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王亞平 著

圖書標籤:

• 數據庫
• 數據庫係統
• 數據庫工程
• 數據庫教程
• SQL
• 數據建模
• 數據庫設計
• 數據管理
• 計算機科學
• 信息技術

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302481577

商品編碼：29692431801

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2018-04-01

基本信息

書名:數據庫係統工程師教程(第3版)

定價：128.00元

售價：87.0元,便宜41.0元,摺扣67

作者:王亞平

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2018-04-01

ISBN：9787302481577

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：32開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

數據庫係統工程師教程（第5版）依據2018年審定通過的數據庫係統工程師考試大綱大綱編寫，涵蓋數據庫係統工程師（中級）崗位所要求的主要知識及應用技術。通過數據庫係統工程師考試的考生可以獲得由人力資源和社會保障部、工業和信息化部認可的職業資格證書，本考試為中級資格認證。

內容提要

本書作為計算機技術與軟件專業技術資格（水平）考試的中級職稱的指定教材，具有比較的指導意義。本書根據2018年審定通過的《數據庫係統工程師考試大綱》的重點，闡述瞭14章的內容，考生在學習教材內容的同時，還須對照考試大綱認真學習和復習大綱的知識點。 本書是在《數據庫係統工程師考試大綱》的指導下，對《數據庫係統工程師教程（第2版）》進行瞭認真修編，重寫而成。 本書適閤參加本考試的考生和大學在校生作為教材。

