数据库原理与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电

作者:徐保民

出品人:

页数:287

译者:

出版时间:2007-12

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787115170729

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• 数据库
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• 计算机科学

跨越信息洪流：现代计算系统的演进与核心技术 图书名称： 现代计算系统的演进与核心技术 内容简介： 本书旨在为读者构建一幅关于当代信息技术基础设施的宏大蓝图。它深入剖析了自二十世纪中叶至今，计算范式如何经历数次革命性的转变，以及支撑这些变革背后的底层技术原理与工程实践。我们不关注传统关系型数据管理的内部结构，而是聚焦于如何构建能够应对海量、高速、多变数据挑战的全新计算架构。 第一部分：计算范式的演进：从集中到分布式 本部分追溯了计算能力从大型机集中处理，向小型机、工作站，直至今日无处不在的分布式和云计算环境的迁移历程。 第一章：集中式计算的黄金时代与局限 回顾了早期高性能计算（HPC）的架构特点，重点分析了单机系统处理能力（CPU、内存、I/O带宽）的物理瓶颈，以及这种架构在面对互联网爆炸性增长时所暴露的伸缩性（Scalability）和可靠性（Reliability）的固有缺陷。我们探讨了早期操作系统如何通过时间分片和空间隔离来最大化利用昂贵硬件资源的管理哲学。 第二章：网络化与服务的兴起 阐述了局域网（LAN）和广域网（WAN）的普及如何催生了客户端-服务器（C/S）架构。重点解析了中间件技术（如RPC、消息队列的早期形态）在连接异构系统中的作用。这一章将详细介绍面向服务的架构（SOA）的基本理念，以及它如何为现代微服务奠定理论基础，强调了服务的自治性与松耦合的重要性。 第三章：大规模并行处理（MPP）与集群计算 深入探讨了如何通过增加机器数量来线性扩展处理能力。分析了早期的共享内存（SMP）与无共享内存（NSM）集群的优劣。重点介绍了集群文件系统（如Lustre、GPFS的早期设计）在同步多个节点对共享存储访问时面临的挑战，以及集群调度系统（如PBS/Torque）如何优化资源分配。 第二部分：云原生时代的基石：虚拟化、容器与基础设施即代码 本部分聚焦于构建现代弹性基础设施的关键技术。我们假设底层数据存储的优化已经由专业的存储系统完成，转而关注计算资源的抽象化和自动化部署。 第四章：虚拟化技术的底层机制 详细解析了硬件辅助虚拟化（如Intel VT-x/AMD-V）的工作原理，包括对CPU指令集、内存管理单元（MMU）的拦截与模拟。对比了全虚拟化、硬件辅助虚拟化和操作系统级虚拟化（容器）在性能开销、隔离性上的差异。 第五章：容器化：轻量级隔离的革命 深入剖析了Linux内核提供的命名空间（Namespaces）和控制组（cgroups）技术，它们是实现容器隔离和资源限制的核心。通过对比虚拟机与容器的启动速度和资源占用，阐明了容器如何成为实现快速迭代和高密度部署的首选方案。 第六章：基础设施即代码（IaC）与自动化运维 探讨了如何使用声明式配置管理工具（如Terraform, Ansible）来管理基础设施的生命周期。分析了配置漂移（Configuration Drift）问题，以及幂等性（Idempotence）原则在确保系统状态一致性中的关键作用。本章着重于描述性语言在描述目标状态而非执行步骤上的优势。 第三部分：分布式系统的核心挑战与对策 本部分是全书的技术核心，它探讨了在网络不可靠、节点可能失效的分布式环境中，如何确保系统的正确性、一致性和高可用性。 第七章：网络通信的复杂性与容错设计 分析了网络延迟、丢包、分区（Partition）对分布式应用设计的影响。重点介绍了超时（Timeout）机制、重试策略（Retry Strategies）的陷阱（如雪崩效应），以及像指数退避（Exponential Backoff）这样的流量控制机制。 第八章：共识算法：从 Paxos 到 Raft 详尽分析了分布式系统中达成一致性这一难题的必要性。深度解析了Paxos算法的复杂性，并重点介绍了Raft算法的“领导者选举”、“日志复制”和“安全性”三个核心模块。通过具体的案例分析，展示Raft如何保证状态机的线性一致性。 第九章：分布式事务的边界与牺牲 讨论了在跨越多个独立服务的场景下，如何处理业务操作的原子性问题。对比了传统的两阶段提交（2PC）的阻塞问题，并详细阐述了Saga模式、TCC（Try-Confirm-Cancel）等补偿性事务模型的设计哲学，强调了“最终一致性”在现代高可用系统中的实用价值。 第四章：新一代计算模型与未来趋势 本部分将视野扩展到超越传统服务器集群的计算前沿。 第十章：事件驱动架构（EDA）与流式处理 探讨了如何从批处理思维转向实时流处理。介绍了消息代理（Message Brokers）如何作为事件的管道，并深入分析了基于时间窗口（Windowing）和状态管理的高级流处理引擎（如Flink/Spark Streaming的早期概念模型）如何实现复杂的实时分析，区分了事件（Event）和命令（Command）的概念。 第十一章：边缘计算与雾计算 分析了数据生成速度超过中心云处理能力的限制后，计算任务如何下沉到更靠近数据源的边缘节点。讨论了边缘计算在低延迟要求（如工业控制、自动驾驶）和数据主权合规性方面的独特优势，以及其对基础设施部署和安全性的新挑战。 第十二章：可观测性：理解复杂系统的透镜 在系统由成千上万个微小组件构成时，传统监控手段失效。本章介绍了现代可观测性（Observability）的三大支柱：度量（Metrics）、日志（Logs）和分布式追踪（Distributed Tracing）。重点阐述了如何通过追踪Span和Trace来重构请求在复杂服务网络中的完整路径，从而实现快速的故障定位和性能瓶颈识别。 本书面向对底层系统架构有浓厚兴趣的软件工程师、系统架构师以及计算机科学专业的高年级学生。它提供的不是特定产品的使用手册，而是理解如何设计、构建和维护今日世界赖以运行的、高度分布化、弹性和容错能力的计算系统的核心原理。

