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出版者:中国劳动社会保障出版社

作者:微软公司

出品人:

页数:278

译者:

出版时间:2003-11

价格:34.00元

装帧:

isbn号码:9787504539106

丛书系列:

图书标签:

• Visual FoxPro
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数据库管理系统与数据分析实战指南 面向对象： 数据分析师、软件开发人员、数据库管理员、信息技术专业人员，以及所有希望深入理解和掌握现代数据库技术与数据处理流程的专业人士。 内容概述： 本书系统性地构建了一个涵盖当前主流数据库技术栈的知识框架，重点聚焦于关系型数据库的管理、高级查询优化、数据仓库（Data Warehousing）的构建基础，以及新兴的NoSQL数据库在特定应用场景下的实践。全书力求理论与实践紧密结合，通过大量的实战案例和企业级项目模拟，确保读者能够快速将所学知识应用于实际工作环境，解决复杂的数据挑战。 第一部分：关系型数据库核心原理与高级管理 (RDBMS Mastery) 本部分深入剖析了关系型数据库的管理系统（RDBMS）的底层架构和性能调优策略。我们避免了对特定厂商过度的语法依赖，转而强调跨平台通用的SQL标准和数据库设计哲学。 第一章：数据库设计范式与数据建模 本章详细阐述了关系代数的基础，并系统性地介绍了从第一范式（1NF）到巴斯-科德范式（BCNF）的演进过程及其在实际应用中的权衡。重点讨论了反范式化（Denormalization）在读密集型系统中的应用艺术，以及如何根据业务需求选择合适的数据模型（星型、雪花型）。 数据建模方法论： 实体-关系图（ERD）的绘制规范与工具使用。 性能驱动的设计： 如何通过索引策略预见查询性能瓶颈。 数据完整性约束的精妙运用： 事务、触发器、存储过程在维护数据一致性中的角色。 第二章：SQL高级查询与优化实战 本章是性能优化的核心。它不仅教授标准的SELECT语句，更深入探讨了查询优化器的执行路径分析。读者将学会如何“阅读”执行计划（Execution Plan），识别慢查询的真正根源。 窗口函数（Window Functions）： 掌握ROW_NUMBER(), RANK(), LAG(), LEAD()在复杂报表生成中的应用。 性能调优工具箱： 索引的类型（B-Tree, Hash, Full-text）及其适用场景；参数化查询与SQL注入的防御。 查询重写技巧： 子查询优化、CTE（Common Table Expressions）的最佳实践，以及避免全表扫描的方法。 第三章：数据库高可用性与灾难恢复 (HA/DR) 在高并发和数据安全日益重要的今天，本章提供了构建高可用性系统的蓝图。 复制技术详解： 主从复制、同步与异步复制的差异、延迟管理与故障切换（Failover）策略。 备份与恢复策略： 全量、增量、差异备份的组合策略；RPO (Recovery Point Objective) 与 RTO (Recovery Time Objective) 的量化目标设定。 集群化部署模式： 探讨主备（Active-Passive）与主主（Active-Active）集群的优缺点及部署陷阱。 第二部分：数据仓库与商业智能基础 (DW & BI Foundations) 本部分将视角从单体数据库事务处理（OLTP）转向大规模数据分析处理（OLAP），为构建高效、可扩展的数据仓库奠定坚实基础。 第四章：数据仓库架构与ETL流程设计 本章聚焦于如何将操作型数据转化为可供分析的结构。 维度建模（Kimball方法论）： 事实表、维度表的构建原则；慢变维度（SCD Type 1, 2, 3）的处理逻辑。 ETL（抽取、转换、加载）流程设计： 数据的清洗、标准化、聚合过程的设计模式。 数据质量管理： 在ETL流水线中嵌入质量检查点，确保分析结果的可靠性。 第五章：大数据时代的查询引擎与分析工具 本章介绍如何应对TB级以上数据的查询需求，并初步接触现代分析型数据库的特点。 列式存储原理： 为什么列式数据库在分析查询中具有显著优势。 MPP架构简介： 理解大规模并行处理（MPP）如何加速复杂的聚合运算。 BI工具集成： 简要介绍主流商业智能工具（如Tableau或Power BI）如何连接和可视化数据仓库的结果集。 第三部分：非关系型数据库的选型与实践 (NoSQL Applications) 现代应用场景对数据的灵活性和扩展性提出了新的要求，本部分侧重于选择合适的NoSQL数据库以解决特定问题。 第六章：文档数据库与键值存储 (Document & Key-Value Stores) 本章深入探讨了数据模型的非结构化处理能力。 文档数据库的优势： 应对快速迭代的产品需求和半结构化数据存储。 数据冗余与查询效率的权衡： 在文档模型中如何设计内嵌（Embedding）和引用（Referencing）。 键值存储的极致性能： 用于会话管理、缓存加速等场景的应用案例。 第七章：图数据库与关系分析 (Graph Databases) 对于处理复杂关系网络（如社交网络、推荐系统、知识图谱）的场景，图数据库是不可或缺的工具。 图模型核心概念： 节点（Vertex）、边（Edge）与属性（Property）。 图查询语言实践： 学习使用Cypher（或其他主流图查询语言）进行路径查找、社区发现等高级分析。 总结与展望： 本书的最终目标是培养读者“数据思维”，即根据业务场景、数据量级和查询频率，选择最合适的持久化技术栈，并能高效地设计、部署和维护数据系统。读者在完成本书学习后，将具备独立构建中大型企业级数据解决方案的知识储备和实战能力。

