金融數據庫係統實訓 中國高等學校信息管理與信息係統專業規劃教材 下載 mobi epub pdf 電子書 在線閱讀 2026

內容簡介

　　張高煜主編的《金融數據庫係統實訓(中國高等學校信息管理與信息係統專業規劃教材)》針對數據庫自動化設計、金融數據庫管理、金融數據庫信息可視化、金融數據庫信息建模與預測、第三方支付數據庫係統設計的重要知識點，精心設計瞭11章的實訓內容，具有較強的可操作性和針對性，並且對實驗環境要求不高。通過實訓，能夠加深讀者對理論知識的理解，有助於讀者掌握金融數據庫應用方法和應用技能，引導讀者應用所學知識，達到學以緻用的目的。
　　本書可作為高等院校理工類專業“數據庫實訓”課程的配套實驗和實訓教材。實訓的覆蓋範圍和難度達到和超過瞭數據庫工程師所需要掌握的標準，所以也很適閤作為數據庫培訓用書。

目錄

第1章 數據庫自動化設計技術
實訓一 PowerDesigner環境介紹
實訓二 建立概念資料模型
實訓三 建立個體間的關係
實訓四 模型檢查
實訓五 産生實體資料模型
實訓六 利用PDM産生資料庫
實訓七 反嚮工程
第2章 VC開發數據庫管理客戶端
第3章 網絡數據傳輸程序
第4章 C/S模式數據庫通信
第5章 數據庫實時數據可視化
第6章 金融數據建模與預測
第7章 MVC模式下網站數據庫設計
實訓一 添加控製器
實訓二 修改HelloWorldController類
實訓三 修改視圖頁和布局頁並從控製器傳遞數據到視圖
實訓四 添加用於管理數據庫中電影的類
實訓五 創建一個新的MoviesCon-troller類
實訓六 新建影片
實訓七 查看為影片控製器生成的方法和視圖
實訓八 添加SearchIndex方法
第8章 第三方支付係統總體需求設計
實訓一 係統用戶角色分類
實訓二 係統功能及分析
實訓三 支付模型分析
實訓四 支付係統交互分析
實訓五 支付平颱關鍵技術實現
實訓六 對如何做支付模塊的建議
第9章 C/S模式的第三方支付平颱模型設計
實訓一 配置Eclipse編譯器軟件及JDK環境
實訓二 數據庫MySQL的安裝與配置
實訓三 第三方支付係統的設計與搭建
實訓四 第三方支付平颱與數據庫的連接
第10章 基於B/S模式的第三方支付平颱
實訓一 Dreamweaver網頁設計軟件的安裝與配置
實訓二 PHP環境的安裝與配置
實訓三 實現與MySQL數據庫的連接
實訓四 B/S模式下模擬第三方支付平颱的構建
第11章 Oracle數據庫管理實訓
實訓一 安裝Oracle軟件並構建數據庫
實訓二 Oracle Enterprise Manager入門
實訓三 配置網絡環境
實訓四 管理Oracle例程
實訓五 管理數據庫存儲結構
實訓六 管理用戶和安全性
實訓七 管理模式對象
實訓八 執行備份和恢復
實訓九 監控和調整數據庫
附錄A 手機專賣場管理

前言/序言

金融數據庫係統實訓 中國高等學校信息管理與信息係統專業規劃教材

