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出版者:Prentice Hall

作者:Hector Garcia-Molina

出品人:

页数:1248

译者:

出版时间:2008-6-15

价格:USD 183.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780131873254

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• Database
• 计算机科学
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• 英文原版
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• 数据库系统
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《数字时代的知识图谱构建与应用》 本书聚焦于当前信息爆炸时代下，如何有效地组织、管理和利用海量异构数据，深入探讨知识图谱（Knowledge Graph, KG）从理论构建到实际应用的全流程。本书旨在为信息科学、计算机工程、数据分析以及人文社科领域的研究人员和从业者提供一套系统、前沿且实用的方法论和技术指南。 --- 第一部分：知识表示与本体论基础（Foundations of Knowledge Representation and Ontology） 本部分奠定了知识图谱的理论基石，探讨了知识如何在机器可读的形式下被精确捕捉和结构化。 第一章：信息爆炸与结构化挑战 概述了互联网、物联网和企业级数据带来的数据激增现象，分析了传统关系型模型（如SQL数据库）在处理复杂、动态、语义关联性强的数据时的局限性。重点阐述了非结构化文本、半结构化数据（如JSON、XML）向结构化知识转化的迫切需求。 第二章：知识的语义基础：本体论工程 详细介绍了本体论（Ontology）在知识图谱中的核心地位。内容涵盖了本体论的定义、设计原则、本体建模语言（如OWL 2的语法与语义）以及本体推理的基础。深入探讨了描述逻辑（Description Logic, DL）在形式化知识表达中的作用，以及如何通过本体确保知识的精确性、一致性和可扩展性。讨论了现有本体库（如Schema.org, FOAF）的结构和互操作性挑战。 第三章：图模型理论与数据结构 区别于传统的表格化存储，本章深入讲解了图数据库的核心数据模型，包括RDF（资源描述框架）、三元组（Subject-Predicate-Object）的语义化含义。详细介绍了图结构的不同表示方法，如邻接列表、邻接矩阵的演进，并分析了属性图模型（Property Graph Model）相对于RDF图模型的应用场景优势与劣势。讨论了图模型中的路径、子图和连通性的数学定义。 --- 第二部分：知识抽取与融合（Knowledge Extraction and Fusion） 本部分关注如何从原始数据源中自动、高效地提取实体、关系和属性，并将不同来源的知识进行整合对齐。 第四章：实体识别与链接（Entity Recognition and Linking） 实体识别（NER）： 涵盖基于规则、基于统计（如HMM、CRF）到基于深度学习（如Bi-LSTM-CRF、Transformer架构）的命名实体识别技术。重点分析了如何处理长尾实体、领域特定术语的识别。 实体消歧与链接（Entity Disambiguation and Linking）： 详细阐述了如何解决多义性问题，即将文本中的实体指称链接到知识库中唯一的标准实体。介绍了基于上下文向量（如Word2Vec, BERT的嵌入）的相似度计算方法，以及局部和全局一致性约束在链接过程中的应用。 第五章：关系抽取与事件建模 关系抽取（Relation Extraction, RE）： 讨论了面向多关系、开放域的关系抽取技术。内容包括监督学习方法（如基于特征工程、CNN/RNN）、远程监督（Distant Supervision）的局限性与改进，以及更前沿的弱监督和无监督关系发现技术。 事件抽取（Event Extraction）： 聚焦于识别事件触发词、事件类型和参与者角色（Argument Identification and Role Filling）。讨论了如何将复杂的事件链条结构化为可查询的知识单元。 第六章：知识融合与对齐 知识融合是确保知识图谱质量的关键步骤。