金融数据库系统实训 中国高等学校信息管理与信息系统专业规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

内容简介

　　张高煜主编的《金融数据库系统实训(中国高等学校信息管理与信息系统专业规划教材)》针对数据库自动化设计、金融数据库管理、金融数据库信息可视化、金融数据库信息建模与预测、第三方支付数据库系统设计的重要知识点，精心设计了11章的实训内容，具有较强的可操作性和针对性，并且对实验环境要求不高。通过实训，能够加深读者对理论知识的理解，有助于读者掌握金融数据库应用方法和应用技能，引导读者应用所学知识，达到学以致用的目的。
　　本书可作为高等院校理工类专业“数据库实训”课程的配套实验和实训教材。实训的覆盖范围和难度达到和超过了数据库工程师所需要掌握的标准，所以也很适合作为数据库培训用书。

目录

第1章 数据库自动化设计技术
实训一 PowerDesigner环境介绍
实训二 建立概念资料模型
实训三 建立个体间的关系
实训四 模型检查
实训五 产生实体资料模型
实训六 利用PDM产生资料库
实训七 反向工程
第2章 VC开发数据库管理客户端
第3章 网络数据传输程序
第4章 C/S模式数据库通信
第5章 数据库实时数据可视化
第6章 金融数据建模与预测
第7章 MVC模式下网站数据库设计
实训一 添加控制器
实训二 修改HelloWorldController类
实训三 修改视图页和布局页并从控制器传递数据到视图
实训四 添加用于管理数据库中电影的类
实训五 创建一个新的MoviesCon-troller类
实训六 新建影片
实训七 查看为影片控制器生成的方法和视图
实训八 添加SearchIndex方法
第8章 第三方支付系统总体需求设计
实训一 系统用户角色分类
实训二 系统功能及分析
实训三 支付模型分析
实训四 支付系统交互分析
实训五 支付平台关键技术实现
实训六 对如何做支付模块的建议
第9章 C/S模式的第三方支付平台模型设计
实训一 配置Eclipse编译器软件及JDK环境
实训二 数据库MySQL的安装与配置
实训三 第三方支付系统的设计与搭建
实训四 第三方支付平台与数据库的连接
第10章 基于B/S模式的第三方支付平台
实训一 Dreamweaver网页设计软件的安装与配置
实训二 PHP环境的安装与配置
实训三 实现与MySQL数据库的连接
实训四 B/S模式下模拟第三方支付平台的构建
第11章 Oracle数据库管理实训
实训一 安装Oracle软件并构建数据库
实训二 Oracle Enterprise Manager入门
实训三 配置网络环境
实训四 管理Oracle例程
实训五 管理数据库存储结构
实训六 管理用户和安全性
实训七 管理模式对象
实训八 执行备份和恢复
实训九 监控和调整数据库
附录A 手机专卖场管理

