数据库原理与应用

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页数:277
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出版时间:2011-7
价格:28.00元
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isbn号码:9787811029703
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  • 数据库
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  • 原理
  • 应用
  • SQL
  • 数据建模
  • 关系数据库
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具体描述

数据库原理与应用,ISBN:9787811029703,作者:李弘,韩晓荣,王建国,王晓燕 编著

《现代计算理论基础:算法设计与复杂性分析》 第一部分:计算的本质与形式化模型 本书深入探讨了计算这一核心概念的数学基础与逻辑结构,旨在为读者构建一个严谨的理论框架,理解计算机能做什么、不能做什么,以及完成特定任务的效率极限。 第一章 自动机理论与形式语言 本章从最基础的计算模型——有限自动机(Finite Automata, FA)入手。详细阐述了确定性有限自动机(DFA)和非确定性有限自动机(NFA)的定义、构造及其等价性。通过状态转换图和正则表达式的相互转换,清晰展示了机器如何识别一类特定的字符串集合——正则语言。随后,引入了Pumping引理(泵引理)作为证明语言非正则性的强有力工具,并通过实例解析了上下文无关语言的边界。 接着,我们将视角转向更强大的计算模型:下推自动机(Pushdown Automata, PDA)。深入剖析了PDA识别上下文无关语言(Context-Free Languages, CFLs)的机制,特别是栈(Stack)这一无限存储结构对计算能力带来的质的飞跃。通过乔姆斯基谱系的视角,系统地梳理了0型至3型文法的结构和它们分别对应的自动机模型,为理解程序语言的语法结构奠定了理论基石。 第二章 图灵机与可计算性 本章将计算能力的讨论推向极限,引入了图灵机(Turing Machine, TM)这一通用计算模型。细致地描述了图灵机的组成部件(磁带、读写头、状态寄存器)及其操作规则,并证明了多磁带图灵机等价于标准单磁带图灵机,确立了其在计算领域中的核心地位。 重点在于“通用图灵机”(Universal Turing Machine, UTM)的概念及其意义,它证明了存在一个机器可以模拟任何其他图灵机,这与现代冯·诺依曼架构的计算机原理高度契合。 核心内容聚焦于“可计算性”问题。我们详尽讨论了停机问题(Halting Problem)的不可判定性,并使用对角线法(Cantor’s Diagonalization)给出了严格的数学证明。此后,将不可判定性扩展到其他重要问题,如等价性问题、二义性问题等,从而明确界定了算法的理论局限。同时,介绍了递归函数和λ演算(Lambda Calculus)作为图灵机在函数式编程范式下的等价表达,展现了计算模型在不同抽象层面的统一性。 第二部分:算法的效率与复杂性分析 在确定了哪些问题可以计算之后,本书的后半部分转向了效率问题:如何用最快的方式计算? 第三章 渐近分析与基本效率度量 本章为算法分析奠定数学基础。首先定义了描述函数增长率的数学工具:大O记法($O$)、Ω记法($Omega$)和小O记法($ heta$)。通过严格的数学定义,而非模糊的直观描述,区分了算法在最坏情况、最好情况和平均情况下的性能表现。 详细分析了常见数据结构操作的时间复杂度,包括数组、链表、栈、队列、散列表(Hash Table)的插入、删除和查找操作的摊还分析(Amortized Analysis)。特别关注散列表的冲突解决策略(如链式法和开放定址法)对平均性能的影响。 第四章 经典排序与搜索算法的深入研究 本章对基础算法进行了效率层面的剖析。比较排序算法(如冒泡排序、插入排序、选择排序)的效率瓶颈。重点分析了分治策略(Divide and Conquer)在排序中的应用,包括归并排序(Merge Sort)和快速排序(Quick Sort)。使用主定理(Master Theorem)对递归关系式进行求解,精确推导出$O(n log n)$的复杂度界限,并探讨了快速排序的随机化版本以避免最坏情况的发生。 引入了线性时间排序算法,如计数排序(Counting Sort)、基数排序(Radix Sort)和桶排序(Bucket Sort),并明确指出这些非基于比较的排序算法适用的前提条件。此外,还分析了堆(Heap)在构建优先队列中的高效性。 第五章 复杂度理论:P、NP与NP完全性 本章是理解现代计算性能瓶颈的核心。定义了决定性图灵机(Deterministic Turing Machine)和非决定性图灵机(Non-deterministic Turing Machine)。基于这些模型,形式化定义了复杂度类 P(多项式时间可解)和 NP(多项式时间可验证)。 核心内容集中在“NP完全性”(NP-Completeness)。详细介绍了归约(Reduction)的概念,特别是Karp归约。通过对一个经典NP完全问题的证明(如可满足性问题SAT或图着色问题),向读者展示如何证明一个新问题也属于NP完全。 本书着重讨论了$P eq NP$这一计算科学中最重要但尚未解决的问题的深远影响。通过讲解NP难(NP-Hard)的概念,阐述了在无法找到多项式时间算法时,如何转向近似算法(Approximation Algorithms)和启发式方法(Heuristics)来寻求实际可行的解决方案,为处理现实世界中的优化难题提供了理论指导。 第六章 进阶主题:交互式证明与量化计算 本章将理论探索延伸至计算模型的前沿。首先介绍了交互式证明系统(Interactive Proof Systems),特别是关于零知识证明(Zero-Knowledge Proofs)和多项式时间验证(IP=PSPACE)的深刻结果,展示了如何在不泄露信息的情况下证明一个断言的真实性。 随后,探讨了量化复杂性理论(Quantified Complexity Theory),引入了PSPACE类(多项式空间可解)及其与交替式图灵机(Alternating Turing Machines, ATM)的关系,证明了EXPTIME与交替式图灵机的效率界限。这部分内容为理解逻辑程序设计和复杂决策问题的求解提供了更强大的理论框架。 通过对这些深层理论的系统梳理,《现代计算理论基础:算法设计与复杂性分析》旨在培养读者对计算系统本质的深刻洞察力,以及设计和评估高效算法的科学方法。