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作为一名对信息技术充满好奇心的学习者，我一直对数据管理和存储的底层原理感到着迷，而这本书恰好满足了我对这方面的探索欲。它不仅仅是一本技术手册，更像是一次深入数据库灵魂的旅程。书中对数据模型进行了详尽的剖析，从最早的层次模型、网状模型，到后来占据主导地位的关系模型，作者都用清晰的图示和生动的比喻，将抽象的概念具象化。我特别欣赏书中对关系代数和元组演算的介绍，虽然这些理论听起来有些高深，但作者巧妙地将其与实际的SQL查询联系起来，让我明白了SQL语句背后蕴含的数学原理，从而更深刻地理解了为什么某些查询效率高，而另一些则会拖慢系统。书中还深入探讨了事务的ACID特性，以及并发控制、死锁解决等关键技术，这些都是构建稳定可靠数据库系统的基石。作者并没有回避这些复杂的问题，而是通过清晰的阐述和精心设计的例子，让我能够理解其中的挑战和解决方案。读完这部分内容，我对数据库在保证数据一致性、完整性和可用性方面的作用有了全新的认识。它让我明白，一个看似简单的“保存”操作，背后可能经历了多么复杂的机制。这本书不仅提升了我对数据库原理的理解，也让我对软件工程中的数据管理环节有了更深刻的敬畏之心。

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坦白说，在阅读这本书之前，我对数据库的理解非常片面，总觉得它就是一个用来“存东西”的地方。这本书彻底刷新了我的认知，它就像一本数据库的“百科全书”，将这个复杂而强大的系统剖析得淋漓尽致。书中从最基础的数据模型讲起，循序渐进，逐步深入到各个核心模块。我印象最深刻的是关于数据库的“查询处理”部分。它详细讲解了查询解析、查询优化、执行计划生成等一系列过程，让我明白了为什么看似简单的SQL语句，在数据库内部会经历如此复杂的转化。书中对各种优化技术的介绍，比如基于成本的优化、启发式规则等，都让我觉得非常实用。而且，它并没有止步于理论，而是通过大量的图示和伪代码，将这些抽象的概念具象化，让我能够更直观地理解。此外，书中对数据库的“事务管理”和“并发控制”的讲解也让我受益匪浅。它让我理解了ACID特性的重要性，以及如何在多用户并发访问的情况下，保证数据的一致性和完整性。这部分内容对于理解银行交易、订单系统等高并发应用至关重要。这本书的价值在于，它不仅教会了我“做什么”，更重要的是教会了我“为什么这么做”，让我对数据库有了更深刻的理解和敬畏。