目錄

目錄

章 計算機係統知識... 1

1.1 計算機係統基礎知識... 1

1.1.1 中央處理單元... 1

1.1.2 數據錶示和校驗... 5

1.2 計算機體係結構... 13

1.2.1 概述... 13

1.2.2 存儲係統... 19

1.2.3 輸入輸齣技術... 29

1.2.4 總綫結構... 33

1.3 安全性、可靠性與係統性能評測
基礎知識... 36

1.3.1 計算機安全概述... 36

1.3.2 加密技術和認證技術... 38

1.3.3 計算機可靠性... 45

1.3.4 計算機係統的性能評價... 48

1.4 多媒體基礎知識... 52

1.4.1 多媒體計算機係統... 53

1.4.2 聲音... 55

1.4.3 圖形和圖像... 60

1.4.4 動畫和視頻... 66

1.4.5 虛擬現實... 73

第2章 程序語言基礎知識... 76

2.1 程序語言概述... 76

2.1.1 程序語言的基本概念... 76

2.1.2 程序語言的基本成分... 81

2.2 程序語言翻譯基礎... 87

2.2.1 匯編程序基本原理... 87

2.2.2 編譯程序基本原理... 90

2.2.3 解釋程序基本原理... 110

第3章 數據結構與算法... 113

3.1 綫性結構... 113

3.1.1 綫性錶... 113

3.1.2 棧和隊列... 119

3.1.3 串... 124

3.2 數組和矩陣... 128

3.3 樹和圖... 131

3.3.1 樹... 131

3.3.2 圖... 139

3.4 常用算法... 143

3.4.1 算法概述... 143

3.4.2 排序... 148

3.4.3 查找... 156

3.4.4 遞歸算法... 165

3.4.5 圖的相關算法... 167

第4章 操作係統知識... 172

4.1 操作係統基礎知識... 172

4.1.1 操作係統的基本概念... 172

4.1.2 操作係統分類及特點... 173

4.1.3 操作係統的發展... 177

4.2 進程管理... 177

4.2.1 基本概念... 177

4.2.2 進程的控製... 181

4.2.3 進程間的通信... 181

4.2.4 管程... 185

4.2.5 進程調度... 187

4.2.6 死鎖... 189

4.2.7 綫程... 193

4.3 存儲管理... 194

4.3.1 基本概念... 194

4.3.2 存儲管理方案... 195

4.3.3 分頁存儲管理... 197

4.3.4 分段存儲管理... 199

4.3.5 段頁式存儲管理... 201

4.3.6 虛擬存儲管理... 202

4.4 設備管理... 207

4.4.1 概述... 207

4.4.2 I/O軟件... 208

4.4.3 設備管理采用的相關技術... 209

4.4.4 磁盤調度... 212

4.5 文件管理... 215

4.5.1 基本概念... 215

4.5.2 文件的結構和組織... 216

4.5.3 文件目錄... 218

4.5.4 存取方法和存儲空間的管理... 220

4.5.5 文件的使用... 221

4.5.6 文件的共享和保護... 222

4.5.7 係統的安全與可靠性... 224

4.6 作業管理... 225

4.6.1 基本概念... 225

4.6.2 作業調度... 226

4.6.3 用戶界麵... 228

第5章 網絡基礎知識... 230

5.1 計算機網絡概述... 230

5.1.1 計算機網絡的概念... 230

5.1.2 計算機網絡的分類... 233

5.1.3 網絡的拓撲結構... 234

5.2 網絡硬件基礎... 236

5.2.1 網絡設備... 236

5.2.2 網絡傳輸介質... 239

5.3 ISO/OSI網絡體係結構... 241

5.4 網絡的協議與標準... 243

5.4.1 網絡的標準... 244

5.4.2 局域網協議... 245

5.4.3 廣域網協議... 249

5.4.4 TCP/IP協議簇... 252

5.5 Inter基礎知識... 257

5.5.1 Inter概述... 258

5.5.2 Inter地址... 258

5.5.3 Inter服務... 266

5.6 信息安全基礎知識... 272

5.7 網絡安全概述... 275

第6章 數據庫技術基礎... 280

6.1 基本概念... 280

6.1.1 數據庫與數據庫管理係統... 280

6.1.2 數據庫技術的發展... 282

6.1.3 DBMS的功能和特點... 285

6.1.4 數據庫係統的體係結構... 287

6.1.5 數據庫係統的三級模式結構... 290

6.2 數據模型... 293

6.2.1 數據模型的基本概念... 293

6.2.2 數據模型的三要素... 294

6.2.3 E-R模型... 294

6.2.4 基本的數據模型... 303

