大数据时代：资料库系统实作与案例分析（强销版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 大数据
• 资料库系统
• 实作
• 案例分析
• 强销版
• 数据分析
• 数据库
• 信息管理
• 技术
• 应用

　　资料库系统全面攻略／大数据分析深化掌握

　　‧举列实际案例循序引导，运用实作培养资料库概念、核心与架构。
　　‧详尽说明资料分析、仓储、探勘、应用等多方位课题。
　　‧常用套件、知名套件之介绍、撰写说明与范例示现。

　　以资料库系统实作为主轴，筑实基础并深入大数据应用与未来趋势

　　作者精心汇整大数据分析工作所需之理论知识、系统开发技术、程式撰写与建立模型等实务经验，以资料库实作为主轴导向大数据应用与未来趋势。

　　由资料分析、资料仓储到资料探勘，延展至资料应用，皆备周详说明及予精辟释例，让读者一目了然，于观念结构建立上能更有效率的精准掌握；所举列之重点案例更加让读者透过案例分析，而能对资料库概念建置更深层的体认与领会。
本书对有志成为资料科学家的初学者而言，绝对是一本最好的入门书籍。

　　CH1、CH2、CH3、CH5：主要介绍关联式资料库中进阶技巧，以检视表为开端，接续单元介绍索引技术、交易管理和可程式性物件，让读者建立在处理大量结构化资料时能更有效率的观念与基础。

　　CH4：介绍 ADO.NET资料库程式设计，让读者从无到有建置一个小型资讯系统专案，建立对于资讯系统开发之认识，以及提升程式撰写的能力。

　　CH6：介绍资料仓储与资料探勘，对于监督式学习或非监督式学习相关知识有一定程度的了解。

　　CH7：介绍SQL Server 2016版才有的新功能，也是微软致力于大数据分析的解决方案，主要提供资料科学家能够透过原先所熟悉的R语言，不论是在交谈式介面中透过SQL Server R Services直接撰写R脚本指令进行资料分析，或是在Visual Studio.NET中透过R Tools for Visual Studio或Microsoft R Client的安装，在原有Visual Studio开发环境撰写R指令从事各种机器学习，进行关联、分类、集群和预测的工作。

　　书附光碟内容
　　※CD／本书范例档案
　　1.Microsoft SQL Server 2016 范例资料库
　　2.SQLServer2016





 

