数据库系统原理与设计

数据库系统原理与设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:西安交通大学出版社
作者:杨百龙
出品人:
页数:118
译者:
出版时间:2006-6
价格:12.00元
装帧:
isbn号码:9787560516790
丛书系列:
图书标签:
  • 数据库
  • 数据库系统
  • 原理
  • 设计
  • 数据管理
  • SQL
  • 关系数据库
  • 数据模型
  • 数据库理论
  • 存储引擎
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具体描述

本书以“院校学籍管理系统”设计为主线,按照认知性、验证性、设计性和综合性实验的顺序设计了“数据库系统原理与设计”课程实验13项,从典型数据库应用系统演示、DBMS安装与配置,到基本数据操作、报表设计、菜单设计、表单设计、应用系统综合设计等,涵盖了数据库应用系统开发的各个环节和各种基本技能训练。

本书是《数据库系统原理与设计》(李俊山等编著,西安交通大学出版社,2003。该教材荣获“第二炮兵优秀教材一等奖”)的配套教材,也可作为其他同类教材的配套用书,或单独作为数据库课程实验教学用书,对管理信息系统开发人员也有一定的参考价值。

《现代数据架构与实践:从云原生到智能分析》 在信息爆炸的时代,数据已成为驱动创新和商业成功的核心要素。然而,海量、异构、实时涌动的数据,对传统的存储、处理和分析方法提出了前所未有的挑战。《现代数据架构与实践》并非一本关于数据库系统基础理论的书籍,而是聚焦于当前业界前沿的数据技术应用和实践,为读者构建一个清晰、全面且可操作的数据世界观。 本书不深入探讨数据库的底层原理,如索引结构、事务管理、查询优化等经典理论。相反,它将带您穿越到云原生时代,深入剖析现代数据架构的演进脉络。从数据湖(Data Lake)的概念、构建策略到其在处理PB级非结构化和半结构化数据方面的独特优势,您将了解如何构建一个灵活、可扩展且成本效益高的数据存储基础设施。我们将详细阐述数据仓库(Data Warehouse)的现代化演变,特别是云数据仓库(Cloud Data Warehouse)如Snowflake、BigQuery、Redshift等的特性、优劣势对比,以及如何在它们之上构建高效的商业智能(BI)和分析平台。 本书还将深入探讨数据湖仓一体(Data Lakehouse)这一新兴架构模式,它巧妙地融合了数据湖的灵活性和数据仓库的结构化管理能力。您将学习如何利用Apache Hudi、Delta Lake、Apache Iceberg等开源项目,在数据湖之上实现ACID事务、Schema演进和数据质量保证,从而打破数据孤岛,实现更高效的数据治理和分析。 在数据处理方面,本书将重点介绍流式数据处理(Stream Processing)技术。从Apache Kafka、Pulsar等消息队列的架构设计和应用场景,到Apache Flink、Spark Streaming等流处理框架的实时计算能力,您将掌握如何在亚秒级延迟下处理高吞吐量的实时数据流,实现实时监控、欺诈检测、个性化推荐等场景。同时,我们也会涵盖批处理(Batch Processing)的优化策略,以及在云环境中利用Spark、Presto/Trino等工具进行大规模数据批处理的最佳实践。 数据治理(Data Governance)是确保数据价值实现的关键。《现代数据架构与实践》将详细介绍现代数据治理的核心组成部分,包括数据目录(Data Catalog)、数据血缘(Data Lineage)、元数据管理(Metadata Management)以及数据安全和隐私保护(Data Security and Privacy)。您将学习如何通过自动化工具和流程,提升数据可发现性、可理解性和可信度,确保数据在整个生命周期中的合规性和安全性。 随着人工智能和机器学习的蓬勃发展,本书将重点关注智能数据分析(Intelligent Data Analytics)。我们将探讨如何利用数据平台支撑机器学习模型训练和部署,包括特征工程、模型管理(MLOps)等环节。此外,本书还将介绍向量数据库(Vector Databases)在支持大规模向量检索方面的应用,例如在语义搜索、推荐系统和AI应用中的关键作用。您将了解如Milvus、Pinecone、Weaviate等向量数据库的原理和实际部署经验。 在数据集成(Data Integration)方面,本书将介绍多种现代数据集成模式,包括ETL(Extract, Transform, Load)、ELT(Extract, Load, Transform)以及CDC(Change Data Capture)技术。您将学习如何使用Fivetran、Airbyte等自动化数据集成工具,以及如何通过dbt(data build tool)等工具进行数据转换和模型构建,实现数据的抽取、清洗、转换和加载的自动化和高效化。 本书的另一大亮点是多模数据处理(Multi-model Data Processing)。在现实世界中,数据往往以多种形式存在,如关系型数据、文档数据、图数据、时间序列数据等。我们将探讨如何在统一的数据平台上,有效地存储、查询和分析这些不同类型的数据,从而为复杂的业务场景提供更强大的支持。 最后,《现代数据架构与实践》将聚焦于云原生数据平台(Cloud-Native Data Platforms)的构建和优化。从Kubernetes在数据服务中的应用,到Serverless数据处理的兴起,您将了解如何利用现代化的云技术,构建弹性、可伸缩、高可用的数据基础设施,以应对不断变化的市场需求和数据规模的增长。 本书并非照本宣科的理论阐述,而是充满了实际案例、最佳实践和技术选型的深度分析。它将帮助您理解当前数据技术生态的最新动态,掌握构建和管理现代数据架构的关键技能,从而在数据驱动的时代抢占先机,释放数据的最大价值。