6.3 數據存儲和查詢... 307

6.3.1 存儲管理器... 307

6.3.2 查詢處理器... 307

6.4 數據倉庫和數據挖掘基礎知識... 307

6.4.1 數據倉庫... 308

6.4.2 數據挖掘... 312

作者介紹

文摘

序言

《數據之巔：數字時代的基石與未來》 引言：數字洪流中的定海神針 在信息爆炸、數據指數級增長的今天，我們正經曆一場深刻的數字化變革。從社交媒體上的海量用戶互動，到智慧城市中的萬物互聯，再到金融市場的瞬息萬變，數據已經滲透到我們生活的方方麵麵，成為驅動社會發展、科技進步乃至個人決策的核心要素。然而，這些龐大的數據如果沒有一個強大、高效、可靠的係統來支撐、管理和利用，它們將僅僅是無序的雜音，難以發揮其真正的價值。正是在這樣的時代背景下，《數據之巔：數字時代的基石與未來》應運而生，它並非一本技術手冊，而是對數據在現代社會中扮演角色的深刻洞察，對驅動數據革命的技術哲學和工程實踐的全麵梳理，以及對未來數據世界發展趨勢的獨到展望。本書旨在為所有對數據及其相關技術感興趣的讀者，提供一個宏觀而深入的視角，理解數據係統如何構建數字時代的基石，以及它們將如何塑造我們的未來。 第一篇：數據世界的基石——係統架構的演進與挑戰 在信息技術發展的漫長河流中，數據係統的形態和能力經曆瞭翻天覆地的變化。早期，數據主要以結構化的形式存儲在關係型數據庫中，彼時，數據的管理和查詢相對直接。然而，隨著互聯網的崛起，非結構化、半結構化數據爆炸式增長，如何應對海量、多變、高速的數據流成為瞭新的挑戰。 本書在第一篇將追溯數據係統架構的演進曆程。我們將迴顧從最初的集中式數據庫係統，到分布式計算的興起，再到雲計算時代彈性伸縮的數據平颱的演變。每一階段的技術飛躍都伴隨著對存儲、計算、網絡以及數據一緻性等核心問題的深刻思考和創新解決方案。我們將探討關係型數據庫在處理復雜事務性數據上的優勢，以及它們在麵對海量讀寫和高並發場景時的局限性。隨後，我們將深入解析NoSQL數據庫的崛起，瞭解它們如何通過弱化事務一緻性、擁抱分布式設計來應對大規模、多樣化數據的挑戰，並詳細剖析鍵值存儲、文檔數據庫、列族數據庫以及圖數據庫等不同類型NoSQL數據庫的適用場景與設計理念。 更進一步，我們將審視現代數據平颱的核心構成。這包括對數據倉庫、數據湖、數據湖倉一體等概念的清晰界定，理解它們在企業數據戰略中的不同作用。我們將探討流處理技術，如Kafka、Flink等，它們如何實現對實時數據的即時處理和分析，從而賦能實時決策。同時，本書也將關注數據治理的重要性，包括數據質量、數據安全、元數據管理以及數據生命周期管理等關鍵環節，認識到技術之外，管理和規範同樣是數據係統穩定運行的基石。 這一篇的敘述將側重於技術發展背後的思想演進和工程權衡。我們將理解為何在不同的時代背景下，會齣現不同的技術選擇，以及這些選擇如何塑造瞭我們今天所見的數據世界。我們不會沉溺於具體的代碼實現，而是聚焦於架構設計的原則、分布式係統麵臨的共性問題（如CAP定理、分布式事務、一緻性模型等），以及解決這些問題的經典範式和前沿探索。通過對這些基石的理解，讀者將能夠建立起對數據係統宏觀的認知框架，為理解後續更深層次的內容打下堅實的基礎。 第二篇：數據處理的藝術——從批量到實時，算法與實踐 數據本身隻是一堆信息，其價值的實現依賴於強大的處理能力。第二篇將聚焦於數據處理的核心——那些驅動我們從原始數據中提取洞察的算法與技術。從傳統的批量處理到如今炙手可熱的實時計算，數據處理的範式一直在不斷演進，以滿足日益增長的業務需求。 本書將從批處理技術的經典模型——Hadoop MapReduce開始，深入解析其工作原理、優缺點以及在離綫數據分析中的核心地位。我們將探討如何有效地設計MapReduce作業，如何優化其性能，以及它在處理大規模ETL（Extract, Transform, Load）任務中的應用。 緊接著，我們將轉嚮現代化的批處理框架，特彆是Spark。Spark以其內存計算的特性，顯著提升瞭數據處理的速度，並引入瞭RDD、DataFrame、Dataset等核心抽象，使得數據處理的錶達更加簡潔高效。本書將詳細闡述Spark的內部機製，包括其DAG調度器、Shuffle過程，以及如何利用Spark SQL、Spark Streaming、MLlib等組件構建多樣化的數據處理管道。我們還將探討Spark與其他分布式存儲係統（如HDFS、S3）以及分布式數據庫（如Hive、HBase）的集成，構建完整的數據分析平颱。 然而，在許多業務場景中，等待批處理完成已無法滿足實時決策的需求。因此，流處理技術成為瞭當前數據處理領域的研究熱點。本書將深入講解流處理的基本概念，包括事件時間、處理時間、窗口操作等。我們將詳細介紹主流的流處理引擎，如Apache Flink和Apache Storm。對於Flink，我們將重點解析其事件驅動模型、狀態管理、容錯機製以及精確一次（Exactly-once）語義的實現，理解其在復雜事件處理（CEP）和實時數據分析中的強大能力。對於Storm，我們將分析其拓撲結構、消息傳遞機製以及在實時流計算中的應用。 此外，我們還將探討數據處理中的重要支撐技術，如消息隊列（Message Queues）。Kafka作為分布式消息隊列的代錶，在構建高吞吐量、可擴展的實時數據管道中扮演著至關重要的角色。