电子商务数据库基础与应用

电子商务数据库基础与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:李进华 编
出品人:
页数:250
译者:
出版时间:2010-2
价格:25.00元
装帧:
isbn号码:9787563816972
丛书系列:
图书标签:
  • 电子商务
  • 数据库
  • MySQL
  • SQL
  • 数据建模
  • 数据分析
  • Web开发
  • 应用系统
  • 信息管理
  • 实践教程
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具体描述

《电子商务数据库基础与应用》从理论结合实践的角度在第1章向读者概述了电子商务系统与数据库之间的关系以及相关概念;第2章手把手地指导读者安装并设置Oracle数据库系统;第3章详细介绍了建立数据的相关操作;第4、5、6章深入浅出地阐述了数据库中表、索引以及视图的管理与应用;第7章开始进入Oracle的编程设计;第8章和第9章讨论了数据库的查询、子程序、储存以及函数等数据库应用;第10章和第11章重点介绍了数据的完整性设计和导入导出操作;第12章以C2C商城数据库案例为基础,进行了系统分析和设计并介绍了数据库实践中的常用操作。

《电子商务数据库基础与应用》体系层次清晰完整,适合大学本科、高等职业教育院校对数据库原理有适当基础的学生学习使用,同时也适合广大对电子商务数据库系统感兴趣的读者参考借鉴。

