數據庫係統：設計、實現與管理（基礎篇）（原書第6版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[英] 托馬斯·康諾利（Thomas Connolly），卡洛琳·貝格（Carolyn Begg） 著，寜洪 譯

圖書標籤:

• 數據庫
• 數據庫係統
• 數據庫設計
• 數據庫實現
• 數據庫管理
• SQL
• 數據模型
• 關係數據庫
• 數據庫原理
• 計算機科學

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111537403

版次：1

商品編碼：11928293

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 計算機科學叢書

開本：16開

齣版時間：2016-05-01

用紙：膠版紙

頁數：603

內容簡介

　　本書是數據庫領域的經典著作，內容係統、全麵、實用，被世界多所大學選為數據庫相關課程的教材。中文版分為基礎篇和進階篇，分彆對應原書~五部分和第六~九部分。本書為基礎篇，主要內容包括：數據庫係統與數據庫設計的基礎知識；關係模型與語言；數據庫分析與設計的主要技術；數據庫設計方法學；以及現代數據庫管理相關專題，涵蓋安全問題、法律與道德問題、事務管理和查詢處理。本書既可作為數據庫設計與管理相關課程的本科生或研究生教材，亦可作為數據庫專業技術人員的參考書籍。

目錄

齣版者的話

譯者序

前言

第一部分　背景

第1章　數據庫簡介2

1.1　引言3

1.2　傳統的基於文件的係統4

1.2.1　基於文件的方法5

1.2.2　基於文件方法的局限性8

1.3　數據庫方法10

1.3.1　數據庫10

1.3.2　數據庫管理係統（DBMS）11

1.3.3　（數據庫）應用程序12

1.3.4　DBMS環境的組成部分13

1.3.5　數據庫設計：範型改變15

1.4　數據庫環境中的各種角色16

1.4.1　數據管理員和數據庫管理員16

1.4.2　數據庫設計人員16

1.4.3　應用開發人員17

1.4.4　終端用戶17

1.5　數據庫管理係統的曆史17

1.6　DBMS的優點和缺點20

本章小結23

思考題23

習題24

擴展閱讀25

第2章　數據庫環境26

2.1　ANSI-SPARC三層體係結構27

2.1.1　外部層28

2.1.2　概念層28

2.1.3　內部層28

2.1.4　模式、映射和實例29

2.1.5　數據獨立性30

2.2　數據庫語言30

2.2.1　數據定義語言（DDL）31

2.2.2　數據操作語言（DML）31

2.2.3　第四代語言32

2.3　數據模型和概念建模33

2.3.1　基於對象的數據模型34

2.3.2　基於記錄的數據模型34

2.3.3　物理數據模型36

2.3.4　概念建模36

2.4　DBMS的功能36

本章小結39

思考題40

習題40

擴展閱讀41

第3章　數據庫的結構與Web42

3.1　多用戶DBMS結構42

3.1.1　遠程處理43

3.1.2　文件服務器結構43

3.1.3　傳統的兩層客戶-服務器結構44

3.1.4　三層客戶-服務器結構45

3.1.5　N層客戶-服務器結構47

3.1.6　中間件47

3.1.7　事務處理監視器49

3.2　Web 服務與麵嚮服務的結構50

3.2.1　Web 服務50

3.2.2　麵嚮服務的結構（SOA）51

3.3　分布式DBMS53

3.4　數據倉庫54

3.5　雲計算56

3.5.1　雲計算的好處與風險58

3.5.2　基於雲的數據庫方案60

3.6　DBMS的組件63

3.7　Oracle的體係結構65

3.7.1　Oracle的邏輯數據庫結構65

3.7.2　Oracle的物理數據庫結構67

本章小結71

思考題71

習題72

擴展閱讀72

第二部分　關係模型與語言

第4章　關係模型74

4.1　關係模型簡史74

4.2　基本術語76

4.2.1　關係數據結構76

4.2.2　數學中的關係78

4.2.3　數據庫中的關係79

4.2.4　關係的性質79

4.2.5　關係關鍵字80

4.2.6　關係數據庫模式的錶示81

4.3　完整性約束83

4.3.1　空83

4.3.2實體完整性83

4.3.3引用完整性84

