数据库系统及应用基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北方交通

作者:陈洛资

出品人:

页数:378

译者:

出版时间:2007-3

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787810829113

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 数据库系统
• 数据库应用
• SQL
• 数据管理
• 数据模型
• 关系数据库
• 数据库原理
• 计算机科学
• 信息技术

《数据世界的探秘：原理、实践与未来》 一、引言：数据洪流中的导航者 我们正身处一个信息爆炸的时代，数据如同奔腾不息的河流，从四面八方涌来，深刻地改变着我们的生活、工作和社会形态。然而，数据的价值并非天然显现，它需要被有条理地组织、存储、管理和分析，才能转化为洞察、驱动决策、催生创新。本书旨在引领读者踏上一段探索数据世界的旅程，理解数据在现代文明中的核心作用，并掌握驾驭这股洪流的关键技能。我们将从数据诞生的源头出发，逐步深入其内部的运作机制，最终展望数据所描绘的未来图景。 二、数据的基石：理解与组织 数据并非随意堆砌的符号，它们承载着信息，反映着现实世界的规律。本书的开篇将聚焦于数据的本质，探讨数据是如何被理解、分类和表示的。我们将深入了解不同类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，以及它们各自的特点和应用场景。 数据模型：蓝图与结构。 理解数据的关键在于掌握数据的组织方式。我们将详细阐述数据模型，从早期的层次模型、网络模型，到最为普遍的关系模型，以及面向对象模型和NoSQL模型。特别是关系模型，其强大的表达能力和成熟的理论体系，将是本书重点讲解的对象。我们将学习如何设计清晰、高效的关系模式，如何定义实体、属性和关系，以及如何利用键约束保证数据的完整性。 数据的规范化：消除冗余与不一致。 冗余和不一致是数据管理的敌人。我们将学习数据规范化的理论，理解范式（如第一范式、第二范式、第三范式、BCNF）的意义和作用，并通过实例演示如何对数据模式进行规范化，以提升数据的存储效率和查询的灵活性。 数据的表示：二进制与逻辑。 从最底层的二进制表示，到抽象的逻辑概念，理解数据是如何在计算机系统中存储和处理的。我们将接触到数据类型、编码方式等基础概念，为后续深入理解数据存储和操作打下坚实基础。 三、数据的运行：存储、管理与操作 理解了数据的结构，接下来的重点是如何有效地存储、管理和操作这些数据。这部分将是本书的核心内容，我们将深入探讨数据管理系统的原理和实践。 数据存储的艺术：从文件到系统。 数据需要被妥善地存放，才能被持久访问。我们将探讨不同的数据存储介质，以及数据是如何在底层文件系统中组织的。更重要的是，我们将深入了解数据库系统的内部工作原理，包括数据页、文件结构、存储引擎等。 SQL：数据交互的通用语言。 对于结构化数据，SQL（Structured Query Language）无疑是王牌语言。本书将提供详实的SQL教程，涵盖数据定义语言（DDL）用于创建、修改和删除数据库对象，数据操纵语言（DML）用于查询、插入、更新和删除数据，以及数据控制语言（DCL）用于管理用户权限。我们将通过大量实际案例，帮助读者熟练运用SQL进行数据检索和操作。 事务处理：保证数据的 ACID 性。 数据一致性是数据库系统的生命线。我们将深入理解事务的概念，以及ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）属性在保障数据可靠性中的关键作用。我们将探讨并发控制、故障恢复等机制，理解它们如何协同工作，确保在多用户访问和系统故障情况下数据的安全。 查询优化：让数据检索飞驰。 面对海量数据，如何快速准确地获取所需信息至关重要。我们将揭示查询优化器的工作原理，理解索引的构建和使用，学习如何编写高效的SQL查询，以及如何分析和理解查询执行计划，从而大幅提升数据查询的性能。 并发控制：多人协作的和谐之道。 在多用户环境下，如何允许多个用户同时访问和修改数据，同时避免数据冲突和不一致？我们将深入探讨各种并发控制技术，如锁机制、多版本并发控制（MVCC）等，理解它们如何平衡并发访问和数据一致性。 四、数据的演进：高级主题与未来展望 随着技术的发展，数据管理也在不断演进，涌现出许多新的概念和技术。本书将在基础之上，触及这些高级领域，并展望数据的未来。 数据仓库与商业智能：从数据到洞察。 组织的数据不仅仅用于日常操作，更可以用于分析和决策。我们将介绍数据仓库的概念，理解其与OLTP系统的区别，以及如何构建和管理数据仓库。在此基础上，我们将探讨商业智能（BI）工具和技术，了解如何利用数据进行报表制作、数据挖掘和决策支持。 大数据技术：迎接海量数据的挑战。 传统数据库在处理TB甚至PB级别的数据时面临瓶颈。我们将简要介绍大数据技术的兴起，如Hadoop、Spark等分布式计算框架，以及NoSQL数据库在处理海量、多样化数据方面的优势。 数据安全与隐私：守护数据的信任。 数据的价值也带来了安全和隐私的挑战。我们将讨论数据加密、访问控制、数据脱敏等安全措施，以及如何在数据利用与隐私保护之间取得平衡。 人工智能与数据：相互促进的未来。 数据是人工智能的燃料，而人工智能则极大地提升了数据处理和分析的能力。我们将探讨机器学习、深度学习等AI技术如何与数据管理系统融合，驱动更智能的数据应用。 五、结论：成为数据时代的驾驭者 本书并非枯燥的技术堆砌，而是希望通过清晰的讲解、丰富的实例和逻辑严谨的论述，帮助读者构建对数据世界的全面认知。无论你是初学者，还是希望深化理解的从业者，本书都将为你提供宝贵的知识和技能。掌握了数据管理的精髓，你将能够更好地理解这个数据驱动的世界，更有效地从数据中提取价值，成为真正的数据时代驾驭者。

