PowerBuilder7与SQL Server pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:电子工业出版社

作者:汪斌

出品人:

页数:242

译者:

出版时间:2002-1

价格:22.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787505370739

丛书系列:

图书标签:

PowerBuilder
SQL Server
数据库开发
PB7
应用开发
Windows开发
客户端开发
数据访问
编程技术
软件开发

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

《PowerBuilder7与SQL Server 二合一最新培训教程》全面、系统而深入地讲解使用PowerBuilder 7与SQL Server联合开发网络数据库应用程序的具体方法，并介绍网络数据库开发的体系结构——客户／服务器结构，以及客户／服务器结构应用程序的开发步骤和数据库连接方法。同时，《PowerBuilder7与SQL Server 二合一最新培训教程》还细致地介绍PowerBuilder的使用方法，包括Power Script语言、PowerBuilder画板工具、数据库连接以及PowerBuilder应用程序中的库、应用、窗口、菜单、控件和数据窗口等对象的设计及创建等内容，并从各个层次介绍SQL Server的使用方法，包括Trans-SQL语言、Enterprise Manage工具、数据库维护以及SOL中视图、存储过程、触发器等的设计和创建等内容。全书内容划分合理，叙述语言流畅，举例丰富、实用且易于操作。

《PowerBuilder7与SQL Server 二合一最新培训教程》适合PowerBuilder 7与SQL Server的快速培训使用，读者对象为学习PowerBuilder 7或SQL Server的初、中级用户。

