Грокаем проектирование реляционных баз данных

Реляционные базы данных используются практически в каждой компании. И разбираться в том, как они работают, приходится и разработчикам, и аналитикам, создающим дашборды и отчеты, и специалистам, которым просто нужна актуальная информация. Это увлекательное руководство по миру баз данных и SQL написано в доступной и юмористической манере. Авторы, опытные преподаватели из Университета Торонто, превращают сложные концепции в простые и понятные объяснения с помощью ярких примеров, забавных иллюстраций и практических заданий.

Книга охватывает основы SQL, проектирование сущностей и связей, нормализацию, безопасность, оптимизацию и даже роль генеративного ИИ в дизайне БД. Идеальный выбор для тех, кто хочет освоить реляционные базы данных без скучных лекций, с удовольствием и практическим применением.

Научный редактор книги — Евгений Войнов — тимлид Java-разработчиков в Яндекс Маркете. Ранее работал в компании КРОК: 6 лет руководил группой Java-разработчиков, 3 года работал техническим менеджером. Был ментором разработчиков и будущих руководителей, преподавал в учебных программах для студентов и школьников. Более 15 лет опыта разработки систем для государственного и коммерческого сектора.

1. Доступное изложение сложных тем: книга объясняет проектирование баз данных с помощью забавных аналогий и визуалов, делая обучение легким и интересным даже для новичков.
2. Практический подход: множество примеров кода на SQL, упражнений и советов по реализации, которые помогут сразу применить знания в реальных проектах.
3. Полный охват от основ до продвинутого: от введения в SQL и связанные таблицы до нормализации, оптимизации и интеграции ИИ — все этапы дизайна БД в одной книге.
4. Фокус на безопасности и эффективности: узнайте, как защитить данные, оптимизировать хранение и индексацию, чтобы ваши базы работали быстро и надежно.
5. Актуальность для современной разработки: раздел о генеративном ИИ показывает, как использовать AI для анализа требований, создания сущностей и реализации БД, что особенно полезно в эпоху машинного обучения.