SQL Server與R開發實戰講堂 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• SQL Server
• R語言
• 數據分析
• 數據挖掘
• 統計建模
• 數據庫
• 編程
• 實戰
• 機器學習
• 數據可視化

本書以企業現場常見的情境為例進行解說，幫助您快速解決SQL開發上的疑難雜癥，學到資料庫與大數據整閤的概念，進而開發齣企業級的應用係統。

　　本書精采內容包括：
　　．在4秒內將十年的微軟股價載入到資料庫
　　．報錶服務整閤SQL Server R語言
　　．直接輸齣SQL Server R繪製圖片
　　．使用SQL Server R建立預測模型
　　．使用SQL Server R rxDTree演算法産生互動式決策樹
　　．透過SQL Server R與Database Mail遞送數據與圖錶
　　．使用SQL Server R的資料採礦進行決策分析
　　．整閤Power BI與SQL Server R服務呈現數據與圖形
　　．SQL Server直接産生XML與JSON資料格式
　　．不為人知的OPENQUERY秘密功能大公開
　　．如何在1秒內匯入40萬筆資料列
　　．利用簡單T-SQL作為網路爬蟲
 

好的，以下是為您的圖書《SQL Server與R開發實戰講堂》撰寫的一份詳細圖書簡介，內容完全圍繞該書未包含的領域，力求詳實自然，避免任何AI痕跡的錶達： --- 圖書簡介：深度解析現代數據處理與高級算法應用 本書聚焦於數據科學領域的尖端技術棧的交叉融閤，尤其側重於那些需要高性能計算能力和復雜統計建模的項目場景。我們旨在為尋求突破傳統數據分析瓶頸，邁嚮工業級應用和大規模數據挖掘的讀者，提供一套詳盡的實戰指南。 本書內容涵蓋瞭當前數據架構中的三大核心支柱：分布式數據存儲與計算、深度學習模型的構建與優化，以及高性能計算（HPC）環境下的並行編程。我們清晰地界定瞭本書的範圍，明確指齣我們不涉及以下任何主題，以便讀者能夠準確把握本書的專業定位。 第一部分：分布式數據處理與雲原生架構 (非本書重點) 本書的焦點在於單機或中小型集群環境下的數據操作優化，因此，關於大規模分布式係統的構建、運維及調優，我們將不予探討。 1. Hadoop 生態係統與 MapReduce 範式： 我們不會深入講解 Apache Hadoop 框架的HDFS（分布式文件係統）的底層設計原理、YARN 資源管理機製的配置與監控，或MapReduce 編程模型在實際應用中的復雜編碼技巧。書中不會包含如何編寫自定義的 `InputFormat` 或如何針對海量數據進行 Shuffle 階段的性能優化。 2. Spark 架構與高級 API 實踐： 盡管數據流處理至關重要，但本書將完全規避對 Apache Spark 架構的深入分析，例如 Spark Core 引擎的工作原理、DAG 調度器（DAG Scheduler）的執行流程、Catalyst 優化器的邏輯執行計劃生成過程，以及 Spark SQL 的 Tungsten 執行引擎的內存管理細節。讀者將無法在本書中找到關於如何使用 Structured Streaming 進行實時容錯處理，或如何配置和管理 Cluster Manager (如 Mesos 或 Kubernetes) 的章節。 3. NoSQL 數據庫的深度對比與選型： 本書的數據庫討論將局限於關係型範疇的優化。因此，關於 Cassandra 的一緻性模型（Quorum、Local Quorum）的實現細節、MongoDB 的分片策略（Sharding Key 的選擇與數據熱點處理），或者 Neo4j 的圖算法（如 PageRank 在大規模圖結構上的變體）的應用，均不在本書的討論範圍之內。 第二部分：前沿機器學習與深度學習框架實戰 (非本書重點) 本書的分析方法集中於傳統的統計建模、迴歸分析及基礎的機器學習算法（如決策樹、SVM）的實現與應用。對於當前驅動人工智能領域發展的深度學習模型的構建與訓練，本書不做涉及。 1. 深度學習框架的編程範式： 我們不會教授如何使用 TensorFlow 2.x 的 Eager Execution 模式進行動態圖構建，也不會涉及 PyTorch 的自動微分機製 (Autograd) 的內部實現，或如何利用 JAX 及其 XLA 編譯器進行高階函數轉換和即時編譯 (JIT)。 2. 復雜神經網絡架構的搭建： 書中不會齣現關於構建 Transformer 架構（如 BERT、GPT 係列）的完整代碼示例，也不會深入講解 捲積神經網絡 (CNN) 的反嚮傳播如何處理跨層級的權重更新，或是 循環神經網絡 (RNN) 及其變體（LSTM/GRU）在處理序列數據時的梯度消失與爆炸問題的解決方案。 3. 模型訓練與部署的專業工具鏈： 關於 MLOps (機器學習運營) 的實踐，如使用 Kubeflow 進行端到端管道的編排、使用 MLflow 進行實驗跟蹤和模型注冊，或者利用 ONNX 進行模型格式轉換以實現跨平颱部署的細節，均被排除在本書內容之外。 第三部分：高性能計算與並行化編程 (非本書重點) 本書的計算範式側重於單機資源的有效利用。因此，針對需要突破 CPU 核心限製、進行大規模並行計算的專業主題，我們將不做講解。 1. GPU 加速計算與 CUDA 編程： 我們完全不涉及如何利用 NVIDIA CUDA 編程模型來釋放 GPU 的並行處理能力。書中不會包含 Kernel 函數的編寫、內存層次結構（如共享內存、全局內存）的優化，或使用 cuBLAS/cuFFT 等高性能庫進行特定數學運算加速的指導。 2. 多核並行化與 OpenMP/MPI： 關於如何將計算任務分解並分配到多個 CPU 核心或跨越多個計算節點的專業並行化技術，本書不予介紹。這包括對 OpenMP 編譯指示（Directives）在循環並行化中的精確使用，或 Message Passing Interface (MPI) 在分布式內存架構中實現進程間通信的復雜協議設計。 3. 科學計算庫的底層優化： 本書不會深入到科學計算庫（如 NumPy、SciPy）背後BLAS/LAPACK 庫的底層實現層麵，例如探究 Intel MKL 庫如何通過嚮量化指令（如 AVX-512）優化矩陣乘法。 --- 總結： 本書的價值在於其深度聚焦於 SQL Server 的數據管理、T-SQL 高級編程技巧、R 語言在統計分析和數據可視化方麵的穩定應用，以及兩者之間高效、安全的數據交互機製。我們旨在為希望在傳統企業級數據庫環境中，利用 R 進行數據建模和分析的專業人士，提供一套聚焦、實用的解決方案。對於前沿的分布式計算、深度學習框架以及專業的並行計算技術，請參考其他領域的專業著作。 ---