本書將闡述Kafka的發布/訂閱模型、分區、副本機製，以及它如何與流處理引擎協同工作，實現數據的可靠傳輸和解耦。 本篇的敘述將強調數據處理的“藝術”層麵，即如何在各種技術和算法之間做齣最優選擇，以應對不同規模、不同實時性要求的數據分析任務。我們將通過對典型應用場景的剖析，幫助讀者理解如何在實際工作中運用這些技術，將原始數據轉化為有價值的商業洞察，從而驅動業務創新和增長。 第三篇：數據安全與治理——構建信任與價值的基石 在數據日益成為核心資産的時代，保障數據的安全、隱私和閤規性，以及確保數據的質量和可信度，已經成為構建數字經濟健康發展的關鍵。第三篇將從數據安全與治理的視角，深入探討如何構建一個既強大又值得信賴的數據環境。 本書將首先審視數據安全麵臨的多重挑戰，包括數據泄露、惡意攻擊、內部風險以及閤規性要求。我們將探討數據加密技術，包括靜態加密（data at rest）和傳輸中加密（data in transit），以及它們在保護敏感數據方麵的作用。訪問控製是數據安全的核心，我們將深入分析基於角色的訪問控製（RBAC）、基於屬性的訪問控製（ABAC）等模型，以及如何精細化地管理數據訪問權限，防止未經授權的訪問。 數據隱私的保護是當前社會關注的焦點。本書將探討差分隱私（differential privacy）、k-匿名（k-anonymity）等數據匿名化技術，以及它們如何在保護個體隱私的同時，允許對數據集進行有意義的分析。我們將討論數據脫敏、假名化等技術在保護用戶隱私方麵的實踐應用，以及如何遵守GDPR、CCPA等相關法規。 除瞭技術層麵的安全保障，數據治理同樣是確保數據價值和可靠性的關鍵。本書將詳細闡述數據治理的內涵，包括數據標準、數據質量管理、元數據管理、數據血緣追蹤以及數據生命周期管理。我們將探討如何建立一套完善的數據目錄，方便用戶發現和理解數據，如何實施數據質量監控和改進機製，以確保數據的準確性和一緻性。數據血緣追蹤（data lineage）的引入，將幫助我們理解數據的來源、處理過程和去嚮，從而提高數據的可追溯性和透明度，為閤規審計和問題排查提供有力支撐。 同時，本書也將關注數據倫理和負責任的數據使用。隨著人工智能和大數據分析能力的提升，我們必須審慎思考數據可能帶來的社會影響，如算法偏見、信息繭房等問題。我們將探討如何通過數據治理和技術手段，盡可能地減少這些負麵影響，促進數據的公平、公正和負責任的使用。 通過對數據安全與治理的全麵闡述，本書旨在幫助讀者建立起對數據價值的更深層理解。我們認識到，優秀的數據係統不僅僅是高效的，更是安全、閤規、值得信賴的。隻有構建起堅實的安全與治理體係，數據纔能真正成為驅動創新、創造價值的強大引擎，而非潛在的風險源。 第四篇：數據世界的未來——智能、融閤與持續演進 數字時代的車輪滾滾嚮前，數據係統也正站在新的十字路口。第四篇將展望數據世界的未來，探討智能、融閤以及持續演進的技術趨勢，以及它們將如何深刻地改變我們的工作和生活。 人工智能（AI）與大數據的結閤是當前最激動人心的領域之一。本書將探討機器學習、深度學習等AI技術如何以前所未有的方式賦能數據分析，實現更高級彆的預測、分類、聚類等任務。我們將討論AI在智能推薦、自然語言處理、計算機視覺等領域的廣泛應用，以及它們如何通過從海量數據中學習，不斷提升自身的智能水平。我們將審視AI與數據係統在模型訓練、推理部署、持續學習等方麵的融閤，以及如何構建高效、可擴展的AI驅動數據平颱。 數據融閤是未來數據係統發展的重要方嚮。隨著物聯網、5G、邊緣計算等技術的普及，數據的來源將更加多樣化，包括傳感器數據、地理位置信息、用戶行為數據等。本書將探討如何打破數據孤島，實現多源異構數據的有效整閤與分析。我們將審視聯邦學習（federated learning）等分布式機器學習技術，它們如何在不移動原始數據的情況下，實現模型的訓練和優化，從而在保護數據隱私的同時，促進數據的協同利用。 邊緣計算的興起也將重塑數據處理的格局。在靠近數據源的設備端進行本地化數據處理，能夠顯著降低延遲，提高響應速度，並減少網絡帶寬的壓力。本書將探討邊緣計算如何與雲計算協同工作，形成一個更加智能、分布式的計算架構，支持從物聯網設備到雲端數據中心的端到端數據處理。 持續演進是數據係統不變的主題。技術創新永無止境，新的挑戰和機遇將不斷湧現。本書將鼓勵讀者保持開放的心態，持續學習和探索。我們將討論如何構建彈性、自適應的數據係統，能夠快速應對業務需求的變化和技術的迭代。自動化運維、智能監控、容錯自愈等能力，將成為未來數據係統的重要特徵，以降低運維成本，提高係統的可用性和可靠性。 最後，本書將迴歸到數據在塑造人類未來中的作用。數據驅動的科學研究、智慧城市、個性化醫療、智能製造等，都將受益於日益強大和智能化的數據係統。我們期待一個由數據賦能的、更加智能、高效、包容的未來，而《數據之巔：數字時代的基石與未來》正是為瞭幫助讀者理解和參與到這場偉大的變革中。 結語：擁抱數據，塑造未來 《數據之巔：數字時代的基石與未來》並非一本終結性的著作，而是一個邀請——邀請您深入理解數據世界的復雜性與無限可能。它旨在為您提供一座堅實的橋梁，連接技術原理與現實應用，從過去的技術演進，到現在的處理範式，再到未來的發展趨勢。我們希望本書能夠激發您對數據技術的好奇心，培養您解決復雜問題的能力，並最終賦能您在數字時代中，成為一名積極的探索者和創造者，共同塑造一個更加美好的未來。

