跟着实例学VisualC++6.0方问数据库绘图制表(含光盘)

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出版者:北京航大
作者:范晓平
出品人:
页数:443
译者:
出版时间:2003-1
价格:49.00元
装帧:
isbn号码:9787810772600
丛书系列:
图书标签:
  • Visual C++
  • 数据库
  • 绘图
  • 制表
  • 实例
  • 编程
  • VC++
  • C++
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具体描述

好的,这是一份针对“跟着实例学VisualC++6.0方问数据库绘图制表(含光盘)”这本书的详细简介,但不包含该书原有内容的描述,而是专注于介绍其他相关技术领域,旨在模拟一个具有相关性的但内容不同的图书简介。 --- 图书名称:精通C++与现代数据库应用开发实践:从基础架构到高性能数据服务 图书简介 本书旨在为有志于深入理解C++语言核心特性,并将其应用于构建现代、高效、可扩展的数据库应用系统的开发者提供一套详尽的实践指南。我们聚焦于跨越传统界面编程范畴,深入到系统底层的数据交互、性能优化以及现代数据服务架构的构建。 第一部分:C++核心与面向对象设计进阶 (约占全书15%) 本部分着重巩固并深化读者对C++11/14/17标准的理解,强调在处理复杂数据逻辑时,如何运用高级特性来编写健壮、高效的代码。 内存管理与RAII深入探讨: 详细分析智能指针(`std::unique_ptr`, `std::shared_ptr`, `std::weak_ptr`)在资源安全管理中的最佳实践,避免C++经典内存泄漏问题。通过实际案例演示如何利用RAII(Resource Acquisition Is Initialization)模式封装文件句柄、网络套接字及锁资源。 模板元编程与泛型算法: 介绍模板的深度应用,包括变长参数模板、类型萃取(Type Traits)及其在构建可重用、高性能数据结构和算法库中的作用。重点讲解如何使用标准模板库(STL)中的容器、迭代器和算法,以C++的方式高效地处理集合数据。 并发编程模型: 鉴于现代应用对多核处理器的依赖,本部分详述`std::thread`, `std::mutex`, `std::condition_variable`等标准库组件。并通过实例展示如何实现无锁(Lock-free)数据结构的基础概念,以应对高并发环境下的数据同步挑战。 第二部分:现代数据库系统原理与C++集成 (约占全书30%) 本部分将开发视角从传统的“图形界面+数据库”转向“高性能后端服务+数据抽象层”,重点关注如何高效、安全地与各类主流数据库进行通信。 关系型数据库(RDBMS)驱动深度解析: 不再局限于传统的ODBC/DAO接口,本书将侧重于分析和使用现代的、异步的数据库连接库(例如,基于Boost.Asio或专有厂商提供的C++ API)。涵盖连接池的设计、事务的隔离级别管理以及在多线程环境中如何安全地共享数据库连接资源。 NoSQL数据库访问策略: 介绍如何利用C++客户端库连接和操作键值存储(如Redis)和文档数据库(如MongoDB)。重点对比在不同数据模型下,C++程序应采用的数据序列化和反序列化策略(如使用Protocol Buffers或FlatBuffers),以实现数据传输效率最大化。 SQL注入防护与数据校验: 强调安全编码实践。详细讲解如何正确使用预编译语句(Prepared Statements),确保所有用户输入在执行查询前得到严格的类型绑定和清理,从而彻底杜绝SQL注入风险。 第三部分:构建高性能数据访问层(DAL)架构 (约占全书35%) 本部分的核心是设计一个可维护、可测试、高性能的数据访问层,这是任何大型C++应用稳定性的基石。 ORM(对象关系映射)框架的C++实现思路: 探讨如何设计一个轻量级的、非侵入式的ORM层。分析利用宏定义、模板和运行时反射技术,将数据库的行记录自动映射到强类型的C++类对象,从而简化CRUD(创建、读取、更新、删除)操作的编码工作。 数据缓存策略与一致性: 详细阐述在数据访问层中集成缓存机制的重要性。介绍L1(本地进程内缓存,如LRU策略)和L2(分布式缓存,如Memcached/Redis集群)的设计与集成。重点讨论缓存失效、数据延迟和一致性维护的挑战与解决方案。 异步I/O与非阻塞数据操作: 结合操作系统级别的异步I/O模型(如Linux的io_uring或Windows的IOCP),展示如何使数据库操作(尤其是批量查询和写入)在不阻塞主应用线程的情况下完成,从而显著提升服务吞吐量。 第四部分:数据可视化与报告生成(系统集成视角) (约占全书20%) 本部分探讨如何将处理后的数据转化为用户可理解的输出格式,侧重于服务器端的数据处理和导出,而非传统的客户端绘图。 生成标准数据报告: 教授如何使用C++库(如CSV/JSON/XML库)高效地导出大量查询结果集。强调数据格式化、编码处理(如UTF-8/GBK兼容性)以及在生成大文件时使用流式写入以控制内存占用。 图表数据准备与集成: 介绍如何将结构化的查询结果转换成前端(如Web服务中基于JavaScript的图表库)易于消费的JSON格式。讨论数据聚合、时间序列重采样等预处理步骤,确保输出数据的准确性和可视化性能。 PDF/打印输出的服务器端生成: 探讨使用第三方C++库(如开源的PDF生成库)直接在服务器端生成包含表格和基础统计图表的报告文件,以便于离线分发。 总结 本书面向具有一定C++基础,希望在数据密集型应用领域实现技术飞跃的工程师。通过大量的系统级设计实例和性能调优技巧,读者将能够构建出超越传统应用层面的、具备现代系统架构思维的高效C++数据解决方案。本书不包含对Visual C++ 6.0环境的任何特定支持或图形绘制的详细教程,而是完全聚焦于跨平台、现代C++语言特性与高性能数据库交互的深度实践。

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