数据库技术及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国青年出版社

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出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1900-01-01

价格:14.0

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isbn号码:9787500614913

丛书系列:

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• 数据库
• 数据库技术
• 数据库应用
• SQL
• 数据管理
• 数据分析
• 信息技术
• 计算机科学
• 数据存储
• 数据库系统

《数据结构与算法：高效程序的基石》 图书简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步的核心要素。然而，原始数据的堆积并不能自动产生价值。如何高效地组织、存储和检索海量数据，是每一位计算机科学从业者必须面对的核心挑战。《数据结构与算法：高效程序的基石》 深入剖析了支撑现代软件系统稳定、快速运行的底层逻辑，旨在为读者构建坚实而系统的理论框架与实践能力。 本书并非简单罗列各种数据结构的操作手册，而是着重于理解“为什么”：为什么在特定场景下，数组比链表更合适？为什么平衡二叉树能保证查询效率的对数级别？以及在复杂问题面前，如何通过算法思维将难题拆解为可计算的步骤。 第一部分：基础构建——数据的组织艺术 本部分聚焦于最基础但至关重要的线性数据结构。我们首先从数组（Array）的底层内存布局谈起，探讨其连续存储带来的高效率随机访问优势，以及在空间分配上的局限性。接着，深入剖析链表（Linked List），区分单向、双向及循环链表，并详细阐述其动态内存管理的精妙之处，尤其是在频繁的插入和删除操作中的性能优势。 随后，本书将线性结构扩展至栈（Stack）和队列（Queue）。我们不仅会介绍它们基于数组或链表的常见实现，更重要的是，会着重讲解其“后进先出”（LIFO）和“先进先出”（FIFO）的抽象模型如何在表达式求值、函数调用栈（Call Stack）管理、以及操作系统中的任务调度中发挥核心作用。对于队列，本书还会涵盖循环队列和优先队列（Priority Queue）的设计与应用场景。 第二部分：树的奥秘——分层与搜索的革命 树形结构是表示层次关系和实现快速查找的关键。本部分是本书的重点之一。我们从最基础的树的基本概念（根、节点、度、深度）入手，然后迅速过渡到二叉树（Binary Tree）的遍历方法（前序、中序、后序），强调这些遍历在数据处理流程中的不可替代性。 核心内容集中在二叉搜索树（BST）。我们详细分析了BST的查找、插入和删除操作的时间复杂度，并指出其在极端不平衡情况下的性能退化问题（最坏情况退化为链表）。为解决这一痛点，本书投入大量篇幅讲解平衡二叉搜索树的实现原理，包括AVL树和红黑树（Red-Black Tree）。我们将通过图示和详细的旋转操作步骤，帮助读者彻底理解这些结构如何通过局部调整来维持全局的对数时间复杂度保证，这是现代数据库索引和文件系统能够高效运行的基石。 此外，我们还将探讨B树和B+树。这些结构是理解关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）内部索引机制的关键。本书会侧重于解释B树如何通过增加分支因子来优化磁盘I/O操作，使其成为外部存储数据结构的首选。 第三部分：图论基础——网络与关系的建模 图（Graph）是描述复杂实体间相互关系的强大工具。本部分系统介绍了图的定义、表示方法（邻接矩阵与邻接表），以及图的遍历算法——广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），并明确指出它们在网络爬虫、连通性检测中的应用。 更重要的是，本书深入探讨了图的经典应用算法： 1. 最短路径问题： 详述了Dijkstra算法（用于单源最短路径）和Floyd-Warshall算法（用于所有对最短路径），并分析了它们在网络路由和地理信息系统中的实际意义。 2. 最小生成树（MST）： 讲解了Prim算法和Kruskal算法，展示了如何在连接成本最小的前提下建立网络连通性。 3. 拓扑排序： 解释了如何对有向无环图（DAG）进行排序，这在项目依赖管理、编译顺序确定等方面至关重要。 第四部分：算法设计与分析——解决问题的思维框架 数据结构提供了工具，而算法则是使用工具的方法。本部分的核心在于培养读者的算法设计思维。 我们从算法分析基础入手，详细解释了大O表示法、大Ω表示法和大Θ表示法，并教授如何根据输入规模估算算法的效率，区分时间复杂度和空间复杂度。 随后，本书系统性地介绍了四种主要的算法设计范式： 1. 分治法（Divide and Conquer）： 以著名的快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort）为例，展示如何将大问题分解为相互独立的子问题求解。 2. 贪心算法（Greedy Algorithms）： 通过霍夫曼编码（Huffman Coding）等实例，说明贪心选择在局部最优解能导向全局最优解时的应用。 3. 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 这是解决重叠子问题和最优子结构问题的利器。本书通过背包问题、最长公共子序列（LCS）等经典案例，详细讲解状态转移方程的建立过程，强调其与递归和备忘录模式的区别与联系。 4. 回溯法与分支限界法： 讲解如何系统地搜索解空间，常用于解决如八皇后问题、迷宫寻路等组合优化问题。 第五部分：高级主题与应用 最后，本书扩展到一些现代计算中不可或缺的高级主题： 哈希技术（Hashing）： 深入探讨哈希函数的构造、冲突解决方法（开放寻址法、链地址法），以及布隆过滤器（Bloom Filter）在快速成员测试中的应用。 堆（Heap）的应用： 不仅介绍最大堆和最小堆的构建与操作，更重要的是展示其如何作为高效的优先队列支持堆排序和部分图算法的实现。 字符串匹配算法： 对比KMP算法和Rabin-Karp算法，展示如何避免在文本搜索中不必要的字符回溯，提升线性搜索效率。 面向读者 本书适合所有希望深入理解计算机程序运行机制的读者，包括但不限于：计算机科学与技术专业的本科生和研究生、软件工程师、系统架构师，以及任何对构建高性能、可扩展软件系统有强烈兴趣的自学者。阅读本书，您将掌握的不仅仅是代码实现，更是解决复杂计算问题的通用思维工具。 --- （字数统计：约1530字）

