Querying XML,

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出版者:Morgan Kaufmann
作者:Jim Melton
出品人:
页数:848
译者:
出版时间:2006-03-20
价格:USD 63.95
装帧:Paperback
isbn号码:9781558607118
丛书系列:
图书标签:
  • xml
  • XML
  • 查询
  • 数据库
  • 数据处理
  • 编程
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XML has become the lingua franca for representing business data, for exchanging information between business partners and applications, and for adding structure- and sometimes meaning-to text-based documents. XML offers some special challenges and opportunities in the area of search: querying XML can produce very precise, fine-grained results, if you know how to express and execute those queries. For software developers and systems architects: this book teaches the most useful approaches to querying XML documents and repositories. This book will also help managers and project leaders grasp how "querying XML" fits into the larger context of querying and XML. Querying XML provides a comprehensive background from fundamental concepts (What is XML?) to data models (the Infoset, PSVI, XQuery Data Model), to APIs (querying XML from SQL or Java) and more.

* Presents the concepts clearly, and demonstrates them with illustrations and examples; offers a thorough mastery of the subject area in a single book. * Provides comprehensive coverage of XML query languages, and the concepts needed to understand them completely (such as the XQuery Data Model). * Shows how to query XML documents and data using: XPath (the XML Path Language); XQuery, soon to be the new W3C Recommendation for querying XML; XQuery's companion XQueryX; and SQL, featuring the SQL/XML * Includes an extensive set of XQuery, XPath, SQL, Java, and other examples, with links to downloadable code and data samples.

