Concepts of Database Management pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Pratt, Philip J; Adamski

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:

价格:340.00元

装帧:

isbn号码:9780619000578

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 数据库管理
• 数据库系统
• 数据建模
• SQL
• 关系数据库
• 数据存储
• 数据分析
• 信息管理
• 数据仓库

《深入探索：数据库系统的演进、设计与应用》 本书并非一本讲述“数据库管理概念”的书籍。相反，它将带领读者踏上一段穿越数据库系统发展史的精彩旅程，深入剖析构成现代数据管理基石的那些关键性技术、设计理念以及它们在现实世界中的广泛应用。我们旨在提供一种更广阔的视角，去理解数据是如何从最初的原始记录演变为如今支撑全球经济和社会运转的复杂体系的。 第一部分：数据的洪荒时代与关系型革命 在数据库的早期，数据管理远非如今的自动化和智能化。我们首先会回顾那些“文件系统”时代的困境：数据冗余、不一致性、难以共享和查询效率低下。这些问题催生了对结构化数据存储和管理的需求，为革命性的关系型模型铺平了道路。 我们将详细探讨E.F. Codd提出的关系型模型，包括其核心概念：关系、属性、元组、关系模式、函数依赖和规范化。我们会深入分析第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）以及BC范式（BCNF），理解它们如何帮助我们设计出更清晰、更有效、更易于维护的数据模式，避免数据异常。同时，我们也会讨论规范化带来的权衡，例如查询性能可能受到的影响，以及在实际应用中如何根据具体场景进行非规范化处理。 SQL（Structured Query Language）的出现是关系型数据库的另一座里程碑。本书将不仅仅介绍SQL的基本语法，更会深入讲解其各个组成部分，包括数据定义语言（DDL）、数据操纵语言（DML）和数据控制语言（DCL）。我们将剖析SELECT语句的高级用法，如窗口函数、公共表表达式（CTE）以及各种JOIN策略的性能考量。同时，也会深入研究INSERT、UPDATE、DELETE语句的事务特性，理解ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）原则在保证数据完整性中的核心作用。 第二部分：事务处理与并发控制的艺术 在多用户环境中，多个事务可能同时访问和修改数据，这带来了潜在的数据冲突和不一致性。本书将花费大量篇幅深入探讨事务处理的复杂性，以及如何通过各种并发控制机制来保证数据的正确性。 我们将详细阐述锁（Locking）机制，包括共享锁（Shared Lock）、排他锁（Exclusive Lock）以及意图锁（Intent Lock）等。我们会分析悲观并发控制（Pessimistic Concurrency Control）策略，例如两阶段锁定（Two-Phase Locking, 2PL），以及它可能导致的死锁（Deadlock）问题，并介绍死锁检测和预防的技术。 随后，我们将转向乐观并发控制（Optimistic Concurrency Control）的范畴，深入理解多版本并发控制（Multi-Version Concurrency Control, MVCC）的工作原理。读者将了解到MVCC如何在不阻塞其他事务的情况下，允许多个事务同时读取数据，以及它如何通过版本管理来解决数据冲突。 此外，本书还会触及事务的隔离级别（Isolation Levels），从读未提交（Read Uncommitted）到串行化（Serializable），分析每个级别在可重复读（Repeatable Read）、脏读（Dirty Read）、不可重复读（Non-repeatable Read）和幻读（Phantom Read）方面的行为差异，以及它们对并发性能和数据一致性的影响。 第三部分：数据库的架构、存储与优化 一个高性能的数据库系统离不开精妙的架构设计和高效的存储机制。本书将带领读者深入数据库的内部，理解其工作流程。 我们会剖析查询处理的各个阶段：查询解析（Parsing）、查询优化（Optimization）和查询执行（Execution）。读者将了解查询优化器是如何工作的，它如何通过代价模型（Cost Model）和搜索策略（Search Strategy）来选择最优的执行计划。我们会深入探讨索引（Indexing）的重要性，包括B-树索引、哈希索引、全文索引等不同类型的索引，以及如何根据查询模式选择合适的索引策略。 在存储方面，本书将介绍数据库如何将数据持久化到磁盘，包括页（Page）的概念、缓冲池（Buffer Pool）的管理以及预写日志（Write-Ahead Logging, WAL）的工作原理，理解WAL如何在保证持久性的同时提高写入性能。我们还会探讨数据压缩（Data Compression）和数据分片（Data Sharding）等技术，它们在应对海量数据时扮演的角色。 第四部分：分布式数据库的挑战与解决方案 随着互联网的兴爆发，单机数据库已无法满足日益增长的数据量和并发请求。分布式数据库应运而生，它们将数据分布在多个节点上，以实现更高的可用性、可伸缩性和容错性。 本书将深入探讨分布式事务处理（Distributed Transaction Processing）的固有复杂性，例如两阶段提交（Two-Phase Commit, 2PC）协议及其局限性。我们将详细讲解CAP定理（Consistency, Availability, Partition Tolerance），理解在分布式环境中，一致性、可用性和分区容错性之间必须做出的权衡。 读者将了解到不同类型的分布式数据库模型，包括共享存储（Shared-Storage）、共享磁盘（Shared-Disk）和无共享（Shared-Nothing）架构，以及它们的优缺点。我们还会介绍一些主流的分布式数据库系统，例如Google Spanner、Amazon Aurora、Apache Cassandra和MongoDB等，分析它们在数据一致性模型（如强一致性、最终一致性）、复制策略（如主从复制、多主复制）和分区策略（如范围分区、哈希分区）方面的特点。 第五部分：数据仓库、商业智能与大数据分析 数据不仅仅是业务的记录，更是蕴藏巨大价值的宝藏。本书将探讨如何从海量数据中提取洞察，驱动业务决策。 我们将深入介绍数据仓库（Data Warehouse）的设计理念，包括维度建模（Dimensional Modeling）中的事实表（Fact Table）和维度表（Dimension Table），以及星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema）等常见模型。 商业智能（Business Intelligence, BI）工具和技术将是本书的重点之一。我们将讨论OLAP（Online Analytical Processing）立方体、多维数据分析以及报表生成等技术，让读者理解如何通过可视化和交互式工具来探索和理解数据。 最后，我们将目光投向大数据时代。本书将介绍大数据处理框架，如Hadoop生态系统中的HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce，以及更现代的Spark等，理解它们如何处理PB级别的数据。我们还将触及NoSQL（Not Only SQL）数据库的兴起，分析它们在处理非结构化和半结构化数据、高吞吐量和低延迟方面的优势，以及它们在日志分析、社交网络、物联网等领域的应用。 结语：数据驱动的未来 《深入探索：数据库系统的演进、设计与应用》旨在为读者提供一个全面而深入的数据库系统知识体系。我们相信，理解数据存储、处理和分析的底层原理，对于在当今数据爆炸的时代做出明智的技术选型、优化系统性能、挖掘数据价值以及应对未来的挑战至关重要。本书将帮助您构建扎实的理论基础，并激发您对数据科学和技术创新的无限热情。

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