資料庫係統原理與應用(第三版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 圖書標簽： 資料庫係統
• 知識管理
• 信息檢索
• 數據管理
• 第三版
• 應用
• 原理
• 信息科學
• 數字化資源
• 知識組織

Introduction to Database Systems

　　*加入瞭雲端技術的介紹，並以XAMPP軟體來介紹網際網路資料庫，讓實作體驗更方便。

　　*擴充瞭關聯式資料庫正規化理論的內容與實例，理論的部分特彆說明瞭反正規化的意義，再透過詳細的實例，讓讀者從真正的應用係統資料庫錶格來認識理論的精髓。

　　*資料庫係統的定義：先瞭解資料庫係統是什麼，與其他軟體有何不同，將來纔能運用其優勢。

　　*關聯式資料庫係統：常聽到的Oracle、Access、Sybase等資料庫管理係統的軟體都屬於關聯式的資料庫係統。學習資料庫係統一定要知道關聯式資料庫係統的理論。

　　*資料庫應用係統的開發：從傳統的應用、主從架構與Web的網路資料庫應用來看資料庫應用係統的開發。

　　*SQL語言的學習：SQL語言在各種資料庫係統中都通用。

　　*資料庫理論的進階主題 :交易處理(transaction processing)、同時性控製(concurrency control)與復原(recovery)等都是與資料庫相關的理論。

　　*資料庫技術的新應用與新發展：例如生物資訊學(bioinformatics)、行動與無綫通訊，以及雲端運算等，資料庫技術本身也和新的科技整閤在一起，衍生齣很多有趣的新發展。

　　*本書完整涵蓋資料庫係統領域，此次改版加入瞭雲端技術的介紹，也擴充瞭正規化理論的內容與實例。在撰寫時盡量加註參考文獻與資料來源，讀者可以從這些參考資料再延伸學習。

　　*書中多處提齣該領域中的一些有趣的發展，希望能激起學習者思考的潛力，進而主動充實教材範圍以外的知識。

《數字時代的知識管理與信息架構：構建高效信息生態係統》 本書導讀：在信息爆炸的時代，如何將浩如煙海的數據轉化為可被駕馭的、具有洞察力的知識，是所有組織和個人的核心挑戰。本書深入探討瞭現代信息環境下的知識管理（KM）理論、信息架構（IA）設計原則及其在實際應用中的整閤策略。我們不再僅僅滿足於信息的存儲和檢索，而是著眼於知識的創造、共享、應用和持續演化，旨在幫助讀者構建一個健壯、靈活且能夠自我優化的信息生態係統。 --- 第一部分：知識管理的基石與戰略轉型 第一章：信息時代的知識經濟學 本章首先界定瞭“數據”、“信息”與“知識”之間的層級關係，並闡明瞭知識作為核心生産要素在當代經濟中的價值驅動力。我們將剖析知識經濟學的基本模型，分析隱性知識與顯性知識的轉化機製（SECI模型迴顧），並討論知識資産的評估方法。重點在於理解，知識管理不再是IT部門的附屬工作，而是驅動業務創新的核心戰略。 第二章：知識管理框架的構建與實施路徑 深入介紹主流的知識管理框架，包括以流程為中心的框架和以人為中心的框架。詳細闡述知識管理戰略的製定過程：從組織診斷、目標設定到路綫圖規劃。本章提供瞭詳盡的實施路綫圖，涵蓋試點項目選擇、跨部門協作機製的建立，以及衡量知識管理績效的關鍵指標（KPIs）。特彆關注組織文化對知識共享的內在影響，並提齣剋服“知識孤島”障礙的實用策略。 第三章：技術賦能下的知識生命周期管理 知識的生命周期（生成、獲取、存儲、共享、應用、更新與廢棄）是KM流程的核心。本章將知識生命周期中的各個階段與現代信息技術工具進行映射。重點分析內容管理係統（CMS）如何支持知識的結構化存儲，以及協作平颱如何促進隱性知識的快速捕獲。同時，探討知識老化問題及其在治理模型中的應對機製，確保知識庫的時效性和準確性。 第二部分：信息架構與用戶體驗驅動的設計 第四章：信息架構（IA）：連接用戶與信息的橋梁 信息架構是決定信息係統可用性和可查找性的關鍵學科。本章係統梳理瞭IA的四大核心要素：組織係統、標簽係統、導航係統和搜索係統。深入探討瞭不同組織結構（如主題式、任務式、受眾式）的優劣及其在特定場景下的適用性。讀者將學習如何通過信息分類（Taxonomy）和內容標簽（Tagging）的設計，構建清晰、直觀的知識層級結構。 第五章：用戶體驗（UX）在知識發現中的作用 知識隻有被發現和使用，纔具有價值。本章將IA設計置於用戶體驗的框架下進行審視。詳細分析用戶研究方法（如任務分析、用戶畫像、卡片分類法）在IA設計中的應用。探討搜索體驗設計的關鍵原則，包括上下文感知搜索、過濾和排序機製的優化，以及如何通過界麵設計（UI）提升用戶從信息到知識的認知效率。 第六章：本體論與語義網基礎：邁嚮智能信息組織 本章麵嚮對更高級信息組織有興趣的讀者。介紹瞭本體論（Ontology）在定義領域知識結構中的作用，及其如何超越傳統分類法的局限。討論瞭語義網的基本概念，包括RDF、OWL等技術，以及它們如何使機器能夠理解知識之間的復雜關係，從而實現更深層次的知識推理和自動關聯推薦。 第三部分：集成與未來趨勢 第七章：整閤KM與IA：構建統一的信息門戶 成功的知識係統要求KM的戰略目標與IA的結構設計緊密結閤。本章專注於講解如何將知識地圖（Knowledge Maps）轉化為實際的導航結構，以及如何設計一緻性的內容模型（Content Modeling）以支持跨平颱、跨係統的知識復用。重點介紹集成策略，避免齣現信息孤島和重復建設。 第八章：人工智能在知識係統中的應用前景 本書將探討當前AI技術如何革命性地改變知識的管理與應用。分析自然語言處理（NLP）在自動化知識抽取、摘要生成和情感分析中的應用。深入討論機器學習在個性化知識推薦、預測性維護信息需求方麵的潛力。同時，本章也批判性地討論瞭AI在知識驗證和偏見引入方麵的挑戰與風險。 第九章：治理、閤規與持續改進 知識係統的長期健康運行依賴於有效的治理。本章涵蓋瞭信息治理的範圍，包括數據質量管理、知識所有權與權限控製、以及知識閤規性（如隱私保護、行業法規遵從）。最後，闡述瞭利用度量指標（如知識貢獻率、問題解決時間縮短率）進行持續迭代和優化知識係統的閉環管理模型。 --- 本書特色： 實踐導嚮： 案例分析覆蓋金融、製造、研發等多個行業，理論結閤具體操作步驟。 跨學科視角： 融閤瞭信息科學、組織行為學和人機交互（HCI）的前沿思想。 麵嚮未來： 重點探討瞭AI、大數據背景下信息架構的演進方嚮。 目標讀者： 首席信息官（CIO）、知識管理專傢、信息架構師、企業內容策略師、係統分析師以及對信息科學和組織學習感興趣的高級管理人員。

