Visual FoxPro數據庫開發入門與範例解析 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:機工

作者:

出品人:

頁數:299

译者:

出版時間:2004-1

價格:34.00元

裝幀:

isbn號碼:9787111135814

叢書系列:

圖書標籤:

• Visual FoxPro
• VFP
• 數據庫開發
• 入門
• 範例
• 編程
• 數據庫
• 開發教程
• FoxPro
• 經典教程

《深入理解數據庫原理與現代數據管理實踐》 圖書簡介 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動商業和社會進步的核心資産。然而，僅僅擁有數據是遠遠不夠的，更關鍵的是如何理解數據的本質、如何高效地組織和管理數據，以及如何運用先進的工具和方法從海量信息中提取價值。《深入理解數據庫原理與現代數據管理實踐》正是這樣一本緻力於係統性地梳理數據庫理論基石、剖析主流數據管理技術，並展望未來數據生態的權威指南。本書旨在為讀者構建一個全麵、紮實且具有前瞻性的數據庫知識體係，無論您是係統架構師、數據工程師、資深開發人員，還是希望深入瞭解數據驅動決策的管理人員，都能從中獲益匪淺。 第一部分：數據庫理論的堅實基石 本書的開篇將帶領讀者迴歸數據庫技術的本源——理論。我們不滿足於停留在錶麵的工具操作，而是深入探討支撐所有現代數據庫係統的核心數學和邏輯框架。 1.1 數據模型與關係代數精講： 我們將詳細解析經典的關係模型，從集閤論的基礎齣發，嚴謹地推導齣關係代數中的核心運算（選擇、投影、連接、除法）。重點分析這些運算在實際查詢優化中的作用，並引入域、元組、關係的概念，確保讀者對“關係”的理解不再是抽象的錶格，而是嚴格的數學結構。 1.2 範式理論與數據冗餘控製： 範式理論是設計高質量數據庫的靈魂。本書將全麵覆蓋從第一範式（1NF）到BCNF（Boyce-Codd範式）的理論推導和實際應用場景。通過大量反例和正例的對比，講解如何識彆和消除數據冗餘、避免更新異常，並探討何時需要適度地“反範式化”以權衡數據完整性與查詢性能。 1.3 數據完整性與事務管理： 完整性約束（實體完整性、參照完整性、用戶定義完整性）的實現機製是數據庫可靠性的保障。我們將深入探討數據庫事務的四大特性（ACID），並剖析經典的並發控製協議，如兩階段封鎖（2PL）、時間戳排序協議等，揭示它們如何在多用戶環境下確保數據的一緻性和隔離性。 第二部分：主流數據庫係統的深度剖析 理論是基礎，實踐是檢驗真理的唯一標準。本部分將聚焦於當今業界最常用、最主流的數據庫係統，從架構設計到高級應用進行全方位的解析。 2.1 關係型數據庫的內部機製（RDBMS）： 我們將詳細剖析主流RDBMS（如PostgreSQL、MySQL）的內部工作原理。內容涵蓋存儲引擎的結構（如InnoDB的頁結構、緩衝池管理）、查詢優化器的執行流程，包括查詢解析、邏輯優化（基於規則）和物理優化（基於代價的優化）。針對索引，本書將不再僅僅介紹B+樹，還會深入探討哈希索引、全文索引的適用場景，以及二級索引在多列查詢中的效率分析。 2.2 SQL的進階應用與性能調優： 本部分是實踐的核心。我們不僅覆蓋標準SQL的CRUD操作，更專注於窗口函數、通用錶錶達式（CTE）、遞歸查詢等高級特性。性能調優部分將提供一套係統化的方法論：如何通過`EXPLAIN`命令深入理解查詢執行計劃，如何根據I/O和CPU消耗瓶頸調整SQL語句，以及存儲過程、觸發器在特定業務場景下的設計考量。 2.3 NoSQL數據庫的多元生態： 麵對海量非結構化和半結構化數據，NoSQL已成為不可或缺的補充。本書將係統介紹四大類NoSQL數據庫的特性、適用性及核心原理： 鍵值存儲（Key-Value）： 探討Redis等係統的高速緩存機製和持久化策略。 文檔數據庫（Document）： 深入分析MongoDB等係統的JSON/BSON結構優勢與聚閤管道（Aggregation Pipeline）。 列式存儲（Columnar）： 介紹Cassandra、HBase等係統如何通過數據列式存儲來優化分析型查詢（OLAP）。 圖數據庫（Graph）： 解釋Neo4j等係統如何使用屬性圖模型（Property Graph Model）高效處理復雜關係網絡。 第三部分：數據架構與新興技術展望 現代數據管理已超越單一數據庫的範疇，進入到復雜的數據集成與實時處理時代。 3.1 分布式係統與數據一緻性： 隨著數據規模的膨脹，水平擴展成為必然。我們將探討分布式數據庫的挑戰，特彆是CAP理論的權衡取捨。重點講解Raft、Paxos等分布式一緻性協議如何確保數據在集群環境下的可靠同步，並分析NewSQL數據庫在繼承ACID特性的同時實現高可用的設計思路。 3.2 數據倉庫與OLAP： 區彆於側重事務處理的OLTP係統，本書詳細闡述瞭數據倉庫（DW）的設計範式，特彆是星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema）。我們將介紹維度建模的核心原則，以及如何利用MOLAP、ROLAP、HOLAP技術實現高效的在綫分析處理。 3.3 數據湖與數據治理： 介紹數據湖（Data Lake）架構，它如何整閤結構化、半結構化和非結構化數據。同時，本書強調數據治理的重要性，包括元數據管理、數據質量監控、數據安全閤規性等前沿議題，為構建麵嚮未來的數據中颱奠定理論基礎。 讀者對象： 本書適閤具有一定編程基礎，渴望從“會用”數據庫升級到“精通”數據庫原理的軟件工程師、數據庫管理員（DBA）、數據科學傢、以及所有參與企業信息化建設的技術決策者。通過本書的學習，讀者將能夠設計齣高可用、高性能、高擴展性的數據解決方案，並能獨立分析和解決復雜的數據庫應用難題。

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