《数据驱动的商业智能：基于现代数据仓库技术的实践指南》内容提要：本书聚焦于当代企业数据管理的核心——数据仓库（Data Warehouse, DW）的设计、构建、实施与优化。不同于传统的、侧重于特定开发工具的指南，本书提供了一个全面、跨平台的视角，深入剖析了如何利用现代数据仓库架构（如Kimball维度建模和Inmon企业信息工厂概念的融合）来支撑复杂的商业智能（BI）和决策支持系统。全书分为四个主要部分，共计十五章，旨在为数据架构师、数据库管理员、BI分析师以及希望转型为数据驱动型组织的IT专业人员提供一套可操作的蓝图。 --- 第一部分：数据仓库基础与战略规划（第1章至第4章）本部分奠定了理解现代数据仓库战略的基石，强调了技术选型背后的商业驱动力。第1章：商业智能的演进与数据仓库的角色本章追溯了从操作型系统（OLTP）到分析型系统（OLAP）的必要性演变。探讨了数据仓库如何从最初的“报告中心”转变为企业级“单一事实来源”（Single Source of Truth）。重点分析了数据驱动型决策的价值，并区分了数据市场（Data Marts）、数据湖（Data Lakes）和数据仓库之间的职能边界。第2章：数据仓库架构范式与选型深入对比了Kimball的维度建模方法论（自下而上，聚焦业务流程）与Inmon的范式化企业信息工厂（自上而下，聚焦企业范围）。本书主张在实际项目中采用混合模型（Hybrid Approach）的实践策略，即利用Inmon的标准化中间层（Staging/Integration Layer）确保数据质量和一致性，再构建Kimball风格的星型/雪花型数据结构以优化查询性能。第3章：需求获取与业务流程建模成功的DW项目始于对业务流程的深刻理解。本章详细介绍了如何通过访谈、研讨会（如Jumpstart研讨会）来识别关键绩效指标（KPIs）和事实（Facts）与维度（Dimensions）。教授如何使用业务流程图（BPMN）来指导数据模型的设计，确保数据结构直接映射到业务事件。第4章：选择合适的平台与基础设施本章不局限于任何特定的商业或开源数据库平台。它侧重于评估现代数据仓库平台（如MPP架构数据库、云原生DW解决方案）的关键技术指标，包括可扩展性、并发处理能力、容错性、以及对半结构化数据（JSON/XML）的原生支持能力。讨论了本地部署与云服务（Cloud-Native）的成本效益分析（TCO）。 --- 第二部分：数据建模与物理设计（第5章至第8章）这是本书的核心技术部分，专注于如何将业务需求转化为高性能的数据结构。第5章：维度建模的精髓：事实表与维度表详细阐述了四种主要的事实表类型：交易型、周期快照、累积快照和无度量事实表。重点解析了维度设计中的“缓慢变化维度”（SCD）技术。对SCD Type 1, 2, 3的实现细节进行了深入的比较，并引入了Type 6（混合SCD）在复杂时间序列分析中的应用案例。第6章：处理复杂维度与层级结构探讨了如何有效处理高基数维度（High-Cardinality Dimensions）和多值属性。深入讲解了桥接表（Bridge Tables）用于建模多对多（Many-to-Many）关系，以及使用“退化维度”（Degenerate Dimensions）来简化模型结构的实践技巧。此外，详细介绍了如何使用层次结构维度（如组织架构、产品分类）来实现钻取（Drill-Down）和上卷（Roll-Up）操作的优化。第7章：数据聚合与性能优化为了加速BI报表的响应速度，本章介绍了预先计算聚合数据的策略。讨论了聚合表（Aggregate Tables）的设计原则、维护机制（增量更新而非全量重建），以及如何利用数据库的查询优化器来自动或半自动地选择最佳的数据路径。第8章：元数据管理与数据治理元数据是DW的灵魂。本章阐述了技术元数据（Schema定义、ETL映射）、业务元数据（KPI定义、业务术语）和操作元数据（ETL运行日志）的重要性。探讨了建立元数据存储库的最佳实践，并讨论了数据质量（Data Quality）检查点在ETL流程中的嵌入机制。 --- 第三部分：数据集成与ETL/ELT流程（第9章至第12章）本部分侧重于数据的抽取、转换和加载过程，这是维持数据仓库新鲜度和准确性的关键环节。第9章：现代数据抽取策略超越简单的全量抽取，本章聚焦于高效的增量抽取（Incremental Load）技术，包括时间戳标记法、基于日志的捕获（CDC）的原理与应用。讨论了处理源系统数据变更的挑战，特别是对于无法提供有效时间戳字段的遗留系统。第10章：数据转换与清洗技术转换是DW中最耗费资源的部分。本章详细介绍数据清洗的自动化流程，包括数据标准化（Standardization）、去重（Deduplication）和数据验证（Validation）。重点分析了如何使用业务规则引擎（Business Rule Engines）来动态处理复杂的转换逻辑，而非硬编码在脚本中。第11章：ETL/ELT流程的编排与监控介绍了企业级数据集成工具和工作流调度器的选型标准。深入探讨了工作流依赖管理、错误处理机制（如重试策略、隔离坏数据）以及全链路的数据血缘（Data Lineage）追踪，确保数据流的可审计性。第12章：云端数据集成与流式处理的融合随着实时需求的增加，本章探讨了如何将批处理ETL与实时数据流（Streaming Data，如使用Kafka/Kinesis）进行架构融合。讨论了Lambda和Kappa架构在数据仓库更新中的适用性，以及如何将流处理的结果安全地并入到维度和事实表中。 --- 第四部分：部署、维护与商业价值实现（第13章至第15章）本部分关注DW项目完成后如何持续运营，并最大化其对业务的贡献。第13章：数据仓库的生命周期管理与维护数据仓库并非一次性项目。本章涵盖了数据归档（Archiving）策略，如何平衡查询性能与存储成本。讨论了数据库索引策略的定期审查、分区（Partitioning）技术的应用，以及在不影响用户查询的前提下进行模型迭代（Schema Evolution）的方法。第14章：BI工具连接与语义层构建数据仓库的价值在于被使用。本章分析了如何优化DW结构以适应主流BI工具（如Tableau, Power BI等）的查询模式。重点介绍语义层（Semantic Layer）的构建，该层负责将复杂的底层数据库结构抽象为用户友好的业务术语和预定义计算，提升最终用户的分析效率。第15章：衡量数据仓库的成功与ROI 最后，本章回归商业目标。讨论了如何量化数据仓库项目的投资回报率（ROI），例如通过缩短报告生成时间、提高预测准确性、以及支持新的商业决策点来体现其价值。强调了持续的用户反馈循环对于DW迭代优化的重要性。 --- 目标读者：本书假定读者具备基础的关系型数据库知识，并对软件开发或数据分析领域有一定经验。它适用于寻求系统化、不偏向特定供应商解决方案的下一代数据架构师和高级开发人员。

