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出版者:Diane Pub Co

作者:Katherine C. Morris

出品人:

页数:54

译者:

出版时间:1992-8

价格:USD 40.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781568063638

丛书系列:

图书标签:

• 数据库系统
• 数据库管理
• 工程数据库
• 数据库设计
• 数据建模
• 关系数据库
• SQL
• 数据库应用
• 信息技术
• 计算机科学

《工程数据库系统设计与实现》 书籍简介 本书深入探讨了在工程领域，如何有效地设计、构建和管理复杂数据库系统。不同于通用数据库管理系统的介绍，本书将重点聚焦于工程项目特有的数据需求、挑战以及解决方案，旨在为读者提供一套系统而实用的工程数据库知识体系。 引言 在当今高度复杂和数据驱动的工程世界中，可靠、高效且易于维护的数据库系统已成为项目成功的基石。从大型基础设施建设到精密仪器设计，再到复杂的模拟仿真，海量工程数据的存储、检索、分析和共享贯穿于整个生命周期。然而，传统的通用数据库管理系统往往难以完全满足工程数据在结构、关系、版本控制、空间信息处理以及协同工作等方面的特殊需求。本书正是为了填补这一空白，专注于工程领域数据库应用的深度挖掘与创新实践。 本书的目标读者包括但不限于： 工程项目的数据库管理员和IT专业人士： 帮助他们理解工程数据的独特性，掌握针对工程项目的数据建模、优化和管理策略。 软件开发人员和系统架构师： 为其设计和构建面向工程应用的数据库解决方案提供指导，包括选择合适的技术栈、实现高性能的查询和高效的数据存储。 数据工程师和数据科学家： 引导他们如何从工程数据库中提取、清洗和分析数据，为决策提供支持，并驱动智能化工程应用的发展。 工程领域的学生和研究人员： 提供一个全面了解工程数据库系统原理、技术和应用的学习资源，为未来的学术研究和职业发展奠定坚实基础。 本书将从工程数据的本质特征出发，逐步深入到数据库设计的各个层面，并结合实际工程案例，阐述先进的数据库技术在工程领域的应用。我们力求在理论深度与实践可行性之间取得平衡，为读者提供一条清晰的学习路径，使其能够独立或协同完成复杂的工程数据库项目。 第一篇：工程数据的特性与挑战 在深入探讨数据库设计与实现之前，我们首先需要深刻理解工程数据的独特属性。工程数据往往具有以下几个显著特征，这些特征直接影响着数据库的设计理念和技术选型： 1. 复杂的数据结构与异构性： 工程数据远非简单的表格化数据，它包含了大量的几何信息（CAD模型）、拓扑关系、属性数据（材料特性、物理参数）、时间序列数据（传感器读数、仿真结果）、文档资料（设计图纸、规范说明）、以及多媒体信息（图像、视频）。这些数据往往来源于不同的专业领域和工具，以多种格式存在，形成高度异构的数据环境。如何有效地集成、表示和管理这些复杂且异构的数据，是工程数据库面临的首要挑战。 2. 强大的关联性与依赖性： 工程中的各个实体（如构件、设备、系统）之间存在着错综复杂的关联和依赖关系。例如，一个桥梁构件的设计会依赖于材料的力学性能，而材料性能又会受到生产工艺的影响。这些关联关系不仅体现在数据层面，也体现在逻辑和功能层面。数据库需要能够清晰地表示和维护这些深层次的依赖，确保数据的完整性和一致性。 3. 版本控制与生命周期管理： 工程项目通常是一个持续演进的过程，设计方案、图纸、参数等都会在项目周期中不断更新和迭代。因此，对数据的版本控制和生命周期管理至关重要。数据库需要能够支持对历史版本的追溯、新版本的生成、版本间的比较以及不同阶段数据的有效管理，确保项目各方能够基于正确和最新的数据进行工作。 4. 空间与地理信息处理： 许多工程项目，如建筑、交通、水利、能源等，都与地理空间密切相关。工程数据库需要能够高效地存储、查询和分析大量的地理空间数据，例如GIS（地理信息系统）数据、CAD模型中的空间几何信息等。空间查询（如范围查询、邻近查询）和空间分析（如缓冲区分析、叠加分析）是工程数据库的必备功能。 