具体描述
《粗糙关系数据库》主要研究了粗糙关系数据库理论、粗糙集与关系数据库的关系以及粗糙集理论在数据库中的应用。对粗糙集与关系数据库之间的关系、粗糙关系数据库模型、粗糙关系数据库与模糊关系数据库的关系、粗糙数据查询、粗糙函数依赖及其推理机制、基于粗糙集与信息颗粒的聚类方法、信息系统函数依赖的信息颗粒原理与计算、基于粗糙集的关系数据库范式及粗糙函数依赖的近似度量等专题进行了系统的阐述，并将其应用于数据挖掘及数据查询中，反映了当前该理论的最新研究成果。
《粗糙关系数据库》可以作为计算机科学、信息科学和管理工程等高年级本科生及硕士研究生的教材，对相关学科领域的研究人员和工程技术人员也有重要的使用和参考价值。
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用户评价
我被这本书所呈现的“粗糙”美学深深吸引。它没有刻意去雕琢那些光鲜亮丽的理想化数据库模型，而是坦然地将现实世界中存在的各种“不规范”、“不完美”摆在我们面前，并教导我们如何在这种环境下游刃有余。比如，在讲述数据建模时，它并没有强调必须严格遵循第三范式，而是根据实际的业务场景，提供了多种不同的建模思路，包括一些在特定情况下需要反范式的设计。这种务实的态度，让我对数据库设计有了全新的认识。它教会我，设计的核心在于满足业务需求，而不是为了遵循某种僵化的教条。书中关于数据一致性的讨论也让我印象深刻，作者并没有简单地给出“强一致性”或“最终一致性”的定义，而是深入分析了不同业务场景下对一致性的具体要求，以及如何在性能和一致性之间找到平衡点。这种 nuanced 的分析，是很多其他书籍所缺乏的。它让我明白，数据库的“好坏”并非绝对，而是在于它是否能够有效地服务于业务。这本书更像是一位经验丰富的老码农，在和你分享他摸爬滚打多年的心得体会，没有虚头巴脑的理论，只有实实在在的干货。它鼓励我们拥抱变化，并不断地去优化和调整我们的数据库设计，以适应不断变化的业务需求。
评分这本书的叙事方式有一种独特的魅力，它不疾不徐，仿佛在和你娓娓道来一个老朋友的故事。它没有使用那些让人望而生畏的技术术语，或者即使使用了，也会用非常通俗易懂的方式加以解释。最重要的是，它将数据库的设计和管理过程，描绘成了一个充满挑战但也充满乐趣的旅程。我记得其中有一段关于处理“脏数据”的论述，作者并没有简单地给出“删除”或“修正”的指令，而是引导我们去分析“脏数据”产生的原因，是输入错误？是数据采集的偏差？还是系统本身的bug？然后根据不同的原因，给出不同的处理建议。这种循循善诱的教学方法，让我感觉自己不是在被动地接受知识，而是在主动地学习和思考。这本书教会了我，数据库的设计不仅仅是技术层面的工作，更是一种对业务逻辑的深刻理解和对数据“生命力”的尊重。它让我明白，再“粗糙”的数据，只要能够被理解和管理，它依然能够发挥出应有的价值。在阅读过程中，我常常会停下来，思考书中的例子，并尝试将其应用到我自己的工作场景中。这种实践性的指导，让我觉得这本书非常有价值。它鼓励我们拥抱“不完美”，并从中找到解决问题的最优解。它强调了沟通的重要性，尤其是在团队协作中，如何清晰地表达数据库的设计意图和约束，以及如何有效地与业务方沟通数据需求，这些细节都非常实用。
评分这本书最让我印象深刻的是它对“妥协”的哲学式探讨。在数据管理的领域，我们常常被教导要追求极致的规范化、最佳的性能、最高的一致性。然而，现实世界往往是充满限制的，资源有限、时间紧迫、业务需求多变，这些都迫使我们在设计和管理数据库时做出各种权衡。这本书没有回避这些现实的困境，反而将其视为常态，并以此为出发点，引导读者去思考如何在“粗糙”的环境中构建出“可用”甚至“高效”的数据库系统。我尤其喜欢其中关于数据迁移和升级的部分，作者并没有给出过于理想化的流程，而是详细分析了不同场景下的风险点，以及如何通过逐步演进、灰度发布等策略来降低失败的可能性。他鼓励我们拥抱不确定性，并掌握在不确定性中做出最优决策的能力。这种视角在许多技术书籍中是难得一见的。它让我意识到，数据库设计并非一蹴而就的艺术，而是一个在现实约束下不断打磨和优化的过程。书中关于日志和审计的章节也让我受益匪浅，它强调了记录和追溯的重要性，并提供了多种实现方式，帮助我们更好地理解数据变更的轨迹，以及在出现问题时快速定位原因。这是一种非常务实且富有实践价值的指导。我过去常常觉得，数据库的理论知识与实际应用之间存在一道鸿沟，而这本书恰恰填补了这道鸿沟，让我对数据库的理解不再局限于书本上的概念，而是上升到了一个更具操作性的层面。
