Semantic Web Programming

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出版者:Wiley
作者:John Hebeler
出品人:
页数:648
译者:
出版时间:2009-04-13
价格:USD 45.00
装帧:Paperback
isbn号码:9780470418017
丛书系列:
图书标签:
  • SemanticWeb
  • 计算机
  • web
  • standard
  • WebDev
  • 语义网
  • 知识图谱
  • RDF
  • SPARQL
  • OWL
  • Web语义
  • 数据集成
  • 本体
  • 编程
  • 人工智能
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具体描述

The next major advance in the WebWeb 3.0will be built on semantic Web technologies, which will allow data to be shared and reused across application, enterprise, and community boundaries. Written by a team of highly experienced Web developers, this book explains examines how this powerful new technology can unify and fully leverage the ever-growing data, information, and services that are available on the Internet. Helpful examples demonstrate how to use the semantic Web to solve practical, real-world problems while you take a look at the set of design principles, collaborative working groups, and technologies that form the semantic Web. The companion Web site features full code, as well as a reference section, a FAQ section, a discussion forum, and a semantic blog.

好的,这是一本名为《数据之舞:面向现代应用的数据库设计与优化》的图书简介,内容详尽,不涉及《Semantic Web Programming》中的任何主题。 --- 图书名称:《数据之舞:面向现代应用的数据库设计与优化》 导言:数据洪流中的灯塔 在当今由数据驱动的数字时代,信息如同血液般流淌于每一个现代应用的核心。无论是处理每秒数百万次的交易、支撑复杂的企业级决策系统,还是驱动个性化的用户体验,底层的数据管理技术构成了稳定、高效和可扩展性的基石。然而,随着数据量的爆炸式增长、数据结构的多样化以及对实时性要求的不断提高,传统的数据库设计和管理方法正面临前所未有的挑战。仅仅“存储”数据已远远不够,如何“驾驭”数据,使其以最优化的方式响应业务需求,成为决定应用成败的关键因素。 《数据之舞:面向现代应用的数据库设计与优化》正是这样一本深入浅出的指南,它旨在为软件架构师、后端工程师、数据库管理员(DBA)以及对高性能数据持久化有追求的技术人员,提供一套系统、实用的知识体系和实践方法论。本书将数据管理视为一门精妙的“舞蹈艺术”——需要在规范化与性能、事务的严格性与分布式的灵活性之间寻求精妙的平衡与节奏。 本书的结构设计遵循从理论基础到高级实践的逻辑递进,确保读者不仅理解“如何做”,更能深刻洞察“为何要这样做”。我们摒弃了枯燥的纯理论堆砌,而是将重点放在现代应用场景下的实际问题解决上。 --- 第一部分:奠定基石——关系模型的精深解读与范式重构 (Fundamentals and Normalization Mastery) 本部分将重新审视关系型数据库的理论核心,但视角完全聚焦于如何将这些理论转化为面向高性能的实践。 第一章:关系代数的现代应用视角 我们将回顾关系代数和元组演算,但重点放在它们如何映射到现代SQL执行计划的优化上。探讨连接(JOIN)操作在不同存储引擎(如InnoDB、PostgreSQL的并行查询)中的物理实现差异,以及如何通过预先的表结构设计来最小化昂贵的嵌套循环连接。 第二章:超越第三范式的权衡 范式理论是数据库设计的基础,但“过度规范化”在读多写少的场景中可能成为性能瓶颈。本章深入探讨第四范式(4NF)和第五范式(5NF)的实际应用边界。我们将通过详细的案例分析,对比在特定OLAP和OLTP场景中,适当的反范式化(Denormalization)如何通过减少跨表查询的次数,显著提升查询效率。讨论如何在数据冗余和查询复杂度之间划定最佳的红线。 第三章:事务的艺术:ACID的现代实现与挑战 深入剖析事务的四个特性(原子性、一致性、隔离性、持久性)在不同数据库系统中的具体实现机制。重点讲解MVCC(多版本并发控制)的内部工作原理,包括回滚段的维护、快照的生成与清理。此外,我们将对比悲观锁与乐观锁在并发冲突处理上的优劣,并介绍PostgreSQL的`SERIALIZABLE`隔离级别是如何通过更严格的验证机制来保证最高级别的数据一致性,以及其带来的性能代价。 --- 第二部分:性能的引擎——索引、查询优化与执行计划的解剖 (Indexing, Query Tuning, and Execution Plan Dissection) 本部分是本书的核心,专注于如何通过精妙的索引策略和对查询执行流程的深刻理解,将数据库性能提升到极致。 第四章:索引的生命周期与多维优化 本书将索引提升到“数据访问路径选择器”的高度。不仅涵盖B-Tree索引的结构细节,更深入探讨了辅助索引(Secondary Index)与聚簇索引(Clustered Index)的内在联系和存储开销。重点剖析复合索引(Composite Index)的列顺序选择原则(最左前缀原则的细微差别),以及如何利用覆盖索引(Covering Index)完全避免回表操作。同时,讨论PostgreSQL的GIN/GiST索引,以及MySQL的函数索引在处理特定查询(如全文搜索或JSON路径查询)中的独特优势。 第五章:SQL的“慢车道”:查询优化器的黑箱 理解优化器的工作原理是优化查询的先决条件。本章详细解析了成本模型(Cost Model)的构建,包括数据页的读取成本、CPU处理成本和I/O等待成本的评估。我们将学习如何通过`EXPLAIN ANALYZE`(或同等工具)输出的详细信息,识别出代价高昂的操作,如全表扫描、错误的连接顺序、过多的临时表创建,并提供具体的SQL重写策略,而不是仅仅依赖于数据库自动优化。 第六章:连接策略的精细调校 连接(Join)是关系型查询中最耗费资源的环节之一。本章细致对比了嵌套循环连接(Nested Loop Join)、哈希连接(Hash Join)和归并连接(Merge Join)的适用场景。通过模拟数据分布和内存限制,指导读者判断何时应强制(或暗示)优化器选择特定的连接算法,特别是在处理大数据集时的内存溢出(Spill to Disk)问题及其规避方法。 --- 第三部分:现代架构下的数据持久化挑战 (Data Persistence in Modern Architectures) 随着微服务、云原生和大数据分析的兴起,单体数据库模型已无法满足所有需求。本部分探讨跨越不同数据范式的实用解决方案。 第七章:NoSQL的正确接入点:适用性与迁移 我们不将NoSQL视为关系模型的替代品,而是功能强大的补充工具。本章聚焦于键值存储(Key-Value)、文档数据库(Document DB)和列族数据库(Column-Family)的设计哲学。通过案例说明,何时应使用MongoDB进行灵活的数据建模,何时Cassandra或HBase的写入优化更适合高吞吐量的时序数据,以及如何构建服务层以协调多数据源的一致性视图。 第八章:水平扩展的艺术:分片(Sharding)策略的实现 当单机数据库达到扩展极限时,分片是唯一的出路。本章深入探讨垂直分片(按功能划分)和水平分片(按数据范围或哈希值划分)的实施细节。重点介绍一致性哈希(Consistent Hashing)在动态集群扩展中的应用,以及如何设计路由层来最小化跨分片事务的复杂性和延迟。 第九章:高可用性与灾难恢复的自动化 本章聚焦于数据持久性的健壮性。详细讲解主从复制(Replication)的模式(同步、半同步、异步)及其对延迟的影响。探讨了Quorum机制在分布式数据库集群中的投票过程和脑裂(Split-Brain)问题的解决策略。最后,提供了一套完整的备份、恢复和故障切换(Failover)的自动化脚本与流程检查清单。 --- 第四部分:数据质量与治理 (Data Integrity and Governance Practices) 高效的数据库不仅仅是快速的,它也必须是可靠和可信赖的。 第十章:约束、触发器与存储过程的性能影响 约束(Constraints)是数据完整性的最后一道防线,但它们会增加写入的开销。本章分析了CHECK、FOREIGN KEY等约束的运行时成本。对于存储过程和触发器,我们将讨论它们对数据库资源的占用,以及何时应将业务逻辑从存储过程迁移到应用层,以实现更好的可维护性和分布式事务管理。 第十一章:数据安全与合规性实践 讨论数据加密(静态数据加密与传输中加密)的实现方案。重点介绍基于角色的访问控制(RBAC)在数据库层面的精细化配置,以及如何使用数据脱敏(Data Masking)技术在开发和测试环境中满足隐私保护要求。 --- 结语:构建永续的数据系统 《数据之舞》旨在培养读者对数据系统的“整体观”。数据库不再是一个孤立的组件,而是与应用逻辑、网络架构、缓存层紧密耦合的有机整体。掌握这些“舞蹈”的节奏与步法,才能确保您的应用在数据的洪流中,始终保持优雅、高效与稳定。本书所提供的,是穿越数据迷雾,直达性能核心的实战指南。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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说实话,当我第一次在书店看到《Semantic Web Programming》这本书时,我并没有立刻产生购买的冲动。它看起来和其他技术类书籍一样,封面中规中矩,书名也显得有些专业。但鬼使神差地,我还是随手翻开了它。让我意想不到的是,书中的开篇章节立刻吸引了我的注意力。作者似乎并没有直接跳入晦涩的技术细节,而是用一种非常引人入胜的方式,阐述了传统互联网在信息处理上的局限性,以及语义网所能带来的革命性改变。这种循序渐进的引入方式,让我这个对语义网了解不深的人,也能迅速理解其重要性和价值。我开始想象,如果互联网上的所有信息都能够被机器理解,那将会发生多么大的变化?搜索将会变得更加智能,推荐系统将更加精准,甚至我们与机器的交互方式也可能迎来颠覆性的变革。这本书似乎正在描绘这样一幅未来蓝图。我期待它能够为我提供一条清晰的学习路径,让我能够从零开始,逐步掌握语义网编程的技巧。我特别希望书中能够包含一些关于如何构建和使用本体(Ontology)的内容,因为我觉得这是理解语义网的关键。

