SQL必知必會 第4版 SQL從入門到精通基礎教程書籍 SQL基礎教程 SQL數據庫技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115313980

商品編碼：14063663566

書名：	SQL必知必會(第4版)
圖書定價：	29元
圖書作者：	(美)福達(Forta,B.)
齣版社：	人民郵電齣版社
齣版日期：	2013/5/1 0:00:00
ISBN號：	9787115313980
開本：	32開
頁數：	239
版次：	4-1

作者簡介

Ben Forta ，Adobe，公司開發者關係部總監，世界知名的技術作傢，在計算機産品開發、支持、培訓和營銷等方麵擁有20多年的豐富經驗。多年來，他撰寫瞭SQL、MySQL、正則錶達式、JSP、WAP和Windows開發等方麵的十多部技術圖書，其中不少已被翻譯為多種語言在世界各地齣版發行並成為暢銷經典。讀者可以通過他的個人網站forta.com瞭解更多信息。

內容簡介

SQL 是使用*廣泛的數據庫語言，幾乎所有重要的DBMS 都支持SQL。《SQL必知必會(第4版)》由淺入深地講解瞭SQL 的基本概念和語法，涉及數據的排序、過濾和分組，以及錶、視圖、聯結、子查詢、遊標、存儲過程和觸發器等內容，實例豐富，便於查閱。新版增加瞭針對Apache Open Office Base、MariaDB、SQlite 等DBMS 的描述，並根據*新版本的Oracle、SQL Server、MySQL 和Postgre SQL 更新瞭相關示例。 《SQL必知必會(第4版)》適閤SQL 初學者，也可供廣大開發及管理人員參考。

目錄

《SQL必知必會(第4版)》 第1課 瞭解SQL 1 1.1 數據庫基礎 1 1.2 什麼是SQL 6 1.3 動手實踐 7 1.4 小結 8 第2課 檢索數據 9 2.1 SELECT語句 9 2.2 檢索單個列 10 2.3 檢索多個列 12 2.4 檢索所有列 13 2.5 檢索不同的值 14 2.6 限製結果 15 2.7 使用注釋 18 2.8 小結 20 第3課 排序檢索數據 21 3.1 排序數據 21 3.2 按多個列排序 23 3.3 按列位置排序 24 3.4 指定排序方嚮 25 3.5 小結 28 第4課 過濾數據 29 4.1 使用WHERE子句 29 4.2 WHERE子句操作符 31 4.3 小結 36 第5課 高級數據過濾 37 5.1 組閤WHERE子句 37 5.2 IN操作符 41 5.3 NOT操作符 43 5.4 小結 45 第6課 用通配符進行過濾 46 6.1 LIKE操作符 46 6.2 使用通配符的技巧 53 6.3 小結 53 第7課 創建計算字段 54 7.1 計算字段 54 7.2 拼接字段 55 7.3 執行算術計算 61 7.4 小結 63 第8課 使用數據處理函數 64 8.1 函數 64 8.2 使用函數 65 8.3 小結 73 第9課 匯總數據 74 9.1 聚集函數 74 9.2 聚集不同值 81 9.3 組閤聚集函數 83 9.4 小結 83 第10課 分組數據 84 10.1 數據分組 84 10.2 創建分組 85 10.3 過濾分組 87 10.4 分組和排序 90 10.5 SELECT子句順序 92 10.6 小結 92 第11課 使用子查詢 93 11.1 子查詢 93 11.2 利用子查詢進行過濾 93 11.3 作為計算字段使用子查詢 98 11.4 小結 100 第12課 聯結錶 101 12.1 聯結 101 12.2 創建聯結 104 12.3 小結 111 第13課 創建高級聯結 112 13.1 使用錶彆名 112 13.2 使用不同類型的聯結 113 13.3 使用帶聚集函數的聯結 119 13.4 使用聯結和聯結條件 121 13.5 小結 121 第14課 組閤查詢 122 14.1 組閤查詢 122 14.2 創建組閤查詢 123 14.3 小結 129 第15課 插入數據 130 15.1 數據插入 130 15.2 從一個錶復製到另一個錶 137 15.3 小結 138 第16課 更新和刪除數據 139 16.1 更新數據 139 16.2 刪除數據 141 16.3 更新和刪除的指導原則 143 16.4 小結 144 第17課 創建和操縱錶 145 17.1 創建錶 145 17.2 更新錶 150 17.3 刪除錶 153 17.4 重命名錶 153 17.5 小結 154 第18課 使用視圖 155 18.1 視圖 155 18.2 創建視圖 158 18.3 小結 165 第19課 使用存儲過程 166 19.1 存儲過程 166 19.2 為什麼要使用存儲過程 167 19.3 執行存儲過程 169 19.4 創建存儲過程 170 19.5 小結 174 第20課 管理事務處理 175 20.1 事務處理 175 20.2 控製事務處理 177 20.3 小結 182 第21課 使用遊標 183 21.1 遊標 183 21.2 使用遊標 184 21.3 小結 189 第22課 高級SQL特性 190 22.1 約束 190 22.2 索引 197 22.3 觸發器 199 22.4 數據庫安全 201 22.5 小結 202 附錄A 樣例錶腳本 203 附錄B 流行的應用程序 210 附錄C SQL語句的語法 223 附錄D SQL數據類型 228 附錄E SQL保留字 234 常用SQL語句速查 238 索引 240

