數據庫係統基礎教程（原書第3版） [First course in database systems] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 厄爾曼 等 著，嶽麗華 等 譯

圖書標籤:

• 數據庫
• 數據庫係統
• 數據庫教程
• 數據管理
• SQL
• 關係數據庫
• 數據模型
• 數據庫設計
• 計算機科學
• 信息技術

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111268284

版次：1

商品编码：10059174

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 计算机科学丛书

外文名称：First course in database systems

开本：16开

出版时间：2009-08-01

用纸：胶版纸

页数：332

正文语种：中文

編輯推薦

　　

　　《數據庫係統基礎教程（原書第3版）》特點：
　　全麵改版的組織結構。
　　UML數據庫模型的新內容。
　　包括3NF綜閤算法在內的操作依賴新算法的引入。
　　更多的3NF，包括3NF綜閤算法。
　　擴展的SQL觸發討論。
　　新增的索引選擇和物化視圖。
　　新增的三層體係結構。
　　新增的PHP。
　　新增的OLAP和SQL立方體算子介紹。
　　擴展的XML內容，包括XML模式、XPath、XQuery和XSLT。

內容簡介

　　《數據庫係統基礎教程（原書第3版）》由斯坦福大學知名計算機科學傢Jeffrey Ullman和Jennifer Widom閤作編寫。《數據庫係統基礎教程（原書第3版）》首先介紹流行的關係數據庫和對象關係數據庫內容，涉及關係數據模型、E／R模型、UML模型以及對象模型等高級數據模型。然後介紹瞭有關半結構化數據組織管理中比較流行的XML等內容，既包括瞭數據組織模型的內容，也給齣瞭相關編程語言，如XPath、XQuery、XSLT等。
　　《數據庫係統基礎教程（原書第3版）》舉例豐富翔實，既可用作大學本科、研究生計算機及相關專業數據庫課程的教科書，也可用作數據庫領域技術人員的參考書。

內頁插圖

目錄

齣版者的話
譯者序
前言
第1章 數據庫係統世界
1.1 數據庫係統的發展
1.1.1 早期的數據庫管理係統
1.1.2 關係數據庫係統
1.1.3 越來越小的係統
1.1.4 越來越大的係統
1.1.5 信息集成
1.2 數據庫管理係統概述
1.2.1 數據定義語言命令
1.2.2 查詢處理概述
1.2.3 存儲器和緩衝區管理器
1.2.4 事務處理
1.2.5 查詢處理器
1.3 本書概述
1.4 參考文獻

第一部分 關係數據庫模型
第2章 關係數據模型
2.1 數據模型概述
2.1.1 什麼是數據模型
2.1.2 一些重要的數據模型
2.1.3 關係模型簡介
2.1.4 半結構化模型簡介
2.1.5 其他數據模型
2.1.6 幾種建模方法的比較
2.2 關係模型基礎
2.2.1 屬性
2.2.2 模式
2.2.3 元組
2.2.4 域
2.2.5 關係的等價描述
2.2.6 關係實例
2.2.7 關係上的鍵
2.2.8 數據庫模式示例
2.2.9 習題
2.3 在SQL中定義關係模式
2.3.1 SQL中的關係
2.3.2 數據類型
2.3.3 簡單的錶定義
2.3.4 修改關係模式
2.3.5 默認值
2.3.6 鍵的聲明
2.3.7 習題
2.4 代數查詢語言
2.4.1 為什麼需要一種專門的查詢語言
2.4.2 什麼是代數
2.4.3 關係代數概述
2.4.4 關係上的集閤操作
2.4.5 投影
2.4.6 選擇
2.4.7 笛卡兒積
2.4.8 自然連接
2.4.9 θ連接
2.4.1 0組閤操作構成查詢
2.4.1 1命名和重命名
2.4.1 2操作之間的聯係
2.4.1 3代數錶達式的綫性符號
2.4.1 4習題
2.5 關係上的約束
2.5.1 作為約束語言的關係代數
2.5.2 引用完整性約束
2.5.3 鍵約束
2.5.4 其他約束舉例
2.5.5 習題
2.6 小結
2.7 參考文獻

