中文Access2003入门与实例教程

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出版者:第1版 (2005年7月1日)
作者:张强
出品人:
页数:184
译者:
出版时间:2005-7-1
价格:17.0
装帧:平装(无盘)
isbn号码:9787121012679
丛书系列:
图书标签:
  • 010
  • Access
  • Access 2003
  • 数据库
  • 入门
  • 教程
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  • 中文
  • 办公软件
  • 数据管理
  • SQL
  • 编程
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具体描述

Access 2003是Office 2003办公系列软件的一个重要组成部分,主要用于数据库管理,使用它可以高效地完成各种类型中小型数据库管理工作。

本书主要介绍如何用Access 2003创建交维护数据库,突出了Access简单易、快速便捷的特点。

本书适用于一切办公人员,尤其是中小型数据库管理人员。

数字化转型浪潮下的信息管理实践:企业级数据治理与应用开发前沿透视 一本面向未来信息架构师、资深数据分析师和业务流程优化专家的深度技术参考书 --- 导言:在数据洪流中构建敏捷的知识中枢 我们正处在一个数据爆炸的时代,信息已成为驱动现代企业运营和战略决策的核心资产。然而,伴随数据量激增的挑战是数据质量的参差不齐、系统的集成壁垒以及如何将原始数据转化为可执行洞察的难题。本书并非停留在对特定、已逐渐退出主流舞台的桌面数据库软件进行基础操作的介绍,而是将目光聚焦于当前企业信息系统建设中最具挑战性、最前沿的领域:企业级数据治理框架的构建、面向云计算/微服务架构的应用敏捷开发范式,以及利用先进的商业智能(BI)工具进行深度数据挖掘与可视化。 本书的目标读者是那些已经掌握了基础编程逻辑和数据库原理,但亟需将知识体系升级到能应对当前复杂企业级应用需求层面的专业人士。我们旨在提供一套完整的、可落地的、面向未来的信息管理和应用开发方法论,以应对“数据孤岛”、“合规性压力”和“快速迭代需求”这三大核心痛点。 --- 第一部分:现代企业数据治理与架构蓝图(Data Governance & Architecture) 本部分深入探讨了数据如何在现代企业中从被动存储转变为主动资产的治理过程,重点阐述了构建弹性、安全且合规的数据生态系统的关键原则和技术选型。 第一章:超越关系模型的藩篱:NoSQL、NewSQL与数据湖仓一体化 传统的集中式关系数据库(RDBMS)在处理海量非结构化数据和高并发读写场景时,面临着扩展性和成本的瓶颈。本章将系统性地剖析当前主流的数据存储范式及其适用场景: 1. 分布式数据存储选型指南: 深入对比MongoDB(文档型)、Cassandra(宽列存储)和Neo4j(图数据库)在不同业务场景下的性能表现、数据模型设计原则和CAP理论下的取舍。 2. 数据湖与数据仓库的融合(Lakehouse Architecture): 探讨如何利用Delta Lake、Apache Hudi等开放表格式,在统一的存储层(如S3或ADLS)上实现数据仓库的ACID事务能力,以及数据湖作为企业“单一事实来源”(Single Source of Truth)的构建流程。 3. 流式数据处理的基石: Kafka与Pulsar在构建实时数据管道中的核心作用,包括主题设计、分区策略优化以及与Spark Streaming/Flink的集成实践。 第二章:数据治理体系的顶层设计与合规性实践 数据治理不再是单纯的技术任务,而是关乎企业风险控制与战略价值实现的业务职能。 1. 元数据管理与数据血缘追踪(Lineage): 探讨如何利用Apache Atlas或商业化的数据目录工具,实现对企业所有数据资产的集中编目、定义业务术语,并自动化追踪数据从源头到报表的完整生命周期,为数据溯源和影响分析提供技术支撑。 2. 数据安全与隐私保护工程(Data Privacy Engineering): 重点分析GDPR、CCPA等法规对数据处理流程的影响。实践内容包括:数据脱敏(Masking)、匿名化技术(如k-anonymity)、差分隐私(Differential Privacy)在分析报告中的应用,以及基于角色的访问控制(RBAC)在分布式存储中的落地实现。 3. 数据质量管理(DQM)的自动化流程: 建立数据质量规则引擎,集成到CI/CD流程中。