[中英对照] 精通 SQL 商务数据处理：使用 SQL Se

rver 2025 进行查询、建模与合规的实用指南（双语版电子书） 全书结构清晰，共分为 6 个主要部分，涵盖了从 SQL Server 2025 基础入门到高级应用的各个关键方面，同时配备了大量实操练习，帮助读者巩固所学知识。 第一部分为 “SQL Server 2025 入门”，主要帮助读者搭建学习环境并熟悉基础工具。该部分首先介绍了 SQL Server 2025 的相关背景与新增特性，如增强的 T-SQL 功能、内置的数据分类与审计支持、改进的行级安全性（RLS）性能等，让读者对这款数据库工具的优势有初步了解。接着详细介绍了书中会用到的工具，包括 SQL Server Management Studio (SSMS) 21.x 和带有 MSSQL 扩展的 Visual Studio Code，前者是功能全面的 Windows 端管理工具，具备查询编辑器、对象资源管理器等功能；后者则是轻量级跨平台编辑器，适合不同操作系统用户使用。此外，还提及了 Power BI Desktop 等可选工具，以满足不同场景下的数据处理需求。该部分的两个实操练习 —— 安装 SQL Server 并还原 AdventureWorks2022 数据库、探索 SSMS 并运行首个查询，为读者后续学习奠定了坚实的环境基础，确保读者能够快速上手进行实际操作。 第二部分聚焦 “数据查询核心技能”，是 SQL 数据处理的基础。该部分从 SELECT 语句入手，讲解了如何检索数据，强调在生产环境中应避免使用 SELECT *，需明确指定所需列以提升性能和清晰度。随后介绍了 WHERE 子句用于筛选行数据，详细列出了常见的比较运算符以及 IN、BETWEEN、LIKE 等特殊运算符，并通过实例展示其用法。ORDER BY 子句的学习则让读者掌握了如何对查询结果进行排序。此外，还深入探讨了表达式、NULL 值处理与逻辑应用，包括算术、字符串、日期 / 时间表达式的使用，NULL 值的特性及相关处理函数 ISNULL 和 COALESCE，以及 CASE 表达式在实现条件逻辑中的应用。每个知识点都搭配了相应的实操练习，如从 AdventureWorks2022 中选择和筛选数据、按地区和日期筛选销售数据等，帮助读者逐步掌握数据查询的核心技能，能够根据业务需求精准提取和处理数据。 第三部分围绕 “数据建模与设计” 展开，旨在帮助读者构建合理、高效的数据库结构。该部分首先介绍了关系型数据库设计的基础知识，包括表的概念、SQL Server 2025 中的数据类型，以及主键（PK）、外键（FK）、候选键等各类键的定义与作用，还有代理键与自然键的区别。 normalization（规范化）是数据库设计的重要原则，书中详细讲解了第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）的要求与实现方法，通过实例分析了不符合各范式的表结构，并给出了相应的改进方案，以减少数据冗余、避免更新异常、提高数据完整性。此外，还介绍了视图与逻辑数据建模，包括视图的创建、作为虚拟表的特性、可更新视图、基于角色的模式简化、安全性与合规性应用，以及索引视图（物化视图）的相关内容。同时，针对多租户和 SaaS 数据库设计，阐述了不同的多租户模式（共享数据库共享模式、共享数据库租户专属模式、租户专属数据库）、租户隔离与身份筛选方法，以及相关的最佳实践。多个实操练习，如基础 ERD 设计、订阅业务模式设计等，让读者能够将理论知识应用于实际数据库设计场景，提升数据库设计能力。 第四部分 “聚合、数据组合与分析查询技术”，专注于提升读者的数据分析能力。该部分讲解了分组、聚合与数据透视（PIVOT）操作，介绍了聚合的概念、GROUP BY 子句用于按类别汇总行数据、HAVING 子句用于筛选分组结果，以及 PIVOT 运算符用于将行数据转换为列数据以生成交叉表报告，同时提及了可选的逆透视（Unpivoting）操作。