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☆☆☆☆☆

出版者:McGraw-Hill Education

作者:Abraham Silberschatz

出品人:

页数:1376

译者:

出版时间:2010-3-16

价格:GBP 108.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780073523323

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
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深入探索数据科学与现代计算的基石 本书名：《数据智能：从理论到实践的深度导航》 （约1500字） --- 第一部分：数据范式的演进与现代计算基础 第1章：信息爆炸时代的基石：数据生命周期与核心哲学 在数字洪流席卷全球的今天，数据已不再是简单的记录，而是驱动创新、决策和竞争力的核心资产。本章将带领读者跳脱出传统的数据存储概念，着眼于数据在整个生命周期中的价值捕获。我们将深入探讨数据的采集、清洗、转换、存储、分析，直至最终的知识挖掘与安全销毁的全过程。核心内容聚焦于“数据即服务”（DaaS）的理念，分析不同组织如何构建其数据驱动的文化。我们将对比描述性、诊断性、预测性和规范性分析的层次结构，强调理解数据背后的商业或科学逻辑，而非仅仅关注技术实现。本章还会对信息论在现代数据压缩和传输中的作用进行初步探讨，为后续的复杂系统搭建理论基础。 第2章：现代计算架构的重塑：云计算、边缘计算与分布式共识 现代应用对数据处理的即时性和弹性提出了前所未有的要求。本章不再局限于单机或传统客户端-服务器模型，而是全面审视大规模分布式系统的构建原则。我们将详细解析云计算的三大模型（IaaS, PaaS, SaaS）及其对数据基础设施的颠覆性影响。重点讨论容器化技术（如Docker和Kubernetes）如何实现数据服务的快速部署与弹性伸缩。此外，边缘计算的兴起要求数据处理能力下沉至传感器和终端设备，本章将剖析这种“去中心化”趋势带来的延迟优化、隐私保护和网络带宽管理挑战。最后，对分布式共识机制（如Paxos或Raft的原理简化介绍）在确保数据一致性与系统健壮性方面的关键作用进行探讨。 第二部分：高级数据组织与管理范式 第3章：非传统数据模型的崛起与适用性分析 传统的关系模型虽然依然是金融和事务处理的核心，但面对非结构化和半结构化数据的爆炸式增长，我们需要更灵活的结构。本章将系统性地介绍当前主流的NoSQL范式。我们将详细分析键值存储（Key-Value Stores）的极速读取特性及其在会话管理中的应用；文档数据库（Document Databases）如何通过灵活的Schema支持敏捷开发；图数据库（Graph Databases）在社交网络分析、推荐系统和复杂关系建模中的独特优势。对于列式存储（Columnar Stores），本章会着重解释其在OLAP（在线分析处理）场景下，相比传统行存的巨大性能提升机制。读者将学会根据特定的查询模式和数据关系复杂度，选择最匹配的存储范式。 第4章：数据湖、数据仓库与数据网格：架构选择的战略意义 数据存储的架构选择直接决定了企业分析能力的上限。本章将区分和对比传统的数据仓库（DW）的严格结构化与“数据湖”（Data Lake）的原始数据沉淀策略。我们探讨如何利用数据湖进行探索性分析和机器学习模型的训练。更进一步，本章引入“数据网格”（Data Mesh）这一新兴的分布式、领域驱动的数据架构理念，分析其如何通过去中心化所有权来提高数据的可发现性和可用性，有效解决大型组织中的数据孤岛问题。我们将剖析现代数据栈中如何融合数据湖和数据仓库的优点，形成“湖仓一体”（Lakehouse）的混合架构。 第三部分：深度分析、智能提取与知识工程 第5章：大数据处理框架与实时流分析 处理PB级别数据的能力是现代数据系统的标志。本章专注于大规模数据处理的并行计算模型。我们将深入探讨MapReduce编程模型的思想精髓及其在Hadoop生态系统中的实现。随后，我们将转向更快速的内存计算框架，如Spark，详细解析其RDD（弹性分布式数据集）到DataFrame/Dataset的演变，及其对迭代算法（如机器学习）的优化原理。至关重要的是，本章将全面覆盖实时数据流处理。我们将分析消息队列（如Kafka）作为数据高速公路的作用，并对比不同流处理引擎（如Flink或Spark Streaming）在事件时间语义、窗口操作和状态管理方面的差异。 第6章：机器学习的数据准备与特征工程的艺术 数据智能的最终目标是预测和决策。本章聚焦于支撑高级分析的“燃料”——高质量的数据准备。特征工程（Feature Engineering）被提升到核心地位，探讨如何将原始数据转化为模型能够理解的有效特征。这包括处理缺失值、异常值检测、独热编码、特征缩放、时间序列分解以及高维特征的降维技术（如PCA）。本章还将讨论如何构建可解释性强的数据集，并评估数据偏差（Bias）对最终模型公平性的潜在影响。我们将展示如何利用高级采样技术（如SMOTE）解决数据不平衡问题，确保模型训练的有效性。 第7章：数据治理、隐私保护与合规性技术 随着数据价值的提升，对其进行有效治理和保护变得至关重要。本章探讨数据治理的组织结构、政策制定与技术落地。核心内容包括元数据管理（Metadata Management）——即“数据的描述信息”——如何在数据发现和审计中发挥作用。在隐私保护方面，我们将详细解析差分隐私（Differential Privacy）的数学原理及其在发布统计数据时的应用。此外，对数据脱敏、假名化和同态加密等新兴隐私增强技术（PETs）进行技术性解读，帮助读者理解如何在不牺牲数据分析能力的前提下，满足GDPR、CCPA等全球性法规的要求。 结语：面向未来的数据构建师 本书旨在培养的不是一个只会操作特定工具的“用户”，而是一个能够理解数据流动、掌握多范式存储、并能设计出高韧性、可扩展分析平台的“数据架构师”。未来的数据挑战将更侧重于跨域集成、因果推断和可持续的系统设计，本书提供的是跨越工具表象，直击数据本质的深层认知框架。

