Nested Relations and Complex Objects in Databases (Lecture Notes in Computer Science) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Abiteboul, Serge; Fischer, Patrick C.; Schek, Hans-Jvrg

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:1989-06-12

价格:USD 59.95

装帧:Paperback

isbn号码:9783540511717

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 关系数据库
• 复杂对象
• 嵌套关系
• 数据模型
• 计算机科学
• 讲义
• 数据管理
• 对象数据库
• 数据库理论

深度探索数据库关系与复杂对象：理论、实践与前沿 本书深入探讨了现代数据库系统中“嵌套关系”和“复杂对象”这两个核心概念，揭示了它们在数据建模、查询处理、性能优化以及系统设计中的重要性。随着数据量的爆炸式增长和应用场景的多样化，传统的关系模型在处理层次化、集合化、混合型数据时日益显得力不从心。本书正是为了应对这一挑战，为计算机科学的研究者、数据库开发者以及对数据管理有深入需求的读者提供一套系统而全面的理论框架和实践指导。 第一部分：理论基石——理解嵌套关系与复杂对象的概念 本部分将从根本上剖析嵌套关系与复杂对象的定义、特性以及它们与传统关系模型的区别。我们将追溯数据模型的演进历程，从最早的网状模型、层次模型，到关系模型，再到面向对象模型和XML数据模型，以此来衬托出嵌套关系和复杂对象在现代数据管理中的不可或缺性。 嵌套关系的演进与表现形式： 我们将详细介绍嵌套关系的概念，它不仅仅是指简单的父子关系，更包含了集合、列表、序列、图等多种形式。本书将通过生动的例子，解释如何在一个记录中嵌入另一个记录（如订单项列表）、如何表示属性的集合（如学生的多个电话号码）、以及如何处理递归结构（如组织架构或文件系统）。我们将对比XML、JSON等半结构化数据模型中的嵌套结构，并探讨如何在关系数据库中有效地模拟这些嵌套。 复杂对象的建模： 复杂对象是指那些不能简单地用原子值（如整数、字符串）来表示的数据单元。本书将深入探讨复杂对象的种类，包括： 复合对象： 由多个属性组成的整体，例如一个“地址”对象，包含街道、城市、邮编等子属性。 集合对象： 由同类型或不同类型元素的集合组成，例如一个“产品列表”或一个“人员集合”。 继承与多态： 在面向对象数据库中，复杂对象可以利用继承机制，允许对象具有父类的属性和方法，并支持多态查询。 用户定义类型（UDTs）： 探讨如何在数据库系统中定义和使用用户自定义的数据类型，以封装复杂的数据结构和行为。 传统关系模型的局限性： 我们将分析关系模型在处理这些嵌套和复杂数据时的固有挑战，例如： 规范化导致的冗余与性能下降： 为了在关系模型中表示嵌套结构，通常需要将数据分解到多个表中，并通过外键关联。这会导致查询时需要大量的连接操作，增加复杂度和降低性能。 缺乏直接的结构表达能力： 关系模型无法直接表达数据之间的层次关系和集合关系，需要通过中间表来模拟，使得数据模型不够直观。 查询复杂性： 针对嵌套和复杂对象的查询在关系模型下变得异常复杂，SQL语言在处理深度嵌套和集合操作时显得捉襟见肘。 第二部分：理论模型与设计范式 在理解了基本概念之后，本部分将介绍支撑嵌套关系与复杂对象处理的各种理论模型和设计范式。 面向对象数据库模型（OODBMS）： 详细介绍面向对象数据库模型的核心概念，包括对象标识（OID）、封装、继承、多态，以及它们如何自然地支持复杂对象的存储和查询。本书将分析OODBMS在特定应用领域的优势，例如CAD/CAM、多媒体数据库等。 对象关系数据库模型（ORDBMS）： 探讨对象关系模型如何扩展传统的关系模型，以支持复杂对象和用户定义类型。