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出版者:Morgan & Claypool

作者:Michael L.Brodie

出品人:

页数:710

译者:

出版时间:2018-12-14

价格:99.95$

装帧:Paperback

isbn号码:9781947487192

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 计算机
• Database
• 软件工程
• 计算机科学
• 编程
• 2018
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《数据结构与算法：原理与实践》 导言：驾驭计算思维的基石 在信息技术飞速发展的时代，数据的处理与管理已成为一切复杂系统的核心驱动力。然而，仅有强大的硬件和海量的存储空间是远远不够的。真正的效率与性能，源自于对数据组织方式的深刻理解以及对操作流程的精妙设计。 《数据结构与算法：原理与实践》正是这样一本旨在为读者构建坚实计算思维基石的专业著作。它并非聚焦于特定数据库系统的操作手册，而是深入探讨了信息如何在计算机内存和存储中被高效地组织、检索和修改的基本原理。本书将数据结构视为搭建信息大厦的蓝图，将算法视为实现高效操作的施工规范，引导读者从底层逻辑出发，理解现代软件系统的性能瓶颈与优化方向。 我们坚信，理解数据结构和算法，是成为一名卓越软件工程师的必经之路。本书旨在超越对特定编程语言语法的简单罗列，而是着重于抽象思维的培养，使读者能够灵活应对从操作系统、网络通信到复杂科学计算等各个领域的挑战。 --- 第一部分：基础构建——核心数据结构的剖析 本部分将逐步展开对计算科学中最基础、最核心的数据结构的详细介绍。我们不仅会展示它们如何定义，更会深入探究它们背后的数学模型和内存布局，这是理解其性能特性的前提。 第一章：线性结构的深化应用 线性结构是最直观的数据组织形式，但其应用场景远比想象中复杂。 数组（Arrays）与动态数组（Dynamic Arrays）： 除了传统的静态数组操作，本章重点分析了内存连续性带来的缓存局部性优势，以及动态数组在调整大小时的摊还分析（Amortized Analysis），揭示其“平均时间复杂度”的精妙之处。我们将探讨如何利用内存映射（Memory Mapping）技术优化超大数组的访问。 链表（Linked Lists）： 深入探讨单向、双向及循环链表的结构差异。重点分析了在并发环境下，如何利用读写锁（Read-Write Locks）来安全地对链表进行插入和删除操作，尤其是在需要保证事务一致性的场景下，如何避免“丢失更新”问题。 栈（Stacks）与队列（Queues）： 不仅仅是LIFO和FIFO的简单实现。我们将分析递归调用栈的底层实现机制，以及在消息队列（Message Queuing Systems）中，如何使用优先队列（Priority Queues）实现不同级别任务的处理顺序，并讨论基于环形缓冲区（Circular Buffer）的阻塞队列设计。 第二章：非线性结构的优雅与复杂性 非线性结构提供了处理复杂关系和层级数据的强大工具。 树（Trees）： 本章将遍历各类树结构。 二叉树与搜索树： 详细阐述二叉搜索树（BST）的插入、删除及查找操作，并引入自平衡机制。 AVL树与红黑树（Red-Black Trees）： 深入分析旋转操作的几何意义，以及红黑树如何通过颜色属性保证对数时间复杂度的性能保证。我们会用图示和伪代码清晰展示复杂的再平衡过程。 B树与B+树： 重点讲解这些结构在磁盘I/O密集型环境中的优势。我们将剖析它们如何通过增加分支因子（Fanout）来最小化磁盘寻道次数，这是理解外部存储访问效率的关键。 堆（Heaps）： 讲解二叉堆（Binary Heap）的构建、上滤（Bubble-Up）与下滤（Bubble-Down）操作。随后，将视野扩展到斐波那契堆（Fibonacci Heap），分析其在实现普里姆（Prim）和迪杰斯特拉（Dijkstra）算法时，如何通过“惰性合并”策略降低合并操作的复杂度。 图（Graphs）： 图结构是建模现实世界关系的基石。本章全面介绍图的表示方法：邻接矩阵与邻接表，并详细对比它们在稀疏图与稠密图中的存储效率。我们将分析深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的应用场景，以及它们在拓扑排序中的作用。 --- 第二部分：算法的精炼——效率与优化之道 本部分将从算法设计的角度切入，探讨如何利用数据结构实现高效的计算过程。我们关注的不仅是“能不能解”，更是“如何用最优的方式解”。 第三章：搜索与排序的性能极限 排序是算法设计的核心挑战之一。本书将超越基础的冒泡排序，直击实用算法的效率核心。 比较排序： 深入分析归并排序（Merge Sort）的稳定性与时间复杂度，以及快速排序（Quick Sort）在不同枢轴（Pivot）选择策略下的性能波动。我们将讨论如何通过三数取中法或随机化方法来规避最坏情况。 非比较排序： 探讨计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）等，分析其在特定数据范围约束下，如何突破基于比较的$Omega(N log N)$的下限，实现线性时间复杂度。 搜索策略： 重点分析二分查找（Binary Search）在变长数组和平衡树中的应用。我们将详细介绍插值查找和斐波那契查找的思想，以期在特定分布的数据集中取得更快的平均查找速度。 第四章：图论算法的深度探索 图算法是解决网络流、最短路径和连通性问题的核心。 最短路径： 细致推导单源最短路径算法——迪杰斯特拉算法的贪心选择性质，并分析其在存在负权边时的局限性。随后，介绍贝尔曼-福特（Bellman-Ford）算法，以及如何利用它来检测图中的负权环。对于多源最短路径，我们将深入探讨Floyd-Warshall算法的动态规划思想。 最小生成树（MST）： 对比Kruskal算法和Prim算法的实现策略，分析它们在不同图结构下的性能差异，并讲解它们与并查集（Disjoint Set Union, DSU）的完美结合。 网络流： 介绍最大流-最小割定理（Max-Flow Min-Cut Theorem），并详细阐述福特-富尔克森（Ford-Fulkerson）方法及其使用 Edmonds-Karp 或 Dinic 算法进行增广路径搜索的效率提升。 第五章：动态规划与贪心策略 本章聚焦于解决优化问题的两大主流设计范式。 贪心算法： 探讨活动安排问题、霍夫曼编码等经典案例，重点分析如何严谨地证明一个贪心选择是局部最优且能导向全局最优的关键——“贪心选择性质”与“最优子结构”。 动态规划（DP）： 动态规划的精髓在于避免重复计算。我们将用背包问题、最长公共子序列（LCS）等案例，讲解“填表法”与“记忆化搜索”两种实现方式，并探讨如何通过空间优化，将二维DP状态压缩至一维，以降低内存占用。 --- 第三部分：高级主题与现实世界的关联 本部分将连接理论与实际应用，探讨更复杂的结构设计和算法在现代计算环境中的体现。 第六章：哈希技术的深入与碰撞 哈希（Hashing）是实现接近$O(1)$查找的关键，但其性能高度依赖于冲突处理机制。 哈希函数设计： 讨论理想哈希函数的特性，如均匀分布、雪崩效应。我们将分析几种经典散列函数（如乘法法、除法法）的数学原理，并讨论如何针对特定数据类型设计高质量的散列函数。 冲突解决策略： 详细对比链式法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测和双重哈希）。重点分析开放寻址法中“聚集”（Clustering）问题的产生及其对性能的影响。 完美哈希与最小完美哈希： 探讨在静态数据集下，如何构建永不发生冲突的哈希表，以及其在编译原理和特定查找表中的应用价值。 第七章：数据结构在并发环境下的挑战 现代系统是多核并行的，传统数据结构往往无法直接应用于并发场景。 并发数据结构： 介绍如何设计线程安全的数据结构。我们将研究无锁（Lock-Free）算法的原理，例如使用CAS（Compare-and-Swap）操作来实现并发栈和队列，以及屏障（Memory Barriers）在保证内存可见性中的作用。 内存一致性模型： 简要介绍Java内存模型或C++内存模型的基础概念，理解程序顺序与实际执行顺序之间的差异，这是理解为何需要复杂的同步机制的根本原因。 --- 结语：持续学习的驱动力 《数据结构与算法：原理与实践》提供了一个坚实的基础，它教会读者的不是一套固定的解决方案，而是一种解决问题的思维框架。数据结构和算法的领域是不断发展的，新的结构（如Skip List在某些高性能缓存中的应用）和更高效的算法（如针对特定硬件优化的并行算法）仍在不断涌现。掌握本书所阐述的核心原理，将使您能够快速理解和掌握未来的任何技术革新，真正做到“授人以渔”。