书名:《数据之海的探险:现代数据库系统与数据管理实践指南》 导言:驾驭信息洪流,构建坚实的数据基石 在信息爆炸的数字时代,数据已成为驱动社会进步和商业决策的核心动力。我们生活在一个数据无处不在、以前所未有的速度增长的环境中。从社交媒体的每一次点击到物联网设备的每一次数据上传,海量信息正以前所未有的规模涌现。然而,原始数据本身价值有限,唯有经过有效的收集、存储、管理、分析和保护,才能转化为可操作的洞察力和战略优势。本书《数据之海的探险:现代数据库系统与数据管理实践指南》正是一本旨在为技术专业人士、数据架构师、开发人员以及所有渴望深入理解和有效利用数据的读者,提供全面而实用的导航地图。 本书的核心目标并非停留在对单一数据格式的探讨,而是致力于构建一个广阔的数据管理视野,涵盖从底层存储原理到高层数据治理策略的完整生命周期。我们将带领读者深入探究支撑现代应用和业务智能的复杂系统,理解不同类型数据存储技术的优势与局限,并掌握在实际工程环境中设计、部署和维护高性能、高可用性数据解决方案的必备技能。 第一部分:数据世界的基石——关系型数据库的深度剖析 本部分将从最经典且至今仍占据核心地位的关系型数据库(RDBMS)领域入手,奠定坚实的数据基础。我们不会止步于简单的SQL语法教学,而是着重于理解关系模型的内在机制和优化原理。 第一章:深入理解关系代数与范式理论 本章将详细解析关系代数的运算规则,这是理解所有SQL查询性能的基础。我们将探讨如何通过组合这些基本操作来构建复杂的查询逻辑。随后,我们将对数据规范化(Normalization)进行一次彻底的回顾和实践。重点将放在第三范式(3NF)和巴斯-科德范式(BCNF)的实际应用场景,探讨在OLTP(在线事务处理)环境中实现数据一致性和最小冗余的工程权衡。我们还将介绍反范式化(Denormalization)在特定性能瓶颈下的审慎应用策略。 第二章:事务、并发控制与数据持久性 数据库系统的可靠性核心在于事务管理。本章将详细阐述ACID特性(原子性、一致性、隔离性、持久性)的理论基础及其在主流数据库引擎中的实现方式。我们将对比不同的隔离级别——从Read Uncommitted到Serializable——并分析它们在数据正确性与系统吞吐量之间的取舍。并发控制机制,如两阶段锁定(2PL)、多版本并发控制(MVCC)的底层工作原理,将通过实际案例进行深入剖析,帮助读者诊断和解决常见的死锁与活锁问题。关于持久性,我们将探讨WAL(Write-Ahead Logging)机制如何确保系统崩溃后的快速恢复,以及Checkpointing策略对性能和恢复时间的影响。 第三章:索引结构的艺术与查询优化器的奥秘 索引是提升查询性能的关键,但错误的索引选择可能适得其反。本章将对比B-Tree、B+Tree、哈希索引以及位图索引的内部结构和适用场景。重点在于理解索引的物理布局、页分裂、以及如何通过执行计划(Execution Plan)来评估索引的有效性。此外,我们将剖析查询优化器如何接收SQL语句,并基于统计信息和成本模型,选择最优的执行路径。读者将学会如何“欺骗”或“引导”优化器,编写出真正高效的查询语句,而非仅仅依赖数据库的默认设置。 第二部分:超越关系型:NoSQL与新型数据存储范式 随着应用需求的多元化,单一的关系模型已无法满足所有场景。本部分将拓宽视野,探索那些针对特定问题进行优化的非关系型数据存储技术。 第四章:键值存储与面向文档的数据库 本章将介绍键值(Key-Value)存储的极简设计理念,探讨Redis等系统如何利用内存优势实现超低延迟操作。随后,我们将深入研究文档数据库(如MongoDB、Couchbase)。重点在于理解文档模型(如JSON/BSON)如何更好地匹配面向对象的编程范式,以及在使用嵌入(Embedding)与引用(Referencing)时需要考虑的数据冗余和查询复杂度的平衡。我们将分析文档数据库的Sharding(分片)策略和一致性模型(如最终一致性)。 第五章:图数据库:连接世界的强大工具 在处理复杂关系网络(如社交关系、推荐系统、知识图谱)时,图数据库展现出无可比拟的优势。本章将介绍图模型的基本概念:节点(Vertices)、边(Edges)和属性(Properties)。我们将详细解析Gremlin或Cypher等图查询语言的语法结构,并演示如何高效地执行深度遍历、最短路径查找和社区发现等复杂图算法。读者将学会何时应选择图数据库而非传统关系模型。 第六章:列式存储与大数据分析平台 面向分析型工作负载(OLAP)的列式存储(Columnar Storage)是现代数据仓库和分析引擎的核心。本章将对比行式存储与列式存储在数据压缩效率和I/O读取性能上的差异。我们将介绍Hadoop生态系统中的HDFS(分布式文件系统)的基本架构,并探讨像Parquet和ORC这样的列式文件格式如何为快速聚合查询提供支持。本章的重点在于理解数据仓库的维度建模(星型/雪花模型)与面向分析的LSM-Tree(Log-Structured Merge-Tree)结构在持久化存储中的应用。 第三部分:数据架构、治理与工程实践 强大的数据存储只是基础,如何设计健壮的架构并保证数据的长期可用性和合规性,是现代数据工程面临的更大挑战。 第七章:分布式事务与数据一致性挑战 随着数据被分散到多台机器上,实现全局一致性变得异常复杂。本章将深入探讨CAP理论(一致性、可用性、分区容错性)的实际含义,并分析BASE理论(基本可用性、软状态、最终一致性)在NoSQL系统中的应用。我们将研究Paxos和Raft等共识算法,它们如何保证分布式系统中的状态同步和领导者选举,这是构建高可用数据库集群的关键。 第八章:数据管道的构建与ETL/ELT的演进 数据很少是静止的,它需要通过管道(Pipelines)从源头流向消费者。本章将全面覆盖数据集成策略。我们将对比传统的ETL(抽取-转换-加载)流程与现代的ELT(抽取-加载-转换)范式,并探讨流处理技术(如Kafka Streams, Flink)在实时数据同步和事件驱动架构中的作用。本章还会涉及数据质量检查(Data Quality Checks)和数据血缘追踪(Data Lineage)在确保数据可靠性中的重要性。 第九章:数据安全、隐私保护与合规性 在GDPR、CCPA等法规日益严格的背景下,数据安全和隐私保护是不可妥协的要求。本章将探讨数据生命周期中的安全控制点:从静态数据加密(Encryption at Rest)到传输中数据加密(Encryption in Transit)。我们将详细介绍访问控制模型(RBAC/ABAC),以及数据脱敏、假名化(Pseudonymization)和差分隐私(Differential Privacy)等先进技术在保护用户身份敏感信息方面的具体实施方法。 结论:面向未来的数据策略 本书旨在提供一个全面、深入且实用的知识体系,帮助读者不仅理解当前主流的数据技术,更能为未来的数据挑战做好准备。数据管理是一个持续进化的领域,本书所涵盖的原则和架构思维,将成为您在数据之海中稳定航行的指南针。通过掌握这些知识,您将能够设计出更具弹性、性能更优异、更能支撑复杂业务需求的新一代数据基础设施。

