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出版者:高等教育出版社

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页数:0

译者:

出版时间:1900-01-01

价格:109.0

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isbn号码:9787040141061

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好的，这是一份关于一本名为《数据库设计》的图书的详细简介，内容严格围绕数据库设计与实现展开，不涉及任何“库程序设计”的相关主题。 --- 图书简介：《数据库设计：从理论到实践的高效实现》 概述 《数据库设计：从理论到实践的高效实现》是一本全面、深入探讨关系型数据库系统设计、构建与优化的专业著作。本书旨在为读者提供一套严谨的理论框架与切实可行的工程实践指南，帮助他们掌握从需求分析、概念模型设计、逻辑模型转换到物理实现和性能调优的全过程。本书特别强调设计过程中的规范性、数据完整性的保障以及应对复杂业务场景的能力。 第一部分：数据库基础与需求分析 本部分是构建坚实基础的关键。我们首先从数据管理系统的演变入手，清晰界定数据库（DB）与数据库管理系统（DBMS）的核心概念、架构（如三级模式）以及数据独立性的重要性。 需求分析与建模： 成功的数据库项目始于精准的需求捕获。本章详细阐述了如何通过访谈、文档分析等方法获取功能性需求和非功能性需求（如性能、安全性）。核心内容聚焦于概念数据模型（Conceptual Data Modeling）的构建，重点讲解实体（Entity）、属性（Attribute）、关系（Relationship）的识别与定义。我们使用大量的实例来阐述如何运用实体-关系图（E-R 图）来直观地表示现实世界的复杂结构，并深入探讨了约束（如基数约束、参与约束）的严格定义。此外，本书还涉及UML类图在数据库设计初期的辅助应用，展示其如何与传统E-R图进行互补。 数据字典的建立： 强调数据字典作为设计阶段的“活文档”的作用，讲解如何记录数据项的定义、来源、格式、约束等关键元数据，确保团队在后续设计阶段的口径一致性。 第二部分：关系模型与规范化理论 在概念模型完成后，我们需要将其精确地映射到关系模型。本部分是本书的核心理论支柱。 关系代数与元组演算： 详细介绍了关系代数的基本运算（选择、投影、连接、除法等）及其在数据库查询中的理论基础。通过严谨的数学定义，读者可以深刻理解SQL查询背后的工作原理。同时，引入元组关系演算，作为更高级的表达方式，加深对数据操作的理解。 关系模式的规范化（Normalization）： 规范化是消除数据冗余和插入、删除、更新异常的关键技术。本书系统地讲解了范式（Normal Forms）的演进过程： 1. 第一范式（1NF）：消除重复组和原子性。 2. 第二范式（2NF）：处理部分函数依赖。 3. 第三范式（3NF）：处理传递函数依赖。 4. 巴斯-科德范式（BCNF）：在更严格的依赖条件下进行分解，确保所有决定因素都是候选键。 本书不仅解释了如何判断和达到这些范式，更重要的是，详细论述了无损连接（Lossless Join）和保持函数依赖（Dependency Preservation）这两个分解的黄金标准，并提供了在实际设计中何时可以适度放松严格规范的工程考量。 第三部分：数据库逻辑设计与约束实现 本部分着重于将抽象的关系模型转化为具体的、可执行的数据库结构。 逻辑模式的确定与映射： 讲解如何将E-R图中的实体、属性和关系准确地映射为关系代数中的表（Relation）、属性和外键。特殊关注处理多对多关系（通过引入连接表）、超类型/子类型（泛化/特化）的实现策略。 完整性约束的实现： 数据一致性的生命线在于约束。本书详尽介绍了四大类完整性约束的定义、重要性及其在SQL中的具体实现方式： 1. 域完整性（Domain Integrity）：数据类型、默认值、检查约束。 2. 实体完整性（Entity Integrity）：主键的唯一性和非空性。 3. 参照完整性（Referential Integrity）：外键的匹配规则，特别是`ON DELETE`和`ON UPDATE`动作（如CASCADE, SET NULL, RESTRICT）的精确选择。 4. 用户定义完整性：通过触发器（Triggers）实现的复杂业务规则校验。 视图（Views）的设计： 讲解视图的定义、作用（简化查询、数据抽象、安全控制），以及如何处理可更新视图的限制。 第四部分：数据库的物理设计与性能优化 一个设计精良的逻辑模型，如果物理实现不当，性能依然无法达标。本部分转向实践层面的优化。 存储结构与文件组织： 介绍关系数据在磁盘上的存储方式，包括堆文件（Heap File）和有序文件（Sorted File）的组织结构，以及数据记录的布局问题。 索引技术详解： 索引是查询性能的关键。本书深入探讨了不同类型的索引结构： 1. B+树索引：作为最主流的索引结构，详细剖析其平衡性、分裂与合并机制，以及聚簇索引（Clustered Index）与非聚簇索引（Non-Clustered Index）的区别与应用场景。 2. 哈希索引：分析其在等值查询上的优势与局限。 3. 位图索引：在高选择性差的数据上的应用。 查询优化基础： 介绍查询优化器的基本原理，包括查询的等价变换（基于关系代数）和成本估算模型。重点讲解如何根据索引和连接操作的成本，选择最优的执行计划（如嵌套循环连接、哈希连接、合并连接）。 事务管理与并发控制： 深入探讨ACID特性的必要性。详细介绍并发控制的机制，包括封锁协议（如两段锁2PL）、乐观并发控制（OCC）以及多版本并发控制（MVCC）的基本思想，以确保在多用户环境下的数据一致性。 第五部分：现代数据库系统的扩展与趋势 为适应当前分布式和大数据环境，本书在最后展望了更高级的设计议题。 面向对象的数据库与对象关系型数据库（OODBMS/ORDBMS）： 讨论如何将对象特性（继承、复杂对象）引入关系模型中，以解决阻抗失配问题。 分布式数据库设计考量： 初步介绍数据分片（Sharding）的概念、透明度的等级，以及分布式事务一致性的挑战。 数据仓库与ETL概述： 简要介绍OLTP（在线事务处理）与OLAP（在线分析处理）的设计差异，引出维度建模（星型/雪花型模式）的基本思想，作为未来数据分析应用的基础。 总结与读者对象 《数据库设计：从理论到实践的高效实现》不仅是数据库课程的理想教材，也是软件工程师、数据架构师和系统分析师案头必备的参考手册。它平衡了理论的严谨性与工程实践的指导性，确保读者能够设计出既符合规范、又具备高性能的健壮数据库系统。全书配有大量的图示、代码片段和精心设计的练习题，以巩固学习效果。

