数据库原理及应用电子教案与实验教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:华南理工大学出版社

作者:刘英杰 编

出品人:

页数:219

译者:

出版时间:2006-1

价格:20.80元

装帧:简裝本

isbn号码:9787562320265

丛书系列:

图书标签:

• 数据库原理
• 数据库系统
• 数据库应用
• SQL
• 数据建模
• 关系数据库
• 教学
• 电子教案
• 实验教程
• 高等教育

《信息时代的数据管理之道》 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步和经济发展的核心动力。从个人社交动态的蛛丝马迹，到企业运营的海量交易记录，再到科研探索的复杂模型参数，数据的无处不在深刻地改变着我们的生活方式和工作模式。然而，海量的数据并非取之即用，它们如同未经雕琢的原石，需要通过精密的加工和有效的管理，才能焕发出其应有的价值。本书正是在这样的背景下应运而生，旨在为读者提供一条通往数据管理艺术的清晰路径。 本书并非一本简单的技术手册，而是一次关于数据生命周期及其管理智慧的深度探索。我们认为，理解数据的重要性，首先要认识到数据是如何产生的、如何存储的、如何被访问和处理的，以及最终如何被组织、维护和保护的。从最基础的数据结构概念出发，本书循序渐进地带领读者穿越数据管理的各个环节。 第一部分：数据世界的基石——概念与模型 在进入具体的技术细节之前，我们首先需要建立对数据及其本质的深刻理解。本部分将带领读者回顾信息时代的演进，理解为何数据管理如此关键。我们将深入探讨数据、信息、知识之间的层次关系，以及不同类型数据的特性。 数据、信息与知识： 剖析三者间的递进关系，明确“数据”作为原始要素，如何通过组织和加工转化为“信息”，进而通过分析和提炼升华为“知识”，最终指导决策和行动。 数据模型： 这是数据组织的核心。我们将详细介绍层次模型、网状模型等早期数据模型，重点阐述关系模型——这一在现代数据管理中占据主导地位的模型。读者将学习到关系模型的基本构成，包括实体、属性、关系、键（主键、外键、候选键）等概念，并理解如何通过规范化过程消除数据冗余和提高数据一致性。 数据结构与算法基础： 理解数据如何被高效地组织和访问，离不开对基本数据结构（如数组、链表、栈、队列、树、图）及其常用操作的掌握。同时，我们将简要介绍与数据管理紧密相关的算法思想，为后续深入学习打下基础。 第二部分：构建数据的骨架——数据库系统概览 在掌握了数据组织的基本理论后，我们将目光转向支撑数据管理的强大工具——数据库系统。这一部分将为读者描绘现代数据库系统的整体蓝图。 数据库系统的组成： 深入剖析数据库管理系统（DBMS）的核心组件，包括数据定义语言（DDL）、数据操纵语言（DML）、数据控制语言（DCL）以及它们的交互方式。我们将详细介绍存储管理器、查询处理器、事务管理器等关键模块的功能及其协同工作机制。 数据独立性： 理解物理数据独立性和逻辑数据独立性对于系统维护和应用开发的重要性，以及DBMS如何实现这些独立性。 数据模型的多样性： 除了关系模型，我们还会简要介绍其他重要的数据模型，如NoSQL数据库所采用的文档模型、键值模型、列族模型以及图模型，并讨论它们各自的适用场景和优势。 第三部分：操纵数据的语言——SQL的世界 SQL（Structured Query Language）是现代数据管理领域的通用语言。掌握SQL，就如同掌握了与数据库系统沟通的钥匙。本部分将带领读者全面深入地学习SQL。 数据定义（DDL）： 学习如何使用SQL创建、修改和删除数据库对象，如表（Table）、视图（View）、索引（Index）、约束（Constraint）等。我们将详细讲解数据类型、主键、外键、唯一约束、非空约束、检查约束等概念及其在SQL中的具体实现。 