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读到“Making Databases Work”这个书名，我的脑海里立刻浮现出无数个数据库性能调优的场景，以及那些令人头疼的查询缓慢问题。“Making Databases Work”不仅仅是一个目标，更是一种对精益求精的追求。我渴望从这本书中获得一套行之有效的“内功心法”，让我能够真正地驾驭数据库，让它为我所用。我希望书中能够深入剖析索引的内部工作原理，从B-tree到Hash索引，再到全文索引，理解它们各自的优劣势，并能在实际工作中做出最优的选择。我特别关注那些关于SQL语句的优化技巧，如何从执行计划入手，找出效率低下的查询，并对其进行精细化的改造。我期待书中能够提供一些“秘籍”，帮助我写出既简洁又高效的SQL语句，让数据库的响应速度达到极致。此外，我也对数据库的并发控制和事务隔离级别非常感兴趣。在多用户环境下，如何保证数据的读写一致性，如何避免出现脏读、幻读等问题，这些都是需要深刻理解的。我希望书中能够清晰地阐述这些概念，并提供相应的实践建议。我还期望书中能够涉及一些关于数据库集群的构建和维护，如何实现高可用性和负载均衡，如何进行数据备份和灾难恢复，这些都是保证数据库稳定运行的关键。我希望这本书能够成为我解决实际问题的“工具箱”，每当我遇到数据库难题时，都能从中找到有效的解决方案。

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这本书的书名，如同一声嘹亮的号角，直接击中了我的痛点——“Making Databases Work”。这简简单单的几个字，却道出了多少数据库工程师日复一日的奋斗与追求。我接触数据库，是从大学时期那个小小的Access文件开始，然后是学校服务器上的MySQL，再到工作后面对的生产环境中的SQL Server和Oracle。一路走来，我深切体会到，数据库并非只是一个存储数据的冰冷容器，它是一个动态的、复杂的生命体，需要细心的呵护、精心的调校，才能发挥出它最大的潜能。我渴望了解那些能够让数据库“活起来”、“跑起来”的秘密。比如，当面临TB级别的数据量时，如何设计出能够支撑高并发读写的表结构？当用户报怨查询缓慢时，我又该如何层层剥茧，找到性能瓶颈的根源？是索引失效？是SQL语句写得不够优化？还是服务器资源不足？亦或是数据库本身的配置出了问题？这些都是我日常工作中经常需要面对的难题。我期望这本书能够深入剖析这些问题的成因，并提供切实可行的解决方案。我尤其关注那些关于数据库性能调优的章节，希望能够学到如何从SQL执行计划入手，分析并优化复杂的查询语句；如何合理地设计和维护索引，以达到最佳的查询效果；如何在数据量增长的同时，保持数据库的快速响应。此外，数据一致性、事务处理、并发控制等核心概念，也是我一直以来想要深入理解的方面。在分布式系统日益普及的今天，如何保证跨多个数据库实例的数据一致性，如何处理分布式事务，这些都是极具挑战性的课题。我希望这本书能够为我提供清晰的指导，帮助我构建出健壮、可靠的数据库系统。

