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页数:328

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出版时间:2009-6

价格:34.80元

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isbn号码:9787030248572

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• Access
• 数据库
• SQL
• VBA
• 数据管理
• 数据库技术
• 应用开发
• 数据分析
• 办公软件
• 信息技术
• 教程

现代数据管理与信息系统设计：原理、实践与前沿技术 图书简介 随着信息时代的深入发展，数据已成为企业乃至社会最宝贵的资产。如何高效地采集、存储、组织、检索和分析海量数据，并将其转化为驱动决策和创新的动力，是摆在所有组织面前的重大课题。本书聚焦于现代数据管理的核心理念、主流技术栈以及面向未来的发展趋势，旨在为读者提供一个全面、深入且实用的知识框架，帮助他们掌握构建健壮、高效信息系统的关键技能。 本书的结构设计遵循从基础理论到高级实践，再到新兴技术应用的逻辑路径，内容严谨而不失趣味性，理论深度与工程实践紧密结合。 第一部分：数据管理基石——理论与模型重构 本部分深入探讨数据管理领域的理论基础，为后续的系统构建打下坚实的理论基础。 第一章：数据时代的范式转换与核心概念 本章首先回顾了信息管理的发展历程，从早期的文件系统到关系模型，再到当今的NoSQL浪潮，分析了不同数据管理范式之间的演进关系和适用场景。重点阐述了数据完整性、一致性、并发控制和事务处理（ACID特性）的理论模型。我们将探讨数据抽象的层次，包括物理层、逻辑层和视图层，以及它们在实现数据独立性中的作用。此外，本章还会介绍数据治理（Data Governance）的初步概念，强调数据作为战略资产的价值。 第二章：关系代数与结构化查询语言（SQL）精要 关系模型是当前绝大多数企业级应用的基础。本章将详细讲解关系代数的基本运算（选择、投影、连接、除法等）及其在逻辑查询优化中的地位。随后，我们将全面解析标准SQL的各个组成部分：DDL（数据定义语言）、DML（数据操作语言）和DCL（数据控制语言）。重点内容包括高级JOIN操作、子查询、视图的创建与维护，以及窗口函数在复杂报表生成中的应用。本章通过大量的实际案例演示如何用SQL高效地解决复杂的业务查询需求。 第三章：数据库设计方法论——规范化与范式理论 高质量的数据库设计是系统稳定性的先决条件。本章系统介绍数据库设计的方法论，从需求分析到概念模型（ER图）的绘制。核心部分在于规范化理论，详细讲解第一范式（1NF）到BCNF的推进过程，分析冗余数据产生的原因以及非规范化在特定性能优化场景下的权衡取舍。此外，还将引入面向对象数据库设计（OODM）的概念，探讨对象关系映射（ORM）的挑战与解决方案。 第二部分：主流数据库技术深度剖析与实践 本部分聚焦于当前市场上占据主导地位的几种主流数据库技术，并提供实战指导。 第四章：高性能关系型数据库（RDBMS）的内部机制 本章深入探究主流RDBMS（如PostgreSQL、MySQL、SQL Server等）的内部工作原理。内容涵盖存储引擎（如InnoDB的页结构、B+树索引的构建与维护），事务日志（Redo Log与Undo Log）如何保证持久性和原子性，以及查询优化器的工作流程（成本估算、执行计划分析）。我们将讨论索引的类型（聚簇索引、非聚簇索引、覆盖索引）及其对查询性能的影响，并介绍如何通过SQL调优工具进行性能瓶颈分析。 