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读后感

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《数据库原理与应用》这本书,让我这个对数据库领域不太了解的人,找到了入门的钥匙。我之前一直觉得数据库技术离我非常遥远,以为是那些资深程序员才会接触的东西。但这本书的编写风格,让我觉得它非常亲民。作者没有使用过多晦涩难懂的专业术语,而是用一种非常通俗易懂的语言,将枯燥的技术概念讲解得栩栩如生。我记得有一个章节在讲解索引的原理时,作者用了一个“图书馆索引”的比喻,将B-Tree索引的查找过程描述得非常形象,让我一下子就理解了索引为什么能提高查询效率,以及不同类型的索引有什么优劣。书中还提供了大量的图示和流程图,这些视觉化的辅助工具,让抽象的概念变得更加具象,也更容易理解。例如,在讲解数据库的事务 ACID 特性时,书中通过多个小故事,生动地展示了原子性、一致性、隔离性和持久性是如何保证数据可靠性的,这比单纯的文字描述要深刻得多。而且,这本书的结构安排也非常合理,从基础概念到高级应用,循序渐进,不会让人觉得跳跃。我最喜欢的是书中关于数据库设计的部分,它不仅仅是告诉你应该如何创建表,还教会了我如何根据业务需求进行数据建模,如何选择合适的数据类型,以及如何进行范式设计以避免数据冗余。这些实用的技巧,让我受益匪浅。它让我明白,数据库不仅仅是数据的容器,更是支持业务运行的基石,它的设计是否合理,直接关系到整个系统的性能和可维护性。

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《数据库原理与应用》这本书,对于我这个想要系统学习数据库的人来说,简直是太及时了。它不仅仅是一本技术书籍,更像是一本充满智慧的指南。作者在讲解数据库的基本概念时,非常注重逻辑的严谨性。比如,在讲解“数据完整性”时,作者从实体完整性、参照完整性、域完整性等多个维度进行了详细的阐述,并且通过生动的例子来说明这些约束的重要性。这让我深刻地认识到,数据的准确性和一致性是数据库的核心价值所在。书中还对数据库的“事务”概念进行了非常深入的剖析。作者详细讲解了事务的ACID特性,并用了很多实际的案例来展示当事务不满足这些特性时可能产生的严重后果。这让我对数据库的可靠性有了更深的认识,也明白在实际应用中,如何设计和管理事务来保证数据的安全。我特别喜欢书中关于“数据库安全”的章节,它不仅仅是介绍了如何设置用户权限,更重要的是,它详细阐述了SQL注入、跨站脚本攻击等常见的安全威胁,以及相应的防御措施。这让我对数据库安全有了更全面的认识,能够更好地保护我的数据免受攻击。这本书让我觉得,学习数据库技术,不仅仅是为了掌握一项技能,更是为了理解数据的重要性,以及如何保护好这份宝贵的财富。