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我一直以来都在寻找能够帮助我提升编程能力的进阶书籍,而《Semantic Web Programming》这本书,恰好满足了我对“革新性”和“前沿性”技术的需求。我一直关注着互联网技术的发展趋势,也注意到近年来“大数据”、“人工智能”等概念的兴起。而“语义网”,在我看来,是连接这些概念的重要一环。我希望这本书能够为我提供一种全新的编程视角,让我能够从“数据”本身出发,构建出更加智能、更具适应性的应用程序。我设想,通过学习语义网编程,我能够编写出能够与用户进行更自然、更深入交互的软件,甚至能够实现跨平台、跨应用的无缝信息流通。书中会不会详细讲解OWL(Web本体语言)以及RDF(资源描述框架)的语法和应用?我对这些具体的标准非常感兴趣。我希望通过这本书,我能够掌握如何设计和实现语义化的数据模型,以及如何利用SPARQL等查询语言来高效地获取和处理这些数据。此外,我也期待书中能够提供一些实际的开发案例,让我能够将所学知识应用到实际项目中。

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在我的职业生涯中,我接触过各种各样的编程技术,但总觉得在理解和处理信息方面,还存在一个瓶颈。我希望我的代码能够不仅仅是执行指令,而是能够理解指令背后的意图,并且能够主动地去解决问题。《Semantic Web Programming》这本书,似乎正是针对这个痛点而来的。我希望它能够为我揭示如何通过编程的方式,让计算机拥有“理解”的能力。这对我来说,是一个非常诱人的概念。我期待书中能够详细介绍如何构建和使用知识图谱,以及如何将这些知识图谱应用到实际的软件开发中。我设想,如果我能够编写出能够理解用户意图的智能客服,或者能够自主学习并优化算法的推荐系统,那将是多么大的进步。这本书会不会涵盖一些关于本体工程(Ontology Engineering)的实践方法?我对此非常好奇,因为我觉得理解和构建本体是实现语义网编程的关键。我希望能够通过这本书,掌握一套行之有效的语义网编程方法论,从而为我的技术生涯打开新的篇章。

