Office办公软件应用标准教程

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出版者:清华大学
作者:佟凤义,沈玉阁,等
出品人:
页数:364
译者:
出版时间:2008-3
价格:39.00元
装帧:
isbn号码:9787302168157
丛书系列:
图书标签:
  • Office办公软件
  • Word
  • Excel
  • PowerPoint
  • 办公技巧
  • 电脑技能
  • 软件教程
  • 办公自动化
  • 职场技能
  • 学习资料
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具体描述

《Office办公软件应用标准教程(2008版)》全面介绍Office 2007办公应用的知识,讲解了Office 2007入门知识,Word 2007基本操作,编排格式,排版技术,Word高级操作;Excel基础操作,Excel高级操作,数据分析及安全设置;PowerPoint基础知识,幻灯片的演示和发布;收发与管理电子邮件等内容。配书光盘提供了大容量多媒体语音视频教程,以及实例素材与效果文件。

探秘数据洪流:下一代数据库架构与性能优化实战 图书简介 在信息爆炸的今天,数据已成为驱动现代社会运转的核心引擎。然而,如何高效、可靠、安全地存储、管理和利用海量数据,正成为企业和开发者面临的严峻挑战。本书《探秘数据洪流:下一代数据库架构与性能优化实战》,并非一本关于传统办公软件基础操作的教程,而是一部深入前沿技术、聚焦于现代数据基础设施构建与优化的专业著作。它旨在为系统架构师、资深后端工程师、数据库管理员(DBA)以及对大规模数据处理有浓厚兴趣的技术人员,提供一套全面、实操性强的知识体系。 第一部分:数据系统的演进与现代挑战 本部分首先回顾了数据库技术从早期关系型数据库(RDBMS)到 NoSQL 范式再到 NewSQL 和分布式数据库的演进历程。我们不再纠结于电子表格或文档处理的基础功能,而是聚焦于驱动互联网巨头和金融核心系统的底层逻辑。 第一章:关系模型的局限与微服务下的数据需求 深入剖析了传统 ACID 事务模型在超大规模分布式系统中的性能瓶颈。讨论了 CAP 定理的实际应用场景,以及如何在一致性、可用性和分区容错性之间做出权衡。重点解析了微服务架构对数据持久层提出的多租户、快速迭代和数据异构的新要求。 第二章:NoSQL 阵营深度剖析 详细对比了四种主流 NoSQL 类型:键值存储(如 Redis、Memcached 的进阶应用)、文档数据库(MongoDB、Couchbase 的复杂查询优化)、列式存储(Cassandra、HBase 在大数据分析中的角色)和图数据库(Neo4j 在社交网络和推荐系统中的建模)。我们着重探讨了它们各自的适用场景、数据模型设计原则以及如何克服其在事务处理上的固有弱点。 第三章:云原生与数据库的融合 探讨了云计算对数据库部署模式的颠覆性影响。内容涵盖云厂商提供的托管数据库服务(如 AWS Aurora、Google Cloud Spanner)的底层架构原理,以及如何利用容器化技术(Docker、Kubernetes)实现数据库的弹性伸缩和高可用部署。讨论了 Serverless 数据库的潜力与挑战。 第二部分:分布式事务与数据一致性 解决了现代高并发系统中“如何保证数据正确性”的核心难题。这部分内容完全脱离了对 Word、Excel 或 PowerPoint 中数据校验公式的学习范畴,而是深入到分布式系统理论的实践应用。 第四章:分布式事务的基石:两阶段提交与三阶段提交 系统讲解了 2PC 和 3PC 协议的工作流程、局限性(如协调者故障的处理)及其在实际应用中的性能开销。重点引入了 Google 的 Paxos 算法和 Raft 算法,详细解析了它们如何通过日志复制和领导者选举来达成强一致性,并提供了使用 etcd 或 ZooKeeper 实现分布式锁的实战案例。 第五章:最终一致性与 BASE 理论的落地 深入探讨了 BASE(Basically Available, Soft state, Eventual consistency)理论在读写分离、CQRS(命令查询职责分离)架构中的应用。通过分析 Amazon DynamoDB 的一致性模型,指导读者如何设计允许短暂不一致,但最终能收敛的数据访问策略,特别适用于高流量、低延迟的场景。 第六章:NewSQL 的崛起与混合事务/分析处理(HTAP) 分析了 NewSQL 数据库(如 CockroachDB, TiDB)如何尝试融合 RDBMS 的强事务性与 NoSQL 的水平扩展能力。重点剖析了 HTAP 架构,即如何在一个数据库实例中同时高效处理 OLTP(在线事务处理)和 OLAP(在线分析处理)负载,这是传统单体数据库难以企及的领域。 第三部分:极致性能优化与故障处理 本部分聚焦于将理论转化为生产环境中的实际性能飞跃,涵盖了从硬件选型到查询语句精细调优的全过程。 第七章:存储引擎的深度优化 不再讨论软件界面的格式设置,而是深入到数据在磁盘上的物理布局。详细解析了 LSM 树(Log-Structured Merge Tree,应用于 RocksDB, Cassandra)与 B+ 树(应用于 MySQL, PostgreSQL)的读写特性差异。指导读者如何根据I/O模型选择合适的存储结构,以及如何进行 WAL(Write-Ahead Logging)和 Checkpoint 策略的优化。 第八章:索引技术的精进与多维查询 超越基础索引概念,深入探讨了二级索引的维护成本、覆盖索引(Covering Index)的使用技巧、以及针对全文检索优化的倒排索引结构(Inverted Index)。同时,介绍空间索引(如 R-Tree)和时间序列索引在特定业务场景下的应用。 第九章:慢查询的捕获、分析与重构 提供了一套系统化的慢查询诊断流程。教授读者如何使用数据库内置的性能分析工具(如 `EXPLAIN ANALYZE` 的高级用法),识别执行计划中的热点操作(如全表扫描、不必要的排序、锁等待)。并针对高成本的 JOIN 操作,提供 Hash Join、Merge Join、Nested Loop Join 的适用性分析及强制改写策略。 第十章:高可用性(HA)与灾难恢复(DR)实战 讲解了主从复制(Primary-Replica Replication)中的延迟问题及半同步复制的实现。重点分析了跨地域的数据中心部署策略,如异地多活架构的设计,以及如何利用流复制技术实现秒级的数据恢复点目标(RPO)。最后,讨论了自动化故障转移(Failover)机制的设计与测试,确保系统对突发故障的抵抗力。 结语:面向未来的数据架构师 本书的最终目标是培养读者形成一种“数据思维”,理解数据在现代计算环境中的流动特性、成本约束和一致性权衡。它为有志于构建下一代高可靠、高性能数据平台的专业人士,提供了坚实的理论基础和丰富的工程实践指南,是您迈向数据架构师岗位的必备参考书。

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