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出版者:Prentice Hall

作者:Kroenke, David/ Auer, David J.

出品人:

页数:426

译者:

出版时间:

价格:69.4

装帧:Pap

isbn号码:9780131986251

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 数据库概念
• 数据模型
• 关系数据库
• SQL
• 数据库设计
• 数据管理
• 信息系统
• 计算机科学
• 数据存储

《数据库概念》并非一本探讨如何构建或管理特定数据库系统的操作手册，也非深入研究某一数据库技术的深度指南。它更多地聚焦于那些支撑着一切数据库技术背后的核心思想、原理和抽象模型。 本书首先会为你揭示数据组织的基石。我们将从最基本的单元——数据模型——入手，理解信息的内在结构是如何被抽象和表示的。从早期简单的层次模型和网状模型，到如今占据主流的关系模型，你将学习到不同模型在数据表示、关联和操作上的差异。我们将深入探讨关系模型的核心——关系代数和元组演算，理解它们如何为数据查询提供坚实的数学基础，并为后续的SQL语言奠定理论根基。 接着，本书将带你走进数据库设计的艺术。我们将学习如何将现实世界的实体、属性和它们之间的关系，转化为结构化的数据库模式。这其中，概念设计、逻辑设计和物理设计这三个阶段的划分与演进将清晰呈现。你将理解范式理论的重要性，学习如何通过规范化消除数据冗余和异常，从而保证数据的完整性和一致性。我们将详细剖析第一、第二、第三范式以及BCNF等，理解它们各自的作用和设计考量。 性能的考量在任何数据库系统中都至关重要。因此，《数据库概念》将探讨数据库事务的本质。我们将学习ACID属性（原子性、一致性、隔离性、持久性）是如何保障数据处理的可靠性和正确性。并发控制的挑战，如死锁的产生和解决机制，以及事务隔离级别的不同，都将是本书探讨的重点，帮助你理解在多用户环境下如何有效管理并发访问。 此外，高效的数据检索离不开精巧的索引机制。本书将深入介绍各种索引结构，如B树、B+树及其变种，理解它们如何通过优化数据查找路径来提升查询速度。同时，我们也将探讨查询优化的基本思想，了解数据库管理系统是如何分析和执行查询语句的，以及如何通过选择合适的执行计划来获得最佳性能。 在数据存储和组织方面，本书会触及文件组织和存储结构的原理。虽然不涉及具体的底层实现，但我们会理解为何需要不同的存储策略，以及它们如何影响数据的读取和写入效率。 最后，本书还将展望数据库的未来发展方向，如分布式数据库、NoSQL数据库的兴起及其背后的思想演变。我们将讨论它们如何应对传统关系型数据库在某些场景下的局限，以及它们所带来的新的设计理念和挑战。 总而言之，《数据库概念》旨在为你构建一个坚实而全面的理论框架，让你能够理解任何数据库系统在底层是如何工作的，无论你未来将面对何种具体的技术。它关注的是“为什么”和“是什么”，而非“如何做”。通过阅读本书，你将获得对数据管理本质的深刻洞察，为你在数据领域的学习和实践打下坚实的基础。

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我是一个对系统性能有着近乎偏执追求的架构师，这本书在性能优化方面的深度和广度，着实超出了我的预期。它不仅仅停留在数据库查询优化器的基本介绍上，而是深入挖掘了执行计划的每一个细节。作者对查询优化器内部的工作原理的剖析，简直就像是打开了一个黑箱，让我们看到了 SQL 语句是如何被一步步转化为机器指令的。书中关于 I/O 成本模型、统计信息的维护和利用的讲解，非常有价值。我甚至根据书中的建议，重新审视了我们现有系统中的几个关键慢查询，并成功地通过调整表结构和维护统计数据，获得了显著的性能提升。更难能可贵的是，作者对不同存储引擎（如 Heap、ISAM 与 B+ Tree）在不同负载下的表现进行了细致的对比分析，这种实战导向的内容，对于构建高可用、高性能的生产环境至关重要。

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这本书简直是数据管理的圣经！它深入浅出地剖析了关系型数据库的底层逻辑，从最基础的实体关系模型到复杂的范式理论，简直是面面俱到。我尤其欣赏作者在讲解 JOIN 操作时的那种条分缕析，仿佛带着你一步步走进数据查询的迷宫，最后清晰地找到出口。读完后，我对 SQL 语言的理解提升到了一个全新的层次，不再是死记硬背的语法，而是能深刻理解每一条语句背后的性能考量和数据结构原理。比如，关于事务隔离级别的阐述，作者没有停留在理论层面，而是结合了大量实际并发场景的案例，让我对 ACID 特性的理解不再空泛。书中对索引 B 树结构的图解清晰到令人赞叹，即便是初次接触的读者也能迅速把握其核心优势与局限性。总而言之，这是一本能让你真正“理解”数据库而非仅仅“使用”数据库的宝典，强烈推荐给所有从事数据相关工作的人士。

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说实话，我原本以为这是一本枯燥的技术手册，没想到它的叙事风格竟然如此引人入胜。作者采用了大量的类比和历史回顾的方式，让原本晦涩的数据库设计原则变得生动有趣。比如，在谈论数据冗余和一致性问题时，作者竟然联系到了古代图书馆的藏书管理方式，这种跨领域的联想能力极大地帮助我消化了那些复杂的规范化概念。书中的章节编排也十分巧妙，它先描绘了数据在业务流程中遇到的真实困境，然后顺理成章地引出对应的数据库解决方案，读起来毫无压力。我特别喜欢其中关于“反范式设计”的讨论，它平衡了理论的严谨性和工程实践的灵活性，没有一味推崇理论上的完美，而是强调在特定场景下权衡利弊的重要性。对于那些在实际项目中被“完美范式”困扰的开发者来说，这部分的解读无疑是醍醐灌顶，让人豁然开朗。

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对于任何想要构建稳健数据仓库或大数据平台的人来说，这本书在数据建模和数据治理方面的论述，绝对是不可或缺的基石。它超越了传统的关系型数据库范畴，引入了维度建模（Dimensional Modeling）的核心思想，并且用非常清晰的笔触解释了星型和雪花型模式的构建逻辑与应用场景。作者在描述如何处理历史数据变化（SCD 类型 1, 2, 3）时，展示了其在数据仓库设计中的深刻洞察力，这对于保证数据分析结果的准确性和可追溯性至关重要。此外，书中对数据质量和元数据管理的强调，也让我意识到数据治理绝非可选项，而是构建可靠决策支持系统的先决条件。这本书提供的思维模型，帮助我跳出了单纯的关系表设计思维，开始从“信息资产”的角度去规划数据结构，这无疑拓宽了我的职业视野。

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这本书的实践指导价值高得惊人，简直是为初入职场的 DBA 量身定做的一份操作指南。它没有大谈空泛的理论，而是聚焦于日常运维中会遇到的那些“硬骨头”问题。比如，关于备份与恢复策略的讲解，不仅涵盖了全量、增量、差异备份的技术细节，还详细对比了冷备份与热备份的优缺点及适用场景。此外，书中专门开辟了一章来讨论权限管理和安全审计，提供了大量企业级安全规范的最佳实践。我特别欣赏作者在介绍故障排除步骤时的系统性思维，它提供了一个清晰的、可复制的排查框架，让你在面对突发宕机时，能够保持冷静并按部就班地解决问题。与其说这是一本书，不如说它是一份经过无数次实战检验的“应急手册”，每一页都凝聚着宝贵的经验教训。

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