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出版者:中国石化出版社

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页数:0

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出版时间:2000-04-01

价格:33.0

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isbn号码:9787800439483

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• Access 2000
• 数据库
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深入探索数据管理与应用的前沿：精选图书推荐 以下推荐的图书，涵盖了从理论基础到前沿应用的多个维度，旨在为渴望提升数据素养和实践技能的读者提供指引。这些书籍的侧重点与《轻松学会数据库Access 2000中文版》中Access 2000特有的界面、操作习惯和特定版本功能有所区别，它们聚焦于更现代、更宽泛或更深入的数据库技术和数据处理方法。 --- 1. 关系型数据库理论与设计权威指南 书名示例：《数据库系统概念（第七版）》 内容简介： 本书是全球公认的数据库领域的经典教材和参考书，它构建了一套坚实而全面的理论基础，远超特定软件版本的操作层面。它深入探讨了数据库系统的核心概念、原理和架构设计，是理解现代数据管理基石的必备读物。 核心涵盖内容： 数据模型基础： 详细解析了从最初的网状模型、层次模型到关系模型的演变历程，重点阐述了关系代数和元组演算等理论工具，帮助读者理解数据操作的数学基础。 关系数据库设计理论： 彻底剖析了规范化理论（1NF到BCNF及更高范式），指导读者如何设计出无冗余、高一致性的数据库结构。书中提供了大量的范例和反例，展示了如何通过规范化消除更新异常和数据不一致问题。 SQL 语言的深度应用： 与Access 2000中的简单查询界面不同，本书将SQL视为一种强大的声明式语言进行系统讲解。涵盖了标准SQL的全部特性，包括复杂连接（Join）、子查询、视图的创建与管理、以及嵌入式SQL（Host Language Integration）的概念，为读者掌握大型数据库系统的查询能力打下基础。 事务管理与并发控制： 深入探讨了数据库系统如何保证数据在多用户并发访问和系统故障时的一致性和持久性。详细介绍了封锁协议（如两阶段封锁 2PL）、时间戳协议以及恢复技术（如日志记录和检查点机制），这些是企业级数据库稳定运行的关键要素。 查询优化： 揭示了数据库管理系统（DBMS）内部如何高效执行查询。内容涉及查询的语法分析、查询树的转换、成本估算模型，以及启发式优化和基于统计信息的优化策略。这部分内容对于理解高性能数据检索至关重要，且远超Access 2000的内置优化能力。 新型数据模型概述： 鉴于当前数据环境的多元化，本书还引入了NoSQL数据库的基本思想，对比了关系模型与键值存储、文档数据库（如MongoDB的早期概念）和图数据库的适用场景，为读者提供了一个面向未来的视角。 --- 2. 面向实际工程的 SQL Server/MySQL 实践精通 书名示例：《SQL Server 2019 性能调优实战指南》 内容简介： 本书将读者的焦点从桌面级数据库（如Access）转移到主流的企业级关系型数据库管理系统（RDBMS）——Microsoft SQL Server上。它专注于如何在真实、高并发的生产环境中进行数据库的部署、优化和维护，内容侧重于性能调优和系统管理，这是Access 2000环境几乎不涉及的领域。 核心涵盖内容： 企业级安装与配置： 讲解了在服务器环境中部署SQL Server实例的最佳实践，包括存储架构的选择（如文件组管理）、内存分配策略、以及高可用性配置（如故障转移群集和Always On可用性组的理论基础）。 T-SQL 深度编程： 提供了大量超越标准SQL语法的T-SQL（Transact-SQL）高级特性讲解。包括： 存储过程、函数与触发器： 如何编写结构化、可重用的业务逻辑代码。 游标与临时表的效率对比： 针对不同场景选择最高效的数据集处理方式。 