评分☆☆☆☆☆

多年前，读的是第三版，是为了应付考试。 这几天又拾起来重读，原以为可以很快读完，结果看得有些郁闷。因为是细读，在前几章总是感觉不流畅，在看后面的一些习题时更是不知怎么回事。找到第五版的中文版，发现基本上没什么变动。找来第四版的英文版，这才搞清楚原来作者指的是...  

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

多年前，读的是第三版，是为了应付考试。 这几天又拾起来重读，原以为可以很快读完，结果看得有些郁闷。因为是细读，在前几章总是感觉不流畅，在看后面的一些习题时更是不知怎么回事。找到第五版的中文版，发现基本上没什么变动。找来第四版的英文版，这才搞清楚原来作者指的是...  

评分☆☆☆☆☆

首先翻译的中规中矩，很多句子读起来十分的饶口，可能就是按照英文原来的语序直接翻译，但是真的非常不符合中国人的阅读习惯。内容上，作为数据库基础理论方面的书籍写的算是相当详尽了，但是对于应用层面上的阅读者，非常的不合适。比如本书里面花了挺大的篇幅来讲数据的物理...  

评分☆☆☆☆☆

不要指望这本书能给实际数据库操作知识，这本书仅仅是基础。 但是如果大家喜欢国外的教学模式和方法，那么这本书再适合不过了。 它本身就是一个课堂的再现，而不是大多数中文书籍，仅仅是一些语法的堆叠。 所以，对于想要迅速投入数据库开发的兄弟们，建议去看看其他书籍吧...  

