具体描述
《Visual FoxPro程序设计实训与考试指导(第2版)》是作者在总结多年教学实践、软件开发、上机辅导经验的基础上编写而成。在编写过程中充分考虑了不同学校的教学要求，力求把知识点融入到具体的实训练习中，努力做到通俗易懂，循序渐进地培养学生的实际操作能力。书中提供的很多实训内容及“政风测评评价系统”综合案例具有很强的实用性，并包含了大量开发技巧，其对应的源代码可在所附的光盘中找到。
《Visual FoxPro程序设计实训与考试指导(第2版)》紧密结合《Visual FoxPro程序设计》（第二版）（王永国主编，中国水利水电出版社出版）的实践教学和练习内容，集实训、教材习题与解答、题库练习与考试指导于一体，配套的光盘内容丰富，含电子教案、综合案例、题库练习、上机考试模拟系统等，附录中还收集了实训报告的撰写与样表、Visual FoxPro经典网址等资料，对学生掌握课程内容、培养开发能力及顺利通过考试具有指导作用。
《Visual FoxPro程序设计实训与考试指导(第2版)》由浅入深，注重实用，提供的大量练习有助于加深理解与巩固所学的知识和技能，不仅可与《Visual FoxPro程序设计》（第二版）一书配套使用，也适合用作各类工程技术人员的自学教材或参加各类计算机考试的人员的参考书。
《现代数据管理与应用》简介 聚焦数据驱动时代的实践指南 本书《现代数据管理与应用》旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的知识体系，以应对当前信息技术飞速发展带来的数据管理挑战与机遇。我们深知，在数字化转型的浪潮中，数据已成为组织最核心的资产。因此，本书的编写严格围绕“实践性、前沿性、系统性”三大核心理念展开，力求为不同背景的读者——无论是初入信息技术领域的学生，还是寻求技能升级的在职工程师——提供坚实的理论基础与丰富的实战经验。 本书结构清晰，内容覆盖了从传统关系型数据库到新兴的NoSQL、大数据处理框架的完整链条。我们避免了冗长空泛的理论叙述，而是将重点放在如何设计、构建、优化和维护高效、安全的数据系统上。 第一部分：关系型数据库的基石与精进 (The Foundation and Mastery of RDBMS) 本部分是数据管理的基础，着重讲解关系型数据库管理系统（RDBMS）的核心原理与高级应用技巧。 第一章：数据库原理与范式理论的深度剖析 本章将详尽阐述关系代数、实体关系模型（E-R Model）以及数据库设计的三大范式（1NF、2NF、3NF）乃至BCNF的实际应用意义。我们将通过大量的案例分析，展示如何将复杂的业务需求有效地转化为规范化的数据库结构，强调“好的设计是系统成功的一半”这一原则。内容包括实体完整性、参照完整性、用户自定义完整性的约束机制的精确实现。 第二章：SQL语言的精湛掌握——从基础查询到性能调优 SQL是数据交互的通用语言。本章超越了基本的SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE操作。我们将深入探讨： 1. 高级联接技术： 掌握INNER JOIN、LEFT/RIGHT OUTER JOIN、FULL OUTER JOIN，以及CROSS JOIN在复杂数据集成中的应用。 2. 窗口函数（Window Functions）： 详细解析RANK()、ROW_NUMBER()、LAG()、LEAD()等函数，展示它们在进行复杂分组计算、排名统计时对比传统子查询的巨大优势。 3. 存储过程、触发器与函数的设计与安全实践： 重点讨论如何在数据库层面实现业务逻辑的封装，并探讨存储过程在并发控制和事务管理中的作用与风险。 第三章：数据库性能优化与索引策略 数据量的增长对查询速度构成了直接挑战。本章聚焦于如何诊断和解决性能瓶颈： 1. 索引原理与类型： 全面讲解B-Tree、哈希索引、全文索引的内部机制，分析何时使用聚集索引、何时使用非聚集索引。 2. 查询执行计划的解读： 教授读者如何利用数据库自带的工具（如EXPLAIN PLAN）来分析SQL语句的执行流程，识别“慢查询”的真正根源（如全表扫描、不恰当的排序）。 