SQL必知必会 第4版 SQL从入门到精通基础教程书籍 SQL基础教程 SQL数据库技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115313980

商品编码：14063663566

书名：	SQL必知必会(第4版)
图书定价：	29元
图书作者：	(美)福达(Forta,B.)
出版社：	人民邮电出版社
出版日期：	2013/5/1 0:00:00
ISBN号：	9787115313980
开本：	32开
页数：	239
版次：	4-1

作者简介

Ben Forta ，Adobe，公司开发者关系部总监，世界知名的技术作家，在计算机产品开发、支持、培训和营销等方面拥有20多年的丰富经验。多年来，他撰写了SQL、MySQL、正则表达式、JSP、WAP和Windows开发等方面的十多部技术图书，其中不少已被翻译为多种语言在世界各地出版发行并成为畅销经典。读者可以通过他的个人网站forta.com了解更多信息。

内容简介

SQL 是使用*广泛的数据库语言，几乎所有重要的DBMS 都支持SQL。《SQL必知必会(第4版)》由浅入深地讲解了SQL 的基本概念和语法，涉及数据的排序、过滤和分组，以及表、视图、联结、子查询、游标、存储过程和触发器等内容，实例丰富，便于查阅。新版增加了针对Apache Open Office Base、MariaDB、SQlite 等DBMS 的描述，并根据*新版本的Oracle、SQL Server、MySQL 和Postgre SQL 更新了相关示例。 《SQL必知必会(第4版)》适合SQL 初学者，也可供广大开发及管理人员参考。

目录

《SQL必知必会(第4版)》 第1课 了解SQL 1 1.1 数据库基础 1 1.2 什么是SQL 6 1.3 动手实践 7 1.4 小结 8 第2课 检索数据 9 2.1 SELECT语句 9 2.2 检索单个列 10 2.3 检索多个列 12 2.4 检索所有列 13 2.5 检索不同的值 14 2.6 限制结果 15 2.7 使用注释 18 2.8 小结 20 第3课 排序检索数据 21 3.1 排序数据 21 3.2 按多个列排序 23 3.3 按列位置排序 24 3.4 指定排序方向 25 3.5 小结 28 第4课 过滤数据 29 4.1 使用WHERE子句 29 4.2 WHERE子句操作符 31 4.3 小结 36 第5课 高级数据过滤 37 5.1 组合WHERE子句 37 5.2 IN操作符 41 5.3 NOT操作符 43 5.4 小结 45 第6课 用通配符进行过滤 46 6.1 LIKE操作符 46 6.2 使用通配符的技巧 53 6.3 小结 53 第7课 创建计算字段 54 7.1 计算字段 54 7.2 拼接字段 55 7.3 执行算术计算 61 7.4 小结 63 第8课 使用数据处理函数 64 8.1 函数 64 8.2 使用函数 65 8.3 小结 73 第9课 汇总数据 74 9.1 聚集函数 74 9.2 聚集不同值 81 9.3 组合聚集函数 83 9.4 小结 83 第10课 分组数据 84 10.1 数据分组 84 10.2 创建分组 85 10.3 过滤分组 87 10.4 分组和排序 90 10.5 SELECT子句顺序 92 10.6 小结 92 第11课 使用子查询 93 11.1 子查询 93 11.2 利用子查询进行过滤 93 11.3 作为计算字段使用子查询 98 11.4 小结 100 第12课 联结表 101 12.1 联结 101 12.2 创建联结 104 12.3 小结 111 第13课 创建高级联结 112 13.1 使用表别名 112 13.2 使用不同类型的联结 113 13.3 使用带聚集函数的联结 119 13.4 使用联结和联结条件 121 13.5 小结 121 第14课 组合查询 122 14.1 组合查询 122 14.2 创建组合查询 123 14.3 小结 129 第15课 插入数据 130 15.1 数据插入 130 15.2 从一个表复制到另一个表 137 15.3 小结 138 第16课 更新和删除数据 139 16.1 更新数据 139 16.2 删除数据 141 16.3 更新和删除的指导原则 143 16.4 小结 144 第17课 创建和操纵表 145 17.1 创建表 145 17.2 更新表 150 17.3 删除表 153 17.4 重命名表 153 17.5 小结 154 第18课 使用视图 155 18.1 视图 155 18.2 创建视图 158 18.3 小结 165 第19课 使用存储过程 166 19.1 存储过程 166 19.2 为什么要使用存储过程 167 19.3 执行存储过程 169 19.4 创建存储过程 170 19.5 小结 174 第20课 管理事务处理 175 20.1 事务处理 175 20.2 控制事务处理 177 20.3 小结 182 第21课 使用游标 183 21.1 游标 183 21.2 使用游标 184 21.3 小结 189 第22课 高级SQL特性 190 22.1 约束 190 22.2 索引 197 22.3 触发器 199 22.4 数据库安全 201 22.5 小结 202 附录A 样例表脚本 203 附录B 流行的应用程序 210 附录C SQL语句的语法 223 附录D SQL数据类型 228 附录E SQL保留字 234 常用SQL语句速查 238 索引 240