前言/序言

金融数据库系统实训 中国高等学校信息管理与信息系统专业规划教材

《数字金融基石：构建高效、安全、智能的金融数据库系统》 书籍简介 在数字经济浪潮汹涌而至的今天，金融行业正经历着前所未有的深刻变革。数据已成为驱动金融创新的核心引擎，而支撑这一切的，正是强大、可靠的金融数据库系统。本书《数字金融基石：构建高效、安全、智能的金融数据库系统》旨在为读者提供一个系统、深入的学习平台，全面解析现代金融数据库系统的设计、开发、管理与应用。本书不仅关注理论知识的传授，更强调实践能力的培养，力求帮助读者掌握构建和维护高效、安全、智能的金融数据基础设施的关键技能，从而在新时代的金融科技浪潮中立于不败之地。 第一部分：金融数据库系统的理论基石 本部分将为读者打下坚实的理论基础，理解金融数据库系统在整个金融科技生态中的定位与重要性。 第一章：金融科技浪潮下的数据挑战与机遇 1.1 数字经济的崛起与金融业的转型： 深入分析大数据、云计算、人工智能、区块链等新兴技术如何重塑金融服务业态，从传统的交易模式、风控体系到客户服务，都发生了翻天覆地的变化。阐述数据作为“新石油”在金融领域的价值与意义。 1.2 金融数据特点与复杂性： 详细剖析金融数据的独特性，包括其高敏感性、交易的实时性、数据的海量性、跨领域性（如客户、交易、风险、合规等）、以及数据的异构性（结构化、半结构化、非结构化数据并存）。分析这些特点给数据管理带来的挑战。 1.3 金融数据库系统的核心作用： 阐释金融数据库系统在支持金融业务、数据分析、风险管理、合规监管、客户服务等方面的关键作用。强调一个健壮的数据库系统是金融机构数字化转型的“数字基石”。 1.4 本书学习目标与价值： 明确本书的预期学习成果，包括但不限于掌握数据库设计原理、SQL高级应用、数据建模、事务管理、并发控制、安全防护、性能优化、以及了解时下流行的数据库技术趋势。 第二章：关系型数据库原理与金融应用 2.1 关系模型理论回顾： 简要回顾关系模型的概念，包括实体、属性、关系、元组、码、范式等，为理解更复杂的金融数据结构打下基础。 2.2 SQL语言深度解析： 2.2.1 DDL (数据定义语言)： 详细讲解 `CREATE`, `ALTER`, `DROP` 等语句在创建和管理金融数据库表结构（如账户表、交易表、客户表、风险因子表）中的应用。重点关注数据类型选择、约束（主键、外键、唯一、检查）的设计，以确保数据一致性和完整性。 2.2.2 DML (数据操纵语言)： 深入讲解 `SELECT`, `INSERT`, `UPDATE`, `DELETE` 等语句在处理金融交易数据、客户信息、报表生成等场景的复杂应用。例如，如何通过 `JOIN` 查询关联不同表（如客户信息与账户信息），如何使用子查询进行复杂的数据筛选，以及如何高效地更新大量交易记录。 2.2.3 DCL (数据控制语言) 与 TCL (事务控制语言)： 讲解 `GRANT`, `REVOKE` 在数据库权限管理中的作用，确保不同角色的用户（如交易员、风控分析师、数据科学家）只能访问其所需的数据。重点阐述 `COMMIT`, `ROLLBACK`, `SAVEPOINT` 在金融交易中的关键性，保证数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID特性）。 2.3 数据库设计与范式理论： 2.3.1 数据库设计的生命周期： 介绍从需求分析、概念设计、逻辑设计到物理设计的完整流程。 2.3.2 范式理论及其在金融数据建模中的应用： 详细讲解第一范式到第三范式的原则，并通过具体的金融场景（如设计一个客户账户信息表，一个交易流水表）来演示如何进行数据库反范式设计，以权衡数据冗余和查询性能。例如，在交易报表中，可能需要适当的冗余以提高查询效率。 2.4 索引、视图与存储过程： 2.4.1 索引的原理与策略： 深入分析B-tree索引、哈希索引等原理，以及在金融数据查询中的优化技巧，如为交易流水表创建复合索引以加速按日期和交易类型查询。 2.4.2 视图的应用： 讲解视图如何简化复杂查询，隐藏底层表结构，以及在数据安全和权限控制中的作用。例如，创建只展示部分客户信息的视图供客服使用。 2.4.3 存储过程与函数： 介绍存储过程在封装常用金融业务逻辑（如转账、清算）中的优势，提高执行效率并保证业务逻辑的一致性。 第三章：非关系型数据库（NoSQL）与金融数据场景 3.1 NoSQL数据库的兴起与分类： 介绍NoSQL数据库的出现背景，以及键值存储、文档存储、列族存储、图数据库等主要类型。 3.2 键值存储在金融场景的应用： 讨论Redis、Memcached等在缓存交易数据、会话信息、用户配置等场景的性能优势。 3.3 文档数据库在金融场景的应用： 讲解MongoDB等在存储非结构化或半结构化金融数据（如客户画像、日志、社交媒体信息）的灵活性，以及如何处理复杂的数据嵌套结构。 