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读后感

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用户评价

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作为一名技术爱好者,我对任何能够系统性解决某个技术领域问题的书籍都充满了好奇。而《Querying XML》这个书名,直接击中了我在数据处理领域的一个重要关注点。XML 作为一种广泛应用的数据格式,其查询的深度和广度,直接决定了我们能够从中获取多少有价值的信息。我迫切希望书中能够详细讲解 XPath 和 XQuery 这两种核心的 XML 查询语言,不仅仅是枯燥的语法罗列,而是通过丰富的实际案例,展示它们在各种复杂场景下的应用,例如如何处理命名空间、如何进行条件筛选、如何进行数据转换和聚合等。我尤其期待书中关于“性能优化”的章节,因为在实际项目中,查询的效率往往是制约系统性能的关键瓶颈。我希望能够学到一些实用的技巧,例如如何避免低效的查询写法,如何利用索引提升查询速度,以及在处理大规模 XML 数据集时的一些最佳实践。同时,我对书中可能包含的“XML 数据库”的介绍也充满了期待。了解不同的 XML 数据库产品,它们的优缺点,以及在不同应用场景下的适用性,将对我未来的技术选型非常有帮助。此外,书中关于“XML Schema”与“查询”的联动,也让我看到了提高数据处理鲁棒性的可能性。能够结合 Schema 进行验证和查询,将大大减少由于数据结构不规范而导致的错误。这本书的出现,无疑为我提供了一个深入学习和掌握 XML 查询技术的绝佳机会。

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这本书的标题“Querying XML”让我眼前一亮,因为在我的日常工作中,处理 XML 数据是一项基础但又极具挑战的任务。尤其是在涉及到从复杂的 XML 结构中提取特定信息时,掌握高效的查询技巧就显得尤为重要。我非常期待这本书能够深入浅出地介绍各种 XML 查询语言,特别是 XPath 和 XQuery。我想了解作者是如何通过生动的例子来讲解这些语言的语法、特性以及它们在实际应用中的表现。我尤其关注书中关于性能优化方面的讨论,例如如何编写更高效的查询语句,如何利用索引来加速查询过程,以及在处理海量 XML 数据时需要注意的细节。我希望这本书能够提供一些关于“XML 数据库”或“XML 存储方案”的实用建议。在如今数据驱动的时代,如何有效地存储和检索 XML 数据是一个亟待解决的问题,而这本书的标题暗示了它可能会在这方面有所建树。同时,我对书中关于“XML Schema”与“查询”的结合也非常感兴趣。了解如何利用 Schema 来确保 XML 文档的有效性,并在此基础上进行更精确的查询,将大大提高数据处理的可靠性。这本书不仅仅是一本技术手册,我更将其视为一个能够帮助我提升 XML 数据处理能力,解决实际工作中遇到的痛点的宝贵资源。

