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出版者:清华大学出版社

作者:王珊

出品人:

页数:269

译者:

出版时间:1998-07

价格:18.50

装帧:平装

isbn号码:9787302030096

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
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好的，这是一本名为《数据库系统原理教程》的书籍的简介，内容着重于数据库领域更广泛和更深入的方面，避免涉及该书可能涵盖的具体内容。 --- 《数据架构与现代数据管理：从理论基石到前沿实践》 导读：超越传统范式，拥抱数据驱动的未来 在信息爆炸的今天，数据已成为驱动社会进步和商业决策的核心资产。然而，简单地存储和检索数据远不足以应对现代应用对高性能、高可用性、安全性和实时性的严苛要求。本书《数据架构与现代数据管理：从理论基石到前沿实践》并非传统的数据库原理教材，它旨在为读者提供一个宏大且深入的视角，剖析支撑现代复杂数据生态系统的理论框架、设计哲学与工程实践。 本书的核心目标是构建一个全面的知识体系，使读者能够理解数据在企业生命周期中的流转、变换与治理，并掌握构建适应未来挑战的数据基础设施的能力。我们聚焦于那些驱动当代数据技术进步的深层次问题，而非特定数据库产品的操作指南。 第一部分：数据模型理论的演进与哲学思辨 本部分将追溯数据模型理论的哲学根源，探讨关系代数与集合论的限制，并深入剖析非关系型数据模型的兴起背后的驱动力。 数据抽象层次的再审视： 我们将分析从概念模型到逻辑模型再到物理模型之间的转换过程中的信息损失与优化空间。重点讨论实体关系（ER）模型在处理复杂现实场景时的局限性，及其如何催生出面向对象数据模型（OODM）和半结构化模型。 范式理论的深化应用： 不仅限于BCNF的推导，我们将探讨在分布式和 NoSQL 环境下，函数依赖的复杂性、多值依赖以及连接消除的实际工程考量。讨论在面对海量数据时，何时“反范式化”成为一种合理的工程选择，及其伴随的数据冗余管理策略。 图论与网络数据模型： 深入探讨如何利用图结构来表征高度关联的数据集，并介绍基于图数据库（如属性图模型）的查询语言（如Cypher的内部机制）及其在社交网络分析、推荐系统中的独特优势，这超越了传统关系模型处理多对多关系的局限。 第二部分：分布式系统中的数据一致性与容错机制 现代数据应用无一例外地运行在分布式环境中。本部分聚焦于如何在高并发、高延迟、易出错的网络环境下，保证数据的正确性和服务的持续性。 CAP定理的现实解读与权衡艺术： 我们将超越教科书式的定义，分析Paxos、Raft等主流共识算法在实际系统（如ZooKeeper、etcd）中的实现细节。讨论在不同业务场景下（例如，金融交易系统 vs. 内容分发系统），如何根据实际需求精确权衡Consistency（一致性）、Availability（可用性）和Partition Tolerance（分区容错性）。 多版本并发控制（MVCC）的精妙： 详细剖析MVCC如何在保证高并发读写操作的同时，维持事务的隔离性。对比快照隔离（Snapshot Isolation）与可串行化隔离（Serializable Isolation）在性能与正确性上的差异，以及它们在PostgreSQL、Oracle等系统中的具体实现哲学。 分布式事务的挑战与解决方案： 探讨两阶段提交（2PC）的阻塞问题，并深入研究三阶段提交（3PC）的局限性。重点介绍Saga模式在微服务架构中处理长事务的补偿机制，以及面向最终一致性的设计思路。 第三部分：数据存储介质与I/O性能优化 数据的物理存储方式直接决定了系统的性能瓶颈。本部分将揭示数据如何被高效地放置在从内存到固态硬盘的各类存储介质上。 面向磁盘的存储结构： 详细分析B+树在数据库索引中的核心地位，包括其页的组织、分支因子（Fan-out）对I/O次数的影响，以及在SSD时代，B树和B+树的性能差异对比。 列存（Columnar Storage）的崛起： 探讨列式存储（如Parquet、ORC）如何通过数据压缩和向量化处理，彻底颠覆传统行存系统在分析型查询（OLAP）中的性能瓶颈。分析其在数据仓库和大数据分析平台中的应用逻辑。 内存数据库（IMDB）的架构： 研究内存数据库如何通过放弃部分持久性保证，换取极致的访问速度。分析其数据结构（如T-Tree、Radix Tree）与事务管理机制，以及持久化策略（如日志流与检查点）。 第四部分：现代数据处理范式与工程实践 本部分将目光投向数据处理的“运动场”，介绍处理超大规模数据集的工程范式。 批处理与流处理的融合： 深入对比MapReduce、Spark等批处理框架的核心思想，并转向更复杂的流式处理模型。重点解析Lambda架构和Kappa架构的设计哲学，理解它们如何解决数据延迟和数据一致性的问题。 数据湖与数据中台的架构设计： 探讨数据湖如何打破传统数仓的刚性结构，实现对原始、异构数据的灵活存储和治理。介绍数据中台作为企业级数据服务的集成层，其在数据资产化和复用方面的架构蓝图。 数据治理、质量与安全： 关注数据全生命周期的管理，包括元数据管理、数据血缘追踪、数据质量度量标准（DQM）的制定，以及如何在分布式环境中实现细粒度的访问控制和数据脱敏技术。 结语：面向未来的数据系统设计者 《数据架构与现代数据管理》旨在培养读者“系统性”的思维。它要求我们不仅要理解“如何查询”，更要理解“为何如此设计”以及“在何种约束下应该如何权衡”。掌握本书内容，意味着读者将具备设计、评估和优化下一代数据基础设施的能力，从而在数据密集型的技术浪潮中占据主动地位。