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这本书的排版和插图设计，坦白说，是我近年来看到的技术书籍中比较“朴素”的一类。内容本身很厚重，但视觉呈现上缺少一些现代感。图表部分，特别是用于解释数据结构或者查询执行计划的那些流程图，似乎还停留在上个世纪的风格——黑白线条为主，缺乏色彩的辅助引导。这对于理解那些涉及多层嵌套和复杂交互的逻辑结构时，造成了不小的困扰。我花了很长时间去辨认图中不同组件的边界和数据流向。举例来说，在讲解B+树的结构时，如果能用不同的颜色高亮显示叶子节点和内部节点，或者用箭头明确指出索引键的查找路径，阅读效率会提升不止一个档次。此外，书中大量的公式和数学符号，虽然是必要的，但如果能对关键公式进行适当的版式处理，比如放大或者加粗显示，而不是仅仅用默认的字体样式嵌入正文中，也能更好地引导读读者的注意力。整体来看，这本书的内容价值是毋庸置疑的，但外在的包装和视觉辅助工具，感觉没有跟上技术快速迭代的步伐，多少有些拖累了阅读体验的流畅性。

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这本书在理论深度上的挖掘，确实值得称赞，尤其是关于查询优化器那一章，深入探讨了启发式规则和基于成本的优化策略之间的权衡。我花了整整一个周末来研读那几节内容，从中获得了许多关于SQL执行深层机制的洞察。作者没有满足于简单介绍“执行计划”，而是深入到了如何构建成本模型，以及不同索引结构对I/O成本的具体影响。这部分的讲解，让我对以往模糊理解的“慢查询”有了更清晰的认知。然而，这种深入的探讨也带来了一个副作用：它对读者的预备知识要求非常高。如果你没有扎实的离散数学基础，或者对编译原理和算法复杂度分析不太熟悉，那么在面对这部分内容时，很容易感到力不从心。我感觉这本书似乎预设了读者已经掌握了计算机科学的核心课程知识。例如，在讨论锁粒度和隔离级别时，对于并发控制的数学模型没有做过多的简化解释，而是直接采用了高度抽象的描述。对于我这种更偏向应用开发，数学功底稍弱的读者来说，很多精彩的论述变成了“看起来很厉害但无法完全吸收”的知识点，这无疑是一种遗憾。它更像是一本为未来数据库内核开发者准备的参考书，而不是面向当前主流开发岗位的通用指南。

