数据库基础与SQL Server应用开发 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:344

译者:

出版时间:2008-4

价格:35.00元

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isbn号码:9787302167976

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• SQL Server
• 数据库基础
• SQL开发
• 数据管理
• 数据库应用
• 编程
• 开发
• 信息技术
• 计算机科学

深入探索数据世界的基石：当代信息管理与高级数据处理实践 本书聚焦于现代信息系统的核心——数据管理，以及驾驭这些数据的关键技术，旨在为读者构建一个全面、深入且实用的知识体系。 我们将超越传统的数据结构与存储概念，深入探讨信息生命周期中的各个关键阶段，从数据的采集、清洗、建模，到高效的查询、维护以及面向未来的数据治理与安全实践。 本书的结构设计遵循从理论到实践、从基础到高级的递进逻辑，力求使读者不仅知其然，更能明其所以然。 第一部分：数据哲学与信息架构基础（The Philosophy of Data and Information Architecture） 本部分是理解现代数据生态的基石。我们首先探讨“数据”的本质、信息与知识的区别，以及数据在驱动商业决策、科学研究和社会运行中的核心价值。 1. 数据范式与概念模型构建： 我们将详细剖析数据建模的演变历程，从早期的数据结构理论，到关系模型（Relational Model）的严格规范。重点讲解范式理论（1NF, 2NF, 3NF, BCNF）的实际意义，不仅仅是理论推导，而是如何通过范式化来消除冗余、保证数据一致性。随后，介绍超越传统关系模型的维度建模（Dimensional Modeling），如星型和雪花型结构，为后续的数据仓库和商业智能（BI）打下基础。 2. 信息系统架构与数据流： 分析典型企业级信息系统的架构，如OLTP（在线事务处理）与OLAP（在线分析处理）系统的分离与协同。探讨数据如何在业务层、应用层、数据持久层之间流动。深入研究数据集成（ETL/ELT）的挑战与策略，包括数据管道的设计原则、数据质量（Data Quality）的度量标准与提升技术。 3. 数据存储介质与存取原理： 尽管本书不深入特定厂商的实现细节，但会系统介绍主流存储技术的工作原理。对比磁盘（HDD/SSD）的I/O特性，讲解文件系统如何组织数据块，以及存储层面的优化策略如何影响数据库的性能。介绍面向高性能和海量存储的NoSQL存储范式的兴起，理解它们在特定场景下取代传统关系模型的优势与局限。 --- 第二部分：高级数据组织与查询优化（Advanced Data Organization and Query Optimization） 本部分是技术核心，聚焦于如何高效地管理和检索海量数据。 4. 索引机制的深度剖析： 索引是提升查询性能的关键。我们将详细解析B-Tree索引的结构与操作，以及其在平衡因子、分支因子对查询效率的影响。进而探讨更高级的索引结构，如哈希索引（Hash Index）在等值查询中的应用、位图索引（Bitmap Index）在数据仓库环境下的优势，以及全文检索索引（Full-Text Index）的原理。重点讨论索引的选择性、维护成本与代价评估。 5. 事务管理与并发控制的理论： 事务的ACID特性是数据可靠性的保证。深入探讨隔离级别（Isolation Levels）的选择对系统性能和正确性的影响，包括读未提交、读已提交、可重复读和序列化级别的具体含义和潜在问题（如脏读、幻读）。详细讲解并发控制机制，如两阶段锁定（2PL）及其改进策略，以及多版本并发控制（MVCC）在现代高并发系统中的应用。 6. 查询执行计划的解读与性能调优： 这是从使用者到架构师转变的关键技能。我们将教授如何分析数据库引擎生成的执行计划（Execution Plan），识别其中的瓶颈，如全表扫描、不必要的排序和低效的连接操作。学习如何通过重写查询语句、优化数据访问路径、调整查询提示（Hints）等手段，实现复杂查询的性能优化。 --- 第三部分：面向未来：数据治理、安全与分析前沿（Governance, Security, and Analytics Frontiers） 本部分着眼于数据在企业中的战略地位，探讨如何安全、合规地利用数据资产。 7. 数据治理与元数据管理（Data Governance and Metadata）： 数据治理已成为企业合规和价值挖掘的生命线。本章阐述数据治理的框架、策略与组织结构。重点讲解元数据管理的重要性，包括技术元数据、业务元数据和操作元数据的收集、存储与应用。理解数据血缘（Data Lineage）在审计和影响分析中的作用。 8. 数据安全、隐私保护与合规性： 数据安全不再是事后补救，而是设计之初就要考虑的要素。系统介绍数据安全的三大支柱：认证（Authentication）、授权（Authorization）与审计（Auditing）。深入探讨数据加密技术（静态加密与传输中加密），访问控制模型（如基于角色的RBAC），以及如何应对日益严格的全球数据隐私法规（如GDPR等）对数据生命周期的影响。 9. 现代数据架构趋势与展望： 探讨当前数据领域的前沿方向。介绍数据湖（Data Lake）与数据湖仓一体（Data Lakehouse）的概念及其架构优势。讨论流式数据处理（Stream Processing）的基础，如事件驱动架构（EDA）中数据的实时采集与分析。最后，概述数据虚拟化（Data Virtualization）作为连接异构数据源的桥梁的作用。 --- 目标读者： 本书适合正在学习信息管理、软件工程、计算机科学的学生，以及希望从初级数据库管理员（DBA）进阶为数据架构师、高级开发人员的专业人士。它要求读者具备基础的编程逻辑能力，但保证了对所有核心数据概念的深入讲解，确保读者能够独立设计、实现和优化复杂的数据密集型应用。通过本书的学习，读者将能够以系统、前瞻的视角掌控数据技术的全貌。

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