窗口函数（Window Functions）： 学习如何使用`ROW_NUMBER()`, `LAG()`, `LEAD()`等现代SQL功能，这些功能在Access 2000中无法直接实现或实现效率极低。 索引策略的精细化设计： 深入讲解了聚集索引与非聚集索引的区别，以及复合索引、覆盖索引的设计原则。内容包含如何分析查询执行计划，识别索引缺失或不当使用，并利用动态管理视图（DMV）监控索引碎片和使用情况。 性能瓶颈诊断与解决： 这是本书的核心价值所在。它教授如何使用SQL Server Profiler、扩展事件（Extended Events）等工具捕获和分析慢查询。详细解析了锁（Locks）、死锁（Deadlocks）的成因，并提供了实用的等待类型（Wait Types）分析方法，帮助开发者快速定位CPU、I/O或内存瓶颈。 数据迁移与备份恢复策略： 涵盖了从传统备份（全量、差异、日志备份）到更高级的数据同步工具（如SQL Server Integration Services - SSIS）的使用，确保在面对TB级数据时的可靠性和业务连续性。 --- 3. 大数据时代的非关系型数据存储与处理 书名示例：《MongoDB 权威指南：从入门到实践》 内容简介： 随着互联网应用数据形态日益复杂（如JSON文档、日志流），传统的基于表的、强结构化的关系模型（Access 2000所基于的范式）在处理非结构化和半结构化数据时显现出局限性。本书将读者带入NoSQL的世界，专注于文档型数据库的代表——MongoDB。 核心涵盖内容： 文档模型与JSON/BSON： 解释了为何选择嵌入式文档模型（Schemaless）而非传统实体关系模型。详细介绍了BSON（Binary JSON）的结构及其优势，以及如何设计灵活的文档结构以适应快速变化的需求。 MongoDB 查询语言（MQL）： 教授使用MongoDB特有的查询语法，包括文档查询、数组操作符以及聚合管道（Aggregation Pipeline）。聚合管道是MongoDB中进行复杂数据转换和分析的核心，其概念与SQL的GROUP BY/JOIN有显著区别。 数据建模的权衡： 探讨了NoSQL设计哲学中的关键决策点：数据冗余（De-normalization）与查询性能的平衡。不同于Access追求的第三范式，MongoDB的设计更注重查询的效率和应用的迭代速度。 分片（Sharding）与高扩展性： 讲解了当单机存储和性能无法满足需求时，如何使用分片技术将数据分散到多个服务器上实现水平扩展，这是Access 2000架构完全无法企及的特性。 事务与一致性模型： 阐述了MongoDB从早期弱一致性向现代多文档事务的演进过程，帮助读者理解在分布式环境中如何权衡CAP理论中的一致性、可用性和分区容错性。 --- 4. 数据分析与可视化：从数据中提取价值 书名示例：《利用 Python 进行数据分析（Pandas 进阶指南）》 内容简介： 本书将重点从“数据库管理”转向“数据利用”。现代数据工作流强调从各种来源（包括Access导出的CSV、SQL查询结果等）获取数据后，如何快速、灵活地进行清洗、转换和洞察提取。Python生态系统，特别是Pandas库，已成为该领域的事实标准。 核心涵盖内容： Pandas 数据结构精通： 详述Series和DataFrame的底层结构和高效操作方法。学习如何利用向量化操作代替传统的循环，极大地提升数据处理速度。 数据清洗与预处理： 涵盖了缺失值（NaN）的处理、数据类型转换、异常值检测与平滑处理，以及如何利用正则表达式进行复杂的字符串字段解析——这些都是Access查询和VBA难以高效完成的任务。 高级数据操作： 重点讲解`groupby()`的魔力，实现复杂的分组聚合统计，以及`merge()`和`join()`操作，用于连接来自不同数据源（如关系型数据和平面文件）的数据集。 时间序列分析： 深入探讨Pandas在处理带时间戳数据方面的强大能力，包括重采样（Resampling）、时间窗口计算等，这些是金融、日志分析等领域的核心技能。 数据可视化基础（Matplotlib/Seaborn）： 指导读者如何将清洗和分析后的数据直接转化为直观的图表（如直方图、散点图、热力图），以支持决策制定。本书的目标是利用代码实现数据驱动的洞察力，而非仅仅停留在数据存储层面。 通过阅读上述书籍，读者将能够跨越Access 2000这一特定环境的限制，掌握现代数据库设计范式、企业级性能调优技术、应对多样化数据存储的需求，并学会利用强大的编程工具链进行数据分析和价值挖掘。

