Principles of Database and Knowledge-Base Systems, Vol. 1 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Computer Science Press

作者:Jeffrey D Ullman

出品人:

页数:631

译者:

出版时间:1988

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780881751888

丛书系列:

图书标签:

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数据库与知识库系统原理，第一卷：基础理论与模型 作者： [请在此处填写作者姓名，如果书籍是虚构的，可以填“多位资深专家”] 页数： 约 700 页 装帧： 精装/平装 定价： [请在此处填写定价] --- 概述 本书《数据库与知识库系统原理，第一卷：基础理论与模型》旨在为读者构建一个坚实而全面的理论基础，深入探讨支撑现代信息管理系统的核心概念、数学模型和设计范式。作为该系列的第一卷，本书聚焦于从最基础的数据组织、关系代数到初步的知识表示方法，为后续深入研究高级数据库结构和复杂知识工程打下坚实的地基。 全书严格遵循学术严谨性，内容覆盖了数据管理领域的经典理论，同时融入了对现代系统演进的深刻洞察。它不仅是高校计算机科学、信息管理专业本科生和研究生的必备教材，也是希望系统性回顾和深化数据库理论知识的软件工程师、数据架构师的理想参考读物。 章节详解 第一部分：数据管理基础与历史沿革 第 1 章：信息系统的演进与数据管理概述 本章首先界定了数据、信息和知识的概念边界，并追溯了数据管理技术从文件系统到分层模型、网状模型，直至关系模型的历史发展脉络。重点分析了不同数据模型的局限性与驱动下一代技术（如面向对象和知识库系统）出现的关键因素。本章还探讨了数据管理在现代企业和科学计算中的战略地位。 第 2 章：数据抽象与三级模式架构 详细阐述了数据独立性的重要性，引入了ANSI/SPARC三级模式架构——外模式（用户视图）、概念模式（逻辑结构）和内模式（物理存储）。通过对数据抽象层次的清晰划分，读者将理解如何实现应用与物理存储的分离，这是现代数据库系统的基石。 第二部分：关系模型的核心理论 第 3 章：关系模型基础 关系模型是本书的理论核心。本章从集合论和一阶逻辑的角度严格定义了关系、元组、属性、域和模式。通过引入键的概念（候选键、主键、外键），精确描述了如何通过这些约束来维护数据的完整性和一致性。 第 4 章：关系代数 本章全面系统地介绍了关系代数的基本运算（选择、投影、并、差、笛卡尔积）以及导出运算（连接、除法、自然连接、半连接）。通过大量的代数表达式示例，读者将掌握如何用一套完备的、形式化的操作来表达复杂的查询逻辑，这是理解SQL语言底层机制的关键。 第 5 章：函数依赖与规范化理论 函数依赖（FD）是确保数据无冗余和一致性的核心概念。本章深入探讨了闭包、Armstrong公理、以及如何求得一组依赖的闭包。随后，本章全面讲解了关系数据库设计中的规范化过程：从第一范式（1NF）到BCNF（巴斯-科德范式）。对于2NF和3NF的推导过程给予了详尽的数学证明和实例分析。 第 6 章：更高阶的范式与分解 在讲解BCNF的基础上，本章进一步讨论了Boyce-Codd范式的局限性，以及如何处理多值依赖（MVD）并达到第四范式（4NF）。最后，引入了连接分解理论，解释了如何实现无损连接分解，并如何在保持函数依赖的前提下进行分解，以消除更新异常。 第三部分：数据完整性、事务与并发控制 第 7 章：数据完整性约束 本章系统地分析了数据库必须维护的四大完整性约束：实体完整性（主键约束）、参照完整性（外键约束）、域完整性（数据类型和范围约束）和用户自定义完整性。重点讨论了如何通过DDL（数据定义语言）和运行时检查机制来强制执行这些规则。 第 8 章：事务管理与ACID特性 事务是数据库操作的基本逻辑单元。本章详细定义了事务的四个核心特性（原子性、一致性、隔离性、持久性——ACID）。通过实例说明了事务失败的各种场景（如系统崩溃、介质故障）以及如何通过日志记录和恢复机制确保持久性。 第 9 章：并发控制基础 当多个事务同时访问共享数据时，必须保证隔离性。本章介绍了传统并发控制技术，特别是基于锁的协议。深入讲解了封锁协议、两阶段封锁（2PL）及其严格变体，并分析了死锁的检测和预防策略。 第四部分：知识库系统初步 第 10 章：从关系模型到知识表示 本部分是连接传统数据库理论与新兴知识库系统的桥梁。本章首先探讨了关系模型在表示结构化知识方面的局限性，特别是对于语义关系和推理能力不足的方面。 第 11 章：逻辑基础与语义网络 本章引入了描述知识的基本工具。详细介绍了命题逻辑和一阶谓词逻辑的表达能力，这是知识表示的数学基础。随后，探讨了语义网络（Semantic Networks）的概念，如何使用节点和弧来表示实体间的关系，并初步分析了其在推理中的应用前景。 第 12 章：初步的知识库结构与推理 本章概述了基于规则的系统（Rule-Based Systems）的基本架构，包括事实库、规则库和推理机。介绍了前向链（Forward Chaining）和后向链（Backward Chaining）这两种基本的推理机制，并探讨了这些初步的知识表示技术如何与关系模型相结合，以增强数据系统的智能性。 特色与亮点 1. 理论深度与严谨性： 本书在讲解关系代数和规范化理论时，严格遵循数学定义和公理系统，确保读者对底层理论的理解达到硕士研究生水平。 2. 模型全面覆盖： 结构性地涵盖了数据管理领域的经典三要素：数据模型（关系代数）、数据完整性（范式）和系统管理（事务与并发）。 3. 前瞻性视角： 第四部分专门辟出章节探讨知识库系统的早期模型，为读者理解下一代数据管理系统（如知识图谱和逻辑数据库）提供了必要的历史和理论背景。 4. 丰富的练习题： 每章末尾均附有大量设计题和理论证明题，有助于巩固所学知识，提升解决实际问题的能力。 --- 《数据库与知识库系统原理，第一卷》是深入理解所有现代数据驱动技术，从OLTP到数据挖掘、从SQL到本体论的必读入门读物。

