大數據分析之資料庫理論與實務(SQL Server 2017版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 大數據分析
• SQL Server
• 數據倉庫
• 資料庫
• 數據建模
• ETL
• BI
• 商業智能
• 數據庫
• SQL Server 2017

一、訓練初學者在資料處理、資料庫設計，與應用方麵的造詣。
　　二、瞭解關聯式資料庫係統與NoSQL的概念，做為邁嚮大數據分析之基礎。
　　三、讓同學們從技術與管理層麵去瞭解資料庫管理師（DBA）的角色。
　　四、讓同學們具有獨立完成分析、規劃中、大型軟體專案的基本能力。
　　五、藉由SQL Server實務與理論的驗證，培養大數據分析的就業基礎能力。
　　六、幫助同學們準備高、普考，以及研究所入學考。

作者簡介

曾守正
　
　　現職：高雄科技大學資訊管理係特聘教授

周韻寰

　　現職：陸軍軍官學校資訊係副教授

第零章 資料庫進化史與技術總覽

基礎篇
第1章 資料庫係統
第2章 資料模式
第3章 關聯式資料庫管理係統
第4章 關聯式資料模式的資料結構
第5章 關聯式資料模式的整閤限製條件
第6章 關聯式資料模式的資料運算
第7章 結構化查詢語言SQL
第8章 視界
第9章 邏輯資料庫設計：關聯錶的正規化

進階篇
第10章 Transact-SQL 在XML與JSON方麵的支援
第11章 異動管理
第12章 分散式資料庫係統
第13章 異質性分散式資料庫係統
第14章 商業智慧與資料倉儲

评分☆☆☆☆☆

在我看來，這本書最吸引我的地方在於它能夠係統地梳理齣大數據分析中“資料庫”這個核心環節的理論基礎和實踐應用。很多時候，我們一談到大數據分析，就容易跳到各種高深的算法和模型，卻忽略瞭數據本身是如何組織、存儲和管理。這本書恰恰彌補瞭這一塊的空白。我還在學習關於SQL Server 2017在數據安全性、備份和恢復方麵的最佳實踐。這部分內容雖然不直接麵嚮分析結果，但卻是保障整個數據分析流程穩定運行的基石。作者在這方麵的講解，讓我意識到數據倉庫不僅僅是為瞭查詢，更需要考慮到數據的完整性和可用性。我個人對書中關於數據治理和元數據管理的介紹很感興趣，覺得這對於建立一個可持續的數據分析體係非常關鍵。雖然我還沒有深入到具體的SQL語句編寫，但從理論層麵，這本書已經為我打下瞭堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

我是在一個偶然的機會下瞭解到這本書的，當時正好處在對大數據分析領域感到好奇和想要係統學習的階段。這本書的吸引力在於它將“資料庫理論與實務”這樣一個相對龐大的主題，聚焦到瞭SQL Server 2017這樣一個具體且廣泛使用的平颱上。我一直覺得，學習技術性的東西，如果能有一個明確的實踐對象，會事半功倍。這本書恰恰提供瞭這樣一個平颱。雖然我還沒有全部讀完，但閱讀過程中，我能感受到作者在內容組織上的用心。它不像一些純理論的書籍那樣枯燥，也不會完全是零散的技術點堆砌。而是試圖建立一種“從概念到實現”的邏輯鏈條，這對於初學者或者想對這個領域建立起完整認知的人來說，是非常重要的。我尤其關注書中對於數據集成、ETL過程的描述，這在我看來是大數據分析中至關重要的一環，也是決定數據質量和分析結果準確性的關鍵。目前我還在摸索其中關於數據清洗和轉換的部分，希望能夠盡快掌握一些實用的技巧，以便在未來的實際工作中能夠應用。

评分☆☆☆☆☆

這本書給我最深刻的印象是它在“實務”二字上的投入。很多技術書籍，雖然理論講得頭頭是道，但到瞭實際操作層麵，就變得含糊不清，或者依賴於過時的案例。而這本書，明確瞭SQL Server 2017的版本，這對於想要學習最新技術、並且希望直接在實踐中應用的讀者來說，無疑是一個巨大的優勢。我目前正在閱讀的章節，是關於利用SQL Server的一些內置工具進行數據提取和加載的部分。作者對這些工具的介紹，感覺非常細緻，並且有很多“坑”的提示，這對我來說太重要瞭。畢竟，在實際工作中，往往就是這些看似微小的細節，決定瞭項目的成敗。我還在思考書中關於性能優化的部分，我知道大數據分析的效率至關重要，所以如何通過閤理的數據庫設計和查詢優化來提升分析速度，是我非常關注的。這本書的到來，讓我覺得離“掌握”大數據分析的資料庫實務又近瞭一步。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的篇幅不小，我還沒能完全啃下來。但是，當我翻閱到關於數據模型設計的部分時，真的眼前一亮。作者沒有止步於介紹各種模型（比如星型、雪花型）的優缺點，而是通過實際的案例，展示瞭如何在SQL Server 2017環境下，從零開始構建一個高效的數據倉庫模型。這一點對我來說非常有啓發。我過去接觸過一些數據庫設計，但往往是麵嚮交易型數據庫，而數據倉庫的思維方式是截然不同的，它更注重查詢的效率和數據的聚閤。這本書在這方麵給我的感覺是“落地”的，不僅僅是理論上的闡述，更是提供瞭具體的操作步驟和注意事項。我還在嘗試理解書中關於維度設計和事實錶構建的細節，尤其是如何處理時間維度和度量值的選擇。感覺這本書在這一點上花瞭很多篇幅，這讓我覺得很紮實，也充滿期待，相信如果我能把這部分內容吃透，對於我後續進行數據分析工作會有極大的幫助。

评分☆☆☆☆☆

這本書我入手已經有一段時間瞭，但說實話，目前為止我主要是在翻閱，還沒有深入到每一個章節的實操。不過，僅從閱讀的體驗上，我可以分享一些初步的感受。首先，它的整體框架設計得相當清晰，從基礎概念的鋪墊，到進階功能的講解，都顯得循序漸進，不會讓人感到突兀。尤其是那些關於數據倉庫設計理念的介紹，雖然我還沒有完全掌握，但作者的講解方式讓我對“數據倉庫”這個概念有瞭更具象化的認識，不再是空泛的理論。書中穿插的很多圖示和流程圖，更是起到瞭點睛之筆的作用，幫助我理清瞭復雜的邏輯關係。我個人比較看重理論與實踐的結閤，這本書在這方麵似乎做得不錯，雖然我還沒有親自動手去敲代碼，但從目錄和章節標題來看，能夠預見到後續的學習會非常有指導意義。我特彆期待它在SQL Server 2017版本下的具體操作演示，因為不同版本之間在語法和功能上還是會有一些差異的，能夠學習到最新版本下的最佳實踐，對我來說非常有價值。目前我還在努力消化前麵關於數據建模的部分，希望能盡快進入到SQL Server的操作層麵，看看書中的理論是如何在實際的數據庫環境中得以實現的。