Learn Access 2003 VBA With The Smart Method pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:The Smart Method Ltd

作者:Mike Smart

出品人:

页数:295

译者:

出版时间:2007-01-26

价格:USD 21.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780955459900

丛书系列:

图书标签:

Access
Access 2003
VBA
编程
数据库
Smart Method
教程
开发
自动化
Microsoft Access
Office 2003

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具体描述

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深入解析现代数据库设计与应用开发一本面向数据库专业人士、资深开发人员以及希望在数据管理领域实现突破的工程师的权威指南。本书摒弃了对过时技术的冗余回顾，聚焦于当前企业级应用开发的主流技术栈、前沿的数据处理范式以及构建高性能、高可靠性信息系统的核心原则。我们旨在为读者提供一套放眼未来的知识体系，使其能够驾驭复杂的数据挑战，设计出能够适应未来十年业务增长需求的健壮数据库架构。第一部分：现代数据架构的基石与选择本部分内容深入探讨了当前企业级数据基础设施的设计哲学。我们不再将数据库视为孤立的存储库，而是将其视为复杂分布式系统中的关键服务。第一章：超越传统关系模型的范式选择本章首先剖析了传统关系模型（如第三范式 3NF）在处理海量、高并发、多样化数据时的局限性。我们将重点对比和分析当前主流的数据存储范式： NewSQL 架构的崛起与权衡：深入研究 CockroachDB、TiDB 等 NewSQL 数据库如何融合了关系模型的事务性与 NoSQL 的水平扩展能力。讨论其在一致性模型（如外部一致性、快照隔离）上的实现细节及其对业务逻辑的影响。文档数据库的高效建模：针对 MongoDB、Couchbase 等文档型数据库，详细阐述了“嵌入式设计”与“引用设计”的最佳实践。重点分析如何通过合理的 BSON/JSON 结构设计来优化查询性能，特别是针对复杂嵌套数据和地理空间查询的索引策略。图数据库的拓扑优势：探讨 Neo4j、JanusGraph 等图数据库在处理复杂关联和网络分析（如社交网络、推荐系统、供应链溯源）中的独特优势。涵盖 Cypher 和 Gremlin 查询语言的高级特性，以及图数据模型的设计原则（节点、关系、属性的生命周期管理）。列式存储与分析型处理（OLAP）：详尽解析 Snowflake、ClickHouse 等列式数据库的工作原理。重点讲解向量化执行引擎、数据压缩算法（如字典编码、Run-Length Encoding）以及如何构建高性能的星型/雪花模型以支持实时 BI 报表和复杂聚合查询。第二章：数据治理、安全与合规性前沿在数据驱动的时代，治理和安全不再是事后补救措施，而是架构设计之初就必须内置的核心要素。零信任模型下的数据访问控制：探讨如何利用基于角色的访问控制（RBAC）、基于属性的访问控制（ABAC）以及更细粒度的行级/列级安全策略（Row/Column-Level Security, RLS/CLS）来管理敏感数据。案例分析如何集成身份提供商（IdP）实现单点登录（SSO）到数据库层的权限校验。数据沿袭与可审计性（Data Lineage & Auditability）：介绍构建自动化数据血缘追踪系统的方法，确保数据从源头到最终报表的完整性和可追溯性。重点关注数据脱敏（Masking）和假名化（Pseudonymization）技术在满足 GDPR、CCPA 等法规要求中的实际应用。数据质量自动化流水线：设计可观测的数据质量检查机制，集成如 Great Expectations 等工具到 CI/CD 流程中。探讨如何定义数据契约（Data Contracts）并在数据摄入阶段强制执行约束。第二部分：高性能应用开发与数据交互本部分侧重于如何高效地与现代数据存储进行交互，优化应用程序的响应时间，并利用先进的中间件技术解耦数据操作。