资料库系统原理与应用(第三版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Introduction to Database Systems

　　*加入了云端技术的介绍，并以XAMPP软体来介绍网际网路资料库，让实作体验更方便。

　　*扩充了关联式资料库正规化理论的内容与实例，理论的部分特别说明了反正规化的意义，再透过详细的实例，让读者从真正的应用系统资料库表格来认识理论的精髓。

　　*资料库系统的定义：先了解资料库系统是什么，与其他软体有何不同，将来才能运用其优势。

　　*关联式资料库系统：常听到的Oracle、Access、Sybase等资料库管理系统的软体都属于关联式的资料库系统。学习资料库系统一定要知道关联式资料库系统的理论。

　　*资料库应用系统的开发：从传统的应用、主从架构与Web的网路资料库应用来看资料库应用系统的开发。

　　*SQL语言的学习：SQL语言在各种资料库系统中都通用。

　　*资料库理论的进阶主题 :交易处理(transaction processing)、同时性控制(concurrency control)与复原(recovery)等都是与资料库相关的理论。

　　*资料库技术的新应用与新发展：例如生物资讯学(bioinformatics)、行动与无线通讯，以及云端运算等，资料库技术本身也和新的科技整合在一起，衍生出很多有趣的新发展。

　　*本书完整涵盖资料库系统领域，此次改版加入了云端技术的介绍，也扩充了正规化理论的内容与实例。在撰写时尽量加註参考文献与资料来源，读者可以从这些参考资料再延伸学习。

　　*书中多处提出该领域中的一些有趣的发展，希望能激起学习者思考的潜力，进而主动充实教材范围以外的知识。

《数字时代的知识管理与信息架构：构建高效信息生态系统》 本书导读：在信息爆炸的时代，如何将浩如烟海的数据转化为可被驾驭的、具有洞察力的知识，是所有组织和个人的核心挑战。本书深入探讨了现代信息环境下的知识管理（KM）理论、信息架构（IA）设计原则及其在实际应用中的整合策略。我们不再仅仅满足于信息的存储和检索，而是着眼于知识的创造、共享、应用和持续演化，旨在帮助读者构建一个健壮、灵活且能够自我优化的信息生态系统。 --- 第一部分：知识管理的基石与战略转型 第一章：信息时代的知识经济学 本章首先界定了“数据”、“信息”与“知识”之间的层级关系，并阐明了知识作为核心生产要素在当代经济中的价值驱动力。我们将剖析知识经济学的基本模型，分析隐性知识与显性知识的转化机制（SECI模型回顾），并讨论知识资产的评估方法。重点在于理解，知识管理不再是IT部门的附属工作，而是驱动业务创新的核心战略。 第二章：知识管理框架的构建与实施路径 深入介绍主流的知识管理框架，包括以流程为中心的框架和以人为中心的框架。详细阐述知识管理战略的制定过程：从组织诊断、目标设定到路线图规划。本章提供了详尽的实施路线图，涵盖试点项目选择、跨部门协作机制的建立，以及衡量知识管理绩效的关键指标（KPIs）。特别关注组织文化对知识共享的内在影响，并提出克服“知识孤岛”障碍的实用策略。 