本章讨论了实体对齐（Entity Alignment）、关系对齐（Relation Alignment）和模式对齐（Schema Alignment）。重点介绍了基于嵌入的方法（如TransE及其变体在对齐任务中的应用），以及如何利用图神经网络（GNN）在异构数据源之间发现隐藏的映射关系。 --- 第三部分：知识存储、推理与查询（Storage, Reasoning, and Querying） 本部分探讨知识图谱的持久化存储方案、知识的自动推理机制以及高效的查询语言。 第七章：知识存储架构与优化 比较了主流的知识存储方案，包括： 1. RDF存储库（Triple Stores）： 如Jena TDB、Virtuoso，及其基于SPARQL查询优化的索引机制。 2. 属性图数据库（Property Graph Databases）： 如Neo4j、JanusGraph，重点分析了其底层存储结构（如LSM Tree或基于HBase/Cassandra的存储）对查询性能的影响。 讨论了大规模知识图谱的数据分区、复制和分布式事务处理策略。 第八章：基于嵌入的知识推理 知识嵌入（Knowledge Embedding）是当前推理领域的热点。本章系统介绍了主流的嵌入模型： 基于平移的模型（Translational Models）： 如TransE, TransH, TransR，及其对复杂关系（如多对多、一对多）的建模能力。 语义匹配模型（Semantic Matching Models）： 如RESCAL, DistMult，分析了它们如何通过矩阵分解捕捉实体和关系的潜在语义交互。 讨论了如何利用这些嵌入向量进行知识补全（Link Prediction）和事实校验（Fact Validation）。 第九章：逻辑推理与规则引擎 区别于基于统计的嵌入推理，本章回归到形式化逻辑。讲解了基于本体的推理（OWL推理），包括一致性检查、可达性分析和子类/等价类推理。介绍了Datalog和Prolog在规则定义和逻辑演绎推理中的应用，以及如何将规则推理与图嵌入技术相结合，实现更强大的混合推理能力。 第十章：知识图谱查询语言与优化 详细讲解了知识图谱查询的“通用语”——SPARQL（适用于RDF图）和Cypher/Gremlin（适用于属性图）。分析了复杂查询（如多跳查询、聚合查询）的执行计划生成和优化技术，包括子图匹配算法（如基于索引的匹配和子图同构算法）的效率分析。 --- 第四部分：知识图谱的应用与前沿探索（Applications and Frontier Research） 本部分将理论与实践相结合，展示知识图谱在实际场景中的应用，并展望未来发展方向。 第十一章：面向特定领域的知识图谱构建 通过案例研究，展示了知识图谱在特定垂直领域（如生物医学、金融风控、法律文本分析）的构建流程和挑战。讨论了领域知识获取的特殊性（如专业术语、数据隐私保护）以及如何结合领域专家知识来指导本体设计。 第十二章：问答系统与智能推荐 知识驱动的问答系统（Knowledge-based QA）： 介绍如何将自然语言问题转化为知识图谱查询（语义解析），并从图中提取精确答案，重点分析了复杂推理型问题的处理框架。 知识图谱在推荐系统中的应用： 讨论如何利用实体和关系信息丰富用户-物品交互矩阵，通过图嵌入（如KGAT）或图神经网络来捕捉高阶兴趣关联，提升推荐的解释性和准确性。 第十三章：图神经网络（GNN）在知识图谱中的前沿应用 深入探讨了GNN模型（如GCN, GAT, R-GCN）如何直接在图结构上进行学习和预测。重点关注GNN在知识表示学习（KRL）、异构关系处理和图结构化数据的半监督学习中的最新进展与性能优势。 第十四章：可信赖性、可解释性与动态知识管理 探讨构建健壮知识图谱的两个关键问题： 1. 可解释性（Explainability）： 如何为推理结果或链接预测提供清晰的、可追溯的知识路径或逻辑依据。 2. 动态更新与演化（Evolution）： 面对不断变化的世界知识，如何设计增量更新机制、版本控制策略，以及实时知识校验流程，保证知识图谱的时效性和一致性。 --- 附录：工具链与资源 提供主流开源知识图谱工具包（如Apache Jena, Neo4j, DGL/PyG）的安装、基础操作指南，以及重要的公开知识图谱数据集（如Wikidata, YAGO, Freebase的继承数据）的访问路径和使用许可说明。 本书特点： 本书严格遵循从理论基础到工程实践的递进逻辑，深入浅出地结合了符号推理的严谨性与统计学习的适应性，是理解和驾驭下一代数据管理范式的权威参考资料。