《现代数据架构与管理实务》 本书旨在为数据专业人士、IT架构师以及希望深化理解数据管理理论与实践的读者提供一份全面而深入的指南。我们不探讨电子商务的特定应用场景,而是聚焦于构建、优化和维护高效、可扩展且安全的现代数据架构。 第一部分:现代数据架构的基石 在快速演进的数据领域,理解并掌握现代数据架构至关重要。本部分将从宏观层面剖析当前数据架构的演变趋势,重点介绍云原生数据架构、混合云策略以及多云环境下的数据管理挑战。我们将深入探讨数据湖、数据仓库、数据仓库现代化(Data Warehouse Modernization)以及湖仓一体(Lakehouse)等关键概念,并分析它们在不同业务场景下的适用性与优劣。 云数据平台的崛起: 详细解析AWS、Azure、GCP等主流云平台提供的核心数据服务,包括对象存储(S3, Blob Storage, Cloud Storage)、托管数据库(RDS, Azure SQL Database, Cloud SQL)、数据仓库服务(Redshift, Synapse Analytics, BigQuery)以及数据湖服务(Lake Formation, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage)。我们将对比这些服务的技术特性、成本模型和部署选项,帮助读者根据自身需求做出明智的选择。 数据虚拟化与联邦查询: 探讨如何打破数据孤岛,实现跨不同数据源的统一访问和分析。我们将介绍数据虚拟化技术的基本原理、实现方式以及其在提升数据可用性和降低数据复制成本方面的优势。 数据治理与主数据管理(MDM): 强调数据治理在现代数据架构中的核心地位。本节将详细阐述数据治理框架的设计原则,包括数据质量、数据安全、数据隐私、元数据管理和数据目录。我们将深入讲解主数据管理的概念、方法论以及在组织内建立一致性、准确性数据视图的重要性。 数据安全与合规性: 聚焦于保护敏感数据资产。我们将涵盖数据加密(静态加密、传输加密)、访问控制(RBAC, ABAC)、数据脱敏、数据掩码以及审计追踪等关键安全措施。同时,还将讨论GDPR、CCPA等数据隐私法规的要求,以及如何在数据架构设计中实现合规性。 第二部分:数据处理与分析的先进技术 构建强大的数据架构离不开高效的数据处理和分析能力。本部分将深入探讨大数据处理技术、实时数据流处理以及先进的分析方法。 大数据处理框架: 全面介绍Apache Spark、Hadoop生态系统(HDFS, MapReduce, Hive, Pig)等大数据处理框架。我们将详细讲解它们的架构、核心组件、编程模型以及在批量处理和交互式查询中的应用。 实时数据流处理: 深入研究Apache Kafka、Amazon Kinesis、Azure Event Hubs等流处理平台。我们将讲解消息队列的原理、流处理引擎(Flink, Spark Streaming)的架构和应用场景,以及如何构建端到端的实时数据管道。 数据仓库现代化与性能优化: 探讨如何将传统数据仓库迁移到云端,或对其进行现代化改造。我们将重点介绍列式存储、MPP架构、查询优化技术、索引策略以及缓存机制,以提升数据仓库的查询性能和可扩展性。 数据建模与Schema设计: 讲解维度建模(星型模型、雪花模型)、数据Vault建模等数据仓库建模技术。我们将深入探讨不同建模方法的适用性,以及如何设计能够支持复杂分析需求的高效数据模型。 第三部分:数据操作与生命周期管理 数据的价值在于其能够被有效地访问、使用和管理。本部分将聚焦于数据的操作、部署以及整个生命周期的管理。 ETL/ELT流程设计与实现: 详细讲解数据提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)的完整流程。我们将介绍各种ETL/ELT工具(Talend, Informatica, AWS Glue, Azure Data Factory)的特点与应用,以及如何设计健壮、可监控和可恢复的数据管道。 数据质量管理与监控: 阐述数据质量问题的常见原因,以及如何通过数据剖析、数据验证规则、数据清洗和数据质量监控工具来保证数据的准确性、完整性、一致性和及时性。 数据目录与数据发现: 强调数据目录在数据资产管理中的作用。我们将介绍如何构建和维护一个全面的数据目录,支持用户发现、理解和信任数据,从而提高数据的使用效率。 数据湖与数据仓库的集成: 探讨如何有效地整合数据湖的灵活性与数据仓库的结构化能力,实现数据的统一管理和高效访问。我们将介绍不同的集成策略和最佳实践。 数据平台的部署与运维: 涵盖数据平台的自动化部署(CI/CD)、性能监控、故障排除以及灾难恢复等运维关键环节,确保数据平台的稳定运行和业务连续性。 第四部分:高级数据主题与未来趋势 在掌握了现代数据架构的基础和核心技术后,本部分将进一步拓展视野,探讨数据领域的前沿发展和未来趋势。 数据虚拟化与数据网格(Data Mesh): 深入探讨数据网格的概念,以及它如何通过去中心化的数据所有权和数据产品来解决大型组织中的数据治理和可扩展性问题。 人工智能与机器学习数据准备: 讲解如何为AI/ML模型准备高质量的数据集,包括特征工程、数据转换、数据集划分以及模型训练数据的管理。 可观测性(Observability)在数据平台中的应用: 强调如何通过日志、指标和追踪等方式来提高数据平台的透明度和可理解性,从而更快地识别和解决问题。 数据安全与隐私的最新进展: 探讨差分隐私、同态加密等前沿技术在数据保护方面的应用潜力。 数据平台的自动化与智能化: 展望数据平台未来的发展方向,包括利用AI/ML实现数据管理和优化的自动化。 通过对本书内容的深入学习,读者将能够构建和管理更强大、更灵活、更安全的数据基础设施,从而更好地支持组织的业务决策和创新发展。本书不包含任何特定行业(如电子商务)的案例分析,而是提供一套普适性的理论框架和实践指导,帮助您在任何数据驱动的领域取得成功。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的名字我早就听说了,《电子商务数据库基础与应用》,听起来就非常实用,对于我们这些想要深入了解电商后台运作的人来说,简直是雪中送炭。我一直觉得,电商不仅仅是商品展示和交易那么简单,背后庞大的数据管理和分析才是支撑起整个商业帝国运转的基石。这本书名就点明了核心,既讲了基础,又落到了实际应用。我特别好奇,它会如何拆解那些看似神秘的数据库概念,比如关系型数据库、NoSQL数据库,还有那些听起来就高大上的SQL语言,会以怎样一种通俗易懂的方式来呈现?毕竟,对于我这种非计算机专业出身但又对技术充满好奇的读者来说,枯燥的技术术语往往是劝退的第一道门槛。我希望这本书能像一位经验丰富的老师,循序渐进地引导我,让我能真正理解数据库的原理,并能将这些理论知识灵活地运用到电商的实际场景中。想象一下,能够自己搭建一个简单的电商数据库,或者对现有的数据库进行优化,解决实际业务中的数据瓶颈,那将是多么令人兴奋的事情!我期待这本书能提供一些实际操作的案例,哪怕是模拟的,也能帮助我们这些初学者建立起动手能力。