我们将重点介绍ORDBMS中的关键技术，如可变数组（VARRAY）、嵌套表（Nested Table）、对象类型（Object Type）等，并分析其在实际应用中的优势和局限。 XML数据模型与查询语言： 深入研究XML作为一种重要的半结构化数据格式，其强大的嵌套结构表示能力。我们将介绍XPath和XQuery等XML查询语言，并探讨如何将XML数据存储在数据库中，以及如何对其进行高效查询。 JSON数据模型与查询： 随着NoSQL数据库的兴起，JSON已成为一种广泛使用的数据交换格式。本书将介绍JSON的结构特性，并探讨如何在关系型和非关系型数据库中存储和查询JSON数据，包括JSONB等高效存储格式。 图数据库模型（Graph Databases）： 讨论图数据库在处理高度连接和网络化数据方面的优势，以及如何通过节点、边和属性来表示复杂的关联关系。本书将简要介绍图查询语言（如Cypher）及其在社交网络、推荐系统等领域的应用。 第三部分：实现技术与系统架构 本部分将聚焦于如何在实际数据库系统中实现对嵌套关系和复杂对象的支持，以及相关的系统架构设计。 存储与表示技术： 行存储与列存储的考量： 分析不同存储模式在处理复杂对象时的性能表现，例如列存储对于稀疏的嵌套属性可能更有效。 二进制编码与序列化： 探讨如Protocol Buffers, Apache Avro等高效的二进制编码格式，如何在数据库中存储和检索复杂对象。 文档数据库的内部机制： 深入分析MongoDB等文档数据库如何通过BSON等格式高效地存储和索引嵌套的JSON文档。 查询处理与优化： 嵌套查询的解析与优化： 详细介绍数据库如何解析和优化包含嵌套结构和集合操作的查询语句。 索引技术： 探讨针对复杂对象和嵌套属性设计的各类索引技术，如JSON索引、全文索引、多维索引等，以提升查询性能。 物化视图与缓存策略： 分析如何利用物化视图和缓存技术来预先计算和存储复杂查询的结果，加速后续访问。 事务管理与并发控制： 讨论在处理复杂对象时，如何保证事务的 ACID 特性，特别是对于涉及多个嵌套层级或集合的操作。 数据集成与转换： 探讨如何将不同来源的、具有不同嵌套结构的数据进行集成和转换，以及ETL（Extract, Transform, Load）流程在其中的作用。 第四部分：应用场景与前沿研究 本部分将展示嵌套关系与复杂对象在各种实际应用中的体现，并展望该领域的未来发展趋势。 大数据与NoSQL数据库： 深入分析NoSQL数据库（如MongoDB, Cassandra, Redis）为何能够蓬勃发展，正是因为它们对复杂对象和非结构化/半结构化数据的原生支持。我们将探讨不同类型NoSQL数据库在处理嵌套数据时的优缺点。 数据仓库与商业智能： 探讨如何构建支持复杂对象的数据仓库，以及如何利用OLAP（Online Analytical Processing）技术对这些数据进行多维分析。 人工智能与机器学习： 分析特征工程、模型训练等过程中，复杂对象的处理需求，以及如何利用数据库技术来支持AI/ML工作流。 物联网（IoT）与时序数据： 探讨物联网设备产生的大量、异构的、具有嵌套属性的数据，以及如何高效存储和查询这些数据。 领域特定语言（DSL）与数据编程： 讨论如何设计和使用领域特定语言，以更简洁、高效地表达和操作嵌套关系与复杂对象。 未来发展方向： 展望数据库技术在处理更复杂的嵌套结构、图谱数据、时空数据等方面的未来研究方向，包括新型数据模型、查询语言、存储引擎和优化技术。 通过对以上各部分的系统阐述，本书旨在为读者构建一个坚实的理论基础，理解当前数据库技术如何应对数据复杂性的挑战，并为未来数据库系统的发展提供前瞻性的洞察。无论您是希望深入理解数据库底层原理的研究者，还是致力于构建高效数据管理系统的开发者，本书都将是您不可或缺的参考。

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