Microsoft SQL Server 2012 設計實務(附光碟1片)

Microsoft SQL Server 2012 設計實務(附光碟1片) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

圖書標籤:
  • SQL Server 2012
  • 數據庫設計
  • 數據庫開發
  • Microsoft SQL Server
  • 數據建模
  • 數據庫管理
  • SQL Server
  • 數據庫
  • 技術
  • 編程
想要找書就要到 小特書站
立刻按 ctrl+D收藏本頁
你會得到大驚喜!!

具體描述

  本書以初次學習資料庫與SQL語法的讀者為訴求,並以最新的MicrosoftSQLServer2012資料庫係統為學習平颱,先介紹資料庫的基本概念與關聯式資料庫的規劃技巧,再針對資料庫的建構及SQL語法循序漸進解說示範。

  在建立資料庫、資料錶、關聯、檢視錶、索引、預存程序、觸發程序...等物件時,除瞭使用SQLServerManagementStudio視覺化工具建立或存取外,也同時說明使用SQL語法操作的方式。

  [詳細解說資料庫基礎理論]

  從資料庫的組成、前後端資料庫架構,到關聯式資料庫的原理、關聯的種類、資料的完整性、與正規化分析的技巧,逐一說明。

  [完整學習各項實務技術與進階技巧]

  從建立資料庫、資料錶,到新增、修改、刪除、及查詢資料,逐步以實例講解。

  進階查詢技巧、建立檢視錶、使用自訂型彆、善用索引提升查詢效率、以及使用全文檢索查詢資料...等實務技術。

  T-SQL程式設計與偵錯、TRY-CATCH結構化錯誤處理、使用CTE遞迴查詢、使用PIVOT交叉分析、建立及使用預存程序/自訂函數/觸發程序/資料指標(CURSOR)、交易及鎖定...等進階技巧。

  [SQLServer2012新增功能]

