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出版者:

作者:Ricardo, Catherine M.

出品人:

页数:874

译者:

出版时间:2004-4

价格:$ 143.45

装帧:

isbn号码:9780763733148

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 数据库系统
• 数据库设计
• SQL
• 数据建模
• 关系数据库
• NoSQL
• 数据管理
• 信息技术
• 计算机科学

数据库原理与实践：深入解析核心概念与前沿技术 概述 《数据库原理与实践》是一部面向广泛读者的权威性著作，旨在为读者提供一个全面而深入的数据库知识体系。本书不仅系统地阐述了数据库的 foundational 理论，更紧密结合了当今信息技术发展的脉搏，深入探讨了各种数据库模型、设计原则、查询语言、事务管理、并发控制以及系统优化等核心内容。本书的独特之处在于，它将抽象的理论概念与实际的工程应用有机地结合起来，通过丰富的实例和案例研究，帮助读者理解理论的实际价值，并掌握将理论知识转化为解决实际问题能力的技巧。无论您是计算机科学专业的学生、软件工程师、数据分析师，还是对数据管理感兴趣的任何人士，《数据库原理与实践》都将是您构建坚实数据库知识基础、提升数据处理与分析能力的宝贵指南。 核心内容详述 第一部分：数据库基础理论与模型 数据模型： 本章深入剖析了数据库中最基本的数据组织方式。我们将从最原始的文件系统出发，逐步过渡到关系模型——这是现代数据库的基石。我们将详细讲解关系模型的理论基础，包括实体、属性、关系、键（主键、外键、候选键）、范式（第一范式、第二范式、第三范式、BCNF）等概念，并说明它们如何帮助我们构建结构清晰、冗余度低的数据结构。此外，我们还将介绍其他重要的数据模型，例如层次模型和网状模型，虽然它们在现代应用中较少使用，但理解它们有助于我们更好地认识关系模型的发展演进。对于 NoSQL 数据库的兴起，本书也将涵盖文档模型、键值模型、列族模型和图模型，并分析它们在应对大数据、高并发、非结构化数据等场景下的优势与适用性。 数据库设计： 良好的数据库设计是保证数据质量、提升系统性能的关键。本章将引导读者掌握 ER 模型（实体-联系模型）的设计方法，从概念设计到逻辑设计，再到物理设计。我们将讲解如何识别实体、属性和它们之间的关系，如何绘制 ER 图，以及如何将 ER 图转换为关系模式。范式理论在这里将得到实际应用，指导读者如何避免数据冗余和更新异常。同时，本书还将探讨反范式设计在某些特定场景下的权衡与考量，例如为了提升读取性能而适当引入冗余。 SQL 语言入门与精通： SQL（Structured Query Language）是关系型数据库的标准查询语言。本书将从最基本的 SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE 语句开始，逐步深入讲解 JOIN（内连接、左连接、右连接、全连接）、聚合函数（COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN）、分组（GROUP BY）、过滤（HAVING）、子查询、视图、索引等关键概念。我们将通过大量的 SQL 示例，展示如何高效地查询、操作和管理数据。此外，本书还会介绍 SQL 的进阶特性，如窗口函数、公用表表达式 (CTE)、存储过程、触发器等，帮助读者掌握更复杂的数据库操作。 第二部分：数据库系统架构与管理 数据库架构： 理解数据库系统的内部架构是掌握数据库运行机制的基础。本章将详细介绍数据库管理系统 (DBMS) 的组成部分，包括查询处理器（SQL 解析器、优化器、执行器）、存储管理器（文件管理器、缓冲区管理器、索引管理器）、事务管理器（并发控制、恢复管理）等。我们将深入解析查询优化器的工作原理，了解其如何通过多种策略（如基于成本的优化、基于规则的优化）选择最优的查询执行计划，从而提升查询性能。 事务管理： 事务是数据库操作的基本单元，其 ACID 特性（原子性、一致性、隔离性、持久性）是保证数据正确性和可靠性的核心。