作者简介

目录信息

第1讲网络数据库程序的开发基础
第2讲网络数据库程序开的开发步骤
第3讲语言简介
第4讲 PowerScript中的开发环境和项目组织
第5讲 PowerBuilder中的窗口设计
第6讲 PowerBuilder中的菜单设计
第7讲 PowerBuilder中的基本控件
第8讲 PowerBuilder中的高级控件
第9讲 PowerBuilder中的数据窗口对象设计
第10讲 PowerBuilder中的数据窗口控件设计
第11讲 PowerBuilder中的程序调试和测试
第12讲 SQL EnterpriseManager介绍
第13讲 Transact-SQL语言简介
第14讲 Transact-SQ语言使用
第15讲 SQL Server中的事务管理
……
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书在处理错误和异常机制的章节，展现出了一种近乎“理想化”的编程态度。作者详细说明了如何设置全局的Try-Catch块，如何记录每一个可能发生的数据库访问异常到特定的错误日志表中，并且强调了在用户界面上如何优雅地弹出错误信息而不至于吓到最终用户。然而，现实中的应用开发往往充斥着各种不可预见的“脏数据”和“人为失误”。书中对于数据清洗、输入校验的讲解，显得过于依赖数据库层面的约束，而没有充分探讨在应用层进行防御性编程的必要性。举个例子，当涉及到日期格式的转换时，作者假设输入一定是标准格式，否则就抛出通用的“数据类型转换错误”。我遇到的实际情况是，用户可能输入“2024/05/30”、“05-30-2024”或者干脆输入乱码，而这本书提供的错误处理逻辑似乎并没有为处理如此多样化的“非标准输入”做好准备。它提供了一套完美的理论框架，但当这个框架与混乱的现实世界数据相碰撞时，如何进行灵活的、有业务敏感度的错误处理和恢复，书中却着墨不多，留下的空缺需要开发者自己去用大量的条件判断和额外的验证代码去补齐，使得本来简洁的逻辑变得臃肿不堪。

评分☆☆☆☆☆

我花了大概一个月的时间，试图将这本书中的理论知识与我手头的实际项目结合起来，一个关于库存管理的Web应用原型。这本书的叙事风格非常注重“流程的完整性”，它从不满足于讲解单个控件的使用，而是倾向于构建一个完整的业务场景。比如，在讲解“多层架构部署”的那一章，作者详细描述了如何配置中间件服务器、如何处理跨域访问的安全策略，甚至连服务器端的日志轮转机制都进行了代码级别的展示。这在理论上是无可挑剔的，但对于我急需解决“如何让我的界面响应速度快一点”这个迫切问题来说，这些宏大的叙事显得有些脱节。我更希望看到的是，当用户点击一个按钮时，背后那几十行数据处理代码中，哪些地方是性能黑洞，以及如何用PowerBuilder特有的语言特性去规避它。书中关于SQL Server存储过程的讲解部分，虽然详尽，但更多地聚焦于如何编写复杂的游标和临时表，而不是如何利用现代数据库的特性，比如窗口函数或者JSON支持来进行更简洁的数据聚合。总体而言，这本书像是为一位已经拥有自己开发体系的资深工程师准备的“最佳实践汇编”，它提供了构建坚固大厦的蓝图和材料清单，但对于如何铺设第一块砖的技巧，它一带而过，留下了大量的空白等待读者自行填补，这使得我的学习曲线变得异常陡峭。

