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出版者:Dryden Press

作者:Alden C. Lorents

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1998-01

价格:USD 80.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780155000292

丛书系列:

图书标签:

数据库系统
数据库
数据管理
SQL
关系数据库
NoSQL
数据建模
数据库设计
事务处理
数据存储

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具体描述

好的，这是一本关于“数据库系统”的图书的详细简介，重点介绍其涵盖的内容，不包含任何关于“Database Systems”这本书本身的信息，且内容详实、自然流畅。 --- 深入探索数据管理与信息架构的基石《数据管理原理与实践：从基础概念到高级架构》本书聚焦于现代信息系统的核心——数据管理——的理论基础、设计方法、实现技术以及前沿应用。它旨在为读者提供一套全面且实用的知识体系，使之能够理解、设计、构建和维护高效、可靠、安全的数据存储与处理解决方案。第一部分：数据管理的理论基石与模型构建本部分奠定了整个数据管理领域的基础，深入探讨了数据的本质、数据的组织方式以及抽象模型的构建过程。第一章：数据的本质与演进本章首先界定了“数据”、“信息”与“知识”之间的区别与联系，探讨了数据在商业、科学和社会活动中的核心价值。随后，追溯了数据存储技术的发展历程，从早期的文件系统到层次模型、网格模型，直至现代关系模型的崛起。重点分析了数据爆炸时代对传统管理范式的挑战，引出对更健壮、更灵活的数据管理架构的需求。第二章：实体-关系（ER）模型与概念设计本章是数据建模的起点。详细讲解了ER模型的核心概念：实体（Entities）、属性（Attributes）、关系（Relationships）、基数约束（Cardinality Constraints）和参与约束（Participation Constraints）。通过大量的案例分析，指导读者如何将现实世界的业务需求准确地抽象为概念模型。内容包括弱实体、泛化与特化（Inheritance）等高级ER概念的描述与建模实践。第三章：关系模型：理论与代数基础深入剖析了关系模型的数学基础。本章详细介绍了关系、元组、属性域的严格定义，以及关系代数（Relational Algebra）的各项运算（如选择、投影、连接、除法等）及其在数据查询中的作用。通过代数表达式的构建，读者将掌握如何精确地描述数据操作，为后续的SQL学习打下坚实的理论基础。第四章：范式理论与数据规范化规范化是确保数据完整性和减少冗余的关键技术。本章系统讲解了函数依赖（Functional Dependencies）的定义、闭包计算以及如何识别和分解不规范的关系模式。详细阐述了一阶范式（1NF）、二阶范式（2NF）、三阶范式（3NF）和巴斯-科德范式（BCNF）的推导过程和实际意义。此外，还探讨了低范式在特定性能优化场景下的应用考量（如反规范化）。第二部分：关系型数据库的实现与优化本部分转向实际的数据库管理系统（DBMS）的内部工作原理和高性能操作技术。第五章：结构化查询语言（SQL）精要 SQL作为事实上的标准语言，本章进行了全面而深入的讲解。除了基础的DDL（数据定义）、DML（数据操作）和DCL（数据控制）之外，重点深入探讨了复杂查询的编写技巧，包括子查询、视图、存储过程、触发器以及窗口函数（Window Functions）的应用，确保读者能应对复杂的业务报表和实时数据处理需求。第六章：数据库存储结构与文件组织本章揭示了数据在物理存储介质上的组织方式。详细介绍数据在磁盘块上的存储布局、记录的组织方式（定长与变长），以及不同文件组织结构（如堆文件、有序文件）的性能权衡。重点阐述了数据页（Page）的概念及其在I/O操作中的效率影响。第七章：索引技术：提升查询性能的关键索引是现代数据库性能的命脉。本章详尽分析了B-Tree和B+-Tree索引的内部结构、插入、删除和搜索算法。同时，涵盖了哈希索引、位图索引（Bitmap Indexes）以及组合索引的创建与使用场景。高级内容还包括聚簇索引（Clustered Index）与非聚簇索引（Non-Clustered Index）的差异及其对数据检索路径的影响。第八章：事务管理与并发控制事务的ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性）是数据库可靠性的保证。本章深入剖析了事务的实现机制，包括日志记录（如Write-Ahead Logging, WAL）。并发控制方面，重点讲解了基于锁的协议（如两阶段锁定2PL）以及无锁并发控制技术（如时间戳排序），并对比了不同隔离级别（Read Uncommitted, Read Committed, Repeatable Read, Serializable）在性能和数据正确性上的权衡。第九章：查询处理与优化本章是DBMS“智能”的核心体现。讲解了查询处理的完整流程，包括查询解析、查询重写和查询优化。详细分析了查询优化器的内部工作：成本模型、统计信息收集的重要性，以及各种查询执行策略（如嵌套循环连接、哈希连接、合并连接）的选择准则。读者将学习如何通过分析执行计划来诊断和改进低效查询。第三部分：数据模型的扩展与新兴范式随着数据类型的日益多样化和应用场景的复杂化，传统关系模型已不能满足所有需求。本部分探讨了新型数据模型的兴起与应用。第十章：NoSQL数据模型概览本章系统介绍了NoSQL运动的背景、动机及其核心分类。详细对比了以下几种主流模型：键值存储（Key-Value Stores）：探讨其高可用性、极速读写特性及其适用场景（如缓存、会话管理）。文档数据库（Document Databases）：深入研究JSON/BSON格式的数据结构，及其在灵活模式设计中的优势。列式数据库（Column-Family Stores）：分析其在海量数据分析和特定写入模式下的优势。图数据库（Graph Databases）：介绍图模型的结构（节点、边、属性）以及如何使用图查询语言处理复杂关联查询。第十一章：分布式数据管理与数据分区面对PB级数据的存储与查询挑战，分布式系统变得不可或缺。本章讲解了数据如何在集群中分布（如哈希分区、范围分区、列表分区），以及数据冗余和容错机制（如主从复制、Quorum协议）。重点讨论了CAP理论在分布式事务设计中的指导意义。第十二章：数据仓库与商业智能（BI）本章聚焦于分析型数据的管理。介绍了维度建模（Dimensional Modeling）的核心思想，特别是星型模式（Star Schema）和雪花模式（Snowflake Schema）的设计。深入探讨了OLAP（在线分析处理）的概念，包括事实表和维度表的构建，以及多维数据立方体（Data Cubes）的实现技术。第十三章：数据安全、隐私与合规性在数据泄露事件频发的今天，安全至关重要。本章涵盖了数据库安全的关键领域，包括身份验证与授权机制、数据加密技术（静态加密与传输中加密）。同时，讨论了数据脱敏（Masking）、数据匿名化技术，并简要介绍了数据管理在GDPR、CCPA等隐私法规下的合规性要求。 --- 总结：本书结构严谨，理论与实践并重，不仅为希望成为专业数据库管理员（DBA）或数据工程师的读者打下坚实的基础，也为软件架构师理解数据持久层的设计提供了必要的深度和广度。通过对传统关系模型的精深钻研和对新兴非关系模型的审慎评估，读者将能够自信地驾驭任何现代数据存储挑战。