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出版者:科学出版社

作者:全国计算机信息高新技术考试教材编委会 编

出品人:

页数:272

译者:

出版时间:2004-1

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787030129475

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 应用
• SQL
• 数据管理
• 数据分析
• 编程
• 计算机科学
• 信息技术
• 实践
• 案例

好的，这是一份针对一本名为《数据库应用》的书籍，撰写的不包含其内容的详细图书简介。 --- 《信息时代的数字罗盘：数据架构与智能洞察》 本书导读： 在当今这个由数据驱动的时代，信息的组织、管理与利用能力已成为衡量组织核心竞争力的关键指标。《信息时代的数字罗盘：数据架构与智能洞察》并非一本关于具体数据库软件操作或SQL语句的书籍。它是一部深入探讨现代数据生态系统、数据治理战略以及如何通过高级数据建模与分析驱动商业决策的权威指南。本书着眼于宏观的数据战略层面，旨在为技术决策者、数据架构师以及希望理解数据价值链的高级管理人员提供一套前瞻性的思维框架与实践路线图。 核心内容聚焦： 第一部分：数据范式的演进与现代数据战略的构建 本书开篇即着力分析了从传统关系型数据库范式向多模态、分布式数据架构的根本性转变。我们深入探讨了数据生命周期的不同阶段——从采集、存储、处理到销毁——并强调了在数据爆炸性增长背景下，构建弹性、可扩展数据平台的必要性。 1. 数据主权与合规性挑战： 详细剖析了全球日益严格的数据隐私法规（如GDPR、CCPA等）对企业数据战略的影响。本书提供了应对数据主权要求、实现跨地域数据合规的架构模式，并探讨了如何在保障用户隐私的前提下进行有效的数据利用。我们探讨了数据脱敏、匿名化技术在企业级应用中的最佳实践，而非数据库本身的实现细节。 2. 数据湖、数据仓库与数据中台的集成哲学： 本部分清晰界定了数据湖（Data Lake）、数据仓库（Data Warehouse）和新兴的数据中台（Data Middle Platform）之间的差异与协同关系。重点在于如何设计一个统一的数据层，实现结构化、半结构化和非结构化数据的统一接入与服务。本书侧重于描述这些架构组件在企业整体数据蓝图中的战略定位，而非具体的数据存储引擎的选择。 第二部分：高级数据建模与治理的艺术 成功的数字化转型依赖于高质量、可信赖的数据。本部分将焦点从技术实现转向了数据资产的管理与治理。 1. 概念模型与逻辑模型的超越： 我们探讨了超越传统实体关系图（ERD）的先进建模技术，例如领域驱动设计（DDD）中的上下文映射（Context Mapping）如何指导数据模型的构建，确保数据模型能够准确反映复杂的业务领域。介绍如何利用本体论（Ontology）和语义技术来增强数据模型的可解释性和互操作性。 2. 数据治理的组织与流程再造： 数据治理不再是IT部门的附属工作，而是核心的业务职能。本书详细阐述了建立数据治理委员会、定义数据所有权（Data Ownership）和数据管家（Data Steward）角色的必要性。提供了实施数据质量管理（DQM）框架的步骤，重点在于建立主动预警和持续改进的数据质量流程，而不是数据库层面的数据校验约束。 3. 元数据管理与数据目录的战略价值： 元数据是理解和信任数据的钥匙。本书探讨了如何构建一个全面的、自动化的元数据管理系统，使其成为企业内“数据的谷歌”。重点分析了如何通过技术手段实现血缘追踪（Lineage Tracking），确保业务用户能够清晰地追溯数据的来源、转换历史和最终用途。 第三部分：面向未来的数据处理范式 本书将目光投向了数据的实时处理能力和价值挖掘前沿技术。 1. 流处理架构与实时决策： 随着物联网（IoT）和在线业务对低延迟响应的需求激增，本书深入分析了流处理系统（Stream Processing Systems）的架构原理。重点在于如何设计事件驱动的架构（EDA），实现对海量连续数据流的即时分析和响应，例如欺诈检测、实时推荐等场景的架构选择，而非讲解具体的流处理框架语法。 2. 数据安全与弹性恢复策略： 强调了在分布式环境中确保数据连续性和安全性的复杂性。探讨了跨区域数据备份、灾难恢复（DR）规划中需要考虑的RPO（恢复点目标）和RTO（恢复时间目标）的量化指标，以及在多云环境中实现数据加密和访问控制的统一策略。 3. 人工智能与数据基础设施的耦合： 探讨了如何优化底层数据基础设施以支撑日益增长的机器学习（ML）工作负载。内容涵盖特征工程平台（Feature Stores）的设计理念，以及如何平衡批处理与实时训练模型对数据访问模式的需求，从而加速AI模型的迭代速度。 读者对象： 本书面向那些在企业中负责制定或执行数据战略的专业人士。包括首席数据官（CDO）、数据架构师、企业架构师、高级数据工程师、以及希望将数据转化为战略资产的业务线领导者。 结语： 《信息时代的数字罗盘》致力于提供一个高度战略性、前瞻性的视角，帮助读者驾驭现代数据复杂性，构建一个既能满足当前业务需求，又能适应未来技术变革的坚实数据底座。掌握本书所传达的理念，意味着掌握了在信息时代中精准导航的罗盘。