好的，这是一本关于企业级应用系统架构与实践的图书简介： 企业级应用架构设计与DevOps实践：从理论到落地 内容简介： 在当今快速迭代的商业环境中，企业级应用系统的稳定性、可扩展性与敏捷性已成为核心竞争力。本书深入探讨了构建高性能、高可用企业级应用系统的全景式架构设计方法论，并结合前沿的DevOps理念与工程实践，为读者提供一套从需求分析到系统部署、运维的完整技术路线图。 本书并非停留在对单一技术的简单介绍，而是着眼于整体系统观的构建。我们相信，优秀的企业级系统是架构、流程与文化的有机统一。因此，本书结构分为三大核心板块：现代系统架构基石、核心业务场景的工程实践、以及持续交付与运维的自动化流程。 第一部分：现代系统架构的基石 本部分聚焦于支撑企业级应用长期稳定运行的底层设计原则与关键技术选型。 1. 领域驱动设计（DDD）的战略与战术应用： 我们详细剖析了如何利用DDD来解耦复杂的业务领域。从限界上下文（Bounded Context）的划分艺术，到上下文映射（Context Map）的绘制，再到聚合（Aggregate）、实体（Entity）和值对象（Value Object）在代码层面的落地。本书强调DDD并非仅仅是面向对象建模，而是指导系统边界划分和微服务拆分的战略工具。我们通过一个模拟的金融风控系统的演进案例，展示如何从“大泥球”中提炼出清晰的领域模型。 2. 分布式系统的挑战与应对策略： 分布式系统带来的一致性、可用性与分区容错性（CAP理论）的权衡是本书的重要篇幅。我们不会空泛地讨论理论，而是聚焦于实际解决方案： 数据一致性模型： 深入讲解基于Paxos/Raft的强一致性协议在配置管理和服务注册中的应用，以及在特定场景下如何安全地采用最终一致性模型（例如使用Saga模式处理跨服务的业务流程）。 服务间通信机制： 对比RESTful API、gRPC与消息队列（Kafka/RabbitMQ）的优劣。重点解析了在异步化设计中，如何保证消息的有序性、幂等性与可靠投递。 分布式事务处理： 详细阐述TCC（Try-Confirm-Cancel）模式的实现细节与陷阱，以及在微服务架构下如何通过事件驱动架构（EDA）来替代传统两阶段提交（2PC）的复杂性。 3. 弹性设计与故障隔离： 系统不可避免会发生故障。本书致力于构建“自愈合”的系统。内容涵盖熔断（Circuit Breaker）、限流（Rate Limiting）、降级（Degradation）的设计模式及其在Hystrix或Sentinel框架下的实现。同时，探讨了 bulkhead（舱壁）模式在资源隔离中的重要性，确保局部故障不会导致全系统瘫痪。 第二部分：核心业务场景的工程实践 本部分将理论付诸实践，深入到企业级应用中最常见、最复杂的几个工程实现细节。 1. 高性能数据访问层设计： 讨论如何构建超越传统ORM的、面向业务场景的数据访问方案。 数据库选型策略： 针对OLTP、OLAP、时间序列数据等不同需求，指导读者选择合适的关系型数据库（如PostgreSQL的特性利用）或NoSQL数据库（如Cassandra的写入优化、Redis的集群部署）。 缓存策略精讲： 从本地缓存到分布式缓存的演进，详细剖析缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿的防御机制，并实战讲解Cache-Aside、Read-Through/Write-Through模式的正确应用时机。 SQL优化与慢查询治理： 超越基础索引知识，深入分析执行计划，讲解物化视图、分区表在应对海量数据查询时的实际效果。 2. 安全性与合规性保障： 企业系统必须满足严格的安全标准。本书涵盖了OAuth 2.0/OIDC在单点登录（SSO）中的实施，API网关层面的鉴权与授权策略。同时，重点讲解了数据加密（传输层与存储层）的最佳实践，以及如何构建符合数据隐私法规（如GDPR/CCPA）要求的系统能力。 3. 实时数据流处理与决策支持： 随着业务对实时性的要求提高，流处理成为关键。本书详细介绍了基于Apache Flink或Spark Streaming的实时计算框架在风控预警、实时推荐、日志聚合等场景下的应用。我们重点关注窗口函数、状态管理以及如何保证Exactly-Once语义的工程实现。 第三部分：持续交付与DevOps的自动化流程 现代架构的优势必须通过高效的交付流程才能体现。本部分关注如何利用自动化技术实现高质量、高速度的软件交付。 1. 基础设施即代码（IaC）与云原生部署： 本书强调将基础设施视为代码进行管理。我们将深入讲解Terraform/Ansible在跨云环境中的应用，以及如何配置Kubernetes（K8s）集群以支撑复杂的有状态服务。内容包括Helm Chart的最佳实践、K8s的资源调度与亲和性配置。 2. 全生命周期的CI/CD流水线构建： 构建一个健壮的CI/CD流水线是DevOps的核心。我们指导读者如何整合Jenkins/GitLab CI/ArgoCD等工具，实现： 自动化代码质量门禁： 集成SonarQube进行静态分析。 分层自动化测试策略： 从单元测试、集成测试到契约测试（Contract Testing）的实践，确保微服务间的依赖兼容性。 蓝绿部署与金丝雀发布： 详细解析这些高级部署策略如何最小化风险地将新版本推向生产环境。 3. 系统的可观测性（Observability）建设： “看不见的系统是不可靠的系统”。本书将日志（Logging）、指标（Metrics）与追踪（Tracing）三者有机结合，构建全面的可观测性体系。我们重点讲解Prometheus/Grafana在系统性能监控中的应用，以及使用Jaeger/Zipkin进行分布式请求追踪，从而实现对复杂调用链的快速根因分析（RCA）。 面向读者： 本书适合有一定编程基础，希望从“能跑起来”的系统迈向“健壮、可扩展、可运维”的系统架构师、高级软件工程师、技术负责人以及对企业级应用系统设计感兴趣的专业人士。它提供了理论指导、大量实战经验提炼以及可复用的工程模板。通过阅读本书，读者将掌握在复杂业务场景下设计和落地下一代企业级系统的核心技能。

