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出版者:Prentice Hall

作者:Hector Garcia-Molina

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2008-08-31

价格:USD 35.40

装帧:Unknown Binding

isbn号码:9780136075448

丛书系列:

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• 数据库系统
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数据库系统导论：从基础到实践 本书旨在为计算机科学、信息技术以及相关领域的学生提供一套全面而深入的数据库系统知识体系。 本书不仅涵盖了数据库理论的基石，更着重于现代数据库系统在实际应用中的设计、实现与管理。通过精心组织的章节结构和丰富的案例分析，读者将能够构建扎实的理论基础，并掌握将这些理论应用于解决复杂数据管理挑战的实用技能。 第一部分：数据库系统的基础概念与架构 本部分奠定了整个数据库学习的基石，帮助读者理解数据管理的核心范式及其演变。 第 1 章：数据管理的历史与演进 本章首先回顾了数据存储技术的历史轨迹，从早期的文件系统到层次模型、网状模型，最终过渡到当前的主流——关系模型。我们将探讨数据管理范式的转变背道后，探讨不同数据模型在处理复杂性、数据冗余和数据一致性方面的优缺点。重点分析为什么关系代数和关系演算成为了关系数据库的理论基础。 第 2 章：数据库系统的架构与组件 深入剖析现代数据库管理系统（DBMS）的内部结构。我们将详细介绍三级模式架构（外部模式、概念模式和内模式），阐述数据独立性的重要性——逻辑数据独立性和物理数据独立性。本章还将介绍 DBMS 的主要组成部分，包括查询处理器、存储管理器、事务管理器和恢复子系统，理解它们如何协同工作以确保数据的正确性和高效性。 第 3 章：数据模型：实体-关系（E-R）模型 E-R 模型是概念数据建模的核心工具。本章将详细介绍实体、属性、关系、基数约束（一对一、一对多、多对多）以及约束的表示方法。我们将探讨如何使用更高级的概念，如弱实体集、泛化和特化（ISA 关系）来构建更精细的现实世界模型。通过大量设计练习，读者将学会如何将复杂的业务需求转化为清晰的 E-R 图。 第二部分：关系数据库理论与查询语言 本部分是数据库学习的核心，聚焦于关系代数、SQL 语言以及关系数据库的设计规范。 第 4 章：关系代数与元组演算 本章是理解关系数据库操作的理论基础。关系代数是进行数据库查询的形式化语言，我们将详细解释选择（Select）、投影（Project）、并（Union）、差（Set Difference）、笛卡尔积（Cartesian Product）以及连接（Join）等基本和派生运算。随后，介绍元组关系演算（TRC）和域关系演算（DRC），展示如何用逻辑表达式来表达复杂的查询需求。 第 5 章：结构化查询语言（SQL） SQL 作为当前关系数据库的标准语言，占据了极为重要的地位。本章将覆盖 SQL 的所有关键方面： 数据定义语言 (DDL): 创建、修改和删除数据库对象（表、视图、索引）。 数据操纵语言 (DML): 插入、更新、删除数据，以及核心的 `SELECT` 语句，包括复杂的子查询、分组（GROUP BY）、聚合函数和集合操作。 视图与完整性约束: 学习如何创建虚拟表（视图）以简化访问，并定义主键、外键、非空约束和 CHECK 约束，确保数据间的引用完整性。 第 6 章：关系数据库规范化理论 规范化是设计高质量关系模式的关键过程，旨在消除数据冗余和插入、删除、更新异常。本章将系统地介绍函数依赖（Functional Dependencies）的概念，并逐步深入： 第一范式 (1NF) 到 BCNF: 详细讲解 1NF、2NF、3NF 的定义和转换过程。