SQL Server7.0 数据仓库开发技术(影印版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京大学出版社

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出版时间:1900-01-01

价格:118.0

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isbn号码:9787301629017

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• SQL Server
• 数据仓库
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• 数据分析
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• 商业智能
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数据库系统核心概念与实践 本书旨在为读者提供一套全面、深入的数据库系统基础理论框架与实践操作指南。内容聚焦于关系型数据库设计的核心原理、SQL语言的高效应用、数据库系统架构的深入剖析，以及性能优化与数据安全保障的关键技术。全书结构严谨，从基础理论出发，逐步深入到高级管理与维护层面，力求构建起读者坚实的数据库知识体系。 第一部分：关系数据库理论基石 本部分将奠定读者对现代数据库系统的基本认知。我们将从数据模型的演变入手，重点解析关系模型（Relational Model）的数学基础，包括关系代数和元组演算，这是理解所有后续结构化查询语言和数据操作的基础。 关系代数与规范化： 详细阐述关系代数中的基本运算（选择、投影、并、差、笛卡尔积）及复合运算（连接、除法），并分析其在查询优化中的作用。随后，深入探讨数据库设计的规范化理论。从第一范式（1NF）到Boyce-Codd范式（BCNF），系统讲解反范式化的原因与度量，指导读者如何设计出结构合理、冗余度最低的数据库模式。这一部分强调理论的严谨性，确保读者能够从根本上理解数据存储和逻辑组织的方式。 数据模型与实体关系（E-R）设计： 介绍层次模型、网状模型与对象模型的简要对比，聚焦于关系模型的优越性。重点讲解实体-关系（E-R）图的绘制、符号含义及其向关系模式的转换过程。涵盖了诸如多对多关系的处理、实体完整性、参照完整性及用户自定义完整性的约束设计。 第二部分：SQL语言精通与高级查询 本部分是实践操作的核心，致力于将读者从基础的SELECT语句使用者，培养成能够驾驭复杂业务逻辑的高级SQL开发者。 标准SQL的全面覆盖： 详细介绍数据定义语言（DDL）、数据操作语言（DML）和数据控制语言（DCL）的各个方面。DDL部分包括表、索引、视图、存储过程和触发器的创建、修改与删除。DML部分深入讲解INSERT、UPDATE、DELETE的事务特性及数据完整性约束的触发机制。 复杂查询的艺术： 专注于实现复杂业务逻辑的查询技巧。内容涵盖窗口函数（Window Functions）的深度应用，如ROW_NUMBER()、RANK()、LAG()、LEAD()等，展示其在排名、滑动平均和序列分析中的强大能力。深入讲解公用表表达式（CTE），以及如何利用递归CTE来处理树状或层级数据结构。 集合操作与联接优化： 系统梳理各种JOIN类型（INNER, LEFT, RIGHT, FULL OUTER）的语义差异和性能影响。重点分析CROSS JOIN、SELF JOIN的应用场景。对集合操作（UNION, INTERSECT, EXCEPT）的使用规范与注意事项进行详尽说明。 第三部分：数据库系统架构与内部机制 本部分将视角从逻辑设计转向物理实现和系统运行原理，揭示数据库管理系统（DBMS）是如何高效地管理数据和处理请求的。 存储结构与文件组织： 解析数据库在物理存储上的组织方式。介绍页（Page）或块（Block）的概念，以及堆（Heap）表和聚簇索引（Clustered Index）的物理存储差异。讨论不同类型的索引结构，如B-Tree和哈希索引的内部工作原理、构建过程和检索效率的权衡。 事务管理与并发控制： 深入探讨事务（Transaction）的ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性）的实现机制。重点剖析并发控制的必要性，详细介绍锁机制（共享锁、排他锁）的粒度与升级。阐述不同的隔离级别（未提交读、已提交读、可重复读、串行化）对系统性能和数据正确性的影响，并分析如何通过锁升级和死锁检测机制来维护系统稳定。 恢复管理： 阐述数据库系统如何应对系统故障（如断电或崩溃）。详解日志文件（Log File）的作用，包括前滚（Redo）和回滚（Undo）操作的原理。讲解检查点（Checkpoint）机制如何平衡恢复速度与系统开销。 第四部分：性能调优与高级管理技术 本部分聚焦于将理论应用于实际生产环境，解决数据库系统的性能瓶颈，并确保数据的高可用性与安全性。 查询优化器工作原理： 揭示数据库系统如何自动将SQL语句转化为高效的物理执行计划。分析查询优化器的主要策略，包括成本模型、统计信息的收集与使用。指导读者如何正确阅读和分析执行计划（Execution Plan），识别全表扫描、低效连接或索引缺失等性能杀手。 索引策略的精细化设计： 超越基础索引创建，深入讨论复合索引（Composite Indexes）的列顺序设计原则、覆盖索引（Covering Indexes）的应用，以及索引碎片（Fragmentation）的识别与重建/重组策略。讨论何时应该创建或删除特定索引的决策流程。 数据安全与维护： 讲解数据库的备份与恢复策略的制定，包括全量备份、增量备份和差异备份的优缺点及适用场景。详细阐述用户权限管理、角色分配和数据加密（静态数据加密与传输中数据加密）的基本方法，确保敏感数据的安全防护。 本书特色： 理论与实践并重： 每一章节的理论阐述后，均配有详尽的案例分析与代码演示，强化概念理解。 面向架构思维： 强调数据结构设计与系统底层机制的关联，培养读者从整体架构角度思考问题的能力。 通用性强： 虽然基于关系型数据库的通用原理，但对特定技术细节的讨论兼顾了行业主流系统的设计理念。 阅读本书，您将能够： 熟练设计高规范化的关系模式；编写出兼顾可读性与极致性能的复杂SQL查询；深入理解事务隔离与并发控制的底层逻辑；并掌握对数据库系统进行有效性能诊断和优化的关键技能。本书是数据库开发人员、系统架构师以及数据分析师构建扎实数据库功底的必备参考。

