数据库原理与应用

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出版者:清华大学出版社
作者:张俊玲
出品人:
页数:373
译者:
出版时间:2005-9
价格:29.80元
装帧:简裝本
isbn号码:9787302114093
丛书系列:
图书标签:
  • 数据库
  • 原理
  • 应用
  • SQL
  • 数据建模
  • 关系数据库
  • 数据库设计
  • 数据管理
  • MySQL
  • Oracle
  • PostgreSQL
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具体描述

本教材是北京市高等教育精品教材立项项目。作者在多年教学、研究以及实际工程经验的基础上,借鉴国外数据库课程的安排方法,采用“三段式”讲解法进行了组织和编著。本教材以案例为线索,系统地介绍了数据库管理系统Access 2000的应用;数据库设计的理论和方法;以SQL Server 2000为背景,以T-SQL为重点介绍了SQL语言的使用;对数据库安全和数据库的发展进行了较为详细的阐述。

本教材各章都有大量的习题,书后还提供了相应的上机实验和综合训练题,便于读者进一步理解和掌握各章所学到的知识,同时也便于组织教学。

本教材内容丰富,讲解由浅入深、通俗易懂、重点突出、示例翔实。在内容编排上系统全面、新颖实用、可读性强,是高等学校“数据库原理与应用”课程的理想教材和参考书,也适合从事计算机软件开发的科技人员及其他有关人员自学、参考。