评分☆☆☆☆☆

我尤其欣赏这本书在“数据迁移和批处理”部分所展现的深度，这或许是它最值得称道之处。作者没有局限于单条记录的增删改查，而是深入探讨了如何使用PowerBuilder的后台进程（Background Process）来处理数百万条记录的定时导入导出任务。他们详细对比了使用SQL Server的BULK INSERT命令与通过程序化循环插入的性能差异，并且给出了精确的计时对比数据，这对于处理报表生成和数据仓库ETL任务的工程师来说，是极其宝贵的实战经验。书中对事务边界的控制也极其严格，反复强调在进行大数据量操作时，必须合理地划分提交点，以避免长时间锁死关键表资源。这种对系统稳定性和资源管理的重视，远超出了普通CRUD教程的范畴。然而，这种深度也是双刃剑，因为它极大地增加了阅读的门槛。对于只想快速搭建一个简单信息查询系统的读者来说，这些内容显得过于庞大和复杂，大量的关于内存管理和数据库连接池释放的讨论，使得初学者望而却步，感觉自己还未学会走路，就要被要求去学习驾驶重型卡车进行长途运输，其技术的广度和专业的深度，使得它在通用性上打了折扣，更适合特定场景下的专业技术攻坚。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和插图质量给我留下了深刻的印象，它的视觉呈现是极其严谨和专业的，几乎没有出现过排版错误，图示清晰，代码块的语法高亮也做得非常到位，这在技术书籍中是难能可贵的品质。然而，这种专业性也带来了另一个问题：内容的气息过于“陈旧”。虽然PowerBuilder 7和SQL Server 2000/2005的组合在特定的遗留系统中依然存在，但阅读这本书时，我总有一种时间停滞的感觉。书中关于界面设计的章节，所展示的UI元素和布局逻辑，完全是上个世纪末期的风格，缺乏对现代用户体验（UX）设计的任何考量。例如，书中大谈特谈如何使用下拉列表框（Dropdown ListBox）来模拟级联选择，但对于现在流行的响应式设计和AJAX异步加载数据的方式只字未提，仿佛这是一个完全独立于当前技术潮流之外的孤岛。我尝试在最新的PowerBuilder版本中复现书中的某些高级特性，结果发现许多API调用已被弃用或被更现代的框架取代。因此，这本书的价值似乎被限定在了维护和升级那些基于该特定技术栈构建的旧系统，对于任何希望利用这些工具进入新项目或者学习前沿技术的开发者来说，它提供的知识更新度是严重滞后的，更多的是一种对历史的追溯而非对未来的指引。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就很“硬核”，对于我这种刚接触数据库和应用开发的新手来说，简直就是一座需要攀登的高山。我带着对未来职业生涯的美好憧憬，以及对“快速上手”的渴望，满怀信心地翻开了这本书。然而，前几章的内容，比如关于数据库连接字符串的配置，以及如何在PowerBuilder中建立数据窗口控件（DataWindow）的细节，对我来说就像是看天书一样晦涩难懂。作者似乎默认读者已经对客户端/服务器架构和面向对象编程有着相当的理解，每一个技术名词都没有进行深入的浅显解释。例如，书中花了大量的篇幅去讲解如何优化SQL查询的执行计划，每一个性能瓶颈的分析都建立在读者已经熟练掌握T-SQL语法和SQL Server内部工作原理的基础上。我尝试着一步步跟着书上的示例代码敲击，但每当遇到一个陌生的函数调用或者一个复杂的事务处理逻辑时，我就会被卡住，不得不跳出这本书，在互联网上花费数倍的时间去搜索和理解书中所提及的基本概念。这本书的深度无疑是存在的，它针对的是那些有经验的开发者，希望通过它来提升自己驾驭PowerBuilder这一老牌工具和SQL Server这一主流数据库的效率。对于我这个初学者而言，它更像是一本高级参考手册，而不是一本引人入胜的入门指南，阅读过程中的挫败感远大于学习的乐趣，感觉自己像是一个拿着高精度外科手术刀，却连如何正确握笔都不知道的实习生。

评分☆☆☆☆☆