作者简介

李绍纶

　　学历
　　淡江大学资讯工程学系博士

　　现职
　　亚东技术学院资讯管理系副教授兼系主任
　　中华资料採矿协会常务理事

　　经历
　　亚东技术学院电算中心主任
　　中华资料採矿协会理事
　　亚东技术学院资讯管理系系主任
　　国立台北商业技术学院资讯管理系兼任助理教授
　　安佳资讯股份有限公司专案经理
　　经济部资讯专业人员鑑定计划命(审)题委员—94年资料库管理
　　专长：资料库系统、资料仓储、资料探勘、大数据

　　Email：sllee@mail.oit.edu.tw
 

Chapter 0 大数据时代导读
 
Chapter 1 视界
1.1 视界的优点
1.2 视界的缺点
1.3 视界的种类
1.4 使用「Management Studio」建立检视表
1.5 使用「Management Studio」修改检视表
1.6 使用「Management Studio」删除检视表
1.7 使用「T-SQL 指令」建立检视表
1.8 使用「T-SQL 指令」修改检视表
1.9 使用「T-SQL 指令」编辑检视表的资料
1.10 使用「T-SQL 指令」删除检视表
1.11 习题
 
Chapter 2 索引
2.1 主索引
2.2 丛集索引
2.3 次索引
2.4 多层索引
2.5 密集索引和稀疏索引
2.6 使用「Management Studio」建立索引
2.7 使用「Management Studio」修改索引
2.8 使用「Management Studio」删除索引
2.9 使用「T-SQL 指令」建立索引
2.10 使用「T-SQL 指令」修改索引
2.11 使用「T-SQL 指令」删除索引
2.12 习题
 
Chapter 3 交易管理和并行控制
3.1 交易管理
3.2 为何需要并行控制
3.3 排程的循序性
3.4 并行控制的方法
3.5 使用「T-SQL 指令」执行交易
3.6 习题
 
Chapter 4 VB.NET 2015 资料库系统实作
4.1 ADO.NET简介
4.2 建立资料库系统专案
4.3 习题
 
Chapter 5 SQL Server 可程式性物件
5.1 规则物件
5.2 预设值物件
5.3 预存程序物件
5.4 触发程序物件
5.5 习题
 
Chapter 6 资料仓储与资料探勘
6.1 资料仓储简介
6.2 资料探勘简介
6.3 习题
 
Chapter 7 大数据分析与应用
7.1 大数据简介
7.2 SQL Server R Services
7.3 R Tools for Visual Studio
7.4 Microsoft R Client
7.5 习题
 

序

大数据时代导读

　　不论资讯科技如何演进，从大型主机（Mainframe）、主从式（Client-Server）、三阶层（Three-tier）架构，乃至于现今大众耳熟能详的云端运算、行动APP、社群媒体、物联网等应用模式，亘古不变的是「资料」依旧成为企业营运的核心命脉，毕竟没资料就没价值（No data, no value）。随着云端运算盛行，Hadoop框架中的HDFS（Hadoop Distributed File System）让大量资料得以分散式储存、MapReduce则是让大量资料得以分散式计算，借由大量储存和快速运算等两大特性，让大数据分析得以实现。平心而论，大数据并不是一个新议题，经过这些年各大媒体争相报导，企业也逐渐从模煳的概念、争相理解，到最后认同大数据的实用价值，思虑如何导入应用，冀望能辅助公司决策更加精准。

