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出版者:高等教育出版社

作者:施伯乐等编/国别：

出品人:

页数:505

译者:

出版时间:2003-8

价格:29.50元

装帧:简裝本

isbn号码:9787040123104

丛书系列:

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《数据洪流中的寻宝者：揭秘信息世界的底层逻辑》 在这个信息爆炸的时代，我们每天都在不经意间产生、消费、存储着海量的数据。从社交媒体上的点赞和评论，到在线购物的浏览和购买记录，再到科学研究中产生的庞大数据集，无处不在的数据构成了我们现代生活不可或缺的基石。然而，这些看似杂乱无章的“数据洪流”背后，隐藏着一个强大而精密的操作系统——数据管理系统。这本书，正是要带领您深入这场波澜壮阔的数据之旅，成为那个能够拨开迷雾、精准寻宝的探险家。 我们或许早已习惯了便捷的信息获取，习惯了应用程序的神速响应，却很少思考这些背后究竟是如何实现的。想象一下，如果每一次搜索都需要逐一扫描整个互联网，每一次点播都需要从零开始加载所有信息，我们的数字生活将不堪设想。正是那些默默运转的数据管理系统，以其高度的抽象化和优化能力，让这一切成为了可能。它们如同城市的地下管网，默默承载着信息的水流，确保每一滴水都能准确、高效地送达目的地。 本书并非一本枯燥的技术手册，而是一次对信息世界底层逻辑的深度探索。我们将从最基础的概念入手，逐步揭开数据管理系统的神秘面纱。什么是数据？ 它不仅仅是冰冷的数字和文本，更包含了丰富的信息和潜在的价值。我们如何有效地组织和表示这些数据？ 这涉及到数据模型的概念，例如我们将探讨关系模型——一种数学上严谨且逻辑清晰的数据组织方式，理解表、行、列的含义，以及它们之间如何建立联系。我们还会触及更古老却依然有影响力的模型，以及新兴的模型，以拓宽您对数据组织的认知边界。 接下来，我们将进入数据存储的核心领域。数据并非凭空存在，它需要被物理地存储在硬盘、固态硬盘等存储介质上。那么，数据是如何被编码、组织和检索的？ 我们将深入了解文件系统的运作原理，以及数据库系统如何在此基础上进行更精细化的管理。您将了解到，一个高效的数据库系统，绝不仅仅是简单地将数据堆叠起来，而是要考虑数据块的划分、索引的构建、以及如何最小化数据读取的I/O次数。我们将探讨数据页、缓存等概念，理解内存和磁盘之间的协同工作机制，以及它们如何影响数据的访问速度。 “快”是现代社会对信息处理的极致追求。但如何让数据处理变得“快”？ 索引，便是数据世界中的“快捷方式”。想象一下，一本没有目录和索引的书，您要找到某个特定的段落，将是多么困难。数据库中的索引，正是起到了这样的作用。我们将详细解析各种索引结构，如B树、B+树，理解它们如何通过分层查找的机制，极大地缩短了数据的检索时间。同时，我们也会探讨哈希索引等其他类型的索引，并分析它们的优缺点以及适用场景。您将学会如何根据数据的特性和查询的需求，选择最合适的索引策略，从而优化查询性能。 然而，数据管理系统的工作远不止于存储和检索。当多个用户同时访问和修改数据时，如何保证数据的一致性和准确性？ 这就引入了并发控制的难题。想象一下，当您正在修改一份银行账户余额时，另一个人同时也在尝试进行一笔取款，如果系统处理不当，可能会导致账户余额出现混乱。我们将深入探讨锁机制，如共享锁和排他锁，理解它们如何协调对数据的访问。您还将了解到事务的概念，以及ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）这四个关键属性，它们是保证数据可靠性的基石。我们会分析不同的并发控制协议，如两阶段锁协议，并探讨它们在不同场景下的表现。 除了并发访问，数据管理系统还需要应对各种意想不到的故障。断电、硬盘损坏、软件崩溃……这些都可能导致数据的丢失或损坏。因此，故障恢复机制至关重要。我们将学习日志记录（Log）的工作原理，了解它是如何记录每一次数据修改的，以及在发生故障后，如何利用日志进行前向恢复和回滚，将数据恢复到一致的状态。您将理解，数据库系统的健壮性，很大程度上依赖于其强大的恢复能力。 当数据量越来越庞大，单台机器已经无法承载时，分布式数据管理便应运而生。本书将为您揭示，当数据被分散存储在多台机器上时，会面临哪些新的挑战，以及我们如何解决这些挑战。我们将探讨分布式事务的复杂性，理解一致性模型（如强一致性、最终一致性）的差异，并介绍一些常用的分布式一致性算法。您将了解，构建一个高效、可靠的分布式数据系统，需要对网络通信、数据同步、故障检测等有深入的理解。 在现代数据管理中，数据仓库和大数据技术扮演着越来越重要的角色。本书将为您勾勒出数据仓库的蓝图，理解它如何通过ETL（抽取、转换、加载）过程，整合来自不同源系统的数据，为数据分析和商业智能提供强大的支持。您还将初步接触大数据处理框架，如MapReduce和Spark，了解它们如何处理 PB 级别甚至 EB 级别的数据，以及它们在分布式计算中的核心思想。 最后，我们还将展望数据管理系统的未来发展趋势，包括内存数据库、图数据库、时间序列数据库等新兴技术，以及它们在人工智能、物联网等领域的应用前景。 阅读本书，您将获得的不仅仅是技术知识，更重要的是一种信息世界的思维方式。您将学会如何从数据的角度审视问题，如何设计高效的数据存储和处理方案，如何理解现代信息系统的底层运作机制。无论您是计算机科学的学生，还是 IT从业者，亦或是对信息世界充满好奇的学习者，本书都将为您打开一扇通往数据核心的大门，让您在这个数据洪流的时代，自信地驾驭信息，成为真正的“寻宝者”。 这本书，将陪伴您从数据的新生，到数据的组织，再到数据的价值挖掘，直至面对海量数据的挑战，让您对信息世界的运行规律有更深刻的理解，并具备解决复杂数据问题的能力。让我们一同踏上这场激动人心的信息探索之旅吧！