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目录信息

读后感

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用户评价

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这本书关于事务管理的内容,简直就是数据库可靠性的基石。它清晰地阐述了事务的ACID特性——原子性、一致性、隔离性和持久性,并逐一深入剖析。我尤其被书中对原子性和持久性保障机制的讲解所吸引。作者详细介绍了预写日志(WAL)技术,解释了事务是如何通过记录日志来确保即使在系统崩溃时也能恢复到一致的状态。书中还讲解了检查点(checkpoint)机制,以及它在缩短恢复时间方面的作用。对于一致性,书中不仅将其与数据模型的约束联系起来,还强调了事务的隔离性是如何在并发环境中实现数据一致性的。在隔离性部分,作者巧妙地将前面讲解的并发控制技术与事务隔离级别联系起来,形成了一个完整的理论体系。我非常喜欢书中对两种主要的故障恢复策略的介绍:前向恢复和后向恢复。通过具体的例子,我理解了数据库在遇到软硬件故障后,是如何利用日志和检查点来进行恢复的。这本书还简要提及了分布式事务的挑战,虽然篇幅不长,但足以让我意识到在多节点环境下实现事务的复杂性。对于任何想要理解数据库如何保证数据安全和可靠性的读者来说,这部分内容都是不可或缺的。

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这本书在数据库安全方面的内容,可以说是“防微杜渐”的典范。它不仅列举了数据库可能面临的各种安全威胁,如SQL注入、权限滥用、数据泄露等,还提供了多方面的防护策略。作者详细讲解了用户认证和授权机制,如何设置复杂的密码策略,如何管理数据库用户的角色和权限,以实现最小权限原则。书中还深入阐述了SQL注入的原理和防范方法,比如使用参数化查询、转义特殊字符等,并通过具体的代码示例,清晰地展示了如何避免这些安全漏洞。此外,书中还提及了数据加密技术,包括静态数据加密和传输中数据加密,以及如何保护敏感数据。对于数据库的审计和日志记录,书中也进行了强调,解释了如何通过审计日志来追踪非法操作,及时发现安全隐患。书中还简要提及了数据脱敏和数据掩码等技术,这些在处理敏感数据时尤为重要。对于任何关注数据库安全的用户来说,这本书都提供了一套完整、系统的安全防护指南,帮助他们构建更安全的数据库环境。

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这本书在分布式数据库系统这一前沿领域,也提供了相当深入的见解。它并没有简单地罗列各种技术,而是从分布式数据库面临的挑战入手,比如数据一致性、可用性、分区容错性等。作者详细介绍了数据分区的策略,包括哈希分区、范围分区、列表分区等,并分析了它们在提高查询效率和系统可扩展性方面的作用。在数据复制方面,书中讲解了主从复制、多主复制等不同的复制模型,以及它们在提高数据可用性和读性能方面的优势。我特别关注了CAP理论的讲解,这是一个理解分布式系统的核心理论,作者用清晰的语言解释了它,并分析了在一致性(Consistency)、可用性(Availability)、分区容错性(Partition Tolerance)这三者之间如何进行权衡。书中还提及了分布式事务的挑战,以及两阶段提交(2PC)和三阶段提交(3PC)等分布式事务协议,并分析了它们的优缺点。对于最终一致性模型,如向量时钟和分布式锁,也进行了简要的介绍。这部分内容让我对构建和管理大规模分布式数据库系统有了更深刻的认识,也为我理解各种分布式数据库产品的设计理念打下了基础。

