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页数:252

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出版时间:2004-9

价格:25.00元

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isbn号码:9787562129523

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• Visual FoxPro
• 程序设计
• 实验指导
• 习题
• 数据库
• 编程
• VFP
• 教学
• 计算机
• 软件开发

探寻数据世界的奥秘：一部聚焦现代数据库技术与前沿应用的实践指南 本书旨在为致力于掌握现代数据库技术，尤其是面向企业级应用和大数据分析领域的读者提供一套全面、深入且极具实操性的学习路径。它并非聚焦于某一特定、已有的编程环境或遗留系统，而是将视野投向当前数据处理领域的核心技术栈与未来发展趋势。 本书的定位是一部面向应用、强调“即学即用”和“解决实际问题”的实验指导与习题集。其内容结构紧密围绕数据管理生命周期的各个关键环节展开，确保读者能够从理论构建到实践落地实现无缝对接。 第一部分：数据库基础理论与关系代数重构 本部分将从最核心的数据库理论基石出发，但与传统教材不同，它将理论知识与现代分布式和云原生的架构理念相结合进行阐述。 1. 数据模型演进与新范式探索： 深入剖析关系模型的优势与局限，重点探讨NewSQL数据库的兴起背景、架构设计（如事务处理的水平扩展）以及其在高性能OLTP场景中的应用案例。 非关系型数据库（NoSQL）的战略定位： 对比分析文档型（如MongoDB的聚合管道）、键值型（如Redis的数据结构应用）、列式存储（如Cassandra的去中心化设计）和图数据库（如Neo4j的遍历算法）的适用场景，并提供明确的选型决策树。 多模数据库（Multi-Model DB）的融合之道： 探讨如何在一个统一的数据库内核中高效处理结构化、半结构化和非结构化数据，以及其在微服务架构下的数据服务优势。 2. 高级查询语言与性能优化初探： SQL的超越与扩展： 不仅仅是基础的`SELECT/INSERT/UPDATE/DELETE`，重点讲解窗口函数（Window Functions）在复杂报表生成中的应用，以及公用表表达式（CTE）在优化递归查询和复杂逻辑分解中的技巧。 查询执行计划的深度解读： 介绍现代数据库优化器（如PostgreSQL或MySQL的8.0+版本）如何进行成本估算、索引选择和连接策略（Nested Loop, Hash Join, Merge Join）的选择。提供分析慢查询日志并据此进行SQL重构的实战步骤。 第二部分：面向大规模数据的存储与工程实践 本部分的核心在于将读者从单机数据库的范畴解放出来，进入到处理TB乃至PB级数据的数据工程领域。 3. 分布式数据架构与存储引擎： Hadoop生态圈核心组件实践： 重点讲解HDFS的读写优化策略，包括文件块大小的选择、数据本地性的重要性，以及如何通过Apache Parquet和ORC等列式存储格式来提升分析效率（投影下推与谓词下推）。 NoSQL集群的部署与维护： 提供在Docker或Kubernetes环境下部署一个小型MongoDB副本集或Cassandra集群的详细步骤，并着重演练数据分片（Sharding）策略的制定与实施，包括哈希分片和范围分片的优劣分析。 4. 流处理与实时数据管道构建： 消息队列的选型与应用： 深入探讨Apache Kafka作为高吞吐量日志与事件流平台的角色，重点讲解分区、副本机制、消费者组的负载均衡以及Exactly-Once语义的实现原理。 实时ETL/ELT流程设计： 以一个实际的业务场景（如网站点击流分析）为例，使用Apache Flink或Spark Streaming进行窗口计算（滚动窗口、滑动窗口）和状态管理，并将处理结果实时写入到时序数据库或搜索引擎中。 第三部分：数据分析、挖掘与高级应用集成 本部分将学习的重点从“如何存储和传输数据”转向“如何从数据中提取价值”。 5. 现代数据仓库（Data Warehouse）范式： 详细介绍Kimball维度建模（星型/雪花模型）与Inmon范式化模型在现代数据栈中的应用对比。 数据立方体（Data Cubes）与OLAP引擎： 讲解如何利用Apache Druid或ClickHouse这类专为分析设计的数据库，实现亚秒级的多维下钻查询。提供MDX（若涉及）或其等效SQL在特定OLAP工具中的实现练习。 6. 应用程序与数据库的集成技术： ORM框架的深度使用与反思： 探讨主流编程语言（如Python的SQLAlchemy或Java的JPA/Hibernate）中对象关系映射的优缺点，特别是N+1查询问题的规避方法，以及何时应该绕过ORM直接使用原生SQL。 API优先的数据服务： 介绍如何使用GraphQL来优化前端对数据的高效请求，并结合后端服务（如Node.js/Go）与数据库进行连接池管理和事务控制。 7. 数据安全、治理与合规性： 数据脱敏与加密技术： 讲解在数据传输层（TLS/SSL）和存储层（AES-256）的数据加密实践，以及动态数据脱敏（Dynamic Data Masking）在保护客户隐私方面的应用。 数据库的审计与备份恢复策略： 设计基于时间点恢复（PITR）的完整备份与增量备份方案，并模拟灾难恢复（DR）场景下的数据一致性校验。 总结 本书的全部习题和实验设计都基于当前主流的开源技术栈（如PostgreSQL、MySQL 8+、Kafka、Spark、Docker/K8s）构建，确保读者掌握的是具备高迁移性和前瞻性的技能。学习者将通过一系列精心设计的项目，从设计Schema、编写高性能查询、部署分布式集群，到构建实时分析应用，全面掌握现代数据基础设施的构建与运维能力。 本书的重点在于“工程思维”与“性能调优意识”的培养，而非对单一过时技术的固守。它为读者步入数据科学家、数据工程师或高级数据库管理员的职业道路，打下坚实的技术基石。

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