5. 协同工作与数据共享： 大型工程项目通常涉及多个团队、多个部门乃至多个组织之间的协同工作。这些参与者需要能够方便地访问、共享和编辑相关数据。数据库系统需要支持细粒度的权限控制、并发访问管理以及数据同步机制，以确保不同用户能够协同高效地工作，避免数据冲突和信息孤岛。 6. 实时性与高性能需求： 在某些工程应用场景，如实时监测、嵌入式系统、工业自动化等，数据库需要能够处理高速流入的实时数据，并提供低延迟的查询和响应。这对于数据库的写入性能、查询优化和系统吞吐量提出了更高的要求。 7. 数据安全与合规性： 工程数据往往涉及商业机密、知识产权和国家安全等敏感信息。数据库系统必须具备强大的安全机制，包括用户认证、访问控制、数据加密等，以保护数据免受未经授权的访问、泄露或损坏，并满足相关的行业和法律法规要求。 理解了这些挑战，我们才能更好地设计出能够应对工程领域复杂性和多样性的数据库解决方案。 第二篇：工程数据库设计原则与模型 本篇将深入探讨工程数据库的设计原则，并介绍适用于工程数据特点的数据模型。 1. 数据建模方法论： 实体-关系模型（ERM）及其在工程中的扩展： 介绍ERM的基本概念，以及如何将其扩展以表示工程中的复杂实体和关系，例如引入聚合、组合等概念。 面向对象模型（OOM）在工程数据表示中的优势： 讨论OOM如何更好地映射工程对象（如CAD模型、BIM构件）的封装性、继承性和多态性，以及其在处理复杂数据结构方面的优势。 图数据库模型及其在工程关联数据中的应用： 阐述图数据库如何有效地表示和查询工程中高度关联和相互依赖的数据，例如供应链、物料清单（BOM）、设备故障诊断等。 混合数据模型策略： 探讨如何结合使用关系型、文档型、图数据库等不同数据模型，以应对工程数据的高度异构性。 2. 关系模式设计与规范化： 工程数据模式的规范化： 讨论如何应用规范化理论减少数据冗余和提高数据一致性，并针对工程数据的特定场景（如大型组件的属性）进行适当的权衡。 反规范化策略： 在追求性能的场景下，如何适当地进行反规范化，以优化查询效率，尤其是在读操作远多于写操作的工程分析或报告场景。 3. 空间数据模型与管理： OGC标准与空间数据类型： 介绍OGC（Open Geospatial Consortium）的标准，如Simple Features for SQL，以及点、线、面、多边形等基本空间数据类型。 空间索引技术： 深入讲解R-tree、Quadtree等空间索引技术，以及它们如何加速空间查询的执行。 空间分析函数： 介绍缓冲区、相交、包含、距离计算等常用的空间分析函数。 GIS与CAD数据集成： 探讨如何将GIS数据与CAD模型集成到同一个数据库中，并实现跨不同类型数据的查询。 4. 版本控制与时间序列数据管理： 版本化数据模型： 设计支持多版本数据存储和检索的模型，包括快照、增量更新、版本合并等机制。 时间序列数据库（TSDB）的应用： 介绍TSDB的特点，以及其在处理工程监测数据、传感器读数、仿真轨迹等时间序列数据时的优势。 数据生命周期管理策略： 讨论数据的归档、迁移、清理和销毁等生命周期管理策略。 5. 面向对象数据库（OODBMS）与对象-关系映射（ORM）： OODBMS在复杂工程对象建模中的优势： 探讨OODBMS如何直接存储和查询复杂的对象结构，避免了对象-关系不匹配问题。 ORM技术在异构系统集成中的作用： 介绍ORM如何桥接面向对象应用与关系型数据库，简化开发。 第三篇：工程数据库系统的实现技术 本篇将聚焦于工程数据库系统的具体实现技术，包括存储、查询、事务处理、并发控制以及系统优化等。 1. 存储与索引技术： 存储引擎的选择与优化： 讨论不同存储引擎（如InnoDB, MyISAM, Columnar stores）的优缺点，以及如何根据工程数据特点选择和优化存储引擎。 高级索引技术： 除了基本索引，还将介绍全文索引、空间索引、哈希索引等在工程搜索和查询中的应用。 数据压缩与分区技术： 探讨如何利用数据压缩技术降低存储成本，以及如何通过数据分区提高查询性能和管理效率。 2. 