СУБД для программиста. Базы данных изнутри; СОЛОН-Пресс, 2015

Автор данной книги, Сергей Тарасов, может быть известен Вам по книге "Дефрагментация мозга. Софтостроение изнутри", которая была посвящена подходам, тенденциям и проблемам объектно-ориентированного программирования корпоративных информационных систем. Теперь же автор обратил внимание на такую актуальную тему, как работа с базами данных, и отразил свой опыт в книге "СУБД для программиста. Базы данных изнутри", что вполне закономерно: как написано во введении этого издания, по классическому определению Никлауса Вирта «программы – это алгоритмы плюс структуры данных». Вопросам организации данных и методам работы с ними и посвящена данная книга. Она является учебным пособием, объясняющим основные концепции современных СУБД, а так же содержит примеры задач, которые могут встретиться начинающему (и не только) программисту при работе с базами данных. Рассматриваемые задачи, как и в предыдущей книге автора, так же касаются по большей части корпоративных информационных систем.
Плюсами книги является ее практическая направленность, а так же энциклопедичность: в ней уделяется внимание таким современным базам данных, как Microsoft SQL Server, Oracle, Firebird, PostgreSQL, MySQL а так же NoSQL и MongoDB. Так же рассматриваются модели организации данных с помощью широко используемой спецификации XML. Редко можно встретить книгу, где так отражена информация по различным БД, и, думаю, такой подход поможет в развитии у читателя навыков системного мышления. Книгу можно порекомендовать и как учебник для студентов специальностей в области информационных технологий - например, Тамбовский государственный технический университет предлагает ее в перечне основной рекомендуемой литературы для подготовки к государственному экзамену по модулю «Базы данных».
Затрагиваемые в книге темы довольно широки. Описываются и базовые вопросы, такие как основные архитектуры и модели данных, используемые при проектировании приложений, нормальные формы и способы денормализации («звезда» «снежинка»), типы соединений таблиц, уровни чтения данных, блокировки. Разбираются и более продвинутые темы, такие как оптимизация запросов, организация модульного и нагрузочного тестирования приложений (unit testing load testing), особенности использования NoSQL-СУБД, работа с XML и JSON, многомерные модели данных. Уделено внимание проектированию физического хранения данных, и организации системы хранения исходного кода. Отдельная глава посвящена объектной модели и объектно-реляционной проекции, которая часто используется при разработке Java приложений.
В книге рассматриваются решения таких типовых задач, как реализация деревьев, работа с хронологическими данными, поддержка нескольких языков в приложении, аудит объектов, загрузка больших объемов данных, использование неполно структурированных данных в реляционных СУБД, и других. В зависимости от условий решаемой задачи, даются рекомендации в выборе той или иной технологии, показываются плюсы и минусы различных реализаций. Для большинства задач приведен исходный код на том или ином диалекте SQL. Справедливости ради стоит заметить, что, все-таки, большинство приведенных задач реализовано на диалекте Transact SQL, а рассматриваемые темы обычно иллюстрируются на примере СУБД Microsoft SQL Server. Видимо, автор имеет больший опыт работы с данной СУБД, чем с другими.
Книга написана живым языком, в ней приводятся интересные исторические факты, например, история появления реляционной модели данных, откуда пришел в СУБД термин «транзакция», истоки популярного сейчас термина «большие данные» (big data), пример советской СУБД, реализующей сетевую модель данных, или описание высоконагруженной распределенной системы, использовавшейся, опять же, еще во времена СССР.
Из минусов можно выделить то, что местами книга напоминает сборник статей на различные темы, связанные с СУБД
и, как упоминалось выше, в ней уделяется больше внимания СУБД Microsoft SQL Server, почти не затрагивая особенностей таких широко используемых корпоративных СУБД, как Oracle DBMS, или IBM DB2. Например, в СУБД Oracle уже есть встроенные средства для работы с иерархическими структурами (деревьями), и удобнее использовать их вместо приведенных общих алгоритмов. Так же реализованы в СУБД Oracle и средства аудита, реестра объектов метаданных (словарь данных), безопасности и разделения доступа к данным, и т.д. В целом, следует понимать, что данная книга не заменяет документации или специализированных книг, целиком посвященной какой-то конкретной СУБД, с ее тонкостями и детальным описанием возможностей. При работе с определенной СУБД необходимо изучать литературу, посвященную именно ей.
Хотелось бы увидеть продолжение книги, где был бы сделан уклон на выбор систем для задач аналитики: организацию хранилищ данных для предприятий, описание современных поколоночных (column-oriented) баз данных (Vertica, GreenPlum, …), рассмотрение аппаратно-программных комплексов для обработки и анализа данных, таких как Teradata или Exadata. Можно более подробно коснуться технологий big data и NoSQL, рассказать о реальных задачах бизнеса, в решении которых данные технологии помогают, более подробно объяснить их основополагающие концепции, например, алгоритмы MapReduce. Можно так же уделить внимание методам интеллектуального анализа данных (Data Mining), и визуализации данных.
В заключении хочу сказать, что рад появлению еще одной книги на тему баз данных от российского автора - таких книг не много, и обычно на полках магазинов мы можем встретить переводы трудов зарубежных специалистов. Поэтому выход каждой такой книги можно считать событием.

