基本信息
- 作者: 王宏志 何震瀛 王鹏 李春静王恺 王志 李涛 朱洪文
- 丛书名: 数据科学与工程技术丛书
- 出版社:机械工业出版社
- ISBN:9781912181645
- 上架时间:2019-12-18
- 出版日期:2019 年11月
- 开本:16开
- 页码:617
- 版次:1-1
- 所属分类:计算机 > 数据库 > 数据库存储与管理

编辑推荐
---------------------------大数据管理系统原理与技术---------------------------
大数据管理系统
原理与技术
王宏志 何震瀛 王鹏 李春静编著
Database Management Systems for Big Data
内容简介
计算机书籍
---------------------------大数据管理系统原理与技术---------------------------
本书系统介绍了常用的面向大数据的数据库管理系统的原理和技术,包括关系数据库、非关系型数据库、HIVE、Hbase、Redies等,使读者在了解大数据的数据库管理系统基本原理的基础上,能根据实际的问题和应用场景选择、搭建适合的数据库管理系统。
---------------------------Python语言程序设计---------------------------
本书系统讲解Python程序设计语言以及基本程序设计、实现和调试方法等基础知识,通过概念引入、直观示例和错误分析等方法,使读者在全面了解Python技术历史、现状与发展趋势的基础上,能够系统地掌握Python基本概念、编程思想以及程序设计技术,具备熟练的Python编程技能和面向对象软件设计技术思想。
作译者
---------------------------Python语言程序设计---------------------------
王恺 王志 李涛 朱洪文 编著:王恺,南开大学计算机控制与工程学院副教授,南开大学计算机基础教学部副主任,博士,常年从事计算机程序设计、数据结构与算法、大学计算机基础等基础课程的教学工作。
目录
---------------------------大数据管理系统原理与技术---------------------------
本书编委会
前言
第1章 绪论 1
1.1 大数据的基本概念 1
1.2 数据库管理系统 5
1.2.1 数据库管理系统的基本概念 5
1.2.2 数据库管理系统的发展历史 6
1.2.3 数据库管理系统的要素 10
1.3 大数据对数据库管理系统的需求和挑战 13
1.4 本书结构 14
第2章 关系型数据库管理系统 15
2.1 关系数据库概述 15
2.1.1 关系模型 15
2.1.2 关系数据的存储 17
前言
---------------------------大数据管理系统原理与技术---------------------------
大数据计算的重要支撑是有效管理数据,研发以数据为核心的应用系统的重要任务之一就是选择数据库管理系统,对其进行配置、编程和调优。由于大数据的多样性,单一的数据库管理系统难以满足所有类型数据管理的需要,因而除传统的成熟关系数据库产品之外,还出现了面向不同数据和应用特点的数据库管理系统,这使得数据库管理系统的选择和使用更加具有挑战性。因而,掌握多种数据库管理系统对于大数据领域从业者来说非常重要。针对这一需求,本书试图介绍面向大数据的数据库管理系统知识。
本书系统介绍了面向大数据的数据库管理系统的基本原理和应用,以及关系数据库、数据仓库、多种NoSQL数据库管理系统等。考虑到读者的多样性,本书针对不同种类的数据库介绍了基本原理、使用方法和案例。
本书兼顾深度和广度,选取典型数据库系统进行了介绍。对于关系数据库,介绍了其相关的基本概念以及典型关系数据库系统MySQL。对于数据仓库,介绍了其基本概念和基于Hadoop的数据仓库系统Hive。本书还重点介绍了NoSQL数据库系统,并选取比较典型的键值数据库、列族数据库、文档数据库和图数据库分别介绍了其原理与应用。
本书适用于本科生和研究生的数据库管理系统、大数据管理等相关课程,也可以作为大数据系统开发、分布式系统、数据库系统等课程的补充教材或课外读物。本书也可作为大数据技术方面的职业培训教材,同时,还可供大数据领域的从业人员参考使用。