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我之前在一家传统零售企业工作,最近公司开始大力发展线上业务,我的工作内容也随之转向了电子商务领域。虽然我对业务流程比较熟悉,但在技术层面,尤其是数据库方面,我还是个十足的新手。我最近在网上看到《电子商务数据库基础与应用》这本书,名字听起来就很符合我的需求。我希望这本书能够帮我建立起对电子商务数据库的系统性认知。首先,我希望能了解数据库的基本概念,比如什么是数据库,它有什么作用,常用的数据库类型有哪些,以及它们各自的优缺点。其次,我更看重的是“应用”的部分,我希望这本书能够详细介绍如何在电子商务场景下应用数据库。例如,如何设计和管理商品信息数据库、订单数据库、用户信息数据库等。书中是否会讲解如何利用数据库来提高搜索效率、优化推荐算法、进行用户行为分析等?我非常希望能够学习到一些实用的数据库查询技巧,以便能够从大量的业务数据中提取出有用的信息。此外,如果书中能够提供一些相关的案例分析,展示如何通过数据库技术解决实际的电子商务问题,那就更好了。

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作为一名刚刚进入电子商务行业的从业者,我深知扎实的基础知识对于未来的发展至关重要。《电子商务数据库基础与应用》这本书名,立刻吸引了我的注意。我了解到,电子商务的背后是海量数据的支撑,而数据库则是这些数据的载体和管理者。我希望能通过这本书,全面了解电子商务数据库的相关知识。首先,我期待书中能够详细阐述数据库的基本原理,包括数据模型、关系型数据库、非关系型数据库等概念,让我能够对数据库有一个清晰的认识。其次,我更希望能够学习到数据库在电子商务领域的具体应用。例如,如何设计和构建商品管理数据库、用户数据库、订单数据库等,以及如何通过数据库查询来支持业务决策。书中是否会包含一些关于数据库性能优化、数据安全和隐私保护的内容?这些都是我在工作中可能会遇到的问题。我非常期待书中能够提供一些生动形象的案例,帮助我理解枯燥的技术概念,并能够将所学知识应用到实际工作中,为电商业务的发展贡献自己的力量。

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最近在忙着梳理公司的产品线和用户画像,发现数据分析能力简直是寸步难行。以前觉得电商就是上架商品、做促销、然后等着订单来,现在才意识到,所有这些“等着”的背后,都需要强大的数据支撑。我一直在寻找一本能够系统性讲解如何利用数据库来驱动电商业务发展的书,而《电子商务数据库基础与应用》这个名字,一下子就抓住了我的眼球。我尤其关注书中“应用”这一块,因为对我而言,理论知识固然重要,但更关键的是如何将这些知识转化为实实在在的业务价值。比如,如何通过数据库设计来优化用户购物流程?如何利用数据挖掘技术来精准推荐商品?如何构建用户画像来指导营销策略?这些都是我工作中经常遇到的难题。我希望能在这本书中找到切实可行的解决方案,而不是一些泛泛而谈的理论。我期待它能提供一些具体的数据库设计范例,展示如何根据不同的电商业务需求来构建合适的数据库结构,以及如何通过SQL查询来提取有价值的信息。如果书中还能包含一些关于数据安全和隐私保护的讨论,那就更完美了,毕竟在数据时代,这方面的意识尤为重要。

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我一直觉得,在互联网时代,数据就是新的石油,而数据库就是炼油厂。《电子商务数据库基础与应用》这本书名,让我立刻觉得它就是我一直在寻找的那本“教科书”。我平时的工作会接触到一些数据分析的任务,但常常感觉自己像是站在海量数据前,却不知如何下手。我希望这本书能够帮助我理清思路,从最基础的数据库原理讲起,让我明白数据是如何被组织、存储和管理的。特别想了解的是,对于电商这种数据量巨大且变化迅速的业务场景,有哪些特有的数据库设计和管理挑战?书中会不会介绍一些高性能、可扩展的数据库解决方案?例如,在应对海量订单并发访问时,如何保证数据库的稳定性和响应速度?以及如何利用数据库技术进行精细化的用户分群和个性化推荐?我非常期待书中能够提供一些实际的SQL语句示例,展示如何构建复杂的查询来挖掘数据价值。而且,如果能有一些关于数据仓库、数据挖掘以及大数据分析在电子商务中的应用的介绍,那将极大地拓宽我的视野,让我能够更好地为业务发展贡献力量。

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