第三章：技术赋能下的知识生命周期管理 知识的生命周期（生成、获取、存储、共享、应用、更新与废弃）是KM流程的核心。本章将知识生命周期中的各个阶段与现代信息技术工具进行映射。重点分析内容管理系统（CMS）如何支持知识的结构化存储，以及协作平台如何促进隐性知识的快速捕获。同时，探讨知识老化问题及其在治理模型中的应对机制，确保知识库的时效性和准确性。 第二部分：信息架构与用户体验驱动的设计 第四章：信息架构（IA）：连接用户与信息的桥梁 信息架构是决定信息系统可用性和可查找性的关键学科。本章系统梳理了IA的四大核心要素：组织系统、标签系统、导航系统和搜索系统。深入探讨了不同组织结构（如主题式、任务式、受众式）的优劣及其在特定场景下的适用性。读者将学习如何通过信息分类（Taxonomy）和内容标签（Tagging）的设计，构建清晰、直观的知识层级结构。 第五章：用户体验（UX）在知识发现中的作用 知识只有被发现和使用，才具有价值。本章将IA设计置于用户体验的框架下进行审视。详细分析用户研究方法（如任务分析、用户画像、卡片分类法）在IA设计中的应用。探讨搜索体验设计的关键原则，包括上下文感知搜索、过滤和排序机制的优化，以及如何通过界面设计（UI）提升用户从信息到知识的认知效率。 第六章：本体论与语义网基础：迈向智能信息组织 本章面向对更高级信息组织有兴趣的读者。介绍了本体论（Ontology）在定义领域知识结构中的作用，及其如何超越传统分类法的局限。讨论了语义网的基本概念，包括RDF、OWL等技术，以及它们如何使机器能够理解知识之间的复杂关系，从而实现更深层次的知识推理和自动关联推荐。 第三部分：集成与未来趋势 第七章：整合KM与IA：构建统一的信息门户 成功的知识系统要求KM的战略目标与IA的结构设计紧密结合。本章专注于讲解如何将知识地图（Knowledge Maps）转化为实际的导航结构，以及如何设计一致性的内容模型（Content Modeling）以支持跨平台、跨系统的知识复用。重点介绍集成策略，避免出现信息孤岛和重复建设。 第八章：人工智能在知识系统中的应用前景 本书将探讨当前AI技术如何革命性地改变知识的管理与应用。分析自然语言处理（NLP）在自动化知识抽取、摘要生成和情感分析中的应用。深入讨论机器学习在个性化知识推荐、预测性维护信息需求方面的潜力。同时，本章也批判性地讨论了AI在知识验证和偏见引入方面的挑战与风险。 第九章：治理、合规与持续改进 知识系统的长期健康运行依赖于有效的治理。本章涵盖了信息治理的范围，包括数据质量管理、知识所有权与权限控制、以及知识合规性（如隐私保护、行业法规遵从）。最后，阐述了利用度量指标（如知识贡献率、问题解决时间缩短率）进行持续迭代和优化知识系统的闭环管理模型。 --- 本书特色： 实践导向： 案例分析覆盖金融、制造、研发等多个行业，理论结合具体操作步骤。 跨学科视角： 融合了信息科学、组织行为学和人机交互（HCI）的前沿思想。 面向未来： 重点探讨了AI、大数据背景下信息架构的演进方向。 目标读者： 首席信息官（CIO）、知识管理专家、信息架构师、企业内容策略师、系统分析师以及对信息科学和组织学习感兴趣的高级管理人员。

