数据库系统教程.上册 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业

作者:王能斌[编著]

出品人:

页数:258

译者:

出版时间:2002-8

价格:22.00元

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isbn号码:9787505378278

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数据库系统教程·上册：理论基础与核心概念 这是一本旨在为读者构建坚实数据库系统知识体系的入门读物，聚焦于数据库领域的理论基础与核心概念。本书深入浅出地阐述了数据管理的基本原理，从最原始的数据存储方式开始，逐步引导读者理解为何需要数据库，以及数据库系统是如何演进和工作的。对于任何希望在信息技术领域深入发展，尤其是在数据分析、软件开发、系统管理等方面有所建树的读者，本书都将是不可或缺的起点。 第一部分：数据管理的基石——信息时代的驱动力 在信息爆炸的时代，如何有效地管理和利用海量数据成为了一项至关重要的挑战。本书的第一部分将首先带领读者回顾数据管理的发展历程，从最初的手工文件管理、卡片索引，到文件系统的出现，再到关系数据库的革命性突破。我们将探讨这些不同阶段的数据管理方式各自的优劣，以及它们如何一步步促使更强大、更灵活的数据管理工具——数据库系统的诞生。 1.1 数据、信息与知识：从原始符号到价值洞察 数据的本质与形态： 我们将从最基本的数据单元出发，理解数据的构成、分类以及它们在现实世界中的多样性表现。例如，数字、文本、图像、声音，甚至是复杂的传感器数据。 信息： 数据经过加工、组织和上下文的赋予，便转化为信息。本书会探讨信息是如何产生的，以及信息在决策过程中的作用。 知识： 进一步地，当信息之间建立起联系，形成可理解的模式和规律时，便升华为知识。我们将讨论知识在各个领域的应用，以及数据库系统在知识发现和推理中的潜在价值。 1.2 文件系统的局限性：为何需要数据库？ 在数据库系统出现之前，人们主要依靠文件系统来存储和管理数据。本章将详细剖析文件系统在数据管理方面的种种不足： 数据冗余与不一致： 同一份数据可能存储在多个文件中，导致修改时难以保持一致，产生错误。 数据独立性差： 数据的存储结构与应用程序紧密耦合，一旦存储方式改变，应用程序也需要大规模修改。 数据共享困难： 文件中的数据难以被多个应用程序同时、高效地访问和共享。 数据安全性问题： 文件权限管理粗糙，难以实现精细化的访问控制。 数据完整性难以保证： 难以对数据的格式、取值范围等进行约束，容易引入无效数据。 并发控制问题： 多个用户同时访问和修改同一文件时，容易发生冲突，导致数据损坏。 查询和检索效率低下： 针对复杂查询，需要编写大量的程序代码进行数据扫描和处理。 通过对这些局限性的深入分析，读者将深刻理解数据库系统存在的必要性和其解决的关键问题。 1.3 数据库系统的演进：从层级到网状再到关系 本书将梳理数据库技术发展的脉络： 层级数据库模型： 介绍早期的层级模型，以树状结构组织数据，理解其概念、优点与局限。 网状数据库模型： 探讨网状模型如何克服层级模型的局限，允许更复杂的关联，并分析其存在的复杂性。 关系数据库模型： 重点介绍关系模型的强大之处，包括其基于集合论的数学基础、简洁的数据结构（表）、强大的查询语言（SQL），以及其在工业界获得广泛应用的原因。我们将深入理解“关系”的含义，以及如何用二维表来表示现实世界中的实体及其关系。 第二部分：关系数据库模型——优雅的逻辑结构 关系数据库模型是现代数据库系统的基石。本部分将深入讲解关系模型的核心概念、数据表示方法以及对数据进行操作的基本理论。 2.1 关系模型的基本概念：结构与约束 域（Domain）： 解释域是属性值的集合，是数据类型和取值的合法范围的抽象。 属性（Attribute）： 定义属性是关系（表）中的列，代表实体的某种特性。 元组（Tuple）： 解释元组是关系中的一行，代表现实世界中的一个具体实体实例。 关系（Relation）： 阐述关系就是由若干个元组组成的集合，在形式上表现为二维表。我们将讨论关系的性质，如候选键、主键、外键等。 候选键（Candidate Key）： 理解能够唯一标识关系中一个元组的属性（或属性组）集合。 主键（Primary Key）： 介绍主键是为关系选定的一个候选键，用于唯一标识每个元组，并且不能为空。 