数据库系统原理与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:孟彩霞

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2008

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787115180704

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 数据库系统
• 原理
• 应用
• 数据管理
• SQL
• 数据模型
• 关系数据库
• 数据库设计
• 存储引擎

深入探索人机交互的前沿与未来：一本关于计算思维与用户体验的专著 书名：《计算思维的构建：从抽象到实现的深度交互设计实践》 内容提要： 本书旨在系统性地阐述计算思维（Computational Thinking）如何作为核心驱动力，重塑现代人机交互（Human-Computer Interaction, HCI）的设计范式与技术实现路径。我们不再将用户体验视为简单的界面美化或功能堆砌，而是将其视为一种复杂的、需要高度抽象、分解、模式识别与算法思维来解决的系统工程问题。全书以“思维驱动设计”为主线，穿插大量跨学科的案例分析与前沿技术探讨，为读者提供一套从底层认知逻辑到高层应用落地的完整方法论。 第一部分：计算思维的基石与交互的哲学重构 第一章：超越编码：计算思维在非技术领域的渗透 本章首先明确了计算思维的四个核心支柱：抽象（Abstraction）、分解（Decomposition）、模式识别（Pattern Recognition）与算法设计（Algorithm Design）。我们深入探讨了这些思维模式如何超越传统计算机科学范畴，成为理解复杂信息系统和预测用户行为的关键工具。特别关注计算思维在复杂决策支持系统、数据可视化叙事构建中的应用，强调如何用逻辑的严谨性来处理模糊的人类需求。 第二章：交互的本体论：从“工具”到“伙伴”的哲学演变 本章追溯了HCI发展的历史脉络，并批判性地分析了从“以技术为中心”到“以用户为中心”的范式转变。重点引入“具身认知”（Embodied Cognition）和“延伸心智”（Extended Mind）理论，论证了界面不再是信息的单纯媒介，而是用户心智的延伸。计算思维在这里体现为对系统边界和用户认知负荷的精确建模，确保交互设计能最大程度地减少认知摩擦。 第二章的重点案例分析： 探讨了自然用户界面（NUI）和环境智能系统（Ambient Intelligence）如何要求设计者将“算法”植入到物理环境中，使得计算过程本身变得“不可见”，从而提升用户体验的流畅性。 第二部分：核心设计范式：基于抽象与分解的系统构建 第三章：高阶抽象的应用：构建跨模态交互模型 本章聚焦于如何利用抽象化能力来处理多模态交互（Multimodal Interaction）的复杂性。当输入源包括语音、手势、触控乃至生理信号时，设计者必须建立一个统一的、高层次的语义模型来解析这些异构数据。我们详细介绍了如何运用形式化方法（Formal Methods）来定义交互状态和转换，确保系统在不同输入模式间的切换是无缝且可预测的。 案例研究： 深入分析了虚拟现实（VR）和增强现实（AR）中的“沉浸式交互设计”。如何通过抽象用户在三维空间中的意图，而非仅仅捕捉其物理动作，来设计更自然的交互范式。 第四章：分解的力量：模块化设计与复杂任务流管理 复杂应用往往涉及多个嵌套的任务流程。本章的核心是教授如何使用分解思维将宏大的用户目标拆解为可管理、可测试的小型计算单元。这不仅关乎前端界面的模块化，更重要的是后端业务逻辑和数据流的解耦。探讨了如何运用“微服务”架构的思想来指导交互组件的设计，确保系统的可维护性和可扩展性。 第五章：模式识别：用户行为预测与自适应界面 在海量用户数据面前，识别规律至关重要。本章探讨了数据驱动的模式识别技术，如何反哺到界面设计中。我们讨论了如何通过分析用户历史操作、环境上下文（Context Awareness）来构建预测模型，进而实现界面的自适应（Adaptivity）。这要求设计师具备识别“有意义的噪声”的能力，区分随机行为与潜在的用户习惯。 第三部分：算法驱动的用户体验实现与评估 第六章：算法设计在交互逻辑中的体现：优化与效率 交互设计中的“算法”并非仅指机器学习模型，更广泛地指代实现特定用户目标的执行步骤。本章探讨了如何将计算效率的追求融入用户体验的优化中，例如，如何设计最短路径的导航算法来最小化用户的操作步骤，或如何设计高效的数据加载和渲染算法来避免感知延迟（Perceived Latency）。 重点章节： 探讨了“用户满意度函数”的构建。如何将定性的用户反馈量化，并通过优化算法来最大化该函数的值，从而在主观感受和客观性能之间找到最佳平衡点。 第七章：设计测试的计算方法：从A/B测试到因果推断 传统的用户测试往往依赖于经验和少量样本。本章引入了更严谨的计算方法来验证设计决策的有效性。内容涵盖了大规模A/B测试的设计、统计显著性的判别，以及更先进的因果推断方法（Causal Inference）在评估新交互特性对长期用户行为影响时的应用，确保设计迭代基于坚实的证据。 第八章：面向未来的交互：可解释性、伦理与可信赖的人机系统 随着人工智能深度介入交互，设计者面临新的伦理挑战。本章讨论了“可解释的人机交互”（Explainable HCI, XHCI）。如何让用户理解系统决策背后的“算法逻辑”，是建立信任的关键。我们探讨了如何在保证系统性能的同时，融入透明度和控制权，确保计算思维的强大力量被负责任地使用，构建可信赖的智能伙伴。 结论：计算思维：通往下一代交互的蓝图 总结全书观点，强调计算思维并非是取代创意和同理心，而是为其提供了更强大的分析工具和更严谨的实现框架。未来的交互设计，是人文关怀与逻辑严密性的完美结合。 --- 适合读者： 高级交互设计师、产品经理、人机交互研究人员、软件架构师，以及任何致力于在复杂系统中构建直观、高效用户体验的专业人士。本书假定读者对基础的软件工程和认知心理学概念有所了解，但会从零开始构建计算思维应用于HCI的理论框架。