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这本书的封面设计颇为简洁,以深蓝色为主调,辅以抽象的数据库图形和银色的字体,透着一股严谨和专业的科技感,很符合其“数据库系统原理与设计”的定位。我第一次翻阅它,就被其宏大的知识体系所吸引。第一部分对数据模型进行了深入的剖析,从最基础的关系模型,到之后演进出的各种扩展模型,作者都进行了详尽的阐述。特别是关系模型中的各种范式,例如第一范式、第二范式、第三范式乃至BC范式,作者不仅仅给出了定义和例子,还通过大量的图示和逻辑推导,清晰地展示了为何要引入这些范式,以及它们在实际数据库设计中消除冗余、保证数据一致性方面的重要作用。对于那些初学者来说,这部分可能稍显枯燥,但一旦真正理解了这些概念,后面学习更复杂的数据库技术就会事半功倍。我尤其喜欢作者在讲解连接操作时,不仅仅停留在理论层面,还结合了具体的SQL语句示例,并分析了不同连接方式(内连接、左连接、右连接、全连接)的执行过程和效率差异,这对于我理解SQL查询的底层机制大有裨益。此外,书中还涉及了实体-联系模型(ER模型)的设计方法,从概念设计到逻辑设计,再到物理设计,作者一步步地引导读者如何将现实世界的需求转化为结构化的数据库模式。通过一系列生动的案例,我学会了如何识别实体、属性和关系,如何绘制ER图,以及如何将ER图转换为关系模式。这为我后续进行实际的数据库项目打下了坚实的基础。总而言之,这本书在基础概念的阐述上可谓是面面俱到,逻辑清晰,即使是初次接触数据库的读者,也能在其引导下逐步建立起系统的知识框架。

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我对这本书在数据库性能调优和监控方面的内容给予了高度评价。它不仅仅停留在理论层面,而是提供了大量实用的技巧和方法。书中首先讲解了如何识别数据库的性能瓶颈,比如CPU、内存、I/O、网络等资源的瓶颈,以及如何利用监控工具来收集和分析这些信息。然后,详细介绍了SQL查询优化的策略,包括如何分析执行计划、如何优化索引、如何重写查询语句等。我尤其喜欢书中关于数据库参数调优的讲解,比如缓存大小、连接池大小、并发线程数等,以及如何根据实际负载情况进行调整。书中还提到了数据库的负载均衡和读写分离策略,这些都是提高数据库并发处理能力的关键。对于慢查询的分析和优化,书中提供了一套系统性的方法,包括如何定位慢查询、如何分析其原因,以及如何进行优化。此外,书中还涉及了数据库的备份和恢复策略,以及如何进行性能测试和基准测试。这部分内容对于任何需要负责数据库性能的开发者和管理员来说,都是宝贵的财富,能够帮助他们有效地提高数据库的整体性能和稳定性。

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这本书在存储结构和文件组织方面的内容,无疑是其核心价值所在。它详细介绍了数据库是如何在磁盘上存储和组织数据的,这对于理解数据库的性能至关重要。作者首先讲解了文件的基本概念,如记录、块(页面)等,然后深入探讨了不同的文件组织方式,如堆文件、有序文件、哈希文件等,并分析了它们各自的优缺点以及适用场景。我特别关注了书中关于索引的部分,B树和B+树是数据库中最常用的索引结构,作者用非常直观的方式解释了它们的原理,包括节点的结构、插入、删除和查找操作的详细过程。通过大量的插图和伪代码,即使是复杂的树形结构的演变过程,也变得易于理解。书中还对比了B树和B+树的差异,以及它们在数据库检索效率上的影响。对于二级索引、聚簇索引、非聚簇索引等概念,作者也进行了清晰的区分和介绍。此外,关于数据页的组织和管理,如页分裂、页合并等,以及文件系统与数据库存储的交互,也得到了详尽的阐述。理解这些底层机制,能够帮助我更有效地设计数据库表结构,优化查询语句,从而提升数据库的整体性能。书中还提到了日志文件和事务的存储方式,这对于理解数据库的可靠性和恢复机制也至关重要。总的来说,这部分内容对于需要深入了解数据库内部工作原理的读者来说,极具参考价值,是不可多得的宝藏。

