数据库原理与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:周燕飞 编

出品人:

页数:201

译者:

出版时间:2003-1

价格:18.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787111113560

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 原理
• 应用
• SQL
• 数据建模
• 关系数据库
• 数据库设计
• 数据管理
• MySQL
• Oracle
• PostgreSQL

数字化时代的知识脉络：信息检索与组织原理 本书并非专注于数据库的底层结构、关系代数或SQL语言的语法细节，而是致力于探讨信息在海量数据环境中如何被有效、快速地定位、理解与组织。 它将读者的目光从静态的存储结构，引导至动态的信息流转与智能服务层面。 本书聚焦于现代信息社会的核心挑战之一：如何驾驭信息洪流，而非仅仅如何构建存储系统。我们深知，在一个数据爆炸的时代，一个设计精良的数据库可能依然无法满足用户对“快速找到答案”的需求，因为“找到”的难度远大于“存入”的难度。因此，本书的核心在于信息检索（Information Retrieval, IR）的理论基石、关键算法及其在实际应用中的工程实现。 第一部分：信息检索的理论基石与模型构建 本部分将建立起信息检索系统的基本认知框架，区别于传统数据库的精确匹配范式，转而拥抱信息世界中固有的模糊性与不确定性。 第一章：从数据到信息：语义的鸿沟 本章首先界定“数据”、“信息”和“知识”在信息科学中的层次划分。重点探讨传统数据库（如关系模型）在处理非结构化和半结构化数据时的局限性。我们将深入分析文本的内在结构，包括词汇的形成、词义的歧义性（Polysemy）与同义性（Synonymy）问题，以及如何通过文本预处理（如分词、词干提取、停用词过滤）为后续的检索打下坚实的基础。 第二章：经典检索模型：概率与集合的交汇 我们将详细剖析信息检索领域最经典的两大理论模型： 1. 布尔模型（Boolean Model）： 尽管简单，但它是理解集合论在检索中应用的基础。我们讨论其精确性与局限性——过于僵硬的逻辑判断无法反映用户需求的细微差别。 2. 向量空间模型（Vector Space Model, VSM）： 这是现代IR系统的核心。本章将详述如何将文档和查询表示为高维空间中的向量，以及如何利用余弦相似度等度量方法来量化它们之间的相关性。重点阐述词频-逆文档频率（TF-IDF）的计算原理及其对重要性权重的赋予机制。 第三章：概率模型与排序的艺术 超越简单的相似度计算，本部分引入概率论来评估一个文档与查询相关的可能性。我们将深入探讨： 1. 概率相关模型（Probabilistic Relevance Models）： 重点分析BM25（Best Match 25）算法的数学推导。BM25如何巧妙地结合文档长度归一化、词频饱和度以及逆文档频率，成为当前许多搜索引擎依然采用的核心排序函数之一。 2. 语言模型（Language Modeling for IR）： 探讨如何构建文档的语言模型，并利用概率推理来预测查询词在文档中出现的概率，这为理解基于生成模型的现代信息抽取提供了理论铺垫。 第二部分：索引结构与高效访问机制 有效的检索依赖于快速的数据定位。本部分将探讨信息世界中特有的索引结构，它们与数据库B+树等结构在目标和实现上的根本区别。 第四章：倒排索引的构建与优化 倒排索引（Inverted Index）是文本检索的生命线。本章将详细介绍： 1. 基本结构： 词汇表（Dictionary）与倒排表（Postings List）的设计。 2. 高效存储： 如何利用变长编码技术（如Gamma/Delta编码）来压缩倒排表，以最小化存储空间和I/O开销。 3. 合并与截断： 在处理布尔操作（AND, OR, NOT）时，如何高效地合并或操作倒排表，以及在检索过程中如何利用“跳跃列表”（Skip Lists）加速查找过程。 第五章：短语检索与邻近性约束 仅仅知道文档包含哪些词是不够的，我们还需要知道词语的顺序和距离。本章研究如何扩展倒排索引以支持短语查询（Phrase Queries）： 1. 位置信息存储： 讨论如何在倒排表中附加词项的位置信息。 2. 精确匹配算法： 实现高效的短语匹配算法，确保只有那些包含相邻词项的文档才会被返回。 3. 近邻查询（Proximity Search）： 探索如何处理“在N个词之内”的模糊匹配需求，这在法律文书和技术规范检索中尤为关键。 第三部分：高级检索技术与用户体验提升 现代检索系统必须具备处理复杂查询和提供个性化服务的深度能力。本部分转向更前沿、更注重用户体验的技术。 第六章：查询扩展与语义关联 用户输入的查询往往是简短且不完整的。本章关注如何智能地扩展查询以提高召回率（Recall）： 1. 基于同义词典的扩展： 如何构建和维护领域特定的同义词库。 2. 基于统计的扩展： 利用全局共现统计信息（如Pointwise Mutual Information, PMI）发现潜在的关联词。 3. 查询重构与反馈机制： 引入隐式语义分析（Latent Semantic Analysis, LSA）的概念，尝试揭示文档和查询背后的潜在主题结构，并利用用户对初次返回结果的点击行为（显式或隐式反馈）来动态调整后续的排序权重。 第七章：混合模型与混合排序 现实世界的复杂性要求检索系统不能只依赖单一模型。本章探讨如何结合不同模型的优势： 1. 混合检索框架： 讨论如何融合基于关键字的VSM/BM25结果与基于图结构的链接分析（如PageRank的文本版本）结果。 2. 学习排序（Learning to Rank, LTR）： 引入监督学习方法，利用大量人工标注的相关性数据，训练复杂的排序模型（如RankNet, LambdaMART），以学习最优的特征组合权重，从而在准确性上超越任何单一的启发式函数。 第八章：信息流的实时性与可扩展性 本章讨论在海量、高并发环境下保持检索系统性能的工程挑战： 1. 流式索引与更新： 探讨如何在不中断服务的情况下，对不断变化的数据集进行增量索引和实时更新。 2. 分布式检索架构： 如何将巨大的索引切分（Sharding）到多个节点上，并设计高效的路由机制和结果合并策略，以支持横向扩展。 --- 总结： 《数字化时代的知识脉络：信息检索与组织原理》旨在为读者提供一个全面、深入的技术视角，理解如何设计和构建一个能高效、智能地组织和发现信息的系统。它强调的是信息的组织逻辑、概率评估方法和高效访问算法，而非数据存储的持久化、事务一致性或物理存储层面的技术细节。本书面向希望在搜索引擎、推荐系统、企业知识管理平台或专业文档管理系统中，提升信息发现效率的工程师和研究人员。