编辑推荐

SQL经典畅销书，内容丰富，简洁实用 麻省理工学院、伊利诺伊大学等众多大学的参考教材

定价

探索数据世界的奥秘：一本现代数据分析师的实用指南 在这信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、洞察趋势、重塑未来的核心要素。无论是初入职场的分析新手，还是寻求突破的业务专家，掌握一套行之有效的数据分析工具和方法，是提升个人竞争力、实现职业目标的关键。本书并非一本传统意义上的数据库技术手册，而是旨在为你打开一扇通往数据洞察之门，让你从海量信息中提炼有价值的知识，用数据说话，用数据决策。 本书将带你踏上一段引人入胜的数据探索之旅，从理解数据的本质出发，逐步掌握现代数据分析的必备技能。我们不会纠缠于陈旧的语法细节，而是聚焦于如何将数据转化为 actionable insights（可执行的见解）。你将学会如何清晰地定义问题，如何选择最合适的数据来源，以及如何运用一系列统计学和可视化技术来揭示数据背后隐藏的模式和规律。 第一部分：数据思维的构建与问题定义 在开始任何数据分析之前，至关重要的是建立正确的数据思维模式。我们将深入探讨“数据思维”的核心理念，理解数据不仅仅是冰冷的数字，更是反映现实世界现象的载体。你将学会如何从业务需求出发，将模糊的业务问题转化为清晰、可量化、可分析的数据问题。例如，如果一家电商公司希望提升销售额，那么“如何提升销售额”这个宽泛的问题，需要被分解为“哪些用户群体购买力最强？”、“哪些产品组合最受欢迎？”、“哪些营销活动对销售增长影响最大？”等具体可分析的子问题。本书将提供一系列实用的框架和技巧，帮助你系统性地进行问题分解和假设提出，确保你的分析方向准确，目标明确。 你将学习如何进行有效的需求沟通，理解不同业务部门的需求，并将其转化为数据分析的语言。这包括学习如何与产品经理、市场营销人员、运营团队等进行沟通，准确把握他们的痛点和期望，从而设计出更有针对性、更能解决实际问题的分析方案。我们还将讨论如何进行初步的数据探索性分析（EDA），初步了解数据的概貌、分布、缺失值情况等，为后续的深入分析打下基础。 第二部分：数据获取、清洗与预处理：夯实分析基石 再精妙的分析方法，也离不开高质量的数据。本部分将专注于数据获取、清洗和预处理这一至关重要的环节。你将了解各种常见的数据来源，包括数据库、API、日志文件、第三方数据服务等，并学习如何根据分析需求，高效地从这些来源抽取所需数据。 数据清洗是数据分析中最耗时但也最关键的一步。你将掌握识别和处理数据错误、缺失值、异常值、重复值等问题的实用技术。例如，对于缺失值，我们会探讨多种处理策略，如删除、填充（均值、中位数、众数、模型预测等），并分析不同策略的优劣和适用场景。对于异常值，你将学习如何识别它们（如使用箱线图、Z-score等方法），并根据具体情况决定是保留、删除还是进行转换。 数据预处理还包括数据转换和特征工程。你将学习如何进行数据类型转换、数值归一化、类别编码（如独热编码、标签编码）、文本特征提取等操作。例如，在处理用户评论数据时，你将学习如何将文本转化为机器学习模型可以理解的数值特征，如 TF-IDF、词向量等。我们将强调“Garbage in, garbage out”（垃圾进，垃圾出）的原则，深刻理解高质量数据对于分析结果准确性的决定性作用。 第三部分：探索性数据分析（EDA）与可视化：揭示数据之美 一旦数据准备就绪，探索性数据分析（EDA）便成为揭示数据内在规律的关键。本部分将引导你掌握一系列EDA的技术和方法，通过可视化工具，让数据“说话”。你将学习如何使用各种图表来理解数据的分布、关系和趋势。 单变量分析： 掌握如何使用直方图、密度图、箱线图等来理解单个变量的分布特征，识别偏态、峰态等。 双变量分析： 学习如何使用散点图、折线图、条形图等来探究两个变量之间的关系，识别正相关、负相关、线性关系、非线性关系等。 多变量分析： 探索如何使用热力图、分组图、平行坐标图等来观察多个变量之间的复杂关系，发现潜在的交互作用。 我们将深入介绍各种可视化库和工具，教你如何创建清晰、美观且信息丰富的图表。本书不会局限于单一的工具，而是会介绍业界主流的可视化技术，让你能够灵活运用。例如，你将学习如何使用 Python 的 Matplotlib 和 Seaborn 库来创建静态图表，以及如何使用 Plotly 或 Bokeh 来制作交互式可视化，让你的受众能够自由探索数据。 