編輯推薦

SQL經典暢銷書，內容豐富，簡潔實用 麻省理工學院、伊利諾伊大學等眾多大學的參考教材

定價

探索數據世界的奧秘：一本現代數據分析師的實用指南 在這信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、洞察趨勢、重塑未來的核心要素。無論是初入職場的分析新手，還是尋求突破的業務專傢，掌握一套行之有效的數據分析工具和方法，是提升個人競爭力、實現職業目標的關鍵。本書並非一本傳統意義上的數據庫技術手冊，而是旨在為你打開一扇通往數據洞察之門，讓你從海量信息中提煉有價值的知識，用數據說話，用數據決策。 本書將帶你踏上一段引人入勝的數據探索之旅，從理解數據的本質齣發，逐步掌握現代數據分析的必備技能。我們不會糾纏於陳舊的語法細節，而是聚焦於如何將數據轉化為 actionable insights（可執行的見解）。你將學會如何清晰地定義問題，如何選擇最閤適的數據來源，以及如何運用一係列統計學和可視化技術來揭示數據背後隱藏的模式和規律。 第一部分：數據思維的構建與問題定義 在開始任何數據分析之前，至關重要的是建立正確的數據思維模式。我們將深入探討“數據思維”的核心理念，理解數據不僅僅是冰冷的數字，更是反映現實世界現象的載體。你將學會如何從業務需求齣發，將模糊的業務問題轉化為清晰、可量化、可分析的數據問題。例如，如果一傢電商公司希望提升銷售額，那麼“如何提升銷售額”這個寬泛的問題，需要被分解為“哪些用戶群體購買力最強？”、“哪些産品組閤最受歡迎？”、“哪些營銷活動對銷售增長影響最大？”等具體可分析的子問題。本書將提供一係列實用的框架和技巧，幫助你係統性地進行問題分解和假設提齣，確保你的分析方嚮準確，目標明確。 你將學習如何進行有效的需求溝通，理解不同業務部門的需求，並將其轉化為數據分析的語言。這包括學習如何與産品經理、市場營銷人員、運營團隊等進行溝通，準確把握他們的痛點和期望，從而設計齣更有針對性、更能解決實際問題的分析方案。我們還將討論如何進行初步的數據探索性分析（EDA），初步瞭解數據的概貌、分布、缺失值情況等，為後續的深入分析打下基礎。 第二部分：數據獲取、清洗與預處理：夯實分析基石 再精妙的分析方法，也離不開高質量的數據。本部分將專注於數據獲取、清洗和預處理這一至關重要的環節。你將瞭解各種常見的數據來源，包括數據庫、API、日誌文件、第三方數據服務等，並學習如何根據分析需求，高效地從這些來源抽取所需數據。 數據清洗是數據分析中最耗時但也最關鍵的一步。你將掌握識彆和處理數據錯誤、缺失值、異常值、重復值等問題的實用技術。例如，對於缺失值，我們會探討多種處理策略，如刪除、填充（均值、中位數、眾數、模型預測等），並分析不同策略的優劣和適用場景。對於異常值，你將學習如何識彆它們（如使用箱綫圖、Z-score等方法），並根據具體情況決定是保留、刪除還是進行轉換。 數據預處理還包括數據轉換和特徵工程。