Exploring Microsoft Access 2003

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出版者:Prentice Hall
作者:Grauer, Robert T./ Barber, Maryann T.
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:
价格:143.07
装帧:Pap
isbn号码:9780131673380
丛书系列:
图书标签:
  • Microsoft Access
  • 数据库
  • Access 2003
  • 办公软件
  • 数据管理
  • 教程
  • 参考书
  • 软件开发
  • 信息技术
  • 计算机
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具体描述

深入探究:现代数据管理与应用实践 图书名称:《数据驱动的决策:企业级信息系统构建与优化》 作者: [此处留空,或假设一位资深行业专家] 出版社: [此处留空,或假设一家权威技术出版社] --- 内容简介 在当今信息爆炸的时代,数据已成为驱动商业决策和技术创新的核心资产。本书《数据驱动的决策:企业级信息系统构建与优化》并非停留在基础软件操作层面,而是聚焦于如何利用先进的数据库理论、系统设计原则以及新兴的数据处理技术,构建健壮、高效、可扩展的企业级信息管理体系。本书面向具有一定技术背景,渴望从数据架构师、系统分析师或高级开发人员角度理解信息系统全生命周期的专业人士。 全书分为五大部分,共十八章,深入剖析了从需求分析到系统运维的各个关键环节,旨在提供一套完整的、可落地的企业数据管理方法论。 --- 第一部分:数据战略与需求工程(Foundation & Strategy) 本部分奠定了信息系统构建的战略基础,强调数据管理在企业整体战略中的核心地位。 第一章:数据资产的战略定位与治理框架 本章超越了单纯的“数据存储”概念,探讨了数据作为战略资产的价值评估模型。内容涵盖企业数据治理(Data Governance)的组织架构、策略制定流程,以及如何建立跨部门的数据标准和质量保障体系。重点分析了数据主权、合规性(如GDPR, CCPA等现代数据法规)在系统设计初期的嵌入方式。 第二章:深度需求挖掘与业务流程建模 系统成功的关键在于对真实业务需求的深刻理解。本章详细介绍了一系列高级需求获取技术,包括情景访谈法(Scenario-Based Interviewing)、事件流分析(Event Flow Analysis)以及价值流映射(Value Stream Mapping)。我们将探讨如何将复杂的、往往是相互冲突的业务需求转化为清晰、无歧义的系统功能规格说明书(SRS)。特别强调对“非功能性需求”(如性能、安全性、可维护性)的量化定义。 第三章:概念数据模型设计与本体论构建 这是系统蓝图设计的核心。本章从理论高度审视实体关系模型(E-R Model)的局限性,并引入更强大的概念模型工具,如统一建模语言(UML)中的类图扩展、以及面向对象分析(OOA)在数据建模中的应用。内容深入探讨了“本体论”(Ontology)在定义复杂领域知识、确保语义一致性方面的重要性,特别适用于金融、医疗或供应链等专业领域。 --- 第二部分:关系代数与高性能数据存储(Advanced Relational Systems) 本部分侧重于传统强大关系型数据库管理系统(RDBMS)的深度优化与高级应用,确保数据完整性和查询效率。 第四章:规范化理论的深入应用与反规范化的权衡 回顾了范式理论(1NF到BCNF),并探讨了在现代OLAP(在线分析处理)环境中,何时以及如何适当地采用反规范化策略来优化读取性能。本章提供了详细的性能测试案例,以量化反规范化带来的查询速度提升与数据冗余维护成本之间的平衡点。 第五章:事务管理、并发控制与故障恢复机制 系统稳定性的基石。本章详尽解析了ACID特性在分布式环境下的挑战,重点讲解了锁粒度控制、多版本并发控制(MVCC)的内部工作原理。此外,系统性地介绍了WAL(Write-Ahead Logging)协议、Checkpoints机制,以及如何设计应对硬件故障和逻辑错误的灾难恢复(Disaster Recovery, DR)方案。 第六章:查询优化器原理与索引策略精通 不再满足于自动生成的执行计划。本章揭示了现代SQL数据库查询优化器(如Cost-Based Optimizer)的内部决策逻辑,包括统计信息的收集、连接算法(Hash Join, Merge Join, Nested Loop Join)的选择标准。用户将学习如何利用执行计划分析工具,精确诊断性能瓶颈,并设计超越B-Tree的特定索引结构(如位图索引、全文索引)。 --- 第三部分:面向大规模数据的处理范式(Modern Data Paradigms) 本部分将视角从单一关系型系统扩展到处理海量、多样化数据的现代技术栈。 