作者簡介

楊誌強

　　微軟SQL Server MVP。專長於跨洲際資料庫規劃、高可用度與異質資料庫整閤，擁有Microsoft SQL Server MCT講師認證。
　　FB社團：www.facebook.com/groups/sqlclassroom

Part 1 資料庫與大數據整閤
00 SQL Server R 服務係列之導讀說明
01 安裝SQL Server R 服務
02 使用SQL Server R 服務之sp_execute_external_script 劃齣股價圖
03 活用SQL Server R 服務在4 秒內將過去十年微軟股價載入到資料庫
04 整閤SQLCLR 匯齣R 的圖片可節省＄150USD 的軟體版權
05 報錶服務與SQL Server R 呈現微軟過去一年股價資料圖
06 快速整閤POWER BI 與SQL Server R 服務呈現數據與圖形
07 完美整閤SQL Server R 與Database Mail 遞送數據與圖錶
08 使用SQL Server R 的資料採礦進行決策分析取代傳統分析服務
09 使用SQL Server R rxDTree 演算法産生互動式決策樹
10 使用SQL Server R 作為網路爬蟲抓取颱灣銀行與國際匯率資料
11 實戰問題之SQL Server R 無法發取得更多記憶體問題解決方案
12 實戰問題之SQL Server 2016 R 服務無法啓動Launchpad 服務解決方案
13 活用SQL Server R 語言整閤作業係統WMIC 來監控硬碟空間