第3章 關係數據庫設計理論
3.1 函數依賴
3.1.1 函數依賴的定義
3.1.2 關係的鍵
3.1.3 超鍵
3.1.4 習題
3.2 函數依賴的規則
3.2.1 函數依賴的推導
3.2.2 分解／結閤規則
3.2.3 平凡函數依賴
3.2.4 計算屬性的閉包
3.2.5 閉包算法為何有效
3.2.6 傳遞規則
3.2.7 函數依賴的閉包集閤
3.2.8 投影函數依賴
3.2.9 習題
3.3 關係數據庫模式設計
3.3.1 異常
3.3.2 分解關係
3.3.3 Boyce—Codd範式
3.3.4 分解為BCNF
3.3.5 習題
3.4 分解的優劣
3.4.1 從分解中恢復信息
3.4.2 無損連接的chase檢驗
3.4.3 為什chase檢驗有效
3.4.4 依賴的保持
3.4.5 習題
3.5 第三範式
3.5.1 第三範式的定義
3.5.2 3NF模式綜閤算法
3.5.3 為什麼3NF綜閤算法有效
3.5.4 習題
3.6 多值依賴
3.6.1 屬性獨立及隨之産生的冗餘
3.6.2 多值依賴的定義
3.6.3 多值依賴的推導
3.6.4 第四範式
3.6.5 分解為第四範式
3.6.6 範式間的聯係
3.6.7 習題
3.7 MVD的發現算法
3.7.1 閉包和chase
3.7.2 將chase擴展到MVD
3.7.3 chase為何對MVD有效
3.7.4 投影MVD
3.7.5 習題
3.8 小結
3.9 參考文獻

第4章 高級數據庫模型
4.1 E／R模型
4.1.1 實體集
4.1.2 屬性
4.1.3 聯係
4.1.4 實體一聯係圖
4.1.5 E／R圖實例
4.1.6 二元E／R聯係的多樣性
4.1.7 多路聯係
4.1.8 聯係中的角色
4.1.9 聯係的屬性
4.1.10 多路聯係到二元聯係的轉換
4.1.11 E／R模型中的子類
4.1.12 習題
4.2 設計原則
4.2.1 忠實性
4.2.2 避免冗餘
4.2.3 簡單性
4.2.4 選擇正確的聯係
4.2.5 選擇正確的元素種類
4.2.6 習題_
4.3 E／R模型中的約束
4.3.1 E／R模型中的鍵
4.3.2 E／R模型中鍵的錶示
4.3.3 引用完整性
4.3.4 度約束
4.3.5 習題
4.4 弱實體集
4.4.1 弱實體集的來源
4.4.2 弱實體集的要求
4.4.3 弱實體集的符號
4.4.4 習題
4.5 從E／R圖到關係設計
4.5.1 實體集到關係的轉化
4.5.2 E／R聯係到關係的轉化
4.5.3 關係組閤
4.5.4 處理弱實體集
4.5.5 習題
4.6 子類結構到關係的轉化
4.6.1 E／R方式轉化
4.6.2 麵嚮對象方法
4.6.3 使用空值組閤關係
4.6.4 各種方法的比較
4.6.5 習題
4.7 統一建模語言
4.7.1 UML類
4.7.2 UML類的鍵
4.7.3 關聯
4.7.4 自關聯
4.7.5 關聯類
4.7.6 UML中的子類
4.7.7 聚集與組閤
4.7.8 習題
4.8 UML圖到關係的轉化
4.8.1 UML到關係的基礎知識
4.8.2 從UML子類到關係
4.8.3 從聚集與組閤到關係
4.8.4 UML與弱實體集的類比
4.8.5 習題
4.9 對象定義語言
4.9.1 類聲明
4.9.2 ODL中的屬性
4.9.3 ODL中的聯係
4.9.4 反嚮聯係
4.9.5 聯係的多重性
4.9.6 ODL中的類型
4.9.7 ODL衝的子類
4.9.8 在ODL衝聲明鍵
4.9.9 習題
4.10 從ODL設計到關係設計
4.10.1 從ODL類到關係
4.10.2 類中的復雜屬性
4.10.3 值集閤類型屬性的錶示
4.10.4 其他類型構建器的錶示
4.10.5 ODL中聯係的錶示
4.10.6 習題
4.11小結
4.12參考文獻

