数据库理论是计算机科学中的重要分支之一,它研究如何组织、存储、管理和使用数据。由于数据库已经成为现代应用程序的核心组成部分,因此了解数据库理论以及如何使用数据库是非常重要的。
虽然数据库理论有很多分支和深入的研究领域,但是新手入门往往会感到困惑和无从下手,需要一本深入浅出的入门书籍。在本文中,我们将推荐一本这样的书籍:《数据库系统概论》(Database System Concepts)。
《数据库系统概论》是一本由Silberschatz、Korth和Sudarshan合著的教材,该教材广泛应用在世界各地的大学中,是数据库领域的经典教材之一。该书在简单易懂的语言中介绍了数据库的基本概念及其应用,旨在帮助初学者理解数据库理论、实现和应用的基本原理,适合数据管理、计算机科学、计算机应用、信息管理等专业的学生以及相关领域的从业人员。
本书总共分为17章,每章都涵盖了重要的数据库概念和原则。下面我们将简要介绍每章内容:
第1章介绍了数据组织和存储的基本概念,并概述了数据库系统的三个基本组成部分:数据、数据库管理系统(DBMS)和数据库应用程序。
第2章讨论了数据库设计和ER模型的概念,介绍了如何使用ER图形化表达实体、关系和约束。
第3章描述了关系模型的基本结构和实现,包括关系代数的表达式、SQL的语法和查询优化的技术。
第4章介绍了表示关系数据的各种约束(如唯一性约束、参照完整性约束、领域约束等)以及它们的应用。
第5章探讨了数据库安全和授权的概念,以及存储和保护敏感信息的策略。
第6章介绍了数据库事务的概念和特性,以及如何使用事务来保证数据完整性和一致性。
第7章讨论了并发控制和恢复的问题,包括并发控制协议和事务恢复机制。
第8章介绍了数据库的物理结构和存储管理,包括数据块、文件和索引的组织方式。
第9章讨论了查询处理和优化,包括查询的语义、查询分解和查询优化的策略。
第10章介绍了关系代数和数据库操作的基本概念,包括传统关系代数、元组关系演算和域关系演算。
第11章讨论了数据仓库和数据挖掘的概念,以及如何在大规模数据库中进行快速的数据挖掘。
第12章介绍了当前流行的NoSQL数据库和它们的优缺点,包括键-值、文档和列族型数据库等。
第13章讨论了数据流和流处理的概念,以及它们在实时系统和实时分析中的应用。
第14章介绍了关系数据库和XML的混合存储方案,以及如何处理XML文档的查询和更新。
第15章讨论了半结构化和非结构化数据管理的问题,包括Web数据库、面向文档数据库和面向图等。
第16章介绍了分布式数据库系统和它们的挑战,包括分布式查询处理、复制和容错等问题。
第17章讨论了数据集成和数据交换的问题,包括数据仓库中的元数据管理和数据集成的语义问题。
作为一本数据库入门教材,《数据库系统概论》除了简单易懂的语言和良好的组织结构外,还具有以下优点:
之一,书中提供了大量的案例和实际应用,帮助读者更好地理解数据库理论和实践。
第二,书中提供了大量的习题和练习,帮助读者加深对数据库原理和实践的理解,并且充分利用了现代计算机环境下的高级和实用工具。
第三,作者在教材中充分强调了数据管理的重要性,并通过实例解释了数据管理的实际应用。
综上所述,《数据库系统概论》是一本深入浅出,适合初学者的数据库入门教材。该教材涵盖了数据库的基础知识和一些高级的应用程序,具有广泛的实际应用价值,是学习数据库理论的必备书籍。
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1.深入浅出数据分析 (豆瓣) 这书挺简单的,基本的内容都涉及了,说得也比较清楚,最后谈到了R是大加分。
难易程度:非常易。
2.啤酒与尿布 (豆瓣) 通过案例来说事情,而且是最经典的例子。
难易程度:非常易。
3.数据之美 (豆瓣) 一本介绍性的书籍,每章都解决一个具体的问题,甚至还有代码,对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。
难易程度:易。
4.集体智慧编程 (豆瓣) 学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的之一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法,浅显易懂,还有可执行的Python代码。
难易程度:中。
5.Machine Learning in Action (豆瓣) 用人话把复杂难懂的机器学习算法解释清楚了,其中有零星的数学公式,但是是以解释清楚为目的的。而且有Python代码,键拍大赞!目前中科院棚大的王斌老师(微博: @王斌_ICTIR)已经翻译这本书了 机器学习实战 (豆瓣)。这本书本身质量就很高,王老师的翻译质量也很高。
难易程度:中。
6.推荐系统实践 (豆瓣) 这本书不用说了,研究推荐系统必须要读的书,而且是之一本要读的书。
难易程度:中上。
7.数据挖掘导论 (豆瓣) 最近几年数据挖掘教材中比较好的一本书,被美国诸多大学的数据挖掘课作为教材,没有推荐Jiawei Han老师的那本书,因为个人觉得那本书对于初学者来说不太容易读懂。
难易程度:中上。
8.The Elements of Statistical Learning (豆瓣) 这本书有对应的中文版:统计学习基础 (豆瓣)。书中配有R包,稿和羡非常赞!可以参照着代码学习算法。
难易程度:难。
9.统计学习方法 (豆瓣) 李航老师的扛鼎之作,强烈推荐。
难易程度:难。
10. Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣) 经典中的经典。
这些都是在“绿色BI论坛”
找到的,这个论坛经常有数据分析的干货分享,你可以看一下。
我这边有些资料,因为现在没有用了,就送给你了。需要的私信我。
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