Книга очень понравилась и по стилю изложения, и по содержанию. Она не настолько техническая, чтобы была похожа на справочник, но это и не философские рассуждения вокруг да около.
Мне казалось, что я общаюсь с давно знакомым старшим товарищем.
Немного иронии, много здравого смысла.
Простым доступным языком изложены такие понятия, как нормализация баз данных, уровни блокировки транзакций и некоторые другие фундаментальные основы.
Я наконец поняла, что же такое noSQL, BigData и денормализация БД.
  Описан подход работы с неструктурированными данными средствами реляционных СУБД.
Рассмотрены особенности некоторых самых популярных СУБД и средства для работы с ними.
Описаны основные подходы к оптимизации и улучшению производительности реляционных БД.
Доступно объясняется, почему некомпетентность в работе с реляционными БД не является уважительной причиной использования BigData и noSQL.

В книге приводится обзор современных систем хранения данных, так же приводятся очень интересные даже для профессионала исторические факты. И то и другое полезно!
Не стоит искать углубленного изучения какой-то конкретной технологии хотя основы некоторых даны хорошо. Вместе с тем, прочитав этот труд новичок сможет лучше понять положение дел, что поможет принять верное решение куда развиваться.

Уважаемые читатели, большое спасибо за отзывы.
Планируется второе издание книги с небольшими дополнениями, но пока только на английском языке.

конструктивное продолжениеБлестящая книга «Дефрагментация мозга», в которой автор описал как НЕ НАДО работать с базами данных оставила грустный осадок-вопрос: «И что теперь? А как надо?»
Данная книга практика с академическим образованием дает сжатый ответ на этот вопрос.
При не большем объеме, возможно не стоило включать основы баз данных о нормализованных формах… Однако «нынешнее племя» явно в этом нуждается.
Примеры и практические рекомендации, обзор основных современных реализации баз данных могут сделать эту книгу в ряд «мастхэв», ликбез для тех, кто с удивлением обнаруживает, что рост базы данных привел к чудовищному замедлению работы сайта или времени отклика…
.
Словом – обязательная книга для тех, программистов, которые не имеют профильного образования и хотят понять причину своих неудач в базостроении.

Обзорная книга начального уровня.
Хороший конспект лекции по СУБД. Особо ценно и хочется выделить, то что в книге приведен современный взгляд практика.
Несколько удивляет и вызывает отторжение оформление текста: крупный шрифт и полуторный межстрочный интервал.
Любопытный подход к модульному тестированию в SQL.
Радует позиция автора, чувствуется опыт.