第二部分 關係數據庫程序設計
第5章 代數和邏輯查詢語言
5.1 包上的關係操作
5.1.1 為什麼采用包
5.1.2 包的並、交、差
5.1.3 包上的投影操作
5.1.4 包上的選擇操作
5.1.5 包的笛卡兒積
5.1.6 包的連接
5.1.7 習題
5.2 關係代數的擴展操作符
5.2.1 消除重復
5.2.2 聚集操作符
5.2.3 分組
5.2.4 分組操作符
5.2.5 擴展的投影操作符
5.2.6 排序操作符
5.2.7 外連接
5.2.8 習題
5.3 關係邏輯
5.3.1 謂詞和原子
5.3.2 算術原子
5.3.3 Datalog規則和查詢
5.3.4 Datalog規則的意義
5.3.5 擴展謂詞和內涵謂詞
5.3.6 Datalog規則應用於包
5.3.7 習題
5.4 關係代數與Datalog
5.4.1 布爾操作
5.4.2 投影
5.4.3 選擇
5.4.4 積
5.4.5 連接
5.4.6 用Datalog模擬多重操作
5.4.7 Datalog與關係代數的比較
5.4.8 習題
5.5 小結
5.6 參考文獻

第6章 數據庫語言SQL
6.1 SQL中的簡單查詢
6.1.1 SQL中的投影
6.1.2 SQL衝的選擇
6.1.3 字符串比較
6.1.4 SQL中的模式匹配
6.1.5 日期和時間
6.1.6 空值和涉及空值的比較
6.1.7 布爾值UNKNOWN
6.1.8 輸齣排序
6.1.9 習題
6.2 多關係查詢
6.2.1 SQL中的積和連接
6.2.2 消除屬性歧義
6.2.3 元組變量
6.2.4 多關係查詢的解釋
6.2.5 查詢的並、交、差
6.2.6 習題
6.3 子查詢
6.3.1 産生標量值的子查詢
6.3.2 關係的條件錶達式
6.3.3 元組的條件錶達式
6.3.4 關聯子查詢
6.3.5 FROM子句中的子查詢
6.3.6 SQL的連接錶達式
6.3.7 自然連接
6.3.8 外連接
6.3.9 習題
6.4 全關係操作
64.1 消除重復
6.4.2 並、交、差中的重復
6.4.3 SQL中的分組和聚集
6.4.4 聚集操作符
6.4.5 分組
6.4.6 分組、聚集和空值
6.4.7 HAVING子句
6.4.8 習題
6.5 數據庫更新
6.5.1 插入
6.5.2 刪除
6.5.3 修改
6.5.4 習題
6.6 SQL中的事務
6.6.1 可串行化
6.6.2 原子性
6.6.3 事務
6.6.4 隻讀事務
6.6.5 讀髒數據
6.6.6 其他隔離層次
6.6.7 習題
6.7 小結
6.8 參考文獻
第7章 約束與觸發器
7.1 鍵和外鍵
7.1.1 外鍵約束聲明
7.1.2 維護引用完整性
7.1.3 延遲約束檢查
7.1.4 習題
7.2 屬性和元組上的約束
7.2.1 非空值約束
7.2.2 基於屬性的CHECK約束
7.2.3 基於元組的CHECK約束
7.2.4 基於元組和基於屙陛的約束的比較
7.2.5 習題
7.3 修改約束
7.3.1 給約束命名
7.3.2 修改錶上的約束
7.3.3 習題
7.4 斷言
7.4.1 創建斷言
7.4.2 使用斷言
7.4.3 習題
7.5 觸發器
7.5.1 SQL中的觸發器
7.5.2 觸發器設計的選項
7.5.3 習題
7.6 小結
7.7 參考文獻
第8章 視圖與索引
8.1 虛擬視圖
8.1.1 視圖定義
8.1.2 視圖查詢
8.1.3 屬性重命名
8.1.4 習題
8.2 視圖更新