评分☆☆☆☆☆

数据库系统实现本来是Stanford的教科书吧，但是在课程主页上看到 This book has been replaced by a larger book, Database Systems: The Complete Book, which includes updated material from this book and A First Course in Database Systems. 所以这本DSCB应该是本代替...  

评分☆☆☆☆☆

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虽然我很想读, 但是现在的工作严重底层化了, 每天都是总线端口寄存器寻址 我很羡慕wow里的食人魔, 有2个头  

评分☆☆☆☆☆

New Features We begin with a discussion of relational design, rather than E/R design. There are a number of technical improvements to the discussion of functional and multivalued dependencies, including the synthesis algorithm for 3NF and the use of the "c...

评分☆☆☆☆☆

**第一段评价：** 读完《Database Systems》这本书，我最大的感受就是其严谨的学术性和实践指导性的完美结合。书中的理论部分，从数据模型、关系代数、SQL语言的基础，到事务管理、并发控制、存储结构等核心概念，都讲解得鞭辟入里，逻辑清晰。作者并没有停留在概念的堆砌，而是深入浅出地剖析了每个概念背后的原理和设计思想。例如，在讲解索引时，书中不仅介绍了B树和B+树的结构，还详细阐述了它们在实际数据库中的应用场景、性能优势以及可能存在的局限性。对于那些希望深入理解数据库内部工作机制的读者来说，这部分内容无疑是宝贵的财富。更难能可贵的是，作者在讲解理论的同时，始终不忘与实际应用相结合。书中大量的示例代码和案例分析，生动地展示了如何在实际项目中应用数据库技术。从简单的表结构设计到复杂的查询优化，再到分布式数据库的挑战，书中都提供了切实可行的解决方案和思考方向。这使得这本书不仅仅是一本理论书籍，更是一本能够指导我们解决实际问题的实用手册。读这本书，感觉就像是一位经验丰富的导师，耐心地引导我一步步探索数据库的深邃世界，让我不仅知其然，更知其所以然。每一次翻阅，都能从中获得新的启发和对现有知识的巩固。

评分☆☆☆☆☆

**第三段评价：** 当我翻开《Database Systems》这本书时，我并没有预设它会给我带来多少惊喜，毕竟数据库相关的书籍市面上已有很多。然而，这本书的深度和广度远远超出了我的预期。作者对数据一致性、可靠性和安全性的探讨，让我对数据库的本质有了更深刻的理解。特别是在并发控制和事务隔离级别方面，书中用非常清晰的图示和案例，解释了各种锁机制（如共享锁、排他锁）、多版本并发控制（MVCC）等技术是如何确保数据在多用户同时访问时的正确性的。这部分内容对于理解分布式系统中的一致性问题非常有启发。另外，书中对数据库存储引擎的介绍也让我大开眼界。它深入讲解了不同存储引擎（如InnoDB、MyISAM）的内部工作原理，包括页组织、缓存管理、日志记录等，这对于数据库管理员和性能调优师来说是不可多得的宝贵知识。这本书不仅仅是教授“如何使用”数据库，更侧重于“为何如此设计”以及“如何做到更好”。它鼓励读者去思考，去探索，去理解数据库系统背后复杂的权衡和取舍。这种引导式的学习方式，让我在阅读过程中保持着强烈的好奇心和求知欲，并成功地将理论知识内化为自己的理解。

评分☆☆☆☆☆

**第五段评价：** 这本书的语言风格非常朴实却不失严谨，字里行间透露出作者深厚的功底和丰富的实践经验。在阅读《Database Systems》的过程中，我多次被书中一些精辟的总结和独到的见解所折服。例如，在讨论数据库设计范式时，书中并没有生硬地要求读者遵守某种规则，而是深入分析了范式设计的目的、不同范式带来的优缺点，以及在实际应用中如何根据业务需求进行灵活的权衡。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我能够更自觉地去理解和应用这些原则。书中对SQL注入等安全问题的探讨，也让我意识到数据库安全的重要性，并学习到了如何编写更安全的SQL语句，以及如何利用数据库自身的安全机制来防范攻击。对于初学者而言，这本书提供了一个坚实的理论基础；对于有经验的开发者而言，它则是一个宝贵的参考和提升工具。这本书更像是一位良师益友，在我遇到数据库相关难题时，总能在我需要的时候，给出最恰当的指引和解答。