重点剖析 BCNF（Boyce-Codd Normal Form）与 3NF 的区别与联系，以及在特定情况下（如存在多值依赖时）的复杂性。 规范化分解的无损连接与保持函数依赖: 探讨如何进行规范化分解，同时保证分解后的模式集能够无损地重建原始信息，并且保留原始的函数依赖。 第三部分：数据库的实现与存储结构 本部分将目光转向 DBMS 的内部机制，关注数据如何在磁盘上高效存储和检索。 第 7 章：文件组织与磁盘存储结构 理解数据存储的基础，有助于优化查询性能。本章介绍磁盘 I/O 的基本原理、数据块和扇区概念。分析不同文件组织方式的优缺点，包括堆文件（Heap Files）和有序文件（Sorted Files）。重点讨论数据记录的布局和记录寻址方法。 第 8 章：索引结构：B+ 树与哈希 索引是加速数据检索的“加速器”。我们将详尽讲解最常用的索引结构： B+ 树索引: 深入剖析 B+ 树的结构特性（如所有数据存储在叶子节点、内部节点仅存储键值），以及其在插入、删除和范围查询中的效率。 哈希索引: 介绍静态哈希和动态哈希（如线性探查、可扩展哈希）的工作原理，以及它们在精确匹配查询中的性能优势和局限性。 第 9 章：查询处理与优化 一个功能强大的查询优化器是现代 DBMS 的标志。本章讲解查询处理的生命周期：查询解析、查询重写和查询执行计划的生成。重点分析基于成本的优化器（CBO）如何利用统计信息和代价模型来选择最优的执行路径，包括连接算法（嵌套循环、哈希连接、合并连接）的选择。 第四部分：事务管理与并发控制 数据库系统的核心要求之一是确保数据在多用户环境下的正确性和可靠性。 第 10 章：事务的基本概念 定义事务（Transaction）的 ACID 特性：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）。解释这些特性为何在分布式和高并发环境中至关重要。 第 11 章：并发控制 当多个事务同时访问数据时，可能出现脏读、不可重复读和幻读等并发问题。本章详细介绍解决这些问题的机制： 锁定协议: 讲解两阶段锁定（2PL）及其严格版本（Strict 2PL），以及死锁的检测与预防策略。 时间戳和多版本并发控制 (MVCC): 介绍更先进的并发控制技术，如 MVCC，它如何通过维护数据多个历史版本来实现更高的并发度。 第 12 章：数据库恢复 确保系统崩溃后数据能够恢复到一致状态是 DBMS 的关键职能。本章探讨日志记录机制（如预写日志 Write-Ahead Logging, WAL）和检查点（Checkpoint）技术。详细分析恢复过程中的 Redo（重做）和 Undo（撤销）操作，保证事务的持久性和原子性。 第五部分：高级主题与现代数据系统 本部分引导读者了解当前数据库领域的前沿发展和不同数据模型的应用。 第 13 章：数据仓库与在线分析处理 (OLAP) 区分操作型数据库（OLTP）和分析型数据库（OLAP）。介绍数据仓库的概念、构建过程（ETL/ELT），以及星型模式和雪花模式等维度建模技术。重点讲解 OLAP 操作，如钻取（Drill-Down）、切片（Slice）和旋转（Pivot）。 第 14 章：分布式数据库系统概述 探讨将数据分散存储在多个物理位置的必要性。介绍分布式事务的挑战、数据碎片化技术（水平和垂直碎片）以及数据复制策略。概述分布式查询处理中涉及的分布式连接算法。 第 15 章：NoSQL 数据库概述 鉴于现代 Web 应用对大规模扩展性和灵活数据模型的需求，本章简要介绍非关系型（NoSQL）数据库的兴起及其主要类别：键值存储、文档数据库、列族数据库和图数据库。讨论这些模型在特定应用场景下相对于传统关系模型的优势。 本书特色： 理论与实践紧密结合： 每章均配有大量实际的 SQL 代码示例和规范化的设计练习。 深入的算法剖析： 对 B+ 树、连接算法等核心实现细节进行图文并茂的解析。 全面覆盖： 涵盖了从数据建模到系统实现、再到事务管理的完整数据库生命周期知识。