3.4 列族数据库在金融场景的应用： 介绍HBase等在存储海量交易记录、时间序列数据（如股票价格、高频交易数据）的优势，及其对写入和读取性能的优化。 3.5 图数据库在金融场景的应用： 重点阐述Neo4j等图数据库在风险分析（如欺诈检测、反洗钱）、社交网络分析、关联推荐等领域的强大能力，通过节点和边来表示实体及其关系。 3.6 关系型与NoSQL数据库的融合： 探讨在实际金融系统中，如何根据不同的业务需求，结合使用关系型数据库和NoSQL数据库，形成混合数据架构，发挥各自优势。 第二部分：金融数据库系统的设计与开发实践 本部分将带领读者走进实际的金融数据库系统设计与开发过程，掌握关键的技术与方法。 第四章：金融数据建模与设计 4.1 金融业务流程分析与数据需求识别： 4.1.1 核心金融业务模型： 深入分析典型的金融业务模型，如银行账户管理、证券交易、支付清算、信贷审批、保险理赔等，识别其中涉及的关键实体和关系。 4.1.2 数据需求分析： 如何从业务需求出发，提炼出数据库需要存储的数据项，并确定数据的粒度、格式、准确性要求。 4.2 数据库逻辑设计： 4.2.1 ER模型（实体-关系模型）的应用： 学习使用ER模型来抽象和描述金融数据结构，绘制清晰的实体关系图。 4.2.2 关系模式的转换： 将ER模型转化为关系型数据库的表结构，包括定义表名、字段名、数据类型、主键、外键等。 4.2.3 复杂金融数据结构的建模： 重点讲解如何设计复杂的金融数据模型，如多层次的账户体系、嵌套的持仓信息、多维度的交易流水、复杂的风险敞口等。 4.3 数据库物理设计： 4.3.1 数据存储结构选择： 根据数据访问模式和业务需求，选择合适的数据存储方式，如堆表、索引组织表等。 4.3.2 分区策略： 讲解如何对海量金融数据进行分区（如按日期、按机构、按产品），以提高查询性能和管理效率。 4.3.3 数据编码与压缩： 探讨如何在存储层面进行数据编码和压缩，以减少存储空间和 I/O 负担，例如，对某些数值型字段使用特定的编码方式。 4.4 数据质量管理与元数据管理： 4.4.1 数据清洗与验证： 介绍在数据录入和导入过程中，如何进行数据清洗和验证，以消除错误、不一致的数据。 4.4.2 元数据管理的重要性： 强调元数据（数据的数据）在理解、使用、管理金融数据中的作用，包括数据字典、数据谱系等。 第五章：数据库事务与并发控制 5.1 事务的ACID特性在金融业务中的体现： 5.1.1 原子性（Atomicity）： 以银行转账为例，说明整个交易要么全部完成，要么全部回滚，保证资金的准确性。 5.1.2 一致性（Consistency）： 解释事务开始前和结束后，数据库的状态必须满足所有业务规则（如账户余额不能为负）。 5.1.3 隔离性（Isolation）： 详细讲解不同隔离级别（Read Uncommitted, Read Committed, Repeatable Read, Serializable）及其对金融交易并发处理的影响，如幻读、不可重复读、脏读的规避。 5.1.4 持久性（Durability）： 阐述事务一旦提交，其结果必须永久保存在数据库中，即使系统发生故障。 5.2 并发控制机制： 5.2.1 锁机制（Locking）： 讲解共享锁、排他锁、行锁、表锁等，以及它们在防止数据冲突中的作用。 5.2.2 多版本并发控制（MVCC）： 介绍MVCC如何在不使用大量锁的情况下，提高系统的并发性能，适用于高并发的金融交易场景。 5.2.3 死锁的检测与预防： 分析金融交易中可能出现的死锁场景，以及相应的检测和解除策略。 5.3 数据库恢复机制： 5.3.1 日志文件的作用： 讲解重做日志（redo log）和回滚日志（undo log）在数据库恢复中的关键作用。 5.3.2 崩溃恢复与介质恢复： 阐述数据库在发生故障后，如何利用日志文件进行数据恢复，保证数据的完整性。 第六章：金融数据库安全策略与实践 6.1 数据安全风险分析： 6.1.1 内部威胁与外部攻击： 分析数据泄露、非法访问、数据篡改、拒绝服务攻击等常见安全威胁。 6.1.2 合规性要求： 强调金融行业对数据安全和隐私保护的严格要求，如GDPR、PCI DSS等。 6.2 访问控制与身份认证： 6.2.1 用户权限管理： 讲解基于角色的访问控制（RBAC）模型，为不同用户分配最小化权限。 6.2.2 强的身份认证机制： 探讨密码策略、多因素认证（MFA）等方式，确保用户身份的合法性。 6.3 数据加密技术： 6.3.1 传输中加密（TLS/SSL）： 保护客户端与数据库之间的数据传输安全。 6.3.2 静态数据加密（AES、RSA）： 对存储在数据库中的敏感数据（如客户身份信息、卡号）进行加密，确保即使数据库文件被窃取，数据也无法被轻易读取。 