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这本书真的给我带来了太多惊喜，当初抱着试试看的心态入手，没想到完全打开了我对数据库世界的新认知。我还记得第一次接触数据库，感觉它就像一个神秘而庞大的黑箱，里面充满了各种各样的代码和指令，让人望而却步。但这本书却用一种非常直观、易懂的方式，一点点地揭开了这个神秘的面纱。从最基础的概念，比如什么是数据、什么是数据库、什么是数据表，到更深入的原理，比如关系模型、范式理论，这本书都讲解得条理清晰，逻辑严谨。更重要的是，它并没有停留在理论层面，而是紧密结合实际应用，通过大量的案例和示例，让我看到数据库是如何在现实世界中发挥巨大作用的。比如，书中对电商平台的订单管理系统、社交网络的用户信息存储等场景的分析，让我深刻体会到了数据库的强大能力和重要性。我尤其喜欢书中关于SQL语言的部分，它详细讲解了SQL的各种语法和常用操作，让我能够亲手去操作数据库，查询、插入、更新、删除数据，这种实践过程比单纯的理论学习要有效得多。通过反复练习，我不仅掌握了SQL的基本功，还能写出一些相对复杂的查询语句来解决实际问题。这本书让我觉得，数据库并不是一个高高在上的技术，而是人人都可以掌握并应用于工作和生活中的强大工具。它就像一位耐心的老师，循循善诱，让我从一个门外汉逐渐变成了一个能够理解和运用数据库的人。

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这本书对我而言，是一次非常宝贵的学习经历。我一直对如何高效地组织和访问海量数据感到好奇，而这本书为我提供了一个绝佳的视角。作者在介绍数据库系统结构时，非常注重理论与实践的结合。它不仅仅停留在概念层面，而是深入到数据库的内部工作原理，比如查询优化器的设计、执行计划的生成、存储引擎的实现等等。我尤其被书中关于查询优化的部分所吸引，它详细阐述了各种优化技术，如谓词下推、连接顺序选择、物化视图等，并结合具体的SQL语句进行分析，让我看到了SQL查询是如何被一步步转换为高效的执行计划的。这种深入的讲解，让我不再仅仅是“写SQL”的人，而是能够理解SQL背后的“运行机制”，从而写出更优化的查询语句，或者在遇到性能问题时，能够更准确地定位问题所在。此外，书中对数据库的安全性、完整性、一致性方面的讨论也让我受益匪浅。它让我明白，数据库的健壮性不仅仅体现在数据存储上，更体现在它能够抵御各种潜在的威胁和错误。这本书的阅读体验非常好，语言流畅，逻辑清晰，即使是相对复杂的概念，也能被解释得深入浅出。

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这本书为我打开了一个全新的世界，让我从一个对数据库“一知半解”的状态，跃升到了一个能理解其内在逻辑和运行机制的高度。它不仅仅是一本教科书，更像是一次与数据库“对话”的体验。书中对“数据模型”的详细讲解，从概念模型到逻辑模型再到物理模型，让我明白了一个数据的生命周期是如何被规划和实现的。我尤其欣赏书中对“数据库设计”的深入探讨，它不仅仅停留在范式理论，更结合了实际应用的场景，教授如何设计出高效、易于维护的数据库结构。当我开始理解这些设计原则时，我发现我写出的SQL查询也变得更加优雅和高效。此外，书中对“查询处理”的全面解析也让我受益匪浅。它详细展示了SQL语句是如何被解析、优化，最终生成可执行计划的。通过对查询优化器的工作原理的理解，我能够更好地编写SQL语句，避免一些常见的性能陷阱。更让我感到兴奋的是，书中还对数据库的“并发控制”和“恢复机制”进行了深入的阐述。它让我明白了在多用户环境下，数据库是如何保证数据的一致性和可靠性的，以及在发生故障时，它是如何进行恢复的。这让我对数据库的鲁棒性有了更深的认识。

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这本书真的给了我很多惊喜，让我对“数据库”这个词有了全新的认识。我之前以为它只是一个简单的数据存储工具，但通过这本书，我才发现它是一个如此复杂、如此精妙的系统。书中对数据库的“存储结构”的讲解让我印象深刻。它不仅介绍了各种文件组织方式，还深入分析了索引的原理，比如B树、B+树等，让我明白了为什么索引能够如此显著地提高查询效率。而且，书中还结合了实际应用场景，比如如何根据业务需求来选择合适的索引类型，这让我觉得内容非常接地气。此外，我对书中关于“查询优化”的讲解也尤为赞赏。它详细阐述了查询优化器的作用，以及各种优化技术，比如谓词下推、连接顺序选择等，让我理解了SQL语句是如何被高效执行的。通过这些讲解，我不仅能写出能用的SQL，更能写出高效的SQL。更让我惊喜的是，这本书还涵盖了数据库的“事务管理”和“并发控制”。它让我明白了ACID特性的重要性，以及如何在多用户环境下保证数据的一致性和可靠性。这对于我理解任何涉及数据安全和并发操作的系统都非常有帮助。总的来说，这本书就像一位经验丰富的向导，带领我深入数据库的每一个角落，让我从一个门外汉，变成了一个能够理解和欣赏数据库技术之美的人。

