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出版者:清华大学出版社

作者:孟庆昌

出品人:

页数:481

译者:

出版时间:2000-10

价格:45.00元

装帧:

isbn号码:9787302009757

丛书系列:

图书标签:

• UNIX
• 系统管理
• 操作系统
• Linux
• 命令行
• Shell
• 编程
• 网络
• 安全
• 服务器
• 技术

深度探索数字时代的数据秘密：数据库系统与高级数据管理 内容简介 本书聚焦于现代信息技术的核心——数据库系统及其复杂的高级管理技术。在当今这个数据爆炸的时代，无论是金融交易、科学研究还是日常生活中的每一次点击，背后都离不开高效、可靠的数据存储与检索机制。本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，从理论基石到前沿实践，解析支撑全球数字基础设施的关键技术。 第一部分：关系模型与SQL精通 本部分奠定了理解现代数据库系统的基础。我们将从关系代数的严谨数学定义出发，逐步过渡到最广泛应用的关系模型（Relational Model）。详细阐述了实体-关系（E-R）模型及其向关系模式的转换过程，重点剖析了数据依赖性理论，特别是函数依赖（Functional Dependencies）和多值依赖（Multivalued Dependencies）。 深入讲解了范式理论（Normalization Theory），涵盖了一范式到BCNF（巴斯-科德范式）的完整分解与合成过程，并探讨了更高阶范式（如4NF、5NF）在实际应用中的意义。 数据库查询语言方面，本书将SQL语言的讲解提升至专业级别。不仅涵盖了标准的DML（数据操作语言）和DDL（数据定义语言），更侧重于高级特性： 1. 复杂查询优化： 深入分析SQL查询的执行计划生成过程，揭示优化器的工作原理，学习如何编写“对优化器友好”的高性能SQL语句，包括窗口函数、公用表表达式（CTE）的高级应用。 2. 存储过程与触发器的高级编程： 探讨在数据库层面实现业务逻辑的优势与陷阱，特别是事务隔离级别对并发控制的影响。 第二部分：数据库设计、实现与性能调优 本部分将理论知识转化为构建健壮数据库系统的实践技能。重点关注数据库的物理实现细节和性能瓶颈的解决。 数据存储结构： 详尽介绍磁盘I/O、页（Page）的概念，以及不同类型的文件组织结构（如堆文件、有序文件）。 索引技术深度解析： 区别于传统的表面介绍，本书对B+树索引的结构、插入、删除和范围查询机制进行逐层剖析，并引入位图索引（Bitmap Index）、哈希索引等特定场景下的优化方案。特别关注复合索引的设计原则与前缀匹配问题。 事务管理与并发控制： 这是数据库稳定运行的生命线。全面介绍ACID特性，深入解析各种并发控制协议，包括两阶段锁定（2PL）、时间戳排序（Timestamp Ordering）以及多版本并发控制（MVCC）的内部机制及其对系统吞吐量的影响。 恢复机制： 阐述日志文件（Log File）的作用，讲解延迟更新与立即更新策略，重点掌握检查点（Checkpoint）机制和基于日志的恢复过程。 第三部分：面向大规模应用的高级数据管理 随着数据规模的指数级增长，传统集中式数据库面临巨大的扩展性挑战。本部分转向分布式系统、大数据处理和新型数据模型。 分布式数据库系统： 探讨数据分片（Sharding）策略（如哈希分片、范围分片），分布式事务的挑战（如两阶段提交2PC），以及CAP理论在实际系统设计中的权衡取舍。 NoSQL数据库的分类与适用性： 区别于关系型数据库的强一致性，本书系统梳理了四大类NoSQL数据库：键值存储（Key-Value Stores）、文档数据库（Document Databases）、列族数据库（Column-Family Stores）和图数据库（Graph Databases）。通过对比案例，指导读者在特定业务场景下选择最合适的数据模型。 数据仓库与OLAP： 介绍数据集成、ETL（抽取-转换-加载）过程，以及面向分析型处理（OLAP）的星型（Star Schema）和雪花型（Snowflake Schema）设计。深入探讨OLAP操作，如切片（Slice）、钻取（Dice）和旋转（Pivot）。 流式数据处理基础： 简要介绍实时数据管道的基本概念，以及如何将数据库技术扩展到处理高吞吐量的连续数据流。 本书特色 本书结构严谨，理论深度足够支撑研究生级别的学习，同时包含大量的实际案例和配置调优指导，确保了其实用价值。我们避免了对特定供应商产品（如操作系统或网络配置）的冗余描述，而是专注于数据模型、算法和系统架构的普适性原理。读者在掌握本书内容后，将能够独立设计、实现、优化和管理任何复杂规模的数据存储解决方案。

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