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本书以实例开发为出发点，着重介绍Visual Basic．NET的基础知识，包括开发环境、Visual Basic．NET的语言基础、程序设计的基本结构、数据类型、对象的三大要素、事件过程、函数过程、常用控件、界面设计、数据库应用程序的基本开发方法等方面的知识点。
本书以实例为基础，结合编写人员的工作经验，力求从实践动手方面出发，适合高职院校学生以及希望了解和初步掌握Visual Basic．NET编程技术的爱好者使用。
数据库管理与应用：构建高效数据系统的基石 第一部分：数据库基础理论与原理 本书深入浅出地介绍了数据库系统的核心概念与基础理论，旨在为读者打下坚实的理论基础，理解现代数据管理系统的运作机制。 第一章 数据库系统概览 数据、信息与知识的层次结构： 探讨数据在不同抽象层次上的含义、转换过程以及它们在企业决策中的价值。 数据库系统的演进历程： 回顾从早期文件系统到关系型数据库，再到现代非关系型数据库的演变轨迹，分析不同阶段的技术特点与局限性。 数据库系统的组成部分： 详细解析数据库管理系统（DBMS）的结构，包括数据定义语言（DDL）、数据操纵语言（DML）、数据控制语言（DCL）的职能，以及数据库系统在整个信息系统架构中的位置。 数据独立性： 阐述物理数据独立性和逻辑数据独立性的重要性，以及它们如何实现应用与数据分离，提高系统的可维护性和灵活性。 第二章 数据模型与关系代数 实体-关系（E-R）模型详解： 学习如何使用实体、属性、关系、基数约束和分型等概念对现实世界进行建模。深入探讨 E-R 图的设计原则、约束条件的表达方式，并介绍如何将 E-R 图向逻辑模型转换。 关系模型理论基础： 详细介绍关系模型的三大要素：域、关系（表）和关系演算。理解元组、属性、候选键、主键和外键的精确定义。 关系代数运算： 系统学习关系代数的基本操作，包括选择 ($sigma$)、投影 ($pi$)、并集 ($cup$)、差集 ($-$)、笛卡尔积 ($ imes$)。重点讲解如何通过这些基本操作推导出连接（Join）、除（Division）等复杂运算，并掌握查询的代数表达式构建方法。 函数依赖与范式理论： 深入理解函数依赖的定义、推理规则（Armstrong公理）。系统学习第一范式（1NF）到 Boyce-Codd 范式（BCNF）的分解过程，目标是消除冗余、避免更新异常，确保数据结构的规范性和一致性。 第二部分：主流数据库技术与实践 本部分侧重于当前业界广泛使用的关系型数据库技术，介绍其架构、高级特性及优化策略。 第三章 结构化查询语言（SQL）精通 SQL 基础命令集： 全面覆盖 SQL-92 标准的核心命令，包括数据定义（CREATE, ALTER, DROP）、数据操纵（INSERT, UPDATE, DELETE）和数据查询（SELECT）。 复杂查询构建： 掌握 WHERE 子句的条件组合、ORDER BY 的排序控制、GROUP BY 的分组聚合（使用 COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN 等聚集函数）以及 HAVING 子句的过滤。 多表连接技术： 深入解析内连接 (INNER JOIN)、外连接 (LEFT, RIGHT, FULL OUTER JOIN) 的工作原理和应用场景，学习使用子查询和 CTE（通用表表达式）来构建更清晰、更高效的查询逻辑。 视图、索引与约束管理： 学习如何创建和管理视图以简化复杂查询并控制数据访问权限。深入理解主键、唯一约束、非空约束和参照完整性约束的设置与维护。 第四章 数据库设计与实现 需求分析与概念设计： 介绍如何从业务需求文档中提取实体、属性和关系，并转化为初步的 E-R 模型。 逻辑设计与关系模式转换： 讲解如何将概念模型规范化，并将其转化为一组关系模式（表结构）。重点关注如何根据业务规则选择合适的键和范式级别。 物理设计考虑因素： 探讨存储结构的选择（堆文件、有序文件）、索引的选择与创建（B+树、哈希索引）对查询性能的影响，以及如何平衡写入性能和读取性能。 事务管理与并发控制： 详细介绍事务的 ACID 特性（原子性、一致性、隔离性、持久性）。深入讲解隔离级别（Read Uncommitted, Read Committed, Repeatable Read, Serializable）的差异，以及锁机制（共享锁、排他锁）在并发控制中的应用。 第五章 数据库性能优化 查询执行计划分析： 学会使用数据库提供的工具（如 EXPLAIN PLAN）来解读查询的执行路径，识别性能瓶颈（如全表扫描、低效的连接操作）。 索引优化策略： 不仅是如何创建索引，更重要的是何时创建、创建何种类型的索引（复合索引、覆盖索引）。讨论索引的维护成本与收益平衡。 SQL 语句调优技巧： 学习如何重写低效的 SQL（如避免在 WHERE 子句中使用函数、优化 JOIN 的顺序、合理使用提示 Hint 等）。 数据库服务器配置调优： 探讨内存分配（缓冲区大小）、磁盘 I/O 配置、并发连接数设置等服务器级别参数对整体性能的影响。 第三部分：数据仓库与数据分析基础 本部分将读者的视角从操作型数据库（OLTP）扩展到分析型数据库（OLAP）领域，介绍数据集成和商业智能的基础。 第六章 数据集成与 ETL 流程 数据仓库的概念与架构： 区分操作型系统与数据仓库的差异，介绍三层架构（数据源层、数据暂存层、数据仓库层）。 数据抽取、转换与加载（ETL）： 详细解析 ETL 过程中的关键步骤，包括数据清洗、数据标准化、数据集成的方法论。 数据建模：维度建模技术： 重点介绍 Kimbal 提出的维度建模方法。详细讲解事实表（Fact Table）和维度表（Dimension Table）的设计原则，理解星型模型和雪花模型的构建。 第七章 高级数据处理技术 存储过程与触发器编程： 介绍如何在数据库层面实现业务逻辑（存储过程）和自动响应数据变化的机制（触发器）。关注代码的模块化、性能考量及异常处理。 非关系型数据概述： 简要介绍 NoSQL 数据库的几种主要类型（键值存储、文档数据库、列族数据库），以及它们在处理半结构化数据和高并发场景下的优势。 数据安全与备份恢复： 探讨数据加密技术（静态数据加密、传输加密）。学习制定系统的备份策略（全量备份、增量备份、差异备份）和灾难恢复计划。 通过对本书的学习，读者将不仅掌握数据库设计和查询的实用技能，更能深入理解数据管理的底层逻辑与优化方法，为构建稳定、高效、可扩展的数据应用系统奠定坚实的基础。
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