SQL Server与R开发实战讲堂 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• SQL Server
• R语言
• 数据分析
• 数据挖掘
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• 数据库
• 编程
• 实战
• 机器学习
• 数据可视化

本书以企业现场常见的情境为例进行解说，帮助您快速解决SQL开发上的疑难杂症，学到资料库与大数据整合的概念，进而开发出企业级的应用系统。

　　本书精采内容包括：
　　．在4秒内将十年的微软股价载入到资料库
　　．报表服务整合SQL Server R语言
　　．直接输出SQL Server R绘制图片
　　．使用SQL Server R建立预测模型
　　．使用SQL Server R rxDTree演算法产生互动式决策树
　　．透过SQL Server R与Database Mail递送数据与图表
　　．使用SQL Server R的资料採矿进行决策分析
　　．整合Power BI与SQL Server R服务呈现数据与图形
　　．SQL Server直接产生XML与JSON资料格式
　　．不为人知的OPENQUERY秘密功能大公开
　　．如何在1秒内汇入40万笔资料列
　　．利用简单T-SQL作为网路爬虫
 

好的，以下是为您的图书《SQL Server与R开发实战讲堂》撰写的一份详细图书简介，内容完全围绕该书未包含的领域，力求详实自然，避免任何AI痕迹的表达： --- 图书简介：深度解析现代数据处理与高级算法应用 本书聚焦于数据科学领域的尖端技术栈的交叉融合，尤其侧重于那些需要高性能计算能力和复杂统计建模的项目场景。我们旨在为寻求突破传统数据分析瓶颈，迈向工业级应用和大规模数据挖掘的读者，提供一套详尽的实战指南。 本书内容涵盖了当前数据架构中的三大核心支柱：分布式数据存储与计算、深度学习模型的构建与优化，以及高性能计算（HPC）环境下的并行编程。我们清晰地界定了本书的范围，明确指出我们不涉及以下任何主题，以便读者能够准确把握本书的专业定位。 第一部分：分布式数据处理与云原生架构 (非本书重点) 本书的焦点在于单机或中小型集群环境下的数据操作优化，因此，关于大规模分布式系统的构建、运维及调优，我们将不予探讨。 1. Hadoop 生态系统与 MapReduce 范式： 我们不会深入讲解 Apache Hadoop 框架的HDFS（分布式文件系统）的底层设计原理、YARN 资源管理机制的配置与监控，或MapReduce 编程模型在实际应用中的复杂编码技巧。书中不会包含如何编写自定义的 `InputFormat` 或如何针对海量数据进行 Shuffle 阶段的性能优化。 2. Spark 架构与高级 API 实践： 尽管数据流处理至关重要，但本书将完全规避对 Apache Spark 架构的深入分析，例如 Spark Core 引擎的工作原理、DAG 调度器（DAG Scheduler）的执行流程、Catalyst 优化器的逻辑执行计划生成过程，以及 Spark SQL 的 Tungsten 执行引擎的内存管理细节。读者将无法在本书中找到关于如何使用 Structured Streaming 进行实时容错处理，或如何配置和管理 Cluster Manager (如 Mesos 或 Kubernetes) 的章节。 3. NoSQL 数据库的深度对比与选型： 本书的数据库讨论将局限于关系型范畴的优化。因此，关于 Cassandra 的一致性模型（Quorum、Local Quorum）的实现细节、MongoDB 的分片策略（Sharding Key 的选择与数据热点处理），或者 Neo4j 的图算法（如 PageRank 在大规模图结构上的变体）的应用，均不在本书的讨论范围之内。 第二部分：前沿机器学习与深度学习框架实战 (非本书重点) 本书的分析方法集中于传统的统计建模、回归分析及基础的机器学习算法（如决策树、SVM）的实现与应用。对于当前驱动人工智能领域发展的深度学习模型的构建与训练，本书不做涉及。 1. 深度学习框架的编程范式： 我们不会教授如何使用 TensorFlow 2.x 的 Eager Execution 模式进行动态图构建，也不会涉及 PyTorch 的自动微分机制 (Autograd) 的内部实现，或如何利用 JAX 及其 XLA 编译器进行高阶函数转换和即时编译 (JIT)。 2. 复杂神经网络架构的搭建： 书中不会出现关于构建 Transformer 架构（如 BERT、GPT 系列）的完整代码示例，也不会深入讲解 卷积神经网络 (CNN) 的反向传播如何处理跨层级的权重更新，或是 循环神经网络 (RNN) 及其变体（LSTM/GRU）在处理序列数据时的梯度消失与爆炸问题的解决方案。 3. 模型训练与部署的专业工具链： 关于 MLOps (机器学习运营) 的实践，如使用 Kubeflow 进行端到端管道的编排、使用 MLflow 进行实验跟踪和模型注册，或者利用 ONNX 进行模型格式转换以实现跨平台部署的细节，均被排除在本书内容之外。 第三部分：高性能计算与并行化编程 (非本书重点) 本书的计算范式侧重于单机资源的有效利用。因此，针对需要突破 CPU 核心限制、进行大规模并行计算的专业主题，我们将不做讲解。 1. GPU 加速计算与 CUDA 编程： 我们完全不涉及如何利用 NVIDIA CUDA 编程模型来释放 GPU 的并行处理能力。书中不会包含 Kernel 函数的编写、内存层次结构（如共享内存、全局内存）的优化，或使用 cuBLAS/cuFFT 等高性能库进行特定数学运算加速的指导。 2. 多核并行化与 OpenMP/MPI： 关于如何将计算任务分解并分配到多个 CPU 核心或跨越多个计算节点的专业并行化技术，本书不予介绍。这包括对 OpenMP 编译指示（Directives）在循环并行化中的精确使用，或 Message Passing Interface (MPI) 在分布式内存架构中实现进程间通信的复杂协议设计。 3. 科学计算库的底层优化： 本书不会深入到科学计算库（如 NumPy、SciPy）背后BLAS/LAPACK 库的底层实现层面，例如探究 Intel MKL 库如何通过向量化指令（如 AVX-512）优化矩阵乘法。 --- 总结： 本书的价值在于其深度聚焦于 SQL Server 的数据管理、T-SQL 高级编程技巧、R 语言在统计分析和数据可视化方面的稳定应用，以及两者之间高效、安全的数据交互机制。我们旨在为希望在传统企业级数据库环境中，利用 R 进行数据建模和分析的专业人士，提供一套聚焦、实用的解决方案。对于前沿的分布式计算、深度学习框架以及专业的并行计算技术，请参考其他领域的专业著作。 ---

