具体描述
《大学计算机应用技术实验与指导》着重于培养学生的计算机操作能力，力求通过实验习题使学生更好地理解并掌握输入技巧、信息浏览、电子邮件、常用压缩／解压缩、文件下载、windows操作系统、文字处理、电子表格、网页的创建与编辑、演示文稿的制作、图像处理及数据库的创建与编辑等内容。《大学计算机应用技术实验与指导》涵盖内容较全面，可以基本满足不同层次、不同基础的非计算机专业学生的需求，还适合自学使用。
好的，这是一份关于另一本计算机技术书籍的详细简介，内容与“大学计算机应用技术实验与指导”无关： --- 《现代数据库系统设计与实践：从理论到性能调优》 图书简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动现代企业运营和技术创新的核心资产。《现代数据库系统设计与实践：从理论到性能调优》是一部面向数据库从业者、系统架构师以及高年级计算机专业学生的深度技术专著。本书旨在系统性地梳理现代数据库系统的全貌，并着重于如何在实际工程中构建、优化和维护高性能、高可用的数据存储解决方案。 本书摒弃了仅停留在基础SQL语法介绍的传统模式，而是深入探讨了支撑当代大规模应用背后的复杂机制和工程权衡。全书结构严谨，逻辑清晰，将理论基础、主流技术栈介绍与实战经验熔铸一炉。 --- 第一部分：数据库系统内核与理论基石 (The Core Mechanics) 本部分是理解一切高级特性的理论基础。我们首先从数据模型的演进开始，详细分析了关系模型（RM）的数学严谨性，以及非关系型模型（如文档、键值、图模型）在特定应用场景下的优势与局限。 事务处理与并发控制是数据库系统的生命线。本书用详尽的图示和案例解析了ACID特性背后的实现原理。重点探讨了隔离级别（Read Uncommitted到Serializable）的实际开销和副作用，并深入剖析了两阶段锁定（2PL）、多版本并发控制（MVCC）的内部工作机制，特别是MVCC如何在PostgreSQL和MySQL等主流引擎中实现高并发下的数据一致性。对于死锁检测与预防，我们提供了不同算法（如等待图法）的性能对比分析。 持久化存储与恢复机制是确保数据不丢失的关键。我们详细讲解了预写日志（WAL/Redo Log）的结构、写入策略（如Check-pointing），以及数据库如何利用日志文件实现崩溃恢复（Crash Recovery）。这部分内容对于理解为何某些数据库引擎的性能会受到磁盘I/O操作的严重制约至关重要。 --- 第二部分：数据存储引擎的深度剖析 (Storage Engine Deep Dive) 现代数据库性能的瓶颈往往集中在数据如何在磁盘和内存中组织和检索。本部分将存储引擎视为一个复杂的I/O优化系统进行讲解。 索引结构是数据检索的加速器。本书不仅涵盖了B+树作为主流索引结构的工作原理，还专门开辟章节对比分析了LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）在写密集型场景（如Cassandra、RocksDB）中的优越性，以及其固有的空间放大和查询延迟问题。对于位图索引、全文索引等特殊索引类型的适用场景，也进行了细致的分析。 查询优化器是数据库的“大脑”。我们不再满足于了解优化器会选择“最好的”执行计划，而是深入探究优化器是如何工作的。这包括统计信息收集的原理、成本模型（Cost Model）的构建，以及动态规划算法在生成复杂多表连接查询计划中的应用。重点演示了如何通过调整优化器参数或手动干预（Hints）来解决优化器选择次优计划的问题。 内存管理与缓存策略直接决定了数据库的响应速度。我们将讲解如何有效利用Buffer Pool，研究了LRU（Least Recently Used）及其变种算法（如2Q、ARC）在数据库缓存层中的应用，以及如何平衡数据缓存与事务日志缓存的需求。 --- 第三部分：分布式与新型数据系统 (Distributed & NewSQL Systems) 随着数据规模的爆炸性增长，单机数据库已无法满足需求。本部分聚焦于分布式系统的设计范式与挑战。 分布式事务与数据一致性是分布式领域的圣杯。我们详尽阐述了两阶段提交（2PC）的局限性，并着重介绍了Paxos和Raft等共识算法的实际部署和运维经验。针对跨节点事务，本书探讨了TCC（Try-Confirm-Cancel）等补偿机制在微服务架构下的应用。 数据分片（Sharding）与Replication策略的选取对系统扩展性至关重要。本书对比了基于范围、哈希和一致性哈希的分片策略，并分析了主从复制（Primary-Replica）、多主复制（Multi-Master）的同步与异步机制，以及它们带来的数据冲突和延迟问题。 NewSQL数据库代表了关系模型与横向扩展能力的结合。本书选取TiDB、CockroachDB等前沿产品作为案例，剖析了它们如何通过分布式事务层和存储引擎的结合，实现SQL的强一致性保证和大规模扩展。 --- 第四部分：性能工程与故障排除实战 (Performance Engineering & Troubleshooting) 理论知识必须通过实践来验证和固化。本部分专注于将前三部分的知识应用于实际的性能调优场景。 瓶颈识别与诊断工具链： 我们指导读者如何使用操作系统级的工具（如`iostat`, `vmstat`, `perf`）结合数据库自带的监控工具（如MySQL的`performance_schema`或PostgreSQL的`pg_stat_statements`）来精确定位性能瓶颈是CPU密集、I/O受限还是锁竞争导致。 SQL调优的艺术： 针对低效的查询，本书提供了系统性的排查流程：从执行计划分析、索引缺失检查，到重新审视查询逻辑（例如，如何避免全表扫描、如何优化JOIN顺序）。我们强调，优秀的SQL调优是在理解数据访问模式的基础上进行的，而非盲目地添加索引。 高可用性（HA）与灾难恢复（DR）： 详细介绍如何设计健壮的数据库集群，包括故障检测、自动切换（Failover）机制的配置，以及定期的恢复演练（Recovery Drills）。 --- 目标读者： 本书适合具有一定编程基础，希望从应用层向底层原理深入的软件工程师、数据工程师（DE）、数据库管理员（DBA），以及希望全面掌握现代数据存储技术栈的高年级本科生或研究生。阅读本书后，读者将不仅能使用数据库，更能理解数据库，并具备独立设计和调优复杂数据系统的能力。 ---
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