　　这些年来大多数企业也都学会如何利用「资料」来创造「价值」，这些企业透过线上分析处理（On-Line Analytical Processing，OLAP）或是资料探勘（Data Mining）等技术，将平常赖以为生的 ERP、SCM或CRM等各式各样资料库系统所衍生的大量资料加以分析，取得有助于未来营运方向的决策数据。近年来，除了将企业内部关联式资料库中各个资料表等结构化资料的进行分析之外，许多企业更将资料分析的触角延伸到企业外部诸如：电子报新闻报导、社群网站留言和回文、物联网感测器纪录，冀望借由文字探勘（Text Mining）技术，将这些非结构化资料加以分析，尝试创造出新的价值，以面对这瞬息万变的广大市场，大数据分析俨然成为企业成功致胜的秘密武器。

　　然而，企业往往碍于资源不足，或因工具不完善，抑或专业人才不足，导致相关应用推动不顺。大数据之所以难为，因为一方面需动用众多伺服器进行大量运算，对企业而言可谓一笔财务负担。再者，企业想做好大数据分析，需要延揽资料科学家或资料分析人才，建构许多资料模型，或针对诸多工具进行设定，对结果进行解读，无论从管理角度、技能门槛而言都非常高，成为企业难以跨越之鸿沟，亦是无法将大数据应用普及化的主要原因。

　　话虽如此，少数人对于大数据依然存在些许错误迷思，误认为从事大数据分析，就需要建构所费不赀的Hadoop系统，殊不知台湾大多数企业的资料量只有几TB到数10TB，这样的资料量在Hadoop技术下根本无法发挥其价值，因为 Hadoop要管理多伺服器节点并将资料从记忆体移动至资料库造成的启动延迟，可能会比一般的资料处理方案更慢。诚如专业财经媒体Bloomberg负责人Matt Hunt指出：「在Bloomberg我们并没有大数据问题，反而是有中量数据（medium data）问题，这里指的中量数据指的是量够大、但适用于单一设备上，但并不需要庞大巨量的集群数据，相当于TB，而不需要达PB等级」。的确，杀鸡焉须用牛刀，特别是台湾的社群媒体没那么发达，资料大多不在自己手上，与其盲目追求技术和工具，不如先用小量资料去验证一个模型，是否能将资料转换成商机利润，再来决定要不要建置大数据的作业环境。

　　近年来，笔者曾参与一些政府部门、私人企业大数据应用专案开发，发觉大部分专案也都不是在Hadoop上执行，反而大部分工作都是透过本书所介绍的章节内容完成，例如：在经济部资料应用分析专案中，是利用R语言结合PHP网页程式设计，建置一套太阳能发电选址模型，将最近三年全省和离岛共24个太阳能电厂年每10分钟智慧电表所量测到的日照量和发电量资料，进行建模和预测。过程中有些有关发电量遗缺值的资料预处理部分，便是透过5.3.3小节所介绍的SQL Server流程控制语言，利用SQL指令回圈和判断式撰写「内差法」填补有日照量却无发电量的遗缺值，快速处理数百万笔的日照量和发电量资料，并且透过7.3.6节所介绍的R语言stats套件中的arima模型，进行日照量和发电量的预测。

　　在行政院主计总处主计资料大数据分析研究案中，则是利用C#结合SQL Server资料库，建置一套跨机关去识别化资料整合模型，将每五年办理一次的工业及服务业普查、农林渔牧业普查，或是每十年办理一次的人口及住宅普查，各县市政府主计单位将调查后的资料先进行去识别化后，再交付国势普查处进行去识别化资料整合。去识别化资料整合工具的开发是以4.1小节所介绍的ADO.NET观念和4.2小节资料库系统范例专案方式实作出来的，此工具可能会面临处理2300万笔人口普查这类等级的资料量，将其身分证号码这个主键，透过加密方式一一去识别化，或去除其他栏位的间接识别，所以在开发过程中又得透过第3章交易管理的观念，将多个SQL指令视为同一笔交易执行，并且透过2.9小节建立索引，加入多执行绪方式来提升去识别化的执行效能。