针对不同层次的教学要求,教师可以从本书中选择不同的内容。如果教学偏重讲授原理,可以着重讲授本书的概念和原理部分,而将后面的具体系统作为实例。如果教学偏重讲授技术和应用,可以着重讲授本书中系统的使用和开发,而对各类数据库管理系统只介绍基本概念,原理部分的深度视学时数而定。需要注意的是,数据库系统原理及使用是相辅相成的:只有深入了解了原理,才能对数据库管理系统进行高效应用,对于大数据管理系统来说尤其如此;反之,只有真正应用了数据库管理系统,才能对相关的原理有深入的认知。
本书可以独立学习,但是建议读者有一些离散数学、计算机系统和数据库管理系统的先修知识。尽管本书对数据库知识进行了简单介绍,但是其深度和广度难以与专门的数据库管理系统教材相比,建议读者在学习第2章和第3章时与数据库管理系统教材相互参考。具有一些分布式系统的知识对本书第4~8章的学习会有所帮助,建议读者在学习这几章时与分布式系统教材相互参考。
随着数据量和数据形态的不断变化,面向大数据的数据管理系统一直处于不断变化之中,尽管本书尽可能兼顾深度和广度,但是,限于笔者的水平,在内容安排、表述等方面的不当之处在所难免,敬请读者在阅读过程中不吝提出宝贵建议,以期改进本书。读者的任何意见和建议请发至邮箱wangzh@hit.edu.cn,与本书相关的信息也会在微信公众号“大数据与数据科学家”(big_data_scientist)发布。
感谢哈尔滨工业大学的李建中教授、高宏教授以及海量数据计算研究中心诸位同事的指导,以及在专业上对我的帮助。
在本书撰写过程中,哈尔滨工业大学的张梦、陈翔等同学在资料翻译、搜集和整理以及文本校对、作图等多个方面提供了帮助和支持,在此表示感谢。
感谢Neo4j中国总代理松鼠山科技有限公司对图数据库部分的技术支持,其专业的知识使得这一部分的质量得到了提升。
感谢北京华育兴业科技有限公司的企业专家对本书编写提出了很多建议,并通过“教育部-华育兴业产学合作协同育人”项目在课程和教学资源建设方面提供了大力支持。
非常感谢我的爱人黎玲利副教授一直以来对我的支持,以及在大数据管理领域和我的探讨。在本书写作期间,感谢我的母亲和岳母帮忙料理家务,照顾我的宝宝“壮壮”,使我有时间从事本书的写作。
最后,关于大数据管理方面的研究和本书的写作还得到了国家自然科学基金项目(编号:U1509216,U1866602)和微软亚洲研究院的资助,在此一并表示感谢。
王宏志
媒体评论
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要进行有效的大数据处理和计算,选择适当的数据库管理系统并对其进行配置、编程和调优是非常关键的环节。在大数据场景下,单一的数据库管理系统无法满足所有类型数据管理的需要,因此大数据相关专业的学生和从业者需要了解不同类型的数据库管理系统,以解决不同场景下的实际问题。本书基于作者多年的教学和工程经验编写而成,旨在帮助读者掌握面向大数据的数据库管理系统的原理和应用方法。
本书特点:
内容上,本书重点介绍面向大数据的数据库管理系统的基本原理、使用方法和案例,涵盖关系数据库、数据仓库、多种NoSQL数据库管理系统等,可以满足不同方向的读者的学习需求。
写作上,本书兼顾深度和广度。针对各类数据库管理系统,在介绍其基本原理的基础上,选取典型和常用的系统作为案例加以介绍。例如,对于关系数据库,除介绍其基本原理,还选取了典型的关系数据库系统MySQL进行介绍;对于数据仓库,选取了基于Hadoop的数据仓库系统Hive进行介绍。此外,还选取了典型的键值数据库、列族数据库、文档数据库和图数据库进行介绍。
数据库管理系统是实践性非常强的课程,本书中提供了大量的实践案例,帮助读者理解各类数据库管理系统的原理,能根据不同的场景应用相关的数据库管理系统解决实际问题。
---------------------------Python语言程序设计---------------------------
近年来,Python以其简单易学、丰富的第三方库、跨平台性等优势受到广大用户的欢迎,同时,该语言使开发者能够专注于解决问题本身,因此已成为技术人员解决实际问题的必备工具,广泛应用于科学计算、Web开发、自动化运维、金融分析、人工智能、大数据分析等领域,有越来越多的学习者希望掌握Python。
本书基于作者多年来的程序设计课程教学经验和利用Python进行项目开发的工程经验编写而成,面向程序设计的初学者,使其具备利用Python解决本领域实际问题的思维和能力。高校计算机、大数据、人工智能及其他相关专业均可使用本书作为Python课程教材。
本书主要特色:
强调问题导向,培养读者通过编程解决实际问题的能力和对程序设计本质的认识,并掌握Python编程的相关方法。