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我对信息架构和数据组织的理论一直很着迷,常常在思考如何才能让信息更加清晰、易于检索和理解。在一次偶然的机会中,我接触到了“语义网”的概念,它提出的“让机器理解数据含义”的想法,让我觉得耳目一新,也让我看到了解决信息组织难题的全新可能。《Semantic Web Programming》这本书,就像是一扇通往这个新世界的窗户。我希望它能详细解释“语义”在编程中的具体含义,以及如何通过编程的方式来实现这种“语义”。我脑海中已经构思了一些场景:比如,一个能够自动纠错的文档编辑系统,或者一个能够根据用户的情感反馈来调整推荐内容的内容管理系统。这些都需要机器能够理解文本背后的深层含义。我期待书中能够介绍一些构建和管理语义化知识库的方法,以及如何利用这些知识库来驱动更智能化的应用程序。我特别想了解,如何用代码来表达数据之间的复杂关系,以及如何通过查询语言来提取有价值的信息。这本书是否会涉及一些图数据库的理论和实践?我对此抱有很大的期待,因为我觉得图数据库可能是实现语义网编程的重要技术之一。

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我是一个对新技术充满渴望的开发者,一直在寻找能够让我脱颖而出的“秘密武器”。《Semantic Web Programming》这本书,正是这样一本让我眼前一亮的书籍。我之前听说过“语义网”的概念,但一直觉得它离我的日常开发工作有些遥远。然而,这本书的标题和封面设计,却让我感受到了它强大的潜力和广泛的应用前景。我希望这本书能够为我提供一个全新的视角,让我理解如何将“意义”融入到我的代码中,从而构建出更智能、更人性化的应用程序。我设想,如果我的程序能够理解用户输入的意图,而不是仅仅处理表面的指令,那么它们将会变得更加强大和有用。我期待书中能够详细介绍一些主流的语义网技术栈,比如RDF、OWL、SPARQL等等,并且提供一些实用的代码示例,让我能够快速上手。我特别希望书中能够包含一些关于如何构建和管理知识图谱的内容,因为我觉得这是实现语义网编程的核心。我希望通过这本书,我能够掌握一套完整的语义网编程技能,为我未来的职业发展开辟更广阔的空间。

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这本书的封面设计倒是挺吸引人的,一种沉静而又充满科技感的蓝色调,搭配上一个抽象的、仿佛由节点和连线组成的网络图形,初次看到时便勾起了我对“语义网”这个概念的好奇心。我一直对信息如何被组织、连接和理解感兴趣,而“语义网”似乎正是通往这个目标的关键。虽然我还没有开始深入阅读这本书的内容,但仅仅是它的标题,就足以让我的思绪翩翩起舞,想象着书中会如何描绘一个更加智能、互联的世界。我期待它能够揭示出“语义”在编程中的具体应用,以及如何构建能够理解并处理这些“意义”的系统。我脑海中已经开始构思一些场景:一个能够根据我的需求自动整合来自不同数据源的旅行计划,或者一个能够理解我所描述的复杂病情并提供个性化建议的医疗助手。不知道这本书是否会触及这些令人兴奋的可能性?而且,“编程”这个词也意味着它不会仅仅停留在理论层面,而是会提供实操性的指导,这对我来说是尤为重要的。我一直认为,技术只有在能够实际应用时才能真正发挥其价值。我希望这本书能够为我提供一套清晰的框架,让我能够理解语义网技术的核心原理,并学习如何运用它来构建真正有用的应用程序。它会不会讲解一些常用的语义网技术栈,比如RDF、OWL、SPARQL之类的?我对此充满了期待。

