键
2.2.3　表、行和列
2.3　识别多个实体
2.3.1　多个对象
2.3.2　对象之间的关系
2.3.3　组织对象
2.3.4　一致的查找值
2.3.5　复杂对象
2.4　关系模式
2.4.1　辅助实体和外键
2.4.2　关系的基数
2.4.3　关系的可选性
2.4.4　绘制数据模型关系图
2.4.5　一对多关系
2.4.6　一对一关系
2.4.7　超类/子类关系
2.4.8　多对多关系
2.4.9　类别实体
2.4.10　自反关系
2.5　规范化
2.5.1　实体/属性的设计原则
2.5.2　范式
2.5.3　简单性和规范化
2.5.4　第一范式
2.5.5　第二范式
2.5.6　第三范式
2.5.7　BCNF范式
2.5.8　第四范式
2.5.9　第五范式
2.6　关系代数
……
第3章　探索SQL Server 2005的体系结构
第4章　安装SQL Server 2005
第5章　客户端软件的连接性
第6章　使用Management Studio
第2部分　使用Select操作数据
第7章　理解基本的查询流程
第8章　使用表达式和标量函数
第9章　使用联结和联合合并数据
第10章　使用子查询和CTE提供数据
第11章　汇总数据
第12章　导航层次型数据
第13章　使用全文搜索
第14章　创建视图
第15章　使用分布式查询
第16章　修改数据
第3部分　SQL Server开发
第17章　实现数据库物理架构
第18章　Transact-SQL编程
第19章　执行大容量操作
第20章　消灭游标
第21章　开发存储过程
第22章　创建用户定义函数
第23章　实现触发器
第24章　探讨T-SQL高级解决方案
第25章　使用数据抽象层提供可扩展性
第26章　SQL Server Everywhere开发
第27章　CLR程序集编程
第28章　使用Services Broker将数据排队
第29章　持久化自定义数据类型
第30章　ADO.NET 2.0编程
第31章　使用XML、XPath和Xquery
第32章　使用Web服务创建SOA数据存储
第33章　InfoPath 和SQL Server 2005
第4部分　企业数据库管理
第34章　配置SQL Server
第35章　传输数据库
第36章　恢复规划
第37章　维护数据库
第38章　使用SQL Server代理自动维护数据库
第39章　关系数据库建模
第40章　确保数据库安全
第41章　管理SQL Server Express
第5部分　商业智能
第42章　使用Integration Services实现ETL
第43章　使用Analysis Services实现商业智能
第44章　使用Analysis Services进行数据挖掘
第45章　MDX查询编程
第46章　使用Reporting Services制作报表
第47章　使用Reporting Services管理报表
第6部分　优化策略
第48章　使用Excel 和Data Analyzer分析数据
第49章　度量性能
第50章　确保数据安全
第51章　管理事务、锁定和阻塞
第52章　提供高可用性
第53章　扩展超大型数据库
第54章　设计高性能的数据访问提供程序
附录　A　SQL Server 2005规范
附录　B　示例数据库

　　第1部分　SQL Server 2005基础
　　第1章　信息傩系结构原则
　　要实现复杂的目标，一开始就需要根据通用原则确定设计方案、流程和做出决策。可靠的原则都是易于理解、健壮、完备、一致和稳定的。就整体原则达成一致后，便可以客观地评价不同的意见，并确定支持原则的标准。
　　下面的原则涵盖了信息管理的3个主要方面：数据库设计和开发、企业数据中心的管理和商业智能分析。
　　信息体系结构原则：信息是组织的资产，必须根据信息的价值和应用领域进行组织、编目、确保数据安全，并以便于使用的格式提供，以便能够在现在和未来的日常工作中使用以及供个人、小组和业务流程对其进行分析。
　　信息体系结构原则首先必须有详细的信息清单，这包括信息的位置、来源、敏感性、当前和未来的价值以及当前的拥有者。虽然大多数组织的信息存储在IT数据库中，但经常有未经造册的重要数据存储在桌面数据库、电子表格中以及组织的各个地方。
　　物质资产的价值随资产和时间的改变而改变，同样，信息的价值也是不断变化的，因此，必须对其进行评估。有些信息的价值对某个个人或部门来说可能很高，但对整个组织而言可能并非如此；当前非常重要的信息可能在一个月后毫无价值；有些信息如果单独存在可能意义不大，但将它们合并后可能对组织规划来说至关重要。
　　要确保数据能够在未来使用，必须降低当前设计的耦合程度，避免将数据限定在严格但脆弱的数据库中。
　　基于上述信息体系结构原则，可根据7个相互依赖的数据存储目标来设计和评估任何数据存储：简单性、有用性、数据完整性、性能、可用性、可扩展性和安全性。
　　注意：本章从原则的角度介绍一些基本知识，确定本书要介绍的其他内容。然而，该原则涉及一些高级数据库概念，如果读者不熟悉数据库，建议先阅读第3章，再阅读其他有关数据库概念的章节。