群众的智慧是无穷的！
在我们的 SQL English Chatters 群，有一帮爱说英语的朋友，也是一帮爱学SQL的家伙。昨天在群里讨论的话题是 SQL 书单。这个问题比较具有典型性，尤其在这个特殊时期，我们有充足的时间可以用来进行大部头图书的学习。想来都是美事一件。快一点的同学，可能已经2本书看完了，慢一点的同学像我这样，也看完至少一本技术类的图书了。
那么，今天我就来说说怎么挑 SQL 数据库的学习书单。
书单必须符合自己的气质
没错。自己的气质还要靠别人来告诉你嘛？
扪心自问，你是属于看到书就脑壳疼的朋友，还是看到书就流口水的书虫？如果你是后者，相信挑书对你来说不费劲。但是如果你是前者，你就要搞清楚你的“气质”在哪里？
这里所谓的“气质”，就是你学习的层次。
如果目前你已有三五年的工作经验，一般的小白书，你就不用看，喂不饱你！你需要更有知识密度的资料。但如果你还是门外汉，对 SQL 数据库一无所知，那挑一本对的书就非常重要了。以免挑了一本1200页的大书， 把自己的激情白白吓走了。
所以，第一个事情，搞清楚自己当下的位置，知识层次。
书单必须从基础到全面
在这个阶段要考虑的事情，比较多。
首先，你学SQL，数据库的目的是什么？是为了做DBA，还是为了做数据分析，跳入当下火热的数据科学领域？
如果是为了做DBA，负责数据库的运维，那你要选择的书就非常的广。从操作系统，到泛编程，再到数据库理论，云计算，分布式系统都会有涉及。仅仅是SQL显然是不够的。要打下相当多基础的知识框架，先要做好思想上的准备。接着就从几大块开始挑书。
比如你可以先从SQL基础知识看起，薄一点的书快速看完。《SQL必知必会》这类小册子就很适合你。《SQL代码大全》就未必适合你了。看完之后就深入体系里面，比如《Oracle架构体系》，《高性能MySQL》。当下时代那么快，分布式自然也是首选要了解的，Martin的这本《Design Data-Intensive Application》就适合你读一读。阿里的《大数据之路》也可以看看。
但如果你学SQL是为了进入数据分析，那么DBA的那一套书，你就不用看了。SQL只是其中一环，会用就行。基础系列依然适合你，但不是全部。Kimball 的《维度建模》最好看一看，这是阿里《大数据之路》里也提到的书目。大数据技术也是你的必备技能，这里提到的选书原则，同样适合挑选大数据。所以 SQL 技能将仅仅只是你的一个技能，你还将要学习的领域囊括了 Python, R, Data Mining, 机器学习以及分布式计算。
既然是数据分析，技术工作就仅仅占了一半。更多的是对业务有所了解，而且是深入了解。如果不懂数据怎么来的，哪里的数据更对公司业务有帮助，你混个球啊！竞争力在哪里？整天搬砖，你的劳动力比别人更便宜？
所以，挑书的第二点，你要全局的来看你要从事的行业，分析你未来几年要涉及到的职位，对症下药。
书单三要素：作者，出版社，评论
作者就像导演一样，一定是为自己的名誉而战。所以挑好书，就要看这个作者，是不是经常混迹于江湖.如果经常看到他的演讲，著作的书，尤其是系列书，那没错了。基本上一本写的好，这一本也错不到哪里去。比如Oracle领域，Tom大叔，Johnason 大神，盖国强；SQL Server 领域，Ben大叔；机器学习周志华。这些作者追着看，就没错！
我选东野圭吾，村上春树，都是看一系列的书。尤其是村上，读了他的自传，再去读他的书，才能更全面理解他这个人的思想。同样，技术作者也是，他的味道，节奏都反应在书里，你喜欢那个味道，你就能学得下去，一本接一本。
再一个，算是个人的一点趣味。有些出版社出的书，不仅仅配图，字体变扭，连书里的味道都是臭的。我非常讨厌这类出版社。所以挑书的时候，首选自己喜欢的出版社，比如电子工业，人民邮电等
有朋友说现在的图书真贵，网上下个PDF电子版。真香！
我只能说在好书面前，钱算个屁！
还有，我非常喜欢读评论。建议大家买书之前也多看看。尤其是豆瓣，知乎对书的评论。看过的人写出来的评论，和一般的书评人（尤其是书自带的评论，简直，哎！）就是不一样。顺着这些评论，你可以找到更多的线索，或是对本书的补充，或是对本书的错误之处的一些理解。
比如看《SQL Programming》时，我看了豆瓣的评论才知道，这本书，原来只是架构系列中的一本，想要进一步理解 SQL Server 体系，还需要看 Inside SQL Server. 就这样追了四本书，奠定了整个知识基础。很多做SQL Server的人，其实不知道原来c#是可以写SQL 函数的。这就是看书评的好处。
--完--
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