Object-Oriented Databases pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:North Holland

作者:

出品人:

頁數:511

译者:

出版時間:1991-11-7

價格:USD 165.50

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9780444889294

叢書系列:

圖書標籤:

• 數據庫
• 麵嚮對象
• 數據模型
• 數據庫設計
• ObjectDB
• 持久化
• 編程
• 軟件工程
• 數據管理
• 信息技術

《麵嚮對象數據庫：深度探索與實踐應用》 在數據管理領域，我們見證瞭從文件係統到關係型數據庫的巨大演進。而隨著軟件開發範式的革新，特彆是麵嚮對象編程（OOP）的廣泛普及，一種新的數據模型應運而生，以更自然、更高效的方式處理復雜數據結構和對象間的關係——這就是麵嚮對象數據庫（OODBMS）。 《麵嚮對象數據庫：深度探索與實踐應用》一書，將帶領讀者穿越數據管理的最新浪潮，深入剖析麵嚮對象數據庫的核心理念、技術架構以及在實際應用中的無限可能。本書不僅是理論研究者的寶貴參考，更是希望在軟件開發中實現更高層次抽象與性能提升的開發者們的必備指南。 內容預覽： 第一部分：麵嚮對象數據庫的基石 引言：數據模型的演進與麵嚮對象的必然 迴顧數據管理曆史，從文件係統到關係型模型的局限性。 闡述麵嚮對象編程思想的興起及其對數據存儲的需求。 引齣麵嚮對象數據庫的誕生背景與核心價值。 麵嚮對象數據庫的核心概念解析 對象標識（Object Identity, OID）： 深入理解對象如何擁有獨立的、持久的身份，獨立於其屬性值。探討OID的實現機製及其對數據管理帶來的便利。 封裝（Encapsulation）與抽象（Abstraction）： 分析OODBMS如何支持將數據和行為（方法）緊密結閤，實現信息的隱藏和高層次的數據抽象，減少代碼的復雜性。 繼承（Inheritance）與多態（Polymorphism）： 詳細講解麵嚮對象數據庫如何支持類層次結構和對象間的繼承關係。探討多態性在數據查詢和操作中的應用，如何實現代碼的重用和靈活性。 對象模型與關係模型對比： 從數據結構、數據操作、查詢語言、事務管理等多個維度，深入對比麵嚮對象數據庫和關係型數據庫的異同，分析各自的優勢與劣勢。 麵嚮對象數據庫係統的架構 存儲模型： 剖析對象如何在磁盤上進行組織和存儲，包括頁管理、對象布局、索引技術（如B樹、散列索引）等。 內存管理與緩存： 探討OODBMS如何進行高效的內存管理和對象緩存，以提升數據訪問速度。 事務管理與並發控製： 深入理解OODBMS如何實現ACID（原子性、一緻性、隔離性、持久性）事務，以及其獨特的並發控製機製，如鎖管理、版本控製等。 查詢處理與優化： 分析麵嚮對象查詢語言（OQL）的特點，以及OODBMS如何解析、優化和執行復雜的對象查詢。 第二部分：麵嚮對象數據庫的關鍵技術與特性 麵嚮對象查詢語言（OQL）： 詳細介紹OQL的語法和語義，包括對象導航、集閤操作、函數調用、類繼承查詢等。通過豐富的示例，展示OQL的強大錶達能力。 數據持久化與對象映射： 探討對象如何在內存和持久化存儲之間進行轉換，以及對象-關係映射（ORM）與對象-對象映射（OOM）在OODBMS中的作用。 麵嚮對象數據庫與編程語言的集成： 分析OODBMS如何與Java、C++、Python等主流麵嚮對象編程語言進行無縫集成，實現“對象-數據庫”的雙嚮透明性，減少數據轉換的開銷。 復雜數據類型的支持： 深入研究OODBMS如何原生支持列錶、數組、集閤、集閤、嵌套對象等復雜數據類型，以及它們在模型中的錶示和操作。 版本控製與並發訪問： 探討OODBMS在支持復雜數據結構的版本管理和多用戶並發訪問方麵的先進技術，這對於協同開發和數據曆史追溯至關重要。 對象數據庫的性能考量與調優： 分析影響OODBMS性能的關鍵因素，如索引策略、緩存命中率、查詢優化、硬件配置等，並提供實際的性能調優方法。 第三部分：麵嚮對象數據庫的實踐應用與未來展望 麵嚮對象數據庫在不同領域的應用案例： CAD/CAM/CAE： 分析OODBMS如何高效處理復雜的幾何模型、設計圖紙和工程數據。 地理信息係統（GIS）： 探討OODBMS在存儲和查詢地理空間數據、空間關係方麵的優勢。 多媒體數據庫： 展示OODBMS如何管理和檢索圖像、音頻、視頻等多媒體對象。 科學計算與生物信息學： 介紹OODBMS在處理大規模、結構復雜的研究數據方麵的應用。 企業級應用開發： 探討OODBMS在構建高可伸縮性、高可用性企業應用中的角色。 麵嚮對象數據庫的選型考量： 為讀者提供選擇適閤項目需求的OODBMS的實用指南，包括功能、性能、可伸縮性、社區支持、成本等方麵的權衡。 麵嚮對象數據庫的挑戰與局限： 客觀分析當前OODBMS麵臨的挑戰，如標準化程度、工具鏈成熟度、人纔儲備等。 麵嚮對象數據庫的未來發展趨勢： 展望OODBMS在雲原生、分布式計算、人工智能等新興技術浪潮中的演進方嚮。 總結與建議： 提煉本書核心觀點，為讀者在實踐中更好地應用和理解麵嚮對象數據庫提供建設性意見。 《麵嚮對象數據庫：深度探索與實踐應用》旨在為讀者構建一個關於麵嚮對象數據庫的全麵、深入且實用的知識體係。本書將通過嚴謹的理論闡述、翔實的案例分析和前瞻性的技術展望，幫助您掌握這一顛覆性的數據管理技術，從而在日益復雜的數據世界中，構建齣更強大、更靈活、更具競爭力的應用。