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《数据库原理与应用》这本书,给我的感觉就像是在一位经验丰富的数据库专家那里接受一对一的指导。作者的讲解非常深入浅出,能够将那些晦涩难懂的计算机科学概念,用一种非常容易理解的方式呈现出来。我记得在书中讲解“事务的隔离性”时,作者用了一个非常贴切的比喻,将不同的隔离级别比作不同程度的“沟通限制”,从而形象地解释了在并发环境下,不同事务之间可能存在的相互影响。这种教学方式,让我觉得学习过程充满了乐趣,也能够让我更深刻地理解数据库的精髓。书中对于“关系模型”的讲解也做得非常到位,从集合论的基础出发,逐步推导出关系模型的概念,以及关系代数和元组演算的操作。这让我对关系型数据库的底层逻辑有了更清晰的认识,也为我今后理解更复杂的数据库技术打下了坚实的基础。而且,这本书在讲解了关系型数据库之后,并没有止步不前,而是继续介绍了NoSQL数据库的各种类型,比如文档数据库、键值数据库、列族数据库和图数据库,并且对它们的特点、适用场景和优缺点进行了详细的对比分析。这让我对当前多样化的数据库技术有了更全面的了解,也能够根据不同的需求选择最合适的数据库解决方案。

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《数据库原理与应用》这本书,无疑是我在数据库学习道路上的一位良师益友。我尤其欣赏作者在讲解复杂概念时所展现出的耐心和细致。比如,在介绍数据库并发控制的各种锁机制时,作者并没有直接抛出“共享锁”、“排他锁”等术语,而是从一个具体的场景出发,比如多个用户同时修改同一份数据,然后一步步引出这些锁的必要性,以及它们是如何协同工作的。这种“由浅入深”的学习方式,让我能够轻松地理解那些原本看起来非常抽象和复杂的概念。书中还详细讲解了数据库的事务及其ACID特性,并用了很多生动的例子来阐述。我记得在讲“隔离性”的时候,作者用了一个“银行转账”的场景,解释了不同隔离级别下可能出现的“脏读”、“不可重复读”和“幻读”问题,以及如何通过设置不同的隔离级别来规避这些问题。这种将抽象概念与生活中的实际场景联系起来的方式,让学习过程变得轻松有趣,也让知识点更加牢固地印在我的脑海里。此外,书中还对数据库的容错与恢复机制进行了详细的介绍,包括日志文件、检查点等概念,并解释了当数据库发生故障时,如何通过这些机制来保证数据的完整性。这让我对数据库的可靠性有了更深入的认识,也为我今后在实际工作中处理数据库故障提供了理论基础。

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我是一个对数据处理一直充满好奇的人,而《数据库原理与应用》这本书,彻底满足了我的求知欲。这本书的内容非常全面,它不仅仅是关于数据库理论,更重要的是它教会了我如何“应用”数据库。我记得在书中关于“数据库设计”的部分,作者用了非常多的篇幅来讲解如何进行规范化的设计。从第一范式到第五范式,作者都给出了非常清晰的定义和例子,并且详细阐述了范式设计的目的和意义,以及在实际应用中如何权衡范式化带来的好处和可能存在的性能问题。这让我明白,一个好的数据库设计,不仅仅是把数据存储起来,更是为了保证数据的准确性、一致性和可维护性。书中还对SQL语言的各种高级特性进行了详细的讲解,比如窗口函数、公用表表达式(CTE)等等,这些都是在实际工作中处理复杂数据分析时非常实用的工具。作者用大量的代码示例,将这些功能的用法演示得淋漓尽致,让我能够快速地掌握并应用它们。我尤其喜欢书中关于“数据库性能调优”的章节,作者讲解了如何通过分析查询执行计划来找出性能瓶颈,以及如何通过优化SQL语句、调整索引、修改数据库配置参数等方式来提升数据库的查询性能。这对于我这种经常需要处理大数据量查询的开发者来说,简直是福音。这本书让我觉得,学习数据库不再是死记硬背,而是变成了一项充满智慧的挑战。