讲解如何利用Great Expectations或Deequ等框架,实现数据摄取(Ingestion)阶段的自动校验、监控与漂移报警机制。 --- 第二部分:面向服务的应用敏捷开发与集成(SOA & Agile Development) 本部分将开发视角从单体应用转向现代微服务架构,重点讲解如何利用容器化技术和API管理平台,实现业务功能的快速部署与弹性伸缩。 第三章:容器化与微服务部署:从代码到云端 Docker和Kubernetes(K8s)已成为现代应用部署的行业标准。本章专注于在K8s集群上部署、管理和运维高可用性的业务应用。 1. Kubernetes核心概念与实践: 深入解析Pod、Deployment、Service、Ingress等核心资源对象,并讲解如何使用Helm进行复杂应用的包管理和版本化部署。 2. 服务治理与通信: 探讨微服务间的通信模式(同步REST/gRPC vs 异步消息队列)。重点介绍服务网格(Service Mesh,如Istio)在实现流量控制、熔断降级、安全传输和灰度发布中的关键作用。 3. 可观测性(Observability)的构建: 告别传统的单一日志文件。实践ELK/EFK堆栈(Elasticsearch, Fluentd/Logstash, Kibana)的部署,并结合Prometheus和Grafana构建全面的指标监控体系,确保系统在生产环境中具备快速故障定位能力。 第四章:API经济时代的接口设计与管理 API是连接内部系统和外部合作伙伴的桥梁。本书强调设计健壮、安全且易于消费的API生态系统。 1. RESTful API的高级实践: 深入探讨HATEOAS、幂等性设计、版本控制策略(URI, Header, Content Negotiation)以及分页、过滤、排序的最佳实践。 2. GraphQL在复杂查询场景下的应用: 对比REST与GraphQL的优劣,讲解Schema定义语言(SDL)、Resolver的编写以及如何结合数据加载器(DataLoader)优化N+1查询问题。 3. API安全与生命周期管理: 实施OAuth 2.0/OIDC进行身份验证和授权。讲解如何利用API Gateway(如Kong或Apigee)进行请求限流(Rate Limiting)、安全策略强制执行和API版本迭代管理。 --- 第三部分:数据驱动的决策支持与可视化(Business Intelligence & Analytics) 本部分聚焦于如何将治理后的高质量数据转化为可操作的商业智能,实现从“报告”到“预测”的跨越。 第五章:先进商业智能工具的架构与模型构建 现代BI不再是简单的报表制作,而是复杂的语义层构建和高性能查询优化。 1. BI平台选型与部署考量: 对比Power BI、Tableau、Superset等主流工具的底层数据连接机制(Direct Query vs Import Mode),以及其在企业级部署中的性能瓶颈规避。 2. 数据建模的维度与事实设计(星型/雪花模型在现代BI中的应用): 讲解如何构建高效的OLAP立方体逻辑,优化多对多关系的处理,并确保报表计算的准确性与响应速度。 3. DAX/M语言的高级应用: 针对Power BI等工具,深入讲解度量值(Measures)、计算列(Calculated Columns)的优化差异,以及如何利用时间智能函数(Time Intelligence)解决复杂的同比、环比分析需求。 第六章:从描述性分析到预测性洞察:数据科学流程的集成 本章探讨如何将数据科学模型无缝嵌入到日常的业务流程和BI报告中,实现自动化决策支持。 1. 特征工程与模型部署的流水线化: 介绍MLOps的基本概念,重点讲解如何利用SageMaker或Azure ML等云服务,将Python/R训练好的模型(如预测库存需求、客户流失概率)封装成可被应用系统调用的RESTful服务。 2. 因果推断与A/B测试的统计严谨性: 探讨如何设计科学的实验分组,确保A/B测试结果的统计显著性,避免常见的统计陷阱,从而为产品迭代提供可信赖的数据支撑。 3. 解释性AI(XAI)在商业决策中的必要性: 分析为何“模型能预测”已不足够,讲解SHAP值和LIME等技术如何帮助业务人员理解模型预测背后的关键驱动因素,增强对自动化决策的信任度。 --- 结语:面向未来的信息工作者 本书提供了一个全面的视角,涵盖了从数据基础设施的选型、数据治理的合规性要求,到面向云原生环境的应用开发实践,再到最终的商业价值实现——数据驱动的决策。掌握这些前沿的技术与方法论,意味着您将能够驾驭下一代企业信息系统的复杂性,成为推动组织数字化转型的关键力量。本书内容旨在引导读者超越特定工具的限制,掌握构建弹性、智能和可持续信息系统的核心理念。

