數(shù)據(jù)庫(kù)原理及設(shè)計(jì)

內(nèi)容概要

　　本書在第1版的基礎(chǔ)上進(jìn)行了較大的修改和充實(shí)，新增了OLE DB/ADO、 Java
EE與.NET開發(fā)平臺(tái)、ERwin、UML對(duì)象模型、對(duì)象模型向關(guān)系模型的轉(zhuǎn)換、在PowerBuilder中的SQL使用、MS SQL
Server與MySQL，以及其他數(shù)據(jù)庫(kù)最新版本產(chǎn)品及工具等內(nèi)容。第2版仍然保持了第1版的整體框架，以及第1版挖掘背景知識(shí)、賦子問題闡述的新視角、內(nèi)容深入淺出、理論與產(chǎn)品相結(jié)合等風(fēng)格。本書對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的原理、應(yīng)用與設(shè)計(jì)這3個(gè)方面的內(nèi)容進(jìn)行詮釋。主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)概述、高級(jí)（概念）數(shù)據(jù)模型、關(guān)系數(shù)據(jù)模型、SQL語言及其操作、數(shù)據(jù)庫(kù)的保護(hù)、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)理論、數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)例、主流數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品工具及比較、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘及數(shù)據(jù)庫(kù)新進(jìn)展、數(shù)據(jù)庫(kù)上機(jī)實(shí)驗(yàn)及指導(dǎo)。
　　本書以數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的核心——DBMS的出現(xiàn)背景為線索，引出了數(shù)據(jù)庫(kù)的相關(guān)概念及數(shù)據(jù)庫(kù)的整個(gè)框架體系，理順了數(shù)據(jù)庫(kù)原理、應(yīng)用與設(shè)計(jì)之間的有機(jī)聯(lián)系。本書突出理論產(chǎn)生的背景和根源，強(qiáng)化理論與應(yīng)用開發(fā)的結(jié)合，重視知識(shí)的實(shí)用，跟蹤數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展前沿，反映最新的主流數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品，并免費(fèi)提供配套的電子課件。
　　本書邏輯性、系統(tǒng)性、實(shí)踐性和實(shí)用性強(qiáng)，可作為計(jì)算機(jī)及相關(guān)專業(yè)本科生及研究生教材，也可作為從事信息系統(tǒng)開發(fā)的專業(yè)人員的參考書。

書籍目錄

第1章 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)概述
1.1 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)及其總體結(jié)構(gòu)
1.2 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中的關(guān)鍵術(shù)語與概念
1.3 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的用戶
1.4 數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)概述
1.5 由應(yīng)用需求看數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展
小結(jié)
習(xí)題
第2章 高級(jí)（概念）數(shù)據(jù)模型
2.1 關(guān)于數(shù)據(jù)模型的幾個(gè)重要問題
2.2 數(shù)據(jù)訓(xùn)設(shè)計(jì)綜述
2.3 基本實(shí)體聯(lián)系模型
2.4 擴(kuò)展實(shí)體聯(lián)系模型
2.5 利用E-R模型的概念數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)
2.6 E-R模型設(shè)計(jì)工具——ERwin
2.7 UML對(duì)象模型
小結(jié)
習(xí)題
第3章 關(guān)系數(shù)據(jù)模型
3.1 SQL語言簡(jiǎn)介
3.2 關(guān)系數(shù)據(jù)模型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
3.3 關(guān)系模型上的完整性約束
3.4 SQL Server和Sybase支持的完整性約束及其設(shè)定
3.5 視圖及其操作
3.6 實(shí)體聯(lián)系模型向關(guān)系模型的轉(zhuǎn)換
3.7 對(duì)象模型向關(guān)系模型的轉(zhuǎn)換
3.8 關(guān)系代數(shù)
3.9 關(guān)系運(yùn)算
小結(jié)
習(xí)題
第4章 SQL語言及其操作
4.1 SQL語言概況
4.2 數(shù)據(jù)定義子語言及其操作
4.3 數(shù)據(jù)操縱子語言及其操作
4.4 Sabase和MS SQL Server中的T-SQL語言
4.5 C/C++中使用SQL
4.6 在PowerBuilder中使用SQL
小結(jié)
習(xí)題
第5章 數(shù)據(jù)庫(kù)的保護(hù)
第6章 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)理論
第7章 數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用設(shè)計(jì)
第8章 數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)例
第9章 主流數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品、工具及比較
第10章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘及數(shù)據(jù)庫(kù)新進(jìn)展
第11章 數(shù)據(jù)庫(kù)上機(jī)實(shí)驗(yàn)及指導(dǎo)
附錄A Microsoft SQL Server 2000的安裝
附錄B SQL Server樣例庫(kù)表結(jié)構(gòu)
參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：   插圖：   1995年，在加拿大蒙特利爾召開了首屆KDD＆Data Mining國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議。由此，數(shù)據(jù)挖掘這一術(shù)語被學(xué)術(shù)界正式提出。 數(shù)據(jù)挖掘是在大量的、不完整的、有噪聲的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的、有價(jià)值的模式和數(shù)據(jù)間關(guān)系（或知識(shí)）的過程。 此后，經(jīng)過十多年的努力，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究已經(jīng)取得了豐碩的成果，不少軟件公司已研制出數(shù)據(jù)挖掘軟件產(chǎn)品，并在北美、歐洲等國(guó)家率先得到應(yīng)用。例如，IBM公司開發(fā)的QUEST和Intelligent Miner；Angoss Software開發(fā)的基于規(guī)則和決策樹的Knowledge Seeker；Advanced Software Application開發(fā)的基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的DBProfile；加拿大SimonFraser大學(xué)開發(fā)的DBMinner；SGI公司開發(fā)的MineSet等。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)并結(jié)合，正好為以前走入絕境的DSS，找到了新的實(shí)現(xiàn)途徑。 說明：不過，目前數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘仍處在需要繼續(xù)發(fā)展的階段，離真正成熟和大量應(yīng)用還有一段距離。特別是數(shù)據(jù)挖掘方面，系統(tǒng)內(nèi)置的(built in)有效的挖掘算法還很少。 1.5.6 并行與分布式數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng) 1.并行數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng) 隨著企業(yè)OLTP系統(tǒng)長(zhǎng)期運(yùn)行，數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)量越來越大，聯(lián)機(jī)訪問的用戶數(shù)也越來越多，這時(shí)，提高數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的吞吐量（throughput，用每秒可處理的事務(wù)數(shù)衡量）和減少事務(wù)的響應(yīng)時(shí)間，成為數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)發(fā)展的關(guān)鍵問題。于是出現(xiàn)了將傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)管理技術(shù)與并行處理技術(shù)結(jié)合的并行數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)(parallel database system)。 由多處理機(jī)和多磁盤構(gòu)成的并行處理系統(tǒng)所支持的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，稱為并行數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。 一個(gè)理想的并行數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，應(yīng)能充分利用多處理機(jī)和多磁盤等硬件的并行性，采用多進(jìn)程多線程結(jié)構(gòu)，提供4種不同粒度的并行性，即不同用戶事務(wù)間的并行性、同一事務(wù)內(nèi)不同查詢間的并行性、同一查詢內(nèi)不同操作間的并行性以及同一操作內(nèi)的并行性。 提高RDBMS性能的需求，使得各主要RDBMS廠商，先后在其產(chǎn)品中增加了并行處理功能，或推出并行化的版本，例如，IBM公司的Informix，就是一個(gè)優(yōu)秀的、支持并行處理的 RDBMS。

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