Access 2003数据库应用基础与项目实训 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:文东

出品人:

页数:282

译者:

出版时间:2010-5

价格:29.50元

装帧:

isbn号码:9787030272980

丛书系列:

图书标签:

• Access 2003
• 数据库
• 应用基础
• 项目实训
• 数据库应用
• Access教程
• 数据库开发
• 办公软件
• 计算机教材
• 信息技术

深入探索现代数据管理与可视化：基于最新技术的数据库实践指南 图书名称： 《PostgreSQL与Python深度融合：构建高性能、可扩展的现代数据应用》 图书简介： 在信息技术飞速发展的今天，数据已成为驱动商业决策和技术创新的核心资产。传统的关系型数据库管理系统（RDBMS）虽然依然稳固，但面对海量数据、高并发请求以及日益复杂的数据分析需求，我们需要更灵活、更强大的工具组合。本书并非聚焦于历史悠久的Access 2003平台，而是以前瞻性的视角，全面深入地探讨如何利用当前最受推崇的开源关系型数据库——PostgreSQL，配合强大的编程语言Python，构建出高性能、高可用且易于维护的现代数据应用系统。 本书结构与核心内容概览： 本书共分为四个主要部分，从基础理论到高级应用，层层递进，旨在培养读者解决实际问题的能力，而非仅仅停留在语法层面。 --- 第一部分：PostgreSQL核心原理与高级配置 本部分将读者引入PostgreSQL这一企业级开源数据库的世界。我们将详细解析其架构设计、存储机制以及相比其他数据库的独特优势，特别是其对SQL标准的严格遵循和强大的可扩展性。 1. PostgreSQL环境搭建与核心概念解析： 环境部署实战： 涵盖在Linux (Ubuntu/CentOS)、macOS及Windows平台上的最新版PostgreSQL安装、初始化与服务管理。 数据类型深度剖析： 不仅涵盖标准类型，更侧重讲解JSONB（用于半结构化数据处理）、数组类型、范围类型（Range Types）以及自定义类型的创建与应用，为处理非传统关系数据打下基础。 事务与并发控制： 深入讲解MVCC（多版本并发控制）的工作原理，分析隔离级别（Read Committed, Repeatable Read, Serializable）对性能和数据一致性的影响，以及如何有效利用锁机制避免死锁。 性能基石：索引策略精讲： 详细对比B-Tree、Hash、GIN、GiST和BRIN索引的适用场景。重点教授如何利用部分索引（Partial Index）和表达索引（Expression Index）来优化特定查询。 2. 数据库性能调优与监控： 查询优化器揭秘： 学习使用`EXPLAIN ANALYZE`进行深度查询计划分析，识别瓶颈（如顺序扫描、高成本的排序操作）。 配置参数精细调校： 剖析关键的`postgresql.conf`参数，如共享缓冲区（`shared_buffers`）、工作内存（`work_mem`）、检查点（Checkpoints）设置，并提供基于负载的优化建议。 维护与健康检查： 实施定期的VACUUM策略（包括AUTOVACUUM的精细配置），分析统计信息（ANALYZE），确保系统运行在最佳状态。 --- 第二部分：Python生态系统在数据应用中的赋能 本部分将重点聚焦于Python在数据处理、应用开发和自动化运维方面的强大能力，实现数据库与应用程序的无缝集成。 1. 异步与同步数据库连接管理： SQLAlchemy 2.0 现代实践： 介绍使用SQLAlchemy Core进行声明式构造查询，及其ORM模块在复杂业务逻辑中的应用。特别关注其异步支持（使用`asyncpg`或`psycopg3`驱动）。 异步驱动库`asyncpg`实战： 学习如何利用`asyncio`框架构建高并发的数据库访问层，显著提升Web服务（如FastAPI）的响应速度。 连接池技术： 理解连接池在资源管理中的重要性，并演示如何在生产环境中正确配置和使用连接池来分散数据库负载。 2. 数据清洗、转换与 ETL 流程构建： Pandas与PostgreSQL的协同工作： 掌握如何高效地将查询结果导入Pandas DataFrame进行复杂的数据分析和预处理（如时间序列处理、数据透视）。 使用Psycopg 3 批量操作： 学习使用COPY命令或批量插入/更新API，实现数百万级数据的快速导入导出，远超单条SQL语句的效率。 数据质量校验脚本： 编写Python脚本，利用数据库约束和自定义逻辑，自动检测数据异常，并生成报告。 --- 第三部分：构建高级数据服务与扩展功能 现代数据库不再是简单的存储层，而是应用平台。本部分将展示PostgreSQL的扩展性，并教授如何将其作为核心业务逻辑的执行引擎。 1. PostgreSQL函数式编程与PL/pgSQL： 存储过程与触发器： 编写高效的PL/pgSQL函数来封装复杂的业务规则，减少网络延迟，并利用触发器保证数据完整性。 高级数据操作： 掌握窗口函数（Window Functions）和公用表表达式（CTE）在复杂报表生成中的应用。 定时任务与事件驱动： 利用`pg_cron`或结合Python的调度库，实现数据库层面的定时任务管理。 2. 空间数据处理（PostGIS 扩展）： 地理信息系统基础： 介绍PostGIS的安装和核心概念（几何对象、坐标参考系统）。 空间查询实战： 学习使用ST_Distance、ST_Intersects等函数进行地理空间分析，例如查找特定半径范围内的所有记录。 可视化集成： 如何将PostGIS导出的数据与Python的可视化库（如Folium或Matplotlib）结合，生成交互式地图。 3. 数据安全、备份与高可用性： 细粒度权限控制： 实施基于角色的访问控制（RBAC），使用行级安全策略（Row-Level Security, RLS）来保护敏感数据。 备份与恢复策略： 深入讲解PITR（Point-in-Time Recovery）的配置与演练，确保数据丢失风险最小化。 流复制与故障转移： 配置主从（Master-Replica）流复制，实现读写分离，并探讨使用工具（如Patroni）实现自动化故障切换。 --- 第四部分：项目实战：构建一个数据驱动的微服务 最后一部分，我们将整合前三部分所学的知识，完成一个端到端的实际项目，模拟一个轻量级的库存管理或用户行为分析平台。 项目需求分析与数据库设计： 遵循范式理论设计高效的Schema，并利用JSONB存储非结构化元数据。 后端API开发（FastAPI + SQLAlchemy + Asyncpg）： 使用Python构建RESTful API，所有数据交互均通过异步方式访问PostgreSQL。 数据可视化集成： 使用Plotly或Seaborn对分析后的数据进行可视化展示，并通过API接口供前端调用。 部署与容器化（Docker/Docker Compose）： 将PostgreSQL数据库实例和Python应用服务打包，实现快速、可重复的部署环境。 本书特色： 本书专注于生产环境下的实践，避免了对过时技术的赘述。内容紧密围绕开源、高性能和现代化架构展开，是数据库管理员、全栈开发者以及数据工程师从传统环境迁移到现代数据栈的理想参考书。通过本书的学习，读者将能够自信地驾驭PostgreSQL的强大功能，并将其与Python的灵活性完美结合，构建出能够应对未来数据挑战的应用系统。

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