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这本书真的让我对信息存储和管理有了全新的认识。我之前一直觉得数据库无非就是把数据往Excel表格里一放，需要的时候再拉出来用。直到我开始接触这本书，才发现自己对这个领域的理解是多么肤浅。它不仅仅是介绍了SQL语言的语法，更是深入地剖析了关系代数、范式理论这些“内功心法”。书里对如何设计一个“好”的数据库结构讲解得非常透彻，比如为什么需要主键、外键，以及如何通过规范化避免数据冗余和更新异常。那些复杂的概念，比如BCNF和4NF，作者竟然能用非常生活化的例子来解释，让我这个初学者也能迅速抓住核心思想。尤其让我印象深刻的是关于事务（Transaction）的部分，ACID特性在实际应用中的重要性，以及如何通过锁定机制来保证并发操作的正确性，这些内容对于任何想从事后端开发或者数据分析的人来说，都是必不可少的基石。读完后，我感觉自己手里拿着的不再是冰冷的数据表，而是一个有逻辑、有生命的系统。

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这本书的排版和示例代码的质量，直接决定了我是否能坚持读下去。市面上很多技术书籍，要么内容枯燥如教科书，要么代码示例错误百出。但很庆幸，这本《数据库系统教程》在这两方面都做得非常出色。它的语言风格虽然专业，但逻辑性极强，每一章的过渡都非常自然，像是在和一位经验丰富的前辈对话。当我学习到存储结构和缓冲管理时，书里提供的那些用伪代码和图示来解释内存页的置换策略（如LRU），比我之前在其他地方看到的纯文字描述要直观一万倍。每次学完一个章节，书后精心设计的习题都能立刻帮我巩固知识点，那些思考题往往能引导我去深挖书中没有明确展开但却至关重要的细节。我甚至把书中的一些关键算法逻辑，自己动手用Python模拟实现了一遍，这种“学以致用”的体验，极大地增强了我的学习动力。

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这本书最让我感到惊喜的是，它没有过分迷信最新的技术潮流，而是扎扎实实地回归了数据库系统的核心理论。在如今这个“微服务”、“NoSQL”铺天盖地的时代，很多教程都急于介绍各种新工具的用法。然而，这本书却花费大量篇幅，深入讲解了关系模型理论的优雅和持久性，以及如何从零开始构建一个可靠的数据系统。它并没有回避那些看似“过时”的理论，而是将它们视为理解一切现代数据库特性的基石。比如，它对分布式事务中“两阶段提交”的剖析，虽然这是非常经典的理论，但书中对其局限性和容错机制的讨论，依然具有极强的现实指导意义。它教会我的不是某个特定厂商的数据库该怎么用，而是无论技术如何变迁，数据管理的基本原则是永恒不变的。这种对基础原理的深刻挖掘和尊重，使得这本书的价值远超其出版时间，它真正培养了读者的“系统思维”，而非仅仅是“工具使用能力”。

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我作为一个应用层开发者，过去更多关注的是如何快速调用ORM框架，实现业务逻辑，对底层数据持久化的细节很少深究。然而，这本书的出现，彻底改变了我的职业视野。它用一种宏大的视角，把我从只关注“CRUD”的小圈子里拉了出来，看到了整个数据管理生态系统的运作。特别是关于并发控制那一部分，它让我清晰地理解了“脏读”、“不可重复读”和“幻读”这些问题的本质，以及它们在不同隔离级别下是如何被解决的。以前我写代码时，总觉得数据库的并发问题是“玄学”，但在读完这一章后，我明白了那其实是精心设计的权衡艺术。了解了这些底层原理，我现在在设计高并发业务逻辑时，能更准确地预判潜在的数据一致性风险，并在架构层面做出更优的决策，而不是仅仅依赖于框架提供的默认设置。这已经不是一本简单的教程，更像是一本架构思维的启蒙读物。

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说实话，这本书的深度和广度确实让人有些喘不过气来。它并没有停留在教会你如何写几句查询语句的表面功夫上，而是着力于构建一个扎实的理论框架。我特别欣赏作者在介绍索引结构时那种近乎偏执的严谨性。B+树的内部构造、叶子节点的设计思路，以及不同类型索引（如聚簇索引和非聚簇索引）对查询性能的巨大影响，都被拆解得一丝不苟。我甚至为此去复习了之前一些关于树形数据结构的知识点，发现书里的讲解恰到好处地衔接了我的现有认知。更值得一提的是，书中对查询优化器工作原理的阐述，简直就是一本“黑箱揭秘”指南。它展示了数据库是如何从我们写的一堆SQL语句，一步步转换成最高效的执行计划的。当我明白了“成本估算”和“连接顺序选择”的原理后，我再去看那些慢查询日志时，感觉就像是拿到了一份详细的行动路线图，知道问题出在哪里，也清楚地知道应该从哪个角度去调整优化。这本书对于想要成为资深DBA或性能调优专家的读者，绝对是不可多得的内参。

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