大數據時代：資料庫係統實作與案例分析（強銷版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　資料庫係統全麵攻略／大數據分析深化掌握

　　‧舉列實際案例循序引導，運用實作培養資料庫概念、核心與架構。
　　‧詳盡說明資料分析、倉儲、探勘、應用等多方位課題。
　　‧常用套件、知名套件之介紹、撰寫說明與範例示現。

　　以資料庫係統實作為主軸，築實基礎並深入大數據應用與未來趨勢

　　作者精心匯整大數據分析工作所需之理論知識、係統開發技術、程式撰寫與建立模型等實務經驗，以資料庫實作為主軸導嚮大數據應用與未來趨勢。

　　由資料分析、資料倉儲到資料探勘，延展至資料應用，皆備周詳說明及予精闢釋例，讓讀者一目瞭然，於觀念結構建立上能更有效率的精準掌握；所舉列之重點案例更加讓讀者透過案例分析，而能對資料庫概念建置更深層的體認與領會。
本書對有誌成為資料科學傢的初學者而言，絕對是一本最好的入門書籍。

　　CH1、CH2、CH3、CH5：主要介紹關聯式資料庫中進階技巧，以檢視錶為開端，接續單元介紹索引技術、交易管理和可程式性物件，讓讀者建立在處理大量結構化資料時能更有效率的觀念與基礎。

　　CH4：介紹 ADO.NET資料庫程式設計，讓讀者從無到有建置一個小型資訊係統專案，建立對於資訊係統開發之認識，以及提升程式撰寫的能力。

　　CH6：介紹資料倉儲與資料探勘，對於監督式學習或非監督式學習相關知識有一定程度的瞭解。

　　CH7：介紹SQL Server 2016版纔有的新功能，也是微軟緻力於大數據分析的解決方案，主要提供資料科學傢能夠透過原先所熟悉的R語言，不論是在交談式介麵中透過SQL Server R Services直接撰寫R腳本指令進行資料分析，或是在Visual Studio.NET中透過R Tools for Visual Studio或Microsoft R Client的安裝，在原有Visual Studio開發環境撰寫R指令從事各種機器學習，進行關聯、分類、集群和預測的工作。

　　書附光碟內容
　　※CD／本書範例檔案
　　1.Microsoft SQL Server 2016 範例資料庫
　　2.SQLServer2016





 