Part 2 資料庫開發技術聖殿
01 NULL 處理技巧之不同NOT IN NOT EXISTS EXCEPT 使用方式比較
02 SQL Server 直接産生XML 與JSON 資料格式
03 SQL Server 解析資料交換語言XML 與JSON 內容
04 如何直接讀取作業係統中的XML 與JSON 文字到資料庫
05 使用XQuery 技巧快速轉換XML 為關聯式資料庫
06 在x64 位元的SQL Server 2016，使用OpenRowSet 查詢Excel 資料
07 如何化整為零讓使用OPENROWSET 程式從31 分26 秒，縮到2 秒
08 不為人知的OPENQUERY 秘密功能
09 FROM 子查詢的兩種欄位名稱定義與應用技巧
10 使用T-SQL 直接讀取作業係統圖片直接儲存到資料庫
11 使用BCP 程式匯齣資料庫影像資料，無須撰寫ADO.NET 或是JDBC 程式
12 如何在一秒鍾內大量新增40 萬筆數據量到SQL Server
13 利用進階技巧搭配BCP 讓載入資料過程中直接變更資料內容
14 ODBC Driver 13 (SQL Server 2016) 之bcp.exe 無法整閤舊版資料庫解決方式
15 SQL Server 2016 之STRING_SPLIT 快速解決斷行斷字需求
16 使用PIVOT 與自訂字串分解函數，再將每一列資料轉換成每一欄位
17 精準比較文字與UNIQUEIDENTIFIER 資料型態
18 自動給號的IDENTITY 使用技巧
19 快速從混沌資料中去蕪存菁
20 活用資料庫資料型態解決貨幣符號問題
21 SQL Server 編碼與補充字元解決顯示特殊字元
22 如何在資料庫階層可以正確辨識123 與１２３
23 VIEW 搭配ORDER 與TOP 絕妙解決方式
24 在各種情境活用OFFSET
25 活用@@ROWCOUNT 在各種情境
26 ROW-BASED 與SET-BASED 極大效能差異
27 使用Windows 函數找齣前一期或是後一期資料計算差異
28 如何讓SQL Server UNIQUE 也可以支援多個NULL 值
29 如何從4,249 萬筆87GB 的巨大資料錶，安全_ 快速_ 比對被異動的資料列
30 微軟沒有公開的不對等Nonequijoins 查詢
31 CASE 的使用技巧分成兩類簡單CASE 與進階CASE
32 RAISERROR 與THROW 語法密技分享
33 TIMESTAMP 它是非日期時間資料屬性
34 簡潔的CONCAT 函數與字串ISNULL 與COALESCE 處理技巧
35 使用條件約束技巧，實作單筆資料齣貨日期需要大於訂單日期
36 活用SQLCLR 讓資料庫可以定期匯入颱幣與外幣即時匯率
37 透過SQLCLR 或R 套件實作多種資料庫端翻譯繁體簡體方式
38 SQL Anywhere 之不用SQL Server 也可以執行SQL 陳述式
39 SQL Anywhere 之使用圖形Log Parser 整閤SQL 分析IIS LOG
40 SQL Anywhere 之使用Office Excel Access 整閤SQL 分析數據
41 SQL Anywhere 之使用WMI 工具整閤SQL 分析
42 遺忘的相容層級參數對應用程式的影響
43 跨資料錶交易藉由使用TRIGGER 與CURSOR 簡單化處理
44 活用CROSS APPLY 與OUTER APPLY 搭配TVF

Part 3 SQL Server 2016新功能介紹
01 SQL Server 2016 新功能介紹- Stretch database 延展資料庫
02 SQL Server 2016 新功能介紹- Stretch database 延展資料庫進階活用
03 SQL Server 2016 新功能介紹- Row Level Security 資料列權限活用案例
04 SQL Server 2016 新功能介紹- Always Encrypted 一律加密與 DynamicData Masking 動態資料隱碼
05 SQL Server 2016 新功能介紹- Live Query Statistics 即時查詢統計資料
06 SQL Server 2016 新功能介紹- Query Store 查詢存放區
07 SQL Server 2016 新功能介紹- 備份與還原到雲端
08 SQL Server 2016 新功能介紹- Temporal Table 時光迴溯器
 

评分☆☆☆☆☆

這本書絕對是我近幾年遇到的最有價值的技術書籍之一。從我拿到它開始，就深深被其內容所吸引，完全停不下來。作者在SQL Server和R結閤的這個領域，展現齣瞭極其深厚的功底和獨到的見解。書中不僅僅是簡單地介紹兩個工具的語法，而是真正地從實際應用場景齣發，循序漸進地引導讀者如何將SQL Server強大的數據管理能力與R豐富的數據分析和可視化能力完美結閤。 我特彆喜歡它在數據準備和ETL（Extract, Transform, Load）部分的處理方式。書中詳細講解瞭如何利用SQL Server存儲和預處理海量數據，然後再通過R進行高效的探索性數據分析（EDA）。例如，書中關於SQL Server的性能優化建議，結閤R中的一些高級查詢技巧，讓我在處理大型數據集時效率提升瞭好幾個檔次。同時，對於一些復雜的業務邏輯，作者也給齣瞭非常清晰的R代碼實現思路，並且會解釋為什麼選擇這樣的實現方式，而不是一味地堆砌代碼。這對於我這樣希望將理論知識轉化為實際項目經驗的讀者來說，簡直是福音。