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从另一个角度来看待这本书，它更像是一部历史文献，记录了数据库理论发展的关键阶段和思想流派的碰撞。我注意到其中对早期非关系模型（如网络模型和层次模型）的讨论虽然篇幅不多，但视角非常客观，它清晰地展示了关系模型是如何凭借其数学上的优雅性最终占据主导地位的。这种对技术演进的梳理，帮助我理解了当前主流技术背后的历史必然性。书中关于数据完整性约束和恢复机制的部分，其论述的严密性几乎可以媲美一本形式化语言理论的教材。作者在处理故障恢复时，对于日志记录、检查点设置以及两阶段提交协议的描述，细致到每一个操作的原子性保证，让人对“数据永不丢失”这一承诺的背后所付出的工程努力感到敬畏。然而，也正因为其理论上的高度聚焦，对于那些急于了解最新NoSQL架构或分布式事务框架的实践者来说，可能会觉得有些脱节。这本书更像是为你打地基，而不是教你如何装修别墅。如果你想知道MongoDB或Cassandra的底层实现细节，你得另寻他书；但如果你想知道为什么分布式一致性如此困难，这本书会给出最深刻的理论根源解释。

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阅读体验上，我必须承认，这是一本需要长时间专注才能驾驭的书籍。它的章节组织结构非常清晰，但每一章内部的信息密度都极高，几乎没有冗余的感性描述。对于我这种习惯于快速浏览网络文章的读者来说，初期确实有些不适应，感觉每读一页都需要反复咀嚼。但我逐渐发现，这种“慢读”的习惯反而提高了我的理解深度。尤其是在涉及更抽象的概念，比如关系分解的无损连接性测试或函数依赖集的闭包运算时，书中的数学推导部分是教科书级别的典范。作者极其注重概念的准确性，每一个术语的引入都有明确的背景和限制条件。这本书的价值在于它提供了一个坚实的理论框架，使得我们能够用统一的视角去审视后续出现的所有数据管理系统。它教会了我们如何去“质疑”一个新出现的数据模型，而不是盲目接受其宣传。它培养的是一种内生的、对系统稳定性和正确性的追求，这种品质在当前快速迭代的软件行业中尤为珍贵。