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“Making Databases Work”，光是这个书名，就足够吸引人了。它传递出一种“解决问题”的信号，正是我们这些数据库从业者所需要的。我希望这本书能够成为我的“技术指南针”，指引我在数据库技术的迷宫中，找到最清晰、最有效的路径。我一直对数据库的存储引擎是如何工作的充满好奇，例如，InnoDB和MyISAM的区别，以及它们在不同场景下的适用性。我希望书中能够对此有深入的阐述，并提供一些性能调优的建议。我尤其关注那些关于SQL语句的优化和分析的章节，如何通过分析执行计划，找出隐藏的性能瓶颈，并进行有效的改进。我希望能够学到一些“独门绝技”，让我的SQL查询速度飞驰。此外，我也对数据库的集群化和高可用性建设非常感兴趣。在如今这个数据爆炸的时代，如何构建一个能够支撑业务连续性、具备强大容灾能力的数据库系统，是至关重要的。我希望书中能够详细介绍各种集群方案的优缺点，以及在实际部署中需要注意的关键点。我还期待书中能够探讨一些关于数据库的自动化运维，如何通过脚本和工具，实现数据库的日常管理和维护的自动化，从而提高效率，减少人为错误。我希望这本书能够成为我提升专业技能的“催化剂”，让我能够不断地在数据库领域取得突破。

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这本书的内容，我一直都很期待，毕竟“Making Databases Work”这个书名本身就充满了力量感和解决问题的承诺。我从事数据库管理工作已经有些年头了，从最初懵懂地接触MySQL，到后来深入理解PostgreSQL和SQL Server，再到偶尔触碰Oracle，每一次的技术升级和性能瓶颈的挑战，都让我觉得这个领域浩瀚无垠，总有新的知识点等待我去挖掘。我一直坚信，数据库的优化和维护，远不止于SQL语句的书写，更在于对底层原理的深刻理解，以及对整个系统架构的把握。我特别关注那些能够帮助我提升数据库的响应速度，降低延迟，以及增强数据安全性的技术。有时候，一个看似微小的调整，却能带来质的飞跃，这种“拨云见日”的感觉，是任何其他工作都无法比拟的。我希望这本书能够深入浅出地讲解那些隐藏在数据库背后的奥秘，比如索引是如何工作的，为什么有时候一个看似合理的查询却会变得异常缓慢，又或者在海量数据面前，如何设计出能够高效查询的表结构。我对那些关于分布式数据库、NoSQL的崛起以及云原生数据库的演进趋势也充满了好奇。我知道，随着大数据时代的到来，传统的关系型数据库在某些场景下已经显得力不从心，取而代之的是各种各样的NoSQL方案，它们在可扩展性、可用性方面有着独特的优势。我希望这本书能够就此提供一些深入的见解，帮助我理解不同类型数据库的适用场景，以及如何在混合环境中进行有效的管理。我期待这本书能够不仅仅停留在理论层面，更重要的是能够提供大量实用的案例分析和代码示例，让我能够立刻将学到的知识应用到实际工作中，解决我目前遇到的那些棘手的技术难题。我尤其关注那些能够帮助我提升数据库的可观测性，以及自动化运维方面的技术，毕竟，人力的投入是有限的，而智能化的解决方案能够极大地解放生产力。我希望这本书能够是一本我案头必备的参考书，每当我遇到数据库方面的问题时，都能从中找到解决思路和方法。

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这本书的题目，“Making Databases Work”，让我对接下来的内容充满了期待。我一直认为，数据库的价值不仅仅在于存储数据，更在于如何让数据“流动”起来，为业务创造价值。我希望这本书能够提供一些关于如何从根本上提升数据库性能的深度见解。我尤其对数据库的缓存策略和内存管理机制感到好奇。当海量数据涌入时，如何有效地利用内存，减少磁盘I/O，是提升查询速度的关键。我希望书中能够深入剖析这些机制，并提供一些行之有效的调优方法。我同样对数据库的索引优化和查询重写充满了兴趣。在实际工作中，我常常遇到一些看似简单的查询，却因为索引设计不当或SQL语句不够优化而变得异常缓慢。我期望书中能够提供一套系统性的方法论，帮助我快速定位问题，并给出切实可行的解决方案。我还在关注书中关于数据库的并发控制和事务隔离级别的讨论。在多用户、高并发的环境下，如何保证数据的一致性和完整性，如何有效避免死锁和数据冲突，这些都是需要深入理解的。我希望书中能够清晰地阐述这些概念，并提供一些实用的实践指导。我还期待书中能够涉及一些关于数据库的备份、恢复和灾难恢复策略，以及如何构建高可用性的数据库集群。我希望这本书能够成为一本我解决实际数据库问题的“宝库”，每当我遇到挑战时，都能从中找到灵感和方法。