  □FileTable(檔案資料錶)功能可將檔案(包含資料夾結構)輕鬆納入資料庫中管理,同時保留檔案存取的方便性。

  □OFFSET..FETCH...語法讓SELECT傳迴查詢結果中的特定記錄範圍,方便分頁查詢,

  □IIF()及CHOOSE()函數,可依照運算式的真假或數值而傳迴不同的資料。

  □使用OVER子句進行分組排名,或是計算移動平均值、纍計總和等匯總運算。

  □可用WITHRESULTSETS在使用EXEC執行預存程序時,指定傳迴資料集的欄位格式。

  □可提供自動編號功能的『順序物件』,方便取得各種序號。

  □在撰寫SQLScript時,可以按右鈕執行『【插入程式碼片斷】』命令來插入一些常用的SQL敘述。

  □新增使用者定義的伺服器角色。

  □FILESTREAM檔案群組可以包含多個檔案,並可將這些檔案放在不同的磁碟以增加存取效率。

  □THROW敘述可用來引發例外,搭配TRY...CATCH做更靈活的應用。

本書特色

  □詳細解說資料庫基礎理論
  □完整學習各項實務技術與進階技巧
  □SQLServer2012新增功能

好的,以下是一份關於一本與《Microsoft SQL Server 2012 設計實務(附光盤1片)》不相關的圖書的詳細簡介,旨在提供詳盡的、自然流暢的內容描述,避免任何錶明是人工智能生成的痕跡。 --- 《現代數據倉庫架構與實施:基於雲原生技術的深度解析》 作者: 張文濤 / 李曉靜 齣版社: 卓越技術齣版社 頁數: 780頁(含插圖、代碼示例) 定價: 168.00 元 --- 內容簡介:駕馭數據洪流,構建麵嚮未來的智能基石 在當今數字化轉型的浪潮中,數據已成為企業最寶貴的資産。然而,如何有效地管理、整閤和利用海量的、多源異構的數據,並將其轉化為可執行的商業洞察,是擺在每一位數據架構師和開發人員麵前的重大挑戰。《現代數據倉庫架構與實施:基於雲原生技術的深度解析》正是為瞭應對這一挑戰而生的權威指南。 本書並非聚焦於特定版本數據庫的管理操作或特定時期(如SQL Server 2012)的設計範式,而是將視角提升至數據平颱建設的宏觀戰略層麵,深入探討瞭在雲計算、大數據和實時分析需求驅動下的新一代數據倉庫(Data Warehouse, DW)和數據湖(Data Lake, DL)的架構設計原理、技術選型、實施流程及最佳實踐。 第一部分:數據倉庫戰略與架構演進 本部分奠定瞭理解現代數據平颱的基礎。我們首先迴顧瞭傳統企業數據倉庫(EDW)的局限性,並係統闡述瞭從 Kimball 維度建模到 Inmon 範式,再到 Data Vault 2.0 等主流建模方法的演進曆程。 雲原生環境下的架構選擇: 詳細對比瞭基於傳統本地部署(On-Premise)的架構與采用 Snowflake、Amazon Redshift、Google BigQuery 等雲原生數據倉庫服務的核心差異。重點解析瞭解耦計算與存儲的雲架構如何帶來彈性伸縮和成本優化。 混閤架構的權衡: 針對大型企業麵臨的數據遷移和閤規性挑戰,我們提供瞭詳盡的混閤雲數據戰略製定框架,包括數據安全邊界的劃分、數據同步機製的選擇(如 CDC 工具的應用)。 數據湖與數據湖倉一體(Lakehouse): 深入剖析瞭為什麼需要數據湖來處理非結構化和半結構化數據,並全麵介紹瞭如何通過 Delta Lake、Apache Hudi 或 Apache Iceberg 等技術,在數據湖之上構建事務性、高可靠性的“湖倉”結構,實現數據治理的統一視圖。 第二部分:核心技術棧與建模實踐 本部分是本書的實踐核心,聚焦於構建高效能數據平颱的關鍵技術棧和細緻的建模技巧。 ELT vs. ETL 的範式轉變: 闡述瞭在雲計算時代,數據加載(Loading)前置(ELT)如何利用雲端計算資源的強大能力替代傳統的 ETL 流程。重點介紹瞭 dbt (data build tool) 等新興工具在數據轉換(Transformation)層麵的革命性作用,展示瞭如何以軟件工程化的方式管理數據管道。 維度建模的現代化: 雖然本書不涉及特定的 SQL Server 2012 功能,但我們重申瞭星型、雪花型模型的經典價值,並結閤現代數據平颱,介紹瞭緩慢變化維度(SCD)在流式數據處理環境下的新挑戰與解決方案,如使用時間旅行(Time Travel)特性進行曆史追溯。 數據管道的構建與編排: 詳細介紹瞭 Apache Airflow、Prefect 或 Azure Data Factory 等主流工作流編排工具的應用。著重講解瞭 DAG (Directed Acyclic Graph) 的設計原則、依賴管理、任務重試機製以及如何實現冪等性(Idempotency)的管道設計,確保數據加載的準確性和可重復性。 第三部分:數據治理、質量與性能優化 一個優秀的數據倉庫不僅僅是數據的存儲地,更是企業決策的可靠來源。本部分關注如何確保數據的“真、善、美”。 數據治理與血緣追蹤: 探討瞭在分布式環境中實現數據血緣(Data Lineage)和元數據管理(Metadata Management)的必要性。介紹瞭如何集成 Apache Atlas 或商業化的數據目錄工具,實現數據資産的快速發現與信任建立。 數據質量(Data Quality)嵌入: 強調數據質量不應是事後檢查,而應內嵌於數據管道之中。提供瞭使用 Great Expectations 或 Deequ 等框架在 ELT 流程中定義和執行質量規則的具體案例。 性能調優的通用原則: 本章超越瞭特定數據庫的索引優化,聚焦於麵嚮大規模數據集的通用性能提升策略,包括:數據分片(Partitioning)策略的選擇、數據壓縮格式(如 Parquet、ORC)的選取對查詢性能的影響、以及如何利用集群的物理布局來優化掃描效率。 附件:光盤內容說明 本書附帶的資源光盤(或在綫資源包)內容涵蓋瞭本書所有代碼示例的完整源碼,主要包括: 1. dbt 項目模闆: 包含雲原生數據倉庫環境下的基礎維度和事實錶轉換模型代碼。 2. Airflow DAG 示例: 演示如何設置和調度一個跨越雲存儲和雲數倉的復雜數據流程。 3. 基礎設施即代碼 (IaC) 腳本: 基礎的 Terraform 或 CloudFormation 模闆,用於快速搭建一個最小可行性(MVP)的雲數據平颱環境(不包含任何特定數據庫的安裝或配置腳本)。 4. 數據集: 用於讀者復現書中部分性能測試案例的脫敏數據集。 本書適閤誰? 本書專為有誌於從傳統數據技術棧嚮現代化、雲驅動的數據架構師、數據工程師、BI 顧問以及希望引領企業數據平颱升級的技術決策者設計。閱讀本書,您將掌握構建麵嚮未來十年企業級數據平颱的關鍵思維框架和實施路徑。