评分☆☆☆☆☆

**第十段评价：** 《Database Systems》这本书给我最深刻的印象是它对数据库系统演进历史的梳理以及对未来发展趋势的展望。书中不仅介绍了关系型数据库的崛起和发展，还对内存数据库、分布式数据库、云数据库等新兴技术进行了深入的探讨。这种历史的视角让我能够更好地理解当前数据库技术格局的形成原因，并对未来的发展方向有更清晰的认识。书中对分布式事务、一致性模型（如CAP理论）的讲解，让我对现代分布式系统的复杂性有了更深的体会。对于开发者来说，能够理解这些底层的原理，将有助于我们设计出更健壮、更可扩展的应用程序。这本书的另一大亮点是其对数据库安全性的关注。它详细介绍了各种常见的数据库安全威胁，以及如何通过访问控制、加密、审计等机制来保护数据安全。这对于任何一个从事数据相关工作的从业者来说，都是一项必备的知识。读完这本书，我感觉自己对数据库技术的理解更加全面和深刻，也更加有信心去迎接数据库领域不断涌现的新挑战。

评分☆☆☆☆☆

**第九段评价：** 这本书的价值在于其深刻的理论性和极强的指导性。在阅读《Database Systems》的过程中，我多次被书中关于并发控制和事务隔离的讲解所震撼。作者通过大量的图例和场景模拟，清晰地展示了各种并发问题（如脏读、不可重复读、幻读）是如何产生的，以及不同的隔离级别（如读未提交、读已提交、可重复读、串行化）是如何解决这些问题的。这种深入的分析让我对数据一致性的重要性有了切身的体会。此外，书中对数据库设计原则的阐述，也为我提供了宝贵的指导。它不仅仅是讲解了E-R模型和关系模型，更重要的是分析了如何将业务需求转化为高效的数据库设计，如何进行范式分解以避免数据冗余，以及如何在性能和规范性之间找到最佳平衡点。这本书让我明白，数据库设计不仅仅是技术问题，更是一门艺术。读这本书，让我感觉自己不再是简单的数据库使用者，而是能够更深层次地理解和驾驭数据库技术，将其应用于解决更复杂的业务问题。

评分☆☆☆☆☆

**第八段评价：** 《Database Systems》这本书的结构非常完整，它不仅仅局限于某个特定的数据库系统，而是从更宏观的视角，讲解了数据库系统的普遍原理和通用技术。书中对数据库的生命周期进行了全面的梳理，从需求分析、概念设计、逻辑设计，到物理设计、实现、部署、维护和优化，每一个环节都进行了细致的阐述。这让我能够更全面地理解一个数据库系统是如何从无到有，再到稳定运行的。我尤其欣赏书中关于数据库性能调优的部分，它不仅仅提供了各种技巧，更重要的是解释了这些技巧背后的原理，以及如何在不同的场景下进行权衡和选择。这让我不再是死记硬背，而是能够理解为什么这样做能够提升性能。这本书就像是一张地图，为我指明了数据库世界的方向，让我不再迷失。读完这本书，我对数据库的整体认识更加清晰，也更有信心去应对未来工作中可能遇到的各种数据库相关挑战。

评分☆☆☆☆☆

**第六段评价：** 《Database Systems》这本书的排版和图示设计也为我的阅读体验增色不少。清晰的章节划分、合理的段落结构，以及大量的图表和流程图，使得原本可能枯燥的技术内容变得生动易懂。我特别喜欢书中用来解释复杂算法或数据结构的流程图，它们能够直观地展示程序的执行过程，帮助我快速理解抽象的概念。例如，在讲解查询优化算法时，书中使用的各种树状图和表格，极大地降低了理解难度。此外，书中对不同SQL语法的示例代码，都有详细的解释和运行结果展示，这对于我理解和记忆SQL命令非常有帮助。这本书在理论深度和易读性之间找到了一个完美的平衡点，既满足了学术研究的需求，又能让普通开发者轻松上手。它并非只是一味地灌输知识，而是通过多种方式引导读者主动思考，从而加深理解。读完这本书，我感觉自己对数据库的掌握程度有了质的飞跃，能够更自信地应对各种与数据库相关的工作任务。

