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出版者:电子工业出版社

作者:姜汉龙译

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-10

价格:67.00元

装帧:

isbn号码:9787505369658

丛书系列:

图书标签:

• 网络技术
• 组网
• 网络工程
• 数据通信
• TCP/IP
• 网络协议
• 网络安全
• 路由器
• 交换机
• 网络规划

《深入理解数据库系统原理与实践》 作者：[此处可替换为作者署名，例如：张伟, 李芳] 出版社：[此处可替换为出版社名称，例如：科技文献出版社] --- 内容提要 《深入理解数据库系统原理与实践》是一部全面阐述现代数据库系统的核心理论、关键技术与工程实践的权威著作。本书旨在为计算机科学、软件工程、数据科学等领域的学生、研究人员及专业工程师提供一套系统、深入的学习资源。我们摒弃了对基础网络构建或协议细节的冗余叙述，将全部篇幅聚焦于数据存储、管理、查询与一致性保障的核心技术栈。 本书内容结构严谨，从数据模型的抽象基石开始，逐步深入到复杂的事务管理、并发控制、查询优化、存储引擎设计以及最新的分布式数据库架构。我们力求在理论深度与工程实践之间取得完美的平衡，确保读者不仅理解“为什么”这些技术存在，更能掌握“如何”在实际项目中实现和调优它们。 第一部分：关系代数与数据模型基础 本部分奠定整个数据库理论的数学基础。我们将详细剖析关系模型的形式化定义，包括元组、关系、域和模式。不同于网络构建的关注点，本书的重点在于如何用严格的数学语言描述数据结构和数据操作的语义。 关系代数（Relational Algebra）：深入探讨选择、投影、并、差、笛卡尔积、连接等基本和复合运算。我们分析了这些运算的等价性转换规则，为后续的查询优化打下坚实的基础。 元组演算与域演算（Tuple and Domain Calculus）：讲解如何使用一阶逻辑来表达数据查询，并阐述这些形式化语言与关系代数之间的完备性与等价性关系。 实体-关系（E-R）模型与范式理论：详尽介绍 E-R 图的设计方法，以及如何将现实世界的需求映射到逻辑关系模型。核心内容集中在数据库设计规范化（Normalization），包括 1NF 到 BCNF 的推导过程，强调消除冗余和避免异常的重要性，这是构建高效、可靠数据结构的关键步骤，与网络拓扑无关。 第二部分：数据库的物理存储与索引结构 本部分探讨数据如何在磁盘上高效存储和检索，这是决定数据库性能的物理基石。我们完全聚焦于I/O效率和数据结构组织，完全避开数据传输层面的讨论。 文件与记录管理：分析堆文件（Heap Files）和顺序文件（Sequential Files）的组织方式，以及记录的插入、删除和定位策略。 磁盘I/O与缓冲管理：详细介绍操作系统对缓冲池（Buffer Pool）的管理机制，以及数据库系统如何实现页面替换算法（如LRU、Clock等）以最小化昂贵的磁盘访问。 索引机制的深度解析：本书花费大量篇幅讲解索引结构，这是高性能查询的核心。 B+树：全面解析 B+ 树的结构特性、页分裂与合并、范围查询的优势，以及在特定数据库（如InnoDB）中的变体实现。 哈希索引：探讨静态哈希和动态哈希（如Extendible Hashing）的优劣，尤其是在等值查询场景下的性能考量。 位图索引与全文索引：介绍适用于特定数据类型的先进索引技术。 第三部分：事务管理与并发控制 事务是数据库保证数据正确性的核心抽象。本部分深入探究如何维护ACID特性，特别是在多用户并发访问环境下的挑战。 事务的定义与ACID特性：精确界定原子性、一致性、隔离性和持久性的工程含义。 恢复机制（Recovery）：重点分析基于日志（Log-based Recovery）的策略，包括预写式日志（WAL）、检查点（Checkpoints）、以及延迟恢复（Deferred Update）和立即恢复（Immediate Update）的实现细节。 并发控制协议：深入研究确保隔离性的关键技术。 锁协议：讲解共享锁、排他锁、意向锁，以及两阶段封锁（2PL）协议的有效性和潜在的死锁问题。 时间戳排序（Timestamp Ordering）：分析基于时间戳的并发控制算法及其与两阶段封锁的比较。 多版本并发控制（MVCC）：详细介绍 MVCC 的工作原理，特别是它如何实现读不阻塞写，以及在 PostgreSQL 和 MySQL InnoDB 中的实际应用。 第四部分：查询处理与优化 查询优化器是现代数据库系统的“智能核心”。本部分揭示了 SQL 语句如何被转换成高效的物理执行计划。 SQL的翻译过程：从解析（Parsing）到查询重写，最后生成逻辑查询计划。 查询执行模型：讲解基于代价（Cost-Based Optimization）的核心思想，以及如何建立对CPU时间、I/O次数的准确成本模型。 连接算法的比较：详细对比块嵌套循环连接（BNLJ）、排序合并连接（SMJ）和哈希连接（HJ）在不同数据分布和可用内存下的性能权衡。 谓词下推与代数优化：分析如何利用关系代数的等价性规则，将选择和投影操作尽可能推向数据源，以减少中间数据量。 第五部分：高级主题与现代数据库架构 本部分扩展到处理大规模数据和处理新型数据需求的技术。 NoSQL数据库概览：虽然本书核心关注关系模型，但我们会简要对比键值存储、文档数据库、列式存储（Column-Family）的设计哲学，以及它们在特定场景下（如高写入吞吐量）的优势。 分布式数据库：介绍数据分片（Sharding）的策略（如基于哈希、基于范围）和数据分布对事务一致性的影响。探讨分布式事务的两阶段提交（2PC）协议，及其在性能和可用性上的权衡。 在线分析处理（OLAP）与数据仓库：介绍星型/雪花型模型，以及面向分析查询的列式存储相对于传统行式存储的优势。 本书特色 本书通过大量的伪代码实现示例、真实数据库的内部结构剖析（如InnoDB的B+树实现片段），以及大量的性能对比案例分析，确保理论知识能够直接转化为工程能力。我们重点关注的是数据如何在存储层、管理层和执行层之间高效流动和转换，而非外部连接技术。读者在阅读完本书后，将具备设计、实现和深度调优复杂数据管理系统的能力。 适用人群 数据库内核开发者和系统架构师。 高级数据结构与算法课程的学生。 需要进行数据库性能瓶颈分析和底层优化的资深应用开发者。 致力于理解数据存储与管理核心技术的专业研究人员。

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