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出版者:清华大学出版社

作者:赵平

出品人:

页数:240

译者:

出版时间:2006-10

价格:22.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787302134695

丛书系列:

图书标签:

• Access
• 数据库
• 教程
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• 编程
• SQL
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深入理解现代数据管理与信息系统构建：一本侧重理论深度与前沿实践的指南 图书名称： 现代数据架构与信息系统集成实务 目标读者： 计算机科学、信息管理、软件工程等专业的高年级本科生、研究生，以及希望系统提升数据管理和企业信息系统集成能力的初中级IT专业人员、数据分析师和系统架构师。 内容概述： 本书并非针对特定软件工具（如Microsoft Access）的入门操作手册，而是聚焦于宏观的数据管理哲学、信息系统（IS）的整体架构设计、以及支撑现代商业智能（BI）和大数据应用的核心理论与技术栈。本书旨在培养读者从“使用工具”到“设计系统”的思维跃迁，深刻理解数据生命周期管理、数据库范式设计的高级应用、以及异构系统间的数据集成挑战与解决方案。 --- 第一部分：数据管理哲学与关系模型的高级理论深化 本部分将彻底超越基础CRUD（创建、读取、更新、删除）操作的层面，深入探讨支撑复杂、高并发、高可用性系统的理论基石。 第1章：数据模型演进与理论基础重构 本章首先回顾了从网状模型、层次模型到关系模型的历史脉络，但重点放在关系代数和元组演算的严谨数学基础。我们将详细剖析由E.F. Codd提出的范式理论（1NF, 2NF, 3NF, BCNF, 4NF, 5NF）的深层意义及其在实际应用中的权衡取舍。 反范式化的动机与风险评估： 探讨在数据仓库和OLAP场景下，为何以及如何适度地进行反范式化设计，同时严格界定其对数据冗余、更新异常的潜在影响。 对象关系映射（ORM）的理论局限性： 分析ORM框架（如Hibernate, Entity Framework）在处理复杂业务逻辑和性能优化时的固有矛盾，介绍如何通过自定义SQL或存储过程来突破ORM的抽象层限制。 超越关系模型：NewSQL与NoSQL的适用性矩阵： 详细对比分析关系型数据库的ACID特性、CAP定理、BASE理论。重点分析Cassandra（宽列存储）、MongoDB（文档模型）、Neo4j（图数据库）等不同NoSQL类型的数据一致性模型、查询语言和最佳应用场景，为选择正确的持久化技术提供决策框架。 第2章：高级查询优化与性能调优的原理 本章聚焦于如何让数据库系统以最高效率执行复杂的业务逻辑。我们将从数据库内核的角度审视查询执行过程。 查询优化器的工作机制： 深入剖析查询解析、逻辑优化（如谓词下推、连接消除）和物理优化（如连接顺序选择、索引选择）的算法（如动态规划）。理解成本模型（Cost Model）的构建原理。 索引结构的精细化设计： 不仅限于B-Tree索引，我们将详细讲解位图索引、哈希索引、全文搜索索引（如倒排索引）的内部结构、构建成本及适用场景。探讨多列索引的选择顺序、聚簇索引与非聚簇索引的性能差异。 事务处理与并发控制的深度剖析： 详述锁的粒度（行级、页级、表级锁）、死锁的检测与预防机制（如Wait-For Graph）。深入比较基于锁的隔离级别（Read Committed, Repeatable Read, Serializable）在性能和数据一致性方面的权衡，并引入多版本并发控制（MVCC）的工作原理及其对读写性能的提升。 --- 第二部分：信息系统架构与数据集成实践 本部分将视角从单一数据库提升至整个信息系统的层面，关注数据如何在企业内部和外部进行高效、安全地流动与集成。 