　　有鑑于此，笔者将这些年从事大数据分析工作可能会用到的理论知识、系统开发，程式撰写，建立模型的经验整理成册，希望对于想要踏入大数据分析这个领域的读者有所助益。书中第一、二、三、五章主要介绍关联式资料库中进阶技巧，以检视表为开端，接续单元介绍索引技术、交易管理和可程式性物件，这些章节内容与观念可以让我们处理大量结构化资料时更有效率，第四章则是介绍ADO.NET资料库程式设计，让读者从无到有建置一个小型资讯系统专案，相信对于资讯系统开发有一定认识、对于程式撰写能力也会提升，第六章介绍资料仓储与资料探勘，对于监督式学习或非监督式学习相关知识有一定程度的了解。最后第七章则是介绍SQL Server 2016版才有的新功能，也是微软致力于大数据分析的解决方案，主要提供资料科学家能够透过原先所熟悉的R语言，不论是在交谈式介面中透过SQL Server R Services直接撰写R脚本指令进行资料分析，或是在Visual Studio.NET中透过R Tools for Visual Studio或Microsoft R Client的安装，在原有Visual Studio开发环境撰写R指令从事各种机器学习，进行关联、分类、集群和预测的工作。书中除了介绍一些常用和知名套件如何撰写，例如：如何利用wordcloud套件绘制文字云、Arules套件apriori进行关联规则分析、stats套件kmeans进行集群分析、C50套件C5.0进行决策树分析、stats套件glm和RevoScaleR套件rxLogit进行罗吉斯回归分析。更重要的是对于这些模型如何使用、和对跑出的结果如何进行解读，都有非常完整的介绍，相信对于有志成为资料科学家的初学者而言，本书绝对是一本很好的入门书籍。


 

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我当初买这本书，主要被“实作”这两个字给打动了。我之前也读过几本关于大数据的书，很多都停留在理论层面，讲得天花乱坠，但一到实际操作就不知道从何下手。比如，什么时候应该选择关系型数据库，什么时候又该考虑分布式数据库？它们各自的优缺点是什么？在实际应用中，如何根据业务需求来选择最合适的资料库系统？这本书能在这方面给出清晰的指引吗？我非常看重这一点。特别是“案例分析”的部分，我希望能看到一些真实世界的例子，比如电商平台如何处理海量用户数据，或者金融机构如何利用大数据进行风险控制。这些具体的案例，能让我更直观地理解技术在实际业务中的应用，也更容易触类旁通。我希望这本书能提供一些可操作的步骤和代码示例，让我在读完之后，能够马上动手去尝试，去搭建自己的资料库系统，或者对现有的系统进行优化。作者有没有分享一些在资料库选型、部署、维护过程中遇到的坑，以及如何规避这些坑的经验？这些“踩坑”经验往往比理论知识更有价值，能帮助我们少走很多弯路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就充满了科技感，那种深邃的蓝色调和闪烁的数据流光，第一眼就吸引住了我。封底的文字也写得很有力量，特别是“大数据时代”这几个字，感觉整个人都被拉进了那个飞速发展的数字洪流里。我最近正因为工作上经常要处理大量数据而感到力不从心，经常在想有没有什么方法能更有效地管理和分析这些信息。所以当我在书店看到这本书的时候，简直就像找到了救星一样。我翻了几页，发现它讲的不是那些虚无缥缈的概念，而是非常实在的“资料库系统实作”，这正是我的痛点啊！而且还有“案例分析”，这意味着我不仅能学到技术，还能看到别人是怎么应用这些技术的，失败的经验和成功的经验都很有参考价值。我尤其好奇书中会提到哪些具体的资料库技术，是MySQL、PostgreSQL，还是更前沿的NoSQL方案？书中会不会深入讲解SQL的优化技巧，或者如何设计高效的数据库 schema？毕竟，一个好的系统设计是后续所有分析的基础。我对它“强销版”的宣传语也很好奇，不知道是内容上有什么特别的亮点，还是在学习路径上有什么独到的安排，让它能够如此有竞争力。我期待这本书能给我带来一些实实在在的启发和解决方案，让我在大数据面前不再迷茫，而是能主动驾驭它。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“强销版”名号，让我对它的内容深度和实用性充满了期待。我一直觉得，在大数据领域，光有理论是远远不够的，关键在于如何将这些理论转化为实际的生产力。所以，这本书提到的“资料库系统实作”，对我来说简直是量身定做的。我特别想知道，书中会不会详细介绍各种资料库系统的架构设计，例如分片、复制、负载均衡等技术细节。以及在面对PB级别的数据时，如何设计和实现一套稳定、高效、可扩展的资料库系统。它会讲解如何进行数据建模，如何编写高效的查询语句，以及如何利用索引和缓存来提升查询性能吗？另外，“案例分析”部分，我希望能看到一些涵盖不同行业、不同规模的实际项目。例如，在物联网领域，如何处理海量的传感器数据？在社交媒体领域，如何存储和分析用户的社交关系网络？书中是否会分享一些关于数据安全和隐私保护的最佳实践？毕竟，在大数据时代，数据的安全性是至关重要的一环。我希望这本书能让我从一个“理论学习者”变成一个“实践者”，能够独立设计和部署一套符合实际需求的大数据资料库系统。