评分☆☆☆☆☆

作為一名剛剛接觸數據科學領域的研究生，我一直覺得SQL Server和R是兩個分開學習的技能，而這本書的齣現，徹底顛覆瞭我的認知。它清晰地闡述瞭如何在SQL Server中構建高效的數據倉庫，為後續的R分析打下堅實的基礎。書中關於數據建模、索引優化以及安全性設置的章節，雖然不是直接的R編程，但卻為我理解R如何高效地從數據庫讀取和寫入數據提供瞭重要的背景知識。 尤其令我印象深刻的是，作者並沒有迴避實際項目中可能遇到的坑，而是很坦誠地分享瞭一些常見的問題和解決方案。比如，在處理不同數據類型時可能齣現的兼容性問題，或者大規模數據傳輸時的性能瓶頸。書中提供的案例非常貼閤實際業務需求，從數據采集、清洗、建模到最終的可視化報告，都展現瞭一個完整的端到端的數據分析流程。我嘗試按照書中的方法復現瞭幾個案例，不僅理解得更透徹，而且還學到瞭很多實用的技巧，這為我即將開始的畢業設計打下瞭堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

這本書絕對是那種“買瞭不後悔，讀瞭就想推薦”的類型。它不是那種堆砌理論的枯燥教材，而是充滿實戰技巧和解決方案的寶典。從數據庫管理到數據分析，再到最終的洞察提取，這本書都給齣瞭非常清晰的路徑。作者在講解SQL Server的部分，不僅涵蓋瞭基礎的查詢和管理，還深入到性能優化和數據安全方麵，這為R的後續操作奠定瞭堅實的基礎。 而R的部分，則充分展示瞭其在數據清洗、探索性分析、統計建模以及高級可視化方麵的強大能力。最讓我贊嘆的是，作者將兩者結閤的方式，不是簡單的“拼湊”，而是真正實現瞭“1+1>2”的效果。書中有很多關於如何設計高效的SQL查詢語句，以便R能夠更快地獲取所需數據，以及如何利用R的強大功能來自動化SQL Server的任務。對於任何希望在數據領域有所建樹的開發者、分析師或者研究人員來說，這本書的價值是毋庸置疑的。

评分☆☆☆☆☆

在我學習SQL Server的過程中，總是感覺缺少瞭一些將它與更高級的數據分析工具連接起來的橋梁。這本書恰好填補瞭這一空白。作者用生動的語言和翔實的案例，展示瞭如何利用SQL Server作為強大的數據後端，與R強大的分析能力相結閤，從而解決現實世界中的復雜問題。書中關於性能調優的部分，不僅關注SQL Server本身的優化，還從R的視角提齣瞭很多實用的建議，比如如何通過R端的過濾和聚閤來減少SQL Server的負擔。 我個人特彆喜歡書中關於機器學習模型部署的部分。它講解瞭如何將R訓練好的模型，通過SQL Server的ML Services或Python集成，在數據庫層麵進行預測，這大大提高瞭模型的應用效率和響應速度。這種將前端分析與後端執行緊密結閤的思路，讓我對數據科學的應用有瞭更深層次的理解。這本書的內容深度和廣度都令人驚喜，對於任何希望提升自己數據處理和分析能力的人來說，都是一本不可多得的寶藏。

评分☆☆☆☆☆

如果說市麵上有很多關於SQL Server的教程，也有不少R語言的入門書籍，那麼這本書的獨特之處就在於它將二者有機地融閤在瞭一起，而且是站在實戰的角度。它不像某些書籍那樣，隻是簡單地把SQL Server的查詢語句放到R裏執行一下，而是深入探討瞭如何在R中設計更優的SQL查詢，如何利用SQL Server的存儲過程來預處理數據，以及如何將R的分析結果有效地反饋迴SQL Server。 書中關於數據可視化和報告生成的部分也做得相當齣色。它不僅展示瞭如何使用R的ggplot2等庫創建美觀的圖錶，還講解瞭如何將這些圖錶嵌入到SQL Server生成的報錶中，甚至是如何自動化生成定期報告。這對於那些需要嚮非技術人員展示數據洞察的分析師來說，是極具價值的內容。我尤其欣賞它關於如何利用R Shiny構建交互式儀錶闆的章節，這完全打開瞭我新的工作思路。