连接（JOIN）与 UNION 查询是组合多表数据的重要手段，书中详细介绍了 INNER JOIN、LEFT JOIN（LEFT OUTER JOIN）、FULL JOIN（FULL OUTER JOIN）的用法，对比了 UNION 与 UNION ALL 在处理重复数据上的差异及适用场景，并给出了相关最佳实践。此外，还深入探讨了趋势、时间与窗口函数，包括窗口函数的基本概念，ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK 等函数用于排名，LEAD 和 LAG 函数用于访问相邻行数据，日期和时间函数的应用，以及如何结合窗口函数与时间分析进行数据处理。丰富的实操练习，如生成月度收入汇总、创建数据透视销售报告、计算销售移动平均值等，让读者能够熟练运用各种分析技术，从数据中挖掘有价值的业务 insights。 第五部分 “安全、访问与合规”，针对企业数据安全与合规需求，提供了全面的解决方案。该部分首先介绍了用户管理与访问控制，包括身份验证与授权的区别，登录名与用户的创建与管理，固定服务器角色与数据库角色的应用，自定义角色与基于角色的访问控制（RBAC），以及模式级安全性和安全最佳实践，同时强调了审计访问的重要性。行级安全性（RLS）与租户隔离是多租户环境下数据安全的关键，书中详细讲解了 RLS 的概念、架构、实现步骤，以及在租户隔离和用户特定访问中的应用，同时指出了 RLS 的局限性。数据屏蔽、加密与审计是保护敏感数据的重要手段，书中介绍了动态数据屏蔽（DDM）的应用，Transparent Data Encryption (TDE)、Always Encrypted、Cell-Level Encryption (CLE) 等多种加密选项，以及如何审计敏感数据的访问。此外，还专门针对 GDPR 等隐私法规，讲解了数据主体的关键权利（访问权、删除权、数据可携带权）、数据最小化、伪匿名化、数据分类等合规措施，以及相关的最佳实践。多个实操练习，如创建分析师角色并授予访问权限、应用 RLS 实施租户筛选、配置审计策略等，帮助读者构建安全、合规的数据库环境，保障企业数据安全。 第六部分 “报告与导出”，主要介绍了如何将 SQL Server 中的数据提取出来用于报告与可视化。该部分讲解了多种将 SQL 数据导出到 Excel 和 CSV 格式的方法，包括使用 SQL Server Management Studio (SSMS)、SQL Server 导入和导出向导、bcp（批量复制程序）命令行工具，以及通过 T-SQL（借助 SSMS 脚本）导出数据。同时，介绍了如何将 SQL Server 与 Power BI 连接，包括连接步骤、导入模式与 DirectQuery 模式的选择，以及如何在 Power BI 中使用自定义 SQL 查询。此外，还提及了基于导出数据构建报告的相关方法和最佳实践。实操练习 “将销售汇总导出到 Excel” 和 “将 SQL Server 连接到 Power BI Desktop 进行动态可视化”，让读者能够掌握数据导出与可视化的实用技能，为业务决策提供直观的数据支持。 除了上述 6 个主要部分，书中还包含 3 个附录，为读者提供额外的参考资源。附录 A 是 T-SQL 速查表，涵盖了数据库操作、数据操作、筛选排序、函数、聚合分组、连接、子查询与 CTE、事务、存储过程与函数、窗口函数、安全与用户等方面的常用 T-SQL 命令，方便读者快速查阅。附录 B 推荐了相关的学习资源，包括 SQL Server 2025 高可用性与灾难恢复课程、Red Hat NGINX Web 服务器课程、Laravel 12 构建安全 PHP API 课程以及 ELK Stack 日志与可视化课程等，帮助读者进一步拓展相关技术知识。附录 C 提供了本书源代码的下载地址，读者可以获取源代码进行实践操作，加深对书中内容的理解。 总的来说，《精通 SQL 商务数据处理：使用 SQL Server 2025 进行查询、建模与合规的实用指南》是一本内容全面、实用性强的 SQL Server 2025 学习书籍。无论是刚开始接触 SQL 的初学者，还是希望提升 SQL 技能的资深数据专业人员，都能从书中获取有价值的知识和技能，助力其在商务数据处理领域取得更好的成绩，为企业的数据分析与决策提供有力支持。