《數字金融基石：構建高效、安全、智能的金融數據庫係統》 書籍簡介 在數字經濟浪潮洶湧而至的今天，金融行業正經曆著前所未有的深刻變革。數據已成為驅動金融創新的核心引擎，而支撐這一切的，正是強大、可靠的金融數據庫係統。本書《數字金融基石：構建高效、安全、智能的金融數據庫係統》旨在為讀者提供一個係統、深入的學習平颱，全麵解析現代金融數據庫係統的設計、開發、管理與應用。本書不僅關注理論知識的傳授，更強調實踐能力的培養，力求幫助讀者掌握構建和維護高效、安全、智能的金融數據基礎設施的關鍵技能，從而在新時代的金融科技浪潮中立於不敗之地。 第一部分：金融數據庫係統的理論基石 本部分將為讀者打下堅實的理論基礎，理解金融數據庫係統在整個金融科技生態中的定位與重要性。 第一章：金融科技浪潮下的數據挑戰與機遇 1.1 數字經濟的崛起與金融業的轉型： 深入分析大數據、雲計算、人工智能、區塊鏈等新興技術如何重塑金融服務業態，從傳統的交易模式、風控體係到客戶服務，都發生瞭翻天覆地的變化。闡述數據作為“新石油”在金融領域的價值與意義。 1.2 金融數據特點與復雜性： 詳細剖析金融數據的獨特性，包括其高敏感性、交易的實時性、數據的海量性、跨領域性（如客戶、交易、風險、閤規等）、以及數據的異構性（結構化、半結構化、非結構化數據並存）。分析這些特點給數據管理帶來的挑戰。 1.3 金融數據庫係統的核心作用： 闡釋金融數據庫係統在支持金融業務、數據分析、風險管理、閤規監管、客戶服務等方麵的關鍵作用。強調一個健壯的數據庫係統是金融機構數字化轉型的“數字基石”。 1.4 本書學習目標與價值： 明確本書的預期學習成果，包括但不限於掌握數據庫設計原理、SQL高級應用、數據建模、事務管理、並發控製、安全防護、性能優化、以及瞭解時下流行的數據庫技術趨勢。 第二章：關係型數據庫原理與金融應用 2.1 關係模型理論迴顧： 簡要迴顧關係模型的概念，包括實體、屬性、關係、元組、碼、範式等，為理解更復雜的金融數據結構打下基礎。 2.2 SQL語言深度解析： 2.2.1 DDL (數據定義語言)： 詳細講解 `CREATE`, `ALTER`, `DROP` 等語句在創建和管理金融數據庫錶結構（如賬戶錶、交易錶、客戶錶、風險因子錶）中的應用。重點關注數據類型選擇、約束（主鍵、外鍵、唯一、檢查）的設計，以確保數據一緻性和完整性。 2.2.2 DML (數據操縱語言)： 深入講解 `SELECT`, `INSERT`, `UPDATE`, `DELETE` 等語句在處理金融交易數據、客戶信息、報錶生成等場景的復雜應用。例如，如何通過 `JOIN` 查詢關聯不同錶（如客戶信息與賬戶信息），如何使用子查詢進行復雜的數據篩選，以及如何高效地更新大量交易記錄。 2.2.3 DCL (數據控製語言) 與 TCL (事務控製語言)： 講解 `GRANT`, `REVOKE` 在數據庫權限管理中的作用，確保不同角色的用戶（如交易員、風控分析師、數據科學傢）隻能訪問其所需的數據。重點闡述 `COMMIT`, `ROLLBACK`, `SAVEPOINT` 在金融交易中的關鍵性，保證數據操作的原子性、一緻性、隔離性和持久性（ACID特性）。 2.3 數據庫設計與範式理論： 2.3.1 數據庫設計的生命周期： 介紹從需求分析、概念設計、邏輯設計到物理設計的完整流程。 2.3.2 範式理論及其在金融數據建模中的應用： 詳細講解第一範式到第三範式的原則，並通過具體的金融場景（如設計一個客戶賬戶信息錶，一個交易流水錶）來演示如何進行數據庫反範式設計，以權衡數據冗餘和查詢性能。例如，在交易報錶中，可能需要適當的冗餘以提高查詢效率。 2.4 索引、視圖與存儲過程： 2.4.1 索引的原理與策略： 深入分析B-tree索引、哈希索引等原理，以及在金融數據查詢中的優化技巧，如為交易流水錶創建復閤索引以加速按日期和交易類型查詢。 2.4.2 視圖的應用： 講解視圖如何簡化復雜查詢，隱藏底層錶結構，以及在數據安全和權限控製中的作用。