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这本书最大的亮点或许在于它对不同数据库技术范式的历史演进和未来趋势所保持的客观视角。它并未将关系模型奉为圭臬，而是用相当的篇幅，用一种平等的姿态，讨论了NoSQL技术兴起的原因、它们各自的优势与权衡（Trade-offs）。作者在对比键值存储、文档数据库和图数据库时，非常注重从数据模型的表达能力和查询的复杂度这两个核心维度进行分析，而不是简单地罗列它们的功能特性。这种宏观的、具有批判性的视角，让读者在学习完扎实的传统理论后，能够跳出单一框架的束缚，对整个数据管理领域的格局有一个清晰的认识。这种“既知其本，又明其变”的叙述结构，极大地提升了这本书的时代价值。读完之后，我感觉自己不仅仅掌握了如何构建一个传统数据库，更重要的是，我拥有了一种评估新技术是否适合特定业务场景的分析框架。这正是优秀的技术专著所应具备的特质：既能扎根于核心原理，又能面向未来的发展方向保持敏感和洞察力。

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这本书的价值，在我看来，很大程度上体现在它对数据库系统的内部运作机制的剖析上。它没有停留在SQL这个应用层面，而是大胆地深入到了存储引擎的底层逻辑。比如，关于数据持久化和恢复的部分，简直可以作为一本小的系统故障排除手册来使用。它详尽地描述了预写日志（WAL）的写入过程，以及系统崩溃后如何利用这些日志进行前滚和回滚操作，这对于那些负责数据库运维和性能调优的人来说，是极其宝贵的知识储备。我尤其对它描述的内存管理策略印象深刻，它讨论了缓冲池（Buffer Pool）如何有效地管理磁盘I/O，以及页面置换算法（如LRU的变种）是如何在有限的内存空间内实现最高效的数据缓存。读到这部分时，我常常会联想到自己过去遇到的系统瓶颈问题，突然间，那些看似随机的性能波动，似乎都有了理论上的解释依据。这本书的作者显然是位在业界摸爬滚打多年的专家，他的文字中流露出一种对细节的执着，确保了理论模型与实际系统行为的高度一致性，读起来让人感觉非常“踏实”，不会有“纸上谈兵”的空泛感。