评分☆☆☆☆☆

**第四段评价：** 《Database Systems》这本书的另一个亮点在于其对现代数据库技术的关注。它并没有仅仅停留在关系型数据库的经典理论上，而是积极地融入了NoSQL、NewSQL等新兴数据库的介绍，让我能够跟上技术发展的步伐。书中对各种NoSQL数据库（如键值存储、文档数据库、列族数据库、图数据库）的分类、特点和应用场景进行了细致的梳理，并举例说明了它们在解决特定问题时的优势。这对于需要选择合适数据库解决方案的开发者来说，提供了非常有价值的参考。同时，书中关于数据仓库、数据挖掘和大数据处理技术的介绍，也为我打开了新的视野。它让我了解到如何从海量数据中提取有价值的信息，以及数据库技术在人工智能和机器学习领域扮演的关键角色。这本书的结构设计非常合理，每一章的内容都承前启后，环环相扣，使得整个学习过程平滑而富有成效。我特别喜欢书中对复杂概念的解释方式，总是能够用通俗易懂的语言，辅以恰到好处的图解，将抽象的原理形象化，让读者能够轻松掌握。

评分☆☆☆☆☆

**第二段评价：** 《Database Systems》这本书的篇幅虽然不小，但读起来却出乎意料的流畅，这得益于作者精妙的叙事和循序渐进的教学方法。从最基础的数据组织形式讲起，逐步深入到更复杂的数据库设计、管理和优化技术，整个知识体系的构建非常自然，没有任何突兀感。我很欣赏书中对不同数据库管理系统（DBMS）的比较分析，这让我在学习理论知识的同时，也能对市面上主流的数据库产品有一个宏观的认识，了解它们各自的优缺点和适用场景。特别是关于SQL的讲解，书中不仅覆盖了基本语法，还深入探讨了高级查询技巧、窗口函数以及如何编写高效的SQL语句，这对于日常开发工作来说至关重要。此外，书中对数据库性能调优的章节，更是点睛之笔。它详细介绍了如何通过索引优化、查询重写、缓存策略等多种手段来提升数据库的响应速度和吞吐量，这些内容对于解决实际生产环境中遇到的性能瓶颈非常有帮助。读完这部分，我感觉自己对数据库性能的理解上升到了一个新的高度，能够更主动地去发现和解决问题，而不是被动地接受。这本书就像一本百科全书，涵盖了数据库领域的方方面面，而且讲解得如此透彻，以至于我常常会因为一个看似简单的问题，而在书中找到深刻的理论解释和实践指导。

评分☆☆☆☆☆

**第七段评价：** 我必须说，《Database Systems》这本书在我对数据库的理解上，起到了“启蒙”和“升华”的双重作用。作为一名刚刚接触数据库领域的开发者，我曾经对各种概念感到困惑，例如“事务”到底是什么，“ACID”属性又是如何保证的。这本书用非常形象的比喻和生动的案例，将这些抽象的概念变得具体可感。书中对数据库事务的讲解，从概念到实现，再到可能出现的故障和应对策略，都进行了详尽的阐述，让我对数据的一致性和可靠性有了全新的认识。同样，书中对数据备份和恢复的章节，也让我深刻理解了在实际生产环境中，如何保障数据的安全和可用性，这在任何信息系统中都至关重要。这本书不仅仅是讲述数据库的“是什么”，更重要的是讲述了“为什么”和“如何做”，这种深入的探究精神，让我对数据库技术产生了浓厚的兴趣。每一次阅读，都像是与一位经验丰富的老工程师进行深入的交流，让我受益匪浅，茅塞顿开。

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http://dsm.fudan.edu.cn/JSPWiki/attach/Material_db/database%20system%20complete%20book_2nd.pdf

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讲的比较系统，也比较好读

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讲的比较系统，也比较好读

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http://dsm.fudan.edu.cn/JSPWiki/attach/Material_db/database%20system%20complete%20book_2nd.pdf

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Stanford DB class 传统教材，涵盖了和数据库有关的各个方面，从Relational Algebra， SQL，XML/XQuery, Transaction/Index，OLAP和Data Mining还有Database Implementation都有很详细的介绍。 非常适合在查阅MySQL/PostgreSQL/Sqlite3文档前打下扎实的数据库基础