(高职高专)VC#.NET 数据库应用程序设计 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

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页数:357

译者:

出版时间:2009-8

价格:42.00元

装帧:

isbn号码:9787561150887

丛书系列:

图书标签:

VC#
NET
数据库
高职高专
应用程序设计
编程
软件开发
Visual Studio
SQL Server
C#
NET
实践

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具体描述

《VC#.NET 数据库应用程序设计》依据开发软件产品的流程将VC#.NET面向对象程序设计、SQL Server数据库、软件工程按照由易到难、螺旋上升的原则进行了有机整合。全书共18章。第1章讲解了C#的简单的控制台应用程序；

第2章讲解了变量与数据类型；第3章讲解了选择语句和循环语句；第4章讲解了方法、数组和函数；

第5、6、7章讲解了类与对象、继承和多态性；

第8章讲解了泛型与集合；

第9章以开发维护员工基础数据模块为工作任务，讲解了数据库的增加、删除、修改和查找；

第10章以开发员工签到模块为工作任务，讲解了存储过程的使用；

第11章以开发员工请假逐级申报模块为工作任务，讲解了视图、触发器与ADO.NET事务；

第12章以开发计算员工基本工资模块为工作任务，讲解了三层架构的运用；

第13章以开发计算员工请假超假罚款模块为工作任务，讲解独立存储文件、事件日志文件、Word文件的读写操作，讲解了存储过程、标量函数、泛型、三层架构的运用，以及如何进行UML图设计、单元测试；

第14章以开发员工工资计算模块为工作任务，讲解了标量函数、表值函数、NET事务的定义与使用；

第15章讲解了版本控制软件VSS 2005的使用；

第16章讲解了Workshop设计帮助文件的使用；

第17章讲解了如何部署已开发完成的信息系统；

第18章为数据字典，是《VC#.NET 数据库应用程序设计》所用的数据表的汇总。

对于初学者，建议从第2章开始学习，第11章以后的内容可以选学；对于中高级软件开发人员，建议略去前4章，直接从第5章开始阅读。

《现代企业数据管理与应用》书籍简介本书聚焦于现代企业在信息时代如何高效、智能地管理和应用数据，以提升业务效率、优化决策过程并驱动创新。本书旨在为读者提供一套系统性的、实践性的数据管理知识体系，涵盖从数据采集、存储、处理到分析、可视化及安全保障的全生命周期。第一部分：数据基础与核心概念本部分将深入浅出地介绍数据管理的基本理论与核心概念。首先，我们将探讨数据的本质、类型以及在现代企业运营中的重要作用，理解数据作为一种关键资产的价值。接着，我们将详细讲解数据模型的设计原则，包括关系型数据模型、非关系型数据模型（如文档型、键值型、图型）的特点、适用场景及其在不同业务场景下的应用。读者将学习如何根据业务需求构建规范、高效的数据模型，为后续的数据管理奠定坚实基础。此外，本部分还将介绍数据治理的重要性，包括数据质量管理、元数据管理、数据标准和数据安全策略，帮助企业建立起一套可信赖、可追溯的数据体系。第二部分：数据库技术与实践本部分将重点介绍当前主流的数据库技术及其在企业中的实际应用。我们将详细阐述关系型数据库（如MySQL, PostgreSQL, SQL Server）的架构、SQL语言的高级应用、索引优化、事务管理以及性能调优策略。读者将学习如何设计和管理高效的关系型数据库，确保数据的完整性和一致性。同时，本书也将涵盖NoSQL数据库（如MongoDB, Redis, Neo4j）的原理、特性和应用场景，例如在大数据分析、实时应用、社交网络等领域，为读者提供应对多样化数据存储需求的解决方案。此外，还将介绍云数据库的优势、部署方式以及与本地数据库的对比，帮助企业根据自身需求选择最适合的数据库解决方案。第三部分：数据集成与ETL流程在现代企业中，数据往往分散在不同的系统和源头，如何有效地将这些数据整合起来是关键挑战。本部分将详细介绍数据集成的方法和技术，重点讲解ETL（Extract, Transform, Load）流程的设计与实现。读者将学习如何从各种数据源（如数据库、文件、API、日志）中提取数据，如何对数据进行清洗、转换、规范化和丰富化，以及如何将处理后的数据加载到目标数据仓库或数据湖中。本书还将介绍常用的ETL工具和平台，并分享在实际项目中如何设计高效、可靠的ETL流程，以应对海量数据的处理和集成需求。第四部分：大数据处理与分析随着数据量的爆炸式增长，大数据技术应运而生。本部分将深入探讨大数据处理框架，如Hadoop生态系统（HDFS, MapReduce, YARN）和Spark。读者将了解分布式计算的原理，学习如何利用这些技术进行大规模数据的存储、处理和分析。同时，本书还将介绍数据仓库和数据湖的概念及其构建方法，以及OLAP（Online Analytical Processing）和BI（Business Intelligence）工具在数据分析中的作用。读者将学习如何通过数据分析发现业务洞察，支持战略决策，并通过数据可视化将复杂的分析结果清晰地呈现出来。第五部分：数据安全与隐私保护数据安全和隐私保护是企业数据管理中至关重要的一环。本部分将系统阐述企业级数据安全策略与实践。我们将讨论数据加密技术（静态加密与传输加密）、访问控制机制、身份认证与授权、数据审计等关键安全措施。同时，本书还将深入讲解数据隐私保护的相关法规与标准（如GDPR, CCPA等），以及如何在数据管理流程中融入隐私保护原则，例如差分隐私、匿名化和去标识化技术。读者将学习如何构建安全可靠的数据环境，防范数据泄露和滥用风险，确保企业合规运营。第六部分：数据驱动的业务创新本书的最后一部分将探讨如何利用数据驱动企业创新。我们将分析数据在产品设计、市场营销、客户服务、运营优化等各个业务环节中的应用案例。读者将学习如何建立数据驱动的文化，培养数据分析人才，并利用数据洞察来识别新的商业机会，优化客户体验，提高运营效率，最终实现企业的可持续增长。本书还将展望数据管理和应用的未来趋势，例如人工智能与大数据的融合、实时数据分析以及低代码/无代码数据平台的发展。《现代企业数据管理与应用》旨在为读者提供全面、深入且实用的数据管理知识，帮助企业在数字化转型浪潮中，充分释放数据价值，构建面向未来的核心竞争力。