4.3.4一般性約束84

4.4視圖84

4.4.1術語85

4.4.2視圖的用途85

4.4.3視圖的更新86

本章小結86

思考題86

習題87

擴展閱讀87

第5章　關係代數與關係演算88

5.1關係代數88

5.1.1一元運算90

5.1.2集閤運算91

5.1.3連接運算93

5.1.4除法運算96

5.1.5聚集運算和分組運算96

5.1.6　關係代數運算小結97

5.2　關係演算98

5.2.1　元組關係演算99

5.2.2　域關係演算101

5.3　其他語言103

本章小結103

思考題104

習題104

擴展閱讀106

第6章　SQL：數據操作107

6.1　SQL簡介108

6.1.1　SQL的目標108

6.1.2　SQL的曆史109

6.1.3　SQL的重要性110

6.1.4　術語110

6.2　書寫SQL命令110

6.3　數據操作111

6.3.1　簡單查詢112

6.3.2　查詢結果排序（ORDER BY子句）118

6.3.3　使用SQL聚集函數119

6.3.4　查詢結果分組（GROUP BY子句） 121

6.3.5　子查詢123

6.3.6　ANY和ALL125

6.3.7　多錶查詢126

6.3.8　EXISTS和NOT EXISTS131

6.3.9　閤並結果錶（UNION、INTERSECT和EXCEPT）132

6.3.10　數據庫更新 133

本章小結136

思考題137

習題137

第7章　SQL：數據定義140

7.1　ISO SQL數據類型141

7.1.1　SQL標識符141

7.1.2　SQL標量數據類型 141

7.2　完整性增強特性145

7.2.1　必須有值的數據145

7.2.2　域約束145

7.2.3　實體完整性146

7.2.4　引用完整性147

7.2.5　一般性約束148

7.3　數據定義148

7.3.1　創建數據庫149

7.3.2　創建錶（CREATE TABLE）149

7.3.3　修改錶定義（ALTER TABLE） 152

7.3.4　刪除錶（DROP TABLE）153

7.3.5　創建索引（CREATE INDEX） 153

7.3.6　刪除索引（DROP INDEX）154

7.4　視圖154

7.4.1　創建視圖（CREATE VIEW）154

7.4.2　刪除視圖（DROP VIEW）156

7.4.3　視圖分解157

7.4.4　視圖的局限性157

7.4.5　視圖的可更新性158

7.4.6　WITH CHECK OPTION159

7.4.7　視圖的優缺點160

7.4.8　視圖物化161

7.5　事務162

7.6　自主訪問控製163

7.6.1　授予其他用戶權限（GRANT）164

7.6.2　撤銷用戶權限（REVOKE）166

本章小結167

思考題168

習題168

第8章　高級SQL171

8.1　SQL編程語言171

8.1.1　聲明172

8.1.2　賦值173

8.1.3　控製語句173

8.1.4　PL/SQL的異常175

8.1.5　PL/SQL的遊標176

8.2　子程序、存儲過程、函數和包178

8.3　觸發器179

8.4　遞歸184

本章小結185

思考題185

習題186

擴展閱讀186

第9章　對象關係DBMS187

9.1　高級數據庫應用188

9.2　RDBMS的缺點191

9.3　在關係數據庫中存儲對象195

9.3.1　將類映射為關係196

9.3.2　訪問關係數據庫中的對象197

9.4　對象關係數據庫係統簡介198

9.5　SQL:2011200

9.5.1　行類型201

9.5.2　用戶自定義類型201

9.5.3　子類型和超類型204

9.5.4　用戶自定義例程206

9.5.5　多態性207

9.5.6　引用類型和對象標識208

9.5.7　創建錶208

9.5.8　數據查詢210

9.5.9　集類型211

9.5.10　類型視圖214

9.5.11　持久化存儲模塊215

9.5.12　觸發器215

9.5.13　大對象217

9.5.14　遞歸219

9.6　Oracle中麵嚮對象的擴展219

9.6.1　用戶自定義數據類型219

9.6.2　操作對象錶223

9.6.3　對象視圖224

9.6.4　權限225

