具体描述
本书从信息系统开发设计的角度介绍了管理信息系统的规划、分析、设计、实施与运行维护的全部过程，重点讲解信息系统的开发过程及开发过程的步骤和注意的问题。
计算机核心课程辅导系列教材：高级数据库原理与实践 作者： 王志明 教授，李明 博士 出版社： 科技文汇出版社 版次： 2024年第一版 页数： 680页 定价： 128.00元 --- 图书简介 《高级数据库原理与实践》是为计算机科学与技术、软件工程、信息管理与信息系统等专业高年级本科生和研究生量身定制的一本深度理论与前沿实践相结合的教材。本书旨在超越传统数据库课程的基础知识层面，系统地阐述当代数据库系统在理论深度、性能优化、分布式处理以及新兴数据模型等方面的核心议题。 本教材摒弃了对基础SQL语法和基本关系代数概念的冗长介绍，而是直接切入构建高性能、高可用、可扩展数据库系统的核心技术。全书结构严谨，内容前沿，兼顾学术深度与工程实用性。 第一部分：深度解析关系模型与查询优化（约200页） 本部分深入探讨关系数据库的理论基础，并着重于现代DBMS（数据库管理系统）内部的工作机制。 第1章：关系代数的深入探究与扩展 本章不再停留于简单的集合运算，而是详细介绍了关系代数的完备性证明、扩展关系代数（如带有聚合函数的代数）的构建，以及这些理论结构如何映射到实际的SQL实现中。重点分析了函数依赖集的最小化、规范化的极限——第五范式（5NF）和巴斯-诺尔范式（BCNF）的实际应用场景及局限性。 第2章：事务管理与并发控制的精细化控制 本章全面覆盖了ACID特性的理论保证，特别是隔离级别的严格定义（如可串行化、快照隔离）。深入探讨了基于锁的协议（两阶段锁定2PL、严格2PL）的性能瓶颈，并详细介绍了时间戳排序（Timestamp Ordering）和多版本并发控制（MVCC）机制的内部实现细节。对死锁的检测、预防和恢复算法（如等待矩阵法）进行了详尽的算法剖析。 第3章：查询处理与优化引擎的剖析 这是本书的核心技术章节之一。详细解析了查询执行的四个阶段：词法分析、语法分析、逻辑优化和物理优化。特别侧重于成本模型的构建，包括I/O成本和CPU成本的精确估算。深度讲解了动态规划算法在生成最优连接顺序中的应用，以及启发式优化器如何利用统计信息（如直方图、密度函数）进行高效的代价评估。涵盖了Join算法的精细对比：Nested Loop Join (NLJ)、Sort-Merge Join (SMJ) 和 Hash Join (HJ) 在不同数据分布下的性能差异与混合使用策略。 第4章：数据存储结构与索引技术的前沿 本章超越了基础的B+树，专注于高性能存储的实现。详细介绍了B+树的分支因子（Fanout）优化、页分裂与合并策略。深入探讨了为特定查询模式设计的索引结构：如用于范围查询和空间数据的R树及其变种（如Hilbert曲线、Z-order曲线）。此外，还引入了列式存储（Columnar Storage）的原理，分析其在OLAP（在线分析处理）工作负载中的压缩优势和查询加速机制。 第二部分：面向大规模数据的分布式与新型数据库系统（约250页） 本部分聚焦于如何利用集群架构处理海量数据，并探索非关系型数据库的发展方向。 第5章：分布式数据库系统的架构与数据分布 本章系统介绍了Sharding（分片）的策略，包括基于范围、哈希和列表的分片技术，并重点分析了数据热点问题及其解决对策（如一致性哈希）。详细阐述了分布式事务的挑战，包括两阶段提交（2PC）的性能瓶颈，以及Paxos和Raft等分布式一致性协议在保证数据同步和故障恢复中的核心作用。 第6章：大规模数据处理框架与NewSQL 深入介绍Hadoop生态系统中的MapReduce原理及其局限性。重点分析Spark的RDD/DataFrame模型，特别是惰性计算、血缘图（Lineage Graph）和DAG调度器的机制，解释其相比传统MapReduce的性能飞跃。