评分☆☆☆☆☆

这本书在数据存储和查询优化方面的深度同样令我印象深刻。如今，海量数据的存储和高效查询已经成为我们面临的巨大挑战，而《Database System Concepts》恰恰为我提供了解决这些问题的理论武器。书中详细介绍了各种磁盘结构、文件组织方式，以及索引的原理和实现，例如 B-tree 和 B+-tree。作者通过清晰的图示和数学上的证明，解释了这些结构是如何在效率和空间利用率之间取得平衡的。更重要的是，它还探讨了查询处理的整个流程，包括查询解析、查询优化以及执行计划的生成。书中对查询优化器的介绍，让我了解到它是如何通过分析统计信息和谓词下推等技术，找到执行查询的最优路径。这不仅仅是理论知识，更是对如何让数据库“跑得更快”的实操指南，让我能够更好地理解数据库性能瓶颈，并加以优化。

评分☆☆☆☆☆

我喜欢《Database System Concepts》在逻辑设计和物理设计之间建立的桥梁。很多时候，我们将数据库设计割裂开来，分别关注逻辑结构和物理实现，但这本书却巧妙地将两者联系起来，让我看到一个完整的数据库设计生命周期。书中从概念模型（如实体-关系模型 ERD）开始，逐步过渡到逻辑模型（如关系模型），再到物理设计，如表和索引的创建。作者通过实际的例子，展示了如何将业务需求转化为数据库的逻辑结构，以及如何根据具体的硬件环境和性能要求，来决定表的存储方式、索引的选择以及字段的数据类型。这种循序渐进的设计思路，让我能够更好地理解数据库设计背后的Rationale。

评分☆☆☆☆☆

作为一本深入探讨数据库系统概念的著作，《Database System Concepts》在语言和表达方式上给我留下了深刻的印象。作者们并没有使用过于晦涩难懂的专业术语，而是通过清晰、简洁的语言，将复杂的概念解释得一目了然。书中大量的图示、表格和伪代码，极大地增强了理解的效率，让我能够快速掌握核心要点。即使是对于一些非常底层的实现细节，例如内存管理和磁盘 I/O，书中也通过形象的比喻和逻辑的推理，将它们变得容易理解。这种严谨而不失趣味的写作风格，使得阅读过程不仅仅是知识的获取，更是一种思维的启迪，让我从多个维度去审视和理解数据库系统。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都在寻找一本能真正触及数据库核心的著作，一本能够让我从基础概念到高级特性都了然于胸的书。终于，我遇到了它——《Database System Concepts》。这本书的名字本身就充满了力量，预示着它将带我深入探索数据库的运作机制。我并非是数据库领域的初学者，但我深知，即便是经验丰富的开发者，也可能在某些细节上存在盲区。这本厚重的书籍，就如同一个精心构建的知识体系，每一个章节都像是精心雕琢的基石，为我的数据库理解奠定坚实的基础。我特别欣赏作者在梳理概念时的严谨与清晰，他们没有回避任何一个可能让读者困惑的环节，而是通过层层递进的解释，将抽象的理论具象化。例如，在讲解数据模型时，书中不仅仅是罗列了关系模型、对象模型等，更深入地剖析了它们各自的优劣势，以及在不同应用场景下的适用性。这种深入的分析，远非简单的概念堆砌所能比拟，它让我能够根据实际需求，做出更明智的技术选型。

评分☆☆☆☆☆

我非常赞赏《Database System Concepts》在介绍数据库系统架构时的全面性。它没有仅仅将数据库看作是一个黑箱，而是详细剖析了其内部的各个组成部分，以及它们之间的相互协作关系。书中对查询处理器、存储管理器、事务管理器以及日志管理器等核心组件的详细阐述，让我对数据库系统是如何协同工作的有了更清晰的认识。例如，在讲解存储管理器时，书中细致地描述了缓冲管理、文件管理以及磁盘空间的分配和回收等细节。这些内部机制的透明化，极大地增强了我对数据库系统可靠性和性能的理解，也让我能够更好地诊断和解决实际工作中遇到的数据库性能问题。

评分☆☆☆☆☆

《Database System Concepts》在分布式数据库章节的讲解，是我最为期待和满意的一部分。随着企业规模的不断扩大和用户需求的日益增长，分布式数据库系统已经成为构建高可用、高性能、可扩展系统的关键技术。《Database System Concepts》并没有回避分布式数据库带来的复杂性，而是系统地介绍了其基本概念，包括分布式数据存储、分布式查询处理、分布式事务以及一致性模型。书中对 CAP 定理的讨论，以及不同一致性协议（如两阶段提交 2PC、三阶段提交 3PC）的优缺点分析，都让我对分布式系统的设计权衡有了更深刻的理解。这种深入的理论分析，对于我未来在分布式环境下设计和部署数据库系统至关重要。