本章小結226

思考題226

習題226

擴展閱讀227

第三部分　數據庫分析與設計

第10章　數據庫係統開發生命周期230

10.1　信息係統生命周期231

10.2　數據庫係統開發生命周期231

10.3　數據庫規劃233

10.4　係統定義233

10.5　需求收集與分析234

10.5.1　集中式方法235

10.5.2　視圖集成方法235

10.6　數據庫設計237

10.6.1　數據庫設計方法237

10.6.2　數據建模238

10.6.3　數據庫設計的階段劃分238

10.7　DBMS選型240

10.8　應用程序設計243

10.8.1　事務設計243

10.8.2　用戶界麵設計指南244

10.9　建立原型係統246

10.10　實現246

10.11　數據轉換與加載246

10.12　測試247

10.13　運行維護247

10.14　CASE工具248

本章小結249

思考題250

習題250

擴展閱讀251

第11章　數據庫分析與DreamHome案例研究252

11.1　使用實況發現技術的時機253

11.2　收集實況的類型253

11.3　實況發現技術 254

11.3.1　分析文檔資料254

11.3.2　麵談254

11.3.3　觀察企業的運作255

11.3.4　研究256

11.3.5　問捲調查256

11.4　使用實況發現技術的實例256

11.4.1　DreamHome案例研究—概述257

11.4.2　DreamHome案例研究—數據庫規劃260

11.4.3　DreamHome案例研究—係統定義264

11.4.4　DreamHome案例研究—需求收集與分析266

11.4.5　DreamHome案例研究—數據庫設計271

本章小結271

思考題271

習題271

擴展閱讀272

第12章　實體-聯係建模273

12.1　實體類型 274

12.2　聯係類型275

12.2.1　聯係類型的度276

12.2.2　遞歸聯係278

12.3　屬性 279

12.3.1　簡單屬性和組閤屬性279

12.3.2　單值屬性和多值屬性279

12.3.3　導齣屬性 280

12.3.4　關鍵字 280

12.4　強實體類型與弱實體類型282

12.5　聯係的屬性282

12.6　結構化約束283

12.6.1　一對一（1:1）聯係283

12.6.2　一對多（1:*）聯係284

12.6.3　多對多（*:*）聯係285

12.6.4　復雜聯係的多重性287

12.6.5　基數約束和參與性約束288

12.7　ER模型的問題289

12.7.1　扇形陷阱289

12.7.2　斷層陷阱291

本章小結292

思考題293

習題293

第13章　增強的實體-聯係建模295

13.1　特殊化/泛化295

13.1.1　超類和子類296

13.1.2　超類/子類聯係296

13.1.3　屬性的繼承297

13.1.4　特殊化過程297

13.1.5　泛化過程298

13.1.6　特殊化/泛化的約束300

13.1.7　基於DreamHome案例研究的Branch視圖特殊化/泛化建模示例301

13.2　聚閤304

13.3　組閤305

本章小結306

......

前言/序言

　　前　言

　　背景在過去的30年中，數據庫的研究帶來瞭巨大的生産力，使得數據庫係統成為軟件工程領域最重要的成果。目前，數據庫作為信息係統的基本框架，已從根本上改變瞭許多公司的運作方式。特彆是在最近幾年裏，隨著這項技術本身的發展，産生瞭一些功能更強大、使用更方便的係統。這使得數據庫係統變得越來越普及，用戶類型也越來越廣泛。遺憾的是，正是由於數據庫係統的簡單性，許多用戶有可能尚缺乏必要的知識，還不懂得如何開發正確且高效的係統，就開始創建數據庫及其應用程序瞭。這樣很可能導緻所謂的 “軟件危機”（software crisis，有時也稱為“軟件抑鬱”（software depression））的延續。

　　編寫本書的最初動因是我們在工業界的工作經曆，當時我們為新軟件係統中數據庫的設計提供谘詢，間或也解決遺留係統中存在的種種問題。進入學術界後，我們從另一類用戶—學生那裏發現瞭類似的問題。因此，本書的目標就是給齣一本教程，盡可能清楚地介紹數據庫的基礎理論，並給齣一套既能為專業技術人員亦能為非技術人員所用的數據庫設計方法學。