第三部分 半結構化數據的建模和程序設計

前言/序言

　　數據庫已是當今信息社會須臾不可脫離的重要工具，數據庫的教學也就成為計算機科學與技術專業的一門必修課程。
　　JeffreyD.1 511man教授是斯坦福大學計算機係的資深教授，自1980年編寫瞭其第一本數據庫教材《數據庫係統原理》以來，已齣版過多本數據庫係統方麵的教材。該書是他在斯坦福大學計算機係對大學生教授的第一門數據庫課程（CS145）中使用的教材，Ullman教授在第2版齣版4年後，對其作瞭更新又齣版瞭第3版。與第2版相比，第3版不僅重新組織瞭章節從而使這本書的係統性更強，而且內容作瞭大幅度增加，包括瞭有關索引的介紹和目前XML數據庫技術發展的新內容。
　　數據庫技術發展到現在，其一個很大的變化是，數據庫不僅要管理結構化的數據，而且要管理更多的半結構化的數據。本書正是從這個觀點齣發，將內容分成兩大部分：首先仍然是流行的關係數據庫和對象關係數據庫內容，介紹瞭關係數據模型、E／R模型、UML模型以及對象模型等高級數據模型。然後介紹瞭有關半結構化數據組織管理中比較流行的XMI。等內容，既包括瞭數據組織模型的內容，也給齣瞭相關編程語言，如XPath、XQuery、XSLT等。

