数据库系统原理与应用

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出版者:武汉大学出版社
作者:刘先锋
出品人:
页数:405
译者:
出版时间:2005-8
价格:38.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787307045828
丛书系列:
图书标签:
  • 数据库
  • 数据库系统
  • 原理
  • 应用
  • 数据管理
  • SQL
  • 数据模型
  • 关系数据库
  • 数据库设计
  • 存储引擎
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具体描述

本书详细介绍了数据库原理、方法及其应用开发技术。全书共分10章,分别介绍了数据模型,关系数据库,Microsoft SQL Servel 2000基础,关系数据库标准语言——SQL,数据库的安全与保护,SQL语言高级功能(触发器和存储过程),关系模式的规范化与查询优化,数据库设计与实施等内容。同时还介绍了数据库技术的新发展,如面向对象数据库技术、分布式数据库、数据仓库与数据挖掘技术等。书中配有较多的实例、适量的习题和上机实验指导,以利教师教学和学生自学。

本书既可作为普通高等学校有关专业“数据库原理及其应用”课程的教材,也可作为成人教育和自学考试同名课程的教材和教学参考书,亦可供IT 领域的科技人员参考。

《高级数据结构与算法设计》 图书简介 本著作深入剖析了现代计算科学领域中最为核心和基础的——高级数据结构与算法设计。它不仅仅是对经典理论的梳理,更是一部面向复杂问题求解与系统优化实践的工程指南。全书结构严谨,逻辑清晰,旨在培养读者构建高效、可扩展软件系统的核心能力。 第一部分:基础巩固与现代视角 本书首先从全新的视角审视了数据结构的基石。我们不再停留在链表、树和哈希表的表层定义,而是深入探讨其在不同内存层级(如L1/L2缓存、主存、固态硬盘)上的实际性能表现,引入了“缓存感知(Cache-Awareness)”的概念。 复杂性理论的深化: 详细阐述了渐近分析(如$O, Omega, Theta$)的局限性,并引入了概率分析和摊还分析(Amortized Analysis),用以评估动态数据结构的真实成本。特别讨论了随机化算法在降低最坏情况复杂度中的作用。 内存层级结构与数据布局: 重点分析了现代CPU架构如何影响数据结构的选择。例如,深入比较了数组(AoS)与结构体数组(SoA)在SIMD指令集下的性能差异,并介绍了“填充感知(Padding-Aware)”的设计原则,以最大限度减少伪共享(False Sharing)问题。 第二部分:超越平衡:动态与持久化结构 本部分将读者引向处理大规模、高并发和历史追溯场景的复杂数据结构领域。 B树族的演进与应用: 不仅涵盖了标准的B+树,还详细介绍了B树、R树(用于空间索引)和LSM树(Log-Structured Merge-Tree)。LSM树的章节会详尽剖析其在NoSQL数据库(如Cassandra, RocksDB)中实现高写入吞吐量的底层机制,包括Compaction策略(Levelled vs. Tiered)的优劣权衡。 树的精细化平衡: 针对极端动态环境,深入探讨了红黑树、AVL树之外的更先进结构,如大小平衡树(Size-Balanced Trees, SBT)和Treap(结合了堆与二叉搜索树特性的结构)。这些结构在需要快速rank/select操作的应用中展现出巨大优势。 持久化数据结构(Persistent Data Structures): 这是一个关键的现代化主题。我们阐述了如何通过路径复制(Path Copying)技术实现前向和全历史持久化。详细分析了持久化栈、队列、关联数组(基于持久化Trie或Rope)的设计与内存开销控制。 第三部分:图算法的深度挖掘与并行化 图是网络、社交、路线规划等领域的核心。本书着重于高效率和可扩展性的图算法实现。 高级图遍历与搜索: 除了BFS和DFS,重点研究了双向搜索(Bidirectional Search)在最短路径问题中的优化,以及A搜索算法中启发式函数的构造原则及其对性能的敏感性。 大规模图的存储与处理: 讨论了图数据在内存和磁盘上的组织方式。内容涵盖邻接表、邻接矩阵的内存占用对比,以及面向大规模图的CSR(Compressed Sparse Row)和COO(Coordinate List)格式的优化存储技术。 并行图计算: 介绍了图处理框架(如Pregel/GraphX的抽象模型)的思想。详细分析了PageRank、Louvain社区检测等核心算法的同步/异步迭代策略,以及如何利用并行计算模型(如OpenMP或CUDA)加速这些算法,特别是GraphBLAS标准的初步介绍。 第四部分:高级抽象与近邻搜索 本部分聚焦于处理高维数据和复杂相似性度量的问题,这是机器学习和大数据分析的前沿阵地。 度量空间索引: 深入讲解了如何处理非欧几里得距离(如Jaccard相似度、编辑距离)下的近似最近邻(ANN)搜索。重点剖析了M-树、VP-树的设计原理。 随机投影与哈希技术: 详细介绍了局部敏感哈希(LSH)族,包括基于P-范数和余弦相似度的LSH族构建方法,以及它们在确保高召回率前提下,如何实现次线性时间复杂度的近似查询。 空间填充曲线与排序: 分析了Z-Order曲线(Morton Code)和希尔伯特曲线如何将多维数据映射到一维,从而利用传统B树或排序结构实现高效空间范围查询的原理。 第五部分:算法工程化与性能调优 本书的最后一部分将理论转化为实践,强调工程实现中的细节和优化。 随机化与近似算法: 探讨了如何利用快速傅里叶变换(FFT)优化多项式乘法在某些算法(如模式匹配)中的应用,并分析了Max-Cut等NP难问题在近似算法下的性能保证。 自适应数据结构: 介绍了Splay Tree等具有自适应局部性调整能力的结构,它们如何通过历史访问模式自动优化结构以加速后续查询。 基准测试与验证: 提供了进行严格性能测试的方法论,包括如何设计压力测试用例以暴露数据结构在极端条件下的瓶颈,以及如何使用性能分析工具(如Valgrind, perf)来验证理论优化是否在实际硬件上生效。 通过对这些高级主题的系统性学习,读者将掌握构建下一代高性能计算系统的理论基础和工程实践能力。本书适合计算机科学、软件工程、数据科学专业的高年级本科生、研究生以及致力于提升系统性能的专业工程师阅读。