第四部分：统计学基础与推断性分析：从样本到总体 要做出可靠的结论，离不开扎实的统计学基础。本部分将为你梳理现代数据分析中最重要的统计学概念，并教会你如何将这些概念应用于实际分析。 描述性统计： 复习均值、中位数、众数、标准差、方差、百分位数等基本统计量，并理解它们在描述数据时的作用。 概率论基础： 简要介绍概率的基本概念、概率分布（如正态分布、二项分布），以及它们在理解数据不确定性中的重要性。 假设检验： 学习如何进行假设检验，例如 t 检验、卡方检验等，来判断观察到的数据差异是否具有统计学意义，从而做出基于证据的决策。 相关性与回归分析： 深入理解相关性分析如何衡量变量之间的关联强度，并掌握简单线性回归和多元回归的基本原理，用模型来预测变量之间的关系。 本书将强调统计学在避免误导性结论中的作用，让你理解“相关不等于因果”的道理，并学会如何设计实验或分析方法来更接近于推断因果关系。 第五部分：面向业务的应用：数据分析驱动增长 理论知识最终要回归到解决实际业务问题。本部分将通过一系列真实世界的案例，展示数据分析如何在各个业务领域创造价值。 用户行为分析： 学习如何分析用户注册、活跃、留存、流失等行为数据，从而优化产品设计、提升用户体验，降低用户流失率。 市场营销分析： 掌握如何评估营销活动的效果（如 A/B 测试），分析广告投放 ROI，进行用户分群与精准营销，提升营销转化率。 销售预测与优化： 学习如何构建销售预测模型，分析影响销售的关键因素，优化库存管理、定价策略，提升销售业绩。 产品推荐系统基础： 了解推荐系统的工作原理，如何基于用户行为和商品特征进行个性化推荐，提升用户满意度和平台销售额。 我们还将探讨如何将数据分析结果有效地传达给非技术背景的决策者。这包括如何撰写清晰的数据报告，如何制作具有说服力的演示文稿，以及如何用故事化的方式讲述数据背后的洞察。 第六部分：进阶主题与未来展望 在掌握了数据分析的基础之后，本书还将为你指引进一步探索的方向。你将了解到更高级的数据分析技术，如： 时间序列分析： 掌握分析具有时间顺序的数据，如股票价格、销售额趋势等，并进行未来预测。 聚类分析： 学习如何将数据进行分组，发现隐藏的客户群体、产品类别等。 关联规则挖掘： 了解如何发现数据项之间的关联性，例如“购买了 A 的用户也经常购买 B”。 机器学习入门： 简要介绍机器学习的基本概念，如监督学习、无监督学习，以及它们在数据分析中的应用前景。 本书还将关注数据分析领域的最新发展趋势，包括大数据技术、人工智能、商业智能（BI）工具的应用等，帮助你保持知识的更新，为未来的职业发展做好准备。 学习本书，你将获得： 一套系统的数据分析思维框架： 从理解问题到提出假设，再到分析验证，形成完整的分析流程。 实用的数据处理和清洗技巧： 能够高效地处理各种质量的数据，为分析打下坚实基础。 洞察数据的可视化能力： 能够通过图表清晰地表达数据洞察，让数据“开口说话”。 扎实的统计学基础： 能够运用统计学工具进行严谨的数据推断，做出更可靠的决策。 解决实际业务问题的能力： 能够将数据分析应用于市场、销售、产品等各个领域，创造实际价值。 面向未来的学习路径： 了解数据科学领域的前沿技术和发展方向。 本书适合所有希望利用数据提升工作效率、做出更明智决策的专业人士，无论你是产品经理、市场营销人员、业务分析师、运营专员，还是希望转行进入数据领域的新手。我们相信，通过本书的学习，你将能够自信地驾驭数据，在数字时代乘风破浪，解锁更广阔的职业发展前景。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容对于想要深入理解 SQL 的读者来说，绝对是一笔宝贵的财富。它并没有停留在表面的语法教学，而是深入探讨了 SQL 查询的底层逻辑和执行原理。我印象最深刻的是关于子查询和通用表表达式 (CTE) 的部分。作者通过多个精心设计的案例，展示了如何利用子查询来解决一些复杂的数据提取问题，并且清楚地说明了子查询的优缺点。而 CTE 的引入，更是让我看到了如何通过模块化和可读性更强的方式来构建复杂的查询，这对于维护和理解大型 SQL 脚本非常有帮助。书中还涉及了窗口函数的概念，这对于进行复杂的分析型查询至关重要。通过窗口函数，我学会了如何计算移动平均值、排名以及其他在分组基础上进行的操作，这在数据分析领域是不可或缺的技能。总而言之，这本书的深度和广度都令人称赞，它不仅仅是一本入门教程，更是一本能够帮助读者提升 SQL 技能的进阶指南。