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拿到《SQL Server 7.0 数据仓库开发技术（影印版）》，我的第一感觉是厚重而专业。作为一名数据从业者，我深知数据仓库在现代商业智能中的核心地位，而SQL Server作为微软的数据库产品，在数据仓库领域有着广泛的应用。这本书虽然是基于7.0版本，但我相信其核心的理论和实践方法对于理解后续版本仍然具有指导意义。我非常期待书中能够详细阐述数据仓库的构建流程，从原始数据的采集、清洗、转换，到最终的数据建模和存储。特别是ETL（Extract, Transform, Load）部分，我希望书中能够提供详尽的讲解，包括如何设计高效的数据抽取策略，如何处理各种数据质量问题，以及如何将清洗转换后的数据加载到数据仓库中。书中对于数据仓库的物理模型设计，例如如何选择合适的数据类型、如何设计表结构、如何创建索引等，是否有深入的探讨？我希望能够学到如何在SQL Server 7.0环境下，针对海量数据进行高效的存储和查询优化。此外，书中对于元数据管理和数据治理是否有提及，这对于确保数据仓库的准确性和可用性至关重要。我希望能从这本书中获得一套完整的SQL Server数据仓库开发体系框架，并理解其中的关键技术和实现细节。

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终于收到心心念念的《SQL Server 7.0 数据仓库开发技术（影印版）》了，拿到这本书的时候，纸张的质感就让我觉得很扎实，虽然是影印版，但印刷清晰，内容完整，没有出现任何缺页或者模糊不清的情况，这让我非常欣喜。我一直对数据仓库技术抱有浓厚的兴趣，特别是SQL Server在这一领域的应用。这本书的书名就直击我心，SQL Server 7.0 虽然是比较早期的版本，但其核心思想和技术体系对于理解后续版本乃至现在的数据仓库架构依然有着重要的参考价值。我尤其期待书中能够详细阐述数据仓库的生命周期，从需求分析、数据建模、ETL过程、数据存储到最终的报表和分析，能否提供一套系统性的方法论。我希望书中能够深入讲解维度建模和事实建模的理论基础，以及如何在SQL Server 7.0这个平台上高效地实现它们。当然，ETL（Extract, Transform, Load）是数据仓库建设的关键环节，我非常想了解书中是如何讲解数据抽取、数据清洗、数据转换以及数据加载的策略和技术，特别是针对SQL Server 7.0自带的工具或者通用的ETL思路，能否提供一些实用的案例或者代码片段，帮助我理解其中的具体实现。另外，数据仓库的性能优化也是一个永恒的话题，希望书中能够提供一些关于SQL Server 7.0环境下查询优化、索引策略、分区技术等方面的深入探讨，帮助我构建高性能的数据仓库。这本书是否能够帮助我理清数据仓库从0到1的建设思路，是我最为看重的。