好的，這是一本關於企業級應用係統架構與實踐的圖書簡介： 企業級應用架構設計與DevOps實踐：從理論到落地 內容簡介： 在當今快速迭代的商業環境中，企業級應用係統的穩定性、可擴展性與敏捷性已成為核心競爭力。本書深入探討瞭構建高性能、高可用企業級應用係統的全景式架構設計方法論，並結閤前沿的DevOps理念與工程實踐，為讀者提供一套從需求分析到係統部署、運維的完整技術路綫圖。 本書並非停留在對單一技術的簡單介紹，而是著眼於整體係統觀的構建。我們相信，優秀的企業級係統是架構、流程與文化的有機統一。因此，本書結構分為三大核心闆塊：現代係統架構基石、核心業務場景的工程實踐、以及持續交付與運維的自動化流程。 第一部分：現代係統架構的基石 本部分聚焦於支撐企業級應用長期穩定運行的底層設計原則與關鍵技術選型。 1. 領域驅動設計（DDD）的戰略與戰術應用： 我們詳細剖析瞭如何利用DDD來解耦復雜的業務領域。從限界上下文（Bounded Context）的劃分藝術，到上下文映射（Context Map）的繪製，再到聚閤（Aggregate）、實體（Entity）和值對象（Value Object）在代碼層麵的落地。本書強調DDD並非僅僅是麵嚮對象建模，而是指導係統邊界劃分和微服務拆分的戰略工具。我們通過一個模擬的金融風控係統的演進案例，展示如何從“大泥球”中提煉齣清晰的領域模型。 2. 分布式係統的挑戰與應對策略： 分布式係統帶來的一緻性、可用性與分區容錯性（CAP理論）的權衡是本書的重要篇幅。我們不會空泛地討論理論，而是聚焦於實際解決方案： 數據一緻性模型： 深入講解基於Paxos/Raft的強一緻性協議在配置管理和服務注冊中的應用，以及在特定場景下如何安全地采用最終一緻性模型（例如使用Saga模式處理跨服務的業務流程）。 服務間通信機製： 對比RESTful API、gRPC與消息隊列（Kafka/RabbitMQ）的優劣。重點解析瞭在異步化設計中，如何保證消息的有序性、冪等性與可靠投遞。 分布式事務處理： 詳細闡述TCC（Try-Confirm-Cancel）模式的實現細節與陷阱，以及在微服務架構下如何通過事件驅動架構（EDA）來替代傳統兩階段提交（2PC）的復雜性。 3. 彈性設計與故障隔離： 係統不可避免會發生故障。本書緻力於構建“自愈閤”的係統。內容涵蓋熔斷（Circuit Breaker）、限流（Rate Limiting）、降級（Degradation）的設計模式及其在Hystrix或Sentinel框架下的實現。同時，探討瞭 bulkhead（艙壁）模式在資源隔離中的重要性，確保局部故障不會導緻全係統癱瘓。 第二部分：核心業務場景的工程實踐 本部分將理論付諸實踐，深入到企業級應用中最常見、最復雜的幾個工程實現細節。 1. 高性能數據訪問層設計： 討論如何構建超越傳統ORM的、麵嚮業務場景的數據訪問方案。 數據庫選型策略： 針對OLTP、OLAP、時間序列數據等不同需求，指導讀者選擇閤適的關係型數據庫（如PostgreSQL的特性利用）或NoSQL數據庫（如Cassandra的寫入優化、Redis的集群部署）。 緩存策略精講： 從本地緩存到分布式緩存的演進，詳細剖析緩存穿透、緩存雪崩、緩存擊穿的防禦機製，並實戰講解Cache-Aside、Read-Through/Write-Through模式的正確應用時機。 SQL優化與慢查詢治理： 超越基礎索引知識，深入分析執行計劃，講解物化視圖、分區錶在應對海量數據查詢時的實際效果。 2. 安全性與閤規性保障： 企業係統必須滿足嚴格的安全標準。本書涵蓋瞭OAuth 2.0/OIDC在單點登錄（SSO）中的實施，API網關層麵的鑒權與授權策略。同時，重點講解瞭數據加密（傳輸層與存儲層）的最佳實踐，以及如何構建符閤數據隱私法規（如GDPR/CCPA）要求的係統能力。 3. 實時數據流處理與決策支持： 隨著業務對實時性的要求提高，流處理成為關鍵。本書詳細介紹瞭基於Apache Flink或Spark Streaming的實時計算框架在風控預警、實時推薦、日誌聚閤等場景下的應用。我們重點關注窗口函數、狀態管理以及如何保證Exactly-Once語義的工程實現。 第三部分：持續交付與DevOps的自動化流程 現代架構的優勢必須通過高效的交付流程纔能體現。本部分關注如何利用自動化技術實現高質量、高速度的軟件交付。 1. 基礎設施即代碼（IaC）與雲原生部署： 本書強調將基礎設施視為代碼進行管理。我們將深入講解Terraform/Ansible在跨雲環境中的應用，以及如何配置Kubernetes（K8s）集群以支撐復雜的有狀態服務。內容包括Helm Chart的最佳實踐、K8s的資源調度與親和性配置。 2. 全生命周期的CI/CD流水綫構建： 構建一個健壯的CI/CD流水綫是DevOps的核心。我們指導讀者如何整閤Jenkins/GitLab CI/ArgoCD等工具，實現： 自動化代碼質量門禁： 集成SonarQube進行靜態分析。 分層自動化測試策略： 從單元測試、集成測試到契約測試（Contract Testing）的實踐，確保微服務間的依賴兼容性。 藍綠部署與金絲雀發布： 詳細解析這些高級部署策略如何最小化風險地將新版本推嚮生産環境。 3. 係統的可觀測性（Observability）建設： “看不見的係統是不可靠的係統”。本書將日誌（Logging）、指標（Metrics）與追蹤（Tracing）三者有機結閤，構建全麵的可觀測性體係。我們重點講解Prometheus/Grafana在係統性能監控中的應用，以及使用Jaeger/Zipkin進行分布式請求追蹤，從而實現對復雜調用鏈的快速根因分析（RCA）。 麵嚮讀者： 本書適閤有一定編程基礎，希望從“能跑起來”的係統邁嚮“健壯、可擴展、可運維”的係統架構師、高級軟件工程師、技術負責人以及對企業級應用係統設計感興趣的專業人士。它提供瞭理論指導、大量實戰經驗提煉以及可復用的工程模闆。通過閱讀本書，讀者將掌握在復雜業務場景下設計和落地下一代企業級係統的核心技能。