数据操纵（DML）： 掌握SQL的核心查询功能，包括SELECT语句的各种用法，如条件过滤（WHERE）、排序（ORDER BY）、分组（GROUP BY）、聚合函数（COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN）、连接（JOIN）等。我们将通过丰富的实例，演示如何从复杂的数据集中提取所需信息。同时，学习如何使用INSERT, UPDATE, DELETE语句进行数据的增、删、改操作。 数据控制（DCL）与事务管理： 了解GRANT, REVOKE等语句在权限管理中的作用。我们将深入讲解事务（Transaction）的概念，包括ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性，以及并发控制（如锁机制）和恢复技术，确保数据在多用户访问和系统故障时的安全性与可靠性。 第四部分：优化数据的流动——数据库设计与性能调优 一个设计良好的数据库是信息系统高效运行的基础。本部分将引导读者掌握数据库设计的关键原则和技术，以及如何对数据库性能进行优化。 数据库设计过程： 从需求分析到概念设计（E-R模型）、逻辑设计（关系模型）、物理设计，我们将详细讲解每个阶段的任务和产出。重点在于理解E-R图（实体-联系图）的绘制及其向关系模型的转换。 数据库规范化： 深入理解第一、第二、第三范式以及BCNF（巴斯-科德范式），学习如何通过规范化过程消除冗余，解决更新异常，提高数据一致性。 索引策略： 学习不同类型索引（如B树索引、哈希索引）的原理，以及如何根据查询模式选择合适的索引，从而显著提升查询性能。 查询优化： 探讨查询优化器的作用，以及影响查询性能的因素，如数据分布、索引缺失、低效的SQL语句等，并提供实际的优化技巧。 数据库性能监控与调优： 介绍常用的性能监控工具和方法，以及针对常见的性能瓶颈（如I/O瓶颈、CPU瓶颈、内存瓶颈）的调优策略。 第五部分：保障数据的安全——完整性、并发与恢复 数据安全是数据库管理永恒的主题。本部分将重点关注如何保障数据的完整性、处理并发访问以及在发生故障时如何进行有效恢复。 数据完整性： 详细阐述实体完整性、参照完整性、域完整性以及用户自定义完整性，并说明如何在数据库设计和SQL语句中实现这些完整性约束。 并发控制： 深入理解多用户环境下数据访问的复杂性，学习各种并发控制技术，如锁（共享锁、排他锁）、多版本并发控制（MVCC）等，以及它们在解决脏读、不可重复读、幻读等问题中的作用。 数据库恢复： 阐述日志（Log）在数据库恢复中的关键作用，讲解基于日志的恢复技术，如前向恢复和后向恢复，以及检查点（Checkpoint）机制。 第六部分：探索数据管理的新边疆——前沿技术与应用 随着技术的发展，数据管理领域也在不断演进。本部分将带领读者 glimpse into the future，了解当前的一些前沿技术和发展趋势。 分布式数据库： 介绍分布式数据库的基本概念、架构模式（如主从复制、分片）以及其在应对大数据挑战中的优势。 数据仓库与OLAP： 讲解数据仓库的概念、构建过程以及在线分析处理（OLAP）技术，理解其如何支持企业级决策分析。 大数据技术概览： 简要介绍Hadoop、Spark等大数据处理框架，以及它们与传统数据库在处理规模和类型上的差异。 云数据库： 探讨数据库服务在云计算环境中的发展，以及云数据库的优势和挑战。 学习方式与本书特色： 本书的编写力求理论与实践相结合。每章都配有精心设计的案例，引导读者理解抽象的概念。我们还鼓励读者动手实践，通过模拟实验或实际操作，加深对所学知识的理解。本书的语言力求清晰易懂，避免过多冗余的技术术语，旨在让初学者也能快速入门，并能循序渐进地掌握数据管理的精髓。 无论您是计算机科学专业的学生，正在从事软件开发、系统分析、数据运营等相关工作，还是对数据管理抱有浓厚兴趣的普通读者，本书都将是您探索数据世界、驾驭信息洪流的得力助手。希望通过本书的学习，您能够构建坚实的数据管理基础，深刻理解数据的价值，并能够将其转化为推动自身和组织发展的强大力量。