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从一个长期从事数据处理工作的开发者的角度来看,这本书的出现无疑是及时且至关重要的。XML 作为一种事实上的数据交换标准,其查询的效率和复杂度往往是衡量一个系统优劣的关键因素。我特别关注书中关于“性能优化”的章节,尤其是针对大规模 XML 文档的查询技术。是否会涉及一些底层的索引机制,或者是在查询设计时需要注意的陷阱?例如,我常常遇到在嵌套层级很深的 XML 中进行条件筛选时,查询语句变得异常冗长且执行缓慢,我希望这本书能提供一些行之有效的解决方案,也许是关于如何优化 XPath 表达式的写法,或是推荐更适合特定场景的查询工具。我对书中关于“事件驱动式解析”与“声明式查询”的对比分析也充满了兴趣。虽然目前我更多地使用声明式查询(如 XQuery),但我深知事件驱动式解析在某些内存受限或流式处理场景下的优势,理解它们之间的权衡对于做出最佳技术选择至关重要。此外,书中关于“XML 数据库”的介绍,让我对如何将 XML 数据有效地集成到现有数据库架构中充满了好奇。是否会讨论一些流行的 XML 数据库产品,并分析它们的优缺点,以及它们在不同应用场景下的适用性?对于需要处理海量、多源 XML 数据的项目来说,这无疑是一个宝贵的参考。我同样期待书中关于“XML 验证”与“查询”相结合的内容。很多时候,查询的准确性依赖于 XML 文档的结构是否符合预期,如果能够在查询之前或查询过程中进行有效的验证,将大大提高数据处理的可靠性。这本书的标题虽然简洁,但其涵盖的技术深度和广度,足以让我对其充满期待,并相信它会成为我工具箱里不可或缺的一部分。

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这本书的标题“Querying XML”给我一种眼前一亮的感觉,因为在我的技术栈中,XML 数据处理是一个绕不开的话题,而高效的查询技巧,则是决定我能否快速准确获取信息的关键。我非常期待书中能够深入浅出地介绍 XPath 和 XQuery 这两种主流的 XML 查询语言,并且不仅仅是语法层面的罗列,而是能够通过大量贴近实际开发场景的示例,来展示它们在解决复杂问题时的强大能力。例如,如何处理命名空间、如何进行条件筛选、如何进行数据转换和聚合等等。我尤其关注书中关于“性能优化”的章节,因为在实际项目中,查询的效率往往是制约系统性能的关键因素。我希望能够学习到一些实用的技巧,例如如何优化 XPath 表达式,如何利用索引来加速查询过程,以及在处理大规模 XML 数据集时的一些最佳实践。同时,我对书中关于“XML 数据库”或“XML 存储解决方案”的介绍也充满了期待。在当今数据爆炸的时代,如何高效地存储和查询 XML 数据是一个非常现实的问题,而这本书的标题暗示了它可能会在这方面提供一些有价值的见解。此外,我对书中关于“XML Schema”与“查询”的联动也抱有很高的期望。了解如何利用 Schema 来确保 XML 文档的有效性,并在此基础上进行更精确的查询,将大大提高数据处理的可靠性。

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作为一名在软件开发领域有着丰富经验的从业者,我深知掌握高效的数据处理技巧对于提升工作效率和项目质量至关重要。而《Querying XML》这本书,恰好切中了 XML 数据处理中的一个核心环节——查询。我非常期待书中能够全面而深入地介绍 XPath 和 XQuery 这两种强大的 XML 查询语言,并且不仅仅是语法层面的讲解,更希望能通过丰富的实际案例,展示它们在解决各种复杂查询场景下的能力。例如,如何进行精细的数据过滤、如何进行复杂的条件判断、如何进行数据转换和聚合等。我尤其看重书中关于“性能优化”的讨论。在实际开发中,查询的效率往往是影响系统性能的关键因素,我希望能够学习到一些行之有效的优化技巧,例如如何编写更高效的查询语句,如何利用索引来加速查询过程,以及在处理大型 XML 文件时需要注意的细节。同时,我对书中关于“XML 数据库”或“XML 存储解决方案”的介绍也充满了好奇。在当前数据量呈爆炸式增长的时代,如何高效地存储和管理 XML 数据是一个非常重要的问题,而这本书的标题暗示了它可能会在这方面提供一些有价值的见解。此外,我对书中关于“XML Schema”与“查询”的联动也抱有很高的期望,了解如何利用 Schema 来确保 XML 文档的有效性,并在此基础上进行更精确的查询,将大大提高数据处理的可靠性。