作者簡介

李紹綸

　　學曆
　　淡江大學資訊工程學係博士

　　現職
　　亞東技術學院資訊管理係副教授兼係主任
　　中華資料採礦協會常務理事

　　經曆
　　亞東技術學院電算中心主任
　　中華資料採礦協會理事
　　亞東技術學院資訊管理係係主任
　　國立颱北商業技術學院資訊管理係兼任助理教授
　　安佳資訊股份有限公司專案經理
　　經濟部資訊專業人員鑑定計劃命(審)題委員—94年資料庫管理
　　專長：資料庫係統、資料倉儲、資料探勘、大數據

　　Email：sllee@mail.oit.edu.tw
 

Chapter 0 大數據時代導讀
 
Chapter 1 視界
1.1 視界的優點
1.2 視界的缺點
1.3 視界的種類
1.4 使用「Management Studio」建立檢視錶
1.5 使用「Management Studio」修改檢視錶
1.6 使用「Management Studio」刪除檢視錶
1.7 使用「T-SQL 指令」建立檢視錶
1.8 使用「T-SQL 指令」修改檢視錶
1.9 使用「T-SQL 指令」編輯檢視錶的資料
1.10 使用「T-SQL 指令」刪除檢視錶
1.11 習題
 
Chapter 2 索引
2.1 主索引
2.2 叢集索引
2.3 次索引
2.4 多層索引
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」刪除索引
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」刪除索引
2.12 習題
 
Chapter 3 交易管理和並行控製
3.1 交易管理
3.2 為何需要並行控製
3.3 排程的循序性
3.4 並行控製的方法
3.5 使用「T-SQL 指令」執行交易
3.6 習題
 
Chapter 4 VB.NET 2015 資料庫係統實作
4.1 ADO.NET簡介
4.2 建立資料庫係統專案
4.3 習題
 
Chapter 5 SQL Server 可程式性物件
5.1 規則物件
5.2 預設值物件
5.3 預存程序物件
5.4 觸發程序物件
5.5 習題
 
Chapter 6 資料倉儲與資料探勘
6.1 資料倉儲簡介
6.2 資料探勘簡介
6.3 習題
 
Chapter 7 大數據分析與應用
7.1 大數據簡介
7.2 SQL Server R Services
7.3 R Tools for Visual Studio
7.4 Microsoft R Client
7.5 習題
 

序

大數據時代導讀

　　不論資訊科技如何演進，從大型主機（Mainframe）、主從式（Client-Server）、三階層（Three-tier）架構，乃至於現今大眾耳熟能詳的雲端運算、行動APP、社群媒體、物聯網等應用模式，亙古不變的是「資料」依舊成為企業營運的核心命脈，畢竟沒資料就沒價值（No data, no value）。隨著雲端運算盛行，Hadoop框架中的HDFS（Hadoop Distributed File System）讓大量資料得以分散式儲存、MapReduce則是讓大量資料得以分散式計算，藉由大量儲存和快速運算等兩大特性，讓大數據分析得以實現。平心而論，大數據並不是一個新議題，經過這些年各大媒體爭相報導，企業也逐漸從模糊的概念、爭相理解，到最後認同大數據的實用價值，思慮如何導入應用，冀望能輔助公司決策更加精準。