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在性能优化方面，《数据库技术及应用》提供了一些非常有价值的洞察。我一直觉得，即使是设计再好的数据库系统，如果没有持续的性能优化，也无法满足日益增长的业务需求。书中对于SQL查询优化的技巧，我希望能看到更细致的讲解，比如如何分析慢查询日志，如何通过调整SQL语句、创建合适的索引来提升查询效率。我特别关注书中关于索引策略的讨论，例如什么时候适合创建复合索引，什么时候应该避免使用过多的索引，以及如何选择合适的索引类型。此外，书中对数据库缓存机制的介绍，也让我受益匪浅。如何有效地利用缓存来减少数据库的访问压力，如何设计合理的缓存策略，以及如何处理缓存失效等问题，都是我在实践中经常遇到的挑战。我希望这本书能够提供一些实用的工具和方法，帮助我更有效地定位和解决数据库性能瓶颈。

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我一直对非关系型数据库（NoSQL）在特定场景下的优势非常好奇，而《数据库技术及应用》在这方面的内容，让我看到了一些新的可能性。尤其是在处理实时数据流、文档存储、键值对存储等场景，NoSQL数据库通常能提供比传统关系型数据库更高的性能和灵活性。书中对各种NoSQL数据库的分类和特点的介绍，我希望能够更深入地理解它们各自的适用范围。例如，对于需要存储海量日志数据的场景，文档型数据库（如MongoDB）可能比键值型数据库（如Redis）更适合，因为它能够更好地处理结构化的日志信息。而对于需要高并发读写、低延迟访问的缓存场景，键值型数据库则是不二之选。书中关于数据模型设计的建议，我也希望能看到一些具体的范例，说明如何根据业务需求设计出高效的NoSQL数据模型，以及如何处理数据的一致性问题。毕竟，NoSQL的灵活性也意味着设计不当容易导致数据冗余和查询效率低下。

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这本《数据库技术及应用》在数据安全和隐私保护方面的内容，引起了我极大的兴趣。在当前数据泄露事件频发的背景下，如何有效地保护敏感数据，已经成为了所有开发者和企业必须重视的问题。书中对数据库加密技术的介绍，我希望能看到不同加密算法的优缺点分析，以及它们在不同场景下的适用性。比如，在对用户个人信息进行加密时，应该选择全盘加密还是字段级加密？加密后的数据如何进行查询和检索？这其中涉及到性能和安全之间的权衡，我希望书中能够提供一些实际的指导。另外，关于数据库访问控制和权限管理的部分，我非常关注如何设计一套精细化的权限模型，能够满足企业内部不同角色对数据的访问需求，同时又能防止越权访问和数据滥用。书中对于审计日志的记录和分析，我也希望能够看到一些最佳实践，例如如何通过审计日志来追踪异常操作，及时发现潜在的安全风险。

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这本书在数据库的架构设计和高可用性方面的内容，对我来说具有重要的参考价值。在构建大型、关键业务系统时，如何保证数据库的稳定运行和持续可用，是首要考虑的问题。书中对数据库集群、主从复制、读写分离等高可用架构的讲解，我希望能看到更深入的分析，包括不同架构的优缺点、实现方式以及在实际部署中需要注意的细节。例如，在实现主从复制时，如何选择合适的同步方式（同步复制还是异步复制），如何处理主从延迟，以及如何进行故障切换和恢复，这些都是我非常关心的问题。此外，书中关于负载均衡和容错机制的介绍，我也希望能够进一步学习。如何通过负载均衡器将读写请求合理地分配到各个数据库节点，如何设计有效的容错机制来应对硬件故障、网络中断等突发情况，确保系统的平稳运行，都是我在实际工作中需要面对的挑战。

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拿到这本《数据库技术及应用》已经有一段时间了，我主要关注的是它在实际项目中的落地性。最近在负责一个涉及大量用户数据分析的系统，传统的关系型数据库在处理海量并发读写和复杂查询时，性能瓶颈逐渐显现。我急需了解的是，书中对于分布式数据库的理论介绍，能否转化为可操作的实践经验。比如，书中对CAP理论的阐述，我希望能够更深入地理解它在实际分布式系统设计中的权衡，以及如何根据业务需求选择合适的分布式数据库方案，例如是选择强一致性的数据库，还是牺牲部分一致性来换取更高的可用性和分区容错性。此外，书中对于数据分片策略的讲解，我特别想知道，是否有具体的案例说明如何根据数据访问模式、数据量增长趋势来选择和调整分片键，以及如何应对“热点分片”等常见问题。我一直觉得，理论的学习固然重要，但如果没有可行的落地方法，一切都只是纸上谈兵。我希望这本书能够提供一些“开箱即用”的思路，或者至少能够引导我去思考如何在我的项目中解决实际的技术难题。

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