作者简介

目录信息

第1章初识Access2003
1.1Access2003功能简介
1.2Access2003的启动与退出
1.2.1启动Access2003
1.2.2Access2003的退出
1.3Access2003的工作界面
1.3.1标题栏
1.3.2菜单栏
1.3.3常用工具栏
1.3.4任务窗格
1.3.5数据库窗口
1.4如何获取帮助
1.4.1Office的帮助系统
1.4.2Office助手的帮助
1.4.3控制助手
1.4.4上下文帮助
1.4.5罗斯文示例数据库
动手实验1
第2章数据库的创建和操作
2.1数据库的创建
2.1.1使用模板创建数据库
2.1.2使用向导创建数据库
2.1.3创建一个空数据库
2.1.4根据现有文件新建数据库
2.2打开与关闭数据库
2.2.1打开数据库
2.2.2关闭数据库
2.3使用数据库对象
2.3.1打开数据库对象
2.3.2插入数据库表对象
2.3.3复制数据库对象
2.5.4删除数据库对象
2.5.5数据库对象的视图及其切换
动手实验2
第3章表
3.1表的设计和创建
3.1.1字段的类型及设置
3.1.2使用向导创建表
3.1.2使用设计视图创建表
3.1.3使用数据表视图创建表
3.1.4使用导入表创建表
3.1.5使用链接表创建表
3.1.6定义主键
3.2在表中添加和删除字段
3.2.1在“设计”视图中添加和删除字段
3.2.2在“数据表”视图中添加和删除字段
3.3字段属性
3.3.1使用字段标题
3.3.2选择所需格式
3.3.3使用输入掩码
3.3.4设置有效性规则和有效性文本
3.3.5设置默认值
3.4创建查阅字段
3.4.1创建“值列表”查阅字段
3.4.2创建来自“表/查询”的查阅字段
3.5定义数据表的关系
3.5.1理解参照完整性
3.5.2创建关系
3.5.3查看
3.5.4编辑表关系
3.5.5查看子数据表
3.6创建OLE字段
3.6.1如何在表中建立图像字段
3.6.2使用窗体视图显示图像
动手实验3
第4章操作和修饰表
4.1数据表的操作
4.1.1增加新记录
4.1.2修改记录
4.1.3查找和替换字段数据
4.1.4删除记录
4.2数据检索
4.2.1数据排序
4.2.2数据筛选
4.3设置数据表的格式
4.3.1设置列宽和行高
4.3.2隐藏/撤销隐藏列
4.3.3冻结/解冻列
4.3.4数据表样式的设定
动手实验4
第5章查询
5.1查询
5.2使用向导创建选择查询
5.2.1使用“简单查询向导”创建查询
5.2.2使用“设计视图”创建查询
5.2.3查询条件
5.3编辑和修改查询
5.3.1认识查询设计视酐
5.3.2添加字段
5.3.3删除字段
5.3.4插入字段
5.3.5移动字段
5.3.6查询中的排序
5.3.7重新打开“显示表”对话框
5.3.8命名字段
5.4参数查询
5.4.1单参数查询
5.4.2两个以上的参数查询
5.5用查询执行计算
5.5.1查询中的计算类型
5.5.2总计查询
5.5.3分组总计查询
5.5.4建立带“计算字段”的查询
5.6创建交叉表查询
5.7创建查找重复项查询向导
5.8使用向导“查找表之间不匹配项”
5.9操作查询
5.9.1用生成表查询创建毕业生档案表
5.9.2使用删除查询
5.9.3创建追加查询
5.9.4创建更新查询
动手实验5
第6章窗体
6.1认识窗体
6.1.1窗体按功能的分类
6.1.2窗体的视图
6.2窗体的创建
6.2.1使用自动窗体创建窗体
6.2.2使用“数据透视表向导”创建数据透视表窗体
6.2.3使用窗体向导创建窗体
6.2.4使用“图表向导”创建图表窗体
6.3在设计视图中创建窗体