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这本书的行文风格相当严谨，几乎可以称得上是学术性的严谨。作者在每一个技术点的阐述上都力求精确无误，引用的术语和定义都非常规范，这一点对于希望打下坚实理论基础的读者来说，绝对是优点。我特别欣赏它在描述数据库设计范式时所展现出的逻辑推导过程，每一步论证都环环相扣，让人不得不佩服其功底。不过，这种极致的严谨有时也带来了一些阅读上的障碍。语言组织上，句子往往很长，充满了从句和专业限定词，初次接触这些概念的读者可能会觉得有些晦涩难懂，需要反复阅读才能真正消化吸收。举个例子，某个关于事务隔离级别的章节，为了区分不同的锁机制对并发性的影响，作者使用了大量的篇幅来细致剖析各种理论模型，虽然概念上无懈可击，但在实际阅读体验中，我几次差点迷失在那些繁复的限定条件中。如果能在保持严谨性的同时，多穿插一些生动的比喻或者业界常见的“反面教材”案例来辅助说明，相信会大大降低读者的理解门槛。现在的版本，感觉更像是为研究生准备的教材，而非面向广大软件工程师的普及读物。

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这本书在章节安排上，似乎更倾向于按照“历史发展”和“技术分类”的双重脉络来构建知识体系，而非完全基于“应用场景”进行组织。我们先学了文件系统与存储结构，然后是关系代数，接着是SQL的理论基础，最后才谈到实际的DBMS实现。这种逻辑顺序在学术上是无可挑剔的，因为它遵循了知识的由浅入深、由基础到上层的构建路径。但从一个急于解决实际问题的从业者角度来看，这种结构显得有些过于漫长和迂回。我更希望能够先看到一个完整的、能运行的例子——比如，一个简单的CRUD操作是如何穿过各个子系统的——然后再回过头来学习支撑这些操作的底层原理。书中关于特定DBMS（比如MySQL或PostgreSQL的内部实现细节）的对比分析非常少，更多的是对“理想化”的数据库模型的描述。这导致我在合上书本后，依然无法确切地知道，我当前使用的那个商业数据库，在处理某个特定功能时，究竟采用了哪种理论模型或者优化策略。这本书描绘了一幅宏伟的数据库世界蓝图，但缺少一张清晰的“地图”，指向我当前所处的具体位置和如何使用已有的工具去导航。

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这本书的装帧设计确实很吸引人，封面采用了深邃的蓝色调，配上一些抽象的数据流线条，给人一种既专业又充满现代科技感的印象。拿到手里分量十足，感觉内容应该会非常扎实。我本来是抱着学习一门全新技术的热情开始翻阅的，期待能系统地了解数据存储、查询以及管理背后的核心原理。然而，当我翻开前几章时，发现它似乎更侧重于概念的梳理和历史演进，对于我急需掌握的那些实际操作层面的技巧，比如如何快速搭建一个测试环境，或者处理一些常见的性能瓶颈，介绍得相对比较宏观。这让我产生了一种感觉，它更像是一本理论基础的奠基石，而非直接上手就能用的工具手册。比如，在介绍关系模型的时候，虽然讲解了函数依赖和范式，逻辑清晰，但对于如何使用现代的SQL方言来优化复杂的JOIN操作，深度略显不足。对于初学者来说，这可能是一个很好的入门，但对于有一定编程经验，希望立刻投入项目实践的人来说，可能需要再搭配其他更侧重实战的书籍。总而言之，它在理论构建上花了大量篇幅，这无疑是重要的，但实践应用的“火花”点燃得不够快，让我有些心急。

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