3. 缓存机制与事务隔离级别： 深入解析数据库缓冲池的工作方式，以及READ UNCOMMITTED到SERIALIZABLE的不同事务隔离级别对数据一致性和系统并发性的权衡。 第二部分：新型数据存储与分布式架构 (Emerging Data Stores and Distributed Architectures) 随着Web 2.0和移动互联网的爆发，传统RDBMS在高并发写入和海量非结构化数据面前显得力不从心。本部分转向现代数据存储方案。 第四章：NoSQL数据库的选型与实践 本章系统介绍了NoSQL的四大主要类型，并指导读者进行正确的技术选型： 1. 键值存储（Key-Value Stores）： 以Redis为例，深入探讨其在缓存、会话管理和消息队列中的应用，关注内存数据结构（如List, Hash, Sorted Set）的实际操作。 2. 文档型数据库（Document Databases）： 以MongoDB为例，讲解JSON/BSON文档模型的优势，以及嵌套文档和数组的设计模式，特别关注其聚合管道（Aggregation Pipeline）的使用。 3. 列式存储（Column-Family Stores）： 介绍Cassandra等系统，重点解析其“面向写入”的设计哲学，以及分区键（Partition Key）和聚簇键（Clustering Key）的合理设计对查询性能的决定性影响。 4. 图数据库（Graph Databases）： 探讨关系复杂网络场景下的优势，使用Cypher语言进行路径查找和模式匹配。 第五章：大数据生态系统与数据仓库构建 本部分将读者带入处理TB级数据的领域： 1. Hadoop生态系统概述： 介绍HDFS的分布式存储原理和MapReduce的计算模型。 2. Spark的革命： 详细讲解Spark RDD、DataFrame和Dataset的演进，重点展示Spark SQL和Spark Streaming在实时或近实时数据处理中的强大能力。 3. 数据仓库（Data Warehousing）的设计哲学： 区别OLTP与OLAP，深入讲解Kimball和Inmon的数据仓库设计方法论，侧重于事实表（Fact Tables）和维度表（Dimension Tables）的构建，以及星型/雪花型模式的应用。 第三部分：数据安全、治理与前沿趋势 (Security, Governance, and Future Trends) 数据价值的提升，带来了更高的安全和合规要求。 第六章：数据安全、备份与恢复策略 安全是数据管理的生命线。本章关注： 1. 数据加密技术： 区分静态数据加密（At Rest）和动态数据传输加密（In Transit），介绍AES、RSA等常见算法在数据安全中的应用。 2. 权限管理与审计： 实施基于角色的访问控制（RBAC），并建立完善的数据访问日志和审计机制，以满足合规性要求。 3. 灾难恢复计划（DRP）： 制定有效的备份策略（全量、增量、差异备份），并模拟不同故障场景下的恢复流程（RTO/RPO指标的设定）。 第七章：数据库的云化与未来展望 探讨当前数据管理领域的热点趋势： 1. 数据库即服务（DBaaS）： 分析AWS RDS、Azure SQL Database、阿里云RDS等云服务在弹性伸缩、高可用性方面的优势与成本考量。 2. NewSQL的兴起： 介绍那些试图结合NoSQL的扩展性和RDBMS的事务一致性的新型数据库系统。 3. 数据治理与元数据管理： 强调数据质量、数据血缘追踪以及建立统一的数据词典在现代企业中的重要性。 本书通过大量的实战演练模块（包含代码片段、配置脚本和预期结果分析），确保读者不仅“知其然”，更能“知其所以然”，最终能够独立构建并维护面向生产环境的健壮数据系统。无论是理论学习还是工程实践，本书都是您在这个数据驱动时代中不可或缺的参考手册。
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