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这本书给我的整体感觉，可以用“平衡”二字来概括：理论与实践的平衡，深度与广度的平衡，学术性与易读性的完美结合。它没有过度侧重于某个特定厂商的数据库产品，而是聚焦于关系型数据库的普适性原理，这使得它具有极强的生命力和广泛的适用性。无论是准备认证考试，还是希望系统性地夯实自己的基础，这本书都能提供一个坚实的框架。我特别欣赏它在章节安排上体现出的“知识点螺旋上升”的特点，前面对A概念的铺垫，会在后续处理B概念时被再次引用和深化，这使得知识的记忆和理解不是孤立的，而是形成了一个相互关联的知识网络。读完后我有一种豁然开朗的感觉，仿佛之前在脑海中零散的知识点，终于被这本书串联成了一条清晰的河流。这绝对是一次物超所值的知识投资。

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坦白说，我对技术书籍的“深度”要求很高，很多入门级的读物往往只是蜻蜓点水，一到深入探讨就戛然而止。然而，这本书在处理一些经典难题时的剖析深度，让人印象深刻。例如，在深入探讨数据库隔离级别时，它不仅清晰解释了RU、RR、Serializable各自的含义和可能带来的问题，还进一步延伸到了MVCC（多版本并发控制）的具体实现机制，甚至用伪代码展示了快照的生成过程。这种深入骨髓的讲解，显示了作者对底层原理的掌握是多么扎实。很多我原本以为需要查阅好几篇论文才能搞懂的细节，在这本书里被整合得井井有条，逻辑脉络清晰可见。对于那些希望从“会用”迈向“精通”的读者而言，这本书提供的知识厚度绝对是足够的，它为你打下了坚不可摧的底层基础。

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这本书的封面设计着实让人眼前一亮，那种沉稳中又不失现代感的配色，特别是那种微微泛着哑光的质感，拿在手里就有一种“这是本干货”的期待感。我原本以为它会像很多技术书籍一样，堆砌着枯燥的理论和密密麻麻的公式，结果翻开目录，就被那清晰的逻辑结构吸引住了。从最基础的数据模型讲起，循序渐进地过渡到复杂的事务管理和并发控制，每部分的衔接都处理得恰到好处，读起来一点也不费劲。作者的叙事方式非常注重读者的实际感受，不是那种高高在上的专家腔调，而是像一位经验丰富的前辈在手把手地教你，哪里容易卡壳，哪里需要特别注意，都用非常生活化的语言点出来了。比如在讲到索引优化时，他没有直接抛出B+树的复杂结构，而是先用一个图书馆查找书籍的场景来比喻，瞬间就明白了为什么需要B+树，这种“化繁为简”的功力，对于初学者来说简直是福音。我已经开始期待后续的章节了，感觉这次的阅读体验，会非常扎实和愉快。

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这本书的排版和印刷质量，简直是业界良心之作。现在很多技术书为了控制成本，排版做得一塌糊涂，图文混排的地方经常出现错位，代码块缩进混乱，看着费眼。但这本则完全没有这个问题。字体选择清晰易读，行距和字距拿捏得恰到好处，即便是连续阅读好几个小时，眼睛也不会感到明显的疲劳。更值得称赞的是那些辅助插图和流程图，它们的线条简洁明了，配色克制而有效，目的就是为了清晰地传达概念，而不是为了炫技。我尤其喜欢它在关键概念旁标注的“注意点”和“易错区”，这些小小的边栏设计，简直是救命稻草。它们仿佛是作者预判到了读者可能在哪里产生疑惑，并提前给出了“避雷指南”。这种对阅读体验的极致追求，让我深切感受到出版方和作者对知识传播的认真态度，绝对是那种值得珍藏在书架上的典范之作。

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我花了点时间对比了市面上几本同类教材，发现这本书最核心的优势在于它的“实战导向性”。很多理论书读完之后，合上书本，依然不知道如何将其应用到实际的工程项目中去。但这本书似乎早就预料到了这一点，它在每一章的末尾，都会巧妙地植入一些小型案例分析或者“思考题”，这些题目不是那种空泛的理论复述，而是要求你思考在特定业务场景下，如何权衡不同设计方案的优劣。比如在谈到范式理论时，它没有停留在理论层面，而是紧接着分析了在互联网高并发读写场景下，为什么“反范式设计”有时反而更优，并给出了具体的反范式表的结构示例。这种从理论到实践的无缝切换，极大地提升了学习的迁移能力。对于我这种更偏向应用开发的人来说，这种设计简直太友好了，它让“知道”变成了“会用”。

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