Visual FoxPro程序设计上机实验及习题集 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:292

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出版时间:2007-1

价格:26.00元

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isbn号码:9787040202687

丛书系列:

图书标签:

• Visual FoxPro
• VFP
• 程序设计
• 上机实验
• 习题集
• 数据库编程
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• 编程入门
• 计算机教材
• 高等教育

好的，这是一份针对不包含《Visual FoxPro程序设计上机实验及习题集》内容的图书简介，旨在详细介绍其他领域的专业书籍，确保内容详实且自然流畅。 --- 现代数据库系统与分布式事务处理实战指南 全面解析新一代企业级数据架构的构建、优化与高可用性策略 第一部分：现代数据库核心原理与性能调优 本书深度剖析了当前主流的关系型数据库（如PostgreSQL、MySQL的InnoDB引擎）和新兴的NoSQL数据库（如MongoDB、Redis）的底层架构与设计哲学。我们不再停留在基础SQL语法层面，而是聚焦于如何构建真正具备企业级稳定性的数据服务层。 第一章：关系型数据库的高级引擎原理 本章详细阐述了事务的ACID特性在现代数据库引擎中的具体实现机制。重点解析了多版本并发控制（MVCC）在PostgreSQL和MySQL中的异同点，以及它如何影响读写性能和锁的粒度。深入探讨了索引结构，超越B+树的基础描述，着重分析了LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）结构（如RocksDB、Cassandra）的优势与适用场景，特别是对于写入密集型应用的处理能力。此外，还涵盖了查询优化器的内部工作流程，包括成本模型、统计信息收集的重要性，以及如何通过分析执行计划来识别和解决复杂的慢查询问题，例如嵌套循环连接（Nested Loop Join）与哈希连接（Hash Join）的选择依据。 第二章：性能瓶颈的系统化诊断与调优 系统性能问题往往是多维度交叉的结果。本章提供了一套结构化的诊断框架。首先，从操作系统层面入手，分析I/O调度器（如CFQ、Deadline、Noop）对磁盘性能的影响，以及内存管理（如Huge Pages、Buffer Pool配置）如何直接作用于数据库缓存效率。接着，聚焦于数据库实例的参数调优，特别是针对连接池管理、预处理语句的使用效率、以及Write-Ahead Logging (WAL)或Redo Log的缓冲区大小配置。本章通过大量的实际案例，展示了如何利用性能监控工具（如Prometheus/Grafana结合Exporters）实时捕获关键指标，并据此进行精准的参数微调，而非盲目的“参数堆砌”。 第二部分：分布式数据一致性与事务处理 随着微服务架构的普及，单体数据库已无法满足高并发和高可用性的需求。本部分将重点放在分布式事务的复杂性处理上，这是构建现代金融、电商等核心系统的关键技术点。 第三章：分布式事务协议的理论与实践 本章详尽对比了业界主流的分布式事务解决方案。详细阐述了两阶段提交（2PC）的局限性及其在现代系统中的替代方案。重点深入讲解了Paxos和Raft协议在数据一致性保障中的作用，特别是Raft协议的Leader选举、日志复制和安全性保证的细节。随后，转向应用层的解决方案，剖析了基于Saga模式的补偿机制，以及如何结合TCC (Try-Confirm-Cancel) 框架来确保跨服务的业务最终一致性。大量的代码示例演示了如何使用成熟的框架（如Seata）来集成这些协议，并处理网络分区和节点故障时的事务回滚逻辑。 第四章：数据分片、复制与容灾架构设计 构建高可用的数据层需要精妙的架构设计。本章讲解了数据分片（Sharding）策略的演进，从基于Hash的分片到一致性哈希（Consistent Hashing）的应用，旨在最小化数据迁移成本和热点问题。深入探讨了数据复制（Replication）的模式，包括主从同步、多主复制（Multi-Master）的挑战，以及Quorum机制在保证读写一致性中的决策作用。最后，本章构建了完整的异地多活容灾架构模型，涵盖了数据同步延迟的监控、故障切换的自动化流程（Failover/Failback）设计，并讨论了如何通过影子数据库（Shadow Database）进行风险演练。 第三部分：面向海量数据的NoSQL与NewSQL选型 并非所有数据都适合存储在传统的关系型数据库中。本部分将引导读者根据业务场景，科学地选择最合适的数据存储技术。 第五章：NoSQL数据库的适用性与深度优化 本书对键值存储（如Redis）、文档数据库（如MongoDB）和列式存储（如HBase）进行了深入对比。在Redis部分，重点讲解了持久化机制（RDB/AOF）的权衡，以及如何利用Redis Cluster进行水平扩展。对于MongoDB，解析了其聚合管道（Aggregation Pipeline）的高效使用方法，并着重分析了分片集群（Shard Cluster）的配置、Chunk的均衡策略，以及如何避免“热片键”问题。此外，还讨论了图数据库（如Neo4j）在社交网络和推荐系统中的独特价值。 第六章：NewSQL的融合与未来趋势 NewSQL数据库被认为是关系型数据库的下一代形态，它试图在保持ACID特性的同时，实现接近NoSQL的水平扩展能力。本章详细考察了TiDB、CockroachDB等主流NewSQL产品的架构设计。分析了它们如何通过分布式事务管理器和分布式查询优化器来透明地管理跨节点的事务。通过对比传统分库分表（Sharding）和NewSQL的透明扩展能力，帮助读者理解在业务快速发展阶段，何时应该投资于更复杂的NewSQL架构，以及它们在运维复杂性与性能弹性之间的平衡点。 附录：云原生数据库服务（DBaaS）的运维实践 本附录聚焦于将数据服务迁移至云平台（如AWS RDS, Azure SQL, 阿里云RDS）后的独特运维挑战。涵盖了云服务商提供的自动备份、PITR（Point-in-Time Recovery）策略的应用，以及容器化环境下数据库服务的生命周期管理（使用Kubernetes Operators）。强调了如何利用云原生工具链来降低传统数据库运维的负担，实现基础设施的自动化弹性伸缩。 --- 目标读者： 资深后端工程师、数据架构师、数据库管理员（DBA）以及希望深入理解现代数据基础设施的软件开发者。 本书价值： 本书避免了基础概念的重复讲解，直接深入到企业级数据系统设计中最具挑战性的领域——高并发下的数据一致性、复杂查询的性能优化，以及面向未来的云原生数据架构选型与落地。它提供的是一套经过验证的、实战驱动的解决方案框架。

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