　　本書針對當前主流的商用産品—關係數據庫管理係統（DBMS）給齣的設計方法學，已在學術界和工業界測試和使用瞭許多年。它包括三個主要階段：數據庫的概念設計、邏輯設計和物理設計。第一個階段在不考慮任何物理因素的前提下設計概念數據模型，得到的數據模型在第二階段被細化為邏輯數據模型，細化過程主要是去除在關係係統中無法錶示的結構。在第三階段，邏輯數據模型被轉換成針對目標DBMS的物理設計，物理設計階段主要考慮如何設計存儲結構和訪問方法，以便有效並安全地訪問存儲在輔存中的數據庫。

　　該方法學按階段被分為一係列步驟。對於缺少經驗的設計者，最好按步驟進行設計，這裏所提供的指南可幫助你完成整個過程。對於有經驗的設計者，該方法學的指導作用顯然會弱化，但經常可用於開發框架和檢查列錶。為瞭幫助讀者學習使用上述方法學並理解其要點，整個方法學的描述中始終貫穿一個完整的DreamHome案例研究。附錄B還給齣瞭另外三個案例，供讀者自行研究。

　　UML（統一建模語言）越來越多的公司都在規範各自的數據建模方法，即選擇一種特定的建模方法並在整個數據庫開發項目中始終如一地使用它。一種在數據庫概念設計和邏輯設計階段較為通用的高級數據模型是ER（實體-聯係）模型，這也是本書采用的模型。由於當前還沒有錶示ER模型的標準方法，因此大部分書籍在描述關係DBMS的數據庫設計時，常常使用下述兩種錶示方法之一：

　　Chen氏錶示方法，即用矩形錶示實體，用菱形錶示聯係，用綫段連接矩形和菱形。

　　Crow Feet（鴉爪）錶示方法，仍用矩形錶示實體，用實體間的連綫錶示聯係，在一對多聯係連綫的多端有一個鴉爪標記。

　　當前，這兩種錶示方法都有計算機輔助軟件工程（CASE）工具。然而，它們都難於使用和解釋。本書的較早版本曾使用Chen氏錶示方法，而在隨後培生教育齣版集團進行的一次問捲調查中，比較一緻的意見是應該使用最新的稱為UML（Unified Modeling Language，統一建模語言）的麵嚮對象建模語言。UML錶示方法結閤瞭麵嚮對象設計三大流派的成分：Rumbaugh的OMT建模語言，Booch的麵嚮對象分析和麵嚮對象設計，以及Jacobson的Objectory。

　　換用錶示方法主要有以下三個原因：（1）UML正成為一種工業標準，例如，對象管理組（OMG）已經采納UML作為對象方法的標準錶示方法；（2）UML錶達清楚並易於使用；（3） UML目前已被學術界用於麵嚮對象分析與設計的教學，在數據庫模塊的教學中也使用UML將會更加一緻。因此，在這個版本中，我們將采用UML的類圖作為ER模型的錶示方法。讀者將會發現這種錶示方法更加容易理解和使用。

　　第6版的更新之處擴展瞭第3章“數據庫的結構與Web”，增加瞭雲計算。

　　修改瞭第21章“數據管理中的職業、法律與道德問題”。

　　增加瞭“數據倉庫與時態數據庫”（31.5節）。

　　每章後增加瞭新的思考題和習題。

　　修改瞭與SQL相關的章節，全麵反映2011年公布的新標準SQL:2011。

　　修訂瞭第26章“復製與移動數據庫”。

　　修改瞭關於Web-DBMS集成和XML的章節。

　　與Oracle相關的內容一律修改為針對Oracle 11g。

　　讀者對象本書可作為本科生數據庫管理或數據庫設計的導論性教材，也可作為研究生或高年級本科生相關課程的教材，學時可分為一到兩個學期。通常信息係統、商業IT或計算機科學等專業都包含這類課程。

　　本書還可以作為一些IT專業人士的參考書，如係統分析和設計人員、應用程序開發人員、係統程序員、數據庫從業人員及獨立的自學者。隨著當今數據庫係統的廣泛使用，這些專業人士可能來自於需要數據庫的任何類型的公司。

　　讀者在學習關於物理數據庫設計的第18章和關於查詢處理的第23章之前，如果對附錄F中介紹的文件組織和數據結構相關概念有清楚的瞭解，那麼將會有所幫助。理想的情況是這些背景知識已從前導課程中獲得。如果不具備這個條件，則可以在開始數據庫課程後，學完第1章立即學習附錄F。

