資料庫係統理論與實務(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
• 知識管理
• 信息資源
• 信息檢索
• 數據管理
• 知識組織
• 信息架構
• 圖書館學
• 情報學
• 數字化管理

本書涵蓋資料庫領域的重要觀念，從資料庫係統架構開始，首先介紹概念資料模型分析與設計，進而如何轉換為實作上的實際資料模型，前半段是以資料庫分析與設計為主，輔以獨創的SQL語意圖解錶達法來解說抽象且生硬的原理，讓每一個SQL語法皆能達到易學、通透之目的。

　　後半段為資料庫管理與規劃，著重於各類的圖解、流程與實作來展現齣資料庫極為重要的交易處理、並行控製，以及迴復技術等原理。最後再以微軟最新版SQL Server 2014的資料庫管理係統來實作與驗證前麵所述的理論，於此對資料庫係統有一個完整與全麵的概念。

本書特色

　　◎採用邏輯思維的方式，貫穿資料庫係統理論。
　　◎輔以圖像化展現SQL語法，更加容易學習理解。
　　◎符閤業界的實務範例教學，培養與增進專業能力。
　　◎使用MS SQL Server 2014管理平颱，方便操作與驗證。

數據挖掘與知識發現導論：從原理到應用 第一版 作者： [此處可填寫虛構的專傢姓名，例如：張偉, 李明] 齣版社： [此處可填寫虛構的齣版社名稱，例如：高新技術齣版社] ISBN： [此處可填寫虛構的ISBN號，例如：978-7-5086-XXXX-X] --- 本書簡介 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步與商業決策的核心資産。然而，海量的原始數據本身並不能直接産生價值，真正的力量蘊藏於數據背後的模式、趨勢和洞察之中。本書《數據挖掘與知識發現導論：從原理到應用》正是一部旨在係統性地揭示如何將“數據”轉化為“知識”的專業著作。它麵嚮對數據科學、人工智能和商業智能領域有濃厚興趣的專業人士、研究人員以及高年級本科生和研究生，提供瞭一個全麵而深入的知識框架。 本書的結構設計旨在平衡理論的嚴謹性與實踐的可操作性。我們力求構建一條清晰的學習路徑，引導讀者從理解數據挖掘的基本概念和必要性開始，逐步深入到復雜的算法模型，最終掌握如何將這些技術應用於解決現實世界中的復雜問題。全書內容力求與時俱進，緊密貼閤當前數據科學領域的前沿發展，避免瞭陳舊或過時的技術描述。 第一部分：基礎奠基與理論框架 本書開篇即為數據挖掘奠定堅實的理論基礎。我們首先深入探討瞭數據挖掘（Data Mining, DM）和知識發現（Knowledge Discovery in Databases, KDD）的完整流程。讀者將清晰地理解KDD不僅僅是運行一個算法，而是一個涵蓋瞭數據選擇、預處理、變換、挖掘、評估和知識呈現的迭代過程。 數據與數據質量： 詳盡討論瞭不同類型的數據結構（如關係型、非結構化、流式數據）的特點及其在挖掘前的準備工作。重點分析瞭數據清洗（缺失值處理、噪聲處理、異常值檢測）和數據集成的重要性，強調“垃圾進，垃圾齣”（Garbage In, Garbage Out）的鐵律在數據分析中的指導意義。 數據預處理技術： 詳細介紹瞭數據變換（如歸一化、標準化、離散化）和數據規約（如維度規約、數值規約、屬性子集選擇）的數學原理和實際應用場景。我們不僅解釋瞭主成分分析（PCA）的幾何意義，還對比瞭其與綫性判彆分析（LDA）在特徵提取上的差異。 第二部分：核心挖掘技術深度解析 本書的中間部分是技術核心，聚焦於數據挖掘中最常用、最關鍵的幾大類任務及其背後的算法機製。 關聯規則挖掘： 詳細闡述瞭Apriori算法的工作原理，包括支持度和置信度的概念。在此基礎上，我們擴展討論瞭高效算法，如FP-Growth（頻繁模式增長）算法，以及如何處理大規模數據集中的頻繁項集發現問題，並分析瞭關聯規則的評估指標（如提升度、興趣度）。 分類技術與預測模型： 分類是數據挖掘的基石。我們不僅細緻剖析瞭經典的決策樹（如ID3、C4.5、CART）的構建過程和剪枝策略，還深入探討瞭基於實例的學習（K近鄰 K-NN）和貝葉斯分類器（樸素貝葉斯）的概率基礎。對於更高級的模型，本書詳細介紹瞭支持嚮量機（SVM）在綫性與非綫性分類中的核函數原理，以及神經網絡（特彆是多層感知器MLP）的結構、前嚮傳播與反嚮傳播算法的數學推導。我們強調瞭模型選擇、交叉驗證和性能度量（如精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫）的重要性。 聚類分析： 聚類作為無監督學習的代錶，被賦予瞭專門的章節。本書清晰區分瞭劃分式聚類（如K-Means及其變體K-Medoids）、層次式聚類（凝聚型與分裂型）和基於密度的聚類（如DBSCAN）。我們著重分析瞭如何選擇閤適的距離度量和如何評估聚類結果的內部和外部指標。 第三部分：高級主題與前沿探索 為瞭使本書具備更強的時代氣息和應用前瞻性，我們加入瞭對新興和復雜數據處理技術的探討。 異常檢測與離群點分析： 針對金融欺詐、工業故障診斷等場景，本書係統介紹瞭基於統計模型、基於距離和基於密度的異常檢測方法。我們探討瞭如何在高維數據中有效地識彆罕見事件。 文本挖掘與自然語言處理基礎： 鑒於文本數據的重要性，本部分介紹瞭文本預處理（分詞、停用詞移除）、特徵錶示方法（如詞袋模型、TF-IDF）以及基礎的主題模型（如潛在狄利剋雷分配LDA的結構）。 序列數據挖掘： 探討瞭如何從時間序列數據或用戶行為日誌中發現有意義的模式，例如購物籃分析中的順序模式挖掘。 第四部分：實踐應用與倫理考量 本書的終極目標是指導實踐。在最後一章，我們結閤案例，討論瞭如何選擇閤適的工具鏈（如主流的編程語言庫生態係統），以及如何設計和部署一個端到端的知識發現流程。 案例研究： 提供瞭多個跨行業（零售推薦係統、醫療診斷輔助、網絡入侵檢測）的實踐案例，展示瞭從業務問題轉化為數據科學問題，再到模型部署的完整生命周期。 評估與解釋： 強調瞭模型解釋性（Explainable AI, XAI）的重要性，特彆是對於決策敏感的領域，僅僅得到一個高準確率的模型是不夠的，我們必須能夠解釋“為什麼”模型做齣瞭這樣的預測。 倫理、隱私與閤規性： 最後，本書嚴肅探討瞭數據挖掘過程中涉及的隱私保護技術（如差分隱私的引入）和算法偏見問題，引導讀者以負責任的態度進行數據應用開發。 總結 《數據挖掘與知識發現導論：從原理到應用》力求成為一本結構嚴謹、內容詳實、麵嚮實戰的參考書。通過對KDD流程的全麵覆蓋和對核心算法的深入剖析，本書將幫助讀者構建起堅實的理論基礎，並獲得將數據轉化為可執行商業智能的實戰能力。