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这本书的吸引力在于它精准地命中了我在日常工作中遇到的痛点。作为一名资深后端工程师,我经常需要处理来自不同系统、不同格式的 XML 数据,而其中最耗时耗力的部分往往是准确高效地提取我需要的信息。这本书的标题“Querying XML”直接点明了核心议题,让我看到了解决这些痛点的希望。我非常期待书中能够深入探讨各种 XML 查询语言的实践应用,尤其是 XPath 和 XQuery。我想知道作者会如何循序渐进地介绍这些语言的语法和特性,并提供大量贴近实际开发场景的示例。例如,如何在复杂的 XML 结构中精确地定位到某个节点,如何根据多个条件进行筛选,如何进行数据转换和聚合等等。我对书中可能涉及的“XML 数据库”或“XML 存储解决方案”的介绍尤其感兴趣。在当前微服务架构和大数据盛行的背景下,如何高效地存储、管理和查询 XML 数据是一个非常现实的问题。如果书中能提供一些关于如何选择和使用 XML 数据库的指导,将对我非常有价值。此外,我对书中可能包含的“XML 验证”与“查询”之间的联系也非常期待。很多时候,查询的成功与否取决于 XML 文档的有效性,了解如何在查询过程中结合 XML Schema 进行验证,将大大提高数据处理的鲁棒性。我希望这本书能够提供一些关于性能调优的实用技巧,例如如何优化查询语句,如何利用索引提高查询速度,以及在不同场景下选择不同查询方式的权衡。总而言之,这本书的潜在价值非常高,它不仅能帮助我解决当前遇到的技术难题,更能为我未来的项目设计和技术选型提供重要的参考。

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这本书绝对是我近期阅读过的最令人惊喜的技术书籍之一,虽然我还没有深入到每一个技术细节,但仅从其结构和主题来看,就足以让我兴奋不已。作者巧妙地将“查询”这一核心概念与“XML”这个广泛应用的数据格式结合起来,形成了一个既有深度又有广度的探讨空间。我尤其期待书中对各种查询语言的比较分析,例如 XPath 和 XQuery。我很好奇作者会如何阐述它们各自的优势、劣势以及适用的场景。是否会深入到不同版本的 XPath 的演变,以及 XQuery 在处理大型、复杂 XML 数据集时的性能优化技巧?我预感书中会包含大量的代码示例,并且是经过精心设计的,能够清晰地展示查询的逻辑和结果,而不是堆砌那些晦涩难懂的语法。读完目录,我就被“XML Schema 和查询的联动”这样的小标题吸引住了,这表明作者不仅仅停留在表面的数据提取,而是会探讨如何利用 Schema 的约束性来优化查询的效率和准确性。这对于构建健壮、可维护的 XML 数据处理系统至关重要。同时,我对书中可能涵盖的“XML 数据库”或“XML 存储方案”的讨论也非常感兴趣。在数据爆炸的时代,如何高效地存储和检索 XML 数据是一个亟待解决的问题,而本书的标题暗示了它可能会提供一些实用的解决方案。此外,书中对于“Web Services”和“API”与 XML 查询的结合方式的阐述,也让我充满了期待。在微服务和SOA架构日益普及的今天,XML作为一种常用的数据交换格式,其查询的效率和灵活性直接影响着系统的整体性能。我希望作者能够提供一些关于如何设计和优化 API 查询接口的宝贵见解。总而言之,这本书的潜力是巨大的,它不仅能满足我当前对 XML 查询技术的学习需求,更能为我未来的技术发展指明方向。