第五章：NoSQL数据库的崛起与多元化应用 NoSQL运动是应对大数据和Web 2.0时代对扩展性和灵活性的需求而产生的。本章分类介绍四大类NoSQL数据库： 1. 键值存储（Key-Value Stores）： 探讨其高速读写特性与适用场景（如缓存）。 2. 文档型数据库（Document Databases）： 深入解析JSON/BSON数据模型，以及MongoDB等在灵活Schema管理上的优势。 3. 列式数据库（Column-Family Stores）： 分析其如何优化海量数据范围查询和写入性能（如Cassandra）。 4. 图数据库（Graph Databases）： 重点介绍图模型（节点、边、属性），及其在社交网络、推荐系统中的应用，并介绍Gremlin/Cypher等查询语言。 第六章：数据仓库（DW）与商业智能（BI）基础 本章转向面向分析型负载（OLAP）的数据结构设计。详细介绍维度建模（星型、雪花型模型），事实表与维度表的构建原则。探讨ETL（抽取、转换、加载）过程的关键技术点，包括数据清洗、数据转换逻辑的实现，以及数据仓库的增量加载策略。最后，简要介绍OLAP Cube的概念和多维分析的实现路径。 第三部分：系统架构、安全与前沿探索 本部分将视角从单一数据库扩展到整个数据生态系统，关注系统层面的设计、安全防护及未来趋势。 第七章：分布式事务与高可用性架构 在分布式环境下，保证数据的一致性是巨大的挑战。本章重点解析CAP定理及其在实际系统设计中的权衡。我们将深入探讨分布式事务的解决方案，包括两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）的局限性，以及基于补偿机制的Saga模式。此外，还将介绍数据库的主从复制、读写分离、分片（Sharding）策略，以及集群化部署下的故障转移机制。 第八章：数据库安全、备份与恢复策略 数据安全是信息系统的生命线。本章全面覆盖数据库安全领域的关键技术：用户权限管理（最小权限原则）、身份验证机制、数据加密技术（静态加密与传输中加密）。详细阐述备份策略（全量、增量、差异备份）的设计，以及在不同故障场景下（硬件故障、人为误操作、灾难性事件）的恢复流程与RPO/RTO指标的达成。 第九章：数据流处理与实时计算的融合 面向实时决策的需求推动了流处理技术的发展。本章介绍流计算的基本模型，如事件驱动架构（EDA）。探讨如何利用Kafka等消息队列作为数据总线，实现数据的可靠传输。继而，介绍流处理引擎（如Flink或Spark Streaming）的基本操作符（如窗口操作、状态管理），并展示如何将实时数据流与静态数据进行整合分析，实现近乎实时的业务洞察。 第十章：云原生数据库与数据服务未来 本章展望数据技术的前沿方向。探讨云原生数据库的设计理念，如存储与计算分离的架构优势。介绍Serverless数据库模式带来的成本效益与弹性伸缩能力。最后，探讨人工智能（AI）在数据库领域的应用，包括AI驱动的自动调优（Auto-Tuning）、智能索引推荐和预测性维护，勾勒出未来数据管理系统的发展蓝图。 --- 本书的特点在于其实践导向性，每一章节的理论讲解都辅以大量的工程案例和代码示例（涵盖SQL、类JSON查询语言及相关脚本），确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“怎么做”。本书适合作为高等院校计算机科学、软件工程、信息管理等专业的教材，同时也为数据库管理员（DBA）、数据工程师和系统架构师提供了进阶学习的宝贵资源。通过本书的学习，读者将能够独立设计、实现和维护复杂、高效、安全的数据管理系统。

