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出版者:武汉大学出版社

作者:赵永霞 编

出品人:

页数:202

译者:

出版时间:2006-3

价格:19.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787307049437

丛书系列:

图书标签:

• 数据库系统原理与应用———习题与实验指导
• 2014大二下
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《数据管理揭秘：从理论到实践的探索之旅》 本书旨在为读者提供一个全面而深入的数据管理系统学习框架，内容涵盖数据管理的各个核心层面，从基础理论构建，到实际应用部署，再到前沿技术探索。我们致力于将抽象的概念具象化，将复杂的原理通俗化，帮助读者构建坚实的数据管理知识体系。 第一篇：数据管理基石——理论理论的构建 本篇将引导您一步步走进数据管理的世界，理解其核心概念与基本原理。 数据模型与关系代数： 我们将从最基础的数据组织方式——数据模型出发，详细介绍关系模型的结构、属性、元组等基本构成要素。在此基础上，深入讲解关系代数，这一描述和操纵关系数据的形式化语言。您将学习到选择、投影、连接、除等基本操作，并理解如何通过组合这些操作来表达复杂的查询需求。我们将通过生动的图示和贴近实际的例子，让您深刻理解SQL查询背后的逻辑。 数据库设计与规范化： 良好的数据库设计是高效数据管理的前提。本篇将详细介绍数据库设计的完整流程，包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计。您将学习如何识别实体、属性和关系，构建E-R图，并将其转化为逻辑模型。更重要的是，我们将深入剖析数据库规范化理论，包括第一、第二、第三范式以及BCNF。通过丰富的实例，您将理解规范化如何消除数据冗余、避免更新异常，从而设计出结构合理、易于维护的数据库。 事务管理与并发控制： 数据库系统需要保证数据的一致性和可靠性，尤其是在多用户并发访问的环境下。本篇将重点讲解事务的概念、ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性），以及它们对于保证数据正确性的重要性。随后，我们将深入探讨多种并发控制技术，如锁机制（两阶段锁协议）、时间戳排序、多版本并发控制（MVCC）等。通过对这些机制的剖析，您将理解它们如何协调并发事务，避免产生脏读、不可重复读、幻读等问题，确保数据的安全与稳定。 数据库恢复与安全： 面对硬件故障、软件错误或人为失误，数据库系统必须具备强大的恢复能力。本篇将介绍数据库恢复的原理，包括日志（重做日志、回滚日志）的作用、检查点技术以及恢复策略。同时，我们还将关注数据库安全，讲解用户认证、授权、访问控制等基本概念，并介绍SQL注入等常见安全威胁及其防范方法。 第二篇：实践出真知——数据库应用与开发 理论知识需要通过实践来巩固和提升。本篇将带领您动手实践，掌握数据库的实际应用与开发技能。 SQL语言精通： SQL（Structured Query Language）是数据库操作的标准语言。本篇将从基础的SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE语句入手，逐步深入到更复杂的查询技巧，如子查询、连接查询（内连接、外连接）、聚合函数、分组与过滤、集合操作等。您将学习如何利用SQL来检索、修改和管理数据，并掌握编写高效SQL查询的技巧。 数据库系统实例： 为了让学习更具象化，本篇将选取当前主流的关系型数据库管理系统（RDBMS）进行深入讲解，例如 MySQL 或 PostgreSQL。我们将介绍这些系统的安装、配置、基本管理操作，以及如何使用其提供的工具进行数据库设计、数据导入导出等。通过实际操作，您将熟悉特定数据库系统的架构和特性。 存储过程与触发器： 为了提高数据库操作的效率和灵活性，我们可以利用存储过程和触发器。本篇将详细介绍如何编写存储过程，实现一系列SQL语句的封装，用于执行复杂的数据处理任务。同时，您将学习触发器的概念，了解它们如何自动响应数据库事件（如INSERT, UPDATE, DELETE），实现数据的自动化管理和业务逻辑的约束。 数据仓库与数据挖掘基础： 随着数据量的爆炸式增长，对数据的深度分析变得尤为重要。本篇将为您介绍数据仓库的基本概念、架构和设计原则，以及ETL（Extract, Transform, Load）过程。在此基础上，我们将初步探讨数据挖掘的基本技术，如关联规则挖掘、分类、聚类等，让您了解如何从海量数据中发现有价值的信息。 第三篇：技术前沿与未来展望 数据管理领域日新月异，本篇将带您触及当前热门的技术和未来的发展方向。 NoSQL数据库概览： 关系型数据库并非万能，NoSQL（Not Only SQL）数据库应运而生，以应对大数据时代的多样化需求。本篇将介绍不同类型的NoSQL数据库，如键值存储、文档数据库、列族数据库和图数据库，并讨论它们各自的优势、适用场景以及与关系型数据库的区别。 分布式数据库系统： 随着数据量的增长和业务复杂度的提升，分布式数据库系统成为主流。本篇将探讨分布式数据库的挑战，如数据分片、一致性模型、分布式事务等，并介绍一些代表性的分布式数据库系统，让您对未来的数据存储和管理有更清晰的认识。 大数据技术生态： 本篇将简要介绍当前蓬勃发展的大数据技术生态，包括Hadoop、Spark等分布式计算框架，以及Kafka等消息队列。了解这些技术将有助于您理解如何在庞大的数据环境中进行高效的数据处理和分析。 本书内容丰富，结构清晰，旨在为读者提供一条系统学习数据管理知识的路径。无论您是初学者，还是希望深化理解的从业者，都能从中获得宝贵的知识和实践经验。我们鼓励您在阅读理论的同时，积极动手实践，将所学知识融会贯通，真正掌握数据管理的核心能力。