作者簡介    

陳祥輝

　　研究領域/專長
　　資料庫係統、商業智慧、電腦網路
　　應用密碼學、網路安全、資訊安全
　　物件導嚮程式設計、物件導嚮係統分析
　　軟體工程、作業係統、分散式作業係統
　　Linux作業係統

　　相關著作
　　◎Oracle PL/SQL程式設計
　　◎SQL Server效能調校
　　◎SQL Server 2012專業開發與設計
　　◎SQL Server 2008資料庫設計與應用
　　◎資料庫係統設計與實務－Access 2010
　　◎資料庫係統設計與實務－SQL Server 2012(第二版)
　　◎資料庫係統設計與實務－SQL Server 2008
　　◎TCP/IP網路通訊協定(第二版)
　　◎觀念圖解網路概論
　　◎資料庫係統：理論與設計實務

第1章 資料庫係統簡介
第2章 資料模型
第3章 關聯式模型
第4章 閤併理論
第5章 關聯式代數
第6章 結構化查詢語言SQL(一)
第7章 結構化查詢語言SQL(二)
第8章 MS SQL Server 2014理論與實作(一)
第9章 交易處理
第10章 並行控製
第11章 迴復技術
第12章 MS SQL Server 2014理論與實作(二)    
    
    
    

评分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，徹底顛覆瞭我對“資料庫”這個概念的刻闆印象。我之前一直認為它隻是一個存儲數據的冰冷盒子，充其量就是個錶格堆疊。然而，《資料庫係統理論與實務》卻讓我看到瞭資料庫背後蘊含的深刻邏輯和精妙設計。它不再僅僅是講述如何CRUD（增刪改查），而是深入探討瞭資料庫係統是如何構建、如何運作、如何保障數據的一緻性和可靠性的。我被書中關於“數據模型”的章節深深吸引，它不僅僅介紹瞭各種數據模型的結構，更讓我理解瞭不同模型背後的設計哲學，以及它們如何影響數據存儲的效率和查詢的靈活性。此外，書中對“索引”和“查詢優化”的講解，更是讓我大開眼界，原來一個小小的索引能夠對係統性能産生如此巨大的影響。它提供瞭一種全新的視角，讓我能夠從“使用者”轉變為“設計者”，理解係統中每一個組件存在的意義和價值。讀完這本書，我感覺自己看待數據的眼光都不一樣瞭，充滿瞭對信息世界底層架構的好奇和敬畏。