第七章:NoSQL数据库的选型与架构适应性 系统地对比了键值存储、文档数据库(如MongoDB的聚合管道)、列族数据库(如Cassandra的最终一致性模型)和图数据库(Neo4j)的适用场景。本章侧重于CAP理论在不同NoSQL系统中的实际表现,指导读者根据业务需求(强一致性、高可用性、分区容错性)进行技术栈选型,避免“过度设计”或“欠配”的错误。 第八章:数据仓库(DW)与数据湖(Data Lake)的设计哲学 区分了操作型数据库(OLTP)与分析型系统(OLAP)。本章深入讲解了Kimball维度建模(星型/雪花模型)的设计实践,以及Inmon的范式化数据仓库方法。同时,探讨了数据湖(基于Hadoop/云存储)的架构优势,以及如何通过数据湖上的数据仓库(Lakehouse架构)实现数据的统一管理。 第九章:流式数据处理与实时分析 面对物联网和高频交易带来的数据洪流,本章介绍了流处理的基本概念(如事件时间、窗口函数)。详细分析了Apache Kafka作为消息总线在系统解耦中的作用,并结合Spark Streaming或Flink等框架,展示如何构建端到端的实时ETL管道,实现毫秒级的业务洞察。 --- 第四部分:系统集成、安全与自动化(Integration & Operations) 本部分关注信息系统在企业环境中的部署、连接、保护和持续改进。 第十章:API设计、数据服务化与微服务集成 现代应用依赖服务间的无缝通信。本章聚焦于构建健壮的数据访问层,重点讲解RESTful API的设计规范(幂等性、版本控制),以及GraphQL在复杂数据查询场景下的优势。探讨如何使用消息队列(如RabbitMQ)实现异步通信和系统解耦。 第十一章:数据安全、隐私保护与审计追踪 安全是系统的生命线。本章深入讲解数据生命周期中的安全控制点,包括传输层加密(TLS/SSL)、静态数据加密(TDE),以及基于角色的访问控制(RBAC)和基于属性的访问控制(ABAC)的实施。此外,详细阐述了构建不可篡改的审计日志系统的技术要求。 第十二章:DevOps与数据库持续集成/持续部署(CI/CD) 传统数据库变更管理是瓶颈。本章介绍了如何将数据库模式(Schema)的变更纳入自动化流程。重点介绍Flyway或Liquibase等工具在版本控制下的数据库迁移策略,确保开发、测试、生产环境数据结构的同步性和一致性,实现零停机部署。 --- 第五部分:高级分析与未来展望(Advanced Analytics & Future Trends) 本书的收官部分着眼于如何从数据中提取更高阶的价值,并展望数据管理技术的未来发展方向。 第十三章:数据挖掘基础与特征工程 本章将分析技能融入数据库实践。重点介绍如何利用SQL/Python库(如Pandas, Scikit-learn)进行数据清洗、缺失值处理和特征转换,为机器学习模型准备高质量的训练数据集。通过实际案例演示如何使用集成分析功能直接在数据库层进行初步的数据聚类和关联规则发现。 第十四章:面向商业智能(BI)的数据建模 超越报告,聚焦洞察。本章详细讲解了OLAP多维数据建模(Cubes)的设计和实现,以及MDX查询语言的基础应用。探讨如何构建高性能的数据集市(Data Marts),以快速响应管理层对关键绩效指标(KPIs)的即时查询需求。 第十五章:云数据库迁移与混合架构策略 分析了迁移到AWS RDS、Azure SQL Database或Google Cloud Spanner等云原生数据库的驱动因素。本章对比了云数据库的优缺点,并提供了评估当前本地系统(On-Premise)迁移复杂度的框架,包括数据迁移工具、网络延迟管理和成本效益分析。 第十六章:分布式事务与数据一致性的前沿研究 探讨解决分布式系统中最棘手问题的最新进展,如Google Spanner中的TrueTime机制,以及如何理解并应用Paxos或Raft等共识算法在数据复制和高可用集群中的作用。 第十七章:数据虚拟化与联邦查询 在系统异构的复杂企业环境中,数据虚拟化层如何提供统一的数据视图而不进行物理迁移。本章讲解数据虚拟化工具的工作原理,以及如何通过它实现跨越RDBMS、NoSQL和数据湖的联邦查询优化。 第十八章:人工智能在数据库管理中的应用 展望未来,探讨机器学习如何应用于数据库自身的调优,例如自动索引推荐、查询计划自适应调整(Adaptive Query Execution),以及利用AI进行异常数据检测和预测性维护,实现真正的“自驱动数据库”(Self-Driving Database)。 --- 本书特点: 1. 架构思维导向: 侧重于“为什么”和“如何设计”,而非特定产品语法的死记硬背。 2. 理论与实践结合: 每一章节都配有行业标准案例分析和概念性代码示例(伪代码或通用SQL增强)。 3. 面向未来技术栈: 覆盖了从传统RDBMS优化到现代流处理和云原生数据库的广阔技术图谱。 适用读者: 数据库管理员(DBA)和数据工程师 软件架构师和技术负责人 希望精进数据库底层知识的高级开发人员 信息系统与数据科学专业的研究生

