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出版者:O'Reilly Media, Inc.

作者:John C. Worsley

出品人:

页数:619

译者:

出版时间:2002-01

价格:$44.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781565928466

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好的，这是一本关于高级数据结构与算法实现的图书简介，旨在深入探讨复杂数据结构的底层原理及其在现代计算中的实际应用。 --- 图书名称：深入解析：高级数据结构与算法实现 内容简介： 本书是一部面向资深软件工程师、计算机科学专业学生以及对高性能计算有深入探究需求的读者的专业著作。它超越了传统数据结构入门教材的基础介绍，直击现代计算系统中对效率和可扩展性要求最高的领域。全书以严谨的数学理论为基石，结合详尽的代码实现和丰富的实际案例，旨在构建读者对复杂数据结构和尖端算法的深刻理解。 第一部分：基础重塑与内存效率 本部分旨在巩固读者对经典数据结构（如数组、链表、树）的认识，但重点聚焦于它们在内存布局和缓存一致性方面的表现。我们将详细分析局部性原理（Locality of Reference）如何影响不同结构的选择。 高性能数组与向量优化： 探讨SIMD指令集对数组操作的加速潜力，以及如何通过优化内存对齐来最大限度地利用CPU缓存。 非连续存储结构的优化： 对链表、跳表等结构进行深度剖析，特别是它们在缓存未命中（Cache Miss）场景下的性能瓶颈，并介绍基于指针压缩和内存池技术的改进方案。 堆栈与队列的现代变体： 讨论无锁（Lock-Free）和等待更少（Wait-Free）实现的原理，适用于高并发环境下的快速操作。 第二部分：平衡与动态树结构 平衡树是处理动态数据集的关键工具，本书将深入探讨其理论基础和最新的结构创新。 红黑树的深入剖析与应用： 不仅限于基本的插入和删除操作，我们将分析其在事务日志和文件系统索引中的具体应用，并详细推导其平衡保证的数学依据。 B/B+树的磁盘I/O优化： 聚焦于B树族结构在数据库和文件系统中的核心作用。内容涵盖页大小的选择、分支因子对磁盘寻道时间的影响，以及延迟节点分裂/合并策略在减少写入操作中的应用。 跳表（Skip List）的概率保证： 阐释跳表作为一种简单且高度并发友好的替代方案，如何通过精妙的概率模型实现与平衡树相当的平均性能，并提供其在分布式缓存系统中的实际案例。 自调节数据结构： 介绍大小平衡树（Treaps）和Splay树等，重点分析它们在操作序列具有特定模式时展现出的摊还分析优势。 第三部分：图论：从遍历到流与路径 图结构是建模复杂关系（如社交网络、路由、依赖性）的核心。本部分将重点关注复杂图算法的高效实现。 图的表示法与稀疏性优化： 对邻接矩阵、邻接表及压缩稀疏行（CSR）/压缩稀疏列（CSC）格式进行性能对比，并讨论如何根据图的密度选择最佳存储方案。 最短路径算法的演进： 从Dijkstra、Bellman-Ford到A搜索算法，重点讨论启发式函数的构建及其对搜索空间剪枝的有效性。在处理大型、静态图时，我们将介绍预计算（Precomputation）和分层图（Hierarchical Graph）加速技术。 最大流与最小割： 深入讲解Ford-Fulkerson、Edmonds-Karp以及更高效的Dinic算法。内容将涉及残留网络的概念以及如何将其应用于资源分配和匹配问题。 图的遍历与连通性分析： 详细描述深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在拓扑排序、强连通分量（SCC）识别中的应用，并介绍Tarjan和Kosaraju算法的实现细节。 第四部分：高级集合与空间划分结构 处理多维数据和集合运算需要专门的结构，本部分将聚焦于这些领域。 哈希表的终极优化： 深入探讨完美哈希的构造、Cuckoo Hashing（布谷鸟哈希）的双探头机制，以及如何使用一致性哈希（Consistent Hashing）来解决分布式系统中缓存的平滑迁移问题。 空间划分结构： 详细介绍K-D树、八叉树（Octrees）和四叉树（Quadtrees）。重点分析它们在最近邻搜索（Nearest Neighbor Search, NNS）中的效率，以及如何处理高维数据中的“维度灾难”。 R树及其变体： 专注于地理信息系统（GIS）和数据库索引中用于处理矩形和多边形区域查询的R树，探讨最小边界矩形（MBR）的重叠问题及其解决策略。 第五部分：算法的并发与并行实现 在多核时代，算法的效率不仅取决于渐近复杂度，还取决于其并行执行的能力。 并行算法设计原则： 介绍工作窃取（Work Stealing）、任务分解以及如何衡量并行度（Degree of Parallelism）。 无锁数据结构在并发中的应用： 结合Compare-and-Swap (CAS)等原子操作，实现并发栈、并发队列和并发计数器，并分析 ABA 问题的规避策略。 并行图算法的挑战： 讨论如何将图遍历和最短路径算法有效地映射到GPU或多核CPU上，例如使用Bulk Synchronous Parallel (BSP)模型。 目标读者群体： 本书假设读者已经掌握了基本的数据结构和算法知识（如大O表示法、基础树和图遍历）。它专为希望将理论知识转化为工程实践中极致性能的开发者设计。通过阅读本书，读者将能够自信地选择、设计和实现满足极端性能要求的复杂数据结构和算法系统。 ---