外键（Foreign Key）： 解释外键是参照另一个关系的主键的属性（或属性组），用于建立表之间的关联，实现数据的引用完整性。 关系模式（Relation Schema）： 定义关系模式是对关系结构的描述，包括关系名及其属性名和域的集合。 元组变量（Tuple Variable）： 介绍在数据库操作中，元组变量可以指向某个元组。 2.2 数据模型与ER模型：从概念到逻辑 概念数据模型： 介绍概念数据模型是面向用户需求，独立于具体数据库管理系统（DBMS）的，用于描述数据结构和数据之间联系的模型。 实体-联系（ER）模型： 这是最常用的概念数据模型。我们将详细讲解ER模型的核心组成部分： 实体（Entity）： 解释实体是客观存在并可识别的事物，如“学生”、“课程”。 属性（Attribute）： 描述实体的特性，如“学号”、“姓名”、“课程名称”。 联系（Relationship）： 描述实体之间的关联，如“学生”与“课程”之间的“选修”关系。 基数（Cardinality）： 阐述联系的基数，如一对一（1:1）、一对多（1:N）、多对多（M:N），理解它们在数据结构设计中的重要性。 E-R图（E-R Diagram）： 学习如何绘制E-R图来直观地表示实体、属性和联系，这是将现实世界抽象为数据模型的重要工具。 从ER模型到关系模型： 讲解如何将ER模型中的实体、属性和联系转换为关系模型中的表、列和外键。我们将演示一对一、一对多、多对多关系的转换方法，以及如何处理弱实体和抽象实体。 2.3 关系代数：数据库查询的理论基础 关系代数是用于描述关系型数据库查询的一种形式化语言，是理解SQL语言和数据库查询优化的重要理论基础。本章将详细介绍关系代数的基本运算： 选择（Selection，σ）： 从关系中选取满足指定条件的元组。 投影（Projection，π）： 从关系中选取指定的属性，并去掉重复元组。 并（Union，∪）： 将两个具有相同结构的元组集合合并。 差（Difference，-）： 从一个元组集合中除去另一个元组集合中的所有元组。 笛卡尔积（Cartesian Product，×）： 将两个关系的所有元组进行组合。 连接（Join）： 基于特定条件将两个关系中的元组组合起来。我们将重点介绍等值连接、自然连接、左外连接、右外连接、全外连接等。 除（Division，÷）： 用于处理“所有”类型的查询，例如“找出选修了所有课程的学生”。 通过学习这些基本运算，读者将能够理解复杂的数据库查询是如何通过一系列简单的操作组合而成的。 2.4 函数依赖与规范化：设计高质量数据模式 函数依赖是描述关系中属性之间约束关系的重要工具，它是进行数据库模式设计的关键理论。 函数依赖（Functional Dependency，FD）： 定义如果属性组X的值唯一确定属性组Y的值，则称Y函数依赖于X，记作X→Y。我们将通过实例来理解平凡函数依赖和非平凡函数依赖。 码（Key）： 解释一个属性组是关系的一个码，当且仅当它函数确定该关系的所有属性，并且它是一个超键的最小集合。 全函数依赖（Full Functional Dependency）： 理解如果X→Y，且对于X的任何真子集X'，都有X'不→Y，则称Y对X全函数依赖。 传递函数依赖（Transitive Functional Dependency）： 解释如果X→Y且Y→Z，但Y不是X的超键，则称Z传递函数依赖于X。 基于函数依赖理论，我们将介绍数据库规范化过程： 第一范式（1NF）： 要求关系中的每个属性值都是原子性的，不可再分。 第二范式（2NF）： 在1NF的基础上，消除了非主属性对任何候选键的部分函数依赖。 第三范式（3NF）： 在2NF的基础上，消除了非主属性对任何候选键的传递函数依赖。 Boyce-Codd范式（BCNF）： 是3NF的更强形式，要求任何函数依赖X→Y，X必须是超键。 规范化是设计出结构良好、数据冗余低、数据一致性高的关系模式的关键步骤。本书将通过详细的案例分析，指导读者如何对已有的关系模式进行规范化，以及如何从无到有地设计规范化的模式。 本书的编写力求严谨而易懂，在理论阐述的同时，配以丰富的实例和图示，帮助读者建立直观的理解。我们相信，掌握了本书所介绍的数据库系统理论基础与核心概念，将为读者后续深入学习数据库系统的实现技术、高级查询语言、事务管理、并发控制、故障恢复等内容打下坚实的基础，为应对日益增长的数据挑战做好充分准备。