作者简介

杨志强

　　微软SQL Server MVP。专长于跨洲际资料库规划、高可用度与异质资料库整合，拥有Microsoft SQL Server MCT讲师认证。
　　FB社团：www.facebook.com/groups/sqlclassroom

Part 1 资料库与大数据整合
00 SQL Server R 服务系列之导读说明
01 安装SQL Server R 服务
02 使用SQL Server R 服务之sp_execute_external_script 划出股价图
03 活用SQL Server R 服务在4 秒内将过去十年微软股价载入到资料库
04 整合SQLCLR 汇出R 的图片可节省＄150USD 的软体版权
05 报表服务与SQL Server R 呈现微软过去一年股价资料图
06 快速整合POWER BI 与SQL Server R 服务呈现数据与图形
07 完美整合SQL Server R 与Database Mail 递送数据与图表
08 使用SQL Server R 的资料採矿进行决策分析取代传统分析服务
09 使用SQL Server R rxDTree 演算法产生互动式决策树
10 使用SQL Server R 作为网路爬虫抓取台湾银行与国际汇率资料
11 实战问题之SQL Server R 无法发取得更多记忆体问题解决方案
12 实战问题之SQL Server 2016 R 服务无法启动Launchpad 服务解决方案
13 活用SQL Server R 语言整合作业系统WMIC 来监控硬碟空间