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《Practical PostgreSQL》这本书，就像一位经验丰富的老工匠，细致入微地传授着他毕生所学的技艺。我是一名在数据库领域摸爬滚打多年的开发者，自认为对PostgreSQL已经有了相当程度的了解，但这本书仍然给了我很多启发。作者在介绍一些高级特性时，例如物化视图、触发器、以及复制和集群方案，并没有简单地停留在API的介绍，而是深入地探讨了这些特性的底层原理、最佳实践以及潜在的陷阱。我尤其对书中关于高可用性和灾难恢复的章节印象深刻，作者详细比较了不同复制策略的优缺点，并提供了如何在生产环境中部署和维护高可用PostgreSQL集群的详细指导，这对于保障关键业务的连续性至关重要。书中还涉及了一些与PostgreSQL相关的生态系统工具，如PgAdmin、TimescaleDB以及数据迁移工具，这些内容对于提升我们的开发效率和管理能力有着极大的帮助。我曾在一个项目中，面临着如何实现跨地域的数据同步和备份的难题，参考了书中关于流复制和逻辑复制的讲解，并结合了作者提供的配置示例，最终成功地搭建了一个可靠的解决方案。这本书，不愧为一本“实用”的PostgreSQL指南，它不仅教会了我“怎么做”，更让我理解了“为什么这么做”，并且提供了应对复杂场景的“必杀技”。

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在我看来，《Practical PostgreSQL》这本书，不仅仅是一本技术书籍，更像是一位经验丰富的导师，耐心地指导我解决在实际工作中所遇到的各种数据库挑战。我是一名独立开发者，经常需要一个人负责从数据库设计到应用开发的整个流程，而PostgreSQL往往是我的首选。然而，在某些复杂的场景下，我总是会遇到一些瓶颈，比如如何在大规模数据集上进行高效的全文搜索，或者如何实现跨多个数据库实例的数据同步。这本书在这些方面，提供了非常深入的解决方案。我尤其对书中关于全文搜索和模糊匹配的讲解印象深刻，作者详细介绍了PostgreSQL内置的`tsvector`和`tsquery`类型，以及如何利用GIN索引来优化全文搜索的性能，这让我能够轻松地为我的应用添加强大的搜索功能。我还学习到了如何使用JSONB数据类型来存储和查询半结构化数据，这为我处理一些非传统关系型数据提供了极大的便利。书中还提及了如何利用PostgreSQL的扩展能力，比如安装TimescaleDB来处理时间序列数据，或者利用pg_partman来自动管理分区表，这些都极大地拓展了PostgreSQL的应用边界。这本书，让我对PostgreSQL的认识，从一个关系型数据库，变成了一个能够应对各种复杂数据场景的通用数据平台。

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作为一个对数据分析有着濃厚兴趣的非技术背景的读者，《Practical PostgreSQL》给了我一个惊喜。我原本以为数据库是程序员的专属领域，充斥着我无法理解的专业术语和技术细节，但这本书却以一种非常友好的方式，引导我一步步走进PostgreSQL的世界。它的语言清晰易懂，避免了过多的技术行话，即使是对数据库概念完全陌生的我，也能很快理解。我最欣赏的是书中关于数据建模和数据完整性保障的章节。作者通过生动的例子，讲解了如何根据实际业务需求来设计表结构，如何设置主键、外键和约束来确保数据的准确性和一致性。例如，在讲解如何避免数据冗余时，作者用一个图书馆借阅系统的例子，清晰地展示了如何通过规范化来优化表设计。书中还介绍了SQL查询语言的一些高级技巧，比如窗口函数和通用表表达式（CTE），这些功能对于进行复杂的数据分析至关重要，而本书却将它们解释得如此浅显易懂，让我能够轻松地写出能够提取有价值信息的数据查询。我尝试着用书中的方法，连接到我收集到的一些公开数据集，进行了一些简单的统计分析，比如计算平均值、分组统计等，这让我觉得数据分析不再是一件遥不可及的事情，而是可以通过掌握一定的工具和方法来实现的。这本书，无疑是我开启数据分析之旅的一把钥匙。