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这本书的排版和装帧设计，虽然传统，却散发着一种沉稳的力量感。纸张的质地适中，油墨的覆盖均匀，长时间阅读下来，眼睛的疲劳度相对较低，这在技术书籍中是一个经常被忽视但至关重要的优点。更值得称赞的是，书中对各种算法流程的描述，采用了清晰的伪代码形式，而不是那种晦涩难懂的纯数学表达式。这种对“代码化”表达的偏爱，使得我们可以轻易地将书中的理论概念映射到具体的编程思维和实现逻辑上。例如，在讲解并发控制时，它提供的并发控制协议的伪代码示例，直接就展示了如何用程序逻辑来维护数据的一致性，这种教学方式极大地拉近了理论与实践的距离。此外，书后提供的习题设计也颇为巧妙，它们并非简单的概念复述，而是要求读者进行深度的思考和推导，有些甚至需要读者自行设计一个小型的数据结构或流程来解决特定问题。这使得这本书不单单是一本可以用来查阅的工具书，更像是一套可以用来训练思维逻辑的训练手册，强迫读者从被动的接受者转变为主动的探索者。

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我得说，这本书的行文风格有一种老派学者的严谨和一丝不苟，但绝不至于让人望而却步。它的学术气息是浓郁的，每一个术语的引入都伴随着清晰的定义和历史背景的简述，这让读者在学习技术的同时，也对这门学科的发展脉络有了更宏观的认识。我特别欣赏它在介绍查询优化器那一章的处理方式。通常，这部分内容会陷入晦涩的算法细节中，但这本书却巧妙地平衡了理论深度与可读性。它没有直接抛出复杂的成本模型，而是先用一个“聪明的棋手”的比喻来引入“最优路径选择”的概念，然后才逐步深入到索引的选择、连接顺序的确定等具体策略上。这种由浅入深的叙事方式，极大地降低了读者的心理门槛。每当遇到一个复杂的概念，比如B+树的结构特性或是MVCC的实现机制，作者总会配上精心绘制的示意图，这些图表的设计本身就是一种信息浓缩，比大段的文字描述更直观、更有效率。坦率地说，我是在其他地方受挫后，才转而阅读这本书的，结果发现，那些原本像迷雾一样的知识点，在这里竟变得如此井然有序，逻辑链条清晰可见。它不仅仅是告诉你“是什么”，更重要的是让你理解“为什么是这样”。

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这本书的封面设计倒是挺吸引人的，那种深邃的蓝色调配上简洁的几何图形，让人一眼就能感觉到它蕴含着某种深度和逻辑性。我最初是抱着了解这个领域基础知识的目的翻开它的，希望能找到一本既能系统梳理概念，又不会过于枯燥的入门读物。翻阅下来，感觉作者在构建知识体系上还是下了一番功夫的。它不像某些教材那样，仅仅是概念的堆砌，而是努力地将理论与实际的应用场景进行关联。比如，在讲解事务隔离级别的时候，作者没有止步于理论的描述，而是通过几个生动的并发操作实例，清晰地展示了不同隔离级别下数据可能出现的不一致状态，这对于我这种偏向实践操作的读者来说，无疑是极大的帮助。尤其对锁的讲解部分，那真是细致入微，从共享锁到排他锁，再到更复杂的行级锁和表级锁的粒度控制，讲解得层次分明，让人感觉掌握的不是一堆抽象的规则，而是手握着一套精密的控制工具。这本书在对关系代数和范式的介绍上也显得尤为耐心，即便是初次接触这些数学基础的读者，也能通过那些图文并茂的解释，逐步理解为什么我们需要进行数据库设计规范化，以及这种规范化带来的性能和数据完整性的好处。整体来说，它为构建一个扎实的数据库基础认知打下了坚实的地基，读起来虽然需要集中注意力，但每深入一层，都能感受到思维清晰度的提升，这比单纯的死记硬背要有效得多。

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