现代数据管理与信息系统设计 内容简介: 本书旨在为读者提供一个全面、深入的现代数据管理与信息系统设计框架。它超越了传统数据库的范畴,着重探讨在当今海量、多样化数据环境下,如何构建高效、可靠、可扩展的数据基础设施,并将其无缝集成到复杂的业务应用之中。全书结构清晰,内容涵盖了从基础理论到前沿实践的多个维度,旨在培养读者系统性的数据思维和解决实际问题的能力。 第一部分:数据基石与管理哲学 第一章:数据时代的变革与挑战 本章首先审视信息技术发展历程中数据角色的演变,从早期的文件系统到关系模型的兴起,再到当前大数据和云计算的浪潮。重点分析了当前数据环境下面临的核心挑战,包括数据量的爆炸式增长(Volume)、多样化的数据结构(Variety)、对实时性的极致追求(Velocity)以及数据质量与治理的复杂性(Veracity)。探讨了数据驱动决策(Data-Driven Decision Making)的理念,强调数据资产化和信息治理的战略意义。 第二章:数据模型的高级演进 深入解析了经典关系模型(RDBMS)的局限性及其在现代应用中的优化策略,例如面向对象的数据库和对象关系数据库。随后,详细介绍NoSQL运动的兴起背景、核心思想及其四大主要类型:键值存储(Key-Value Stores)、列式数据库(Column-Family Stores)、文档数据库(Document Databases)和图数据库(Graph Databases)。每种类型都配有应用场景分析和性能权衡的讨论,帮助读者理解何时选用哪种模型,而非简单地替代关系型系统。 第三章:数据仓库与商业智能(BI)基础 本章聚焦于如何将操作型数据转化为分析型洞察。系统阐述了数据仓库(Data Warehouse, DW)的设计原理,包括Inmon和Kimball两大主流架构的对比与融合。详细讲解了维度建模(Dimensional Modeling)的核心技术,如事实表(Fact Tables)和维度表(Dimension Tables)的设计,以及雪花模型、星形模型和事实星座模式的构建方法。同时,引入了数据立方体(Data Cube)、OLAP操作(如切片、钻取、旋转)以及增量ETL/ELT流程的设计与优化。 第二部分:分布式系统与新型数据存储 第四章:分布式数据存储架构 本书将大量篇幅用于讲解分布式系统的核心概念。解析了分布式系统的CAP定理(一致性、可用性、分区容错性)的实际意义和取舍,以及BASE理论在非关系型数据库中的应用。深入探讨了数据分片(Sharding/Partitioning)策略,包括范围分片、哈希分片和一致性哈希(Consistent Hashing)机制。对比了主从复制(Master-Slave)、多主复制(Multi-Master)和无主复制(Leaderless)等复制策略的优劣。 第五章:面向大规模分析的存储系统 本章专注于处理TB乃至PB级别数据的存储技术。详细介绍Hadoop分布式文件系统(HDFS)的架构、数据块管理和容错机制。随后,转向新一代的列式存储格式(如Parquet和ORC)如何优化分析查询的I/O效率。并引入了流式数据处理的中间件,如Apache Kafka在构建高吞吐量、持久化日志系统中的关键作用及其在事件驱动架构中的地位。 第六章:云原生数据库与服务 探讨了当前云计算环境下的数据服务模式。分析了云数据库(DBaaS)的优势,包括弹性伸缩、备份恢复的自动化。重点介绍NewSQL数据库的兴起,它们试图结合NoSQL的扩展性和关系型数据库的ACID特性,例如VoltDB和CockroachDB等系统的设计哲学。同时,讨论了Serverless数据库的概念及其对应用开发的影响。 第三部分:数据处理与计算引擎 第七章:批处理计算框架:MapReduce与迭代 本章深入分析了MapReduce编程模型的工作原理、资源调度机制(如YARN)以及其在处理大规模静态数据集时的优势与局限性。接着,介绍了超越MapReduce的第二代批处理系统——Apache Spark,详细讲解其核心的弹性分布式数据集(RDD)、DataFrame/Dataset结构,以及惰性求值和DAG执行引擎的优化原理。 第八章:实时流处理系统 实时数据处理是现代系统的核心需求。本章详细解析了流处理的定义、窗口机制(滚动窗口、滑动窗口、会话窗口)和事件时间处理的复杂性。重点介绍Apache Flink或Spark Streaming(结合Structured Streaming)的架构,包括其状态管理、容错恢复机制(如检查点Checkpointing)和精确一次(Exactly-Once)语义的实现。 第九章:数据湖、数据中台与数据治理 本章将视角提升到企业级数据架构层面。定义了数据湖(Data Lake)的架构理念,以及数据湖与传统数据仓库的集成(Lakehouse架构)。详细探讨了数据治理(Data Governance)的实践,包括元数据管理(Metadata Management)、数据血缘(Data Lineage)的追踪、数据质量保障流程以及安全合规性要求。 第四部分:高级主题与前沿实践 第十章:事务处理与并发控制 回归到事务的本质,但侧重于分布式环境下的事务管理。系统阐述了两阶段提交(2PC)和三阶段提交(3PC)协议及其在分布式系统中的性能瓶颈。引入了更现代的解决方案,如Google Spanner的TrueTime和CockroachDB的混合逻辑时钟(Hybrid Logical Clocks)如何实现跨地域的外部一致性。 第十一章:搜索、时序与空间数据管理 探讨了特定领域的数据存储需求。全面介绍了倒排索引的工作原理及其在全文检索系统(如Elasticsearch/Solr)中的应用。针对物联网和监控场景,详细分析了时序数据库(TSDB)的设计特点,如数据压缩和范围查询优化。最后,介绍了空间数据类型、索引(如R-Tree)以及地理信息系统(GIS)中的查询操作。 第十二章:数据库安全与性能调优 本章侧重于实际部署中的高阶技巧。安全方面,涵盖了从物理层到应用层的多层次安全策略,包括数据加密(静态与传输中)、访问控制模型(RBAC、ABAC)以及审计追踪。性能调优部分,则聚焦于索引的构建与维护策略、查询执行计划的解读与优化,以及缓冲区管理和锁竞争的分析方法,旨在帮助读者构建出既安全又高效的数据驱动型信息系统。 本书特色: 本书紧密结合工业界的前沿技术和主流开源生态,不仅教授“是什么”,更注重“为什么”和“如何做”。通过大量的架构图、流程分解和案例分析,确保读者能够将理论知识转化为构建复杂信息系统的实践能力。它为致力于成为数据架构师、高级数据工程师或系统设计师的专业人士提供了坚实的理论基础和广泛的技术视野。

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读后感

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用户评价

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这本书的结构安排,说实话,有点像一本按部就班的教科书,优点是逻辑清晰,缺点是缺乏惊喜。它严格遵循了从“数据定义”到“数据操作”再到“数据管理与安全”的经典叙事线索。我对书中关于并发控制的那一章印象尤为深刻,它把锁的各种类型,比如共享锁、排他锁、意向锁,讲得非常细致,甚至提到了两阶段锁定协议(2PL)的严格性和它可能带来的死锁问题,以及如何通过检测和预防机制来缓解。但是,这种叙事风格也让内容显得略微有些陈旧。例如,在提到新型数据存储时,它更多地还是围绕着传统的基于磁盘的关系型数据库展开,对于近年来爆炸式增长的 NoSQL 领域(特别是文档型数据库、图数据库或列式存储)的介绍显得非常简略,甚至有些蜻蜓点水。读者在合上这本书后,可能会发现自己对经典 SQL 数据库的内部机制了如指掌,但对于如何选择和设计一个适用于高并发、大数据量的现代应用架构,这本书提供的指引略显不足。它教会了你如何造一把精密的瑞士军刀,但可能没有告诉你现在流行的工具箱里已经有了电钻和激光切割器。