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在数据库设计和建模部分,这本书的指导性非常强。它不仅仅停留在理论层面,而是以一种循序渐进的方式,引导读者从需求分析到数据库的逻辑和物理设计。作者首先强调了需求分析的重要性,如何与用户沟通,理解业务需求,并将其转化为数据需求。然后,书中详细介绍了实体-联系(ER)模型的设计方法,包括如何识别实体、属性、关系,如何绘制ER图,以及如何处理一对一、一对多、多对多的关系。我特别喜欢书中关于如何将ER模型转换为关系模式的讲解,以及各种转换规则和注意事项。书中还深入探讨了关系模式的规范化,从第一范式到BC范式,清晰地解释了各种范式的作用,以及如何通过分解来消除数据冗余和提高数据一致性。通过大量的实例,我学会了如何对一个不规范的关系模式进行逐步规范化。此外,书中还提及了数据库的物理设计,包括如何选择合适的数据类型、如何设计索引、如何进行表分区等,这些都是直接影响数据库性能的关键因素。对于初学者而言,这部分内容提供了一个清晰的设计流程和一套实用的方法论,能够帮助他们快速掌握数据库设计的核心技能。

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在并发控制部分,这本书真的做到了“深入浅出”。它不仅列举了并发访问可能带来的问题,比如脏读、不可重复读、幻读,而且用清晰的例子解释了这些问题是如何发生的。作者没有停留在理论层面,而是详细介绍了各种并发控制技术。诸如锁机制,包括共享锁和排他锁,以及它们在不同事务操作中的应用,都得到了细致的讲解。书中还重点阐述了多版本并发控制(MVCC)的原理,这是许多现代数据库系统所采用的核心技术。通过对不同版本数据的管理和访问,MVCC有效地解决了读写冲突,提高了系统的并发性能。我尤其喜欢作者在讲解死锁时,不仅解释了死锁的形成条件,还介绍了检测死锁和预防死锁的方法,比如超时和等待-信号机制。书中还探讨了事务的隔离级别,如读未提交、读已提交、可重复读和串行化,并分析了它们对数据一致性和并发性能的影响。通过与前面提到的并发问题相对应,读者可以清晰地理解不同隔离级别所能达到的效果。对于那些需要构建高并发、高可用数据库系统的开发者来说,这部分内容无疑是必不可少的知识。它帮助我从更宏观的角度理解数据库如何在高并发环境下保持数据的一致性和可用性,也为我排查和解决实际开发中遇到的并发问题提供了理论指导。

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本书在查询处理和优化这部分,展现了其理论深度和实践指导性。它首先介绍了查询处理的各个阶段,从解析、预处理、优化到执行。我最感兴趣的是查询优化器的部分,书中详细阐述了各种查询优化策略,例如基于代价的优化和基于规则的优化。作者用大量的图示和公式,解释了如何估算不同查询计划的代价,并选择最优的查询计划。特别是对于连接操作的优化,如嵌套循环连接、块嵌套循环连接、排序合并连接和哈希连接,书中对其算法和性能特点进行了详尽的分析。通过一个具体的查询语句,作者展示了查询优化器是如何一步步生成最优执行计划的。书中还讨论了视图消除了多余的中间表,例如,视图的展开和转换。我特别赞赏书中关于索引在查询优化中的作用的讲解,如何利用索引避免全表扫描,以及如何选择合适的索引来加速查询。此外,书中还介绍了物化视图的概念及其在提高查询性能方面的应用。对于我来说,理解这些查询处理和优化技术,不仅仅是学习理论,更重要的是能够指导我编写更高效的SQL语句,并帮助我理解数据库性能瓶颈所在,从而进行针对性的优化。这部分内容对于提升数据库应用开发者的查询技能至关重要。

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这本书对于SQL语言的讲解,可以说是一次“从零到精通”的体验。它从最基本的SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE语句开始,逐步深入到更复杂的查询操作。我特别喜欢书中关于JOIN语句的详细讲解,不仅仅是介绍了内连接、左连接、右连接和全连接,还通过实际的表结构示例,直观地展示了它们是如何工作的,以及在不同场景下应该选择哪种连接方式。书中还深入讲解了子查询、聚合函数、分组(GROUP BY)、过滤(HAVING)等高级查询技巧,并给出了大量实用的示例。我尤其关注了窗口函数的部分,这是SQL中一个非常有用的高级特性,能够对数据进行复杂的分析,作者用清晰的图示和代码示例,让我很快掌握了它的用法。此外,书中还涉及了存储过程、触发器、视图等数据库对象的创建和使用,这些都是在实际数据库应用开发中非常重要的组成部分。我还会经常回顾书中关于SQL注入的防范方法,这对于保证数据库的安全至关重要。总而言之,这本书对SQL的讲解不仅全面,而且非常实用,能够帮助读者迅速提升SQL的掌握程度,并应对各种复杂的查询需求。

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