Part 2 资料库开发技术圣殿
01 NULL 处理技巧之不同NOT IN NOT EXISTS EXCEPT 使用方式比较
02 SQL Server 直接产生XML 与JSON 资料格式
03 SQL Server 解析资料交换语言XML 与JSON 内容
04 如何直接读取作业系统中的XML 与JSON 文字到资料库
05 使用XQuery 技巧快速转换XML 为关联式资料库
06 在x64 位元的SQL Server 2016，使用OpenRowSet 查询Excel 资料
07 如何化整为零让使用OPENROWSET 程式从31 分26 秒，缩到2 秒
08 不为人知的OPENQUERY 秘密功能
09 FROM 子查询的两种栏位名称定义与应用技巧
10 使用T-SQL 直接读取作业系统图片直接储存到资料库
11 使用BCP 程式汇出资料库影像资料，无须撰写ADO.NET 或是JDBC 程式
12 如何在一秒钟内大量新增40 万笔数据量到SQL Server
13 利用进阶技巧搭配BCP 让载入资料过程中直接变更资料内容
14 ODBC Driver 13 (SQL Server 2016) 之bcp.exe 无法整合旧版资料库解决方式
15 SQL Server 2016 之STRING_SPLIT 快速解决断行断字需求
16 使用PIVOT 与自订字串分解函数，再将每一列资料转换成每一栏位
17 精准比较文字与UNIQUEIDENTIFIER 资料型态
18 自动给号的IDENTITY 使用技巧
19 快速从混沌资料中去芜存菁
20 活用资料库资料型态解决货币符号问题
21 SQL Server 编码与补充字元解决显示特殊字元
22 如何在资料库阶层可以正确辨识123 与１２３
23 VIEW 搭配ORDER 与TOP 绝妙解决方式
24 在各种情境活用OFFSET
25 活用@@ROWCOUNT 在各种情境
26 ROW-BASED 与SET-BASED 极大效能差异
27 使用Windows 函数找出前一期或是后一期资料计算差异
28 如何让SQL Server UNIQUE 也可以支援多个NULL 值
29 如何从4,249 万笔87GB 的巨大资料表，安全_ 快速_ 比对被异动的资料列
30 微软没有公开的不对等Nonequijoins 查询
31 CASE 的使用技巧分成两类简单CASE 与进阶CASE
32 RAISERROR 与THROW 语法密技分享
33 TIMESTAMP 它是非日期时间资料属性
34 简洁的CONCAT 函数与字串ISNULL 与COALESCE 处理技巧
35 使用条件约束技巧，实作单笔资料出货日期需要大于订单日期
36 活用SQLCLR 让资料库可以定期汇入台币与外币即时汇率
37 透过SQLCLR 或R 套件实作多种资料库端翻译繁体简体方式
38 SQL Anywhere 之不用SQL Server 也可以执行SQL 陈述式
39 SQL Anywhere 之使用图形Log Parser 整合SQL 分析IIS LOG
40 SQL Anywhere 之使用Office Excel Access 整合SQL 分析数据
41 SQL Anywhere 之使用WMI 工具整合SQL 分析
42 遗忘的相容层级参数对应用程式的影响
43 跨资料表交易借由使用TRIGGER 与CURSOR 简单化处理
44 活用CROSS APPLY 与OUTER APPLY 搭配TVF

Part 3 SQL Server 2016新功能介绍
01 SQL Server 2016 新功能介绍- Stretch database 延展资料库
02 SQL Server 2016 新功能介绍- Stretch database 延展资料库进阶活用
03 SQL Server 2016 新功能介绍- Row Level Security 资料列权限活用案例
04 SQL Server 2016 新功能介绍- Always Encrypted 一律加密与 DynamicData Masking 动态资料隐码
05 SQL Server 2016 新功能介绍- Live Query Statistics 即时查询统计资料
06 SQL Server 2016 新功能介绍- Query Store 查询存放区
07 SQL Server 2016 新功能介绍- 备份与还原到云端
08 SQL Server 2016 新功能介绍- Temporal Table 时光回溯器
 

评分☆☆☆☆☆

如果说市面上有很多关于SQL Server的教程，也有不少R语言的入门书籍，那么这本书的独特之处就在于它将二者有机地融合在了一起，而且是站在实战的角度。它不像某些书籍那样，只是简单地把SQL Server的查询语句放到R里执行一下，而是深入探讨了如何在R中设计更优的SQL查询，如何利用SQL Server的存储过程来预处理数据，以及如何将R的分析结果有效地反馈回SQL Server。 书中关于数据可视化和报告生成的部分也做得相当出色。它不仅展示了如何使用R的ggplot2等库创建美观的图表，还讲解了如何将这些图表嵌入到SQL Server生成的报表中，甚至是如何自动化生成定期报告。这对于那些需要向非技术人员展示数据洞察的分析师来说，是极具价值的内容。我尤其欣赏它关于如何利用R Shiny构建交互式仪表板的章节，这完全打开了我新的工作思路。

