Visual C+++SQL Server数据库系统开发与实例(附光盘) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:启明工作室

出品人:

页数:432

译者:

出版时间:2004-7-1

价格:42.0

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787115123558

丛书系列:

图书标签:

• 计算机科学
• SQL
• Programming
• Visual C++
• SQL Server
• 数据库开发
• 数据库系统
• 编程实例
• 开发指南
• 软件开发
• 数据库应用
• Windows编程
• 数据存储

深度解析现代企业级应用架构与数据驱动策略 本书聚焦于当前信息技术领域最核心、最具挑战性的两大支柱：高性能应用层面的构建与稳定、安全的大规模数据管理。它并非停留在对单一技术栈的表面介绍，而是深入探讨如何将复杂的业务需求转化为高效、可扩展的软件系统，并以数据为核心驱动力进行架构设计与优化。 第一部分：面向未来的应用架构与设计模式 本书首先将读者带入现代软件工程的思维框架。在快速迭代和高并发的互联网环境中，传统的瀑布模型已无法适应需求变化。我们将详细剖析敏捷开发（Agile）的核心原则，并展示如何将这些原则融入到日常的开发流程中，实现快速反馈与持续交付（CI/CD）。 在架构层面，本书深入讲解了从单体应用向微服务架构（Microservices Architecture）演进的必要性、挑战与最佳实践。我们将对比SOA（面向服务架构）与微服务的根本区别，重点分析服务拆分原则、服务间通信机制（如RESTful API、gRPC、消息队列），以及如何利用容器化技术（如Docker）和编排工具（如Kubernetes）实现服务的弹性部署与自愈能力。特别地，本书将用大量篇幅讨论在分布式系统中如何解决服务治理（如熔断、限流、服务发现与注册）这一关键难题。 代码质量是衡量一个系统稳定性的基石。本书将阐述领域驱动设计（DDD）的核心概念，包括限界上下文（Bounded Context）、实体（Entity）、值对象（Value Object）和聚合根（Aggregate Root）。通过具体的案例分析，读者将学会如何构建出清晰、易于维护且能准确反映业务逻辑的领域模型，避免“贫血模型”带来的设计缺陷。此外，对设计模式（如工厂、策略、观察者）在特定场景下的应用也会进行深入的剖析，强调模式的“恰当使用”而非“滥用”。 第二部分：构建高可靠、可扩展的数据管理平台 在应用层之上，数据的管理构成了系统的生命线。本书将数据存储与处理提升到战略层面进行讨论，不再局限于传统的客户端-服务器模式。 我们深入探讨了关系型数据库的高级特性与性能调优。这包括但不限于：索引结构（B树、哈希、全文索引）的底层原理与选择策略；事务隔离级别（Read Uncommitted到Serializable）对并发性能的影响与数据一致性的权衡；以及存储过程、触发器、视图在优化复杂查询中的应用。更重要的是，本书提供了针对常见性能瓶颈的诊断工具箱，教授读者如何利用执行计划分析（Execution Plan Analysis）来识别慢查询的根本原因，并给出具体的重构建议。 面对海量非结构化与半结构化数据的激增，本书全面解析了NoSQL数据库的多元化生态。我们将详细比较键值存储（如Redis）在缓存、会话管理中的应用，文档型数据库（如MongoDB）在灵活数据模型构建中的优势，以及图数据库（如Neo4j）在复杂关系网络分析中的威力。重点会放在如何根据业务场景的读写特性、数据结构复杂度和一致性要求，来合理地进行多模数据存储选型（Polyglot Persistence）。 数据安全与合规性是现代系统的硬性要求。本书涵盖了数据加密技术（静止数据加密与传输中数据加密）、访问控制模型（基于角色的RBAC与基于属性的ABAC），以及高效的数据备份、恢复与灾难恢复（DR）策略的规划与演练。 第三部分：数据驱动的智能分析与决策支持 一个先进的系统不仅要能高效地“记录”数据，更要能“洞察”数据。本书最后一部分关注如何将存储的数据转化为业务价值。 我们将介绍数据仓库（Data Warehousing）的设计理念，区分操作型系统（OLTP）与分析型系统（OLAP）的差异。深入讲解星型模型（Star Schema）与雪花模型（Snowflake Schema）的构建，以及维度建模中的事实表与维度表的关键设计原则。 此外，本书对数据管道（Data Pipelines）的构建进行了详尽阐述。从ETL（提取、转换、加载）到更现代的ELT流程，涵盖了如何使用流处理框架（如Kafka Streams或Spark Streaming）来构建实时数据处理系统，实现对业务事件的即时响应。 最后，本书引导读者了解如何利用统计学基础和基础机器学习模型（如聚类、分类）来对业务数据进行初步的探索性数据分析（EDA），帮助开发人员和架构师从“技术实现者”转变为“业务价值创造者”，最终实现数据驱动的智能决策。 本书面向具备一定编程基础的软件工程师、系统架构师、数据库管理员以及希望系统化提升企业级应用开发能力的IT专业人士。它提供的不是零散的技术点，而是一套完整、贯穿应用生命周期的系统工程方法论。

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