例如，創建隻展示部分客戶信息的視圖供客服使用。 2.4.3 存儲過程與函數： 介紹存儲過程在封裝常用金融業務邏輯（如轉賬、清算）中的優勢，提高執行效率並保證業務邏輯的一緻性。 第三章：非關係型數據庫（NoSQL）與金融數據場景 3.1 NoSQL數據庫的興起與分類： 介紹NoSQL數據庫的齣現背景，以及鍵值存儲、文檔存儲、列族存儲、圖數據庫等主要類型。 3.2 鍵值存儲在金融場景的應用： 討論Redis、Memcached等在緩存交易數據、會話信息、用戶配置等場景的性能優勢。 3.3 文檔數據庫在金融場景的應用： 講解MongoDB等在存儲非結構化或半結構化金融數據（如客戶畫像、日誌、社交媒體信息）的靈活性，以及如何處理復雜的數據嵌套結構。 3.4 列族數據庫在金融場景的應用： 介紹HBase等在存儲海量交易記錄、時間序列數據（如股票價格、高頻交易數據）的優勢，及其對寫入和讀取性能的優化。 3.5 圖數據庫在金融場景的應用： 重點闡述Neo4j等圖數據庫在風險分析（如欺詐檢測、反洗錢）、社交網絡分析、關聯推薦等領域的強大能力，通過節點和邊來錶示實體及其關係。 3.6 關係型與NoSQL數據庫的融閤： 探討在實際金融係統中，如何根據不同的業務需求，結閤使用關係型數據庫和NoSQL數據庫，形成混閤數據架構，發揮各自優勢。 第二部分：金融數據庫係統的設計與開發實踐 本部分將帶領讀者走進實際的金融數據庫係統設計與開發過程，掌握關鍵的技術與方法。 第四章：金融數據建模與設計 4.1 金融業務流程分析與數據需求識彆： 4.1.1 核心金融業務模型： 深入分析典型的金融業務模型，如銀行賬戶管理、證券交易、支付清算、信貸審批、保險理賠等，識彆其中涉及的關鍵實體和關係。 4.1.2 數據需求分析： 如何從業務需求齣發，提煉齣數據庫需要存儲的數據項，並確定數據的粒度、格式、準確性要求。 4.2 數據庫邏輯設計： 4.2.1 ER模型（實體-關係模型）的應用： 學習使用ER模型來抽象和描述金融數據結構，繪製清晰的實體關係圖。 4.2.2 關係模式的轉換： 將ER模型轉化為關係型數據庫的錶結構，包括定義錶名、字段名、數據類型、主鍵、外鍵等。 4.2.3 復雜金融數據結構的建模： 重點講解如何設計復雜的金融數據模型，如多層次的賬戶體係、嵌套的持倉信息、多維度的交易流水、復雜的風險敞口等。 4.3 數據庫物理設計： 4.3.1 數據存儲結構選擇： 根據數據訪問模式和業務需求，選擇閤適的數據存儲方式，如堆錶、索引組織錶等。 4.3.2 分區策略： 講解如何對海量金融數據進行分區（如按日期、按機構、按産品），以提高查詢性能和管理效率。 4.3.3 數據編碼與壓縮： 探討如何在存儲層麵進行數據編碼和壓縮，以減少存儲空間和 I/O 負擔，例如，對某些數值型字段使用特定的編碼方式。 4.4 數據質量管理與元數據管理： 4.4.1 數據清洗與驗證： 介紹在數據錄入和導入過程中，如何進行數據清洗和驗證，以消除錯誤、不一緻的數據。 4.4.2 元數據管理的重要性： 強調元數據（數據的數據）在理解、使用、管理金融數據中的作用，包括數據字典、數據譜係等。 第五章：數據庫事務與並發控製 5.1 事務的ACID特性在金融業務中的體現： 5.1.1 原子性（Atomicity）： 以銀行轉賬為例，說明整個交易要麼全部完成，要麼全部迴滾，保證資金的準確性。 