《數據探索與洞察：信息時代的羅盤》 在這個信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步、商業決策和科學研究的核心動力。我們身處一個前所未有的信息洪流之中，其中蘊藏著海量的知識、趨勢和機遇。然而，如何有效地駕馭這股洪流，從中提取有價值的洞察，並將其轉化為 actionable insights，是每一個渴望在這個時代取得成功的個人和組織所麵臨的共同挑戰。 《數據探索與洞察：信息時代的羅盤》並非一本枯燥的技術手冊，而是一次引人入勝的探索之旅。它將帶領讀者穿越浩瀚的數據海洋，學習如何識彆、收集、整理、分析和解讀信息，最終掌握從原始數據中挖掘齣深刻見解的能力。本書旨在為所有希望提升自身數據素養、增強信息決策能力的人們提供一套係統而實用的方法論和思維框架。 第一章：數據的世界：從認知到應用 本章將首先為讀者勾勒齣“數據”這一概念的全景。我們將探討數據在現代社會中的多重角色與重要性，從日常生活的個性化推薦到國傢層麵的宏觀經濟調控，數據無處不在，並深刻影響著我們的決策過程。我們會區分不同類型的數據，例如結構化數據、半結構化數據和非結構化數據，並討論它們各自的特點和應用場景。接著，我們將深入理解數據生命周期的各個階段：數據的産生、采集、存儲、處理、分析、可視化以及最終的應用。本書的重點將落在理解和分析數據的過程，我們會探討數據的質量問題，如準確性、完整性、一緻性和時效性，以及如何識彆和處理這些問題，因為“垃圾進，垃圾齣”是數據分析領域不可忽視的真理。最後，本章會強調數據驅動決策的重要性，並展望數據在未來社會發展中的廣闊前景，為讀者建立起一個堅實的數據認知基礎。 第二章：信息地圖繪製：數據收集與準備的藝術 在探索數據之前，我們首先需要找到並準備好可用的“原材料”。本章將聚焦於數據收集和預處理這一至關重要的環節。我們將介紹多種有效的數據收集策略，包括但不限於：通過公開數據集進行數據爬取、利用API接口獲取外部數據、設計調查問捲進行一手數據收集，以及從現有數據庫和係統中導齣數據。本書將指導讀者如何根據研究目的選擇最閤適的數據源，並識彆潛在的偏見和限製。 數據準備是數據分析中耗時但不可或缺的一步。本章將詳細講解數據清洗（Data Cleaning）的技巧，包括如何處理缺失值（例如，刪除、填充平均值、中位數或使用更高級的模型進行預測填充）、異常值（識彆並決定是移除還是調整）、重復值以及數據格式不一緻的問題。我們將學習如何進行數據轉換（Data Transformation），例如數值數據的標準化（Standardization）和歸一化（Normalization），以消除不同量綱的影響；類彆數據的編碼（Encoding），如獨熱編碼（One-Hot Encoding）和標簽編碼（Label Encoding）；以及如何閤並和連接來自不同來源的數據集。此外，我們還會探討特徵工程（Feature Engineering）的基礎概念，包括如何基於現有數據創造新的、更有信息量的特徵，這往往是提升分析模型性能的關鍵。本章的目標是讓讀者能夠自信地將原始、雜亂的數據轉化為整潔、有序、可供進一步分析的“乾淨”數據。 第三章：洞察的顯微鏡：探索性數據分析（EDA） 數據準備完成後，便進入瞭激動人心的探索階段。本章將全麵介紹探索性數據分析（Exploratory Data Analysis, EDA）的核心方法和技術。EDA的目的是在正式建模之前，通過對數據進行初步的觀察和統計分析，來理解數據的分布、識彆數據中的模式、發現變量之間的關係，並發現潛在的異常和問題。 我們將從描述性統計（Descriptive Statistics）入手，學習如何計算和解釋均值、中位數、眾數、方差、標準差、四分位數等統計量，以量化數據的中心趨勢和離散程度。接著，我們將重點介紹數據可視化（Data Visualization）的力量。通過圖錶，我們可以直觀地理解復雜的數據。本書將指導讀者如何選擇閤適的圖錶類型來呈現不同類型的數據和關係，例如：直方圖（Histograms）和密度圖（Density Plots）用於展示單變量的分布；散點圖（Scatter Plots）用於揭示兩個變量之間的關係；箱綫圖（Box Plots）用於比較不同組彆數據的分布差異；摺綫圖（Line Plots）用於展示隨時間變化趨勢；條形圖（Bar Charts）用於比較不同類彆的數據量。我們將強調清晰、準確、具有信息量的可視化原則。 此外，本章還會引導讀者進行更深入的探索，例如：相關性分析（Correlation Analysis），理解變量之間綫性關係的強度和方嚮；分組分析，比較不同子集數據的特徵；以及初步的模式識彆，尋找數據中的聚類或趨勢。EDA的過程是一個迭代的過程，通過不斷地提問、觀察、假設和驗證，逐步深入地理解數據。本章將賦予讀者運用EDA工具來發現數據中隱藏的“故事”的能力。 第四章：解鎖規律：基礎統計建模與推斷 在初步探索數據之後，我們希望能夠構建模型來描述數據中的規律，並利用樣本數據對總體進行推斷。本章將介紹一些基礎的統計建模技術和推斷方法。 我們將從迴歸分析（Regression Analysis）開始，學習如何構建綫性迴歸模型來量化一個或多個自變量對因變量的影響。本書將解釋模型係數的含義、如何評估模型的擬閤優度（如 R-squared），以及如何進行模型診斷以檢查假設是否滿足。我們將介紹簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸，並講解如何理解模型輸齣。 除瞭迴歸，我們還會探討分類模型的基礎。雖然本書不會深入復雜的機器學習算法，但我們會介紹邏輯迴歸（Logistic Regression）作為一種強大的分類方法，以及理解分類模型評估的基本指標，如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）和 F1-score。 推斷統計（Inferential Statistics）是連接樣本與總體的橋梁。本章將介紹假設檢驗（Hypothesis Testing）的基本原理，包括零假設（Null Hypothesis）和備擇假設（Alternative Hypothesis）的設定，p值（p-value）的含義，以及如何根據p值做齣統計決策。我們將介紹常見的假設檢驗，如 t檢驗（t-tests）用於比較均值，卡方檢驗（Chi-squared tests）用於分析類彆變量之間的關聯。這些基礎的統計建模和推斷技術，將使讀者能夠更加科學地解釋數據，並對研究結果做齣可靠的結論。 第五章：數據故事的講述：可視化與溝通 即使擁有最深刻的數據洞察，如果無法有效地傳達給他人，其價值也將大打摺扣。本章將聚焦於如何將數據分析的結果轉化為清晰、引人入勝的數據故事（Data Storytelling），並進行有效的溝通。 我們將在第二章和第三章的基礎上，進一步深化數據可視化的技巧。我們將探討如何設計更具敘事性的可視化圖錶，如何運用色彩、布局和標注來引導觀眾的注意力，以及如何避免常見的可視化陷阱（如誤導性的圖錶）。本書將介紹一些高級的可視化技巧，例如製作交互式圖錶（如果技術條件允許，會提及相關工具和理念），讓觀眾能夠自由探索數據。 數據故事的講述不僅僅是圖錶的堆砌，更是邏輯的構建。我們將學習如何圍繞一個核心的見解來組織分析結果，如何清晰地闡述問題、方法、發現和結論。我們會探討如何根據不同的受眾（如技術專傢、業務決策者、普通大眾）調整溝通方式和語言。本章還會強調透明度和可信度，如何在呈現結果的同時，誠實地說明分析的局限性和不確定性。最終的目標是讓讀者能夠運用數據，自信地嚮他人證明自己的觀點，推動有效的行動和決策。 《數據探索與洞察：信息時代的羅盤》 是一次賦能之旅。它不預設讀者擁有深厚的統計學或計算機科學背景，而是從基礎齣發，循序漸進地引導讀者掌握數據分析的思維方式和實用技能。無論您是學生、研究人員、市場分析師、産品經理，還是任何希望在這個數據驅動的世界中提升競爭力的個體，本書都將是您不可或缺的夥伴，幫助您在信息的海洋中找到方嚮，發現價值，並最終做齣更明智、更具影響力的決策。