第3章：企业数据架构与数据治理蓝图 本章强调构建一个可扩展、可维护的企业级数据平台所需的宏观规划。 数据仓库（DW）与数据集市（DM）的构建策略： 详细阐述Kimball（维度建模）与Inmon（范式建模）两种主流方法论的差异，以及事实表、维度表的设计原则（如缓慢变化维度SCD Type 1/2/3的应用）。 数据湖（Data Lake）的设计与挑战： 探讨Hadoop/Spark生态系统下，如何平衡原始数据存储的灵活性与数据治理的必要性。分析数据治理框架（DG Framework）中的数据质量、元数据管理和数据安全策略。 数据虚拟化技术（Data Virtualization）： 介绍如何通过虚拟化层统一访问来自不同源系统（关系型、NoSQL、云存储）的数据，实现“一次连接，多方查询”，减少物理数据迁移的复杂性。 第4章：数据集成（ETL/ELT）的现代方法论 本章专注于数据如何在源系统和目标系统之间高效传输和转换，涵盖传统和现代流式处理技术。 ELT（Extract, Load, Transform）的兴起： 解释云计算和高性能数据仓库（如Snowflake, Redshift）如何推动ELT架构的普及，并讨论在目标系统内进行复杂转换的优势与局限。 实时数据流处理： 深入探讨基于Apache Kafka、RabbitMQ等消息队列的消息传递语义（At-least-once, Exactly-once），以及如何利用Spark Streaming或Flink进行低延迟的实时数据清洗、聚合和决策支持。 数据集成管道的健壮性设计： 关注集成作业的监控、错误处理（Dead Letter Queues, DLQ）、数据漂移（Data Drift）的检测和恢复机制，确保数据管道的业务连续性。 --- 第三部分：数据安全、合规性与新兴趋势 本部分关注在当前严格的监管环境下，如何保障数据资产的安全，并展望数据管理领域的未来发展方向。 第5章：数据库安全与合规性控制 本章探讨数据保护的纵深防御策略。 访问控制的精细化： 深入分析基于角色的访问控制（RBAC）和基于属性的访问控制（ABAC）的设计差异。探讨行级安全（Row-Level Security, RLS）和列级加密的应用场景。 数据脱敏与匿名化技术： 详细介绍静态数据脱敏（Static Data Masking）和动态数据脱敏（Dynamic Data Masking）技术，以及K-匿名性、差分隐私（Differential Privacy）等隐私保护算法，以满足GDPR、CCPA等法规要求。 审计追踪与漏洞管理： 讲解如何设计高效的数据库审计系统，追踪关键数据的访问和修改行为，以及如何利用数据库内置工具和第三方扫描器进行安全漏洞评估。 第6章：人工智能对数据管理范式的冲击 本章展望数据系统如何与机器学习（ML）工作流深度融合。 MLOps中的数据管道： 分析模型训练、验证、部署过程中对特征工程（Feature Engineering）和特征存储（Feature Store）的特殊要求，以及这些要求如何反向驱动底层数据平台的架构优化。 向量数据库（Vector Databases）的兴起： 介绍向量嵌入（Vector Embeddings）的概念，分析Pinecone, Milvus等专业向量数据库在语义搜索和RAG（检索增强生成）应用中的核心作用，以及它们与传统关系型/文档型数据库的协同关系。 自动化数据准备： 探讨如何利用机器学习辅助进行数据清洗、异常值检测和元数据自动标记，从而降低数据工程师的重复性工作负担。 --- 本书特色总结： 本书的重点在于系统设计思维、跨技术栈的集成能力和对核心算法的原理理解。它避开了特定软件的初级操作步骤，转而提供一个概念框架和高级决策工具箱，帮助读者在面对“应该使用哪种数据库？”、“如何设计最高效的集成流程？”和“如何满足最严苛的合规要求？”等复杂工程问题时，能够基于坚实的理论基础做出最优化的技术选型和架构决策。本书将引导读者成为能够设计和维护企业级复杂信息系统的架构师，而非仅仅是数据的操作员。