评分☆☆☆☆☆

作为一名非技术背景的读者，我曾经觉得 SQL 离我非常遥远，直到我偶然翻到了这本书。作者的写作风格非常“接地气”，他用非常生活化的例子来解释 SQL 的概念，比如用“购物车”来比喻表，“商品”来比喻行，让我一下子就明白了数据的基本结构。这本书最吸引我的地方在于，它循序渐进，从最简单的查询语句开始，逐步引导我学习如何筛选、排序、连接和聚合数据。我特别喜欢书中关于数据类型和约束的讲解，让我明白了如何保证数据的准确性和一致性。而且，作者还详细介绍了 SQL 中的事务处理，这对于理解数据库的并发控制和数据安全至关重要。虽然我还没有完全掌握所有的内容，但这本书已经成功地让我对 SQL 产生了浓厚的兴趣，并且给了我继续深入学习下去的信心。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一直对数据库领域有点畏惧，总觉得充满了各种晦涩难懂的术语和复杂的逻辑。直到我读了这本书，这种感觉才有所改观。作者的语言风格非常亲切，就像一位经验丰富的朋友在循循善诱。他没有一上来就抛出大量的技术细节，而是从最基本的数据存储原理讲起，让我明白了数据库是如何组织和管理信息的。然后，他自然而然地引入了 SQL 语言，并用非常直观的方式解释了 DDL（数据定义语言）和 DML（数据操纵语言）的概念。学习创建表、插入数据、更新和删除数据，这些操作在书中都得到了细致的讲解，而且作者还特别强调了在实际操作中需要注意的一些陷阱和最佳实践。我特别喜欢书中关于索引的讲解，让我明白了为什么索引能够极大地提高查询效率，并且学会了如何根据实际情况来创建合适的索引。这本书的逻辑性很强，每一步都层层递进，让我能够逐步掌握 SQL 的精髓。

评分☆☆☆☆☆

这本书确实让我对 SQL 这个概念有了初步的认识。在翻阅的过程中，我尤其欣赏作者对于基础概念的解释，比如如何构建一个简单的 SELECT 语句，以及 WHERE 子句的强大之处，让我能够筛选出我需要的数据。书中还详细介绍了 JOIN 操作，这对我来说是理解不同表之间关系的关键。一开始，我以为 JOIN 是一个非常复杂的技术，但作者循序渐进的讲解，从 INNER JOIN 到 LEFT JOIN，再到 RIGHT JOIN 和 FULL OUTER JOIN，每一个都配有清晰的图示和易于理解的示例，让我茅塞顿开。我还学会了如何使用 GROUP BY 和 HAVING 子句对数据进行聚合和分组，这在实际工作中非常有用，能够快速统计和分析大量数据。书中的练习题也很贴合实际，让我能够动手实践，巩固所学知识。总的来说，这本书为我打开了 SQL 的大门，让我对数据库查询和操作有了更深入的理解，为我后续的学习打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值在于它提供了一种系统性的学习方法，让我能够从零开始，逐步构建起对 SQL 的完整认知。作者非常注重理论与实践的结合，在讲解每一个概念之后，都会立即给出相应的代码示例，并且通常还会附带一个练习题，让我能够立刻动手尝试。我尤其欣赏书中关于视图 (VIEW) 和存储过程 (STORED PROCEDURE) 的讲解。视图让我明白了如何将复杂的查询封装起来，方便重复使用，而存储过程则让我看到了如何通过预编译的代码来提高数据库的执行效率和安全性。书中还涉及了一些性能优化的技巧，比如如何避免全表扫描，以及如何选择合适的数据类型，这些对于实际项目开发非常有指导意义。总的来说，这本书为我提供了一个非常全面的 SQL 学习路径，让我不仅学会了如何使用 SQL，更重要的是理解了 SQL 背后的原理和最佳实践。