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自己看书真辛苦啊！最近发现有个猎豹网校，全是计算机这类课程，那上面老师按照他们选好的教材进行教学。这个比较好，人家老师都是行家，选的书，肯定是同一类里比较好的。所以，我要买什么书，也经常会上那个猎豹网校上查查，看人家老师选的是哪一本。嘿嘿，这办法挺好，让别...

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评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的阅读体验非常具有挑战性，它并非那种可以轻松“扫读”的入门读物，更像是一部需要反复研磨的专业工具书。它的深度要求读者必须具备一定的计算机科学基础，尤其是对操作系统和计算机网络有基本的了解，否则在理解事务隔离级别（如 Read Committed 与 Repeatable Read 的细微差别，以及它们在MVCC实现下的具体行为）时，会感到力不从心。书中对性能调优的讨论尤其深入，涉及到了操作系统内核参数的调整、磁盘调度算法的选择，以及如何利用硬件特性来优化数据库访问效率。例如，有一章专门探讨了长事务对锁竞争的影响，作者不仅分析了锁的类型和粒度，还结合了现代多核处理器的缓存一致性问题来解释为什么某些锁策略在并行度提升后性能反而下降。这种多层次的分析，要求读者的大脑必须时刻保持高度的认知负荷。随书附带的实践代码示例，虽然是精简过的，但其复杂性也相当高，很多配置文件的参数设定都涉及到特定的业务负载模拟，初学者可能需要花费大量时间去搭建和复现这些环境才能真正理解其深意。这本书的价值不在于让你快速学会写几条 SQL，而在于塑造你对数据持久化层面的整体架构思维。

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初读这本书时，我有一种强烈的感受：作者似乎是一位极具耐心的导师，他深知初学者在面对海量信息时的迷茫，因此采用了非常独特的“先搭框架，后填细节”的教学节奏。在前几章，作者极其克制地只介绍了最核心的、用于CRUD（增删改查）的基本语法，用最少的代码量展示了数据库交互的最小可行集。这种“留白”的策略非常高明，它迅速给予了新手一个可以操作的实体感，避免了被复杂的约束和事务控制淹没而产生畏难情绪。随后，当读者已经能够熟练地进行数据操作后，作者才开始逐步引入事务的ACID特性、数据备份与恢复策略等“高级特性”。这种循序渐进的难度爬升曲线，设计得极为人性化。书中的排版和插图也体现了对读者体验的重视，大量的代码块使用清晰的颜色高亮显示，关键术语的定义框居中且字体加粗，使得即使在快速翻阅时，重要信息也能被迅速捕捉。总而言之，这本书非常适合那些刚刚接触数据管理领域，需要一个结构清晰、引导友好的向导来建立扎实基础的学习者，它成功地将一门可能枯燥的学科，转化成了一段充满成就感的探索之旅。

