Logics for Emerging Applications of Databases pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Chomicki, Jan (EDT)/ Van Der Meyden, Ron (EDT)/ Saake, Gunter (EDT)

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:

价格:99.95

装帧:HRD

isbn号码:9783540007050

丛书系列:

图书标签:

• 数据库逻辑
• 新兴数据库应用
• 逻辑推理
• 数据库理论
• 知识图谱
• 数据建模
• 人工智能
• 数据管理
• 形式化方法
• 逻辑编程

好的，以下是关于一本名为《Logics for Emerging Applications of Databases》的图书的简介，其中不包含该书的实际内容，而是侧重于描述一个围绕该主题的、具有理论深度和实践广度的学术著作可能涵盖的领域和议题。 --- 图书简介：《Logics for Emerging Applications of Databases》 本书旨在深入探讨和系统梳理逻辑学原理在当代数据库技术，特别是那些面向新兴应用场景（如大数据、物联网、人工智能驱动系统）的演进与创新中的核心作用。在信息爆炸和数据异构性日益增强的背景下，传统的数据库理论与实践正面临严峻的挑战。本著作正是立足于这一变革前沿，将形式逻辑、模型论、可计算性理论与现代数据管理范式紧密结合，为理解和构建下一代数据系统提供坚实的理论基石。 本书的结构设计旨在引导读者从基础概念出发，逐步深入到前沿研究领域，覆盖从数据建模的哲学基础到复杂查询与推理机制的工程实现。我们不再将数据库视为静态的、结构化的存储库，而是将其视为一个动态的、具有知识表达与推理能力的复杂系统。 第一部分：基础重塑与理论根基 本部分致力于回顾和重构数据库理论的逻辑基础。我们首先考察了经典关系代数、元组关系演算与一阶逻辑之间的深刻联系，并在此基础上，对非经典逻辑在数据管理中的应用潜力进行了批判性分析。这包括对模糊逻辑（Fuzzy Logic）在处理不确定性数据、概率逻辑在建模统计依赖性、以及模态逻辑（Modal Logic）在追踪数据演化和时间序列分析中的必要性进行了详尽的探讨。 一个核心议题是数据完整性与约束的逻辑形式化。我们将研究如何使用更丰富的逻辑表达能力来定义复杂的业务规则、业务流程和安全策略。例如，如何用描述逻辑（Description Logics）来形式化本体（Ontology）并实现知识图谱的推理，以及如何利用一阶可证明性（First-Order Producibility）来确保数据转换过程的语义一致性。 此外，我们对数据库可查询性与复杂性理论的逻辑视角进行了深入的探讨。这涉及对查询语言（如SQL的扩展、Datalog及其变体）的表达能力（Expressive Power）的严格比较，以及对查询评估算法（如基于SAT求解器或约束编程）的计算复杂性分析，为设计高效的数据库引擎提供理论指导。 第二部分：面向新兴场景的逻辑扩展 随着数据源的多样化和应用需求的复杂化，数据库系统不再局限于处理结构化数据。本部分着重于逻辑如何驱动新兴数据范式的创新。 知识图谱与语义数据管理是关键议题之一。我们将深入探讨基于图的逻辑系统，包括如何利用超图（Hypergraphs）或更复杂的逻辑框架来表示非三元组的知识结构，以及如何利用推理引擎（如OWL Reasoners）实现知识的自动发现和融合。本书将重点讨论可解释性（Explainability）在知识图谱推理中的逻辑作用，即如何追溯推理路径以验证结论的可靠性。 在处理流数据与时间序列方面，我们考察了时序逻辑（Temporal Logic）的应用，特别是如何用LTL（Linear Temporal Logic）或CTL（Computation Tree Logic）来规范数据流的动态行为和验证系统属性。这对于实时监控、金融交易系统和工业控制系统中的数据流分析至关重要。 不确定性与概率数据管理是另一个重点。我们不仅讨论了经典概率数据库的框架，更将视角投向了基于贝叶斯网络的逻辑表示，探讨如何将概率推理嵌入到标准的查询优化和执行框架中，以应对传感器数据或众包数据中的固有噪声。 第三部分：逻辑驱动的系统设计与验证 本部分关注如何将前述的逻辑理论转化为实际可操作的系统设计原则和验证方法。 事务管理与并发控制的逻辑基础：我们将重新审视ACID属性的逻辑内涵，特别是如何利用线性时序逻辑来形式化并发控制协议，并证明其安全性和活性（Liveness）。这对于支持分布式事务和跨域数据共享的环境尤为重要。 数据安全与隐私保护的逻辑视角：本书探讨了如何利用逻辑工具（如差分隐私的精确定义）来形式化隐私要求，以及如何使用基于逻辑的访问控制模型（如基于角色的或基于属性的访问控制的逻辑扩展）来构建更精细、更可验证的安全策略。我们将分析如何用逻辑推导来证明数据发布过程中不会泄露敏感信息。 数据库的自动化与机器学习集成：新兴趋势是将机器学习模型直接集成到数据管理流程中。本书考察了如何使用归纳逻辑编程（Inductive Logic Programming, ILP）来从数据中学习规则，反过来指导数据库的模式优化或查询生成。此外，我们也讨论了如何利用逻辑约束来指导深度学习模型（如图神经网络）的训练，以增强模型的可解释性和泛化能力。 总结 《Logics for Emerging Applications of Databases》为数据库研究人员、高级系统设计者以及对数据科学的理论基础感兴趣的学者提供了一套全面的、跨学科的分析工具。它强调，逻辑不是数据库历史的遗迹，而是驱动其未来创新的核心引擎。通过对逻辑表达能力的深入挖掘和应用，我们可以构建出更智能、更可靠、更具适应性的数据管理基础设施，以应对未来复杂多变的现实世界应用需求。本书的深度和广度，使其成为该领域内一本不可或缺的参考著作。

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