數據庫係統實驗指導和習題解答 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:機械工業

作者:苗雪蘭

出品人:

頁數:120

译者:

出版時間:2004-1

價格:13.00元

裝幀:

isbn號碼:9787111136491

叢書系列:

圖書標籤:

• 數據庫
• 考試
• 數據庫係統
• 數據庫實驗
• 實驗指導
• 習題解答
• 高等教育
• 計算機科學
• 數據庫原理
• 教學參考
• 實踐教學
• 數據庫應用

《現代數據管理與分析實踐指南》 圖書簡介 本書旨在為數據管理和分析領域的學習者、從業者提供一套全麵且實用的實踐指導，深度聚焦於當前信息技術前沿的數據庫技術、大數據處理以及數據科學應用。本書嚴格避免任何關於“數據庫係統實驗指導和習題解答”這一特定主題的內容，而是側重於構建一個更廣闊、更具前瞻性的數據處理技術棧。 第一部分：基礎理論與關係型數據庫的深入探索 本部分奠定堅實的數據管理理論基礎，並將其與現代企業環境下的實際應用相結閤。 第一章：數據模型與架構演進 本章係統梳理瞭從經典概念模型（如實體-關係模型）到邏輯模型（關係模型、麵嚮對象模型）的演變曆程。重點闡述瞭數據模型的規範化理論，包括各種範式（1NF到BCNF）的數學基礎和實際意義，強調範式在減少數據冗餘和保證數據一緻性中的關鍵作用。同時，引入瞭數據倉庫的維度建模思想（星型、雪花型模型），為後續的數據分析做好鋪墊。對新興的NoSQL數據模型，如鍵值存儲、文檔數據庫、列式存儲和圖數據庫的結構特性、適用場景進行瞭深入對比分析，說明瞭多模型數據存儲範式的必要性。 第二章：SQL高級特性與性能調優 超越基礎的CRUD操作，本章聚焦於SQL語言在復雜業務場景下的高級應用。詳細講解瞭窗口函數（Window Functions）在復雜報錶生成、排名計算中的威力，以及公用錶錶達式（CTE）在簡化復雜查詢結構上的應用。性能優化是本章的核心。我們將深入探討查詢優化器的執行計劃分析，如何通過索引的選擇性、聚簇索引與非聚簇索引的差異來製定高效的查詢策略。涉及到的內容包括索引的維護、統計信息的更新對執行計劃的影響，以及避免全錶掃描的實戰技巧。討論瞭事務隔離級彆（Read Uncommitted到Serializable）的內在機製、鎖的類型（共享鎖、排他鎖、意嚮鎖）及其在並發控製中的作用，並提供瞭死鎖檢測與避免的實際操作指南。 第三部分：非關係型數據庫（NoSQL）與分布式存儲 隨著數據規模的爆炸式增長，理解和掌握NoSQL技術棧至關重要。 第三章：文檔數據庫與靈活的數據組織 本章以MongoDB等流行的文檔數據庫為例，深入剖析JSON/BSON數據結構的優勢與挑戰。探討瞭嵌入式文檔與引用的設計權衡，分析瞭在文檔模型下實現事務一緻性的復雜性。重點講解瞭聚閤管道（Aggregation Pipeline）的使用，展示如何利用其強大的數據轉換和聚閤能力來替代傳統關係型數據庫中的復雜連接操作。內容涵蓋瞭索引的構建、分片（Sharding）策略的設計，以應對超大規模數據集的水平擴展需求。 第四章：圖數據庫與復雜關係建模 圖數據庫（如Neo4j）在處理社交網絡、推薦係統、知識圖譜等具有強關係依賴的場景中錶現卓越。本章詳細介紹瞭圖模型的基本概念（節點、關係、屬性），並著重講解瞭圖查詢語言（如Cypher）的基本語法和高級模式匹配技巧。通過案例分析，展示如何使用最短路徑算法、中心性算法等圖算法來發現數據中的隱藏連接和關鍵實體。 第五章：鍵值存儲與列式存儲的性能奧秘 本章對比分析瞭Redis等高性能鍵值存儲的內存管理機製、持久化策略（RDB/AOF）以及集群模式的實現。隨後，深入探討列式數據庫（如Cassandra, HBase）的設計哲學，解釋其為何在OLAP和寫入密集型工作負載中具有顯著優勢。內容包括LSM樹（Log-Structured Merge-Tree）的工作原理，以及如何根據業務特點選擇閤適的一緻性模型（如最終一緻性）。 第三部分：大數據處理與數據倉庫 本部分將視野擴展到TB/PB級彆的數據處理架構。 第六章：Hadoop生態係統與批處理範式 本書不涉及特定實驗配置，而是聚焦於Hadoop生態係統的核心概念。深入剖析HDFS的塊存儲、副本機製和數據容錯能力。詳細講解MapReduce編程模型，強調“數據本地性”原則的重要性。此外，本章還將介紹YARN資源管理器的調度策略，幫助讀者理解大規模批處理任務的資源分配與執行流程。 第七章：Spark的內存計算與實時流處理 本章聚焦於內存計算框架Apache Spark。重點解析彈性分布式數據集（RDD）、DataFrame和Dataset的內部結構與優化機製。詳細介紹Spark SQL的Catalyst優化器如何將SQL查詢轉化為高效的物理執行計劃。更進一步，係統介紹Spark Streaming和Structured Streaming的概念，包括微批處理與連續處理的區彆，以及如何處理延遲、狀態維護和“Exactly-Once”語義保證。 第八章：數據倉庫設計與ETL/ELT流程實踐 本章著重於企業級數據平颱的設計藍圖。探討數據湖（Data Lake）與數據倉庫（Data Warehouse）的集成策略。講解數據集成（ETL/ELT）流程的健壯性設計，包括數據質量檢查、數據轉換邏輯的原子性與冪等性。最後，結閤雲原生數據倉庫（如Snowflake, Google BigQuery的架構特點），討論現代數據棧中數據治理與元數據管理的重要性。 第四部分：數據安全、隱私保護與未來趨勢 本部分探討數據管理實踐中日益重要的閤規性與前沿技術。 第九章：數據庫安全與數據隱私保護技術 本章深入探討數據庫層麵的安全措施，包括最小權限原則的實施、行級安全（Row-Level Security, RLS）的應用。重點介紹數據脫敏（Data Masking）、令牌化（Tokenization）和同態加密（Homomorphic Encryption）等隱私增強技術（PETs），分析它們在滿足GDPR、CCPA等法規要求下的應用場景和性能權衡。 第十章：雲數據庫與數據架構的未來展望 本章分析主流雲服務商提供的托管數據庫服務（DBaaS）的優勢，如彈性伸縮、自動備份與故障恢復。討論Serverless數據庫的運行模式及其成本效益分析。展望新興趨勢，如NewSQL的混閤事務/分析處理（HTAP）能力，以及AI在數據庫性能調優和查詢優化中的潛在應用，為讀者提供麵嚮未來的技術視野。 本書內容結構嚴謹，理論與實踐緊密結閤，旨在培養讀者構建、優化和維護復雜數據係統的綜閤能力，是提升數據工程和數據科學素養的權威參考資料。

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