　　......

alt="" />

《數據之基：精煉技術與應用之道》 內容摘要： 本書聚焦於數據管理領域的核心原理與實踐，為讀者構建起堅實的數據技術基石。我們將深入探索數據生命周期的各個環節，從數據的采集、清洗、存儲，到數據的分析、可視化以及最終的應用，力求展現一個清晰、係統且富有洞察力的數據處理流程。全書分為四個主要部分：數據基礎理論、核心技術解析、實際應用場景以及未來發展趨勢。 第一部分：數據基礎理論 在本部分，我們將迴歸數據的本質，理解數據為何如此重要，以及不同類型數據的特性。 數據及其意義： 我們將從宏觀角度審視數據在全球經濟、科學研究和社會發展中的地位。探討數據的價值不僅僅在於原始信息，更在於其經過提煉和分析後所能釋放的洞察力。我們將討論數據作為一種戰略資産，如何驅動決策、優化流程、創造新的商業模式。 數據類型與結構： 深入剖析各種數據類型的差異，包括結構化數據（如錶格）、半結構化數據（如XML、JSON）以及非結構化數據（如文本、圖像、音頻、視頻）。理解不同數據類型的存儲、處理和分析需求。我們將詳細介紹數據的粒度、維度、度量等概念，為後續的數據建模奠定基礎。 數據質量的重要性： 數據質量是後續所有數據活動的生命綫。我們將探討數據質量的維度，如準確性、完整性、一緻性、及時性、有效性和唯一性。分析導緻數據質量問題的常見原因，並介紹保障數據質量的基本原則和策略。 數據生命周期模型： 描繪數據從産生到最終歸檔或銷毀的完整旅程。理解數據在不同階段的需求和挑戰，例如數據采集的準確性、存儲的安全性、使用時的閤規性以及歸檔的管理。 第二部分：核心技術解析 本部分將聚焦於支撐數據管理的核心技術，深入剖析其工作原理與應用。 數據采集與預處理： 數據采集技術： 詳細介紹多種數據采集方法，包括但不限於API接口、數據庫同步、文件導入（CSV、Excel等）、Web抓取（爬蟲技術）以及物聯網設備數據收集。討論不同采集方式的優缺點及適用場景。 數據清洗與轉換： 這是數據預處理的關鍵環節。我們將詳細講解如何識彆和處理缺失值、異常值、重復值，如何進行數據類型轉換、格式統一、單位標準化等。介紹數據轉換中的聚閤、拆分、關聯等操作。 數據標準化與歸一化： 探討不同場景下對數據進行標準化（例如Z-score標準化）和歸一化（例如Min-Max歸一化）的目的和方法，理解它們在模型訓練中的作用。 數據存儲與管理： 關係型數據庫模型： 深入講解關係型數據庫的基本概念，包括錶、字段、記錄、主鍵、外鍵、索引、視圖等。闡述範式理論（1NF、2NF、3NF等）對於設計高效、規範的數據庫的重要性。 SQL語言精粹： 全麵介紹SQL（Structured Query Language）的核心功能，包括數據查詢（SELECT）、數據插入（INSERT）、數據更新（UPDATE）、數據刪除（DELETE）、數據定義（CREATE, ALTER, DROP）以及數據控製（GRANT, REVOKE）。通過大量實例演示SQL語句的編寫和優化技巧。 NoSQL數據庫概述： 介紹NoSQL（Not Only SQL）數據庫的齣現背景，及其與關係型數據庫的互補性。重點解析幾種主流的NoSQL數據庫類型，如鍵值對數據庫（Key-Value Stores）、文檔數據庫（Document Databases）、列族數據庫（Column-Family Stores）和圖數據庫（Graph Databases），並探討它們的適用場景。 數據倉庫與數據湖： 區分數據倉庫（Data Warehouse）和數據湖（Data Lake）的概念，闡述它們各自的特點、設計原則和應用場景。介紹ETL（Extract, Transform, Load）和ELT（Extract, Load, Transform）在數據倉庫構建中的作用。 數據分析與挖掘基礎： 統計學基礎： 迴顧描述性統計（均值、中位數、方差、標準差等）和推斷性統計（假設檢驗、置信區間）的基本概念，理解它們在數據分析中的應用。 數據可視化原理： 強調數據可視化在理解復雜數據、發現模式和溝通洞察方麵的重要性。介紹不同類型圖錶的選擇原則（如柱狀圖、摺綫圖、散點圖、餅圖、熱力圖等）及其適用場景。 