具体描述
本书介绍了最新的概念、实践和技术、该版特色如下： ·对日益流行和标准化的通用数据模型进行了介绍（第2章和第4章） ·用增加的流行数据建模符号对E-R符号进行了扩充，为学生提供广泛的灵活性以适应像Visio和Oracle Designer——类的软件包（第3章和第4章） ·增加了对Web服务和XML的介绍（第10章） ·基于最好的实践和新的数据集介绍了增强型数据仓库（第11章） ·关于数据安全策略和技术的新内容，包括智能卡和加密技术（第12章） ·重新修订了章末复习题和习题针对学生提供的支持： ·交互式学习指导 ·PowerPoint幻灯片 ·Web资源 ·术语表 ·数据集链接 ·第10章的购物车应用程序（ASP和Cold Fusion文件）针对教师提供的支持： ·资源手册 ·PowerPoint幻灯片 ·测试项目文件和测试信息 ·把测试项目文件转换成WebCT和白板文件 ·图像库 ·Pine Valley 家具公司（PVF）和Mountain View社区医院（MVCH）数据库示例性的模拟案例： ·通过使用Ping Valley家具公司和Mountain View社区医院案例，说明和应用了本书介绍的概念和工具。PVF在第1章介绍并应用手全书，MVCH在每章的结束都能看到。
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用户评价
这本书在深入探讨了云数据库的最新发展趋势方面，让我感到非常震撼。在如今云计算如此普及的时代，云数据库已经成为了一个不可忽视的重要组成部分。这本书并没有简单地将云数据库视为传统数据库的托管服务，而是深入分析了云数据库的架构特点、优势以及它所带来的革命性变化。它详细讲解了云数据库在弹性伸缩、高可用性、多租户隔离以及成本优化等方面的突出表现。我特别喜欢它在讲解云数据库的架构时，如何通过虚拟化、分布式存储和智能调度等技术，实现了资源的按需分配和高效利用。它还讨论了云数据库在支持大数据处理、人工智能以及物联网等新兴应用场景下的巨大潜力。书中还对比了不同云服务商提供的云数据库产品，并分析了它们的特点和适用范围。它让我意识到，选择合适的云数据库服务，能够极大地提升业务的敏捷性和竞争力。它还展望了未来云数据库的发展方向，比如Serverless数据库、智能数据库等。总的来说，这本书让我对云数据库有了更全面、更深刻的认识，也让我看到了未来数据库技术发展的广阔前景。
评分这本书在讲解分布式数据库方面，可以说是把最复杂的技术问题讲得明明白白。我之前对分布式数据库一直有一种模糊的概念，觉得它就是把数据分散到不同的服务器上，但这本书让我明白了其中的复杂性和精妙之处。它详细讲解了分布式数据库的架构设计，包括数据分区（Sharding）、数据复制（Replication）、一致性协议（如Paxos, Raft）以及分布式事务的处理。我特别喜欢它在讲解数据分区时，通过不同的分区策略（哈希分区、范围分区、列表分区等）的对比，让我们能够理解它们各自的优缺点以及在不同场景下的适用性。而且，它还深入探讨了分布式数据库在可伸缩性（Scalability）和可用性（Availability）方面所面临的挑战，以及如何通过各种技术手段来解决这些问题。比如，在讲解一致性协议时，它并没有仅仅给出算法的描述，而是通过生动的图示和案例，让我们理解了在分布式环境下，如何保证多副本数据的一致性，以及在网络分区等异常情况下的容错机制。它还讨论了在分布式环境中，如何进行有效的查询优化和故障恢复。这本书让我对构建高可用、高性能的分布式数据库系统有了更深刻的认识，也为我今后在分布式技术领域的发展提供了宝贵的指导。
评分这本书对数据仓库和商业智能（BI）领域的介绍，让我觉得眼前一亮。我之前一直认为数据仓库和BI是比较偏向于分析和决策的工具，但这本书让我看到了它们在实际业务中的巨大应用潜力。它不仅仅是介绍数据仓库的模型（如星型模型、雪花模型），更是深入讲解了如何从OLTP系统抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）数据到数据仓库中，以及ETL过程中的各种挑战和解决方案。我特别欣赏它在讲解维度建模时，通过一系列真实的业务场景，比如销售分析、客户细分等，让我们理解了如何设计出能够支撑各种复杂报表和分析需求的维度模型。而且，它还详细介绍了各种BI工具的使用方法和最佳实践，包括如何利用BI工具进行数据可视化、仪表盘设计以及趋势预测。这本书让我意识到，数据仓库和BI不仅仅是技术，更是驱动业务增长的强大引擎。它强调了数据治理和数据质量在BI项目中的重要性，以及如何通过有效的流程和工具来保证数据的准确性和可靠性。总而言之，这本书让我对数据仓库和BI有了更全面、更深入的理解，也激发了我对这些领域进一步探索的兴趣。