评分☆☆☆☆☆

当我看到这本书的名字时，“强销版”这三个字立刻勾起了我的好奇心。通常，“强销版”意味着这本书在内容上有过人之处，或者在市场上有很好的反馈。我最近一直在关注大数据技术的发展，特别是如何有效地管理和利用海量数据。这本书的“资料库系统实作”部分，让我觉得它很可能提供了非常实用的技术指导。我非常想知道，书中会介绍哪些主流的资料库系统，比如Hadoop生态圈里的Hive、HBase，还是云原生数据库，又或者是像Elasticsearch这样专注于搜索和分析的数据库？它会不会深入讲解这些系统的安装、配置、优化过程，以及如何进行分布式部署？而且，“案例分析”部分，我希望能看到一些不同行业、不同规模的真实项目。例如，如何在大数据时代构建一个高可用、高性能的交易型资料库系统？如何利用大数据分析来预测用户行为，从而实现精准营销？书中是否有关于数据迁移、数据备份与恢复的实用建议？我希望这本书能够提供一些非常具体、可操作的技巧，让我能够学以致用，而不是停留在概念层面。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对“大数据”这个词有点既期待又害怕。期待它带来的无限可能，害怕它过于复杂，难以驾驭。这本书的副标题“资料库系统实作与案例分析”让我觉得非常接地气。我希望它能像一个清晰的地图，指引我如何在这片信息海洋中航行。我特别关注“实作”的部分，希望能看到书中是如何一步步搭建起一个功能完善的资料库系统的。是不是有详细的步骤说明，从环境搭建到数据导入，再到各种查询操作？如果书中能提供一些实际的代码片段，甚至是一个完整的示例项目，那对我来说简直是无价之宝。我一直觉得，动手实践是最好的学习方式。而且，“案例分析”也很吸引我。我想了解在不同场景下，专家们是如何选择和配置资料库系统的。比如，在需要实时分析的场景下，应该优先考虑哪些技术？在需要存储大量非结构化数据的场景下，又该如何选择？这本书会不会涉及到一些关于数据治理、数据质量管理的内容？毕竟，再强大的系统，如果底层数据质量不高，最终也无法发挥其应有的价值。我对这本书能否帮助我提升实际操作能力，解决工作中遇到的具体问题，寄予了厚望。