作者简介

目录信息

读后感

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我非常喜欢这本书的实践导向性。《Exploring Microsoft Access 2003》不仅仅是理论的堆砌,它更像是一个实操指导手册。书中的每一个章节都围绕着一个核心功能,然后通过一步步的操作演示,让你亲手去构建一个完整的数据库。从最基础的创建数据库文件,到设计和创建表,再到建立表之间的关系,以及利用查询来提取和分析数据,最后通过窗体来方便地录入和修改数据,并通过报表来清晰地展示和打印数据。整个过程非常连贯,就像在完成一个完整的项目。我尤其喜欢书中关于“宏”的讲解,这部分内容让我看到了Access自动化处理数据的潜力。通过创建简单的宏,我能够将一些重复性的操作自动化,大大节省了我的时间。例如,书中提供了一个自动备份数据库的宏示例,这对我来说非常实用。这本书的优势在于,它能够让你在实践中学习,在学习中巩固,从而真正理解Access的每一个功能是如何协同工作的,并如何服务于实际的数据管理需求。

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这本书的结构安排简直太合理了!《Exploring Microsoft Access 2003》并不是那种想到哪儿写到哪儿的杂乱无章的书。作者非常系统地将Access的功能进行了划分,从最核心的“表”开始,逐步深入到“查询”、“窗体”、“报表”和“宏”。每一部分都像是搭建房子的砖瓦,层层递进,逻辑性非常强。我特别喜欢它讲解“查询”的部分,因为这是Access的核心功能之一,也是最能体现数据库优势的地方。书中讲解了各种类型的查询,包括选择查询、操作查询(更新、追加、删除、创建表查询),以及参数查询。作者通过清晰的图示和代码示例,让我明白如何根据不同的需求来提取、修改甚至批量处理数据。这让我告别了过去那种需要手动复制粘贴大量数据,或者一遍遍进行筛选的低效工作方式。此外,书中对“窗体”和“报表”的设计也给了我很多启发。它不仅仅教我如何创建,更教我如何设计出美观、易用且能清晰展示信息的界面。这本书真的让我体会到了Access在数据管理和信息呈现方面的强大能力,也让我找到了许多提升工作效率的绝佳方法。