Ch01 资料库系统的基础观念
Ch02 资料模型 (data models)
Ch03 储存空间的配置
Ch04 关联式资料库简介
Ch05 关联式资料库的理论基础
Ch06 学习SQL 语言
Ch07 资料库设计 (database design)
Ch08 资料库应用系统的开发
Ch09 分散式资料库系统(distributed database systems)
Ch10 网际网路与资料库系统
Ch11 交易(transaction) 与并行(concurrency)
Ch12 复原(recovery) 与安全性(security)
Ch13 物件导向资料库系统
Ch14 多媒体资料库系统
Ch15 其他种类的资料库系统
Ch16 资料库系统在企业资讯整合上的应用
Ch17 资料仓储(data warehouse) 与资料採矿(data mining)
Ch18 资料库技术的新发展
Appendix A ER 模型的表示方法
Appendix B 参考文献
Appendix C 索引(Index) – 资料库系统小百科

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这本书在探讨应用层面时，展现了资料库系统是如何在实际项目中发挥关键作用的。它不仅仅是理论的堆砌，更注重实际操作和解决方案。我尤其欣赏书中关于“资料库设计”的部分，它详细介绍了如何根据业务需求进行概念模型、逻辑模型和物理模型的设计，以及如何进行范式分析、规范化等操作，以避免数据冗余和提高数据的一致性。在性能优化方面，这本书也提供了非常实用的建议，比如如何选择合适的索引、如何优化查询语句、如何进行缓存策略等。作者通过分析常见的性能瓶颈，并给出针对性的解决方案，让我意识到资料库性能的提升往往是多个因素综合作用的结果。此外，书中还涉及了资料库的并发控制、故障恢复、备份与恢复等重要主题，这些都是在实际生产环境中必不可少的技术。我感觉这本书不仅教我“是什么”，更教我“怎么做”，让我在理论学习之余，也能获得实际的工程指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我大开眼界！我之前对资料库系统一直有些模糊的概念，只知道它们在背后默默支撑着各种应用，但具体是怎么运作的，却知之甚少。当我拿到《资料库系统原理与应用(第三版)》时，我抱着学习和了解的心态开始阅读。这本书的开篇就非常吸引人，它没有立刻陷入枯燥的技术细节，而是从一个更宏观的角度，阐述了资料库系统在当今信息爆炸时代的重要性，以及它们如何演进至今。作者用生动形象的比喻，解释了数据、信息和知识之间的区别，以及资料库系统在组织、存储、检索和管理这些宝贵财富中的核心作用。我特别喜欢它在介绍基本概念时，总是能够结合现实生活中的例子，比如银行的账户管理、电商平台的商品目录、社交媒体的用户信息等等，这些贴近生活的场景让我更容易理解那些抽象的理论。书中对不同类型资料库系统的简单概述，也为我建立了一个初步的认知框架，让我知道原来资料库并非只有一种形态，它们各有千秋，适用于不同的场景。即使只是初步了解，也让我感受到了资料库系统设计的精妙和复杂，它远远超出了我之前的想象。

评分☆☆☆☆☆

深入阅读这本书，我发现它在讲解核心原理时，逻辑清晰，层层递进，非常适合初学者。作者并没有一开始就抛出复杂的算法和模型，而是从最基础的“数据模型”概念讲起，详细解释了关系模型、层次模型、网状模型等不同的数据组织方式，以及它们各自的优缺点。在理解了数据模型之后，书中又自然而然地引入了“数据语言”，特别是SQL，并对其进行了深入浅出的讲解。我之前对SQL有过一些零散的了解，但这本书让我系统地掌握了它的基本语法、常用操作以及一些高级技巧。作者通过大量的代码示例，让我能够边学边练，深刻体会到SQL的强大和灵活性。最让我印象深刻的是，书中还探讨了数据的一致性、完整性和安全性问题，以及如何通过事务、锁机制、索引等技术来保障数据的质量。这些内容虽然听起来有些专业，但作者的讲解非常到位，使得复杂的概念变得易于理解。我感觉这本书就像一位经验丰富的老司机，带着我一步一步地探索资料库系统的内部世界，让我从一个门外汉逐渐变成一个能够初步理解其奥秘的学习者。

评分☆☆☆☆☆

从这本书中，我最大的收获是建立了一种系统性的思维方式。资料库系统本身就是一个庞大而复杂的系统，它的设计和应用需要综合考虑多个方面，包括数据模型、数据管理、数据安全、性能优化以及与应用层的集成等等。这本书将这些分散的知识点有机地串联起来，形成了一个完整的知识体系。我特别喜欢书中在讲解每一个概念时，都能追溯其背后的原理和设计思想，让我不仅知其然，更知其所以然。这种深入的理解，比单纯记忆各种技术细节更有价值。同时，我也感受到了作者在编写这本书时所付出的心血，它融合了理论的深度和实践的广度，并且能够不断更新以反映技术的发展。对于任何想要深入了解资料库系统，或者希望在这个领域有所建树的读者来说，这本书都提供了一个坚实的基础和宝贵的参考。它让我看到了资料库系统是如何支撑起现代信息社会的运转，也让我对接下来的学习和工作有了更明确的方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书在阐述资料库系统的演进和未来趋势时，展现了作者深邃的洞察力和前瞻性。它不仅仅停留在传统的关系型资料库，而是广泛地介绍了NoSQL资料库的兴起及其不同类型，如键值存储、文档数据库、列族数据库和图数据库。作者详细分析了NoSQL资料库的优势和适用场景，以及它们如何弥补了关系型资料库在处理大规模、高并发、非结构化数据方面的不足。这种对比分析让我对不同资料库系统有了更全面的认识，也更能理解在实际项目中选择哪种资料库系统才是最合适的。此外，书中还对大数据技术、云计算、分布式资料库等前沿领域进行了探讨，让我对资料库系统的未来发展方向有了更清晰的认识。感觉这本书就像一本“百科全书”，它不仅涵盖了资料库系统的基础知识，还引领我看到了更广阔的技术图景，让我对这个领域充满了探索的兴趣。