你將學習如何進行數據類型轉換、數值歸一化、類彆編碼（如獨熱編碼、標簽編碼）、文本特徵提取等操作。例如，在處理用戶評論數據時，你將學習如何將文本轉化為機器學習模型可以理解的數值特徵，如 TF-IDF、詞嚮量等。我們將強調“Garbage in, garbage out”（垃圾進，垃圾齣）的原則，深刻理解高質量數據對於分析結果準確性的決定性作用。 第三部分：探索性數據分析（EDA）與可視化：揭示數據之美 一旦數據準備就緒，探索性數據分析（EDA）便成為揭示數據內在規律的關鍵。本部分將引導你掌握一係列EDA的技術和方法，通過可視化工具，讓數據“說話”。你將學習如何使用各種圖錶來理解數據的分布、關係和趨勢。 單變量分析： 掌握如何使用直方圖、密度圖、箱綫圖等來理解單個變量的分布特徵，識彆偏態、峰態等。 雙變量分析： 學習如何使用散點圖、摺綫圖、條形圖等來探究兩個變量之間的關係，識彆正相關、負相關、綫性關係、非綫性關係等。 多變量分析： 探索如何使用熱力圖、分組圖、平行坐標圖等來觀察多個變量之間的復雜關係，發現潛在的交互作用。 我們將深入介紹各種可視化庫和工具，教你如何創建清晰、美觀且信息豐富的圖錶。本書不會局限於單一的工具，而是會介紹業界主流的可視化技術，讓你能夠靈活運用。例如，你將學習如何使用 Python 的 Matplotlib 和 Seaborn 庫來創建靜態圖錶，以及如何使用 Plotly 或 Bokeh 來製作交互式可視化，讓你的受眾能夠自由探索數據。 第四部分：統計學基礎與推斷性分析：從樣本到總體 要做齣可靠的結論，離不開紮實的統計學基礎。本部分將為你梳理現代數據分析中最重要的統計學概念，並教會你如何將這些概念應用於實際分析。 描述性統計： 復習均值、中位數、眾數、標準差、方差、百分位數等基本統計量，並理解它們在描述數據時的作用。 概率論基礎： 簡要介紹概率的基本概念、概率分布（如正態分布、二項分布），以及它們在理解數據不確定性中的重要性。 假設檢驗： 學習如何進行假設檢驗，例如 t 檢驗、卡方檢驗等，來判斷觀察到的數據差異是否具有統計學意義，從而做齣基於證據的決策。 相關性與迴歸分析： 深入理解相關性分析如何衡量變量之間的關聯強度，並掌握簡單綫性迴歸和多元迴歸的基本原理，用模型來預測變量之間的關係。 本書將強調統計學在避免誤導性結論中的作用，讓你理解“相關不等於因果”的道理，並學會如何設計實驗或分析方法來更接近於推斷因果關係。 第五部分：麵嚮業務的應用：數據分析驅動增長 理論知識最終要迴歸到解決實際業務問題。本部分將通過一係列真實世界的案例，展示數據分析如何在各個業務領域創造價值。 用戶行為分析： 學習如何分析用戶注冊、活躍、留存、流失等行為數據，從而優化産品設計、提升用戶體驗，降低用戶流失率。 市場營銷分析： 掌握如何評估營銷活動的效果（如 A/B 測試），分析廣告投放 ROI，進行用戶分群與精準營銷，提升營銷轉化率。 銷售預測與優化： 學習如何構建銷售預測模型，分析影響銷售的關鍵因素，優化庫存管理、定價策略，提升銷售業績。 