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我不得不承认，这本书的某种“匠人精神”是值得称道的，但这种精神的投注方向，对我而言是错位的。《库程序设计》的核心价值，似乎在于展示了作者对于“零拷贝”和“内存布局优化”的极端追求。书中有一整章都在深入剖析虚拟内存分页机制与物理内存页对数据缓存的影响，并给出了如何在汇编层面预先安排数据结构的建议，以最大限度地减少TLB未命中率。这部分的细节之丰富，超乎想象，几乎达到了可操作的粒度。然而，这种对极致性能的雕琢，却建立在一个对现有软件生态完全不兼容的基础之上。它就像是一套为一辆从未被制造出来的、使用奇特燃料的赛车设计的维修手册。我无法用它来指导我的日常C++或Go项目，因为现代编译器、操作系统和硬件抽象层已经替我们完成了大部分的“微调”工作，而且它们做得相当不错。这本书更像是对这些底层机制的一种学术证明，而非实用的工程指南。它要求读者具备极高的计算机体系结构知识背景，并且愿意花费数倍于编写新代码的时间去理解为什么某个数据结构应该占用32字节而不是31字节。对于我这种注重快速迭代和业务实现的工程师来说，这本书的门槛过高，产出比极低，更像是一件精美的“艺术品”，而不是一本“工具书”。

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这本《库程序设计》的书籍，坦白讲，刚拿到手的时候，我心里是有些犯嘀咕的。毕竟，现在的技术书籍汗牛充栋，光是名字听起来就带着一股子陈旧的意味，仿佛是上个世纪的产物。我本来是希望能找到一些关于现代微服务架构下数据库连接池优化，或者最新的NoSQL数据模型设计的深入探讨。然而，当我翻开第一章，映入眼帘的是大段关于文件系统级别的数据持久化策略，以及如何手动管理内存映射文件的详细步骤。这让我瞬间清醒了过来——这本书显然不是为我这种习惯了ORM框架和云服务数据库的开发者准备的。它的视角非常底层，甚至可以说是“复古”。书中花了极大的篇幅去讲解操作系统内核对I/O调度的影响，以及在特定硬件限制下，如何通过精妙的位操作来提升数据存取的效率。我记得有一章专门讨论了磁盘寻道时间的优化，那里面涉及了大量关于磁头移动算法的理论推导，读起来就像是在啃一本离散数学的教材，而非一本“程序设计”实操手册。尽管内容对我目前的日常工作帮助有限，但从历史和理论的深度上来说，这本书无疑是下了苦功夫的。它强迫你跳出高层抽象的舒适区，去直面数据存储最原始的挑战。我只能说，对于那些对数据库系统底层原理有近乎“考古学”兴趣的资深工程师来说，或许能从中挖掘出一些被现代工具链掩盖的智慧。但对于寻求快速提升项目效率的同行，这本书恐怕只会让你感到茫然和挫败。