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“Making Databases Work”这个书名，就像是在向我发出挑战，让我去探索让数据库真正“运转起来”的奥秘。我深知，数据库不仅仅是存储数据的仓库，它是一个复杂而精密的系统，它的性能直接关系到整个应用的成败。我希望这本书能够带领我深入到数据库的“心脏”，去理解那些隐藏在SQL语句背后的复杂机制。我特别好奇，当数据量变得巨大时，传统的索引策略是否还会奏效？又或者，在多用户并发访问的场景下，数据库是如何保证数据的一致性，又如何处理那些潜在的死锁问题？我期望书中能够提供一些深入的分析，解释这些核心概念背后的原理，并给出实用的优化建议。我一直对分布式数据库的架构设计和运维管理非常感兴趣，随着业务的扩展，单体数据库往往难以满足高并发、高可用、可扩展的需求。我希望这本书能够就此提供一些宝贵的经验，例如，如何选择合适的分布式数据库技术，如何进行数据分片和复制，又如何在分布式环境中保证数据的一致性和事务的原子性。我还期待书中能够探讨一些关于数据库的监控和告警机制，如何建立一套行之有效的监控体系，以便及时发现并解决潜在的问题，从而保证数据库的稳定运行。我希望这本书能够是一本我职业生涯中的“灯塔”，指引我在数据库技术这条道路上，不断前行，不断精进。

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“Making Databases Work”，这书名本身就带着一种解决问题的决心和行动力。作为一名在数据领域摸爬滚打多年的工程师，我深切体会到，数据库并非教科书上的那些理论，它是一个在真实世界中不断被挑战、被优化的系统。我渴望从这本书中汲取能量，去解决那些让我头疼不已的实际问题。我一直对数据库的内部机制充满好奇，比如，在执行一个复杂的查询时，数据库是如何进行查询优化的？索引是如何帮助我加速查询的？又或者，当多个用户同时访问数据库时，数据库是如何保证数据的一致性和完整性的？我希望这本书能够深入浅出地解答这些疑问，让我能够更深刻地理解数据库的运作原理，从而更好地去优化它。我特别关注书中关于数据库架构设计的部分，尤其是在构建高可用、可伸缩的数据库集群时，有哪些关键的设计原则和注意事项？如何选择合适的数据库技术，以应对不同的业务场景？例如，在需要处理海量实时数据的场景下，是应该选择传统的关系型数据库，还是更适合使用NoSQL数据库？书中对于这些问题的探讨，将对我未来的架构设计提供宝贵的参考。此外，我也希望这本书能够提供一些关于数据库迁移的实用经验，尤其是在跨平台、跨版本迁移时，如何规避风险，如何保证数据的一致性，如何最大限度地减少对业务的影响。我期待这本书能够成为一本我解决实际数据库问题的“案头宝典”，每当我遇到难题时，都能从中找到灵感和方法。

