Access and SQL Server Developer's Handbook pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Sybex Inc

作者:John L. Viescas

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1996-04

价格:USD 44.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780782118049

丛书系列:

图书标签:

• SQL Server
• Access
• Database Development
• VBA
• SQL
• Database Design
• Data Analysis
• Programming
• Microsoft Access
• Microsoft SQL Server

精通现代数据管理与应用开发：一个全面的技术指南 本书并非《Access 和 SQL Server 开发者手册》的延续或替代，而是一本专注于当前企业级数据生态系统、现代云原生数据库技术、高级数据架构设计以及新兴数据科学工具的综合性技术参考书。本书旨在为资深开发人员、数据架构师以及需要构建可扩展、高可靠性数据解决方案的工程师提供一个深入且前瞻性的视角。 我们生活在一个数据爆炸的时代，传统的客户端-服务器模型正在迅速演变为分布式、混合云和无服务器的数据架构。本书将完全聚焦于如何驾驭这一转变，专注于那些构建下一代数据驱动型应用所必需的核心技能和技术栈。 --- 第一部分：现代数据架构的基石与演进 本部分将抛弃对遗留桌面数据库技术的讨论，转而深入探讨构建现代、高可用性数据系统的基础理论和实践。 第一章：云原生数据库范式与选型策略 超越传统RDBMS： 详细分析云原生关系型数据库（如 Amazon Aurora、Google Cloud SQL、Azure SQL Database 的高级版本）与传统本地部署数据库在弹性、成本模型和运维上的根本区别。 多模数据库的兴起： 深入探讨支持文档、图、键值、时序数据等多种模型的数据库（如 MongoDB、Cassandra、Neo4j）在特定业务场景下的应用优势，包括其事务模型（BASE vs. ACID）的权衡。 Serverless 数据处理： 介绍 FaaS（Function as a Service）与数据存储的集成模式，探讨如何利用如 AWS Lambda 或 Azure Functions 驱动的微服务架构来最小化数据基础设施的运营开销。 第二章：数据安全、合规性与治理的深度剖析 零信任（Zero Trust）数据访问模型： 如何在分布式环境中实施细粒度的权限控制，不再依赖网络边界安全。讨论基于角色的访问控制（RBAC）到基于属性的访问控制（ABAC）的迁移。 数据脱敏与假名化技术： 详细介绍在开发、测试和分析环境中，如何使用确定性散列、动态数据屏蔽（DDM）和格式保留加密来满足 GDPR、CCPA 等严格的数据隐私法规要求，同时保持数据可用性。 数据血缘与可追溯性： 构建自动化的数据沿袭跟踪系统，确保数据在 ETL/ELT 流程中的每一个转换步骤都可被审计和验证。 --- 第二部分：高级数据处理与性能工程 本部分致力于提升数据操作的效率和规模，关注大规模数据流处理和复杂查询的优化。 第三章：流式数据处理与实时分析 Kafka 生态系统的深度应用： 不仅仅是消息队列，而是将其作为核心数据总线。深入研究 Kafka Connect、Kafka Streams API，用于构建端到端、低延迟的数据管道。 状态管理在流处理中的挑战： 探讨使用 Flink 或 Spark Streaming 处理复杂事件（CEP）时，如何有效地管理和容错状态，实现“Exactly-Once”语义。 实时仪表盘与数据推送： 结合 WebSockets 或 Server-Sent Events (SSE)，将流处理结果实时推送到前端应用，构建真正的实时 BI 解决方案。 第四章：高性能查询优化与索引策略 超越B-Tree： 探讨现代数据库中使用的更高级索引结构，如 R-Tree（空间数据）、GiST/GIN 索引（全文搜索和数组），以及 LSM-Tree（用于高写入负载的存储引擎）。 执行计划的精细调优： 学习如何解读复杂的查询优化器输出，识别并重写低效的 JOIN 策略、强制使用特定的访问路径，并有效利用物化视图和查询缓存。 并行化与分布式查询： 分析 MPP（Massively Parallel Processing）架构（如 Greenplum 或 Snowflake）的工作原理，理解如何设计查询以最大化并行执行的效率，以及如何处理数据倾斜问题。 --- 第三部分：数据应用层与新兴技术集成 本部分关注如何将数据服务与现代应用开发模型（如微服务、API 优先）无缝集成，并探索机器学习模型的部署。 第五章：数据访问层与 GraphQL 的结合 API 优先的数据服务： 介绍如何使用 RESTful API 作为数据服务的标准接口，并探讨其在复杂查询场景下的局限性。 GraphQL 在数据聚合中的优势： 详细讲解如何设计一个 GraphQL Schema 来抽象底层的异构数据源（SQL、NoSQL、缓存层），实现客户端的“恰好获取所需”的数据请求模式。 数据联邦与网关设计： 构建一个统一的数据访问网关，用于请求路由、认证授权和速率限制，将应用开发与数据库技术细节解耦。 第六章：数据库中的机器学习（MLOps for Data） In-Database 预测： 探索现代数据库平台（如 SQL Server 2022+、PostgreSQL 扩展）中内置的机器学习能力，直接在数据所在位置执行训练和推理，避免大量数据迁移。 特征存储（Feature Store）的设计： 介绍如何构建一个高可用、低延迟的特征存储层，用于标准化和共享用于模型训练和实时推理的数据特征集，确保训练/服务偏差最小化。 模型版本控制与部署流水线： 将 ML 模型视为一种“数据产品”，讨论如何将其纳入 CI/CD 流程，实现模型的安全滚动更新和回滚机制。 --- 第四部分：数据持久化的高级策略 第七章：事务性数据与非事务性数据（Polyglot Persistence）的集成 Saga 模式与分布式事务： 在微服务环境中，如何使用 Saga 模式（补偿事务）来管理跨越多个数据库实例的业务流程，替代传统的两阶段提交（2PC）。 事件溯源（Event Sourcing）的实践： 深入讲解如何将系统状态的每一次变更记录为不可变的事件序列，并利用此序列重建过去状态或驱动下游系统。 缓存策略的深度优化： 区分不同层级的缓存（CDN、应用层、Redis/Memcached）。重点讨论缓存一致性协议（如 Read-Through, Write-Behind）在应对高并发读写场景时的应用。 本书为构建在云端、面向未来、并且能够适应快速变化业务需求的复杂数据系统提供了蓝图。它要求读者对基础的 SQL 和数据库概念已有扎实了解，并准备好迎接下一代数据工程的挑战。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