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翻开这本厚厚的砖头书，我立刻被它严谨的学术气息所笼罩。这本书的作者显然是这个领域的资深专家，他们对数据库和知识库系统的基础原理有着极其深刻的理解。虽然书名看起来有些枯燥，但内容本身却展现出一种令人信服的深度和广度。我尤其欣赏它在阐述关系代数和规范化理论时所采取的循序渐进的教学方法。每一个定义、每一个定理的引入都像是精心设计的逻辑链条，环环相扣，让人能够扎实地构建起对数据模型的核心认知。在阅读关于事务处理和并发控制的那几个章节时，我感觉自己仿佛置身于一个复杂的操作系统环境中，需要权衡性能与一致性的微妙平衡。书中的图表和例子非常经典，它们不仅仅是概念的辅助说明，更像是理解复杂算法流程的导航图。对于任何想要深入研究系统底层机制的工程师或研究人员来说，这本书提供了一个无可替代的基石。它不是那种只停留在应用层面的速成指南，而是深入到“为什么”和“如何实现”的本质性探讨。读完之后，我对传统关系型数据库的内部工作原理有了一种全新的、近乎苛刻的清晰度，这在市面上其他强调工具使用的书籍中是很难找到的。

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这本书的排版和语言风格有一种非常鲜明的、上世纪八九十年代学术著作的遗风，那种朴实无华却又信息密度极高的感觉。我发现自己不得不放慢阅读速度，很多时候需要停下来，对照着笔记反复琢磨作者对某些概念的措辞。例如，当讨论到查询优化器的启发式规则时，它没有简单地罗列出优化技巧，而是从成本模型的建立开始，细致地剖析了为什么要选择某种连接顺序而非另一种，这种对“内在逻辑”的挖掘，远超出了我预期的范围。对于初学者来说，这可能是一个陡峭的学习曲线，因为书里几乎没有为“懒惰”的读者准备的捷径或速览摘要。它要求读者投入时间和精力去“消化”知识，而不是仅仅“吸收”信息。但正是这种挑战性，使得最终掌握的知识点更加牢固。我个人特别喜欢它在涉及不确定性推理和逻辑编程基础时的那部分论述，它将早期的符号主义AI方法与数据库查询的严密性巧妙地结合在了一起，展现了跨学科思考的魅力。这本书就像是一位耐心的导师，它不会直接把答案递给你，而是引导你去发现通往答案的每一步路径，这对于培养批判性思维至关重要。

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这本书的独特之处在于它对“知识库系统”部分的引入，这使得它超越了一般纯粹的数据库教材的范畴。作者并没有将知识库处理视为数据库的简单延伸，而是将其放在一个更广阔的逻辑推理和表示理论的背景下进行讨论。我对其中关于逻辑查询语言与关系代数等价性的讨论非常感兴趣，这揭示了不同计算模型之间的深刻联系。它展示了如何用更接近人类思维的逻辑表达方式来处理数据，并探讨了这种表达方式的计算复杂性和局限性。这种跨越了纯粹数据存储，触及到符号计算边界的探讨，使得整本书的视野非常开阔。对于希望从事语义网、本体论构建或高级推理引擎开发的读者来说，这本书的前半部分提供了坚实的关系理论基础，而后半部分则直接指向了更具前瞻性的逻辑集成。它不是一本关于“如何构建一个快速网站”的书，而是一本关于“如何构建一个能够进行可靠推理和管理复杂知识的系统”的深度探索，其跨学科的视角令人印象深刻。

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