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出版者:

作者:Pasewark, William R./ Cable, Sandra

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:1999-6

价格:$ 83.56

装帧:

isbn号码:9780538688413

丛书系列:

图书标签:

• Access 2000
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• 数据管理
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• 技巧
• 入门

纵横捭阖：现代企业数据管理与决策支持体系构建 (不含 Microsoft Access 2000 内容) 本书旨在为现代企业、中小型组织及数据分析专业人士提供一套全面、深入、前瞻性的企业级数据管理、分析、治理与决策支持体系的构建蓝图与实施指南。我们聚焦于当前主流的、支持大规模并发与复杂业务逻辑的数据库技术栈、数据仓库架构、商业智能（BI）工具链以及数据安全与合规性策略，帮助读者超越传统桌面级数据库的局限，迈入数据驱动型组织的全新阶段。 --- 第一部分：现代数据基础设施的战略基石 (Database & Data Modeling) 第一章：关系型数据库管理系统的深度剖析与选型 (PostgreSQL/SQL Server/Oracle) 本章将彻底摒弃对老旧或桌面级数据系统的依赖，转而深入探讨企业级关系型数据库（RDBMS）的内核机制。内容涵盖： 事务处理与并发控制机制： 深入解析多版本并发控制（MVCC）在 PostgreSQL 中的实现，对比 SQL Server 的锁定策略，理解如何优化高并发场景下的性能瓶颈。 高级索引技术： 探讨 B-Tree、哈希索引、部分索引、函数索引等在不同业务场景下的应用取舍，重点讲解索引碎片整理与维护的最佳实践。 性能调优与执行计划分析： 教授如何利用数据库自带的性能分析工具（如 `EXPLAIN ANALYZE`）精确诊断慢查询，并基于执行计划重构查询语句或调整数据库配置参数。 高可用性与灾难恢复策略（HA/DR）： 详细介绍主从复制（如流复制、Always On Availability Groups）、集群化部署（如 Galera Cluster）的架构设计、故障切换流程及数据一致性保证机制。 第二章：数据建模的艺术与工程实践 超越基础的范式理论，本章关注面向复杂业务流程的现代数据模型设计： 维度建模的精髓（Kimball 方法论）： 深入讲解事实表、维度表的设计原则，包括缓慢变化维度（SCD）类型 1、2、3 的精确应用场景与实现细节，以及桥接表与退化维度的处理。 数据仓库（DW）的逻辑架构： 探讨数据仓库与操作型数据库（OLTP）的本质区别，介绍 Inmon（范式化）与 Kimball（维度化）架构的优劣对比，并指导如何根据组织需求选择混合架构。 NoSQL 数据库的适用性分析： 辨析文档型（MongoDB）、键值型（Redis）、列式存储（Cassandra）与图数据库（Neo4j）在处理非结构化数据、缓存层、实时推荐系统中的独特价值与集成策略。 --- 第二部分：数据集成、转换与存储 (ETL/ELT & Data Lake) 第三章：现代数据管道的构建与自动化 (主流 ETL/ELT 工具实战) 本章侧重于数据在不同系统间的可靠、高效流动，重点关注云原生与大数据技术栈： 数据抽取与加载（ELT 优先策略）： 阐述现代云数据仓库（如 Snowflake, Google BigQuery）兴起背景下，ELT 优于传统 ETL 的原因，并探讨 CDC（Change Data Capture）技术的实时数据捕获能力。 数据转换逻辑的实现： 使用 Python (Pandas/PySpark) 或主流数据转换工具（如 dbt - Data Build Tool）进行复杂的数据清洗、聚合、关联和业务规则应用，强调代码优先（DataOps）的理念。 工作流编排与调度： 掌握 Apache Airflow 等工具在定义、调度、监控和重试复杂数据管道中的核心作用，确保数据产出的可重复性与可靠性。 第四章：数据湖与数据湖仓一体化架构 (Data Lakehouse) 应对 PB 级非结构化与半结构化数据的挑战： 数据湖的存储基础： 详细介绍对象存储服务（如 AWS S3, Azure Blob Storage）的特性，以及 Parquet 和 ORC 等列式存储格式的压缩与谓词下推优势。 湖仓一体（Lakehouse）的实现： 深入探讨 Delta Lake、Apache Hudi 或 Apache Iceberg 等事务性数据湖格式，如何为数据湖带来 ACID 特性，实现数据质量的提升。 数据分层治理： 建立标准化的数据湖分层体系（如 Bronze/Raw, Silver/Staging, Gold/Curated），明确每一层数据的用途、质量标准与访问权限。 --- 第三部分：数据分析、洞察与智能应用 (BI & Advanced Analytics) 第五章：商业智能 (BI) 平台构建与可视化设计 本章指导读者如何将清洗后的数据转化为可执行的业务洞察： BI 工具的选择与连接： 对比 Tableau, Power BI, Looker 等主流 BI 工具的架构特点、授权模式与数据源连接优化。 指标体系的标准化： 教授如何基于维度模型构建一致的业务度量（Metrics）和关键绩效指标（KPI），确保“单一事实来源”（Single Source of Truth）。 高效仪表板的设计原则： 探讨视觉传达的认知科学原理，指导读者设计符合用户心智模型的交互式仪表板，避免信息过载和误导性图表。 第六章：数据仓库中的高级分析与预测建模 本章将数据分析能力从描述性统计提升至预测性与规范性层面： OLAP 多维分析技术： 详解多维数据集（Cube）的概念，介绍 MDX 语言在复杂切片、钻取操作中的应用，以及预聚合（Materialized Views）对查询性能的巨大贡献。 机器学习模型在数据仓库中的部署（In-Database ML）： 探讨如何利用 SQL 扩展功能或连接外部 Python/R 服务，在数据仓库层面直接训练和部署预测模型，例如客户流失预测或销量预测。 数据治理、质量与合规性 (Data Governance & Compliance): 论述数据血缘追踪（Lineage Tracking）、数据质量监控框架（DQ Frameworks）以及 GDPR、CCPA 等数据隐私法规对数据架构的约束与要求，确保企业数据资产的可靠性和合法使用。 --- 本书总结： 本书提供的是一套面向未来的、可扩展的数据管理思维框架。它不局限于单一工具的操作手册，而是强调企业应如何构建一个灵活、健壮、能够适应快速变化的业务需求的数据技术生态系统。读者将学会如何从根本上设计和管理支持数十亿条记录、服务成百上千并发用户的复杂数据环境，从而真正实现数据驱动型决策的战略目标。

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