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作为一名长期从事办公室工作的职员，我深切体会到数据管理对于提高工作效率的重要性。以前，我们公司的很多信息都是分散在各种Excel表格里，查找、更新、统计都非常耗时，而且容易出现信息孤岛和数据不一致的问题。自从我开始阅读《Access数据库技术与应用》这本书，我才真正意识到Access数据库的潜力。书中详细讲解了如何利用Access来构建一个集中的、规范化的信息管理系统。它介绍了如何设计用户友好的表单，让数据的录入更加方便快捷，同时还能设置数据验证规则，保证输入数据的准确性。我还特别学习了如何创建宏和VBA程序，虽然这部分内容稍微有些深度，但书中给出的示例代码非常实用，我跟着敲了几遍，竟然真的能够实现一些自动化的小功能，比如批量导入数据、自动生成报表等。这极大地减轻了我日常工作中重复性的劳动。更重要的是，通过Access，我能够轻松地进行数据的统计和分析，生成各种图表，为领导提供决策支持。这本书让我从一个Excel依赖者，变成了一个能够利用数据库解决实际工作问题的数据管理爱好者。

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这本书简直是我的救星！一直以来，我都对数据管理感到头疼，尤其是当数据量大的时候，Excel表格就显得捉襟见肘，而且容易出错。听说Access数据库可以解决这些问题，但又不知道从何入手。在朋友的推荐下，我翻开了《Access数据库技术与应用》。书的开篇就用通俗易懂的语言解释了什么是数据库，以及为什么它比传统的表格管理更高效、更安全。书中详细讲解了如何创建表，如何定义字段的数据类型，如何设置主键和索引，这些都是数据库设计的基础，但这本书讲解得非常细致，一点也不含糊。我尤其喜欢它在讲解索引的时候，不仅说明了它的作用，还列举了很多实际的例子，让我明白为什么合理的索引能够极大地提升查询速度。更让我惊喜的是，书中还介绍了如何设计表之间的关系，比如一对一、一对多、多对多，以及如何强制参照完整性，这让我对如何构建一个结构良好、数据一致的数据库有了全新的认识。以前我总觉得设计数据库是一件很专业、很复杂的事情，但这本书通过大量的图示和循序渐进的讲解，让我觉得它其实是一个非常有条理、有逻辑的过程，只要掌握了方法，普通人也能做得很好。

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我对《Access数据库技术与应用》这本书的整体印象是，它在讲解Access数据库的方方面面时，都做得相当扎实和全面。书中对于数据库的基本概念，例如实体、属性、关系等，都有清晰的阐述，为后续的学习打下了坚实的基础。当我翻到关于数据完整性部分的讲解时，我感到非常受启发。书里不仅仅讲了如何设置主键和外键，还深入探讨了参照完整性、唯一性约束等概念，并用图示和实例来演示如何避免数据冗余和不一致，这对于我理解如何设计一个高质量的数据库至关重要。此外，书中还花了相当大的篇幅来讲解各种类型的查询，从简单的选择查询到复杂的交叉查询、追加查询、删除查询，每一个都提供了详细的步骤和应用场景。我特别欣赏的是，书中并没有止步于查询，还进一步讲解了如何将查询结果进行统计和汇总，以及如何利用Access提供的各种函数来处理数据，这使得数据的分析能力得到了极大的提升。这本书就像一本全面的Access工具箱，让我能够根据不同的需求，灵活运用各种功能来解决问题。

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我是一名刚刚开始接触编程的大学生，平时也对数据分析有着浓厚的兴趣。在学校的课程中，我们接触了一些基础的数据处理方法，但总觉得不够系统和深入。偶然间，我发现了《Access数据库技术与应用》这本书。它不仅仅是理论的堆砌，更多的是将理论知识转化为实际操作。书中非常贴心地提供了大量的实操案例，从最简单的创建数据库文件，到设计复杂的查询和表单，都一步步地带领我完成。我最喜欢的部分是关于查询设计的部分。Access的查询功能实在是太强大了，通过图形化的界面，我就可以很直观地构建出各种复杂的查询语句，比如条件查询、连接查询、汇总查询等等。书中的例子涵盖了从筛选数据、排序数据到合并来自不同表的数据，甚至还涉及到了参数查询，这让我在数据分析时能够更加灵活地提取我想要的信息。而且，书中还讲解了如何创建报表，将查询到的数据以美观、易于理解的形式呈现出来，这对于我的课程报告和项目展示非常有帮助。这本书让我觉得，数据库不再是遥不可及的技术，而是能够帮助我更好地管理和分析数据的有力工具。

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从技术的角度来看，《Access数据库技术与应用》这本书的讲解是循序渐进且深入浅出的。它从最基础的数据库概念入手，逐步深入到Access的核心功能。我尤其看重它在讲解SQL语句部分的处理。虽然Access提供了图形化的查询设计器，但书中也清晰地展示了其背后对应的SQL代码，并且解释了各种SQL关键字的含义和用法。这对于想要更深入理解数据库底层原理，或者需要编写更复杂、更精细查询的用户来说，无疑是巨大的福音。书中还详细介绍了如何利用Access的数据访问页，以及如何与其他Office应用程序进行集成，比如将Access数据导入Word或Excel，这大大扩展了Access的应用范围。我最喜欢的部分是关于安全性设置的讲解，书中详细阐述了如何创建用户账户、设置权限，以及如何对数据库进行备份和恢复，这些都是保证数据安全和系统稳定的关键环节。总而言之，这本书不仅教会了我如何使用Access，更让我理解了数据库设计的原则和安全性的重要性，为我构建健壮、高效的数据解决方案提供了坚实的理论和实践指导。

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