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最让我感到惊喜的是，这本书在“数据安全与系统集成”方面的内容深度，完全配得上“权威参考”的称号。在那个年代，数据加密和系统间通信往往是技术人员头疼的灰色地带。这本书详尽地介绍了VFP如何与其他外部数据源（如SQL Server或Oracle）进行高效、安全的连接和数据同步，并且对于本地数据的加密处理给出了几种不同的安全级别方案。它不仅罗列了API调用，更解释了每种方案的优缺点和适用场景，让读者能够根据实际需求做出最合适的选择。这种前瞻性和实用性的结合，让这本书在今天看来依然不过时。它教导我们如何在资源有限的环境下，实现企业级的安全标准，这对于仍在维护或开发VFP系统的工程师来说，简直是无价之宝，是真正能“传家”的技术文档。

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这本书的排版真是让人眼前一亮，那种老派但又井井有条的布局，一下子就把人拉回到了那个纯粹的编程年代。我尤其欣赏它在章节划分上的用心，每一部分都像是一个精心搭建的模块，逻辑清晰得让人忍不住想一口气读完。对于我这种从其他数据库语言转过来的“老兵”来说，这本书提供了一个极其平滑的过渡坡道。它没有一开始就堆砌那些晦涩难懂的专业术语，而是循序渐进地用最直观的例子来阐述VFP的核心概念，比如如何构建强大的表单和报表。我记得有一次为了解决一个复杂的跨表关联查询问题，正感到束手无策时，翻到书中的“高级查询技巧”那一章，作者寥寥几笔就将那个困扰我许久的技术难点剖析得淋漓尽致，那种豁然开朗的感觉，真是任何现代化的在线文档和教程都无法比拟的。它不是那种浮于表面的“速成手册”，而是真正沉下心来讲解“为什么”和“怎么做”的宝典，让我感觉自己不是在学习一个工具，而是在掌握一门手艺。

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说实话，作为一个习惯了现代IDE和丰富插件支持的开发者，我一开始对VFP这种略显“复古”的环境有些不适应。但是，这本书的“界面设计与用户体验”章节，完全扭转了我的认知。作者没有局限于VFP自带的那些基础控件，而是深入讲解了如何利用自定义属性和事件驱动模型，来构建出既符合当时主流审美，又具备极高交互流畅度的应用界面。书中展示的那些定制化控件的实现步骤，详细到每一个像素点的调整和每一次鼠标事件的捕获逻辑，简直是教科书级别的工程实践。我按照书中的指导，为我部门的一个内部管理工具重新设计了数据录入界面，同事们反馈说，操作流程更加顺畅，输入错误率明显下降。这说明，这本书不仅教授了底层技术，更重要的是，它传授了构建优秀软件产品的核心理念，即技术服务于用户体验。

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这本书的语言风格，有一种奇特的魔力，它不像教科书那样高高在上，也不像网络博客那样过于随意，它更像是一位经验丰富的前辈，耐心地坐在你身边，用一种既专业又带着点幽默感的语调，引导你探索VFP的广阔天地。特别是在处理异常和错误调试的部分，作者的叙述方式充满了人文关怀。他没有直接给出“标准答案”，而是教会我们如何像侦探一样去追踪问题的源头，如何从看似无关的日志信息中嗅出代码的“味道”。这种培养“编程思维”而非仅仅是“复制粘贴”的能力，才是真正的自学精髓所在。我发现，自从读了这部分内容后，我写代码时会下意识地增加更多的容错机制和边界条件检查，这让我的代码健壮性有了质的飞跃。这本书的价值，已经远远超出了学习一门软件的范畴，它在重塑我的软件开发哲学。

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坦白讲，初次拿到这本书时，我对它的内容深度是持保留态度的，毕竟市面上很多“自学教程”往往是把官方文档东拼西凑，缺乏实战的灵魂。然而，这本书彻底颠覆了我的看法。它对于数据库底层原理的阐述，精确而有力，绝非简单的语法罗列。最让我印象深刻的是它对内存管理和系统优化部分的论述，这通常是初级教程会避开的“硬骨头”。作者用极其生动的比喻，将那些原本抽象的指针操作和缓存机制具象化了，让我这个以前只关注业务逻辑的开发者，开始真正理解程序运行效率背后的秘密。我尝试按照书中的建议重构了一个我们公司用了多年的遗留系统中的一个性能瓶颈模块，效果立竿见影，响应时间缩短了近一半。这种直接作用于生产环境的知识增益，是衡量一本技术书籍价值的黄金标准，而这本书无疑是超额达标了。

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