Advances in Database Technology - EDBT '92 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Pirotte, Alain; Delobel, Claude; Gottlob, Georg

出品人:

页数:563

译者:

出版时间:1992-4-7

价格:USD 99.00

装帧:Paperback

isbn号码:9783540552703

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 数据库技术
• EDBT
• 数据管理
• 信息检索
• 数据模型
• 查询优化
• 事务处理
• 索引
• 存储系统

探索数据管理的新前沿：聚焦高效、智能与分布式的数据库技术 在快速发展的数字时代，数据已成为驱动创新和决策的核心力量。从海量传感器收集的实时信息，到复杂的商业分析所需的海量交易记录，高效、可靠且智能的数据管理技术是支撑现代社会运转的基石。本书《Advances in Database Technology - EDBT '92》的精髓在于，它汇聚了当时数据库技术领域最前沿的研究成果和实践经验，为我们描绘了一幅数据管理技术演进的生动图景。虽然具体的“EDBT '92”会议内容在此不一一详述，但我们可以从这个时期数据库技术发展的宏观趋势和关键议题出发，深入探讨数据管理的核心挑战与解决方案，勾勒出一幅涵盖了性能优化、智能处理、分布式架构以及新兴应用等多个维度的未来蓝图。 一、 性能的极致追求：从数据存储到查询优化的系统性革新 在信息爆炸的年代，数据量的剧增对数据库系统的处理能力提出了前所未有的挑战。EDBT '92 所处的时期，正是数据库技术致力于突破性能瓶颈的关键阶段。本书所代表的研究成果，无疑深入探讨了如何在数据的存储、检索和处理等各个环节实现效率的飞跃。 高效存储与索引技术： 数据存储是数据库的根基。彼时，研究人员正致力于开发更优化的数据结构，以减小存储空间占用并加速数据访问。例如，B+树及其变种在关系数据库中已得到广泛应用，但针对特定类型的数据（如空间数据、文本数据）以及不断增长的数据规模，新的索引技术，如R-tree、Quadtree、kd-tree等空间索引，以及倒排索引、模糊索引等文本搜索索引，正不断涌现，以满足不同应用场景对查询效率的严苛要求。此外，数据压缩技术的研究也在深入，旨在通过巧妙的算法减少磁盘I/O，从而提升整体吞吐量。 查询处理与优化引擎的演进： 复杂查询的执行效率直接影响用户体验和应用性能。EDBT '92 时期，查询优化器扮演着至关重要的角色。研究人员着力于开发更精确的成本模型，更智能的启发式查询优化算法，以及更有效的查询重写和连接算法。动态规划、贪婪算法等优化策略不断被精炼，以找到执行复杂SQL语句的最优（或近最优）执行计划。对流水线执行、并行执行等技术的研究，也为提升查询吞吐量开辟了新的道路。内连接、外连接、集合操作等基本操作的优化，以及子查询、嵌套查询的转换与执行，都是彼时研究的重点。 内存数据库与缓存技术的突破： 随着硬件性能的提升，将部分或全部数据加载到内存中进行处理，成为显著提升性能的有效手段。内存数据库（In-Memory Databases, IMDB）的研究开始受到重视，它们通过减少磁盘I/O，实现亚毫秒级的响应时间。同时，对缓存技术的研究也日益深入，如何在主内存、多级缓存之间高效地管理和调度数据，以最大化数据访问速度，是学术界和工业界共同关注的焦点。 二、 走向智能化：数据挖掘、推理与主动式数据库 数据库早已不再仅仅是数据的仓库，而是开始向具备智能处理能力的平台演进。EDBT '92 时期的研究，已经预见了数据库智能化发展的方向，为后续的数据挖掘、机器学习等技术在数据库中的融合奠定了基础。 数据挖掘与知识发现的萌芽： 从海量数据中提取有价值的模式和知识，是数据库智能化的重要体现。