産品推薦係統基礎： 瞭解推薦係統的工作原理，如何基於用戶行為和商品特徵進行個性化推薦，提升用戶滿意度和平颱銷售額。 我們還將探討如何將數據分析結果有效地傳達給非技術背景的決策者。這包括如何撰寫清晰的數據報告，如何製作具有說服力的演示文稿，以及如何用故事化的方式講述數據背後的洞察。 第六部分：進階主題與未來展望 在掌握瞭數據分析的基礎之後，本書還將為你指引進一步探索的方嚮。你將瞭解到更高級的數據分析技術，如： 時間序列分析： 掌握分析具有時間順序的數據，如股票價格、銷售額趨勢等，並進行未來預測。 聚類分析： 學習如何將數據進行分組，發現隱藏的客戶群體、産品類彆等。 關聯規則挖掘： 瞭解如何發現數據項之間的關聯性，例如“購買瞭 A 的用戶也經常購買 B”。 機器學習入門： 簡要介紹機器學習的基本概念，如監督學習、無監督學習，以及它們在數據分析中的應用前景。 本書還將關注數據分析領域的最新發展趨勢，包括大數據技術、人工智能、商業智能（BI）工具的應用等，幫助你保持知識的更新，為未來的職業發展做好準備。 學習本書，你將獲得： 一套係統的數據分析思維框架： 從理解問題到提齣假設，再到分析驗證，形成完整的分析流程。 實用的數據處理和清洗技巧： 能夠高效地處理各種質量的數據，為分析打下堅實基礎。 洞察數據的可視化能力： 能夠通過圖錶清晰地錶達數據洞察，讓數據“開口說話”。 紮實的統計學基礎： 能夠運用統計學工具進行嚴謹的數據推斷，做齣更可靠的決策。 解決實際業務問題的能力： 能夠將數據分析應用於市場、銷售、産品等各個領域，創造實際價值。 麵嚮未來的學習路徑： 瞭解數據科學領域的前沿技術和發展方嚮。 本書適閤所有希望利用數據提升工作效率、做齣更明智決策的專業人士，無論你是産品經理、市場營銷人員、業務分析師、運營專員，還是希望轉行進入數據領域的新手。我們相信，通過本書的學習，你將能夠自信地駕馭數據，在數字時代乘風破浪，解鎖更廣闊的職業發展前景。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值在於它提供瞭一種係統性的學習方法，讓我能夠從零開始，逐步構建起對 SQL 的完整認知。作者非常注重理論與實踐的結閤，在講解每一個概念之後，都會立即給齣相應的代碼示例，並且通常還會附帶一個練習題，讓我能夠立刻動手嘗試。我尤其欣賞書中關於視圖 (VIEW) 和存儲過程 (STORED PROCEDURE) 的講解。視圖讓我明白瞭如何將復雜的查詢封裝起來，方便重復使用，而存儲過程則讓我看到瞭如何通過預編譯的代碼來提高數據庫的執行效率和安全性。書中還涉及瞭一些性能優化的技巧，比如如何避免全錶掃描，以及如何選擇閤適的數據類型，這些對於實際項目開發非常有指導意義。總的來說，這本書為我提供瞭一個非常全麵的 SQL 學習路徑，讓我不僅學會瞭如何使用 SQL，更重要的是理解瞭 SQL 背後的原理和最佳實踐。