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《Practical PostgreSQL》这本书，对于我这样的软件开发者来说，简直就是一本“救星”。在此之前，我虽然接触过一些数据库，但总感觉在实际项目中，处理复杂查询、优化性能、保证数据一致性等方面，总是力不从心，或者说，缺乏一种系统性的、深入的理解。这本书就正好弥补了我的这一短板。它没有停留在表面的CRUD操作，而是深入剖析了PostgreSQL的内部机制，比如查询优化器的工作原理，事务的ACID特性是如何实现的，以及各种存储引擎的优劣势。书中关于并发控制和锁机制的讲解，让我茅塞顿开，终于理解了为什么在多用户访问的情况下，数据库能够保持数据的完整性。我还特别喜欢书中关于性能调优的部分，作者详细介绍了如何使用`EXPLAIN`和`EXPLAIN ANALYZE`来诊断查询瓶颈，并提供了多种实用的优化技巧，比如如何选择合适的数据类型、如何避免N+1查询问题、以及如何利用分区表来提高查询效率。我曾遇到过一个项目中，某个查询响应缓慢，经过参考书中的方法，我成功地找到了问题所在，并通过调整索引和重写查询语句，将响应时间从几分钟缩短到了几秒钟，这让我对这本书的价值有了最直观的认识。此外，书中关于PostgreSQL的扩展性，如PostGIS在地理信息系统中的应用，以及如何编写自定义函数和存储过程，也为我打开了新的思路，让我看到了PostgreSQL在更广阔领域内的潜力。

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《Practical PostgreSQL》这本书，对于我这样一个长期以来只接触过某些特定技术栈的开发者来说，是一次非常宝贵的“跨界”体验。它以一种非常全面且深入的方式，展现了PostgreSQL的强大生命力。我过去在处理大量数据时，总是会遇到性能瓶颈，例如复杂的聚合查询、大量的JOIN操作，或者需要频繁地进行数据清洗和转换。这本书在这些方面，提供了非常实用的技巧和方法。我尤其对书中关于窗口函数和CTE（通用表表达式）的讲解印象深刻，作者通过一系列精心设计的案例，展示了如何利用这些高级SQL特性来简化复杂的查询逻辑，提高查询效率，并且使查询语句更易于阅读和维护。我还学习到了如何利用PostgreSQL的分析函数来计算移动平均、排名等，这对于数据分析和报表生成非常有帮助。书中还涉及了如何利用PostgreSQL的各种聚合函数和组合函数，来高效地进行数据统计和汇总。我曾经尝试着将书中关于数据聚合的技巧，应用到我实际工作中一个需要生成复杂报表的场景，通过优化SQL查询，将报表生成时间从原来的几分钟缩短到了几十秒，这让我对SQL语言和PostgreSQL的强大能力有了更深的体会。这本书，无疑是我在数据处理和分析领域的一次“技术升级”。

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初次捧起《Practical PostgreSQL》，我怀揣着对这门曾经令人生畏的数据库技术的学习热情。坦白说，之前的我，谈及数据库，脑海中浮现的总是那些晦涩难懂的SQL语法和错综复杂的表结构，总觉得与之打交道需要极高的门槛。然而，这本书在我的手中，仿佛是一位耐心而又经验丰富的向导，将我从迷雾中一步步引向清晰的道路。它并没有一开始就抛出一堆理论公式，而是从最基础、最实用的角度切入，比如如何高效地安装PostgreSQL，如何设计一个既能满足当前需求又能考虑未来扩展的数据库模式，以及在实际应用中经常会遇到的数据迁移和备份策略。我尤其欣赏作者在讲解概念时，不仅仅停留在“是什么”，更深入地探讨了“为什么”以及“如何在实践中应用”。例如，在介绍索引的章节，作者没有简单地罗列B-tree、Hash等索引类型，而是花了大量篇幅分析了不同索引类型适用的场景，以及它们在查询性能上的实际影响，甚至还举例说明了如何通过分析查询计划来判断是否需要调整索引。书中大量的代码示例，都是可以直接复制粘贴并在自己的环境中运行的，这极大地降低了学习的实践成本，也让我能够更快地看到学习成果，从而增强了学习的信心。我尝试着书中提供的案例，搭建了一个简单的博客系统数据库，从用户管理、文章发布到评论互动，每一个环节都得到了详尽的指导，让我深刻体会到了PostgreSQL强大的功能和灵活性。这本书的内容，就像是为我量身定制的工具箱，里面装满了解决实际问题的“利器”，让我对PostgreSQL不再感到陌生和恐惧，而是充满了一种跃跃欲试的冲动。