评分读完这本书，我感觉自己对数据库的理解进入了一个全新的境界。它并没有像其他书籍那样，将数据库描述成一个需要完美无瑕的系统，而是以一种极其接地气的方式，展示了如何在现实世界的“粗糙”中构建和管理一个可用的关系数据库。我尤其欣赏书中关于“数据治理”的探讨。它不仅仅停留在技术层面，而是深入到业务流程、组织结构和人员职责等多个维度。作者强调，数据治理是一个持续的、动态的过程，需要整个团队的共同努力。他提供的那些实操性的建议，例如如何建立数据字典、如何规范数据命名、如何制定数据质量标准等，都具有极高的参考价值。这本书教会我，数据库的维护不仅仅是 DBA 的责任，而是一个需要与业务部门紧密合作的系统工程。它还提到了许多关于数据库安全性的重要考量，并提供了在有限资源下如何构建相对安全的数据库环境的思路。这种 pragmatism 的指导，让我觉得非常受用。它鼓励我们去思考，如何在有限的条件下，尽可能地提升数据的安全性和可用性。这本书更像是一位经验丰富的项目经理，在指导你如何在一个复杂且充满变数的项目中，成功地完成数据库相关的任务。
评分这本书给我的感觉非常独特，它不像市面上其他一些数据库书籍那样，一上来就堆砌大量的理论公式和抽象概念，而是从最贴近实际应用的场景出发，娓娓道来。作者的语言风格非常朴实，没有华丽的辞藻，但字句之间却充满了洞察力。他似乎深谙数据库的“江湖之道”，知道在真实世界中，事情往往并非教科书里写的那样完美。比如，在讲解索引的设计时，他并没有仅仅停留在 B-tree 或 Hash 索引的原理上，而是深入剖析了在不同的业务场景下，如何选择合适的索引类型，以及如何权衡索引的创建和维护成本。他甚至提到了在某些极端情况下，适当的“冗余”设计反而能够提升查询效率，这在一些强调范式化的教材中是难以见到的观点。这种对“例外”和“妥协”的坦然，让我对数据库有了更深层次的理解。我过去常常纠结于如何做到“最规范”，但这本书让我明白，在很多时候，找到一个“够好”的解决方案更为重要。它鼓励我们去思考数据的“生命周期”，从数据的产生、存储、查询，到最终的归档和删除，每一步都可能存在挑战。对于新手来说，这种非典型的教学方式可能需要一些适应，因为你无法从中找到一个现成的“完美模板”。然而，一旦你理解了作者的意图，你会发现，这才是真正能够指导你在实际工作中解决问题的宝贵财富。它教会我们，数据建模不是一次性的静态工作，而是一个需要根据业务发展不断迭代和优化的动态过程。它还强调了文档的重要性，并提供了如何清晰、有效地记录数据库设计思路和决策的方法，这对于团队协作和后续维护至关重要。
评分这本书给我最大的启发是，数据库设计和管理并非一门纯粹的科学，而是一门艺术，一门需要结合技术、业务和人性的艺术。它没有给出那些生硬的理论和公式，而是通过一个个生动的案例，引导我们去理解数据库的本质。我特别欣赏书中关于“数据演进”的探讨。它认识到，业务的需求是不断变化的，因此数据库的设计也需要随之演进。它提供了一些关于如何平滑地进行数据库结构变更的方法，以及如何在变更过程中最小化对现有业务的影响。这种前瞻性的思考，让我觉得受益匪浅。它教会我，数据库的设计不应该是一成不变的，而是一个需要不断适应和迭代的过程。书中还提到了许多关于“元数据管理”的重要考量，并提供了在不同规模的团队中，如何有效地管理元数据，以确保数据的一致性和可追溯性。这种对细节的关注，让我觉得这本书非常全面和实用。它鼓励我们去思考，如何让数据库系统变得更加健壮和灵活，以应对未来的挑战。