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这本《数据库原理与应用》给我最大的感受就是它的实用性。我之前看过一些关于数据库的书籍,大多停留在理论层面,读完之后感觉自己虽然了解了一些概念,但并不知道该如何应用到实际工作中。而这本书则不同,它非常注重理论与实践的结合。书中不仅讲解了数据库的基本原理,还提供了大量的实践案例和代码示例。例如,在讲解SQL语句的编写时,书中提供了各种复杂查询的范例,包括子查询、联合查询、分组聚合等等,并且详细解释了每一条语句的逻辑和执行过程。这对于我来说,简直是一份宝藏。我曾经花费了大量的时间去学习如何编写高效的SQL语句,而这本书则将这些知识点系统地梳理出来,并且通过实操的方式进行巩固,极大地缩短了我的学习曲线。另外,书中对于数据库的性能优化也进行了非常深入的讲解。它不仅仅是列出了一些常见的优化技巧,还分析了这些技巧背后的原理,以及它们对数据库性能的具体影响。比如,在讲解索引的时候,它不仅仅告诉你创建索引能提速,还会告诉你索引的类型、创建索引的时机、以及不当的索引可能带来的负面影响。这让我对数据库性能优化有了更全面的认识,不再是盲目地堆砌索引,而是能够根据实际情况进行更精细化的调优。这本书让我觉得,学习数据库技术不再是枯燥乏味的理论记忆,而是充满挑战和乐趣的实践过程。

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拿到《数据库原理与应用》这本书的时候,我首先被它的封面设计所吸引,简洁而富有科技感。翻开第一页,就被作者严谨而又生动的语言所打动。这本书的优点太多了,很难一一列举。首先,它的知识体系构建得非常完整,从最基础的数据概念,到关系模型、SQL语言,再到数据库设计、事务管理、并发控制,以及安全性,几乎涵盖了数据库领域的方方面面。而且,每个部分的讲解都层次分明,逻辑清晰,能够让人很容易地把握住核心概念。让我印象深刻的是,书中在讲解SQL注入等安全问题时,不仅仅是列出风险,还详细阐述了攻击的原理,以及相应的防御措施,这对于我这种关注系统安全的人来说,非常有启发性。书中还对各种数据库事务的隔离级别进行了深入的探讨,解释了不同隔离级别下的数据一致性问题,以及它们对系统性能的影响。这让我对“CAP定理”有了更深刻的理解,也让我明白在设计分布式系统时,需要在一致性、可用性和分区容忍性之间做出取舍。另外,书中对于数据仓库和数据挖掘的介绍也让我眼前一亮。虽然这本书的重点是数据库原理与应用,但它并没有回避与数据分析、大数据相关的领域,而是将数据库技术如何服务于这些更高级的应用场景做了简要的介绍,这让我对数据库的未来发展方向有了更广阔的视野。我尤其欣赏书中对于“表连接”的讲解,作者用非常形象的比喻,将各种连接方式的逻辑梳理得非常清楚,并且还通过实际的SQL语句演示了它们的性能差异,这对我过去在编写复杂查询时遇到的困惑,有了极大的帮助。