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這本書給我的最大震撼在於其廣博的視野和對未來趨勢的深刻洞察。它絕非僅僅局限於對某一特定商業數據庫産品的特性介紹，而是將對象數據庫理論放置在一個更宏大的信息技術演進的背景之下進行考察。書中花瞭相當大的篇幅去探討對象數據庫如何應對雲計算、分布式計算以及大數據時代的挑戰。特彆是關於“對象關係映射”（ORM）的局限性分析，闡述得非常透徹，它精準地指齣瞭傳統關係模型在處理復雜非結構化數據時的固有瓶頸，從而有力地支撐瞭麵嚮對象數據庫設計的必要性。我感覺作者仿佛站在一座高塔之上，俯瞰著整個數據管理領域的風景綫，將不同技術流派的碰撞與融閤看得一清二楚。這種高度的概括能力和前瞻性，讓這本書的價值遠遠超齣瞭“技術手冊”的範疇，更像是一部關於數據哲學和工程實踐的深度論述。

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這本書的收尾部分，處理得極為高明。它沒有草草收場，而是將前麵所有鋪墊的理論知識進行瞭一次綜閤性的項目案例復盤。這個案例雖然是虛擬的，但其復雜度和真實性足以模擬工業界真實項目的挑戰。書中展示瞭如何從需求分析到最終的性能調優，全麵應用麵嚮對象數據庫的設計原則。更重要的是，作者在總結時，不僅強調瞭“做什麼”，更深入探討瞭“為什麼這麼做”背後的設計哲學。這讓我深刻體會到，掌握一個技術範式的關鍵不在於記住API，而在於內化其背後的思維模型。通讀全書，我最大的收獲並非是學會瞭哪一種特定的數據庫操作，而是建立起瞭一套結構化的、麵嚮對象的問題解決框架。這種思維層麵的提升，是任何一本速成手冊都無法給予的，它將伴隨我未來的技術生涯，成為我判斷和選擇技術方案的基石。

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我發現作者在解釋那些抽象概念時，非常善於使用精妙的比喻。比如，他將事務管理的隔離級彆比作交通管製係統，不同的級彆決定瞭信息流動的順暢程度與安全性，這個比喻立刻讓原本枯燥的ACID特性變得生動起來。在涉及並發控製的章節，書中詳細描述瞭多版本並發控製（MVCC）的底層機製，但敘述方式極其流暢，如同在講述一個設計精巧的機械流程。我尤其欣賞作者對代碼示例的選擇，那些示例代碼往往是經過精心提煉的，簡潔到隻保留瞭核心邏輯，避免瞭被不相關的語法細節所乾擾。對於那些習慣瞭通過動手實踐來學習的工程師來說，這無疑是極大的便利。每當我在某個知識點上感到睏惑時，翻閱到對應的代碼片段，總能豁然開朗，這說明作者在內容組織上做到瞭理論與實踐的完美平衡，真正做到瞭知行閤一的教學理念。

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這本書的行文風格極其嚴謹，但又不失一種對技術美學的追求。我特彆欣賞作者在講解那些前沿的、爭議性話題時所展現齣的平衡視角。比如，在深入討論對象持久化策略時，書中列舉瞭至少三種主流的實現路徑，並客觀地分析瞭每種路徑在性能、事務一緻性以及查詢靈活性方麵的優劣。他沒有武斷地下結論說哪種方式是“絕對最優解”，而是引導讀者去思考，在特定的應用場景下，我們應該如何權衡取捨。這種批判性思維的培養，遠比單純的知識灌輸要寶貴得多。閱讀過程中，我時常需要停下來，在腦海中構建一個虛擬的數據庫結構圖，試圖將書中所述的復雜關係映射進去。紙質書的排版也值得稱贊，關鍵公式和核心定義都有高亮或單獨的方框突齣顯示，這對於需要頻繁迴顧和查閱的讀者來說，簡直是福音。它不是那種讀完就束之高閣的參考書，而是那種需要你反復咀嚼，每次重讀都會有新體會的“案頭寶典”。

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這本書的封麵設計非常吸引人，那種深沉的藍色調配上簡潔的字體，立刻讓人感受到它蘊含的專業性和深度。我原本對數據庫理論，尤其是麵嚮對象範疇的內容有些畏懼，總覺得那是晦澀難懂的學術禁區。然而，當我翻開第一章時，那種感覺立刻煙消雲散瞭。作者似乎擁有將復雜概念“去魅”的魔力，他沒有一上來就拋齣那些拗口的術語和冗長的定義，而是從一個更貼近實際應用的角度切入——想象一下，如果我們的數據能夠像現實世界中的對象一樣擁有行為和屬性，那該是多麼直觀和高效。書中對數據模型的演變做瞭詳盡的梳理，從傳統的實體關係模型到對象模型，每一步的邏輯推進都水到渠成，讓我這個初學者也能跟得上節奏，甚至能預判到下一步的講解方嚮。特彆是書中對“封裝性”和“繼承性”在數據庫層麵的實現機製的探討，那描述細緻入微，仿佛作者正手把手教你如何在代碼層麵構建一個穩健的對象結構，而不是空談理論。這種敘事方式，充滿瞭對讀者學習過程的體貼，讓人感覺與其說是在讀一本技術書籍，不如說是在進行一次有經驗的導師帶領下的深度探索。

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