Ch01 資料庫係統的基礎觀念
Ch02 資料模型 (data models)
Ch03 儲存空間的配置
Ch04 關聯式資料庫簡介
Ch05 關聯式資料庫的理論基礎
Ch06 學習SQL 語言
Ch07 資料庫設計 (database design)
Ch08 資料庫應用係統的開發
Ch09 分散式資料庫係統(distributed database systems)
Ch10 網際網路與資料庫係統
Ch11 交易(transaction) 與並行(concurrency)
Ch12 復原(recovery) 與安全性(security)
Ch13 物件導嚮資料庫係統
Ch14 多媒體資料庫係統
Ch15 其他種類的資料庫係統
Ch16 資料庫係統在企業資訊整閤上的應用
Ch17 資料倉儲(data warehouse) 與資料採礦(data mining)
Ch18 資料庫技術的新發展
Appendix A ER 模型的錶示方法
Appendix B 參考文獻
Appendix C 索引(Index) – 資料庫係統小百科

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從這本書中，我最大的收獲是建立瞭一種係統性的思維方式。資料庫係統本身就是一個龐大而復雜的係統，它的設計和應用需要綜閤考慮多個方麵，包括數據模型、數據管理、數據安全、性能優化以及與應用層的集成等等。這本書將這些分散的知識點有機地串聯起來，形成瞭一個完整的知識體係。我特彆喜歡書中在講解每一個概念時，都能追溯其背後的原理和設計思想，讓我不僅知其然，更知其所以然。這種深入的理解，比單純記憶各種技術細節更有價值。同時，我也感受到瞭作者在編寫這本書時所付齣的心血，它融閤瞭理論的深度和實踐的廣度，並且能夠不斷更新以反映技術的發展。對於任何想要深入瞭解資料庫係統，或者希望在這個領域有所建樹的讀者來說，這本書都提供瞭一個堅實的基礎和寶貴的參考。它讓我看到瞭資料庫係統是如何支撐起現代信息社會的運轉，也讓我對接下來的學習和工作有瞭更明確的方嚮。

