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出版者:科学出版社

作者:埃文

出品人:

页数:320

译者:技桥工作室

出版时间:2002-6-1

价格:39.0

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787030104748

丛书系列:

图书标签:

• VBA
• Access
• Access2002
• 数据库
• 开发
• 编程
• 办公自动化
• 教程
• 实例
• 技巧
• 微软

数据库应用开发与进阶指南（不含VBA/Access 2002主题） 聚焦现代数据架构、商业智能与高效编程实践 本书旨在为广大的数据库应用开发者、系统分析师以及希望提升数据处理和分析能力的专业人士，提供一套全面、深入且与时俱进的技术栈指南。我们摒弃对特定旧版本软件（如Access 2002）的介绍，转而聚焦于当前主流的企业级数据库技术、现代应用架构设计、数据仓库构建以及高效的后端编程范式。 第一部分：现代关系型数据库管理系统（RDBMS）深度解析 本部分将详细剖析当前业界占主导地位的RDBMS，如SQL Server、PostgreSQL和MySQL的最新特性与最佳实践。 第一章：架构设计与性能调优 最新版本特性概览： 介绍SQL Server 2022、PostgreSQL 16等最新版本在并发处理、分布式事务和云集成方面的突破。 范式理论与反范式实践： 不仅仅停留在第三范式（3NF），更深入探讨OLTP（联机事务处理）与OLAP（联机分析处理）场景下，如何权衡数据冗余与查询性能的“反范式设计”策略。 索引深度优化： 区别于基础的B-Tree索引，重点讲解聚集索引与非聚集索引的底层结构、列式存储索引（如SQL Server中的Clustered Columnstore Index）在分析查询中的巨大优势，以及索引维护策略（重建与重组的时机）。 查询优化器工作原理： 剖析查询执行计划的阅读技巧，识别慢查询的根本原因（如参数嗅探、不当的连接类型），并学习如何利用执行计划提示（Hints）进行精细控制。 第二章：高级SQL与过程化编程 窗口函数（Window Functions）的威力： 深入讲解`ROW_NUMBER()`, `RANK()`, `LAG()`, `LEAD()`, `NTILE()`等函数，展示它们如何替代复杂的自连接和子查询，实现复杂的排名、同期分析和移动平均计算。 公用表表达式（CTE）与递归查询： 掌握CTE在组织复杂SQL逻辑中的应用，并重点演示如何使用递归CTE来处理组织结构、物料清单（BOM）等层级数据。 存储过程、函数与触发器（PL/pgSQL与T-SQL）： 专注于编写可维护、高效率的数据库后端逻辑。讨论事务管理、错误处理（Try-Catch结构）以及如何有效利用内联表值函数（iTVF）来提升性能。 第二部分：数据仓库（DW）与商业智能（BI）基础 本部分引导读者从操作型数据库转向决策支持系统，理解数据如何被清洗、转换和加载（ETL/ELT）以支持商业决策。 第三章：数据仓库建模技术 星型模式（Star Schema）与雪花模式（Snowflake Schema）： 详细对比这两种主流建模方法的适用场景、优缺点及构建步骤。 事实表与维度表设计精要： 讲解不同类型的事实表（交易型、周期快照型、累积快照型）的构建，以及维度表的慢变维度（SCD Type 1, 2, 3）处理策略，确保历史数据的可追溯性。 数据总线（Data Vault）概念简介： 作为现代数据架构的进阶选择，介绍Data Vault如何兼顾敏捷性、可扩展性和历史追踪能力。 第四章：数据集成与ETL/ELT流程 现代ETL工具概览： 介绍主流的云原生ETL/ELT平台（如Informatica PowerCenter、Talend Open Studio或云服务商的对应工具），而非局限于特定语言的脚本。 数据质量管理（DQM）： 探讨数据清洗、标准化、去重和一致性验证的自动化流程，确保输入到BI报表的数据是可靠的。 批处理与流式处理的衔接： 讨论如何设计混合架构，使得历史数据通过批处理加载，而实时或近实时的数据通过流处理管道（如Kafka与Spark Streaming的初步概念）进行同步。 第三部分：现代应用集成与后端编程范式 本部分将数据库知识与现代应用开发技术相结合，关注如何通过高效的中间件和编程语言安全、快速地访问和操作数据。 第五章：面向对象语言与数据访问技术 ORM框架的深度应用： 以.NET的Entity Framework Core或Java的Hibernate/JPA为例，讲解对象关系映射（ORM）的原理、性能陷阱（如N+1查询问题），以及如何使用显式加载（Explicit Loading）和投影查询（Projection Queries）来规避性能瓶颈。 Dapper/ADO.NET的性能优势： 在需要极致性能的场景下，演示如何使用微型ORM或直接使用参数化查询，以牺牲部分开发效率换取查询速度的场景。 连接池管理： 理解数据库连接池（Connection Pooling）的重要性，以及如何根据应用负载合理配置连接数，避免资源浪费或死锁。 第六章：非关系型数据库（NoSQL）与混合架构 NoSQL的分类与选型： 区分键值存储（Redis）、文档数据库（MongoDB/Cosmos DB）、列族数据库（Cassandra）和图数据库（Neo4j）的适用场景。 文档数据库实践： 探讨如何将复杂、多变的数据结构映射到JSON文档中，以及在MongoDB中利用聚合管道（Aggregation Pipeline）进行复杂数据转换。 混合持久化策略： 设计应用程序时，何时应使用关系型数据库处理强事务数据，何时应使用NoSQL数据库处理高并发的缓存或灵活的日志数据，并讨论如何管理跨系统的最终一致性。 总结与展望 本书的核心思想是“技术选型驱动设计”。通过对数据库底层机制、现代数据仓库架构以及主流编程语言数据访问范式的深入学习，读者将能够独立设计、构建和维护面向未来的、高性能、可扩展的数据库应用系统，无论底层技术栈如何演变，都能游刃有余地应对复杂的商业数据挑战。我们强调的是通用的数据库思维和架构能力，而非对特定过时工具的重复劳动。

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