查询处理与优化： SQL与NoSQL查询语言： 介绍SQL在结构化工程数据查询中的应用，以及NoSQL数据库（如MongoDB, Neo4j）在处理非结构化、半结构化和图数据时的优势。 查询优化器原理： 解释查询优化器的作用，以及如何通过谓词下推、连接顺序优化等技术提高查询效率。 执行计划分析与调优： 学习如何分析数据库的执行计划，识别性能瓶颈，并进行针对性调优。 3. 事务处理与并发控制： ACID属性与工程数据的应用： 讨论ACID（Atomicity, Consistency, Isolation, Durability）属性在保证工程数据正确性和可靠性方面的重要性。 并发控制机制： 介绍锁机制（如行锁、表锁）、多版本并发控制（MVCC）等，以及它们如何处理多用户并发访问。 死锁检测与预防： 讲解死锁的产生原因、检测方法和预防策略。 4. 分布式数据库系统与云原生数据库： 分布式数据库架构： 探讨数据分片、复制、一致性协议（如Paxos, Raft）等分布式数据库的核心概念。 云原生数据库的优势： 分析云原生数据库（如Amazon RDS, Google Cloud SQL, Azure SQL Database）在弹性伸缩、高可用性、易于管理等方面的优势，以及它们如何支持大规模工程项目。 混合云与多云策略： 讨论在不同部署环境下的数据库策略。 5. 数据库性能调优与监控： 系统资源监控： 学习如何监控CPU、内存、磁盘I/O、网络等系统资源的使用情况。 数据库参数调优： 调整数据库的配置参数以优化性能，例如缓存大小、连接数、缓冲区大小等。 慢查询分析与优化： 识别并优化执行缓慢的查询语句。 高可用性与灾难恢复： 设计和实现数据库的高可用性方案（如主从复制、集群）和灾难恢复计划。 第四篇：工程数据库的实践应用与前沿技术 本篇将结合具体的工程领域，展示数据库技术的实际应用，并展望未来的发展趋势。 1. BIM（建筑信息模型）数据库： BIM数据模型与存储： 介绍IFC（Industry Foundation Classes）等BIM数据标准，以及如何设计和管理BIM数据库。 BIM数据的查询与分析： 实现基于BIM模型的空间查询、属性查询和碰撞检测。 BIM与数据库的集成： 探讨BIM软件与数据库之间的互联互通。 2. CAD/CAM/CAE数据管理： 设计数据的版本控制与生命周期管理： 实现CAD模型、工艺路线、仿真结果等数据的版本管理和流程控制。 产品数据管理（PDM）与企业资源计划（ERP）集成： 探讨如何将工程数据库与PDM/ERP系统集成，实现数据共享和流程自动化。 参数化设计与数据库： 如何通过数据库支持参数化设计，实现设计的快速迭代和定制化。 3. 工业物联网（IIoT）与传感器数据管理： 海量时序数据采集与存储： 设计和实现高效处理工业传感器数据的存储方案。 实时数据分析与预警： 构建能够进行实时数据分析、异常检测和预警的系统。 边缘计算与数据库： 探讨边缘计算场景下数据的处理和存储。 4. 大数据与人工智能在工程中的应用： 工程数据挖掘与机器学习： 利用数据库中的工程数据训练机器学习模型，实现预测性维护、性能优化、故障诊断等。 知识图谱与智能设计： 构建工程知识图谱，支持智能设计辅助和知识推理。 与AI平台的集成： 探讨如何将工程数据库与TensorFlow, PyTorch等AI框架集成。 5. 未来展望： 跨域数据融合与协同： 探讨未来工程数据库如何实现跨不同领域、不同项目之间的数据融合与协同。 区块链在工程数据管理中的潜力： 探讨区块链技术在提升工程数据可信度、可追溯性和安全性方面的应用。 元宇宙与数字孪生中的数据库： 展望元宇宙和数字孪生技术对工程数据库提出的新需求和新挑战。 结论 本书旨在为读者构建一个全面而深入的工程数据库系统知识体系。通过理论阐述、模型分析和实践指导，我们希望读者能够掌握设计、实现和优化满足复杂工程需求的数据库系统的能力。我们相信，随着工程技术的不断发展，对高效、智能、可靠的数据库系统的需求将日益增长。本书的知识和技能，将帮助您在这一领域取得成功，并为未来的工程创新贡献力量。