評分☆☆☆☆☆

這本《數據庫係統工程師教程(第3版)》的實戰指導性真是讓人眼前一亮。尤其是對於初入這個領域的學習者來說，它提供瞭一條清晰的路徑。我記得我之前接觸數據庫，總感覺概念零散，工具操作也摸不著頭腦。這本書不同，它從最基礎的關係代數講起，然後逐步深入到復雜的事務管理和並發控製。作者在解釋這些理論概念時，非常注重與實際工程應用的結閤，每一個理論點都會配有相關的設計案例或者性能調優的實例。特彆是關於SQL優化的章節，簡直是救星。裏麵詳細對比瞭不同查詢語句的執行計劃，讓我明白瞭為什麼簡單的`JOIN`可能比復雜的子查詢效率更高。很多教科書隻是羅列規範，這本書卻教會瞭我們如何“思考”數據庫的運行機製。它不是那種隻停留在錶麵概念的理論書，而是真正意義上想把讀者培養成能夠解決實際問題的工程師的書籍。對於準備考取相關專業認證的人來說，這本書的深度和廣度也完全足夠覆蓋考試的知識點，簡直是一本集理論學習與工程實踐於一身的寶典。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的編排邏輯簡直是教科書級彆的典範，讀起來酣暢淋灕，毫無晦澀之感。我尤其欣賞它在章節銜接上的處理方式。比如，當講到數據倉庫和ETL過程時，它並沒有孤立地介紹這些概念，而是巧妙地將前麵學到的數據建模、範式理論和性能優化策略串聯起來，形成一個完整的知識閉環。閱讀體驗上，作者的文筆非常平實且富有條理，大量的圖錶和流程圖輔助理解，使得那些原本抽象的分布式事務處理協議（如兩階段提交）也變得直觀易懂。我常常發現，讀完一個章節後，我能立刻在腦海中構建齣一個完整的係統架構圖。對於一個追求係統化知識體係的讀者來說，這種循序漸進的構建感是極其寶貴的。它不像某些著作那樣堆砌晦澀的術語，而是通過清晰的邏輯鏈條，引導讀者自然而然地建立起對整個數據庫係統的宏觀認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書對於理解現代數據庫技術的前沿動態把握得非常到位，這讓我感到非常驚喜，畢竟是第三版，更新速度確實趕得上時代脈搏。我關注到瞭其中關於NoSQL數據庫選型和應用場景的對比分析，這在很多老舊的教材中是缺失的。作者並沒有偏袒任何一種技術，而是客觀地分析瞭關係型數據庫（RDBMS）在事務一緻性上的優勢，以及鍵值存儲、文檔數據庫在海量數據讀寫擴展性上的潛力。這種中立而又深入的分析，幫助我擺脫瞭“隻有SQL纔是王道”的固有思維。在介紹雲計算下的數據庫服務時，它也提供瞭不少架構選擇上的實用建議，比如如何利用雲服務商提供的托管數據庫來簡化運維負擔，同時兼顧性能和成本。這種與時俱進的內容，確保瞭這本書的知識體係在未來幾年內依然具有很強的實用價值，而不是學完就過時。

評分☆☆☆☆☆

這本書的習題設計和案例分析部分，是它區彆於市麵上其他同類書籍的另一個亮點。我發現它不僅僅是提供一些基礎的填空題或選擇題，而是大量的、貼近真實業務場景的開放式問題。例如，它會拋齣一個關於“高並發秒殺係統的數據一緻性保障方案”的挑戰，要求讀者結閤所學的ACID特性、鎖機製和隔離級彆來設計解決方案。這種設計極大地鍛煉瞭讀者的批判性思維和問題解決能力。我個人就曾花瞭好幾個小時去推敲其中一個關於死鎖檢測與避免算法的實驗性問題，最終的收獲遠超單純記住公式。這些實踐導嚮的內容，使得這本書的價值從“學習資料”提升到瞭“工程實踐手冊”的層麵，讓我在實際工作中遇到類似問題時，總能找到這本書裏蘊含的理論支撐和設計思路。

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，這本書的排版和印刷質量也令人印象深刻，這一點對於需要長時間閱讀技術書籍的人來說至關重要。紙張的觸感很好，光綫反射適中，長時間盯著復雜的ER圖或SQL代碼塊也不會有強烈的視覺疲勞感。而且，關鍵術語和代碼示例的字體區分度很高，閱讀起來很輕鬆，不會齣現那種大段文字混在一起，分不清重點的情況。在索引和術語錶的設計上也體現瞭極高的專業度，需要快速查找某個特定概念時，定位效率非常高。在技術學習的枯燥過程中，這種優秀的物理載體設計本身就是一種隱形的激勵。很多技術書為瞭節省成本或者追求輕薄而犧牲瞭閱讀體驗，而這本教程明顯在細節上投入瞭心思，使得整個學習過程更為舒適和高效。