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作为一本工具书,《数据库原理与应用》在概念的准确性和完整性方面做得无可挑剔,每一个术语的定义都经过了仔细的推敲和反复的确认,这对于构建一个正确的知识体系至关重要。我特别喜欢它在讲解关系数据完整性约束时,对参照完整性、实体完整性和域完整性之间的区别和联系所做的详尽论述。作者没有放过任何一个细节,甚至讨论了在某些特殊业务场景下,如何通过触发器(Triggers)来实现超越标准约束的复杂业务逻辑校验。然而,这种对“完美理论”的追求,有时会让学习过程变得非常枯燥。书中的大量图示,虽然有助于理解复杂的关系转换,但有些图的绘制风格略显粗糙,不够现代化,需要读者投入额外的注意力去解读那些箭头和方框的含义。此外,书中对 SQL 语言本身的介绍,更多地停留在标准 SQL 的层面,对于现代数据库系统为了提高效率和表达力而引入的各种扩展特性(如窗口函数、公用表表达式 CTEs 的高级用法),介绍得不够深入,导致读者在实际编写复杂报表查询时,可能还需要查阅其他更侧重于特定数据库方言的资料。

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拿到这本书,我的第一感觉是它的“厚重感”——不仅仅是物理上的重量,更是内容上的实在。与其他那些侧重于“如何使用”某个特定数据库(比如 MySQL 或 Oracle)的速成指南相比,它更像是一份严谨的学术论文集。书中对数据模型演进的历史脉络梳理得非常到位,从最早的文件系统到网状模型,再到关系模型的崛起,这种宏观的视角让人能更好地理解当前主流技术存在的必然性。我特别欣赏它对查询优化器工作原理的剖析,详细讲解了代价模型、启发式规则和动态规划在构建最优执行计划中的作用。这部分内容读起来非常硬核,需要一定的离散数学和算法基础才能跟上节奏。读到这里,我甚至能想象出数据库系统工程师们在设计新算法时所经历的取舍和权衡。然而,这种深度也带来了一个副作用:对于需要快速解决实际业务问题的工程师来说,书中很多篇幅被用于解释那些在日常工作中很少直接触及的底层细节,比如如何从物理层面组织磁盘上的数据页、页的内部结构、B+树在不同I/O模型下的性能差异等。如果能用更现代的、与云原生数据库相关的案例来佐证这些原理,这本书的实用价值可能会更高一些。

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这本书为我打开了一扇通往“数据世界幕后”的大门,我能清晰地看到数据是如何被组织、存储和检索的。书中关于数据恢复和日志机制的章节,可以说是全书的亮点之一,它详细解释了前滚日志(Redo Log)和回滚日志(Undo Log)在系统崩溃后如何协同工作,确保数据的一致性和持久性。理解了这些,你才会真正对数据持久化产生敬畏之心。但同时,这本书的阅读体验在不同主题间存在显著的差异。在深入钻研底层机制时,作者的叙述是严谨且令人信服的;然而,当涉及到应用层面的设计模式时,文字的表达就显得有些平淡无奇,甚至可以说有些乏味。例如,在讨论高可用性(HA)架构时,书中更多的是罗列了主从复制、集群冗余等概念,但对于如何评估不同 HA 方案的 RPO(恢复点目标)和 RTO(恢复时间目标),以及在实际网络分区情况下的决策流程,描述得不够具象化。总而言之,它是一份优秀的“理论宪法”,但如果要把它变成指导“工程实践”的“操作手册”,读者还需要自己添补很多基于现代云环境和微服务架构的实践经验。

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这本《数据库原理与应用》的教材,真是让我这个初学者感到头疼又着迷。最开始翻开它的时候,那些密密麻麻的理论公式和抽象的概念,简直像是一堵墙横在了我的面前。我记得最清楚的是关于关系代数和范式的章节,一开始完全摸不着头脑,感觉自己好像在学一门全新的语言。尤其是当你试图理解“3NF”和“BCNF”之间微妙的差异时,那种在概念泥潭里挣扎的感觉,至今印象深刻。书中的例子虽然努力想贴近实际,但对于没有项目经验的人来说,依旧显得有些干巴巴的,很难将抽象的知识点和真实世界的业务场景联系起来。比如讲事务的 ACID 特性时,书本上的定义清晰明了,但要真正理解“隔离性”在并发控制中是如何通过锁机制和多版本并发控制(MVCC)来实现的,没有大量的代码示例或者实际的系统调试经验,真的只能停留在“知道”的层面,而非“理解”。不过,话又说回来,它还是构建了一个坚实的理论基础,至少你知道了“为什么”要这样做,而不是仅仅停留在会用 SQL 语句的层面。只是,对于希望快速上手实践的读者来说,这本书的深度和广度可能需要读者付出比预期更多的时间去消化和咀嚼那些枯燥的底层逻辑。

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