尽管“大数据”的概念尚未普及，但对关联规则挖掘、聚类分析、分类预测等基本数据挖掘技术的探索，已经在数据库领域悄然兴起。研究人员开始思考如何在数据库系统中集成这些算法，实现“数据在库内，挖掘也在库内”，从而避免海量数据的ETL（Extract, Transform, Load）过程，提高效率。 主动式数据库与规则管理： 主动式数据库（Active Databases）的概念，即数据库能够根据预定义的规则或事件自动触发操作，是数据库智能化的一大进步。这包括了触发器（Triggers）的广泛应用，以及对更复杂的事件-条件-动作（ECA）规则的建模和管理。这使得数据库能够对外部事件或数据变化做出实时响应，实现更高级别的自动化和智能化服务。 复杂数据模型与推理能力： 随着业务需求的复杂化，传统的二维关系模型已难以满足所有需求。对对象关系数据库（Object-Relational Databases, ORDBMS）、多媒体数据库、空间数据库等复杂数据模型的探索，以及对逻辑推理、不确定性推理等能力的研究，都在尝试赋予数据库更强的表达能力和解决问题的能力。 三、 分布式与协同：构建大规模、高可用性的数据基础设施 现代应用越来越依赖于分布在不同地理位置、不同节点上的数据。EDBT '92 的研究，也必然触及分布式数据库系统、数据集成与共享等关键领域，为构建大规模、高可用的数据基础设施提供理论支撑。 分布式数据库架构与管理： 将数据分布在多个节点上，可以提高系统的可伸缩性、可用性和容错能力。研究人员在分布式事务管理、分布式查询处理、数据复制与一致性、节点故障检测与恢复等方面进行了深入探讨。包括两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）等分布式事务协议，以及各种形式的复制策略（主从复制、多主复制）和分区策略（分片），都是彼时分布式数据库设计的核心内容。 数据集成与联邦数据库： 在异构数据源日益增多的环境下，如何有效地集成来自不同系统的数据，并提供统一的访问接口，成为一项重要的挑战。联邦数据库（Federated Databases）的概念应运而生，它允许用户跨越多个独立的数据源进行查询，而无需将所有数据集中到一个数据库中。这需要解决数据映射、语义异构性、查询翻译等难题。 数据共享与协同工作： 随着网络技术的发展，数据库也开始被用于支持协同工作和信息共享。对并发控制、访问控制、版本管理等机制的研究，确保了在多人多系统环境下数据的安全、一致和高效共享。 四、 新兴应用与未来展望 EDBT '92 的研究，也必然反映了当时对数据库技术在新兴应用领域的作用的初步探索。 面向特定行业的数据管理： 随着数据库技术在金融、电信、医疗、科研等各个行业的深入应用，针对特定行业需求的数据建模、查询语言和优化技术也在不断发展。例如，科研领域对时间序列数据、基因序列数据的管理，以及金融领域对交易数据、风险数据的高效处理。 多媒体数据管理： 图像、音频、视频等多媒体数据的增长，对数据库提出了新的挑战。如何有效地存储、索引、查询和检索这些非结构化或半结构化数据，是当时研究的一个活跃方向。 Web数据管理： 互联网的兴起，也使得对Web数据的管理需求日益增长。如何从Web页面中提取结构化信息，如何进行大规模Web数据的存储和查询，为数据库技术带来了新的应用场景和研究课题。 结语 《Advances in Database Technology - EDBT '92》所代表的，是数据库技术在迈向高效、智能和分布式方向的关键时期所取得的突破性进展。它不仅为我们回顾了过去，更指明了未来数据库技术发展的方向：更强大的性能，更深入的智能，更广泛的分布，以及对不断涌现的新兴应用场景的深刻洞察。这些前沿的研究成果，为构建更强大、更灵活、更智能的数据管理系统奠定了坚实的基础，并持续影响着我们今天所依赖的数字世界。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