混合云架构下的数据存储与灾备.pdf

阿里云高级技术专家 张磊在2017云栖大会·苏州峰会中做了题为《混合云架构下的数据存储与灾备》的分享,就混合云模式下的机会与挑战，混合云存储阵列企业数据上云的钥匙，混合云容灾服务云灾备一站式解决方案，混合云备份服务极速便捷云备份，阿里云混合云存储与灾备全景等方面的内容做了深入的分析。

2013中国数据库大会ppt（1）

为方便大家阅读，已将ppt转换为pdf格式 下附目录： 大数据革命.pdf MPP NewSQL 数据库集群支撑企业超大规模数据仓库案例介绍.pdf Big Data in Action – 企业如何运用微软 Big Data 的技术具体规划并落实运行.pdf 小米hadoop/hbase微实践.pdf HBase近期的发展及实践.pdf 简单诉求下的大数据解决之道.pdf 基于Hadoop的携程集中式日志及其周边生态系统介绍.pdf 百度的下一代离线存储计算系统.pdf 主流开源NoSQL及分布式存储的应用与思考.pdf 腾讯在线交易平台统一数据层高一致性解决方案.pdf NoSQL一致性实践：我对CAP的一点认识.pdf MongoDB at Qihoo 360.pdf MySQL Cluster实战初探 .pdf SAP HANA深度剖析.pdf eXtremeDB内存数据库性能提升方案分享.pdf 运用之妙 存乎一心—— Oracle优化器案例与算法解析.pdf DM7 MPP架构——同时满足OLAP与OLTP需求.pdf SAP 让大数据飞翔.pdf 阿里数据库关键技术.pdf 基于Oracle的SQL优化典型案例分.pdf 赢在起点–谈数据库设计规范.pdf 大型业务系统Oracle数据库 10G升级11G实践.pdf 基于Oracle数据库的数据防护.pdf Oracle ASM的IO架构优化实践.pdf SQLAUTO——数据库SQL变更自动化管理.pdf Developer and DBA Guide to Whats New in MySQL 5.6.pdf 深入解析MySQL InnoDB引擎.pdf 秒杀场景下MySQL的低效–原因和改进.pdf InnoDB架构分析以及TNT引擎的优势分析.pdf MariaDB对MySQL的改进及未来规划.pdf 利用 XEvent进行高级Troubleshooting.pdf 基于SQL Server的大数据解决方案设计及实现 .pdf 混合型企业数据访问架构设计.pdf 百度大规模存储系统.pdf Oracle ExaData 一体机的高效备份之道.pdf 基于网络监听的数据库安全审计技术.pdf 数据库防御技术全揭秘——DATAbase firewall和DBV审计.pdf 保险行业数据建模改善方案.pdf 数据质量管理——金融行业实践.pdf 金融行业数据架构的演变.pdf 数据开发的工程化实践——强化您的数据开发过程.pdf 移动互联网下 DW/BI的转型 应运而生的金山快讯平台.pdf 大数据，商业智能的挑战.pdf 云端漫步——利用Amazon AWS构建可伸缩的数据分析平台.pdf 分享dba团队管理和发展.pdf DBA团队管理.pdf

2013中国数据库大会ppt（3）

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远程操作系统探测技术的研究

这是对远程操作系统探测技术的研究，对于研究计算机探测非常有帮组

2013中国数据大会ppt（2）

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Infoq：QCon北京2019大会演讲 PPT 合集

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数据库系统基础:初级篇(第5版)(讲述数据库系统原理的经典教材)--详细书签版