评分这本书在讨论数据库运维管理方面，可以说是涵盖了从日常监控到应急响应的方方面面。我一直觉得数据库运维是一个非常琐碎且需要细心和耐心的工作，但这本书让我看到了它的系统性和重要性。它详细讲解了数据库的日常监控指标，比如CPU使用率、内存占用、磁盘I/O、网络流量以及慢查询等，并指导我们如何通过这些指标来发现潜在的问题。我特别欣赏它在讲解告警机制时，不仅仅是简单地设置阈值，更是深入分析了如何根据不同的告警级别制定相应的响应流程。而且，它还详细讨论了数据库备份与恢复策略，包括全量备份、增量备份、差异备份等，以及如何在灾难发生时快速有效地进行数据恢复。书中还涉及了性能调优、安全加固、补丁管理等日常运维工作中经常遇到的问题，并提供了相应的解决方案。它让我意识到，一个稳定、可靠的数据库运行环境，离不开精细化的运维管理。它还探讨了如何通过自动化工具来提高运维效率，减少人为错误。总而言之，这本书为我提供了一个非常全面的数据库运维管理框架，让我对这个领域有了更清晰的认识。
评分在数据安全与隐私保护方面，这本书给我打开了一个全新的视角。我一直以为数据库安全就是设置一些密码，限制用户权限，但这本书让我认识到，数据安全是一个更加复杂和多维度的课题。它从数据加密、访问控制、审计日志到漏洞防范，几乎覆盖了所有可能涉及数据安全的重要环节。我特别欣赏它在讲解数据加密时，不仅仅是介绍几种加密算法，更是深入探讨了不同加密场景下的应用，比如传输中的加密、存储中的加密，以及密钥管理的重要性。它还分析了SQL注入、跨站脚本攻击等常见的数据库安全威胁，并提供了相应的防范措施。这让我意识到，仅仅依靠数据库本身的防火墙是不够的，还需要从应用程序开发层面就融入安全意识。书中关于数据库审计的章节也让我受益匪浅。通过详细记录数据库的每一次操作，我们可以追溯数据的变更历史，及时发现异常行为，这对于事后追溯和责任认定至关重要。它还探讨了如何在这种审计日志的管理和分析中，平衡安全性和性能。这本书的价值在于，它让我认识到，数据安全不仅仅是技术层面的防护，更是流程和管理上的保障。它强调了安全是整个生命周期都应该被考虑进去的，而不是一个后期补充的环节。
评分这本书在关于数据库迁移和升级方面，提供了一些非常实用的指导。在实际工作中，数据库的迁移和升级往往是比较棘手的问题，一旦处理不好，可能会导致业务中断甚至数据丢失。这本书从规划、执行到验证，为我们提供了一个非常系统化的流程。我尤其喜欢它在讲解迁移策略时，详细分析了不同的迁移方式，比如在线迁移、离线迁移，以及它们各自的优劣势和适用场景。它还讨论了在迁移过程中可能遇到的各种挑战，比如数据兼容性、应用程序的修改以及停机时间的最小化。书中提供的一些迁移工具和脚本示例，也为我们提供了很好的参考。而且，它在讲解数据库升级时，也强调了充分的测试和回滚计划的重要性。它让我们意识到，数据库的升级不仅仅是软件版本的更新，更是一项需要周密计划和严格执行的任务。它还讨论了在异构数据库迁移中，如何处理不同数据类型、函数和SQL语法的差异。总的来说，这本书在数据库迁移和升级方面，提供了一个非常全面且实操性强的指南，对于我们顺利完成这类项目非常有帮助。
评分这本书在讲到性能优化方面，简直就像是为数据库管理员量身定做的秘籍。我之前一直觉得数据库性能优化是一个非常玄乎的事情，但通过这本书，我才真正领略到了它的系统性和科学性。它从查询优化、索引策略、缓存机制到存储优化，几乎涵盖了所有能够影响数据库性能的关键环节。最让我受益匪浅的是关于SQL查询优化的部分。它不仅仅是教我们写出“正确”的SQL语句，更是深入讲解了查询执行计划是如何生成的，以及每一步操作对性能的影响。通过对不同JOIN策略、排序方式、子查询的性能对比分析，我才明白原来一个看似简单的查询，背后可能隐藏着巨大的性能差异。书中提供的各种性能分析工具的使用方法和技巧，也让我跃跃欲试，想要立刻应用到实际工作中去。它还详细介绍了各种索引类型（B-tree, Hash, Full-text等）的适用场景和创建原则，以及如何避免索引失效的问题，这对于提升查询速度至关重要。此外，对于数据库缓存机制的讲解，也让我对如何更有效地利用内存来减少磁盘I/O有了新的认识。这本书并没有止步于理论，而是提供了大量的实践建议和最佳实践，让我能够将学到的知识转化为实际的行动。我甚至觉得，这本书的作者一定是一位拥有多年实战经验的数据库专家，他能够将复杂的优化原理用最直观的方式呈现出来，让我们能够真正理解并掌握。