著者信息

圖書目錄

圖書序言

圖書試讀

用戶評價

评分

我一直對數據庫的設計理念和最佳實踐充滿瞭好奇。在工作中,我經常會遇到一些由不閤理數據庫設計導緻的性能問題,比如冗餘數據過多、查詢效率低下、數據一緻性難以保證等等。這讓我意識到,一個好的數據庫設計不僅僅是把數據存儲起來,更重要的是如何讓數據流動得更順暢、查詢起來更快捷、維護起來更簡單。所以我選擇瞭這本《Microsoft SQL Server 2012 設計實務》,希望它能係統地解答我在數據庫設計過程中遇到的種種疑問。我希望書中能夠深入剖析各種數據庫設計原則,比如範式理論在實際應用中的取捨,如何根據業務需求選擇最閤適的設計模式(例如星型模型、雪花模型等),以及如何進行有效的ER圖繪製和實體屬性定義。此外,對於存儲過程、觸發器、視圖等數據庫對象的閤理使用和優化,我也非常期待書中能夠提供一些實用的指導。尤其是在處理大數據量、高並發的場景下,如何設計齣能夠承受壓力、並且易於擴展的數據庫結構,是我非常關注的重點。這本書的標題“設計實務”讓我對其內容抱有很高的期望,我相信它能夠為我提供一套行之有效的數據庫設計框架和方法論,幫助我從根本上提升數據庫的設計水平,從而更好地支持業務的發展。

评分

這本書的購買,源於我最近在參與一個大型項目的數據庫重構工作。項目規模大,數據量龐雜,而且業務邏輯復雜,給數據庫設計帶來瞭巨大的挑戰。我們之前使用的設計方案在性能和可擴展性方麵都暴露齣不少問題,迫切需要引入更科學、更專業的設計理念和方法。我瞭解到 Microsoft SQL Server 2012 在企業級應用方麵有著廣泛的應用,而“設計實務”這個主題則直接擊中瞭我當前麵臨的痛點。我特彆希望書中能詳細介紹如何進行麵嚮高可用性和災難恢復的數據庫設計,包括如何規劃日誌傳輸、鏡像、故障轉移集群等方案,以及如何在設計階段就考慮數據的安全性、備份和恢復策略。同時,對於大型數據庫的性能調優,我也希望能有深入的講解,比如如何分析查詢計劃、識彆慢查詢、以及進行閤理的硬件資源配置。此外,書中對於如何應對海量數據存儲、數據歸檔、以及如何進行數據生命周期管理等方麵的論述,也是我非常看重的。我期待這本書能夠為我提供一套全麵的、實用的數據庫設計指南,幫助我們團隊能夠成功完成數據庫的重構,構建一個穩定、高效、可擴展的數據庫係統,為項目的成功奠定堅實的基礎。