CruiseYoung提供的带有详细书签的电子书籍目录 http://blog.csdn.net/fksec/article/details/7888251 数据库系统基础:初级篇(第5版)(讲述数据库系统原理的经典教材) 基本信息 原书名： Fundamentals of Database Systems (5th Edition) 原出版社： Addison Wesl 作者： (美)Ramez Elmasri    Shamkant B.Navathe 译者： 邵佩英 徐俊刚 王文杰 丛书名： 图灵计算机科学丛书 出版社：人民邮电出版社 ISBN：9787115164087 上架时间：2007-9-24 出版日期：2007 年10月 开本：16开 页码：409 版次：5-1 内容简介 　　本书是一本讲述数据库系统原理的教材，重点强调数据库建模与设计的基础、数据库管理系统提供的语言和工具以及系统实现技术。全书共分4个部分，第一部分介绍最基本的概念、术语及建模原则，第二部分描述了关系数据模型和关系型DBMS，第三部分讨论数据库设计，第四部分主要描述数据库系统中使用的物理文件结构和存取方法。书中涉及的内容非常广泛，包括DBMS的概念、术语和体系结构，ER模型和ER图，数据抽象和语义数据建模，UML类图表示法，基本关系模型，关系代数和关系演算，SQL，规范化，磁盘上组织记录文件的主要方法，文件的索引技术，查询处理与优化，以及物理数据库的设计与调优。 　　本书是高等院校计算机及相关专业本科生数据库系统课程的理想教材，也是对相关技术人员非常有价值的参考书。 作译者 　　Ramez elmasri是世界知名的数据库学者。现任得克萨斯大学职灵顿分校计算机科学与工程系教授。1980年于斯坦福大学获得计算机科学硕士和博士学位。他的主要研究方向是数据库系统、时间数据库、概念建模、面向对象数据库、Wed建模和本体论数据库模型和语言、DBMS系统实现、检索技术等。 　　Shamkant B.Navathe 世界知名的数据库学者。现任佐治亚理工学院计算学院教授，自1990年开始他一直在该校任教。他的主要研究方向是工程设计、生物(特别是人类基因组)数据库、文档及文本数据库等新兴应用中的数据库建模。设计和集成，此外，他对知识表示、数据挖掘和知识发现等也非常感兴趣。 目录 封面 -17 封底 -16 扉页 -15 版权 -14 译者序 -13 前言 -11 目录 -6 第一部分 引言与概念建模 1 第1章　数据库与数据库用户 2 1.1　引言 2 1.2　一个示例 4 1.3　数据库方法的特征 6 1.3.1　数据库系统的自描述性 7 1.3.2　程序与数据分离和数据抽象 7 1.3.3　支持数据的多视图 9 1.3.4　数据共享和多用户事务处理 9 1.4　幕前角色 10 1.4.1　数据库管理员 10 1.4.2　数据库设计者 10 1.4.3　最终用户 10 1.4.4　系统分析员和应用程序员(软件工程师) 11 1.5　幕后工作者 11 1.6　使用DBMS方法的优势 12 1.6.1　控制冗余 12 1.6.2　限制非授权的访问 12 1.6.3　为程序对象提供持久性存储 13 1.6.4　提供高效查询处理的存储结构 13 1.6.5　提供备份与恢复 14 1.6.6　提供多用户界面 14 1.6.7　表示数据间复杂联系 14 1.6.8　确保完整性约束 14 1.6.9　允许使用规则进行推理和动作 15 1.6.10　使用数据库方法的其他含义 15 1.7　数据库应用简史 16 1.7.1　使用分层和网状系统的早期数据库应用 16 1.7.2　关系数据库提供应用灵活性 16 1.7.3　面向对象的应用和对更复杂数据库的需求 16 1.7.4　在Web上交换数据实现电子商务 17 1.7.5　为新应用扩展数据库功能 17 1.7.6　数据库与信息检索 17 1.8　什么时候不应该使用DBMS 18 1.9　小结 18 复习题 18 练习题 19 选读文献 19 第2章　数据库系统的概念和体系结构 20 2.1　数据模型、模式和实例 20 