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《Practical PostgreSQL》这本书，以其“实用”的名称，准确地概括了其内容精髓。它没有空谈理论，而是将每一个概念都落到了实处，并且提供了大量的实践指导。我是一名后端工程师，在日常开发中，数据库的可靠性和性能至关重要。这本书在保障数据库的稳定运行方面，提供了非常宝贵的知识。我尤其对书中关于数据库备份和恢复的章节印象深刻。作者详细介绍了不同备份策略的优缺点，比如全量备份、增量备份、以及Point-in-Time Recovery（PITR），并且提供了详细的配置和操作步骤。这让我能够根据业务需求，制定出更加健壮的备份和恢复方案，从而最大程度地降低数据丢失的风险。书中还提及了如何利用WAL（Write-Ahead Logging）机制来实现连续归档和PITR，这对于保证数据的可恢复性至关重要。我还学习到了如何对PostgreSQL进行性能监控和故障排除，比如如何分析慢查询日志，如何调整`postgresql.conf`中的参数来优化性能，以及如何应对常见的数据库连接问题。这本书，让我对PostgreSQL的“管家婆”角色有了更深的理解，不仅学会了如何使用它，更学会了如何让它安全、稳定、高效地运行。

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《Practical PostgreSQL》这本书，打开了我对PostgreSQL应用潜力的新视野。在此之前，我更多地将PostgreSQL视为一个通用的关系型数据库，但在阅读这本书后，我才发现它的应用范围远不止于此。书中关于PostgreSQL在地理信息系统（GIS）中的应用，让我眼前一亮。作者详细介绍了如何利用PostGIS扩展来存储、查询和分析地理空间数据，并提供了许多实用的空间函数和操作符。我尝试着在书中指导下，将一些地图数据导入到PostgreSQL中，并进行了一些简单的空间查询，比如查找某个区域内的所有点，或者计算两个地理区域的交集，这让我对GIS数据的处理有了全新的认识。书中还提及了PostgreSQL在时间序列数据处理方面的优势，比如与TimescaleDB的集成，这对于物联网（IoT）等领域的数据存储和分析非常有价值。此外，书中关于PostgreSQL的并行查询和分布式计算能力，也让我看到了它在处理大规模数据时的巨大潜力。这本书，让我不仅仅满足于掌握PostgreSQL的基本操作，而是开始思考如何利用它的各种高级特性和扩展，来解决更复杂、更具挑战性的业务问题，让PostgreSQL成为我解决问题的强大武器。

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对于像我这样，过去主要依赖于某种特定数据库，并对其他数据库系统了解甚少的人来说，《Practical PostgreSQL》是一本极具价值的学习资料。它以一种非常结构化的方式，将PostgreSQL的方方面面展现在读者面前，并且在介绍每一个特性时，都紧密结合实际应用场景。我尤其欣赏书中在处理并发访问和锁粒度方面的详细讲解。在其他数据库中，处理高并发场景往往是件棘手的事情，而PostgreSQL提供的MVCC（多版本并发控制）机制，以及多种锁粒度的选择，让我在理解和实践高并发场景下数据的读写一致性问题上，有了更深的认识。书中关于存储过程和函数开发的章节，也非常实用，作者通过多个示例，展示了如何利用PL/pgSQL语言来编写复杂的业务逻辑，这对于减少客户端的负担，提高数据库的整体性能非常有帮助。我曾经尝试着将书中关于函数开发的例子，应用到我实际工作中一个需要批量处理数据的场景，通过将原本分散在应用层的逻辑迁移到数据库层面，极大地简化了代码，也提高了处理速度。此外，书中对于PostgreSQL在不同操作系统上的安装和配置的指导，以及针对常见问题的故障排除方法，都为我节省了不少宝贵的时间。这本书，让我对PostgreSQL的认识，从“一种数据库”提升到了“一个强大且灵活的解决方案”。

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《Practical PostgreSQL》这本书，是我近期读到的关于数据库技术中，最令人耳目一新的一本。它并没有落入俗套，一味地堆砌枯燥的理论知识，而是以一种更加生活化、更加贴近实际开发需求的方式，将PostgreSQL的强大功能娓娓道来。我特别喜欢书中关于数据安全和权限管理的章节。在实际项目中，如何有效地管理数据库的访问权限，如何防止SQL注入等安全漏洞，一直是我比较头疼的问题。这本书详细介绍了PostgreSQL的用户角色管理、权限控制体系，以及如何利用行级安全策略（RLS）来实现更精细化的数据访问控制，这让我对如何构建一个安全的数据库系统有了全新的认识。书中还提及了如何利用SSL/TLS加密来保障数据在传输过程中的安全，以及如何对敏感数据进行加密存储。我还尝试了书中关于审计日志的配置，通过记录数据库的访问操作，来追踪潜在的安全威胁，这给我带来了极大的安全感。此外，书中对于PostgreSQL的监控和日志分析的讲解，也让我受益匪浅。作者提供了多种实用的监控工具和方法，帮助我了解数据库的运行状态，及时发现和解决性能问题。这本书，让我不仅学会了如何使用PostgreSQL，更学会了如何安全、高效地管理它。

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