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说实话，我之前对数据库的认识仅限于“存储数据”这个层面，根本不知道背后还有如此多的学问。这本书完全颠覆了我的认知。它以一种非常系统化的方式，从最基础的“数据”是什么开始，逐步深入到如何组织、管理和优化这些数据。书中的章节安排非常有逻辑性，从数据模型的设计，到存储结构，再到查询的执行，每一个环节都讲解得非常透彻。我特别喜欢书中关于索引的章节，它不仅讲解了B树、B+树等常见的索引结构，还详细分析了不同索引类型在不同场景下的优劣。通过书中提供的例子，我能够直观地看到索引如何加速数据检索，以及不当的索引设计可能带来的负面影响。这一点对我来说非常有启发，因为在实际工作中，我也曾遇到过数据库查询缓慢的问题，当时一直不知道如何下手解决，读完这本书，我才明白，很多时候优化索引就是关键。此外，书中对数据库事务、并发控制、恢复机制的讲解也让我印象深刻。它让我明白，数据库不仅仅是数据的容器，更是一个复杂的、能够处理并发操作、保证数据安全可靠的系统。这种对底层机制的深入理解，让我对数据库技术有了更全面的认识，也让我能够更自信地在工作中处理与数据库相关的问题。

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读完这本书，我才真正意识到，数据库远不止是“存储数据”那么简单。它是一个复杂而精密的系统，包含了无数的设计和优化。书中对“数据库系统体系结构”的讲解，让我对它的内部组成有了清晰的认识。我尤其喜欢关于“数据模型”的部分，它从最基础的概念出发，逐步深入到关系模型，并对其进行了详尽的阐释。这让我明白了为什么关系模型在今天如此普遍和强大。此外，书中对“SQL语言”的深入讲解也让我受益匪浅。它不仅涵盖了基本的CRUD操作，还详细介绍了复杂的查询、连接、子查询、视图等高级特性。通过大量的实例，我不仅学会了如何编写SQL，更重要的是，我学会了如何去思考，如何用SQL来解决实际问题。更让我惊喜的是，书中还对数据库的“事务管理”和“并发控制”进行了深入的剖析。它让我明白了ACID特性的重要性，以及在多用户环境下，数据库是如何保证数据的一致性和可靠性的。这对于我理解任何需要高并发和数据一致性的应用场景都非常有帮助。这本书就像一个打开潘多拉魔盒的钥匙，让我看到了数据库背后隐藏的无限可能。

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作为一名对技术细节有着极强探索欲的学习者，这本书简直是一场饕餮盛宴。它不仅仅是简单地介绍数据库的“怎么用”，而是深入探究了“为什么这么设计”以及“背后的原理是什么”。书中对数据库的“逻辑结构”和“物理结构”的划分，让我对数据库的组成部分有了清晰的认识。我尤其喜欢关于“数据存储”的部分，它详细介绍了各种存储引擎的实现机制，以及它们在不同场景下的适用性。例如，它对InnoDB和MyISAM存储引擎的对比分析，让我明白了不同存储引擎在性能、事务支持、锁机制等方面的差异，从而能够根据实际需求做出更明智的选择。此外，书中对“查询执行计划”的详细剖析也让我大开眼界。它不仅解释了查询优化器的原理，还展示了如何通过分析执行计划来发现SQL查询的性能瓶颈。这对于我在工作中优化慢查询非常有帮助。更让我惊喜的是，书中还深入探讨了数据库的“并发控制”和“恢复机制”。它让我理解了事务的ACID特性是如何实现的，以及在面对系统崩溃或并发冲突时，数据库是如何保证数据的一致性和可靠性的。这部分内容让我对数据库的健壮性有了更深的认识。

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我一直对信息管理和数据挖掘抱有浓厚的兴趣，而这本书恰好为我提供了一个坚实的基础。它不仅仅是关于如何“用”数据库，更是关于“为什么”数据库是这样设计的，以及“如何”让数据库运行得更好。书中对数据库设计原则的阐述，特别是范式理论，让我明白了如何避免数据冗余和提高数据一致性。我之前也接触过一些数据库设计，但总是凭感觉来，这本书则为我提供了科学的指导，让我能够设计出更规范、更易于维护的数据库结构。此外，书中关于数据存储和检索的讲解也让我大开眼界。从文件组织到磁盘 I/O，再到各种索引技术，它让我看到了数据库系统是如何在底层高效地管理数据的。我尤其欣赏书中对数据并发控制的讲解，它让我理解了多用户环境下保证数据一致性的挑战，以及各种锁机制、多版本并发控制（MVCC）等解决方案的原理。这部分内容对于我理解分布式系统和高并发场景下的数据处理非常有帮助。总而言之，这本书让我从一个对数据库“知其然而不知其所以然”的学习者，变成了一个能够理解其内在逻辑和设计哲学的人。

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详见笔记《关系型数据库 摘要》

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