评分☆☆☆☆☆

《Database System Concepts》在数据仓库和数据挖掘领域的论述，为我打开了新的视野。在当前数据驱动的时代，如何从海量数据中提取有价值的信息，已经成为许多企业关注的焦点。本书并没有仅仅停留在关系型数据库的范畴，而是将目光投向了更广阔的数据分析领域。它详细介绍了数据仓库的设计原则，包括维度建模、星型模型和雪花模型，以及 OLAP（联机分析处理）技术。作者通过对这些概念的解释，让我明白了数据仓库与事务型数据库的根本区别，以及前者在支持商业智能和决策分析方面的独特优势。此外，书中还涉及了一些基础的数据挖掘算法和技术，虽然篇幅有限，但足以激发我对这个领域的进一步探索。

评分☆☆☆☆☆

对于那些关注数据库安全性的读者，《Database System Concepts》同样提供了非常有价值的见解。在信息安全日益受到重视的今天，如何保护数据库中的敏感信息免受未经授权的访问和攻击，是数据库管理者面临的重要课题。本书在这一方面进行了细致的探讨，涵盖了访问控制、身份验证、授权机制以及加密技术等内容。书中对 SQL 注入等常见安全漏洞的分析，以及如何通过参数化查询等方法来防范，让我深刻认识到安全防护的重要性。此外，对数据备份和恢复策略的讲解，也为我提供了在发生数据丢失或损坏时，如何快速有效地恢复数据的思路。

评分☆☆☆☆☆

我尤其被书中对事务管理的阐述所吸引。在分布式系统日益普及的今天，理解 ACID 原则的重要性不言而喻，但真正要将这些原则融会贯通，并能在实际设计中加以运用，则需要深刻的洞察力。《Database System Concepts》在这方面做得非常出色。它不仅仅是列举了原子性、一致性、隔离性和持久性这四大特性，而是通过大量的图示和严谨的推导，详细讲解了事务的生命周期、并发控制机制（如锁机制、多版本并发控制 MVCC）以及故障恢复的策略。书中对并发控制的讲解尤其细致，它描绘了不同并发控制技术在处理多用户访问时的内部工作原理，以及它们可能带来的问题（如死锁）和相应的解决方案。阅读这些章节，仿佛我置身于一个数据库内核的开发者社区，与最顶尖的专家们一起讨论如何设计一个既高效又可靠的事务处理系统。这种沉浸式的学习体验，让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对数据库设计理论充满好奇的读者，我在《Database System Concepts》中找到了我一直在寻找的答案。书中关于数据库范式理论的部分，不仅仅是枯燥的定义和规则，而是深入浅出地阐述了数据冗余、异常更新以及如何通过规范化来解决这些问题。我特别欣赏作者在讲解不同范式（1NF、2NF、3NF、BCNF 等）时，所举的贴切的例子，这些例子帮助我直观地理解了非规范化数据可能带来的问题，以及规范化过程的意义。更重要的是，书中还探讨了反范式化（denormalization）的必要性和时机，这让我意识到，在某些特定的性能要求下，适当的“破坏”规范化规则也是可以接受的，关键在于如何权衡利弊。这种辩证的思维方式，让我对数据库设计有了更全面、更灵活的认识，不再拘泥于教条。

评分☆☆☆☆☆

几年前的痛苦还记得

评分☆☆☆☆☆

把我关注的部分细读了一遍， 写的很详细，设计到数据库的各个方面。没有完整读完。

评分☆☆☆☆☆

学习科学时，一定要弄明白每个盒子里是什么。技术则不必（但此书写得真的不好……）。

评分☆☆☆☆☆

数据库概论教材。

评分☆☆☆☆☆

学习科学时，一定要弄明白每个盒子里是什么。技术则不必（但此书写得真的不好……）。