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这本书的系统性体现在它对整个数据库生命周期的覆盖上。从概念模型的设计，到物理存储的组织，再到查询优化器的原理，作者都给予了足够的篇幅来阐述。我特别欣赏作者在讨论性能优化时采取的辩证态度，没有绝对的好坏之分，而是教导读者根据具体的工作负载来权衡利弊。例如，在讨论索引的选择性时，作者不仅展示了提高查询速度的方法，还指出了可能带来的插入和更新开销，这种全面的视角非常宝贵。读完这本书，我感觉自己对数据库的理解不再是停留在“会用”的层面，而是提升到了“理解其工作原理”的高度，这对于构建健壮、高效的系统至关重要。

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这本书的排版和装帧实在让人眼前一亮，拿到手上就有一种沉甸甸的质感，封面设计简洁又不失专业性，一看就知道是下了功夫的。内页的纸张质量也挺不错，阅读起来非常舒适，长时间盯着看也不会觉得眼睛特别累。而且，从目录结构就能看出作者在内容组织上的用心良苦，条理清晰，逻辑严谨，章节间的过渡自然流畅，不像有些教材那样显得支离破碎。翻开第一章，作者就以一种非常平易近人的方式引入了复杂概念，初学者也能很快抓住重点，不会被那些晦涩的术语吓退。我尤其欣赏作者在关键概念旁的注释，往往一语道破本质，让人豁然开朗。总的来说，这本书在视觉和触觉体验上都达到了一个很高的水准，让人愿意捧在手里细细品味，而不是仅仅把它当作一本工具书。

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我尝试着把这本书当作自学教材来用，结果发现它在知识点的深度和广度上都拿捏得恰到好处。它没有一味地堆砌理论，而是非常注重与实际应用的结合。书中对一些经典数据库理论模型的阐述，比如关系代数、范式理论等，讲解得透彻而又不失生动，通过大量的例子来辅助理解，让人能真正明白“为什么”要这样做，而不是死记硬背公式。更让我惊喜的是，作者对一些前沿的数据库技术也有所涉猎，虽然不是特别深入，但足以给读者建立起一个宏观的认知框架，为后续的深入研究指明了方向。读完前几章，我对数据库设计和优化有了一种全新的认识，不再是过去那种零散的知识点堆砌，而是形成了一个完整的知识体系。

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作为一名已经工作了一段时间的工程师，我经常需要回顾和巩固基础知识，这本书在这一点上表现出色。它不仅仅停留在基础概念的重复上，而是深入到了很多实践中容易被忽视的细节。比如，书中对事务的隔离级别以及并发控制协议的分析，提供了非常细致的场景模拟，让我明白了为什么在实际系统中需要选择特定的隔离级别，以及如果不当设置会带来什么后果。这种“从理论到实践的闭环”设计，极大地提升了知识的可迁移性。我甚至发现了一些过去在实际项目中遇到的疑难问题，通过这本书的视角重新审视后，找到了更优的解决方案。它不是一本只适合学生的书，对在职人员也同样具有很高的参考价值。

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这本书的语言风格非常独特，夹杂着一种老派的严谨和现代的灵动。作者似乎深谙不同读者的需求，在讲解复杂算法时，会用非常口语化的比喻来辅助说明，比如解释索引结构时，那种类比让人拍案叫绝，瞬间就理解了原本抽象的概念。但在涉及理论推导时，笔锋又立刻变得非常犀利和精确，每一个符号、每一步推导都无可挑剔，体现了作者深厚的学术功底。这种张弛有度的表达方式，使得阅读过程充满乐趣，让人始终保持高度的求知欲。很多技术书籍读起来枯燥乏味，但这本却像是在听一位经验丰富的专家娓娓道来，既有深度，又易于接受，很难得。

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