作者简介

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读后感

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用户评价

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我最欣赏这本书的一点,在于它对数据库系统“应用”层面的关怀,它并没有止步于关系型数据库的殿堂,而是将视野拓宽到了更广阔的领域。在后期的章节中,对NoSQL数据库的介绍和对比分析,可以说是点睛之笔。作者很中肯地指出了传统关系模型在应对超大规模分布式场景和特定非结构化数据需求时的局限性,并对文档型、键值对型、列式存储等主流NoSQL范式进行了深入浅出的剖析。我尤其喜欢其中关于CAP定理在不同数据库选型中的实际权衡讨论,那种“没有银弹,只有最合适的工具”的论调,让人在面对真实业务挑战时,能够保持清醒的头脑,而不是盲目追逐技术潮流。书中对数据一致性模型在最终一致性、会话一致性等不同层级上的阐述,也让我对构建高可用系统有了更深一层的理解。这使得这本书不仅仅是一本教科书,更像是一份面向系统架构师的“决策指南”。

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这本书给我的总体感觉是“沉稳而不失前瞻性”。它既有扎实的、经过时间检验的理论内核作为支撑,又对未来可能的发展方向保持着审慎的观察。我特别留意到,在讨论到新兴的内存计算和HTAP(混合事务/分析处理)技术时,作者并没有采用过分夸大的宣传口吻,而是客观地分析了它们带来的性能提升潜力以及在成本和数据持久性方面需要面对的挑战。这种务实的态度让我非常信赖书中的内容。它构建知识的逻辑层次非常清晰,从底层的数据结构、存储管理,到中间的并发控制、查询处理,再到上层的系统架构和未来趋势,形成了一个完整的知识闭环。对于希望系统性掌握数据库底层机制,而非仅仅停留在应用层CRUD操作的专业人士来说,这本书提供了难得的深度和广度,是案头常备的参考佳作。

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这本书的封面设计确实是下了功夫的,那种深邃的蓝色调配上银灰色的字体,给人的第一感觉就是“专业”和“严谨”。我一开始是抱着学习最新技术的心态去翻阅的,毕竟数据库技术在IT领域的重要性不言而喻。然而,当我真正沉下心来阅读其中的章节时,我发现它更像是一部精心编撰的知识地图,而不是一本简单的技术手册。书中对数据模型演进的梳理,从早期的层次模型、网状模型,到我们现在习以为常的关系模型,每一步的逻辑推导都清晰得让人拍案叫绝。它没有急于抛出复杂的SQL语句或性能调优技巧,而是先搭建起一座坚实的理论基石。比如,在讲解事务的ACID特性时,作者没有仅仅停留在概念层面,而是通过一系列生动的、贴近日常业务的场景模拟,比如银行转账、在线购物库存扣减等,来阐述隔离级别对并发控制的深远影响。这种叙事方式极大地降低了初学者的入门门槛,让我这个虽然接触过数据库但理论基础不够扎实的“老手”,也重新找回了对“为什么是现在这个样子”的好奇心。它提供的不仅仅是“怎么做”,更多的是“为什么是这样设计”。

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从排版和装帧来看,这本书的制作水准也达到了极高的水准,这对于一本技术书籍来说至关重要。纸张的选用很有质感,即便是长时间阅读,眼睛也不会感到明显的疲劳。更重要的是,图表的清晰度和专业性令人印象深刻。在讲解数据存储结构,如页(Page)的组织方式、锁的粒度以及死锁检测算法时,那些流程图和状态转换图都绘制得极为精细,线条流畅,色彩搭配适度,关键概念的标注也非常到位,根本不存在那种为了凑字数而模糊不清的示意图。阅读体验直接决定了学习效率,这本书在这方面的投入是显而易见的。我甚至注意到,书中的代码示例(如果涉及的话)都经过了严格的格式化处理,缩进和关键词高亮都做得一丝不苟,这对于我们这些需要动手敲代码验证理论的读者来说,无疑是极大的便利,避免了因为代码格式错误而导致的调试困扰。

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说实话,刚拿到这本书的时候,我有点被它的厚度吓住了,担心内容会过于晦涩难懂,充斥着大量只有理论研究者才懂的数学公式和抽象定义。但出乎意料的是,作者在处理复杂概念时展现出了极高的叙事技巧。比如,在介绍查询优化器的工作原理时,那个关于“代价估算”和“查询树转换”的部分,本应是枯燥乏味的,但作者引入了一个类似“工厂流水线”的比喻,将SQL语句的解析、逻辑优化、物理优化,比作原料的筛选、半成品的组装以及最终成品的装运过程,每个环节的效率瓶颈都得到了形象的刻画。这种将抽象算法具象化的处理方式,对我理解查询执行计划的内在逻辑帮助极大。而且,书中在讲解索引结构时,特别是B+树和Hash索引的对比,不仅仅停留在结构图的展示,还穿插了大量的性能测试分析数据,直观地展示了在不同数据分布和查询类型下,哪种结构更具优势。这让我的实践操作不再是盲目的试错,而是有了明确的理论指导依据,确实是理论与实践结合得相当到位的一本著作。

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