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全书的组织结构显得非常零散和不连贯，缺乏一个清晰的主线索来贯穿始终。虽然章节标题看起来涵盖了数据库的各个方面，但章节之间的逻辑跳转显得非常生硬，常常出现前文刚提到一个概念，后文立刻跳到完全不相关的另一个主题，中间缺乏必要的过渡和衔接。读完一个大的模块后，我很难在脑海中构建出一个完整的、层次分明的知识体系框架。这种破碎化的知识呈现方式，严重阻碍了系统性的学习和知识的内化。一本优秀的教程，应该像搭积木一样，让读者在逐步搭建的过程中，清晰地看到每个知识点是如何与其他部分紧密联系起来，共同构成一个坚固的知识大厦。这本书更像是一堆散落的零件，需要读者自己花费大量的力气去拼凑，让人感到心力交瘁。

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这本书的排版和装帧简直是灾难，拿到手里就觉得一股廉价感扑面而来。纸张的质量差得惊人，印刷的油墨似乎还没完全干透，翻开没几页，手上就沾上了黑乎乎的痕迹，真担心读着读着书页就散架了。更要命的是，里面的插图和图表简直就是一场视觉折磨，线条模糊不清，关键信息点被挤压在狭小的空间里，看得人头晕眼花。那些本该用来辅助理解复杂概念的示意图，现在看来更像是某种抽象派的涂鸦，完全起不到任何解释作用。我花了很长时间试图从这些混乱的图像中梳理出逻辑关系，结果只是浪费了宝贵的精力。如果作者和出版社在设计和制作环节能稍微用点心，至少对得起读者付出的金钱和时间，而不是草率地把一堆文字和不成形的图形堆砌在一起，这本书的阅读体验或许能稍微挽救一点点，但现在看来，仅仅是外观就足以劝退很多有追求的读者了。

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这本书的理论深度实在是不敢恭维，读起来感觉像是翻阅一本十年前的过时讲义，缺乏与当前技术发展同步的洞察力。很多章节对于“关系模型”的讨论还停留在教科书式的陈述，对于现代数据库设计中急需关注的NoSQL、NewSQL的演进方向和挑战几乎只字未提，或者提及也只是蜻蜓点水，完全没有深入剖析其背后的技术原理和适用场景。感觉作者似乎沉浸在自己构建的那个相对静态的理论框架中，对外面的世界变化浑然不觉。作为一个希望跟上时代步伐的学习者，我更期望看到的是关于分布式事务的最新解决方案、云原生数据库的架构特点，以及在海量数据面前传统优化策略的局限性。这本书在这些前沿议题上的沉默，使得它在信息爆炸的今天显得极其单薄和保守，只能作为初识概念的入门读物，深入学习则完全不够格。

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行文风格极其晦涩枯燥，仿佛作者是在向一群早已精通此道的专家进行学术汇报，而非面向初学者进行知识传授。大量的长难句堆砌在一起，专业术语的使用也缺乏必要的上下文解释和循序渐进的铺垫。例如，在介绍B+树的节点分裂时，作者直接引用了一长串数学符号和抽象定义，导致我不得不反复查阅其他资料才能勉强理解其操作流程。阅读过程中，我几乎时刻都需要保持高度紧张的状态，生怕错过哪个关键的连接词或限定条件，这极大地削弱了学习的乐趣和效率。真正好的教材应该是引导性的，它应该像一位耐心的导师，一步步将读者带入复杂的知识殿堂，而不是把读者直接扔进布满迷雾的深渊里自生自灭。这本书完全没有体现出教学的艺术性。

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案例分析的部分是这本书最大的败笔之一，其脱离实际的程度令人发指。那些被用来演示理论的“范例”场景，简直像是从上世纪八十年代的计算机房里搬出来的老旧故事，完全无法在我日常遇到的实际工作环境中找到任何共鸣。例如，书中对“事务隔离级别”的演示，仍然是基于单用户环境下的简单读写冲突模拟，完全没有涉及高并发、网络延迟、微服务架构下的数据一致性难题。我非常期待能够看到一些与现代企业级应用相关的、有血有肉的案例——比如如何处理电商秒杀活动中的库存扣减，或者大型社交平台的消息同步机制。缺乏贴近实际生产环境的、有挑战性的案例，使得书中所讲解的优化技巧和设计原则，在我看来更像是纯粹的智力游戏，而非解决现实世界问题的工具。

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考研用过

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入门级教材，不过不失

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本科时的教材，但我也没读过其它数据库的书，就给个四星的评价吧。

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考研用过

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无聊至极 @2019-01-16 17:55:17