6.3.1窗体的设计视图
6.3.2窗体中的主要控件
6.3.3在窗体中添加控件
6.3.4创建子窗体
6.3.5创建交互式动态查询窗体
6.4窗体的布局和格式调整
6.4.1选择对象
6.4.2移动对象
6.4.3调整大小
6.4.4对齐设置
6.4.5间距调整
6.4.6外观设置
6.5美化窗体
6.5.1设置窗体的格式属性
6.5.2更换窗体的背景样式
6.5.3在窗体中添加图片
动手实验6
第7章创建和设计报表
7.1认识Access报表
7.1.1报表的结构
7.1.2报表的视图
7.2报表的创建
7.2.1自动创建报表
7.2.2使用报表向导创建报表
7.2.3使用“图表向导”创建报表
7.2.4创建标签报表
7.2.5使用“设计视图”创建报表
7.2.6美化报表
7.3报表的高级应用
7.3.1报表的排序和分组
7.3.2对报表进行分组汇总
7.3.3子报表
7.4报表的预览和打印
7.4.1页面设置
7,4.2预览报表
7.4.3打印报表
动手实验7
第8章数据访问页
8.1创建数据访问页
8.1.1使用“自动创建数据页”创建数据页
8.1.2使用向导创建数据访问页
8.2使用设计视图创建数据页
8.2.1数据访问页的设计视图
8.2.2在设计视图中创建数据访问页
8.3编辑和修改数据访问页
8.3.1使用“主题”修饰数据页
8.3.2在数据页访问中添加控件
8.3.3在数据访问页中添加滚动文字
8.3.4设计交互式报表数据页
8.3.5数据访问页连接设置
动手实验8
第9章宏和模块
9.1宏
9.1.1认识宏
9.1.2了解模块
9.2创建宏
9.2.1宏的设计视图
9.2.2创建宏
9.2.3创建宏组
9.2.4创建带条件的宏
9.3宏的运行和调试
9.3.1调试宏
9.3.2运行宏
9.4利用宏创建菜单
动手实验9
第10章数据库管理
10.1压缩和修复数据库
10.2备份和恢复数据库
10.2.1备份数据库
10.2.2用备份副本还原Access数据库
10.3保护数据库(设置数据库密码)
10.4生成MDE文件
动手实验10
第11章系统集成
11.1创建应用系统管理窗体
11.1.1创建登录窗体
11.1.2创建主控面板窗体
11.1.3创建子面板
11.2设置启动选项
11.2.1设置基本启动选项
11.2.2设置应用程序图标
11.3生成MDE文件
综合实验教学管理系统设计
附录Access键盘快捷键
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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坦白说,这本书的理论深度可能不是它主打的卖点,但对于零基础用户建立起一个初步的“数据库思维框架”来说,作用是毋庸置疑的。我记得在讲解“关系”那一部分时,作者用了好几个生活化的例子来区分“一对一”、“一对多”和“多对多”的关系,比如“员工和部门”、“学生和课程”这样的经典案例。虽然这些概念在其他IT书籍中也常见,但它在这里的阐述方式非常克制,没有过多地引入复杂的关系代数或者范式理论,而是聚焦于如何在Access这个工具中,通过外键的设置来实现这些逻辑关联。这种“工具导向”的教学方法,极大地降低了学习的心理门槛。不过,对于我这种偶尔会思考底层逻辑的人来说,偶尔会觉得有些意犹未尽,比如在讲解数据校验规则时,如果能稍微深入一点点解释为什么某些规则会影响到数据的一致性,可能效果会更好。但转念一想,这本书的目标读者群体显然不是数据库管理员,而是需要用Access快速搭建应用的人,从这个角度看,它做到了“恰到好处”的平衡——足够用,但不至于让人迷失在深奥的理论海洋里。