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这本书的内容深度和广度都超乎我的预期!《Exploring Microsoft Access 2003》并非一本只停留在表面操作的书籍。作者在讲解每个功能的时候,都会深入到其背后的原理和应用场景。比如,在讲解“报表”时,它不仅教你如何创建简单的列表报表,还深入到如何进行分组、汇总,如何添加计算字段,以及如何设计复杂的分页和布局。这让我明白了报表不仅仅是数据的简单罗列,更是一种强有力的数据分析和信息传达工具。书中还提到了Access中一些不太为人熟知但却非常实用的高级功能,比如“查找记录”的复杂条件设置,以及如何在报表中使用子报表来展示相关联的数据。这些内容让我在使用Access时,能够更加游刃有余,处理起更复杂的数据需求也显得得心应手。而且,这本书的写作风格非常严谨,但又不会让人感到枯燥,作者总是能用生动的语言和恰当的比喻来解释复杂的概念,这使得阅读过程充满乐趣。如果你想真正掌握Access,而不仅仅是学会几个简单的操作,那么这本书绝对是你的首选。

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当我开始阅读《Exploring Microsoft Access 2003》时,我以为它只是又一本教你如何做个数据库的普通书籍。然而,它远远超出了我的预期。作者的写作风格非常引人入胜,他没有使用那些晦涩难懂的专业术语,而是用一种非常平易近人的方式来讲解Access的强大功能。我尤其喜欢书中关于“查询”的章节,它让我明白了如何从海量的数据中提取我真正需要的信息。书中讲解了各种类型的查询,包括简单的选择查询、多表查询,以及更复杂的交叉查询和外部查询。通过大量的图文并茂的示例,我不仅学会了如何构建这些查询,更重要的是,我理解了它们背后的逻辑。例如,书中讲解如何使用“between”、“in”、“like”等运算符来构建复杂的筛选条件,这让我在进行数据分析时,能够更加精准地锁定目标。这本书不仅仅是教你如何操作,更是让你理解Access的精髓,并学会如何运用它来解决实际问题。

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刚开始接触《Exploring Microsoft Access 2003》的时候,我有些担心这个版本会过于老旧,会不会跟不上现在的技术发展。不过,读完之后,我发现我的担忧完全是多余的。作者在书中非常巧妙地平衡了基础知识和实用技巧的传授。他没有急于求成地讲解一些高级功能,而是从最基础的表格创建、字段属性设置开始,一步步引导读者构建起完整的数据库。我尤其欣赏他对“数据验证”和“查找向导”的讲解。在实际应用中,确保数据的准确性和一致性至关重要,而Access的这些功能恰恰是实现这一点的关键。书中通过多个小练习,让我亲手实践了如何设置数据验证规则,如何使用查找向导来简化数据输入,这些都极大地提高了我的工作效率。而且,这本书的语言风格非常平实,没有太多晦涩难懂的专业术语,即使是初学者也能轻松理解。它不像很多技术书籍那样干巴巴的,而是充满了实际的指导意义。我个人觉得,这本书最大的价值在于它能够帮助读者建立起一种“数据库思维”,让你知道如何在设计数据库时考虑数据的完整性、可扩展性以及用户的使用便利性。它不仅仅是一本操作手册,更像是一位经验丰富的导师,在一步步指导你如何成为一个高效的Access用户。

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这本书真是太让我惊喜了!当我拿到《Exploring Microsoft Access 2003》时,我其实并没有抱太高的期望,毕竟软件版本有些年头了,我以为可能只是些过时的基础知识。然而,事实完全出乎我的意料。作者的讲解方式非常深入浅出,即便是我这种对数据库概念不算非常熟悉的人,也能轻松跟上。书中的案例设计非常贴近实际工作场景,不是那种空泛的理论讲解。例如,书中关于如何设计一个简单的客户管理系统的部分,详细到每一个字段的类型选择,每一个查询的构建逻辑,甚至连表之间的关系都讲解得条理清晰。我特别喜欢它讲解的“关系型数据库”的原理,这部分内容让我在理解Access的强大功能时,有了一个坚实的理论基础。之前我一直觉得Access只是个高级的Excel,但通过这本书,我才明白它真正的威力在于数据之间的关联和高效管理。它不仅仅是教你怎么操作,更是教你如何“思考”数据库。书中的截图也很清晰,几乎每一个操作步骤都有图示,这对于我这种视觉型学习者来说简直是福音。总而言之,如果你还在为如何更好地利用Access来管理你的数据而感到困惑,这本书绝对是你不可错过的宝藏。它让我对Access有了全新的认识,也激发了我进一步深入学习的兴趣。