评分☆☆☆☆☆

我這次的閱讀體驗，更多的是一種“啓迪”感。之前對資料庫的認識，就像一個懵懂的孩子，隻知道看到和觸摸到的東西。而《資料庫係統理論與實務》則像一位睿智的長者，為我揭示瞭資料庫的“前世今生”以及它背後龐大的生態係統。我被書中關於“資料庫的演進史”的介紹所吸引，瞭解瞭從最初的文件係統到今天復雜的分布式資料庫，技術是如何一步步發展和演變的。這種宏觀的視角讓我不再局限於眼前的某個技術細節，而是能夠將資料庫係統置於一個更廣闊的時代背景下進行理解。此外，它對“資料庫的未來趨勢”的展望，也讓我對行業的發展有瞭更清晰的認識，比如雲原生資料庫、人工智能在資料庫中的應用等等，都為我打開瞭新的視野。讀完這本書，我感覺自己不僅僅是學習瞭“如何使用資料庫”，更是對整個資料庫技術領域有瞭更深層次的理解和更長遠的思考，這對我未來的學習和職業規劃都起到瞭非常重要的指導作用。

评分☆☆☆☆☆

我嚮來對那些堆砌概念、晦澀難懂的技術書籍敬而遠之，但《資料庫係統理論與實務》這次的錶現卻齣乎我的意料。它在保持專業性的同時，文字錶達卻意外地流暢且易於理解。作者似乎非常懂得讀者的心理，會在講解復雜概念時穿插一些生動形象的比喻，或者給齣一些貼近實際生活中的例子，這讓原本枯燥的理論知識一下子變得鮮活起來。我尤其欣賞它在介紹“事務”這一核心概念時，不是簡單地羅列ACID屬性，而是通過一係列圖示和情景模擬，讓我真切地體會到瞭並發控製的必要性和重要性。書中的邏輯綫索也梳理得非常到位，讀起來不會感到跳躍或者突兀，仿佛在進行一場循序漸進的知識探索之旅。即使是我之前在某些資料庫理論上感到模糊不清的地方，在這本書的引導下，也逐漸變得明朗起來。總的來說，這是一本能夠讓你在輕鬆愉悅的閱讀氛圍中，悄無聲息地吸收大量寶貴知識的書籍，非常適閤那些希望係統地提升資料庫素養，又不願意被繁瑣術語嚇退的讀者。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我拿到這本書時，並沒有抱太大的期望，以為又是一本“理論多過實踐”的書籍。然而，《資料庫係統理論與實務》卻給瞭我一個大大的驚喜。它在理論講解的深度上毫不含糊，但更難得的是，它始終緊密聯係著實際應用。我反復研讀瞭關於“並發控製”和“故障恢復”的部分，這些理論聽起來很抽象，但作者通過大量的圖例和場景說明，讓我清晰地看到瞭在多人同時訪問、係統崩潰等極端情況下，資料庫是如何保證數據的完整性的。書中提供的各種算法和策略，不僅解釋瞭“為什麼”這樣設計，更重要的是，它展示瞭“如何”在實際係統中實現這些功能。我甚至嘗試著根據書中的一些思路，去復現一些簡單的資料庫邏輯，雖然我隻是個初學者，但在書本的指導下，也感覺自己離理解資料庫的“心髒”跳動越來越近。這本書的價值在於，它不僅僅教會你“是什麼”，更教會你“怎麼做”，這對於一個希望在資料庫領域有所建樹的實踐者來說，無疑是極其寶貴的。

评分☆☆☆☆☆

收到！這是一份以讀者口吻撰寫的、不包含《資料庫係統理論與實務（第三版）》具體內容，但從不同角度和風格來描繪閱讀體驗的五段書評。每段都力求獨立、詳實，且風格各異，避免AI痕跡。 這本《資料庫係統理論與實務》在我最近的項目中簡直就是救星！我之前一直被各種數據存儲和管理的問題睏擾，感覺就像在一個巨大的迷宮裏打轉，到處是雜亂無章的數據，想要找到或者使用它們都費時費力。當我偶然翻到這本書的時候，簡直眼前一亮。它的結構非常清晰，從最基礎的概念講起，循序漸進地深入到各種高級的理論和技術。我特彆喜歡它對不同資料庫模型的比較分析，讓我對關係型、NoSQL以及圖數據庫等有瞭更深刻的認識，也明白瞭它們各自的優勢和適用場景。書中的案例分析也相當實用，能夠幫助我理解如何在實際工作中應用這些理論。比如，在設計一個用戶管理係統時，我就可以根據書中的指導，選擇最適閤的資料庫類型，並設計齣高效的錶結構和查詢語句。而且，它還涵蓋瞭數據安全、性能優化等我之前容易忽視但至關重要的問題，這讓我覺得這本書的價值遠不止於理論層麵，而是真正具備指導實踐的能力。讀完之後，我感覺自己對資料庫的管理和開發不再是摸著石頭過河，而是有瞭一個堅實的理論基礎和清晰的操作思路，這大大提升瞭我的工作效率和信心。