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这本书《数据库原理与应用》是一本非常扎实的入门书籍,它为我打开了数据库的大门,让我看到了一个全新的技术世界。作者的逻辑非常清晰,讲解也非常有条理。我记得在刚开始接触数据库时,最让我头疼的就是理解各种数据模型。这本书从最简单的列表式数据存储开始,然后逐步引入了层次模型、网络模型,最终重点讲解了关系模型。作者用了很多形象的比喻来解释这些模型之间的区别和联系,比如将关系模型比作“电子表格”,而将表中的行和列比作“记录”和“属性”。这种方式让我能够非常轻松地理解这些抽象的概念。在讲解SQL语言时,作者不仅仅是列出各种SQL语句的语法,更重要的是,它详细阐述了SQL语句的执行原理,以及如何编写高效的SQL语句来优化查询性能。我尤其欣赏书中关于“索引”的讲解,作者不仅仅告诉我们索引是什么,更重要的是,它详细解释了B-Tree索引的原理,以及不同类型的索引(如聚簇索引、非聚簇索引)的优劣,并且还提供了在实际场景中如何选择和创建索引的建议。这让我对索引有了更深入的理解,能够更好地利用索引来提升数据库的查询效率。这本书真的让我觉得,学习数据库技术不再是遥不可及的,而是可以通过系统学习和实践来掌握的。

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我是在一次偶然的机会下接触到这本《数据库原理与应用》的,当时我正面临着一个需要处理大量数据的项目,而我对数据库的理解还停留在非常初级的阶段。这本书就像是我在迷雾中的一盏明灯,为我指引了方向。它不仅仅是罗列那些冰冷的理论知识,而是将复杂的概念拆解成易于理解的部分,并通过生动的比喻和实际的案例来解释。比如,在讲解数据模型的时候,作者并没有直接抛出E-R图,而是从现实生活中的“人”、“物”、“关系”这些最基本的事物入手,一步步引导读者构建起数据模型的概念,然后再引入E-R图这种抽象的表示方法,这种循序渐进的学习方式让我觉得非常舒服。更让我赞赏的是,书中对于不同数据库系统的比较分析也做得相当到位。比如,它详细对比了MySQL、PostgreSQL、Oracle等关系型数据库的特点,也介绍了MongoDB、Redis等NoSQL数据库的适用场景,并分析了它们在性能、扩展性、一致性等方面的权衡。这对于我这种需要根据项目需求选择合适数据库的开发者来说,提供了非常有价值的参考。我尤其喜欢书中关于数据库性能调优的部分,讲解得非常细致,从SQL语句的优化,到索引的设计,再到服务器参数的调整,都给出了具体的操作步骤和注意事项。我曾经花了很多时间在一个查询上,性能一直不理想,读完这一章后,我按照书中提供的方法进行了优化,结果查询速度提升了数十倍,那种成就感简直难以言表。总的来说,这本书不仅让我掌握了数据库的基本原理,更重要的是让我学会了如何将这些原理应用到实际工作中,解决实际问题。

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这本《数据库原理与应用》真的是我近期读到的一本让我印象深刻的书籍。一开始拿到它,我还以为会是一本枯燥乏味的理论堆砌,毕竟“数据库原理”这个名字听起来就充满了技术术语和复杂的概念。但出乎意料的是,作者以一种非常引人入胜的方式展开叙述,从最基础的数据存储方式讲起,逐步深入到各种复杂的数据库模型,例如关系型数据库、NoSQL数据库的各种类型,以及它们各自的优缺点和适用场景。让我特别惊喜的是,书中并没有停留在理论层面,而是花了大量的篇幅讲解了如何在实际应用中使用这些数据库技术。从数据的设计、表的创建、索引的优化,到事务的管理、并发控制,甚至是数据库的安全性保障,都进行了非常细致的阐述。书中还穿插了大量的代码示例,这些示例不仅清晰易懂,而且都是可以直接拿来实践的,这对于我这种喜欢动手实践的学习者来说,简直是太有帮助了。我记得有一个章节专门讲解了SQL语句的编写技巧,特别是那些看似简单却容易出错的JOIN操作,作者通过多个不同场景的例子,将各种JOIN的逻辑和性能差异讲解得淋漓尽致,让我豁然开朗,再也不会为那些繁琐的SQL语句头疼了。此外,书中还提到了大数据时代下数据库的新趋势,比如云数据库、内存数据库等等,这些内容让我对未来的数据库技术有了更清晰的认识,也为我后续的学习方向指明了道路。这本书不仅仅是一本教材,更像是一位经验丰富的导师,耐心地引导我一步步走进数据库的世界,让我从一个完全的门外汉,逐渐成长为一个能够理解并初步应用数据库技术的人。

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