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我花了两个周末试图啃完这本《库程序设计》，最大的感受是作者对“精简”二字的理解可能与主流审美存在巨大偏差。这本书给我的感觉就像是走进了一个堆满了上世纪八十年代精密仪器的房间，每一页都散发着一种不容置疑的、近乎偏执的精确性，但这种精确性往往服务于那些早已被更高层抽象吞噬的场景。例如，书中关于“事务隔离级别”的讲解，没有采用任何标准的ACID模型图示或SQL标准术语解释，而是完全依赖于作者自己构建的一套符号系统来描述并发操作下的数据可见性问题。我不得不反复对照附录中的术语表，才能勉强理解他所谓的“时序叠加态”究竟意味着什么。更要命的是，全书的代码示例几乎都是用一种非常小众的、面向过程的语言编写的，没有类，没有对象，甚至连基本的函数库调用都很少见。如果有人指望通过这本书学习如何编写一个现代的、可维护的、面向对象的数据库应用，那无疑是缘木求鱼。这本书更像是一部献给特定时代编译器的“圣经”，它记录了在那特定技术栈下，程序员如何用最“硬核”的方式去驯服机器，去榨取每一滴性能。它缺乏的是现代软件工程中对可读性、可扩展性和团队协作的任何考量。读完后，我不仅没有觉得自己的编程能力得到了提升，反而有一种被拉回了那个“一切皆可手动控制”的年代的错觉，略显沉重。

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这本书的装帧和排版，也透露出一种强烈的时代烙印。厚重的纸张，略显粗糙的印刷质量，以及那套似乎从未更新过的字体选择，都让人感觉这本书的生命周期结束于某个特定的时间点。当我浏览《库程序设计》的内容时，我注意到一个非常奇怪的现象：它对“网络”和“分布式”的概念几乎是完全忽略的。所有的设计范式，所有的性能瓶颈分析，都停留在单机、单进程的维度。书中讨论的“高可用性”，指的是电源冗余和RAID阵列的配置，而不是数据同步延迟或节点故障转移。这在我看来，是本书最大的时代局限性，也是它对我毫无实用价值的主要原因。在这个万物互联的时代，任何“库程序设计”的讨论如果不能触及网络延迟、数据一致性模型（CAP/PACELC等），都显得像是一份“历史文献”。这本书的作者似乎生活在一个所有数据都触手可及的理想化环境中。我试图在其中寻找任何关于RPC、消息队列或者数据分片的只言片语，但一无所获。它是一份关于“如何把数据存好”的百科全书，但却完全避开了“如何从远端快速可靠地获取这些数据”这个现代软件设计的核心命题。

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说实话，我是在一个技术交流群里被推荐这本书的，推荐人信誓旦旦地说它能“重塑你对数据结构的理解”。带着这份期待，我翻开了《库程序设计》。然而，这本书给我的震撼主要来自于它的“非主流”程度。它几乎完全避开了所有主流关系型数据库和流行NoSQL解决方案的讨论。如果你期待看到PostgreSQL的执行计划分析，或者MongoDB的聚合管道技巧，那您找错地方了。这本书的核心，似乎围绕着一套自洽的、高度理论化的“集合操作框架”展开。作者似乎在尝试构建一个纯数学意义上的数据管理系统，而非一个实用的工程工具。其中，关于“多维索引的几何映射”一章，简直是一场视觉和逻辑的双重折磨。它试图用拓扑学概念来解释如何在一个扁平的数据存储空间中构建高效的查找路径，书中布满了复杂的几何图形和向量代数公式。对于我这种更偏向于应用层逻辑的开发者来说，这简直是天书。我努力去理解其中的逻辑闭环，但最终发现，即使我完全掌握了它所描述的理论，我手中的Java或Python代码也找不到直接的应用接口。这本书更像是为数学家而非工程师撰写的，它挑战的不是你的编码速度，而是你的抽象思维极限。读完后留下的不是“原来如此”的顿悟，而是深深的敬佩——敬佩作者构建这个复杂理论体系的毅力，但也仅此而已。

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