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作为一名在工作中经常需要处理各种数据的人,《Exploring Microsoft Access 2003》对我来说简直就是及时雨。我之前一直在寻找一种能够更有效管理公司客户信息的方法,Excel虽然功能强大,但在数据关联和复杂查询方面显得力不从心。这本书的出现,彻底改变了我的工作模式。作者在书中对“表”的设计部分进行了非常详尽的讲解,从如何规划数据结构,到如何选择合适的数据类型,再到如何建立表之间的关系(一对一、一对多),都讲解得非常到位。我印象最深刻的是,书中通过一个实际的订单管理系统案例,展示了如何通过建立“客户表”、“产品表”和“订单表”之间的关系,来实现高效的数据录入和查询。例如,在录入订单时,可以直接从客户表中选择客户,从产品表中选择产品,避免了重复输入和潜在的错误。这种“一次输入,多处引用”的设计理念,让我看到了Access在数据规范化和减少冗余方面的巨大优势。这本书不仅教会了我如何操作Access,更重要的是,它让我掌握了一种更科学、更高效的数据管理方法。

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我必须说,《Exploring Microsoft Access 2003》这本书的讲解逻辑简直是太棒了!它不是那种零散的技巧罗列,而是以一个完整的项目为主线,将Access的各项功能巧妙地串联起来。从最初的数据库概念介绍,到表的创建与设计,再到查询的构建,窗体的设计,报表的生成,最后甚至是宏和模块的应用,每一个环节都紧密相连,环环相扣。我最欣赏的是书中关于“数据透视表”和“数据透视图”在Access中的应用讲解。这让我看到Access不仅仅是一个数据存储工具,它更是一个强大的数据分析平台。通过书中提供的案例,我学会了如何将Access中的数据导出到Excel,并利用Excel强大的数据分析功能进行更深入的挖掘。这种跨软件的协同应用,让我看到了Access在整个数据处理流程中的关键作用。这本书的优点在于,它能够帮助读者建立起一个全局观,理解Access在整个数据管理和分析体系中的定位,从而能够更有效地运用它来解决实际工作中的问题。

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这本书真的是让我眼前一亮!《Exploring Microsoft Access 2003》以一种非常系统且深入的方式,讲解了Microsoft Access 2003这款强大的数据库管理系统。我之前一直觉得Access只是一个用来管理联系人列表或者简单表格的工具,但这本书彻底颠覆了我的认知。作者从最基础的数据库概念讲起,循序渐进地引导读者进入Access的世界。我特别欣赏书中关于“窗体”的设计部分,它不仅仅教我如何创建可以输入数据的窗体,更重要的是,它教会了我如何设计出用户友好、操作便捷的界面。通过书中大量的范例,我学会了如何添加各种控件,如何设置控件的属性,以及如何使用按钮来执行特定的操作(如保存、关闭、查找等)。这让我在工作中能够为同事们创建更加高效的数据录入和查询界面,极大地提升了大家的工作效率。这本书的价值在于,它不仅仅提供操作指南,更重要的是,它教会了我如何从用户的角度去思考数据库的设计,以及如何利用Access来实现更高效的数据管理。

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对于一个长期使用Access但总觉得自己只是“会用”而从未“精通”的人来说,《Exploring Microsoft Access 2003》简直就是为我量身定做的。这本书的讲解非常细致,它不是那种告诉你“点这里,点那里”的简单操作指南,而是深入到每一个选项背后的逻辑和作用。我之前在设计表的时候,总是凭感觉来选择数据类型,导致后来在进行数据处理时遇到了不少麻烦。但通过这本书,我才真正理解了各种数据类型(如文本、数字、日期/时间、货币、是/否、自动编号、查找向导等)的适用场景和注意事项。书中通过大量的实例,让我明白如何根据数据的性质来选择最合适的数据类型,以及如何设置字段属性(如字段大小、允许空值、默认值、索引等)来保证数据的质量。此外,书中对“数据完整性”的讲解也让我受益匪浅,它教会了我如何通过设置参照完整性来确保主表和子表之间数据的一致性,避免了数据孤岛的出现。这本书让我从一个Access的使用者,转变为一个能够构建健壮、高效的Access数据库的设计者。

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