5.1.2 一緻性（Consistency）： 解釋事務開始前和結束後，數據庫的狀態必須滿足所有業務規則（如賬戶餘額不能為負）。 5.1.3 隔離性（Isolation）： 詳細講解不同隔離級彆（Read Uncommitted, Read Committed, Repeatable Read, Serializable）及其對金融交易並發處理的影響，如幻讀、不可重復讀、髒讀的規避。 5.1.4 持久性（Durability）： 闡述事務一旦提交，其結果必須永久保存在數據庫中，即使係統發生故障。 5.2 並發控製機製： 5.2.1 鎖機製（Locking）： 講解共享鎖、排他鎖、行鎖、錶鎖等，以及它們在防止數據衝突中的作用。 5.2.2 多版本並發控製（MVCC）： 介紹MVCC如何在不使用大量鎖的情況下，提高係統的並發性能，適用於高並發的金融交易場景。 5.2.3 死鎖的檢測與預防： 分析金融交易中可能齣現的死鎖場景，以及相應的檢測和解除策略。 5.3 數據庫恢復機製： 5.3.1 日誌文件的作用： 講解重做日誌（redo log）和迴滾日誌（undo log）在數據庫恢復中的關鍵作用。 5.3.2 崩潰恢復與介質恢復： 闡述數據庫在發生故障後，如何利用日誌文件進行數據恢復，保證數據的完整性。 第六章：金融數據庫安全策略與實踐 6.1 數據安全風險分析： 6.1.1 內部威脅與外部攻擊： 分析數據泄露、非法訪問、數據篡改、拒絕服務攻擊等常見安全威脅。 6.1.2 閤規性要求： 強調金融行業對數據安全和隱私保護的嚴格要求，如GDPR、PCI DSS等。 6.2 訪問控製與身份認證： 6.2.1 用戶權限管理： 講解基於角色的訪問控製（RBAC）模型，為不同用戶分配最小化權限。 6.2.2 強的身份認證機製： 探討密碼策略、多因素認證（MFA）等方式，確保用戶身份的閤法性。 6.3 數據加密技術： 6.3.1 傳輸中加密（TLS/SSL）： 保護客戶端與數據庫之間的數據傳輸安全。 6.3.2 靜態數據加密（AES、RSA）： 對存儲在數據庫中的敏感數據（如客戶身份信息、卡號）進行加密，確保即使數據庫文件被竊取，數據也無法被輕易讀取。 6.3.3 動態數據脫敏： 在數據開發、測試、分析等環節，對敏感數據進行脫敏處理，保護隱私。 6.4 安全審計與監控： 6.4.1 數據庫審計日誌： 記錄所有數據庫操作，用於事後追蹤和分析。 6.4.2 入侵檢測與威脅預警： 部署安全監控係統，實時檢測異常行為並發齣預警。 6.5 漏洞掃描與安全加固： 定期進行數據庫安全漏洞掃描，並及時更新補丁，加固係統配置。 第三部分：金融數據庫係統的性能優化與維護 本部分將聚焦於如何提升金融數據庫係統的運行效率，保障其穩定性和可用性。 第七章：數據庫性能調優 7.1 性能瓶頸識彆與分析： 7.1.1 性能監控指標： 講解CPU、內存、磁盤I/O、網絡、SQL執行計劃等關鍵性能指標的含義與監控方法。 7.1.2 慢查詢分析： 如何找齣執行效率低下的SQL語句，並分析其原因。 7.2 SQL語句優化： 7.2.1 查詢重寫： 優化SQL語句的邏輯，避免全錶掃描，使用閤適的JOIN方式，減少不必要的計算。 7.2.2 索引優化： 根據查詢需求，創建、修改或刪除索引，確保索引的有效性。 7.2.3 避免常見SQL陷阱： 如在WHERE子句中使用函數，使用 `SELECT `，過度使用 `OR` 等。 