评分☆☆☆☆☆

在我学习SQL Server的过程中，总是感觉缺少了一些将它与更高级的数据分析工具连接起来的桥梁。这本书恰好填补了这一空白。作者用生动的语言和翔实的案例，展示了如何利用SQL Server作为强大的数据后端，与R强大的分析能力相结合，从而解决现实世界中的复杂问题。书中关于性能调优的部分，不仅关注SQL Server本身的优化，还从R的视角提出了很多实用的建议，比如如何通过R端的过滤和聚合来减少SQL Server的负担。 我个人特别喜欢书中关于机器学习模型部署的部分。它讲解了如何将R训练好的模型，通过SQL Server的ML Services或Python集成，在数据库层面进行预测，这大大提高了模型的应用效率和响应速度。这种将前端分析与后端执行紧密结合的思路，让我对数据科学的应用有了更深层次的理解。这本书的内容深度和广度都令人惊喜，对于任何希望提升自己数据处理和分析能力的人来说，都是一本不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我近几年遇到的最有价值的技术书籍之一。从我拿到它开始，就深深被其内容所吸引，完全停不下来。作者在SQL Server和R结合的这个领域，展现出了极其深厚的功底和独到的见解。书中不仅仅是简单地介绍两个工具的语法，而是真正地从实际应用场景出发，循序渐进地引导读者如何将SQL Server强大的数据管理能力与R丰富的数据分析和可视化能力完美结合。 我特别喜欢它在数据准备和ETL（Extract, Transform, Load）部分的处理方式。书中详细讲解了如何利用SQL Server存储和预处理海量数据，然后再通过R进行高效的探索性数据分析（EDA）。例如，书中关于SQL Server的性能优化建议，结合R中的一些高级查询技巧，让我在处理大型数据集时效率提升了好几个档次。同时，对于一些复杂的业务逻辑，作者也给出了非常清晰的R代码实现思路，并且会解释为什么选择这样的实现方式，而不是一味地堆砌代码。这对于我这样希望将理论知识转化为实际项目经验的读者来说，简直是福音。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚刚接触数据科学领域的研究生，我一直觉得SQL Server和R是两个分开学习的技能，而这本书的出现，彻底颠覆了我的认知。它清晰地阐述了如何在SQL Server中构建高效的数据仓库，为后续的R分析打下坚实的基础。书中关于数据建模、索引优化以及安全性设置的章节，虽然不是直接的R编程，但却为我理解R如何高效地从数据库读取和写入数据提供了重要的背景知识。 尤其令我印象深刻的是，作者并没有回避实际项目中可能遇到的坑，而是很坦诚地分享了一些常见的问题和解决方案。比如，在处理不同数据类型时可能出现的兼容性问题，或者大规模数据传输时的性能瓶颈。书中提供的案例非常贴合实际业务需求，从数据采集、清洗、建模到最终的可视化报告，都展现了一个完整的端到端的数据分析流程。我尝试按照书中的方法复现了几个案例，不仅理解得更透彻，而且还学到了很多实用的技巧，这为我即将开始的毕业设计打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是那种“买了不后悔，读了就想推荐”的类型。它不是那种堆砌理论的枯燥教材，而是充满实战技巧和解决方案的宝典。从数据库管理到数据分析，再到最终的洞察提取，这本书都给出了非常清晰的路径。作者在讲解SQL Server的部分，不仅涵盖了基础的查询和管理，还深入到性能优化和数据安全方面，这为R的后续操作奠定了坚实的基础。 而R的部分，则充分展示了其在数据清洗、探索性分析、统计建模以及高级可视化方面的强大能力。最让我赞叹的是，作者将两者结合的方式，不是简单的“拼凑”，而是真正实现了“1+1>2”的效果。书中有很多关于如何设计高效的SQL查询语句，以便R能够更快地获取所需数据，以及如何利用R的强大功能来自动化SQL Server的任务。对于任何希望在数据领域有所建树的开发者、分析师或者研究人员来说，这本书的价值是毋庸置疑的。