具体描述
二、了解关联式资料库系统与NoSQL的概念，做为迈向大数据分析之基础。
三、让同学们从技术与管理层面去了解资料库管理师（DBA）的角色。
四、让同学们具有独立完成分析、规划中、大型软体专案的基本能力。
五、借由SQL Server实务与理论的验证，培养大数据分析的就业基础能力。
六、帮助同学们准备高、普考，以及研究所入学考。
著者信息
曾守正
现职：高雄科技大学资讯管理系特聘教授
周韵寰
现职：陆军军官学校资讯系副教授
图书目录
基础篇
第1章 资料库系统
第2章 资料模式
第3章 关联式资料库管理系统
第4章 关联式资料模式的资料结构
第5章 关联式资料模式的整合限制条件
第6章 关联式资料模式的资料运算
第7章 结构化查询语言SQL
第8章 视界
第9章 逻辑资料库设计：关联表的正规化
进阶篇
第10章 Transact-SQL 在XML与JSON方面的支援
第11章 异动管理
第12章 分散式资料库系统
第13章 异质性分散式资料库系统
第14章 商业智慧与资料仓储
图书序言
图书试读
用户评价
这本书给我最深刻的印象是它在“实务”二字上的投入。很多技术书籍，虽然理论讲得头头是道，但到了实际操作层面，就变得含糊不清，或者依赖于过时的案例。而这本书，明确了SQL Server 2017的版本，这对于想要学习最新技术、并且希望直接在实践中应用的读者来说，无疑是一个巨大的优势。我目前正在阅读的章节，是关于利用SQL Server的一些内置工具进行数据提取和加载的部分。作者对这些工具的介绍，感觉非常细致，并且有很多“坑”的提示，这对我来说太重要了。毕竟，在实际工作中，往往就是这些看似微小的细节，决定了项目的成败。我还在思考书中关于性能优化的部分，我知道大数据分析的效率至关重要，所以如何通过合理的数据库设计和查询优化来提升分析速度，是我非常关注的。这本书的到来，让我觉得离“掌握”大数据分析的资料库实务又近了一步。
评分我是在一个偶然的机会下了解到这本书的，当时正好处在对大数据分析领域感到好奇和想要系统学习的阶段。这本书的吸引力在于它将“资料库理论与实务”这样一个相对庞大的主题，聚焦到了SQL Server 2017这样一个具体且广泛使用的平台上。我一直觉得，学习技术性的东西，如果能有一个明确的实践对象，会事半功倍。这本书恰恰提供了这样一个平台。虽然我还没有全部读完，但阅读过程中，我能感受到作者在内容组织上的用心。它不像一些纯理论的书籍那样枯燥，也不会完全是零散的技术点堆砌。而是试图建立一种“从概念到实现”的逻辑链条，这对于初学者或者想对这个领域建立起完整认知的人来说，是非常重要的。我尤其关注书中对于数据集成、ETL过程的描述，这在我看来是大数据分析中至关重要的一环，也是决定数据质量和分析结果准确性的关键。目前我还在摸索其中关于数据清洗和转换的部分，希望能够尽快掌握一些实用的技巧，以便在未来的实际工作中能够应用。
评分在我看来，这本书最吸引我的地方在于它能够系统地梳理出大数据分析中“资料库”这个核心环节的理论基础和实践应用。很多时候，我们一谈到大数据分析，就容易跳到各种高深的算法和模型，却忽略了数据本身是如何组织、存储和管理。这本书恰恰弥补了这一块的空白。我还在学习关于SQL Server 2017在数据安全性、备份和恢复方面的最佳实践。这部分内容虽然不直接面向分析结果，但却是保障整个数据分析流程稳定运行的基石。作者在这方面的讲解，让我意识到数据仓库不仅仅是为了查询，更需要考虑到数据的完整性和可用性。我个人对书中关于数据治理和元数据管理的介绍很感兴趣，觉得这对于建立一个可持续的数据分析体系非常关键。虽然我还没有深入到具体的SQL语句编写，但从理论层面，这本书已经为我打下了坚实的基础。
评分这本书我入手已经有一段时间了，但说实话，目前为止我主要是在翻阅，还没有深入到每一个章节的实操。不过，仅从阅读的体验上，我可以分享一些初步的感受。首先，它的整体框架设计得相当清晰，从基础概念的铺垫，到进阶功能的讲解，都显得循序渐进，不会让人感到突兀。尤其是那些关于数据仓库设计理念的介绍，虽然我还没有完全掌握，但作者的讲解方式让我对“数据仓库”这个概念有了更具象化的认识，不再是空泛的理论。书中穿插的很多图示和流程图，更是起到了点睛之笔的作用，帮助我理清了复杂的逻辑关系。我个人比较看重理论与实践的结合，这本书在这方面似乎做得不错，虽然我还没有亲自动手去敲代码，但从目录和章节标题来看，能够预见到后续的学习会非常有指导意义。我特别期待它在SQL Server 2017版本下的具体操作演示，因为不同版本之间在语法和功能上还是会有一些差异的，能够学习到最新版本下的最佳实践，对我来说非常有价值。目前我还在努力消化前面关于数据建模的部分，希望能尽快进入到SQL Server的操作层面，看看书中的理论是如何在实际的数据库环境中得以实现的。
评分坦白说，这本书的篇幅不小，我还没能完全啃下来。但是，当我翻阅到关于数据模型设计的部分时，真的眼前一亮。作者没有止步于介绍各种模型（比如星型、雪花型）的优缺点，而是通过实际的案例，展示了如何在SQL Server 2017环境下，从零开始构建一个高效的数据仓库模型。这一点对我来说非常有启发。我过去接触过一些数据库设计，但往往是面向交易型数据库，而数据仓库的思维方式是截然不同的，它更注重查询的效率和数据的聚合。这本书在这方面给我的感觉是“落地”的，不仅仅是理论上的阐述，更是提供了具体的操作步骤和注意事项。我还在尝试理解书中关于维度设计和事实表构建的细节，尤其是如何处理时间维度和度量值的选择。感觉这本书在这一点上花了很多篇幅，这让我觉得很扎实，也充满期待，相信如果我能把这部分内容吃透，对于我后续进行数据分析工作会有极大的帮助。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 ttbooks.qciss.net All Rights Reserved. 小特书站 版权所有