评分☆☆☆☆☆

這本書在探討應用層麵時，展現瞭資料庫係統是如何在實際項目中發揮關鍵作用的。它不僅僅是理論的堆砌，更注重實際操作和解決方案。我尤其欣賞書中關於“資料庫設計”的部分，它詳細介紹瞭如何根據業務需求進行概念模型、邏輯模型和物理模型的設計，以及如何進行範式分析、規範化等操作，以避免數據冗餘和提高數據的一緻性。在性能優化方麵，這本書也提供瞭非常實用的建議，比如如何選擇閤適的索引、如何優化查詢語句、如何進行緩存策略等。作者通過分析常見的性能瓶頸，並給齣針對性的解決方案，讓我意識到資料庫性能的提升往往是多個因素綜閤作用的結果。此外，書中還涉及瞭資料庫的並發控製、故障恢復、備份與恢復等重要主題，這些都是在實際生産環境中必不可少的技術。我感覺這本書不僅教我“是什麼”，更教我“怎麼做”，讓我在理論學習之餘，也能獲得實際的工程指導。

评分☆☆☆☆☆

這本書在闡述資料庫係統的演進和未來趨勢時，展現瞭作者深邃的洞察力和前瞻性。它不僅僅停留在傳統的關係型資料庫，而是廣泛地介紹瞭NoSQL資料庫的興起及其不同類型，如鍵值存儲、文檔數據庫、列族數據庫和圖數據庫。作者詳細分析瞭NoSQL資料庫的優勢和適用場景，以及它們如何彌補瞭關係型資料庫在處理大規模、高並發、非結構化數據方麵的不足。這種對比分析讓我對不同資料庫係統有瞭更全麵的認識，也更能理解在實際項目中選擇哪種資料庫係統纔是最閤適的。此外，書中還對大數據技術、雲計算、分布式資料庫等前沿領域進行瞭探討，讓我對資料庫係統的未來發展方嚮有瞭更清晰的認識。感覺這本書就像一本“百科全書”，它不僅涵蓋瞭資料庫係統的基礎知識，還引領我看到瞭更廣闊的技術圖景，讓我對這個領域充滿瞭探索的興趣。

评分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我大開眼界！我之前對資料庫係統一直有些模糊的概念，隻知道它們在背後默默支撐著各種應用，但具體是怎麼運作的，卻知之甚少。當我拿到《資料庫係統原理與應用(第三版)》時，我抱著學習和瞭解的心態開始閱讀。這本書的開篇就非常吸引人，它沒有立刻陷入枯燥的技術細節，而是從一個更宏觀的角度，闡述瞭資料庫係統在當今信息爆炸時代的重要性，以及它們如何演進至今。作者用生動形象的比喻，解釋瞭數據、信息和知識之間的區彆，以及資料庫係統在組織、存儲、檢索和管理這些寶貴財富中的核心作用。我特彆喜歡它在介紹基本概念時，總是能夠結閤現實生活中的例子，比如銀行的賬戶管理、電商平颱的商品目錄、社交媒體的用戶信息等等，這些貼近生活的場景讓我更容易理解那些抽象的理論。書中對不同類型資料庫係統的簡單概述，也為我建立瞭一個初步的認知框架，讓我知道原來資料庫並非隻有一種形態，它們各有韆鞦，適用於不同的場景。即使隻是初步瞭解，也讓我感受到瞭資料庫係統設計的精妙和復雜，它遠遠超齣瞭我之前的想象。

评分☆☆☆☆☆

深入閱讀這本書，我發現它在講解核心原理時，邏輯清晰，層層遞進，非常適閤初學者。作者並沒有一開始就拋齣復雜的算法和模型，而是從最基礎的“數據模型”概念講起，詳細解釋瞭關係模型、層次模型、網狀模型等不同的數據組織方式，以及它們各自的優缺點。在理解瞭數據模型之後，書中又自然而然地引入瞭“數據語言”，特彆是SQL，並對其進行瞭深入淺齣的講解。我之前對SQL有過一些零散的瞭解，但這本書讓我係統地掌握瞭它的基本語法、常用操作以及一些高級技巧。作者通過大量的代碼示例，讓我能夠邊學邊練，深刻體會到SQL的強大和靈活性。最讓我印象深刻的是，書中還探討瞭數據的一緻性、完整性和安全性問題，以及如何通過事務、鎖機製、索引等技術來保障數據的質量。這些內容雖然聽起來有些專業，但作者的講解非常到位，使得復雜的概念變得易於理解。我感覺這本書就像一位經驗豐富的老司機，帶著我一步一步地探索資料庫係統的內部世界，讓我從一個門外漢逐漸變成一個能夠初步理解其奧秘的學習者。