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拿到《SQL Server 7.0 数据仓库开发技术（影印版）》这本书，我感觉自己仿佛回到了数据仓库技术的早期探索时期，这对于我理解技术演进的脉络非常有帮助。我对书中关于数据仓库的整体设计理念和核心组件的讲解尤为感兴趣。我希望书中能够清晰地阐述数据仓库的架构，包括数据源层、数据集成层、数据存储层以及数据访问层。在数据集成方面，ETL（Extract, Transform, Load）是关键，我非常期待书中能够详细介绍SQL Server 7.0在ETL方面的能力，包括如何使用DTS（Data Transformation Services）进行数据抽取、转换和加载，以及如何处理各种数据质量问题。关于数据建模，我希望能从书中学习到维度建模的精髓，理解事实表和维度表的设计原则，以及星型模型、雪花模型等设计模式。此外，对于数据仓库的性能优化，我也充满期待，希望书中能提供关于SQL Server 7.0数据库的查询优化、索引策略、表设计等方面的深入指导。

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《SQL Server 7.0 数据仓库开发技术（影印版）》这本书真是让我期待已久。拿到书后，我立即被其严谨的排版和内容的深度所吸引。我一直对数据仓库技术充满好奇，而SQL Server作为强大的数据库管理系统，其在数据仓库领域的应用更是我的关注焦点。我非常希望书中能详细阐述数据仓库的构建流程，包括从数据源的识别、数据的抽取、清洗、转换，到最终的数据加载和存储。特别是ETL（Extract, Transform, Load）部分，我期待书中能够提供详尽的讲解，如何利用SQL Server 7.0的工具（如DTS）来完成复杂的ETL任务。书中是否会深入探讨数据仓库的维度建模技术，例如如何设计事实表和维度表，以及如何实现星型模型和雪花模型？我希望能够理解这些模型的设计原则和在SQL Server 7.0中的实现方式。另外，数据仓库的性能优化也是一个关键的方面，我希望书中能够提供一些关于索引、查询优化、数据分区等方面的实用技巧，帮助我构建高效的数据仓库。

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拿到《SQL Server 7.0 数据仓库开发技术（影印版）》这本书，感觉就像得到了一个宝贵的知识宝库。我对数据仓库技术一直有着浓厚的兴趣，而SQL Server作为业界主流的数据库平台，其数据仓库开发能力不容小觑。这本书尽管是7.0版本，但我相信它所阐述的核心理念和技术框架，对于理解SQL Server在数据仓库领域的发展演变，乃至当下的一些实践，仍然具有极其重要的参考价值。我非常期待书中能够详细阐述数据仓库的整体架构设计，包括数据采集、数据集成、数据存储、数据访问等各个环节。特别是ETL（Extract, Transform, Load）部分，我希望书中能够提供清晰的指导，如何从不同的数据源抽取数据，如何进行数据清洗和转换，以及如何有效地将数据加载到数据仓库中。书中是否会深入探讨SQL Server 7.0环境下数据仓库的物理设计，例如表结构的设计、索引策略的选择、数据分区的使用等，以达到最优的性能表现？我希望能从这本书中学习到一套完整的数据仓库开发方法论，并且掌握如何在SQL Server 7.0这个平台上构建健壮、高效的数据仓库系统。

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收到《SQL Server 7.0 数据仓库开发技术（影印版）》后，我迫不及待地翻阅起来。这本书的外观就给人一种沉甸甸的专业感，每一页都充满了知识的力量。我一直认为，要真正掌握一项技术，理解其发展历程和早期实现方式至关重要。《SQL Server 7.0 数据仓库开发技术》这本书正好满足了这一需求。我特别关注书中关于数据仓库架构设计的章节，希望能够深入了解其提出的模型，比如星型模型、雪花模型以及星座模型，以及在SQL Server 7.0这个环境下，如何选择和设计最适合业务需求的数据仓库模型。对于ETL过程，书中是否会详细介绍SQL Server 7.0提供的DTS（Data Transformation Services）工具，以及如何利用它来构建复杂的数据抽取、转换和加载流程？我希望书中能提供一些实际操作的步骤和示例，哪怕是理论性的讲解，也需要足够清晰和有条理，让我能够理解其设计思路和潜在的应用场景。此外，我非常好奇书中对于数据仓库的存储和管理方面的论述，例如如何有效地利用SQL Server 7.0的数据库特性来存储大量的历史数据，以及如何进行数据的备份、恢复和维护。对于数据仓库的安全性，书中是否有相关的讨论，例如如何保护敏感数据，以及如何进行权限管理？这些都是在实际数据仓库项目中不可忽视的环节。这本书能否为我打开SQL Server数据仓库开发的大门，是我最期待的。

