不论是前端工程师，还是后端算法工程师，都一定会和数据打交道，都需要了解如何又快又准确地提取自己想要的数据。更别提数据分析师了，他们的工作就是和数据打交道，整理不同的报告，以便指导业务决策。
目录
- 开篇词丨 SQL 可能是你掌握的最有用的技能
- 01 丨了解 SQL：一门半衰期很长的语言
- 02 丨 DBMS 的前世今生
- 03 丨学会用数据库的方式思考 SQL 是如何执行的
- 04 丨使用 DDL 创建数据库&数据表时需要注意什么？
- 05 丨检索数据：你还在 SELECT * 么？
- 06 丨数据过滤：SQL 数据过滤都有哪些方法？
- 07 丨什么是 SQL 函数？为什么使用 SQL 函数可能会带来问题？
- 08 丨什么是 SQL 的聚集函数，如何利用它们汇总表的数据？
- 09 丨子查询：子查询的种类都有哪些，如何提高子查询的性能？
- 10 丨常用的 SQL 标准有哪些，在 SQL92 中是如何使用连接的？
- 11 丨 SQL99 是如何使用连接的，与 SQL92 的区别是什么？
- 12 丨视图在 SQL 中的作用是什么，它是怎样工作的？
- 13 丨什么是存储过程，在实际项目中用得多么？
- 14 丨什么是事务处理，如何使用 COMMIT 和 ROLLBACK 进行操作？
- 15 丨初识事务隔离：隔离的级别有哪些，它们都解决了哪些异常问题？
- 16 丨游标：当我们需要逐条处理数据时，该怎么做？
- 17 丨如何使用 Python 操作 MySQL？
- 18 丨 SQLAlchemy：如何使用 Python ORM 框架来操作 MySQL？
- 19 丨基础篇总结：如何理解查询优化、通配符以及存储过程？
- 20 丨当我们思考数据库调优的时候，都有哪些维度可以选择？
- 21 丨范式设计：数据表的范式有哪些，3NF 指的是什么？
- 22 丨反范式设计：3NF 有什么不足，为什么有时候需要反范式设计？
- 23 丨索引的概览：用还是不用索引，这是一个问题
- 24 丨索引的原理：我们为什么用 B+树来做索引？
- 25 丨 Hash 索引的底层原理是什么？
- 26 丨索引的使用原则：如何通过索引让 SQL 查询效率最大化？
- 27 丨从数据页的角度理解 B+树查询
- 28 丨从磁盘 I/O 的角度理解 SQL 查询的成本
- 29 丨为什么没有理想的索引？
- 30 丨锁：悲观锁和乐观锁是什么？
- 31 丨为什么大部分 RDBMS 都会支持 MVCC？
- 32 丨查询优化器是如何工作的？
- 33 丨如何使用性能分析工具定位 SQL 执行慢的原因？
- 34 丨答疑篇：关于索引以及缓冲池的一些解惑
- 35 丨数据库主从同步的作用是什么，如何解决数据不一致问题？
- 36 丨数据库没有备份，没有使用 Binlog 的情况下，如何恢复数据？
- 37 丨 SQL 注入：你的 SQL 是如何被注入的？
- 35 丨如何在 Excel 中使用 SQL 语言？
- 36 丨 WebSQL：如何在 H5 中存储一个本地数据库？
- 37 丨 SQLite：为什么微信用 SQLite 存储聊天记录？
- 40 丨初识 Redis：Redis 为什么会这么快？
- 41 丨如何使用 Redis 来实现多用户抢票问题
- 43 丨如何使用 Redis 搭建玩家排行榜？
- 44 丨 DBMS 篇总结和答疑：用 SQLite 做词云
- 45 丨数据清洗：如何使用 SQL 对数据进行清洗？
- 47 丨如何利用 SQL 对零售数据进行分析？
- 结束语 | 互联网的下半场是数据驱动的时代
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