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总体来说,这本教材的语言风格是偏向于“亲切”和“鼓励”的,作者似乎非常理解初学者在面对数据库软件时的那种无从下口的感觉。它很少使用那种居高临下的技术术语,而是用非常接地气的方式来解释复杂的功能。比如,在讲解“主键”的概念时,它并没有直接套用“唯一标识符”的定义,而是用了“就像我们每个人的身份证号一样,独一无二”的比喻,这种方式能瞬间拉近与读者的距离。这本书的优点在于它的“即学即用性”和“完整性”,它覆盖了从零开始建立一个小型数据库应用所需的所有基础模块。如果你是一个刚接触数据库,并且你的工作环境还停留在本地桌面应用阶段,这本书绝对是一份非常扎实、可靠的入门读物。它帮你搭建了一个坚实的起点,让你不再惧怕“数据库”这个词汇,而是将其视为一个可以掌控的工具。

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我对这本书的评价会稍微苛刻一点,主要集中在现代数据处理的需求背景下。对于一个习惯了云端操作和扁平化数据结构(比如JSON或NoSQL)的现代用户来说,这本书中对“数据类型”的细致划分,比如对文本、备注、数字类型的选择,显得有些过于“传统”和“繁琐”。举个例子,它强调了字段长度的精确控制,这在Access 2003的时代是性能优化的重要环节,但在如今的数据处理场景中,我们可能更倾向于使用灵活的字段定义。此外,书中对VBA编程的介绍非常简略,可能只是一笔带过如何录制宏以实现某些自动化操作。对于想要将Access作为复杂业务逻辑后端的学习者来说,这本书的脚本和自动化能力挖掘得不够深。它就像一辆性能可靠的经典老式轿车,能带你去任何需要去的地方,但你不能指望它能跑赢现代的跑车,它更适合的是一个稳定、可预测的内部数据管理环境。

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这本书的封面设计倒是挺直观的,蓝白相间的色调,给人一种清爽、易于学习的感觉。我当初买它,主要是想快速上手处理一些日常工作中的数据表格问题,毕竟之前对数据库这块知识基本是空白。翻开目录,感觉内容组织得挺有条理的,从最基础的数据库概念讲起,然后是表的设计、查询的创建,一直到报表和窗体的制作,像是一个完整的学习路径图。尤其让我比较欣赏的是,它似乎非常注重“实例”的结合。我记得其中一个章节讲到如何用“向导”功能快速生成一个简单的客户信息查询界面,那步骤描述得非常细致,连每一步点哪个按钮、输入什么文字都写得清清楚楚,对于我这种动手能力大于理论理解能力的初学者来说,简直是救星。我试着跟着做了一遍,虽然过程中还是遇到了几次小小的输入错误,但最终成功看到那个可以筛选、排序的界面时,成就感还是挺大的。这本书的排版也比较友好,关键代码或者操作步骤都会用不同的字体或颜色标注出来,不容易看混。整体来看,它更像是一个手把手的操作指南,而不是一本晦涩难懂的理论教材,这点非常符合我这种急需解决实际问题的人的需求。

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这本书的配套光盘(如果当时有的话,或者现在是网络资源)的质量决定了它的实用价值能提升多少。我记得当时尝试跟着书上的实例做那个“库存管理系统”的小项目时,书中的截图和我的软件界面偶尔会有些微小的差异,这可能跟我使用的Access版本略有不同有关,毕竟2003这个版本现在看来还是有些年头了。但最关键的是,书里提供的所有基础数据文件和示例查询脚本,都是可以直接导入和运行的,这省去了我们手动输入大量测试数据的麻烦。我最喜欢的是关于“报表设计”那一章,它没有止步于简单的列表打印,而是详细演示了如何加入分组、汇总,甚至如何嵌入图表来直观展示数据趋势。我用它成功做出了一个季度销售额的饼图报告,领导看了之后表示效果比我们之前Excel做的要专业得多。这种从数据录入到最终可视化输出的完整闭环体验,是这本书给我最大的收获,它让我第一次体会到关系型数据库在数据分析中的效率优势。

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