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这本书的装帧设计简直是教科书级别的典范，封面采用了一种略带磨砂质感的深蓝色调，中央的烫金字体“数据库应用”在灯光下低调地闪烁着专业感，让人一眼就能感受到其内容的严谨性。初次翻阅时，我被其清晰的目录结构所吸引，它将复杂的概念分层递进，从基础的关系代数到高级的事务处理与并发控制，逻辑脉络异常清晰。作者在章节开篇部分，往往会用一段简洁而富有洞察力的引言，迅速将读者的思维带入到该主题的核心价值之中，避免了冗长空泛的理论铺垫。例如，在讲解SQL优化时，它没有直接堆砌复杂的查询语句，而是先通过一个实际业务场景的痛点分析，让我们真切体会到低效查询的危害，然后再循序渐进地介绍索引的构建原理和执行计划的解读方法，这种“问题先行”的教学模式极大地增强了学习的主动性和效率。书中配有的案例分析，无论是企业资源规划（ERP）的简化模型构建，还是电商网站的库存管理系统设计，都贴近实际工业界的应用需求，使得书本知识与工程实践之间架起了一座坚实的桥梁，读完后感觉自己不再是纸上谈兵的理论家，而是能够上手解决实际数据问题的工程师。即便是那些被公认为晦涩难懂的理论部分，如两阶段提交协议（2PC）的分布式事务机制，作者也通过生动的流程图和角色扮演式的描述，将其复杂性降维打击，让人豁然开朗。

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这本书的学术严谨性令人印象深刻，它在引用和论证过程中体现出极高的规范性，仿佛是为研究生级别的课程量身定制的教材。每一个关键概念的提出，几乎都能追溯到其理论源头，大量的脚注和参考文献列表构建了一个强大的知识网络，让人明白任何现代数据库技术都不是凭空产生的，而是建立在几十年的学术研究之上的。书中对“关系模型”的阐述，更是回到了Codd的原始定义，用集合论的语言对数据操作进行了精准的描述，这为后续所有基于SQL的查询操作提供了坚实的数学基础。更让我欣赏的是，作者并未止步于理论的介绍，而是巧妙地穿插了历史的演变，比如介绍了关系模型早期与网状模型、层次模型之间的竞争与融合，这使得读者能够理解为什么关系模型最终胜出，并能在当前技术栈中占据核心地位。这种对技术发展史的宏大叙事，极大地拓宽了我的视野，让我对“数据库”这个概念有了更深层次的哲学思考，而不仅仅是将其视为一个操作数据的工具。对于那些渴望从事数据库内核开发或高性能数据服务研究的读者，这本书无疑是一部奠基之作。

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这本书的行文风格充满了资深架构师的沉稳与犀利，它绝非那种面面俱到的百科全书，而是带着强烈的“最佳实践”导向。它不遗余力地批评了那些在工程实践中已被证明是陷阱的“过时”设计思路，比如对于特定场景下过度规范化的弊端，作者直言不讳地指出了其在性能上的牺牲，并提供了现代 NoSQL 数据库作为佐证的替代方案，这种敢于挑战固有观念的勇气，非常值得推崇。阅读过程中，我能清晰地感受到作者对数据一致性、可用性与分区容错性（CAP理论）的深刻理解，并且能够灵活运用这些理论指导具体的数据库选型。书中对于不同数据库范式（如BCNF、4NF）的讲解，并非简单地罗列定义，而是穿插了大量的“反例”展示，通过一个设计糟糕的表结构，逐步推导出为何需要进行范式分解，这种演绎推理过程，比纯粹的定义背诵要深刻得多。此外，书中对存储引擎的剖析也极其精辟，特别是对 InnoDB 缓冲池和 B+ 树索引结构在磁盘I/O优化中的作用，进行了近乎底层汇编代码级的详尽阐述，这对于期望深入理解数据库内核的读者来说，简直是无价之宝。整体来看，这本书更像是一份资深专家为你精心准备的“避坑指南”，让你少走很多弯路。

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