评分这本书最大的亮点在于它对“现实”的毫不回避。它没有试图去创造一个理想化的数据库世界，而是将我们置于现实的土壤中，探讨如何在各种限制和挑战下，依然能够构建出功能强大且易于管理的数据库系统。我特别喜欢书中关于“性能优化”的章节。它没有给出那些“一刀切”的优化技巧，而是深入分析了不同类型的性能瓶颈，以及针对这些瓶颈，可以采取哪些有针对性的优化策略。例如，它详细讲解了如何通过分析执行计划来定位问题，如何通过调整查询语句来提升效率，以及在必要时，如何考虑引入缓存机制或反范式设计。这种细致入微的分析，让我觉得仿佛有了一个可以随时咨询的数据库专家。它教会我，性能优化并非一蹴而就，而是一个需要持续观察、分析和调整的过程。它还强调了沟通的重要性，尤其是在团队协作中，如何清晰地表达数据库的设计意图和约束，以及如何有效地与业务方沟通数据需求，这些细节都非常实用。这本书更像是一位经验丰富的系统架构师，在和你分享他如何在现实世界的种种约束下，设计出稳定、高效的系统。
评分这本书的封面设计就充满了质朴和厚重感，深蓝色的背景配以烫金的“粗糙关系数据库”几个大字，仿佛在诉说着一种历经沧桑的智慧。初拿到手时，纸张的触感温润而坚实，翻开来，字里行间流淌出的不仅仅是技术知识，更像是一种沉淀下来的经验之谈。我并非科班出身，对数据库的理解也一直是断断续续，总觉得那些高深的理论晦涩难懂，实践起来更是处处碰壁。然而，这本书却以一种出人意料的“粗糙”方式，将原本复杂的世界变得触手可及。它没有刻意去回避那些在现实世界中普遍存在的“不完美”和“妥协”，反而将它们视为常态，并教会我们如何在这样的环境中构建和管理关系数据库。比如，在讲到数据清洗和异常值处理时，它并没有给出一套放之四海而皆准的完美算法，而是提供了多种基于实际场景的分析思路和方法，让我们自己去判断、去选择最适合当前状况的策略。这种“授人以渔”而非“授人以鱼”的教学方式，让我受益匪浅。在很多数据库书籍中，我们看到的往往是理想化的模型和标准化的操作，但现实远非如此。数据来源的多样性、人为输入的错误、系统故障的可能性，都可能导致数据的不一致和混乱。这本书恰恰抓住了这些痛点，它鼓励我们拥抱这些“粗糙”，去理解它们产生的原因，并学习如何有效地应对。它教会我们，一个“粗糙”的关系数据库，只要能够满足实际业务需求，并且能够以一种可控的方式运作，就已经是成功的。这种务实的态度，极大地降低了我对数据库学习的门槛，让我觉得数据库不再是遥不可及的象牙塔，而是触手可及的工具。阅读的过程中，我常常会回想起自己过去工作中遇到的各种数据问题，然后恍然大悟，原来当时可以那样处理，或者当时犯下的错误，这本书中都有提及并给出了解决方案。这是一种非常奇妙的阅读体验，仿佛与一位经验丰富的老朋友在交流，他能理解你的困境，并给你最实在的建议。
评分这本书以一种极其坦诚和务实的方式，探讨了关系数据库的“粗糙”之处，并教导我们如何在这些“不完美”中找到解决方案。它没有回避现实世界的复杂性，而是将它们视为常态，并以此为出发点，引导读者去思考如何构建和管理一个实用的数据库系统。我尤其喜欢书中关于“数据备份与恢复”的章节。它没有仅仅停留在理论层面，而是详细分析了不同备份策略的优缺点，以及在实际操作中可能遇到的各种问题。它鼓励我们根据实际的业务需求和风险承受能力，选择最合适的备份方案，并强调了定期演练的重要性。这种 pragmatism 的指导，让我觉得非常受用。它教会我，备份与恢复并非一次性的工作，而是一个需要持续关注和优化的过程。书中还提到了许多关于“数据迁移”的重要考量，并提供了在不同场景下，如何安全、高效地进行数据迁移的思路。这种对细节的关注，让我觉得这本书非常全面和实用。它鼓励我们去思考，如何让数据库系统在面对各种变化时，依然能够保持稳定和可用。
评分这本书给我的感觉是，它并非一本枯燥的技术手册，而更像是一次与数据库“对话”的旅程。它以一种非常友好的方式，将原本复杂的概念解释清楚，并引导我们去思考数据库设计的深层含义。我特别欣赏书中关于“数据质量管理”的探讨。它认识到，数据的质量直接影响到业务的决策和运营。它提供了一些关于如何识别、评估和改进数据质量的方法，并强调了建立数据质量监控机制的重要性。这种实操性的指导，让我觉得受益匪浅。它教会我，数据质量并非一蹴而就，而是一个需要持续投入和改进的过程。书中还提到了许多关于“数据库安全”的重要考量，并提供了在不同规模的团队中，如何有效地提升数据库安全性的思路。这种对细节的关注，让我觉得这本书非常全面和实用。它鼓励我们去思考，如何让数据库系统变得更加可靠和可信，以应对各种潜在的风险。
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