　　這些年來大多數企業也都學會如何利用「資料」來創造「價值」，這些企業透過綫上分析處理（On-Line Analytical Processing，OLAP）或是資料探勘（Data Mining）等技術，將平常賴以為生的 ERP、SCM或CRM等各式各樣資料庫係統所衍生的大量資料加以分析，取得有助於未來營運方嚮的決策數據。近年來，除瞭將企業內部關聯式資料庫中各個資料錶等結構化資料的進行分析之外，許多企業更將資料分析的觸角延伸到企業外部諸如：電子報新聞報導、社群網站留言和迴文、物聯網感測器紀錄，冀望藉由文字探勘（Text Mining）技術，將這些非結構化資料加以分析，嘗試創造齣新的價值，以麵對這瞬息萬變的廣大市場，大數據分析儼然成為企業成功緻勝的秘密武器。

　　然而，企業往往礙於資源不足，或因工具不完善，抑或專業人纔不足，導緻相關應用推動不順。大數據之所以難為，因為一方麵需動用眾多伺服器進行大量運算，對企業而言可謂一筆財務負擔。再者，企業想做好大數據分析，需要延攬資料科學傢或資料分析人纔，建構許多資料模型，或針對諸多工具進行設定，對結果進行解讀，無論從管理角度、技能門檻而言都非常高，成為企業難以跨越之鴻溝，亦是無法將大數據應用普及化的主要原因。

　　話雖如此，少數人對於大數據依然存在些許錯誤迷思，誤認為從事大數據分析，就需要建構所費不貲的Hadoop係統，殊不知颱灣大多數企業的資料量隻有幾TB到數10TB，這樣的資料量在Hadoop技術下根本無法發揮其價值，因為 Hadoop要管理多伺服器節點並將資料從記憶體移動至資料庫造成的啓動延遲，可能會比一般的資料處理方案更慢。誠如專業財經媒體Bloomberg負責人Matt Hunt指齣：「在Bloomberg我們並沒有大數據問題，反而是有中量數據（medium data）問題，這裏指的中量數據指的是量夠大、但適用於單一設備上，但並不需要龐大巨量的集群數據，相當於TB，而不需要達PB等級」。的確，殺雞焉須用牛刀，特彆是颱灣的社群媒體沒那麼發達，資料大多不在自己手上，與其盲目追求技術和工具，不如先用小量資料去驗證一個模型，是否能將資料轉換成商機利潤，再來決定要不要建置大數據的作業環境。

　　近年來，筆者曾參與一些政府部門、私人企業大數據應用專案開發，發覺大部分專案也都不是在Hadoop上執行，反而大部分工作都是透過本書所介紹的章節內容完成，例如：在經濟部資料應用分析專案中，是利用R語言結閤PHP網頁程式設計，建置一套太陽能發電選址模型，將最近三年全省和離島共24個太陽能電廠年每10分鍾智慧電錶所量測到的日照量和發電量資料，進行建模和預測。過程中有些有關發電量遺缺值的資料預處理部分，便是透過5.3.3小節所介紹的SQL Server流程控製語言，利用SQL指令迴圈和判斷式撰寫「內差法」填補有日照量卻無發電量的遺缺值，快速處理數百萬筆的日照量和發電量資料，並且透過7.3.6節所介紹的R語言stats套件中的arima模型，進行日照量和發電量的預測。

　　在行政院主計總處主計資料大數據分析研究案中，則是利用C#結閤SQL Server資料庫，建置一套跨機關去識彆化資料整閤模型，將每五年辦理一次的工業及服務業普查、農林漁牧業普查，或是每十年辦理一次的人口及住宅普查，各縣市政府主計單位將調查後的資料先進行去識彆化後，再交付國勢普查處進行去識彆化資料整閤。去識彆化資料整閤工具的開發是以4.1小節所介紹的ADO.NET觀念和4.2小節資料庫係統範例專案方式實作齣來的，此工具可能會麵臨處理2300萬筆人口普查這類等級的資料量，將其身分證號碼這個主鍵，透過加密方式一一去識彆化，或去除其他欄位的間接識彆，所以在開發過程中又得透過第3章交易管理的觀念，將多個SQL指令視為同一筆交易執行，並且透過2.9小節建立索引，加入多執行緒方式來提升去識彆化的執行效能。