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这本书给我的感觉，与其说是技术指南，不如说是一份关于“工程决策支持”的系统性思考。作者非常注重从“工程可靠性”的角度来审视数据库的选型和设计，而不是纯粹从性能指标出发。例如，在讨论事务处理时，书中重点分析了在极端工况下（如地震监测站数据采集），如何保证“最终一致性”下的系统弹性，而非盲目追求ACID的绝对满足。我尤其喜欢它对“数据质量保证”流程的详细描述，包括从源头采集点的数据清洗、验证到最终入库的完整闭环。在我的专业领域，数据一旦失真，可能导致灾难性的后果，这本书提供的那些预警机制和回溯工具的讲解，极大地增强了我的信心。它的行文风格是高度务实的，没有过多的花哨辞藻，每一句话似乎都凝练了无数次失败的经验教训。对于那些希望提升自己数据管理能力，从而直接影响工程项目质量的专业人士来说，这本书提供了不可多得的清晰路线图。

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拿到这本书时，我有点犹豫，因为我更偏向于软件开发而非纯粹的系统运维，担心内容过于偏重底层架构的部署和维护。然而，这本书的叙事角度异常巧妙，它将数据库管理系统（DBMS）置于整个工程信息生命周期的核心位置，从需求分析到最终的数据可视化输出，都有详尽的论述。特别是关于“数据治理与合规性”的那部分，在现代工程实践中，数据的可信度和可追溯性变得越来越重要，本书清晰地界定了工程数据管理的边界和责任。书中通过几个大型基础设施建设的案例，展示了数据模型设计如何直接影响到项目后期的变更管理和维护成本，这一点在很多同类书籍中是被忽略的“隐性成本”。我特别欣赏作者在讨论“数据迁移与系统升级”时的谨慎态度，强调了在不中断生产环境的情况下如何进行平滑过渡，这需要极高的实战经验才能总结出如此精辟的步骤和注意事项。这本书的价值在于，它不仅仅教你如何“操作”数据库，更教你如何“管理”与之相关的工程资产和风险。

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这本《Database Management Systems In Engineering》的阅读体验，说实话，让我对工程领域的数据库应用有了全新的认识。我原本以为这本书会是那种枯燥乏味的技术手册，充斥着晦涩难懂的SQL语法和ER图的细节，但事实完全出乎我的意料。作者似乎深谙“授人以渔”的道理，没有将重点放在罗列各种数据库管理系统的特性对比上，而是深入剖析了在真实工程项目中，数据管理面临的独特挑战。比如，在处理海量传感器数据流时，如何保证实时性和一致性，书中给出的案例和解决方案非常接地气，不仅仅停留在理论层面。我印象特别深刻的是关于“时序数据库”在结构健康监测中的应用章节，它详尽地阐述了传统关系型数据库在应对高频、带有时间戳数据时的局限性，并推荐了相应的优化策略，这对我目前手头一个桥梁监测项目简直是雪中送炭。阅读过程中，我仿佛有一位经验丰富的项目经理在身边，手把手指导我如何从工程需求反推数据库架构选型，而不是简单地告诉我“用这个就行”。全书的逻辑结构紧密，从基础概念到高级应用场景的过渡非常自然流畅，阅读起来毫不费力，更像是在阅读一本针对性极强的行业白皮书，而不是教材。

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坦白说，这本书的深度远超我的预期，它不是一本面向初学者的入门指南，而更像是一本为有一定经验的工程师量身打造的进阶手册。书中对“非结构化工程数据”的处理部分，令人眼前一亮。在建筑信息模型（BIM）、CAD 文件以及大量的现场勘测报告中，如何有效地索引和检索这些信息，一直是个难题。本书没有仅仅停留在传统的BLOB存储上，而是深入探讨了如何利用元数据管理和文档数据库（如MongoDB或Neo4j）的特定功能来构建一个统一的工程知识库。其中关于知识图谱在复杂系统诊断中的应用探讨，虽然篇幅不长，但提供了非常前瞻性的视角，启发了我对现有数据架构进行重新思考。唯一美中不足（如果非要说有的话）是，某些涉及特定云服务提供商的部署示例，可能随着平台更新而略显滞后，但鉴于核心原理讲解得足够扎实，这并不影响整体的学习价值。这本书成功地架起了理论与工程实践之间的鸿沟，让那些原本分散在不同技术栈中的知识点有了一个统一的框架来承载。

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阅读完《Database Management Systems In Engineering》，我感到一种酣畅淋漓的满足感，因为它真正解决了我在实际工作中遇到的痛点，而非空谈概念。这本书对“遗留系统数据整合”的章节处理得非常到位。许多老项目的数据分散在各种过时的格式和数据库中，如何安全、高效地将它们迁移到一个现代化的管理体系中，是每一个资深工程师都必须面对的挑战。书中提供的多阶段迁移策略，结合了数据映射和验证的自动化脚本思路，简直就是实操手册。此外，作者在阐述分布式事务和数据同步时，并没有陷入复杂的数学证明，而是聚焦于工程实践中的“分区容忍性”与“性能折衷”，清晰地指出了在不同工程场景下应如何选择优先级。这本书的排版和图示设计也体现了对读者的尊重，复杂的概念配以直观的流程图，大大降低了理解的门槛。总而言之，这是一部极具分量的工具书，它不仅是关于数据库技术的，更是关于如何用数据管理思维来优化整个工程交付流程的宝典。

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