2.1.1　数据模型的分类 21 2.1.2　模式、实例和数据库状态 21 2.2　三层模式体系结构和数据独立性 23 2.2.1　三层模式体系结构 23 2.2.2　数据独立性 24 2.3　数据库语言和界面 25 2.3.1　DBMS的语言 25 2.3.2　DBMS界面 26 2.4　数据库系统的环境 27 2.4.1　DBMS的组成模块 27 2.4.2　数据库系统实用工具 29 2.4.3　工具、应用环境和通信软件 29 2.5　DBMS的集中式和客户/服务器体系结构 30 2.5.1　集中式DBMS体系结构 30 2.5.2　基本的客户/服务器体系结构 31 2.5.3　DBMS两层客户/服务器体系结构 32 2.5.4　面向Web应用的三层和n层体系结构 32 2.6　数据库管理系统的分类 33 2.7　小结 35 复习题 36 练习题 36 选读文献 37 第3章　使用实体-联系(ER)模型的数据建模 38 3.1　使用高级概念数据模型进行数据库设计 39 3.2　一个数据库应用示例 40 3.3　实体类型、实体集、属性和码 40 3.3.1　实体和属性 41 3.3.2　实体类型、实体集、码和值集 43 3.3.3　COMPANY数据库的初步概念设计 45 3.4　联系类型、联系集、角色和结构约束 46 3.4.1　联系类型、联系集和联系实例 47 3.4.2　联系度、角色名称和递归联系 48 3.4.3　联系类型的约束 49 3.4.4　联系类型的属性 50 3.5　弱实体类型 51 3.6　COMPANY数据库ER设计的改进 52 3.7　ER图、命名约定和设计问题 53 3.7.1　ER图表示法小结 53 3.7.2　模式结构的正确命名 53 3.7.3　ER概念设计的设计选择 54 3.7.4　ER图的候选表示法 55 3.8　其他表示法示例：UML类图 55 3.9　高于2度的联系类型 57 3.9.1　对二元和三元(或高度)联系的选择 57 3.9.2　三元(或高度)联系上的约束 60 3.10　小结 60 复习题 61 练习题 61 实验题 66 选读文献 66 第4章　增强的实体-联系(EER)建模 68 4.1　子类、超类和继承 68 4.2　特化和泛化 69 4.2.1　特化 69 4.2.2　泛化 71 4.3　特化和泛化层次的约束和特征 71 4.3.1　特化与泛化的约束 72 4.3.2　特化和泛化的层次和格 73 4.3.3　利用特化与泛化改进概念模型 75 4.4　采用类别的并类型建模 76 4.5　示例UNIVERSITY的EER模式设计选择和形式化定义 78 4.5.1　UNIVERSITY数据库示例 78 4.5.2　特化/泛化的设计选择 79 *4.5.3　EER模型概念的形式化定义 80 4.6　其他表示法的示例：UML类图中的特化/泛化 81 4.7　数据抽象、知识表示和本体论概念 82 4.7.1　分类和实例化 82 4.7.2　标识 83 4.7.3　特化和泛化 83 4.7.4　聚集和关联 83 4.7.5　本体论和语义网 85 4.8　小结 86 复习题 86 练习题 86 实验题 91 选读文献 93 第二部分　关系模型：概念、约束、语言、设计和编程 95 第5章　关系数据模型和关系数据库约束 96 5.1　关系模型概念 96 5.1.1　域、属性、元组和关系 97 5.1.2　关系的特性 99 5.1.3　关系模型表示法 101 5.2　关系模型约束和关系数据库模式 101 5.2.1　域约束 102 5.2.2　码约束和NULL值约束 102 5.2.3　关系数据库和关系数据库模式 103 5.2.4　实体完整性、参照完整性和外码 104 5.2.5　其他类型的约束 106 5.3　更新操作、事务和处理违例约束 107 5.3.1　插入操作 107 5.3.2　删除操作 108 5.3.3　更新操作 109 5.3.4　事务的概念 109 5.4　小结 109 复习题 110 练习题 110 选读文献 113 第6章　关系代数和关系演算 