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作为一名刚入职的职场新人，对于海量的数据处理感到束手无策，尤其是面对公司那套古老的Access 2000系统，更是头疼。身边同事们都在用，我却连最基础的表单创建都磕磕绊绊。偶然间在书店看到了这本书，书名“轻松学会”立刻吸引了我。翻开几页，发现它的排版清晰，步骤讲解细致，配图也很直观，感觉不像那些枯燥的技术手册。我尤其看重它中文版这一点，免去了翻译的障碍，能更直接地理解概念。我一直希望能够快速上手，独立完成一些基础的数据录入和查询工作，这本书给我的感觉就是一本非常适合入门的学习材料，能够帮助我打下坚实的基础。我相信通过阅读这本书，我能够克服对Access的恐惧，甚至能从中发现一些数据管理的乐趣。我希望能学习到如何建立有效的数据库结构，如何设计美观实用的表单，以及如何通过查询提取我需要的信息。这本书的学习曲线看起来很平缓，这对于初学者来说至关重要。我期待它能成为我解决工作中数据难题的得力助手。

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最近我接手了一个需要管理大量客户信息的项目，虽然公司有数据库，但使用起来非常不方便，信息常常出错，查找也效率低下。我一直想学习一种更系统化的方法来管理这些数据，但又苦于找不到合适的入门书籍。市面上有很多关于数据库的书籍，但很多都过于理论化，要么就是讲解的软件版本太新，不符合我现有的资源。当我看到《轻松学会数据库Access 2000中文版》这本书时，我眼前一亮。Access 2000这个版本虽然不是最新的，但却是很多企业仍在使用的经典版本，所以这本书的内容非常实用。我最期待的是书中能够详细讲解如何进行数据规范化设计，如何避免数据冗余，以及如何通过关系来连接不同的数据表，从而构建一个完整且易于维护的数据库。同时，我也希望学习到如何利用Access的报表功能，生成有条理、有说服力的统计报告，这对于我向领导汇报项目进展非常有帮助。这本书的“轻松学会”承诺，让我看到了解决实际问题的希望，相信它能帮助我建立一套高效的客户信息管理体系。

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说实话，我之前对数据库的认识就是一些很复杂的代码和晦涩的专业术语，所以一直回避学习。但随着工作中的数据量越来越大，我也意识到掌握一门数据库技术的重要性。偶然间看到《轻松学会数据库Access 2000中文版》这本书，它给我的第一印象是“亲切”。中文版、2000这个版本，都让我觉得它不会离我的实际需求太远。我最期待的是书中能够用最通俗易懂的语言，解释数据库的核心概念，比如“表”到底是什么，“字段”和“记录”有什么区别，以及“关系”是怎么回事。我希望它能让我明白，数据库并不是只有程序员才能掌握的“高科技”，而是任何人都可以通过学习来掌握的实用工具。如果书中能包含一些关于如何设计一个“好”的数据库的原则，比如如何命名表和字段，如何设置数据类型，那对我来说就太有帮助了。我希望能通过这本书，消除我对数据库的恐惧感，并且能够自信地去创建和管理一些简单的数据集合。

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我对数据库一直充满了好奇，但总是觉得它是一个很高深的技术领域，难以入手。我尝试过一些在线教程，但往往是片段式的，缺乏系统性和连贯性，学起来总是断断续续，效果也不尽如人意。这次偶然看到《轻松学会数据库Access 2000中文版》这本书，它的标题就击中了我的痛点。我喜欢这种“轻松学会”的教学理念，这让我觉得学习数据库不再是一件枯燥乏味的事情。我希望能在这本书中找到一条清晰的学习路径，从零开始，逐步掌握Access 2000的核心功能。我期待书中能够详细介绍数据库的基本概念，例如表、字段、记录、主键、外键等等，并用生动的例子来解释它们的作用。更重要的是，我希望能够学习到如何设计和创建自己的数据库，如何进行数据的录入、修改和删除，以及如何编写简单的查询语句来检索所需的信息。这本书的中文版本也是一个很大的加分项，它能让我更专注于知识本身，而不是语言障碍。

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我是一名小型企业主，手下虽然有几个员工，但数据管理却一直是个老大难问题。各种客户订单、库存信息、员工考勤等等，都零散地记录在 Excel 表格里，管理起来非常混乱，而且容易出错。我一直想找一个更专业、更系统化的数据库管理方案，但又担心学习成本太高，或者软件太复杂。当我无意中翻到《轻松学会数据库Access 2000中文版》这本书时，我感觉找到了救星。Access 2000对于我这种规模的企业来说，功能已经足够强大，而且相对容易上手。我最看重的是这本书的实用性，我希望它能教会我如何将零散的数据整合到一个统一的数据库中，如何建立清晰的数据结构，以及如何通过简单的操作就能查询到我需要的信息，比如某个客户的订购历史，或者某个产品的销售情况。我期待书中能够提供一些实际的应用案例，让我能够直接套用到我的业务场景中，快速提升数据管理的效率。

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