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这本书的出现,对于我这个长期在数据处理领域摸爬滚打的技术人员来说,无疑是一场及时雨。《Querying XML》这个书名,精准地概括了我工作中经常面临的核心挑战——如何从海量的 XML 数据中高效、准确地提取所需信息。我非常期待书中能够深入讲解 XPath 和 XQuery 这两种主流的 XML 查询语言,并且不只是停留在语法层面,而是能够通过大量贴合实际的案例,展示它们在复杂场景下的应用。例如,如何处理嵌套层级非常深的 XML 文档,如何进行多条件组合筛选,如何进行数据聚合和转换。我特别关注书中关于“性能优化”的章节,因为在实际项目中,查询的效率往往是制约系统性能的关键因素。我希望能够学习到一些实用的技巧,例如如何优化 XPath 表达式,如何利用索引来加速查询,以及在处理大规模 XML 数据集时需要注意的细节。同时,我对书中关于“XML 数据库”或“XML 存储解决方案”的介绍也充满了期待。在当今数据爆炸的时代,如何高效地存储和查询 XML 数据是一个非常现实的问题,而这本书的标题暗示了它可能会在这方面提供一些有价值的见解。此外,我对书中关于“XML Schema”与“查询”的联动也抱有很高的期望。了解如何利用 Schema 来确保 XML 文档的有效性,并在此基础上进行更精确的查询,将大大提高数据处理的可靠性。

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从一个对数据结构和检索技术有着浓厚兴趣的读者的角度出发,《Querying XML》这本书的标题本身就充满了吸引力。XML 作为一种灵活且强大的数据表示方式,其查询的艺术,在我看来,是一种将数据结构转化为有价值信息的关键技能。我热切期盼书中能够深入探讨 XPath 和 XQuery 的精髓,不仅仅是语法层面的介绍,而是能够引导读者理解查询背后的逻辑,以及如何构建能够应对各种复杂场景的查询语句。例如,如何巧妙地利用轴(axis)来导航 XML 文档,如何在谓语(predicate)中实现精细的数据过滤,以及如何使用函数来完成复杂的数据转换和计算。我对书中关于“事件驱动式解析”与“声明式查询”的对比分析也充满了好奇。理解这两种不同处理 XML 数据的方式的优劣势,对于选择最适合的工具和方法至关重要。此外,我对书中关于“XML 数据库”或“XML 存储解决方案”的讨论非常感兴趣。在海量数据时代,如何高效地存储和检索 XML 数据是一个永恒的挑战,我希望这本书能够提供一些具有启发性的见解和实用的建议。同样,我对书中可能提及的“XML 验证”与“查询”的结合也抱有很高的期望。将文档的结构规范性与查询的灵活性结合起来,将极大地提升数据处理的准确性和可靠性。总而言之,这本书不仅仅是关于 XML 的查询,更是关于如何驾驭 XML 数据,从中挖掘深层价值的指南。

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当我在书店看到这本《Querying XML》时,我的第一反应是:“终于有这样一本专门的书了!”作为一名多年从事软件开发的技术人员,XML 格式的数据处理是我工作中不可避免的一部分,而查询 XML 数据的效率和准确性,往往直接影响到整个项目的进度和质量。这本书的标题非常直接,预示着它将深入探讨如何从 XML 文档中高效地提取信息。我非常期待书中能够详细介绍 XPath 和 XQuery 这两种主流的 XML 查询语言,并且不仅仅是语法上的罗列,而是能够通过大量实际的案例,展示它们在解决复杂查询场景时的强大能力。我希望作者能够深入讲解如何利用这些语言进行数据筛选、排序、分组以及聚合,并且能够提供一些性能优化的建议,尤其是在处理大型 XML 文件时。我对书中关于“XML 数据库”或“XML 存储解决方案”的章节充满好奇。在当今数据量呈爆炸式增长的时代,如何高效地存储和查询 XML 数据是一个非常重要的问题。如果这本书能够提供一些关于不同 XML 数据库的介绍和比较,以及如何根据具体需求选择合适的存储方案,那将对我非常有帮助。此外,我对书中可能包含的“XML Schema”与“查询”之间的联动也抱有极大的期望。了解如何利用 XML Schema 来约束 XML 文档的结构,并在此基础上进行更高效、更安全的查询,将是我非常希望获得的知识。这本书的出现,无疑为我提供了一个系统学习和深入理解 XML 查询技术的绝佳机会。

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