评分

作為一個在數據分析領域摸爬滾打多年的從業者,我深知數據質量和數據處理效率的重要性。很多時候,我們花費大量時間在數據的清洗、轉換和聚閤上,而這些工作效率的瓶頸往往根源於底層數據庫的設計。因此,我購買瞭《Microsoft SQL Server 2012 設計實務》這本書,希望能從中獲得關於如何構建高效、可維護的數據庫架構的深刻見解。我尤其關注書中對於數據倉庫設計、ETL(Extract, Transform, Load)流程優化、以及如何利用SQL Server的特性來加速數據處理和分析的介紹。比如,我希望能學習到如何閤理地劃分事實錶和維度錶,如何選擇閤適的數據分區策略來提高查詢性能,以及如何有效地利用聚閤索引、列存儲索引等高級特性來優化分析型查詢。另外,對於如何保證數據的準確性和一緻性,以及如何設計能夠支持復雜報錶和BI工具的數據模型,我也非常期待書中能夠提供詳細的指導。我希望這本書能夠幫助我從數據庫設計的源頭上解決數據處理效率的問題,讓我能夠更專注於數據的深度挖掘和業務洞察,而不是被低效的數據訪問和處理所睏擾。

评分

這本書,說實話,拿到手的時候我還是挺期待的。畢竟 Microsoft SQL Server 2012 算是一個比較成熟的版本瞭,而且“設計實務”這個詞聽起來就很有份量,感覺能學到很多在實際工作中能用得上的真東西,而不是那些過於理論化的描述。拆開包裝,看到那張附帶的光盤,心裏更是多瞭一份踏實感,想著裏麵應該會有不少案例、工具或者演示環境,能讓學習過程更加生動。我是一名在公司裏負責數據庫維護和一些小型開發的工程師,平時接觸 SQL Server 比較多,但總覺得在架構設計和性能優化方麵還有很多提升的空間。很多時候,遇到性能瓶頸,隻能憑經驗去摸索,感覺效率不高,而且有時候也擔心一些設計上的疏漏會影響到整個係統的穩定性。所以,這本書對我來說,是抱著解決實際問題、提升專業技能的期望來購買的。我特彆希望它能講解一些關於如何科學地設計數據庫錶結構、如何選擇閤適的數據類型、如何進行索引優化、以及在復雜的查詢中如何提高執行效率的技巧。同時,我也對書中關於數據庫安全、備份恢復策略、以及如何應對高並發訪問等方麵的論述非常感興趣。畢竟,一個健壯、高效、安全的數據庫係統是支撐整個業務運行的關鍵。我嘗試翻看瞭書的前幾章,內容還算比較詳實,但具體能否達到我預期的高度,還有待進一步的深入閱讀和實踐。

评分

作為一個初入數據庫開發領域的新手,我對 SQL Server 的瞭解還停留在基礎的增刪改查和一些簡單的錶設計。我深知紮實的基礎設計能力對於未來的發展至關重要,所以選擇瞭這本《Microsoft SQL Server 2012 設計實務》。我希望書中能夠以一種循序漸進的方式,清晰地講解數據庫設計的核心概念和基本原則。例如,我希望能理解為什麼需要進行數據庫規範化,不同範式的優缺點是什麼,以及在實際應用中應該如何權衡。同時,對於如何設計清晰、易懂的ER圖,如何選擇閤適的字段命名規範,如何定義主鍵、外鍵和約束,我也非常渴望學習。此外,關於如何編寫高效的SQL查詢語句,如何利用SQL Server的內置函數和工具來簡化開發,以及如何進行基本的性能測試和問題排查,也是我非常想掌握的技能。我希望這本書能夠幫助我建立起一套規範的數據庫設計思維,避免在未來的開發過程中走彎路,為我打下堅實的技術基礎,讓我能夠逐步成長為一名優秀的數據庫開發者。

相關圖書

本站所有內容均為互聯網搜尋引擎提供的公開搜索信息,本站不存儲任何數據與內容,任何內容與數據均與本站無關,如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度google,bing,sogou

© 2025 ttbooks.qciss.net All Rights Reserved. 小特书站 版權所有