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这本书的讲解真是深入浅出，作者对复杂概念的梳理能力让人印象深刻。尤其是它对数据模型演进的梳理，从早期关系模型到最新的NoSQL范式，每一阶段的优劣势都分析得鞭辟入里。我特别欣赏它在事务处理那一部分的讲解，并发控制的各种锁机制，隔离级别的权衡，作者没有停留在理论层面，而是结合了大量的实际案例，让人在理解理论的同时，也能思考如何在生产环境中做出最优决策。读完后，我对数据库内部的运作机制有了脱胎换骨的认识，不再是停留在只会写SQL的表层用户，而是真正理解了“引擎盖下”发生了什么。它甚至还探讨了一些前沿的分布式事务解决方案，比如两阶段提交的局限性以及Paxos/Raft算法在一致性保证中的作用，这些内容在很多入门书籍中是很难看到的。这本书的深度和广度完美平衡，对于想要系统提升自己数据库底层知识的工程师来说，简直是宝典级别的存在。它不仅教授了“怎么做”，更解释了“为什么是这样”，这种思维方式的培养远比记住几个命令重要得多。

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我作为一个初入职场的后端开发者，手头有不少关于数据库优化的参考资料，但很多都过于侧重工具层面的调优，而缺乏对底层原理的系统性阐述。直到我翻开了这本厚厚的著作，才发现之前学的知识点多么零散。这本书的结构设计非常合理，它仿佛构建了一座从基础理论到高级实践的阶梯。让我眼前一亮的还有它对查询优化器工作原理的细致剖析。解析树的生成、成本模型的建立、各种启发式规则的应用，作者用图表和伪代码把这个“黑箱”完全打开了。我以前总觉得优化器是个玄学，现在明白了它背后严格的数学和算法支撑。书中对B+树索引的物理存储结构、多级索引的查找过程，甚至是索引失效的常见场景，都进行了极其详尽的描述，甚至包括了页分裂和碎片整理对性能的影响。这对于我日后在海量数据场景下设计高效索引至关重要，它让我从“经验主义”转向了“科学决策”。

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对于数据仓库和决策支持系统（DSS）感兴趣的读者来说，这本书的侧重点可能比预想的要宏大。它并非仅仅关注OLTP（在线事务处理）的性能，而是花了不少篇幅讨论OLAP（在线分析处理）的需求和挑战。特别是它对数据立方体（Data Cube）的构建、预先聚合（Materialized Views）的策略，以及多维数据模型（星型、雪花型）的优劣对比，讲解得非常透彻。在讨论数据集成时，ETL过程中的数据清洗和转换逻辑，书中给出了非常实用的建模思路。我发现，很多大数据平台在设计其数据湖或数仓时，其实都或多或少地借鉴了书中提出的这些经典思想。这本书的视野之开阔，完全超越了传统的关系型数据库范畴，它引导读者思考如何高效地从数据中提取商业价值，这对于数据分析师和架构师而言，无疑是极具启发性的。

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我必须说，这本书的难度不低，它要求读者有一定的数学基础和逻辑分析能力，但其回报也是巨大的。它对于“数据完整性”的探讨，几乎可以算作是一门独立的高级课程。从实体完整性、参照完整性到用户定义的完整性，每一种约束的底层实现机制和性能影响都被剖析得淋漓尽致。特别值得称赞的是，它对关系代数和元组关系演算的引入，虽然可能让一些初学者望而却步，但这正是理解SQL背后的逻辑推导过程的关键。正是通过这些形式化的描述，我们才能真正理解为什么某些复杂的JOIN操作可以被优化器高效执行。这本书更像是一本“内功心法”，一旦掌握，未来学习任何新的数据存储技术都会有清晰的参照系和评判标准。它塑造的不是一个简单的数据库操作员，而是一个系统性的数据架构思考者。

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这本书的排版和示例代码质量非常高，阅读体验是流畅且愉悦的。虽然内容偏向理论和系统设计，但作者非常巧妙地穿插了一些经典的学术论文中的思想，让内容显得既有深度又富有前瞻性。比如，在谈到数据库恢复机制时，它不仅仅讲了WAL（Write-Ahead Logging），还对比了不同恢复策略（如检查点机制）的性能开销和复杂性。另外，它对并发控制的讨论非常严谨，特别是对于可串行化（Serializability）的保证，它不仅展示了2PL（两阶段锁定），还引入了乐观并发控制（OCC）的机制，并详细对比了两者在不同工作负载下的表现差异。这种对不同技术路线的客观评述，避免了任何偏见，让读者可以根据自己的具体场景灵活选择最合适的理论框架去指导实践。

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好书，时间有点长了

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