本章将详细解释 ACID 特性的含义，并深入探讨实现这些特性的关键技术，如并发控制（悲观锁、乐观锁、多版本并发控制 MVCC）和恢复管理（日志记录、检查点、前滚/回滚）。我们将分析常见的并发问题，如脏读、不可重复读、幻读，并介绍各种隔离级别及其权衡。 存储与索引： 数据存储的效率直接影响数据库的性能。本章将讲解数据库如何将数据物理存储在磁盘上，包括页面组织、记录存储等。我们将重点介绍索引的工作原理，包括 B-tree、B+tree、哈希索引等不同类型的索引结构，以及它们如何加速数据检索。本书还将讨论什么时候需要创建索引、如何选择合适的索引类型、以及索引的维护成本等问题。 数据库安全： 数据安全是任何信息系统的重中之重。本章将探讨数据库安全的基本原则和策略，包括用户认证与授权、数据加密、审计、访问控制等。我们将讲解如何设置角色和权限，如何防止 SQL 注入攻击，以及如何在数据传输和存储过程中保护敏感信息。 第三部分：现代数据库技术与应用 数据仓库与商业智能： 随着大数据时代的到来，数据仓库 (Data Warehouse) 和商业智能 (Business Intelligence, BI) 成为企业决策的关键。本章将介绍数据仓库的概念、体系结构（ETL 过程、多维模型），以及如何利用 BI 工具进行数据分析和报表生成。我们将探讨 OLAP（联机分析处理）与 OLTP（联机事务处理）的区别，以及数据仓库如何支持复杂的分析查询。 分布式数据库： 随着数据量的爆炸式增长和对高可用性、可扩展性的需求，分布式数据库系统应运而生。本章将深入探讨分布式数据库的原理，包括数据分片（水平分片、垂直分片）、数据复制、分布式事务、一致性协议（如 Paxos、Raft）等。我们将介绍不同类型的分布式数据库，如 NewSQL 数据库，以及它们在应对大规模数据和高并发场景下的优势。 NoSQL 数据库： NoSQL（Not Only SQL）数据库旨在解决关系型数据库在某些场景下的局限性。本章将详细介绍四种主要的 NoSQL 数据模型：文档数据库（如 MongoDB）、键值数据库（如 Redis）、列族数据库（如 Cassandra）和图数据库（如 Neo4j）。我们将分析每种模型的特点、适用场景，以及它们与关系型数据库的权衡。本书还将探讨如何选择合适的 NoSQL 数据库，以及如何进行混合数据库的架构设计。 大数据处理技术： 本章将简要介绍与数据库紧密相关的大数据处理技术，如 Hadoop 生态系统（HDFS、MapReduce）、Spark 等。我们将探讨这些技术如何与数据库协同工作，处理海量数据，以及它们在数据挖掘、机器学习等领域的应用。 数据库性能调优： 提升数据库性能是实际应用中的重要环节。本章将提供一套系统性的性能调优方法论，包括慢查询分析、SQL 语句优化、索引优化、参数调优、硬件资源配置等。我们将通过实际案例，演示如何识别性能瓶颈，并采取有效的措施加以解决。 云计算与数据库： 云计算为数据库的部署和管理带来了前所未有的灵活性和效率。本章将探讨云数据库的优势，包括弹性伸缩、高可用性、托管服务等。我们将介绍不同云服务商提供的数据库产品（如 RDS, DynamoDB, Cosmos DB），以及如何利用云原生数据库服务构建可扩展、高可用的应用。 学习方法与目标 本书采用理论与实践相结合的教学方法。每章都包含清晰的理论阐述、详细的图示、丰富的代码示例以及精心设计的练习题，旨在帮助读者： 建立扎实的理论基础： 深刻理解数据库的核心概念和原理。 掌握实际操作技能： 熟练运用 SQL 进行数据查询和管理，并能设计和实现高效的数据库结构。 理解现代技术趋势： 了解分布式数据库、NoSQL 数据库等前沿技术，并能根据实际需求进行选择和应用。 提升解决实际问题的能力： 能够运用所学知识分析和解决数据库设计、性能调优等方面的实际问题。 《数据库原理与实践》将是一本陪伴您从数据库入门到精通的必备参考书，帮助您在日益数据驱动的世界中游刃有余。

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