6.3.3 动态数据脱敏： 在数据开发、测试、分析等环节，对敏感数据进行脱敏处理，保护隐私。 6.4 安全审计与监控： 6.4.1 数据库审计日志： 记录所有数据库操作，用于事后追踪和分析。 6.4.2 入侵检测与威胁预警： 部署安全监控系统，实时检测异常行为并发出预警。 6.5 漏洞扫描与安全加固： 定期进行数据库安全漏洞扫描，并及时更新补丁，加固系统配置。 第三部分：金融数据库系统的性能优化与维护 本部分将聚焦于如何提升金融数据库系统的运行效率，保障其稳定性和可用性。 第七章：数据库性能调优 7.1 性能瓶颈识别与分析： 7.1.1 性能监控指标： 讲解CPU、内存、磁盘I/O、网络、SQL执行计划等关键性能指标的含义与监控方法。 7.1.2 慢查询分析： 如何找出执行效率低下的SQL语句，并分析其原因。 7.2 SQL语句优化： 7.2.1 查询重写： 优化SQL语句的逻辑，避免全表扫描，使用合适的JOIN方式，减少不必要的计算。 7.2.2 索引优化： 根据查询需求，创建、修改或删除索引，确保索引的有效性。 7.2.3 避免常见SQL陷阱： 如在WHERE子句中使用函数，使用 `SELECT `，过度使用 `OR` 等。 7.3 数据库参数调优： 7.3.1 内存缓冲区设置： 优化如 `Buffer Pool Size` (MySQL/InnoDB), `Shared Buffers` (PostgreSQL) 等参数，提高数据访问速度。 7.3.2 并发连接数设置： 合理设置最大连接数，避免资源耗尽。 7.3.3 磁盘I/O优化： 调整I/O相关参数，如RAID配置、文件系统选择等。 7.4 架构优化： 7.4.1 读写分离： 通过部署读写分离的数据库集群，将读操作分散到从库，提高主库的写入性能。 7.4.2 分库分表： 当单个数据库或单张表的数据量过大时，通过分库分表技术，将数据分散到多个数据库或表中，提高整体处理能力。 7.4.3 缓存策略： 引入Redis、Memcached等缓存层，减少对数据库的直接访问。 第八章：数据库高可用与灾难恢复 8.1 高可用（HA）方案： 8.1.1 主从复制： 讲解MySQL、PostgreSQL等数据库的主从复制原理，实现数据的冗余备份和读写分离。 8.1.2 集群方案： 介绍如Galera Cluster（MySQL）、Patroni（PostgreSQL）等数据库集群技术，实现数据的同步复制和自动故障转移。 8.1.3 共享存储与负载均衡： 讲解如何结合共享存储和负载均衡器，实现数据库的高可用访问。 8.2 灾难恢复（DR）策略： 8.2.1 备份策略： 制定完整备份、增量备份、差异备份等多种备份方案，确保数据可恢复。 8.2.2 异地容灾： 讲解如何通过数据同步或远程备份，在发生自然灾害或区域性故障时，能够快速恢复业务。 8.2.3 恢复演练： 定期进行灾难恢复演练，验证恢复流程的有效性，确保在真正发生灾难时能够迅速响应。 8.3 数据库监控与告警： 8.3.1 实时监控： 部署专业的数据库监控系统，实时监测数据库的健康状态、性能指标、资源使用情况。 8.3.2 告警机制： 设置关键指标的告警阈值，当出现异常时，及时通知运维人员进行处理。 第九章：金融数据库新技术趋势与实践 9.1 云原生数据库： 探讨云厂商提供的托管数据库服务（如AWS RDS, Azure SQL Database, Google Cloud SQL），以及云原生数据库（如TiDB, CockroachDB）在弹性伸缩、高可用、成本效益方面的优势。 9.2 数据仓库与数据湖： 讲解数据仓库在存储和分析企业级结构化数据方面的应用，以及数据湖在存储和处理海量、多样化数据（包括非结构化数据）的优势，以及在金融领域的应用，如客户分析、风险建模。 9.3 流式数据处理与实时分析： 介绍Kafka, Flink, Spark Streaming等技术在处理金融实时交易数据、欺诈检测、市场行情分析中的应用，实现秒级甚至亚秒级的数据响应。 9.4 数据库与人工智能/机器学习的结合： 探讨如何将机器学习模型嵌入到数据库中进行预测分析，或者利用数据库存储和管理机器学习模型及训练数据。 9.5 区块链与分布式账本技术在金融数据库中的潜在应用： 探讨区块链技术在提高交易透明度、数据可信度、以及构建去中心化金融应用数据库方面的可能性。 结语 《数字金融基石：构建高效、安全、智能的金融数据库系统》为读者提供了一条从理论到实践的全面学习路径。通过对本书的学习，您将能够深刻理解金融数据库系统的核心原理，掌握其设计、开发、管理与优化的关键技术，并能应对数字金融时代带来的种种挑战。希望本书能成为您在金融科技领域探索与创新的坚实后盾，助力您构建更加强大、智能的金融数据基础设施。