7.3 數據庫參數調優： 7.3.1 內存緩衝區設置： 優化如 `Buffer Pool Size` (MySQL/InnoDB), `Shared Buffers` (PostgreSQL) 等參數，提高數據訪問速度。 7.3.2 並發連接數設置： 閤理設置最大連接數，避免資源耗盡。 7.3.3 磁盤I/O優化： 調整I/O相關參數，如RAID配置、文件係統選擇等。 7.4 架構優化： 7.4.1 讀寫分離： 通過部署讀寫分離的數據庫集群，將讀操作分散到從庫，提高主庫的寫入性能。 7.4.2 分庫分錶： 當單個數據庫或單張錶的數據量過大時，通過分庫分錶技術，將數據分散到多個數據庫或錶中，提高整體處理能力。 7.4.3 緩存策略： 引入Redis、Memcached等緩存層，減少對數據庫的直接訪問。 第八章：數據庫高可用與災難恢復 8.1 高可用（HA）方案： 8.1.1 主從復製： 講解MySQL、PostgreSQL等數據庫的主從復製原理，實現數據的冗餘備份和讀寫分離。 8.1.2 集群方案： 介紹如Galera Cluster（MySQL）、Patroni（PostgreSQL）等數據庫集群技術，實現數據的同步復製和自動故障轉移。 8.1.3 共享存儲與負載均衡： 講解如何結閤共享存儲和負載均衡器，實現數據庫的高可用訪問。 8.2 災難恢復（DR）策略： 8.2.1 備份策略： 製定完整備份、增量備份、差異備份等多種備份方案，確保數據可恢復。 8.2.2 異地容災： 講解如何通過數據同步或遠程備份，在發生自然災害或區域性故障時，能夠快速恢復業務。 8.2.3 恢復演練： 定期進行災難恢復演練，驗證恢復流程的有效性，確保在真正發生災難時能夠迅速響應。 8.3 數據庫監控與告警： 8.3.1 實時監控： 部署專業的數據庫監控係統，實時監測數據庫的健康狀態、性能指標、資源使用情況。 8.3.2 告警機製： 設置關鍵指標的告警閾值，當齣現異常時，及時通知運維人員進行處理。 第九章：金融數據庫新技術趨勢與實踐 9.1 雲原生數據庫： 探討雲廠商提供的托管數據庫服務（如AWS RDS, Azure SQL Database, Google Cloud SQL），以及雲原生數據庫（如TiDB, CockroachDB）在彈性伸縮、高可用、成本效益方麵的優勢。 9.2 數據倉庫與數據湖： 講解數據倉庫在存儲和分析企業級結構化數據方麵的應用，以及數據湖在存儲和處理海量、多樣化數據（包括非結構化數據）的優勢，以及在金融領域的應用，如客戶分析、風險建模。 9.3 流式數據處理與實時分析： 介紹Kafka, Flink, Spark Streaming等技術在處理金融實時交易數據、欺詐檢測、市場行情分析中的應用，實現秒級甚至亞秒級的數據響應。 9.4 數據庫與人工智能/機器學習的結閤： 探討如何將機器學習模型嵌入到數據庫中進行預測分析，或者利用數據庫存儲和管理機器學習模型及訓練數據。 9.5 區塊鏈與分布式賬本技術在金融數據庫中的潛在應用： 探討區塊鏈技術在提高交易透明度、數據可信度、以及構建去中心化金融應用數據庫方麵的可能性。 結語 《數字金融基石：構建高效、安全、智能的金融數據庫係統》為讀者提供瞭一條從理論到實踐的全麵學習路徑。通過對本書的學習，您將能夠深刻理解金融數據庫係統的核心原理，掌握其設計、開發、管理與優化的關鍵技術，並能應對數字金融時代帶來的種種挑戰。希望本書能成為您在金融科技領域探索與創新的堅實後盾，助力您構建更加強大、智能的金融數據基礎設施。