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我之前在参加一个行业技术分享会时,偶然听到了“语义网”这个词,当时的感觉是既熟悉又陌生。熟悉是因为“网”这个概念我太熟悉了,但“语义”二字却让我觉得有些高深莫测。会后,我特意去查阅了一些资料,了解到语义网旨在让机器能够像人一样理解和处理信息,而不仅仅是识别文本中的字符。这让我感到非常震撼,仿佛打开了新世界的大门。于是,我便开始寻找一本能够深入浅出地介绍这个领域的书籍,最终我看到了《Semantic Web Programming》。这本书的出现,对我而言,就像是解决了一个长久以来的困惑。我希望它能解答我心中关于“如何让机器真正理解信息”的疑问,并提供具体的编程实践方法。我设想,书中会从基础的知识讲起,循序渐进地引导读者进入语义网的世界。也许会先介绍一些核心的概念,比如本体(Ontology)、三元组(Triple)、图数据库(Graph Database)等等,然后逐步深入到具体的编程技术和框架。我尤其关心的是,书中会不会提供一些真实的案例分析,让我能够看到这些技术是如何被应用到实际项目中的,这对我来说会是极大的启发。我希望这本书能够让我不仅知其然,更知其所以然,从而真正掌握语义网编程的精髓。

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我一直对人工智能领域抱有浓厚的兴趣,而“语义网”这个概念,在我看来,是实现真正意义上的智能化的重要基石。我认为,机器之所以目前在很多方面还无法达到人类的智能水平,很大程度上是因为它们缺乏对信息的深层理解能力。它们可以处理海量的数据,但往往只能停留在表面,而无法捕捉信息背后的含义和联系。《Semantic Web Programming》这本书的出现,恰好填补了我在这方面的知识空白。我希望它能够深入探讨如何通过编程技术,赋予机器理解和运用信息“意义”的能力。这本书会不会涉及自然语言处理(NLP)和知识图谱(Knowledge Graph)这些与语义网息息相关的技术?我非常好奇。如果能够学习如何将这些技术结合起来,构建出能够理解人类语言、并且能够推理和学习的系统,那将是一件多么令人兴奋的事情。我期待书中能够提供一些实用的代码示例,让我能够亲手实践,体验语义网编程的魅力。同时,我也希望这本书能够帮助我理解,在实际应用中,我们应该如何去设计和构建语义化的数据模型,以及如何有效地查询和利用这些模型。

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我一直对如何让计算机更好地理解和处理人类的语言和知识充满好奇。在接触到“语义网”这个概念后,我感到它似乎是一种能够突破当前技术局限的解决方案。我希望《Semantic Web Programming》这本书能够深入浅出地解释,如何在编程层面实现“语义”的赋予和传递。这对我来说,是一个非常具有吸引力的课题。我设想,如果我能够编写出能够理解复杂指令、并且能够根据上下文进行推理的程序,那么在很多领域,都可以实现更高级别的自动化和智能化。我期待书中能够详细讲解如何利用RDF(资源描述框架)和OWL(Web本体语言)来构建和描述数据之间的关系,以及如何使用SPARQL等查询语言来高效地检索和操纵这些数据。我尤其希望书中能够提供一些实际的开发案例,展示如何将这些技术应用于构建智能问答系统、推荐引擎或者知识管理平台。我希望通过这本书,我能够掌握一套系统的语义网编程知识体系,为我未来在人工智能和大数据领域的深入研究打下坚实的基础。

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我一直对如何让信息在互联网上更好地被理解和利用感兴趣。传统互联网的信息,对于机器来说,很多时候只是文本的堆砌,缺乏深层的含义。而“语义网”的概念,正是我一直在寻找的,它似乎能够为解决这个问题提供一个方向。《Semantic Web Programming》这本书,吸引我的地方在于它将“语义”与“编程”这两个概念结合在了一起,这让我看到了将抽象的理论转化为具体应用的希望。我希望这本书能够详细解释,如何在编程中实现对数据语义的捕捉、描述和利用。我脑海中已经构思了多种应用场景,比如一个能够自动整合和分析多源异构数据的智能决策支持系统,或者一个能够理解用户需求并提供个性化服务的教育平台。我期待书中能够提供一些关于RDF(资源描述框架)和OWL(Web本体语言)的详细介绍,以及如何在实际项目中运用它们来构建语义化的数据模型。同时,我也希望能够学习如何使用SPARQL等查询语言来高效地查询和利用这些语义化的数据。这本书是否会涉及到一些关于本体构建工具的使用?我对此充满期待,因为我觉得这对于实践语义网编程至关重要。

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