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“Making Databases Work”这个题目，直接触及了数据库工程师的核心工作。它承诺的不是简单的数据库使用，而是让数据库真正地“工作”，高效、可靠、稳定地工作。这正是我一直在追求的目标。我希望这本书能够提供一些深度的技术洞察，让我能够超越表面的SQL语法，去理解数据库内部的运作机制。例如，我一直对数据库的缓存机制，以及它如何影响查询性能感到好奇。书中的相关内容，将对我优化查询、减少I/O操作非常有帮助。我特别关注书中关于数据库扩展性的讨论，尤其是在面对海量数据和高并发访问时，如何设计出能够支撑业务快速发展的数据库架构。无论是分库分表，还是使用分布式数据库，我都希望能够从中学习到最前沿的实践经验和技术方案。我期待书中能够提供一些具体的案例分析，展示在不同业务场景下，如何选择和实施最合适的扩展策略。另外，我对于数据库的安全加固和数据保护也非常重视。在当前网络安全形势日益严峻的背景下，如何构建起一道坚实的防火墙，保护好企业的核心数据，是每一个DBA必须掌握的技能。我希望书中能够提供一些关于安全配置、权限管理、数据加密以及漏洞防范的实用建议。我更希望这本书能够帮助我建立起一套完整的数据库运维体系，从监控、告警到备份、恢复，全方位地保障数据库的健康运行。

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这本书的题目，听起来就充满了一种实践导向的意味，“Making Databases Work”。这正是我们这些一线数据库从业者最需要的。我曾经在一家中型互联网公司担任DBA，每天的工作就是与各种各样复杂的数据库问题打交道。从服务器的宕机，到应用的性能瓶颈，再到数据迁移的难题，几乎没有一天是平静的。我希望这本书能够提供一些“硬核”的干货，能够直接指导我解决实际工作中的痛点。比如，当面对一个性能急剧下降的应用时，我应该从哪里开始排查？是应用层的问题？还是数据库层的问题？如果是数据库层的问题，我又该如何快速定位到是SQL语句的问题、索引的问题，还是服务器资源的瓶颈？我特别期待书中能够有关于数据库监控和故障排查的详尽介绍，如何利用各种工具，建立起一套有效的监控体系，能够在问题发生的第一时间报警，并提供清晰的排查思路。另外，我也很关注数据库的备份与恢复策略，特别是在数据量巨大且业务要求极高的场景下，如何设计一套既能保证数据安全，又能快速恢复的备份方案。书中对于数据库的安全加固，数据加密，以及访问控制方面的论述，也同样让我倍感期待。毕竟，数据安全是企业的生命线，任何疏忽都可能带来灾难性的后果。我希望这本书能够帮助我建立起更加完善的安全防护体系，让我的数据库更加坚不可摧。我更希望这本书能够提供一些关于自动化运维的思路和实践，比如如何自动化部署、自动化监控、自动化故障恢复等，这样可以大大减轻DBA的工作负担，让他们能够将更多精力投入到更具战略意义的工作上。

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这本书的题目，给我的感觉是那种“从零开始，到精通”的路线图，充满了解决实际问题的力量。“Making Databases Work”，这绝非仅仅是理论的堆砌，而是要让数据库真正地在生产环境中高效、稳定地运行。我曾经参与过多个大型项目的数据库选型和建设，从最初的需求分析，到后期的性能调优，每一步都充满了挑战。我希望这本书能够为我提供一些在实际项目中极具价值的经验和指导。我尤其关注书中关于数据库的容量规划和性能瓶颈分析的内容。当一个数据库系统面临用户量激增，或者数据量爆炸式增长时，如何进行准确的容量预测，并提前做好应对方案？当用户报怨系统响应缓慢时，我又该如何快速定位到性能的瓶颈，并采取有效的措施加以解决？我期望书中能够提供一套系统性的排查方法论，帮助我理清思路，避免盲目地进行调整。另外，我也对书中关于数据库的安全加固和灾难恢复的讨论非常感兴趣。在当前信息安全日益严峻的环境下，如何建立起一道坚实的防线，保护好企业的宝贵数据，是每一个数据库管理员的责任。我希望书中能够提供一些关于安全漏洞的防范，以及数据备份、恢复的最佳实践，让我能够构建出更加健壮、可靠的数据库系统。我还期待书中能够探讨一些关于数据库现代化改造的议题，例如，如何将传统的单体数据库迁移到微服务架构下的分布式数据库，如何利用云原生技术，提升数据库的弹性伸缩能力和可用性。

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大佬逸事，权当谈资。虽然看起来很厚，但后面贴了很多论文和引用，占据了一定篇幅。

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