第三章：异步数据流与事件驱动架构（EDA）本书强调，现代应用应以事件为中心进行设计，而非以请求/响应为中心。 Kafka/Pulsar 的深度实践：不仅是消息队列的使用，更深入探讨 Kafka Streams 和 ksqlDB 在构建实时数据处理拓扑中的作用。重点解析分区策略、消费者组的负载均衡机制、以及如何设计有界上下文（Bounded Contexts）之间的事件契约。 Change Data Capture (CDC) 的实现与应用：详述 Debezium 等工具如何利用数据库的事务日志（如 PostgreSQL WAL 或 MySQL Binlog）捕获数据变更，并将其转化为低延迟的事件流。讨论 CDC 在数据同步、实时分析和微服务间通信中的关键作用。 Saga 模式与分布式事务管理：针对微服务架构中跨多个服务的数据一致性挑战，详细讲解补偿事务（Compensation Logic）和 Saga 模式（Choreography vs. Orchestration）的设计与实施，确保业务流程的最终一致性。第四章：API 设计与数据访问层的现代化应用程序与数据层之间的接口是性能的瓶颈点之一。本章聚焦于如何构建高效、灵活的数据访问层。 GraphQL 与数据聚合的艺术：对比 RESTful API 的局限性，深入探讨 GraphQL 的查询语言、Schema 定义语言（SDL）以及服务器端的 Resolver 模式。重点讲解 N+1 查询问题的优化，如使用 DataLoader 批处理请求，以及如何集成 Federation 或 Stitching 实现跨多个微服务的统一数据视图。 gRPC 与高效序列化：介绍 Protocol Buffers (Protobuf) 的优势，以及 gRPC 框架在服务间通信（Service-to-Service Communication）中的应用。重点分析其在性能（HTTP/2、二进制传输）和强类型契约方面的优势，并提供跨语言实现的最佳实践。数据访问层的抽象与缓存策略：探讨 Repository 模式在面向对象设计中的高级应用，以及如何无缝集成分布式缓存（如 Redis Cluster, Memcached）到数据访问逻辑中。设计多级缓存失效策略（Write-Through, Write-Back, Cache-Aside）以应对不同负载场景。第三部分：数据系统的可观测性、运维与未来趋势本部分指导读者如何从系统运维（Ops）的角度确保数据服务的长期稳定运行，并展望了下一代数据技术的发展方向。第五章：数据库的性能调优与诊断工具集性能调优是一个系统性的工程，需要精通底层原理和现代诊断工具。执行计划的深度解读：不仅停留在阅读执行计划，更深入分析代价模型、Join 算法（Hash Join, Merge Join, Nested Loop）的选择标准以及索引的实际使用情况。讲解如何利用 `EXPLAIN ANALYZE` 等工具进行精确的瓶颈定位。高并发下的锁与隔离级别：详细分析各种数据库（PostgreSQL, SQL Server, MySQL）在不同隔离级别（Read Committed, Repeatable Read, Serializable）下的并发控制机制（MVCC, 悲观锁, 乐观锁）。指导读者根据业务需求精确选择最合适的隔离级别以平衡吞吐量与数据正确性。系统级监控与告警：介绍 Prometheus/Grafana 栈在数据库监控中的集成。关注关键指标的采集，如 I/O 延迟、Buffer Pool 命中率、锁等待时间、事务延迟分布等，并设计智能告警规则。第六章：云原生数据库与数据网格（Data Mesh）展望未来，数据基础设施正向去中心化、云原生演进。云服务商数据库的优化（Aurora, Spanner, Cloud SQL）：探讨云厂商提供的托管数据库服务在计算与存储分离架构下的优势和限制。重点分析其自动伸缩、跨区域复制和灾难恢复机制的配置要点。数据网格的架构思维：引入数据网格（Data Mesh）的核心理念——将数据视为产品（Data as a Product）。讨论如何通过领域驱动设计（DDD）划分数据所有权，建立去中心化的数据平台能力，并实现跨域数据共享的标准和治理。本书不仅是一本技术手册，更是一份面向未来的架构蓝图，旨在培养读者在快速变化的技术浪潮中，始终保持对数据系统的深刻理解和驾驭能力。