常用分析方法簡介： 簡要介紹一些基礎的數據分析方法，如聚類分析（K-Means）、分類分析（決策樹）、關聯規則挖掘（Apriori）等，為讀者建立初步的認知。 第三部分：實際應用場景 本部分將結閤實際業務場景，展示數據管理技術的應用價值。 商業智能（BI）與決策支持： 闡述BI係統如何通過數據分析和可視化，為企業提供運營洞察，支持戰略和運營決策。介紹關鍵績效指標（KPIs）的設定和跟蹤。 客戶關係管理（CRM）中的數據應用： 探討如何利用客戶數據來理解客戶行為、進行精準營銷、提升客戶滿意度和忠誠度。 供應鏈管理中的數據優化： 分析數據在預測需求、優化庫存、提升物流效率、降低成本等方麵的應用。 風險管理與欺詐檢測： 介紹如何通過數據分析技術識彆潛在的風險和欺詐行為，保障企業資産安全。 其他行業應用案例： 簡要提及數據在金融、醫療、製造、互聯網等行業的具體應用，展示數據管理技術的廣泛適用性。 第四部分：未來發展趨勢 展望數據管理領域的未來，我們將觸及一些前沿概念和發展方嚮。 大數據技術生態： 介紹Hadoop、Spark等大數據處理框架的基本概念及其在處理海量數據中的作用。 人工智能與機器學習集成： 探討數據分析如何與人工智能（AI）和機器學習（ML）深度融閤，實現更智能化的數據處理和預測。 雲原生數據服務： 介紹雲平颱如何提供彈性、可擴展的數據存儲、處理和分析服務，降低企業的數據管理成本和復雜度。 數據治理與閤規性： 強調數據安全、隱私保護、數據主權以及閤規性要求在數據管理中的日益重要性。 本書特色： 本書旨在以一種循序漸進、深入淺齣的方式，引導讀者掌握數據管理的核心知識。我們不追求列舉所有技術細節，而是著力於構建起讀者對數據處理流程的全麵理解和對關鍵技術的深刻認識。通過清晰的邏輯結構、豐富的概念闡釋，以及對實際應用場景的閤理映射，本書將幫助讀者建立起數據驅動的思維方式，為在日益復雜的數據環境中工作和創新奠定堅實基礎。無論您是初學者還是希望係統梳理數據知識的從業者，本書都將為您提供寶貴的指引。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的體驗，就像是在一位經驗豐富的導師的帶領下，進行一場深入淺齣的探索之旅。我尤其欣賞作者在講解復雜概念時的條理性和邏輯性。他不會一開始就拋齣晦澀難懂的術語，而是循序漸進，從最基本、最直觀的概念入手，逐步引導讀者進入更深層次的理解。例如，在介紹數據模型時，作者巧妙地運用瞭現實生活中的例子，讓我能夠輕鬆地將抽象的概念與具體事物聯係起來，極大地降低瞭學習門檻。而且，書中提供的插圖和圖錶也非常清晰，有效地輔助瞭文字的說明，讓一些復雜的結構和流程一目瞭然。我發現，在遇到一些自己曾經覺得難以理解的知識點時，這本書總是能夠提供一個全新的視角，或者以一種更易於接受的方式重新闡釋，讓我豁然開朗。這種“潤物細無聲”的教學方式，讓我感受到瞭作者深厚的功力和對教學的熱情。它不是簡單地羅列知識，而是真正地在傳授方法和培養能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大氣，燙金的標題在書架上格外醒目，瞬間就勾起瞭我對數據庫領域的好奇心。雖然我目前對數據庫的瞭解還停留在一些基礎概念的層麵，但看到這本書的標題，特彆是“設計、實現與管理”這幾個字，就預感到這是一本能夠係統性地構建我數據庫知識體係的寶藏。我一直覺得，要真正理解和掌握一項技術，光靠碎片化的知識是不夠的，必須要有深入淺齣的理論支撐和紮實的實踐指導。這本書的“基礎篇”字樣，更是讓我看到瞭它能夠引導我從零開始，循序漸進地學習，不會因為起點太高而望而卻步。原書第6版的標簽，也讓我對它的內容質量和時效性有瞭信心，畢竟能夠不斷更新迭代到第六版，說明它經受住瞭時間的考驗，並且一直在吸收最新的技術發展。我期待它能夠為我打開數據庫世界的大門，讓我能夠理解數據庫是如何被設計齣來的，又是如何一步步實現，最終能夠被有效地管理起來。這種從宏觀到微觀、從理論到實踐的全方位覆蓋，正是我的期望所在，也讓我對未來的學習之路充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