评分☆☆☆☆☆

作為一個已經工作瞭幾年的開發者，我一直覺得自己在數據庫方麵懂得不多，很多時候隻是停留在API調用的層麵。直到我讀瞭這本書，纔真正體會到“基礎”兩個字的重量。這本書的邏輯非常嚴謹，它從最基礎的數據存儲結構開始，逐步深入到數據管理、查詢處理、事務管理等核心概念。它的講解方式非常強調概念的連通性，讓你能夠看到不同知識點之間是如何環環相扣的。比如，在講解完文件組織和索引之後，自然而然地就過渡到瞭查詢的執行過程，以及為什麼需要查詢優化。這種層層遞進的講解方式，讓我在理解一個新概念的同時，也能輕鬆地將其與之前學到的知識聯係起來。而且，書中提供的例子都非常經典，而且都經過瞭精心設計，能夠有效地 ilustrate 相關的概念。我特彆喜歡它在講解數據庫並發控製時，引入的各種場景，讓我清晰地看到瞭不同鎖機製的必要性和適用性。總的來說，這本書為我提供瞭一個非常全麵和深刻的數據庫係統知識框架。它不僅僅是一本“教材”，更像是一本“百科全書”，裏麵包含瞭大量我之前從未接觸過的，但又至關重要的知識。

评分☆☆☆☆☆

我之前接觸過一些數據庫相關的操作，但總覺得像是在“摸著石頭過河”，對背後的原理知之甚少，也經常遇到一些奇怪的問題不知道怎麼解決。直到我看到瞭這本《數據庫係統基礎教程》，纔感覺自己的知識體係一下就完整瞭。這本書最讓我驚艷的是，它在介紹數據模型的時候，不僅僅是簡單地講關係模型，還深入地分析瞭其他幾種模型，並解釋瞭為什麼關係模型在今天仍然占據主導地位。這種宏觀的視角讓我對整個數據庫技術的發展有瞭更深的認識。然後，它在講解數據庫設計的部分，也是非常細緻。從需求分析、概念設計、邏輯設計到物理設計，每一步都給齣瞭詳細的指導和注意事項。尤其是範式理論的講解，第一次讓我理解瞭為什麼需要進行數據庫的規範化，以及如何通過範式來避免數據冗餘和更新異常。書中的例子都非常貼閤實際應用場景，讓人很容易理解。我記得有一個章節是講事務的， ACID 四個特性被解釋得明明白白，還分析瞭不同並發控製策略的優缺點，這讓我對數據庫的穩定性和並發處理能力有瞭全新的認識。總而言之，這本書不僅提供瞭操作層麵的指導，更重要的是，它幫助我理解瞭“為什麼”這樣做，這對於深入學習和解決實際問題至關重要。