評分☆☆☆☆☆

作為一名非技術背景的讀者，我曾經覺得 SQL 離我非常遙遠，直到我偶然翻到瞭這本書。作者的寫作風格非常“接地氣”，他用非常生活化的例子來解釋 SQL 的概念，比如用“購物車”來比喻錶，“商品”來比喻行，讓我一下子就明白瞭數據的基本結構。這本書最吸引我的地方在於，它循序漸進，從最簡單的查詢語句開始，逐步引導我學習如何篩選、排序、連接和聚閤數據。我特彆喜歡書中關於數據類型和約束的講解，讓我明白瞭如何保證數據的準確性和一緻性。而且，作者還詳細介紹瞭 SQL 中的事務處理，這對於理解數據庫的並發控製和數據安全至關重要。雖然我還沒有完全掌握所有的內容，但這本書已經成功地讓我對 SQL 産生瞭濃厚的興趣，並且給瞭我繼續深入學習下去的信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容對於想要深入理解 SQL 的讀者來說，絕對是一筆寶貴的財富。它並沒有停留在錶麵的語法教學，而是深入探討瞭 SQL 查詢的底層邏輯和執行原理。我印象最深刻的是關於子查詢和通用錶錶達式 (CTE) 的部分。作者通過多個精心設計的案例，展示瞭如何利用子查詢來解決一些復雜的數據提取問題，並且清楚地說明瞭子查詢的優缺點。而 CTE 的引入，更是讓我看到瞭如何通過模塊化和可讀性更強的方式來構建復雜的查詢，這對於維護和理解大型 SQL 腳本非常有幫助。書中還涉及瞭窗口函數的概念，這對於進行復雜的分析型查詢至關重要。通過窗口函數，我學會瞭如何計算移動平均值、排名以及其他在分組基礎上進行的操作，這在數據分析領域是不可或缺的技能。總而言之，這本書的深度和廣度都令人稱贊，它不僅僅是一本入門教程，更是一本能夠幫助讀者提升 SQL 技能的進階指南。

評分☆☆☆☆☆

這本書確實讓我對 SQL 這個概念有瞭初步的認識。在翻閱的過程中，我尤其欣賞作者對於基礎概念的解釋，比如如何構建一個簡單的 SELECT 語句，以及 WHERE 子句的強大之處，讓我能夠篩選齣我需要的數據。書中還詳細介紹瞭 JOIN 操作，這對我來說是理解不同錶之間關係的關鍵。一開始，我以為 JOIN 是一個非常復雜的技術，但作者循序漸進的講解，從 INNER JOIN 到 LEFT JOIN，再到 RIGHT JOIN 和 FULL OUTER JOIN，每一個都配有清晰的圖示和易於理解的示例，讓我茅塞頓開。我還學會瞭如何使用 GROUP BY 和 HAVING 子句對數據進行聚閤和分組，這在實際工作中非常有用，能夠快速統計和分析大量數據。書中的練習題也很貼閤實際，讓我能夠動手實踐，鞏固所學知識。總的來說，這本書為我打開瞭 SQL 的大門，讓我對數據庫查詢和操作有瞭更深入的理解，為我後續的學習打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我一直對數據庫領域有點畏懼，總覺得充滿瞭各種晦澀難懂的術語和復雜的邏輯。直到我讀瞭這本書，這種感覺纔有所改觀。作者的語言風格非常親切，就像一位經驗豐富的朋友在循循善誘。他沒有一上來就拋齣大量的技術細節，而是從最基本的數據存儲原理講起，讓我明白瞭數據庫是如何組織和管理信息的。然後，他自然而然地引入瞭 SQL 語言，並用非常直觀的方式解釋瞭 DDL（數據定義語言）和 DML（數據操縱語言）的概念。學習創建錶、插入數據、更新和刪除數據，這些操作在書中都得到瞭細緻的講解，而且作者還特彆強調瞭在實際操作中需要注意的一些陷阱和最佳實踐。我特彆喜歡書中關於索引的講解，讓我明白瞭為什麼索引能夠極大地提高查詢效率，並且學會瞭如何根據實際情況來創建閤適的索引。這本書的邏輯性很強，每一步都層層遞進，讓我能夠逐步掌握 SQL 的精髓。