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我特别喜欢它在介绍查询处理基础部分时所采用的切入点。这本书避开了那种上来就堆砌各种复杂查询优化算法的套路，而是先花了很大的精力去解释“为什么需要查询优化”，以及优化的目标到底是什么——降低成本。它用非常直观的方式对比了嵌套循环连接和基于哈希的连接在不同数据规模下的性能差异，图表制作得非常清晰，甚至连时间复杂度的增长趋势都用曲线图标明了出来。虽然它没有深入到B+树索引内部结构是如何优化的细节，但它把索引的建立和使用规则讲得极其透彻，让我明白了什么时候该建索引，什么时候索引反而会成为性能瓶颈。这对于我日常编写SQL查询语句时，如何更聪明地利用数据库提供的工具，提供了极大的指导意义。它更像是一个经验丰富的老工程师在手把手教你如何避免常见的“性能陷阱”，而不是一个纯粹的理论讲解者。

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最大的感受是，这本书在构建读者的“系统思维”方面做得非常出色。它不只是教你如何使用工具，而是教你如何“设计”一个可靠的系统。在数据恢复和并发控制的章节，它深入浅出地解释了事务的ACID特性，并且没有停留在理论层面，而是详细描绘了故障发生时，系统如何通过日志（Log）进行前滚（Rollforward）和回滚（Rollback）来保证数据的一致性。我发现，即便是非常复杂的两阶段提交协议，在作者的梳理下，其核心思想——锁定与协调——也变得清晰可见。它并没有提供具体的代码实现，但这恰恰是它的优点，因为它迫使我必须去思考这些机制背后的逻辑流程，而不是仅仅复制粘贴一个现成的解决方案。阅读体验下来，感觉像是在学习一门严谨的工程学科，每一步的推导都基于逻辑和效率的权衡，最终指向一个目标：构建一个健壮、持久的数据存储方案。

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这本《数据库系统教程》上册，坦白说，我一开始是抱着一种比较功利的心态去翻阅的，毕竟工作和学习中确实需要扎实掌握数据库的理论基础，尤其是关系代数和范式理论那些听起来就让人头大的部分。然而，越往后读，我越发现它不仅仅是一本冷冰冰的教科书。作者在讲解数据模型时，没有直接丢下一堆抽象的定义，而是用了非常生活化的例子来辅助理解实体、联系和属性。比如，在介绍E-R图的绘制时，它详细对比了不同业务场景下的建模差异，这比我在网上随便找的那些教程要清晰和系统得多。我特别欣赏它在基础篇章中对“为什么”的探讨，而不是仅仅停留在“是什么”。它没有直接涉及复杂的SQL优化或者存储引擎的底层机制，这很符合“上册”的定位，它把地基打得异常坚实，让我对后面可能涉及的那些高深内容有了一个非常稳固的心理预期。读完这部分，我感觉自己终于能把那些零散的知识点串联起来，形成一个完整的知识体系，而不是东一块西一块的碎片信息。

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这本书的叙事节奏掌握得非常巧妙，它总能在即将让人感到枯燥时，插入一些历史性的回顾或者行业标准的介绍。比如，在介绍SQL语言的起源和发展时，作者穿插了一些关于早期的层次模型和网状模型的讨论，这使得SQL的出现显得不再是凭空出现的，而是解决特定历史问题的必然产物。这种“知古鉴今”的方式，让原本干燥的语言标准描述变得有了血有肉。而且，它的案例大多是通用的、抽象的业务场景，这使得无论我是在处理金融数据还是库存管理，都能从中找到对应的影子。它没有被任何一个特定的数据库产品（比如MySQL或Oracle）的语法细节所束缚，保持了高度的通用性和前瞻性。这对于希望未来能够应对多平台数据库迁移和设计的我来说，是极其宝贵的财富，因为它教我的是“不变的真理”，而不是“易变的接口”。

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这本书的排版和语言风格，初看之下，有些学院派的味道，但我得承认，这种严谨性在处理底层概念时是至关重要的。它在讨论数据完整性约束的必要性时，用了大量的篇幅来论证冗余数据和不一致状态带来的灾难性后果，这种论述方式很“硬核”，但极其有说服力。举个例子，它没有简单地说“要遵循第三范式”，而是通过一个模拟的订单处理流程，展示了不规范化设计在实际操作中可能导致的多次更新冲突，每一步的逻辑推演都非常到位，让人不得不信服。虽然有些地方的数学符号和集合论的引用略显密集，对于非计算机专业出身的人来说可能需要多花点时间去消化，但这恰恰体现了作者对理论纯粹性的坚持。它似乎在告诉读者，想做好数据库，就必须尊重这些经过时间检验的数学基础。对于我这种想深入理解事务管理核心原理的人来说，这种扎实的理论铺垫是无可替代的。

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