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这本书的结构安排，展现了一种极高的教学智慧。它深谙循序渐进的道理，但又巧妙地避免了陷入“玩具”项目或过于简单的练习中。当你还在为理解主从复制的概念而挠头时，它已经将更深层次的分布式事务挑战摆在了你面前，但这并非是让你感到挫败，反而是激发了更强烈的求知欲。我特别欣赏它在介绍NoSQL与关系型数据库对比时的那种中立而深刻的分析。作者没有陷入任何阵营的狂热追捧，而是冷静地分析了每种技术栈的适用场景、内在局限以及演进方向。例如，书中对于MongoDB和Cassandra在不同读写模式下的性能剖析，其细致程度令人咋舌，几乎是手把手教你如何根据业务场景进行“选型决策”，而不是被市场热度所裹挟。这种全面而又不失深度的视角，极大地拓宽了我对现代数据基础设施的认知边界。读完后，我不再只是机械地写查询语句，而是开始思考：“如果我的数据量增长了十倍，我现在的设计还能撑住吗？”这种前瞻性的思考，才是这本书带给我最宝贵的“遗产”。

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说实话，在接触这本关于数据库构建的资料之前，我对“数据持久化”这件事的理解还停留在“把东西存起来”的初级阶段。然而，随着阅读的深入，我才真正领悟到其背后的宏大体系。这本书的叙事风格非常具有煽动性，它不像某些技术书籍那样平铺直叙、索然无味，而是像一位经验老到的架构师在娓娓道来他如何从零开始设计一个可靠、可扩展的数据层。其中关于事务处理和并发控制那几章，简直是神来之笔。它没有停留在ACID特性的简单罗列上，而是深入剖析了不同隔离级别在实际应用中权衡利弊的艺术——什么时候为了吞吐量可以稍微牺牲一点一致性，什么时候又必须坚守数据绝对正确的底线。我甚至能想象作者在编写这些章节时，面对的不是空白的页面，而是无数次线上事故的教训。这种带着“血与火”淬炼出的知识，阅读起来自然是酣畅淋漓，让人忍不住一口气读完，生怕错过任何一个能够避开未来“大坑”的忠告。对于任何想从“会用数据库”迈向“会设计数据库”的人来说，这绝对是一次必须完成的心智升级。

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我必须承认，我是一个对理论推导感到头疼的实践派学习者。很多算法书籍动辄就是一连串复杂的数学公式和抽象的符号，让人望而却步。但令人惊喜的是，这本书在讲解B+树索引结构和查询优化器原理时，所采用的叙述方式，简直是为我们这些“数学恐惧者”量身定做的。它仿佛有一位耐心无比的导师，用日常的语言，结合生动的比喻，将那些原本深藏在计算机底层、晦涩难懂的逻辑巧妙地展露出来。比如，它解释索引如何加速查找时，不是直接抛出复杂的平衡树定义，而是先从图书馆的分类目录系统开始类比，让你直观理解“查找路径”的概念，然后才逐渐引入二分查找和节点分裂的机制。这种“搭台阶”式的教学方法，让我在不知不觉中，就已经掌握了原本认为只有科班科班出身才能理解的底层奥秘。这种将复杂性“去魅”的能力，是衡量一本技术书籍优劣的重要标准，而这本书无疑做到了极致。

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这本“数据库系统”的学习指南，从拿到手的那一刻起，就给我一种极其务实的触感。它那种厚实而又略带磨砂的封面质地，仿佛在无声地宣告，里面装载的不是什么空泛的理论，而是硬碰硬的实践经验。我至今还记得翻开第一页时的那种期待，那感觉就像是准备攀登一座知识的高峰，而这本书，就是那份精密的登山路线图。它的排版设计非常注重读者的友好性，即便是像我这样对复杂系统概念初次接触的人，也能迅速找到重点。那些精心挑选的案例分析，绝非是那种为了凑字数而堆砌的教科书式示例，而是紧密贴合当前行业需求的真实场景——比如如何高效地处理一个跨国电商平台的订单并发问题，或者优化一个大型社交媒体的用户关系图谱查询。每当遇到晦涩难懂的SQL优化技巧时，书中的图解总能神奇地化繁为简，将那些抽象的执行计划步骤，用清晰的流程图展示出来，让我感觉那些曾经困扰我许久的性能瓶颈，似乎触手可及，可以被我这个“菜鸟”掌控。这本书的价值，不仅仅在于它教授了理论，更在于它培养了一种结构化的、面向解决问题的思维模式，这是任何技术人员都梦寐以求的核心能力。

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这本书的后半部分，尤其是关于数据仓库和大数据生态系统集成的那几章，给我带来了强烈的“时代感”。它并没有沉溺于过去那些已经固化的技术模型，而是积极地拥抱变化，探讨了云原生数据库的趋势，以及如何利用现代数据湖架构来应对海量非结构化数据的挑战。作者对于数据治理和元数据管理的重要性阐述得尤为到位，这部分内容在很多同类书籍中常常被一带而过，但在当今数据安全和合规性日益严格的大背景下，这恰恰是区分“合格”与“优秀”架构师的关键所在。我体会到，这本书不仅仅是一本关于“如何做”的工具书，更是一本关于“为什么要这么做”的战略指导手册。它促使我跳出日常开发任务的琐碎细节，去思考数据资产的长期价值和维护策略。这种宏观的战略视野的培养，使得这本书的价值远远超出了其作为一本技术教材的范畴，更像是一张通往未来数据架构师职位的门票，我将时常翻阅并从中汲取新的洞察。

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