具体描述
本书选用Oracle9i数据库系统，按照实际项目开发流程编排各个实验，内容丰富，注重实用，设计和操作方法可行，为用户提供了一个切实可行的学习和掌握网络数据库的途径。读者通过上机实际操作，能够循序渐进地掌握网络数据库系统设计与开发的各知识点并能够综合应用。
本书既可作为高等院校电子商务、计算机应用、信息管理与信息系统等相关专业本科生实验教材或参考书，也可作为网络数据库的初、中级开发人员和管理人员的参考用书，或作为相关领域技术人员的上机培训教材。
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读后感
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用户评价
我发现这本书的语言风格和排版设计也极具特色，但这种特色与严肃的实验指导书气质格格不入。通篇充斥着一种**极客式的、非正式的叙事口吻**，充满了作者个人的见解和对业界热门话题的快速跟进。例如，在介绍完某种NoSQL数据库的CAP理论后，作者会突然插入一段关于区块链分布式账本技术如何解决拜占庭将军问题的思考。文档的插图大多是彩色的流程图和架构示意图，设计感很强，但清晰度有时不如传统的黑白技术图示。最让我感到困惑的是，书中的所有“实验”环节，都围绕着如何快速搭建一个现代化的“微服务”架构，目标导向非常明确——快速出成果、展示技术栈的先进性。缺乏对底层原理的扎实、循序渐进的推导和验证过程。这使得读者很难通过阅读这本书真正理解技术背后的“为什么”，而只能停留在“怎么做”的表面操作层面，这与我期望从一本“教程”中获得的深度学习体验相去甚远。
评分这本号称“网络数据库实验教程”的书，我买来是希望能系统地学习和实践数据库的搭建、管理和应用。然而，当我翻开扉页，首先映入眼帘的却是关于**前端框架选型与性能优化**的深入探讨。书里花了大量的篇幅去比较React、Vue和Angular在不同场景下的优劣，甚至详细分析了它们的虚拟DOM实现机制和热更新策略。章节后面紧跟着的是一套完整的Node.js后端开发环境搭建流程，重点讲解了如何使用Express框架构建RESTful API服务。我尝试寻找一点关于SQL优化的蛛丝马迹，哪怕是索引设计的基础知识，结果完全落空。取而代之的是大量关于WebSocket实时通信协议的理论阐述和基于Socket.io的聊天室项目实战。坦白说，对于一个期待深入数据库内核或至少是熟练掌握SQL的读者来说，这种内容错位感极强。感觉作者似乎是想写一本全栈开发手册，但误打误撞地贴上了数据库的标签。如果你想了解最新的前端技术栈，这本书或许能给你提供一些启发，但如果你是冲着“数据库”二字来的，请务必三思。
评分最后，这本书的附录部分也暴露了其内容取向的侧重。本应是收录标准SQL DDL/DML语句参考或数据库系统设计范例的附录，却被替换成了**一套完整的移动应用开发环境配置指南**。从Android Studio的安装调试，到iOS的Xcode配置，再到Flutter的SDK集成，篇幅占了总篇幅的近五分之一。书中甚至有一个“实战案例”，是指导读者如何设计一个与后端API交互的移动端界面。这让我深感，出版方可能在编辑过程中对书名和内容进行了某种程度的错配。读者花高价购买一本期待能教授数据库核心技能的书籍，最终却得到了一个包含前端、后端、容器化、大数据和移动开发的“技术大杂烩”。这本书的价值在于展示了当前技术栈的广度，但作为一本专门的“网络数据库实验教程”，其深度和焦点显然是严重缺失的，我无法推荐给那些专注于数据库技术栈的初学者或进阶人员。
评分这本书的后半部分，让我彻底陷入了对内容组织逻辑的困惑之中。它居然花了整整四个章节来讲解**云计算平台上的容器化部署与持续集成/持续部署（CI/CD）流水线构建**。从Docker镜像的优化构建，到Kubernetes集群的部署与服务网格（Service Mesh）的配置，讲解得极其细致，甚至包括了Helm Chart的编写规范。我印象中，数据库管理通常涉及到备份恢复、高可用集群搭建（如主从复制或分片集群），这些核心的运维知识点，在这本书里只是一笔带过，变成了CI/CD流程中一个可有可无的部署步骤。有一章专门讨论了如何使用Jenkins或GitLab Runner自动化测试和部署应用，其中涉及到的脚本语言和工具链，完全是面向DevOps工程师的视角。对于我这种希望掌握Oracle或MySQL企业级部署策略的读者来说，这些内容显得过于超前和偏离主题。这本书更像是一本优秀的“云原生应用运维指南”，而不是一本“数据库实验教程”。
评分更令人费解的是，书中关于**大数据处理框架**的介绍，占据了相当大的比重。它深入剖析了Hadoop生态系统中的MapReduce原理，并详细演示了如何使用Spark RDD进行复杂的数据转换操作。书中有一个实验，是要求读者使用PySpark处理一个TB级别的日志文件，分析用户行为模式。这固然是数据处理的绝佳范例，但它和传统的关系型数据库管理（比如事务ACID特性、规范化理论）几乎没有交集。作者似乎将“数据存储”等同于“大数据处理”，完全忽略了数据库领域中关于数据模型、查询优化器和存储引擎的经典知识。书中对B+树索引结构、锁机制、MVCC实现原理的讨论，少到可以忽略不计。如果这本书的目标读者是数据科学家或大数据工程师，那也许能说得通，但如果定位是数据库实验教程，那么它对“数据”的定义显然过于宽泛了，显得有些顾此失彼。
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