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让我印象深刻的是，这本书不仅仅是教你如何操作Access，更重要的是它教会了我如何去思考一个数据库应该如何设计。作者在讲解数据库的范式理论时，并没有直接罗列晦涩的数学公式，而是通过实际的案例，比如如何避免数据冗余，如何确保数据的一致性，来阐述范式的重要性。这种“知其然，更知其所以然”的学习方式，让我能够更好地理解数据库设计的原理，为我以后独立设计更复杂的数据库打下了坚实的基础。

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这本书的语言风格真的太接地气了！作者没有使用那些令人费解的专业术语，而是用日常的语言，将复杂的数据库概念解释得浅显易懂。当我阅读到关于数据验证规则的部分时，我原本以为会是一堆枯燥的规则设置，但作者却通过一个生动的故事，说明了为什么需要设置数据验证，以及如何通过简单的设置，避免数据录入错误，大大提高了数据的准确性。这种将理论与实践紧密结合的讲解方式，让我觉得学习过程既轻松又有趣。

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这本书还有一个我特别喜欢的地方，就是它并没有止步于最基础的操作。在讲解完所有核心功能之后，作者还花了不少篇幅介绍了如何利用Access的宏功能来自动化一些重复性的操作，以及如何进行简单的VBA编程来扩展Access的功能。虽然我目前还只是入门阶段，但这些内容无疑为我打开了一扇新的大门，让我看到了Access在更复杂的应用场景中发挥的巨大潜力。

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读完这本书，我最大的感受就是Access数据库原来如此强大且易于上手。我尝试用书中介绍的方法，将我之前用Excel管理了多年的客户信息导入到了Access中，并且设计了一个简单但功能强大的查询系统，能够根据不同的条件快速检索出我想要的客户信息。这让我节省了大量的时间，并且提高了工作效率。这本书不仅仅是一个操作指南，更是一本能够赋能的工具书。

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这本书的排版和图示也做得非常出色。大量的截图清晰地展示了每一步操作的界面，让我能够对照着书本一步步进行练习。而且，文字的排版也很舒适，重点内容会用加粗或者列表的形式呈现，方便我快速抓住关键信息。有时候，即使我只是想快速查找某个功能的用法，也能很快在书中找到对应的章节，效率很高。总的来说，这本书的每一个细节都体现了作者的用心。

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这本书对于那些想要快速掌握Access数据库核心技能的读者来说，绝对是物超所值。它涵盖了Access数据库的方方面面，从最基础的表创建、数据录入，到更高级的查询设计、表单和报表制作，甚至是简单的宏和VBA编程入门，都进行了详尽的讲解。我尤其喜欢书中关于查询的部分，作者用大量的图文并茂的示例，演示了如何利用条件查询、组合查询、参数查询等来提取和分析数据。特别是交叉表查询和查找向导的使用，让我能够轻松地对大量数据进行汇总和分析，解决了我在日常工作中经常遇到的数据整理难题。

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我最欣赏这本书的一点是它循序渐进的教学方式。当你觉得对某个概念已经有所理解，正准备深入学习的时候，作者总会巧妙地引入下一个更具挑战性的内容，但同时又会提供足够的铺垫和解释，让你感觉一切都是水到渠成的。例如，在讲解表的设计时，作者会先详细介绍字段的类型、属性以及它们之间的关系，并反复强调数据规范化的重要性。然后，他会引导读者一步步创建包含多个关联表的复杂数据库，比如一个销售订单管理系统，从中你可以清晰地看到主键、外键以及一对多、多对多关系的实际应用。这种“牵着鼻子走”的学习体验，让我能够将理论知识转化为实践技能，并且在遇到困难时，总能找到书中对应的章节进行回顾和解决。

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拿到这本书后，我立刻开始了我的Access学习之旅。我尝试按照书中的步骤，从头开始构建一个小型客户管理系统。作者在讲解数据库设计时，非常注重用户体验，他反复强调数据库的结构应该清晰明了，方便数据的输入和查询。在创建表单时，书中提供了许多美观且实用的模板，让我能够轻松地设计出用户友好的数据录入界面。而报表的制作部分，更是让我惊艳，通过简单的拖拽和设置，我就能生成一份包含图表和汇总信息的精美报表，这在以前是我不敢想象的。

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这本书的封面设计相当朴实，没有花哨的图形或醒目的色彩，就像其标题“Access数据库实用教程”一样，直截了当，透着一股实在劲。我第一次拿到它的时候，并没有抱太高的期望，毕竟市面上关于数据库的书籍层出不穷，很多都充斥着晦涩的概念和冗长的代码示例，让人望而却步。然而，翻开第一页，我很快就被吸引住了。作者的语言风格非常亲切，像是老朋友在娓娓道来，而不是一位高高在上的专家在布道。他并没有一开始就抛出复杂的SQL语句或数据库理论，而是从一个非常基础的场景入手，比如如何管理一个小型图书馆的图书信息，或者如何跟踪一个学生社团的成员名单。这些贴近生活的例子，让我立刻找到了学习的切入点，也激起了我对Access数据库实际应用的好奇心。

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这本书的学习曲线非常平缓，即使是完全没有接触过数据库的初学者，也能很快上手。作者在介绍每一个新功能时，都会先从最简单的操作入手，然后逐步深入。比如在讲解报表设计时，他先演示如何创建一个简单的列表报表，然后是如何加入分组、排序，最后是如何添加图表和计算字段。这种循序渐进的方式，让我能够逐步建立信心，并且在每一个阶段都能有所收获，不会因为遇到困难而产生挫败感。

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