具体描述
本书以实践的方式介绍各种并行程序设计技术，使学生具有编写和评价并行程序的能力。并行程序设计提供了处理较大规模问题的能力，这些问题或者要求更多的运算步骤或者要求更大的存储空间。本书通过对顺序程序设计方法自然拓展的方式介绍并行程序设计，并发展出基于消息传递的并行程序设计技术，然后研究和探讨了在非数值与数值领域中一些特定问题的并行算法，如数值算法，图像处理、搜索和优化等。
本书内容不依赖于特定的多处理机系统，书中的并行程序都可运行于互联的工作站机群。各章之后都有一些来自于现实当中的问题。
作者Barry Wilkinson和Michael Allen均是北卡罗来纳大学计算机科学系教授，他们合作创建了内容全面的教学辅助网站，其中包括实例、作业以及使用MPI和PVM软件的教学辅助教材。这些材料，包括一些扩充的网页，用于帮助学生学习如何编译和运行并行程序以及实例程序。
现代数据库系统的设计与实现 ——构建高效、可靠、可扩展的数据管理基石 图书简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步的核心动力。从海量交易记录到复杂的科学模拟，再到支撑日常生活的物联网数据流，如何高效、安全、可靠地存储、检索和管理这些数据，是每一位软件工程师、系统架构师和数据科学家面临的关键挑战。本书《现代数据库系统的设计与实现》将深入剖析当代主流数据库系统的内部机制、设计哲学与工程实践，旨在为读者构建坚实而全面的数据库理论与实践基础。 本书并非停留在简单的SQL应用层面，而是聚焦于“系统”这一核心概念，解构一个高性能数据库是如何从底层硬件交互、内存管理、磁盘I/O到复杂的并发控制和查询优化全链路构建起来的。我们相信，只有深刻理解了“为什么”和“如何做”，才能在面对实际系统瓶颈和选型决策时游刃有余。 第一部分：基础原理与数据模型——基石的构建 本部分将奠定读者对数据库系统的基本认知框架。首先，我们将从数据模型的演进入手，对比关系模型（如RDBMS的理论基础）、键值模型、文档模型、图模型以及列式存储模型的内在逻辑和适用场景，阐明每种模型背后的权衡取舍。 随后，我们将进入存储引擎的核心领域。这部分详述了数据如何在持久化介质上组织和访问。重点内容包括： 页与块管理：磁盘I/O的最小单位，缓冲区池（Buffer Pool）的设计与替换算法（如LRU的变种、2Q等）。 数据结构的选择：深入剖析B+树如何成为关系型数据库的“心脏”。我们将详细讲解B+树的结构特性、插入、删除和范围查询的底层操作，并引入LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）的原理及其在NoSQL和高写入负载场景中的优势与挑战。 事务的持久性：探讨如何通过预写日志（WAL, Write-Ahead Logging）来保证数据在系统崩溃后的恢复能力，分析Checkpoints的策略。 第二部分：并发控制与事务隔离——数据一致性的守护者 并发性是现代数据库系统的生命线，但也是复杂性的主要来源。本部分致力于揭示数据库如何安全地允许多个事务同时访问数据。 事务的ACID特性：对原子性、一致性、隔离性和持久性的严格定义和实现机制进行梳理。 锁管理器：讲解多粒度锁（表级、页级、行级锁）的实现，包括共享锁（S锁）和排他锁（X锁）的兼容性矩阵。深入分析死锁的检测（如Wait-For Graph）与预防机制。 隔离级别的工程实现：详细对比SQL标准定义的四种隔离级别（Read Uncommitted, Read Committed, Repeatable Read, Serializable）在实际系统中的具体开销与效果。尤其关注多版本并发控制（MVCC）的工作原理，分析其如何通过版本链实现读不阻塞写，以及快照生成和清理（Garbage Collection）的机制。 第三部分：查询处理与优化——将意图转化为效率 一个复杂的SQL查询语句如何被高效地执行？本部分是连接用户逻辑与系统执行效率的桥梁。 查询解析与代数化：SQL语句如何被解析成抽象语法树（AST），再转化为逻辑查询计划（关系代数表达式）。 关系代数操作的实现：深入讲解连接（Join）算法的演变——嵌套循环连接、排序合并连接和混合哈希连接，以及它们在不同数据分布下的性能考量。 成本模型与优化器：探讨查询优化器的核心——如何利用统计信息（如数据分布直方图、索引选择性）来估算不同执行路径的成本。重点分析启发式优化（如规则重写）与基于成本的优化（CBO）的结合点。 索引的深度运用：超越B+树，介绍位图索引、全文索引、空间索引（如R-Tree）的设计理念，以及优化器如何决定是否使用索引以及使用哪种索引。 第四部分：分布式系统与高可用性 现代应用的数据量往往超越单机处理能力的极限，分布式数据库成为必然趋势。本部分聚焦于如何在集群环境中维护数据的一致性、可用性和可扩展性。 数据分片与复制：探讨水平分片（Sharding）的策略（如基于Hash、范围、列表的分片），以及数据复制模式（主从、多主、无主复制）的优劣。 分布式事务与一致性协议：介绍如何解决跨节点的事务问题。深入讲解两阶段提交（2PC）的局限性，并详细阐述Paxos和Raft等共识算法在确保副本一致性中的关键作用。 云原生数据库架构：分析新一代数据库如何将计算与存储分离（Separation of Compute and Storage），这种架构如何提升弹性伸缩能力和资源利用率。 本书的特色 本书的编写风格注重理论的严谨性和工程实践的落地性。我们不仅会引用经典理论，更会结合当前主流数据库（如PostgreSQL、MySQL、TiDB、CockroachDB等）的开源实现细节进行案例分析，帮助读者理解理论如何在复杂的生产环境中被“翻译”成可运行的代码。本书适合具有扎实数据结构与算法基础，并希望深入理解数据库系统内核的专业人士阅读，是迈向高级数据库开发者和系统架构师的理想参考书。通过本书的学习，读者将能够从“使用者”视角跃升至“设计者”视角，真正掌握数据持久化系统的核心奥秘。
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