同时，对NewSQL数据库（如CockroachDB, TiDB）的架构进行解构，探讨它们如何结合传统关系模型的强一致性与NoSQL的水平扩展能力。 第7章：NoSQL数据库深度比较与应用场景 本章对主流的NoSQL范式进行了深入的理论和实践对比： 键值存储（Key-Value Stores）： 探讨一致性哈希在数据分布中的作用，以及内存优化技术。 文档数据库（Document Databases）： 分析JSON/BSON数据模型的灵活性与索引设计的挑战。 图数据库（Graph Databases）： 重点介绍属性图模型（Property Graph Model），以及使用Gremlin或Cypher等查询语言进行复杂关系遍历的算法效率（如最短路径算法在图结构上的实现）。 列族数据库（Column-Family Stores）： 分析其稀疏数据处理能力和面向写入优化的结构。 第8章：多模态数据库与数据湖架构 本章探讨了现代数据管理系统向统一平台发展的趋势。分析了多模态数据库如何在一个系统内同时支持关系、文档和时序数据。同时，详细介绍了数据湖（Data Lake）的设计理念，数据湖与数据仓库（Data Warehouse）的区别，以及如何利用Delta Lake/Iceberg/Hudi等存储格式，为数据湖提供ACID事务能力。 第三部分：高级主题与未来展望（约130页） 本部分关注数据库技术栈中的交叉学科热点和性能调优的实战技巧。 第9章：数据库安全与隐私保护 本章讨论数据库系统在安全方面的关键技术。详细解析了加密技术在数据库中的应用，包括静态数据加密（TDE）和动态数据脱敏技术。深入探讨了同态加密（Homomorphic Encryption）在允许在密文上进行计算方面的理论基础和工程实现挑战。此外，系统阐述了基于角色的访问控制（RBAC）和基于属性的访问控制（ABAC）的实现模型。 第10章：时序数据与流处理数据库 随着物联网和实时监控的兴起，本章重点介绍了时序数据库（TSDB）的特点，如高写入吞吐量、数据压缩和基于时间窗口的聚合查询优化。深入讲解了流处理系统（如Kafka Streams/Flink）与传统数据库的集成方式，以及如何设计支持低延迟、高吞吐的实时OLTP/OLAP系统。 第11章：性能调优与故障诊断实战指南 本章完全以工程实践为导向。提供了针对SQL查询性能瓶颈的系统化诊断流程，包括如何使用DBMS自带的执行计划分析工具，识别慢查询的根源（如错误的索引选择、不佳的连接顺序）。讨论了参数调优（如缓存大小、预读机制、后台线程配置）对系统整体吞吐量的影响。最后，涵盖了数据库备份、恢复策略（PITR：Point-in-Time Recovery）的演练和灾难恢复（DR）的规划。 适用对象 计算机科学与技术、软件工程专业高年级本科生。 对数据库系统有深入研究需求的研究生。 需要全面提升数据库系统设计和优化能力的软件架构师及资深开发工程师。 本书特色 1. 理论深度与工程实践的完美结合： 每章均包含精心设计的“深度剖析”和“工程实践”栏目，连接理论模型与主流商业/开源数据库（如PostgreSQL, MySQL, MongoDB）的实际操作。 2. 前沿技术覆盖全面： 重点引入了NewSQL、数据湖、流处理和多模态数据库等近五年来的核心研究热点。 3. 丰富的习题与案例： 附带大量涉及查询优化算法设计、并发控制协议模拟、分布式系统一致性验证的综合性练习题，旨在培养读者解决复杂数据库问题的能力。 通过系统学习本书内容，读者将能够深入理解现代数据库系统的内部运行机理，具备独立设计、实现和优化高性能、大规模数据管理系统的专业能力。
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