评分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最大感受，就是它徹底顛覆瞭我之前對數據庫係統的很多固有認知。我一直以為數據庫就是一套軟件，裝上就能用，裏麵有什麼功能就用什麼功能。但讀瞭這本書之後，我纔發現，數據庫係統是一個非常龐大和復雜的工程，裏麵蘊含著大量的計算機科學的精華。它從底層的數據結構，到上層的查詢語言，再到核心的事務管理和並發控製，每一部分都值得深入研究。作者在講解過程中，並沒有迴避一些技術細節，比如頁麵置換算法、緩衝管理策略等等，但他又不會讓你感到 overwhelmed，而是巧妙地將這些技術細節融入到整體的邏輯框架中。讓我印象深刻的是，它在講解數據模型的時候，不僅僅是講關係模型，還對比瞭其他一些模型，並且分析瞭它們各自的優缺點，這讓我對數據模型的選擇有瞭更深的理解。還有，它在講解SQL語言的時候，不僅僅是羅列語法，更是深入分析瞭SQL查詢是如何被解析、優化和執行的，這讓我第一次理解瞭為什麼有些SQL寫得好，有些SQL會非常慢。這本書的內容非常充實，而且非常係統，它為你構建瞭一個完整的數據庫知識體係，讓你能夠從更宏觀的視角去理解數據庫係統。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我之前對數據庫這個領域一直感覺有點距離感，總覺得它離我的日常工作太遠瞭。但是，為瞭提升自己的專業技能，我還是硬著頭皮找瞭這本書，沒想到，卻意外地打開瞭新世界的大門。這本書的語言風格非常獨特，不像其他技術書籍那樣刻闆，而是充滿瞭作者的思考和一些略帶幽默的錶達。比如，在講解索引的原理時，它並沒有直接上堆棧溢齣和B+樹的詳細數學證明，而是用瞭一個非常生動的比喻，將索引比作書的目錄，讓你瞬間就能明白它的作用和重要性。而且，書中對於數據存儲和查詢優化的講解，也讓我大開眼界。我之前一直以為數據庫就是個“黑箱”，數據放進去，查齣來就行瞭，根本沒想過數據是如何在磁盤上存儲的，又是如何被高效地檢索齣來的。這本書詳細介紹瞭頁的結構、行記錄的組織方式，以及各種查找算法的演進。特彆是講到查詢優化器如何選擇最佳執行計劃的時候，我纔意識到，原來數據庫係統背後有如此復雜的“智慧”。讀這本書的過程，就像是在跟一位經驗豐富的老師在進行一對一的交流，他不僅告訴你“怎麼做”，更重要的是，他會和你一起探討“為什麼這麼做”，以及“這樣做有什麼好處”。這種深度和廣度的結閤，讓我覺得非常有收獲。

评分☆☆☆☆☆

這本書真的是一本非常紮實的入門教材，我當初選擇它的時候，就是看中瞭它“基礎教程”的名頭，而且還有“原書第3版”這樣的字樣，總覺得會比較權威和成熟。拿到書之後，翻瞭幾頁，果然內容安排得非常有條理。它從最基本的概念講起，比如什麼是數據庫、為什麼需要數據庫、數據模型等等，這些都是我之前一點基礎都沒有的地方。作者的講解方式非常清晰，不會像有些技術書籍那樣上來就拋一堆復雜的術語，而是循序漸進，用瞭很多生動形象的比喻來解釋抽象的概念。特彆是講到關係模型和SQL語言的部分，我印象特彆深刻。它不僅僅是羅列SQL的語法，而是通過大量的實例，一點點地引導你理解查詢的邏輯，如何從多個錶中關聯數據，如何進行聚閤和分組。感覺學完這一部分，自己就能上手寫一些基本的查詢語句瞭，這對於一個初學者來說，真的太有成就感瞭。而且，這本書的排版也很舒服，圖文並茂，關鍵的知識點都有加粗或者用不同的顔色標示齣來，閱讀起來不會感到枯燥。總的來說，如果你想係統地瞭解數據庫的底層原理和常用的操作，這本書絕對是你的不二之選，它能為你打下堅實的基礎。

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印刷质量有问题，有缺页现象

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东西还不错，比较好用，很好

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京东快递就是快！捡单出库可不可以温柔些啊？书都散架了

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代数运算的部分非常赞，比只讲mysql语法的不知高到哪里去了

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印刷还不错

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听说是经典教材，第二版没找到，这个应该差不多

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教材计算机科学计算机大学教材数据库database：

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很好的书，优惠极大，京东给力