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isbn号码:9787113628307

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现代数据库系统设计与管理：原理、实践与前沿探索 图书简介 本专业著作深入剖析了现代数据库系统的核心原理、设计哲学、实施技术以及未来发展趋势。全书以严谨的学术基础为支撑，结合大量业界成熟的实践案例，旨在为读者构建一个全面、深入且实用的知识体系，以应对当前数据爆炸时代对高效、可靠、安全的数据管理解决方案的需求。 第一部分：数据库理论基础与关系模型精解 本书首先从信息论和数据组织的角度，奠定了数据库系统的理论基石。详细阐述了数据、信息与知识三者之间的关系，以及数据库管理系统（DBMS）在现代信息架构中的核心地位和关键职能。 重点章节深入讲解了关系代数（Relational Algebra）和关系演算（Relational Calculus）的数学基础，这是理解SQL和数据操作的本质所在。我们详细剖析了关系模型的规范化理论（Normalization Theory），从第一范式（1NF）到第五范式（5NF）及巴斯-考德范式（BCNF），通过实例演示了如何通过分解过程消除数据冗余、避免更新异常，从而确保数据的一致性和完整性。此外，本书也对非关系模型，如实体-关系模型（E-R Model）和面向对象模型（Object-Oriented Model）的演进路径进行了必要的梳理与比较。 第二部分：数据定义、查询与性能优化 本部分聚焦于结构化查询语言（SQL）的精湛运用。我们不仅覆盖了标准的DDL（数据定义语言）、DML（数据操作语言）和DCL（数据控制语言），更侧重于高级查询技巧，如窗口函数（Window Functions）、公用表表达式（CTEs）和递归查询的实际应用场景。 性能优化是本章节的重中之重。我们详细探讨了查询优化器的内部工作原理，包括成本模型（Cost Model）的构建。书中系统讲解了索引结构的选择与设计，包括B+树、哈希索引、全文索引的适用性分析。此外，本书对执行计划的解读进行了详尽的步骤分解，指导读者如何识别慢查询的根源，并有效运用查询重写、物化视图（Materialized Views）以及分区（Partitioning）技术来显著提升数据检索效率。 第三部分：数据库的并发控制与恢复机制 在多用户环境下，保证数据操作的正确性与持久性是数据库系统的生命线。本书对并发控制技术进行了深入剖析。我们详细解释了事务（Transaction）的ACID特性及其理论模型。随后，对经典的隔离级别（Isolation Levels）——未提交读、已提交读、可重复读、串行化——进行了精确的性能与一致性权衡分析。 在并发控制策略方面，本书重点讲解了基于锁定的协议（Locking Protocols），包括两阶段锁定（2PL）及其改进版本，以及无锁技术（Lock-Free Techniques）的初步概念。 恢复机制（Recovery）部分，系统阐述了数据持久性的保障措施。我们详细介绍了基于日志（Log-Based Recovery）的机制，包括预写式日志（Write-Ahead Logging, WAL）、检查点（Checkpointing）技术，以及如何执行前滚（Roll-Forward）和回滚（Roll-Back）操作以确保系统在发生故障后能够恢复到一致状态。 第四部分：现代数据库架构与分布式系统 面对海量数据的挑战，本书将视野扩展到现代分布式数据库架构。我们清晰界定了集中式系统与分布式系统的区别，并重点分析了分布式事务的挑战，特别是著名的CAP定理（Consistency, Availability, Partition Tolerance）及其在实际系统选型中的指导意义。 书中深入探讨了数据分片（Sharding）策略，包括基于哈希、范围和列表的分片方法及其优劣。对于数据冗余和高可用性（High Availability），我们详细讲解了主从复制（Master-Slave Replication）、多主复制（Multi-Master Replication）的同步与异步机制，以及Quorum机制在强一致性分布式系统中的应用。 第五部分：NoSQL与新兴数据范式 为了适应互联网应用中对高扩展性和灵活数据模型的诉求，本书用专门章节系统介绍了非关系型数据库（NoSQL）的四大主要类别： 1. 键值存储（Key-Value Stores）： 侧重于极速查找和简单缓存场景。 2. 文档数据库（Document Databases）： 讲解其如何灵活处理半结构化数据，以及JSON/BSON在数据表示中的优势。 3. 列式存储（Column-Family Stores）： 探讨其在OLAP和大数据处理中的高写入吞吐量优势。 4. 图数据库（Graph Databases）： 深入分析其在社交网络、推荐系统等关联性数据建模中的强大能力，并介绍Cypher等图查询语言的基础。 本书强调，NoSQL并非要取代传统关系型数据库，而是作为互补的角色，依据特定的业务场景进行合理的技术选型。 第六部分：数据安全、管理与未来趋势 在安全性方面，本书涵盖了数据库的认证授权机制、数据加密技术（静态加密与传输加密）以及审计追踪（Auditing）的配置与实施。 最后，本书展望了数据库领域的前沿发展方向，包括内存数据库（In-Memory Databases）如何突破I/O瓶颈，时间序列数据库（Time-Series Databases）在物联网（IoT）领域的应用，以及云原生数据库（Cloud-Native Databases）的架构演变，为读者指明了深入研究和职业发展的方向。 目标读者： 本书适合计算机科学、软件工程专业的高年级本科生、研究生，以及希望系统性提升数据库设计、管理和优化能力的软件架构师、后端工程师和数据库管理员（DBA）。通过本书的学习，读者将具备独立设计、实施和维护复杂、高性能企业级数据库系统的能力。

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