　　有鑑於此，筆者將這些年從事大數據分析工作可能會用到的理論知識、係統開發，程式撰寫，建立模型的經驗整理成冊，希望對於想要踏入大數據分析這個領域的讀者有所助益。書中第一、二、三、五章主要介紹關聯式資料庫中進階技巧，以檢視錶為開端，接續單元介紹索引技術、交易管理和可程式性物件，這些章節內容與觀念可以讓我們處理大量結構化資料時更有效率，第四章則是介紹ADO.NET資料庫程式設計，讓讀者從無到有建置一個小型資訊係統專案，相信對於資訊係統開發有一定認識、對於程式撰寫能力也會提升，第六章介紹資料倉儲與資料探勘，對於監督式學習或非監督式學習相關知識有一定程度的瞭解。最後第七章則是介紹SQL Server 2016版纔有的新功能，也是微軟緻力於大數據分析的解決方案，主要提供資料科學傢能夠透過原先所熟悉的R語言，不論是在交談式介麵中透過SQL Server R Services直接撰寫R腳本指令進行資料分析，或是在Visual Studio.NET中透過R Tools for Visual Studio或Microsoft R Client的安裝，在原有Visual Studio開發環境撰寫R指令從事各種機器學習，進行關聯、分類、集群和預測的工作。書中除瞭介紹一些常用和知名套件如何撰寫，例如：如何利用wordcloud套件繪製文字雲、Arules套件apriori進行關聯規則分析、stats套件kmeans進行集群分析、C50套件C5.0進行決策樹分析、stats套件glm和RevoScaleR套件rxLogit進行羅吉斯迴歸分析。更重要的是對於這些模型如何使用、和對跑齣的結果如何進行解讀，都有非常完整的介紹，相信對於有誌成為資料科學傢的初學者而言，本書絕對是一本很好的入門書籍。


 

评分☆☆☆☆☆

這本書的“強銷版”名號，讓我對它的內容深度和實用性充滿瞭期待。我一直覺得，在大數據領域，光有理論是遠遠不夠的，關鍵在於如何將這些理論轉化為實際的生産力。所以，這本書提到的“資料庫係統實作”，對我來說簡直是量身定做的。我特彆想知道，書中會不會詳細介紹各種資料庫係統的架構設計，例如分片、復製、負載均衡等技術細節。以及在麵對PB級彆的數據時，如何設計和實現一套穩定、高效、可擴展的資料庫係統。它會講解如何進行數據建模，如何編寫高效的查詢語句，以及如何利用索引和緩存來提升查詢性能嗎？另外，“案例分析”部分，我希望能看到一些涵蓋不同行業、不同規模的實際項目。例如，在物聯網領域，如何處理海量的傳感器數據？在社交媒體領域，如何存儲和分析用戶的社交關係網絡？書中是否會分享一些關於數據安全和隱私保護的最佳實踐？畢竟，在大數據時代，數據的安全性是至關重要的一環。我希望這本書能讓我從一個“理論學習者”變成一個“實踐者”，能夠獨立設計和部署一套符閤實際需求的大數據資料庫係統。

评分☆☆☆☆☆

坦白講，我當初買這本書，主要被“實作”這兩個字給打動瞭。我之前也讀過幾本關於大數據的書，很多都停留在理論層麵，講得天花亂墜，但一到實際操作就不知道從何下手。比如，什麼時候應該選擇關係型數據庫，什麼時候又該考慮分布式數據庫？它們各自的優缺點是什麼？在實際應用中，如何根據業務需求來選擇最閤適的資料庫係統？這本書能在這方麵給齣清晰的指引嗎？我非常看重這一點。特彆是“案例分析”的部分，我希望能看到一些真實世界的例子，比如電商平颱如何處理海量用戶數據，或者金融機構如何利用大數據進行風險控製。這些具體的案例，能讓我更直觀地理解技術在實際業務中的應用，也更容易觸類旁通。我希望這本書能提供一些可操作的步驟和代碼示例，讓我在讀完之後，能夠馬上動手去嘗試，去搭建自己的資料庫係統，或者對現有的係統進行優化。作者有沒有分享一些在資料庫選型、部署、維護過程中遇到的坑，以及如何規避這些坑的經驗？這些“踩坑”經驗往往比理論知識更有價值，能幫助我們少走很多彎路。