评分这本书在深入探讨高级数据库概念方面，展现出了非凡的洞察力。它不仅仅是停留于表面的技术介绍，更是深入挖掘了不同数据库模型之间的内在联系和适用场景。我印象最深刻的是关于NoSQL数据库的部分。它并没有简单地将NoSQL列为关系型数据库的替代品，而是详细分析了不同类型的NoSQL数据库（键值存储、文档数据库、列族数据库、图数据库）各自的优劣势，以及它们在特定业务场景下的强大表现。比如，在讲解文档数据库时，它通过一个电商平台的商品信息管理案例，生动地说明了文档数据库如何能够灵活地处理结构多变、字段众多的复杂数据，这与传统关系型数据库在处理这类数据时的僵化形成了鲜明的对比。而且，它还探讨了如何在大规模分布式环境中有效地管理和查询这些NoSQL数据库，包括数据分片、复制、一致性模型等关键技术。这些内容对于我来说，是之前接触过的很多书籍中很少能如此系统地讲解到的。它让我意识到，选择哪种类型的数据库，并不是一个随意的决定，而是需要根据具体的业务需求、数据特性、性能要求以及可扩展性等因素进行综合考量。书中对于数据建模的讨论也同样精彩，它不仅提供了多种数据建模的策略和技巧，还结合实际案例，演示了如何根据不同的数据库类型进行优化。这让我对如何设计出高效、可维护的数据库模型有了更深的理解。总的来说，这本书在高级概念的讲解上，既有广度也有深度，为我提供了非常有价值的参考。
评分这本书在讨论数据库治理和数据生命周期管理方面，提供了非常有价值的见解。我之前一直觉得数据库治理是一个比较虚的概念，但这本书让我看到了它的实际意义和操作方法。它详细讲解了数据治理的各个方面，包括数据标准、数据质量、数据安全、数据隐私以及数据生命周期管理。我特别欣赏它在讲解数据生命周期管理时，通过对数据从产生、存储、使用、归档到销毁的整个过程进行精细化管理，来确保数据的价值最大化并满足合规性要求。它还讨论了如何建立有效的数据治理框架，包括明确的角色和职责、建立数据目录、实施数据质量监控以及制定数据访问策略等。书中还分析了大数据时代下，数据治理所面临的新挑战，以及如何利用先进的技术手段来应对这些挑战。它让我意识到，有效的数据库治理是构建可信赖数据资产的基础，也是支撑业务决策和创新的关键。它还强调了数据治理是一个持续改进的过程，需要不断地评估和优化。总而言之，这本书为我提供了一个非常全面的数据库治理和数据生命周期管理的框架，让我对如何更有效地管理和利用数据有了更深入的理解。
评分这本书，我拿到的时候，其实是带着一种“试试看”的心态。毕竟市面上的数据库相关书籍浩如烟海，各种理论、技术层出不穷，很容易让人陷入迷茫。但《现代数据库管理》这本书，从拿到手的那一刻起，就给我一种踏实的感觉。它不像一些书那样，上来就堆砌晦涩的理论，而是从最基础的概念入手，循序渐进地讲解，让即使是初学者也能轻松理解。我特别喜欢它在介绍数据库基本原理时，那种抽丝剥茧般的讲解方式。它不仅仅是罗列概念，更是深入浅出地解释了为什么要有这些概念，它们在实际应用中起到了什么作用。比如，在讲到关系型数据库的 ACID 特性时，它并没有简单地给出定义，而是通过一系列生动的案例，比如银行转账、在线订单等，让我们深刻理解了事务的原子性、一致性、隔离性和持久性对于数据安全和可靠性的重要性。书中的图示也非常到位，那些清晰的ER图、流程图，就像是为复杂的数据库概念量身定制的导航图，让我能够快速抓住重点，理解它们之间的逻辑关系。而且，它在讲解过程中，并没有回避一些可能出现的难点，而是用一种非常耐心和细致的方式进行剖析，让我感觉这本书真的是为读者考虑到了方方面面。我甚至觉得，这本书的作者，一定是一位非常有经验的数据库工程师，他能够准确地捕捉到初学者最容易迷惑的地方，并给出最恰当的解答。总而言之，这本书在基础概念的阐述上，做得非常出色，为我后续深入学习打下了坚实的基础，让我对数据库管理有了全新的认识。
评分kill me now....中文版都不想看
评分有点过时
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评分kill me now....中文版都不想看
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