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《SQL Server 7.0 数据仓库开发技术（影印版）》的到货，让我无比激动。作为一名热衷于数据技术的研究者，我深知掌握过往经典技术对于理解当下发展趋势的重要性。我希望这本书能为我提供一个深入了解SQL Server 7.0版本在数据仓库领域具体应用的机会。我特别关注书中对于数据仓库的构建流程的详细介绍，从最基础的数据采集，到复杂的ETL（Extract, Transform, Load）过程。我非常期待书中能够详细阐述如何利用SQL Server 7.0所提供的工具和技术，来实现高效的数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载。书中是否会深入探讨数据仓库的逻辑模型和物理模型设计？我希望能学习到如何设计维度模型，包括事实表和维度表，以及如何选择合适的数据存储结构以优化查询性能。另外，对于数据仓库的维护和性能调优，我同样抱有很高的期望，希望书中能提供一些实用的建议和技巧。

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《SQL Server 7.0 数据仓库开发技术（影印版）》这本书的到来，对我来说是一次学习新技术的绝佳机会。拿到书的那一刻，我就被它厚实的页数和严谨的排版所吸引。我一直对构建数据分析平台很感兴趣，而SQL Server在其中扮演着重要的角色。我特别关注书中关于数据仓库的理论基础，比如OLAP（Online Analytical Processing）和OLTP（Online Transaction Processing）的区别，以及数据仓库在企业决策支持中的作用。希望书中能够详细讲解维度建模的思想，包括如何识别事实和维度，以及如何设计星型模型和雪花模型。对于ETL过程，书中是否会深入介绍SQL Server 7.0的数据转换服务（DTS）？我希望能够了解如何利用DTS来完成数据的抽取、转换和加载，并且希望书中能提供一些实际的ETL脚本或流程示例。另外，我非常想知道书中对于数据仓库的性能调优是否有深入的讨论，比如如何优化查询语句，如何合理地使用索引，以及如何进行数据分片等。我希望通过这本书，能够全面了解SQL Server 7.0数据仓库的开发流程和关键技术，为我未来的项目实践打下坚实的基础。

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《SQL Server 7.0 数据仓库开发技术（影印版）》这本书的到货，让我异常兴奋。翻开书页，一股专业的气息扑面而来。我一直认为，理解一项技术，必须从它的基础和早期版本入手，《SQL Server 7.0 数据仓库开发技术》正是这样一本能够帮助我构建坚实基础的读物。我特别关注书中对数据仓库概念的阐述，例如其与联机事务处理（OLTP）系统的区别，以及它在商业智能和决策支持中的作用。我非常希望书中能够详细讲解数据仓库的维度建模技术，包括如何设计事实表和维度表，以及如何构建星型模型和雪花模型。对于ETL（Extract, Transform, Load）过程，我迫切希望书中能深入介绍SQL Server 7.0提供的DTS（Data Transformation Services）工具，以及如何利用它来实现数据的抽取、转换和加载。书中是否会提供一些关于数据清洗、数据集成和数据质量管理的最佳实践？此外，我也十分关心书中对于数据仓库性能优化方面的讨论，例如索引设计、查询优化技巧，以及如何处理大量数据。我期待这本书能为我打开SQL Server数据仓库开发的大门，让我能够理解其核心思想和实践技巧。

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终于收到了《SQL Server 7.0 数据仓库开发技术（影印版）》，迫不及待地翻开。这本书的出版年代虽然不算近，但我相信其蕴含的理论知识和实践经验对于理解数据仓库领域依然至关重要。我尤其看重书中关于数据仓库的整体规划和设计思路。我希望书中能够详细介绍数据仓库的生命周期管理，从需求分析、数据建模、ETL过程到数据服务，能否提供一套系统性的方法？对于数据建模，我非常期待书中能够深入讲解维度建模的原理，如何构建事实表和维度表，以及星型模型、雪花模型等不同建模方式的优劣和适用场景。ETL（Extract, Transform, Load）作为数据仓库建设的核心环节，我希望书中能详细阐述SQL Server 7.0的ETL工具（如DTS）的使用方法，以及如何进行高效的数据抽取、清洗、转换和加载。书中对于数据仓库的性能优化是否有所提及，例如如何通过索引、分区等技术来提高查询效率？我希望能通过这本书，学习到一套扎实的数据仓库开发技能，并理解SQL Server 7.0在该领域的技术特性。

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