评分☆☆☆☆☆

當我看到這本書的名字時，“強銷版”這三個字立刻勾起瞭我的好奇心。通常，“強銷版”意味著這本書在內容上有過人之處，或者在市場上有很好的反饋。我最近一直在關注大數據技術的發展，特彆是如何有效地管理和利用海量數據。這本書的“資料庫係統實作”部分，讓我覺得它很可能提供瞭非常實用的技術指導。我非常想知道，書中會介紹哪些主流的資料庫係統，比如Hadoop生態圈裏的Hive、HBase，還是雲原生數據庫，又或者是像Elasticsearch這樣專注於搜索和分析的數據庫？它會不會深入講解這些係統的安裝、配置、優化過程，以及如何進行分布式部署？而且，“案例分析”部分，我希望能看到一些不同行業、不同規模的真實項目。例如，如何在大數據時代構建一個高可用、高性能的交易型資料庫係統？如何利用大數據分析來預測用戶行為，從而實現精準營銷？書中是否有關於數據遷移、數據備份與恢復的實用建議？我希望這本書能夠提供一些非常具體、可操作的技巧，讓我能夠學以緻用，而不是停留在概念層麵。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我對“大數據”這個詞有點既期待又害怕。期待它帶來的無限可能，害怕它過於復雜，難以駕馭。這本書的副標題“資料庫係統實作與案例分析”讓我覺得非常接地氣。我希望它能像一個清晰的地圖，指引我如何在這片信息海洋中航行。我特彆關注“實作”的部分，希望能看到書中是如何一步步搭建起一個功能完善的資料庫係統的。是不是有詳細的步驟說明，從環境搭建到數據導入，再到各種查詢操作？如果書中能提供一些實際的代碼片段，甚至是一個完整的示例項目，那對我來說簡直是無價之寶。我一直覺得，動手實踐是最好的學習方式。而且，“案例分析”也很吸引我。我想瞭解在不同場景下，專傢們是如何選擇和配置資料庫係統的。比如，在需要實時分析的場景下，應該優先考慮哪些技術？在需要存儲大量非結構化數據的場景下，又該如何選擇？這本書會不會涉及到一些關於數據治理、數據質量管理的內容？畢竟，再強大的係統，如果底層數據質量不高，最終也無法發揮其應有的價值。我對這本書能否幫助我提升實際操作能力，解決工作中遇到的具體問題，寄予瞭厚望。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就充滿瞭科技感，那種深邃的藍色調和閃爍的數據流光，第一眼就吸引住瞭我。封底的文字也寫得很有力量，特彆是“大數據時代”這幾個字，感覺整個人都被拉進瞭那個飛速發展的數字洪流裏。我最近正因為工作上經常要處理大量數據而感到力不從心，經常在想有沒有什麼方法能更有效地管理和分析這些信息。所以當我在書店看到這本書的時候，簡直就像找到瞭救星一樣。我翻瞭幾頁，發現它講的不是那些虛無縹緲的概念，而是非常實在的“資料庫係統實作”，這正是我的痛點啊！而且還有“案例分析”，這意味著我不僅能學到技術，還能看到彆人是怎麼應用這些技術的，失敗的經驗和成功的經驗都很有參考價值。我尤其好奇書中會提到哪些具體的資料庫技術，是MySQL、PostgreSQL，還是更前沿的NoSQL方案？書中會不會深入講解SQL的優化技巧，或者如何設計高效的數據庫 schema？畢竟，一個好的係統設計是後續所有分析的基礎。我對它“強銷版”的宣傳語也很好奇，不知道是內容上有什麼特彆的亮點，還是在學習路徑上有什麼獨到的安排，讓它能夠如此有競爭力。我期待這本書能給我帶來一些實實在在的啓發和解決方案，讓我在大數據麵前不再迷茫，而是能主動駕馭它。