FOXPRO FOR WINDOWS数据库基础教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:147

译者:

出版时间:1999-3

价格:14.00元

装帧:

isbn号码:9787111070252

丛书系列:

图书标签:

• FOXPRO
• Windows
• 数据库
• 教程
• 编程
• 入门
• 开发
• Visual FoxPro
• 数据处理
• 基础

深入浅出：现代数据管理与应用实践指南 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的现代数据管理与应用开发的知识框架。我们聚焦于当前业界主流技术栈，涵盖了从数据建模、数据库原理到实际应用构建的全流程，帮助读者建立扎实的数据处理能力，并能将其高效应用于解决实际业务问题。 第一部分：数据存储与管理基石 本部分致力于奠定读者对数据存储和管理系统的深刻理解，超越单一工具的限制，深入探讨核心原理。 第一章：关系型数据库原理与SQL精通 本章将详细解析关系代数、范式理论（1NF到BCNF），确保读者对数据冗余和一致性的理解达到理论高度。我们将深入探讨SQL语言的结构化特性，不仅涵盖标准DML（数据操作语言，如SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE）的复杂查询技巧，如窗口函数、递归CTE（Common Table Expressions）的应用，更会详尽剖析DDL（数据定义语言）中涉及的索引结构——B+树、哈希索引的内部工作机制及其对查询性能的影响。此外，事务管理是重中之重，我们将剖析ACID特性在不同隔离级别（Read Uncommitted到Serializable）下的具体实现，包括锁机制（共享锁、排他锁、意图锁）和MVCC（多版本并发控制）的工作流程，帮助读者在设计高并发系统时做出明智的决策。 第二章：NoSQL数据库的多元化视野 面对海量、非结构化或半结构化数据的挑战，本章将系统介绍NoSQL数据库的四大主流类型：键值存储（如Redis的数据结构与持久化策略）、文档数据库（如MongoDB的数据模型、聚合管道和索引优化）、列式数据库（适用于大规模分析场景的优势）以及图数据库（用于复杂关系网络建模与查询语言Gremlin/Cypher）。每种类型都会配以具体的应用场景分析，阐明何时选择关系型数据库，何时应转向NoSQL解决方案。 第三章：数据架构与性能优化 本章聚焦于将理论转化为高性能实践。我们将探讨数据库选型原则、垂直与水平扩展策略（分库分表、读写分离、数据冗余的权衡）。重点剖析查询优化器的工作流程，如何利用`EXPLAIN PLAN`分析慢查询，并针对性地设计和调整查询语句。同时，数据库备份、恢复策略（如全量、增量、差异备份）和灾难恢复（DR）方案的制定将被视为关键环节进行详细讲解。 第二部分：现代应用开发与数据集成 本部分将视角从后端数据层转向应用层，关注如何高效地与数据源交互，并构建健壮的应用服务。 第四章：面向对象编程与数据持久层设计 本章假设读者已具备扎实的编程基础（如Java或C），我们将重点讲解如何桥接面向对象的领域模型与关系型数据的表结构。主题包括ORM（对象关系映射）框架的核心概念、延迟加载与预加载的性能陷阱、以及Repository设计模式在数据访问层中的应用，旨在实现业务逻辑与数据访问逻辑的解耦。 第五章：API设计与数据服务构建 现代应用架构高度依赖服务间的通信。本章将深入讲解RESTful API的设计规范、HATEOAS原则、HTTP动词的正确使用。同时，我们将引入GraphQL作为替代方案，分析其在数据获取效率上的优势。安全性方面，OAuth 2.0和JWT（JSON Web Tokens）在数据传输保护中的应用将被详细阐述。 第六章：数据流处理与实时分析 随着对数据时效性要求的提高，实时数据处理成为核心能力。本章介绍消息队列（如Kafka/RabbitMQ）在解耦异步通信和流量削峰中的作用。我们将探讨流处理的基本概念，如事件驱动架构（EDA），并对比批处理与流处理的适用场景，引导读者构建能够响应瞬时变化的现代数据管道。 第三部分：数据治理、安全与前沿趋势 本部分着眼于数据的长期价值和合规性要求，并展望行业发展方向。 第七章：数据治理与质量管理 数据已成为企业的核心资产，本章讲解数据治理的框架，包括数据元数据管理、数据血缘（Data Lineage）的可视化和追踪。我们将讨论数据质量指标（准确性、完整性、一致性）的定义与监控体系的建立。数据安全方面，加密技术（对称与非对称）、数据脱敏技术（假名化、泛化）在保护敏感信息中的实际应用将被细致拆解。 第八章：云计算环境下的数据库部署与运维 本章聚焦于如何在云平台上高效利用数据库服务。我们将对比AWS RDS、Azure SQL Database、Google Cloud SQL等主流云服务的产品特性，重点分析云原生数据库（如Aurora, CockroachDB）的架构优势。此外，自动化部署（Infrastructure as Code，如使用Terraform或Ansible）在数据库环境管理中的实践将是关键内容。 第九章：机器学习与数据洞察 数据最终的价值在于洞察。本章将介绍如何为机器学习模型准备数据（特征工程），数据科学团队如何通过SQL或专业工具（如Pandas/Spark）进行探索性数据分析（EDA）。我们将简要介绍数据库内嵌的分析功能，以及如何将模型预测结果高效地回写到业务数据库中，形成闭环反馈系统。 总结与展望 本书旨在培养具备全栈思维的数据专业人才。我们不局限于任何特定历史工具的语法细节，而是致力于构建一个跨越不同技术栈的、面向未来挑战的知识体系。读者完成本书的学习后，将有能力独立设计、实现和维护复杂的数据驱动型应用，并能持续适应数据技术领域快速迭代的步伐。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