這本書在“管理”方麵的論述，為我揭示瞭數據背後隱藏的巨大價值以及如何有效地挖掘和保護這些價值。我發現，僅僅擁有數據是不夠的，如何確保數據的安全、一緻性和可用性，纔是真正能夠體現數據庫係統核心價值的關鍵。書中對事務管理、並發控製以及備份恢復等概念的講解，讓我認識到數據庫係統在保障數據可靠性方麵所承擔的重任。我尤其對書中關於性能調優的部分印象深刻，它不僅提供瞭解決問題的思路，還給齣瞭具體的操作方法，讓我在麵對實際的數據庫性能瓶頸時，不再束手無策。這種從理論到實踐，從宏觀到微觀的深入講解，使得我對數據庫係統的理解更加全麵和透徹。它不僅僅教會瞭我“做什麼”，更重要的是教會瞭我“為什麼這樣做”以及“如何做得更好”，這種方法論的傳授，對我未來的職業發展具有重要的指導意義。

評分☆☆☆☆☆

總的來說，這是一本能夠真正幫助讀者建立起紮實數據庫基礎的優秀教材。我發現，這本書最大的優點在於它能夠將復雜的技術概念以一種清晰、易於理解的方式呈現齣來，並且在理論闡述的同時，也非常注重與實際應用的結閤。書中大量的實例和圖示，讓學習過程不再枯燥乏味，而是充滿探索的樂趣。我特彆喜歡作者在講解過程中所展現的邏輯性和嚴謹性，這讓我能夠逐步構建起完整的知識體係，而不是僅僅停留在零散的知識點上。這本書的內容覆蓋麵廣，從數據庫的設計原理到實現技術，再到後期的管理維護，都有詳盡的闡述，能夠滿足不同層次讀者的需求。我尤其看重的是它為讀者提供瞭一個清晰的學習路徑，讓我能夠有目的地去深入學習，並且能夠逐步提升自己的技術能力。這本書的價值，遠不止於知識的傳遞，更在於它能夠激發讀者的思考，培養解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一部關於數據世界觀的哲學著作。它讓我開始思考，數據是如何在我們日常生活中扮演著如此重要的角色，又是如何被組織、存儲和利用的。作者在書中對數據庫的“設計”部分進行瞭深入的探討，這讓我意識到，一個好的數據庫設計並非易事，它需要嚴謹的邏輯思維，對業務需求的深刻理解，以及對未來擴展性的預判。書中對範式理論的講解，雖然初聽起來有些枯燥，但當作者結閤實際案例，詳細剖析非規範化數據可能帶來的問題時，我纔真正體會到其精妙之處。這不僅僅是理論的學習，更是對如何構建高效、可維護的數據結構的深入思考。而“實現”的部分，則讓我開始觸及到數據庫係統的內部工作原理，理解各種算法是如何支撐著數據的增刪改查。這讓我不再僅僅將數據庫視為一個“黑箱”，而是能夠對其內部機製有一個更清晰的認識，也為我後續的學習打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

慢慢消化吧，畢竟我還是個菜鳥~

評分☆☆☆☆☆

不錯吧。包裝雖然簡單，但也沒壞。

評分☆☆☆☆☆

這個係列不錯，推薦相關專業看下

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

速度快，很好

評分☆☆☆☆☆

此用戶未填寫評價內容

評分☆☆☆☆☆

東西不錯 下次再來

評分☆☆☆☆☆

不錯，書的內容很詳細。很具體

評分☆☆☆☆☆

紙張質量有待提高。。。。。。。。。。。。