114 6.1　一元关系操作：SELECT和PROJECT 115 6.1.1　SELECT操作 115 6.1.2　PROJECT操作 116 6.1.3　操作序列和RENAME操作 117 6.2　基于集合论的关系代数操作 118 6.2.1　UNION、INTERSECTION和MINUS操作 118 6.2.2　笛卡儿积(或叉积)操作 120 6.3　二元关系操作：JOIN和DIVISION 121 6.3.1　JOIN操作 121 6.3.2　JOIN的变体EQUIJOIN和NATURAL JOIN 122 6.3.3　关系代数操作的完备集 124 6.3.4　DIVISION操作 124 6.3.5　查询树表示法 126 6.4　其他关系操作 127 6.4.1　广义投影 127 6.4.2　聚集函数和分组 127 6.4.3　递归闭包操作 128 6.4.4　OUTER JOIN操作 130 6.4.5　OUTER UNION操作 130 6.5　关系代数中的查询示例 131 6.6　元组关系演算 133 6.6.1　元组变量和值域关系 133 6.6.2　元组关系演算中的表达式与公式 134 6.6.3　存在量词与全称量词 134 6.6.4　使用存在量词的查询示例 135 6.6.5　查询图表示法 136 6.6.6　全称量词与存在量词的转换 137 6.6.7　使用全称量词 137 6.6.8　安全表达式 138 6.7　域关系演算 139 6.8　小结 140 复习题 141 练习题 141 实验题 144 选读文献 146 第7章　使用ER到关系的映射和EER到关系的映射进行关系数据库设计 147 7.1　使用ER到关系的映射进行关系数据库设计 147 7.1.1　ER到关系的映射算法 147 7.1.2　ER模型构造映射的讨论和总结 151 7.2　EER模型构造到关系的映射 152 7.2.1　特化或泛化的映射 153 7.2.2　共享子类(多重继承)的映射 154 7.2.3　类别的映射(并类型) 155 7.3　小结 156 复习题 156 练习题 156 实验题 157 选读文献 157 第8章　SQL-99：模式定义、约束、查询和视图 158 8.1　SQL数据定义和数据类型 159 8.1.1　SQL2中模式和目录的概念 159 8.1.2　SQL的CREATE TABLE命令 160 8.1.3　SQL中的属性数据类型和域 161 8.2　在SQL中定义约束 162 8.2.1　指定属性约束和属性默认值 162 8.2.2　指定码和参照完整性约束 163 8.2.3　为约束命名 164 8.2.4　使用CHECK指定元组约束 164 8.3　SQL中的模式更改语句 165 8.3.1　DROP命令 165 8.3.2　ALTER命令 165 8.4　SQL中的基本查询 166 8.4.1　基本SQL查询的SELECT-FROM- WHERE结构 166 8.4.2　多义属性名、别名和元组变量 168 8.4.3　未指定WHERE子句的查询语句和星号(*)的用法 170 8.4.4　SQL中作为集合的表 170 8.4.5　子串样式匹配和算术操作符 172 8.4.6　查询结果排序 173 8.5　更复杂的SQL查询 173 8.5.1　包含NULL和三值逻辑的比较 173 8.5.2　嵌套查询、元组与集/多集比较 174 8.5.3　关联嵌套查询 176 8.5.4　SQL中的EXISTS和UNIQUE函数 177 8.5.5　SQL中的显式集合和属性重新命名 178 8.5.6　SQL中的连接表和外连接 179 8.5.7　SQL中的聚集函数 180 8.5.8　分组：GROUP BY和HAVING子句 181 8.5.9　SQL查询的讨论与小结 183 8.6　SQL中的插入、删除和更新语句 184 8.6.1　INSERT命令 184 8.6.2　DELETE命令 185 8.6.3　UPDATE命令 186 8.7　指定约束作为断言和触发器 186 8.8　SQL中的视图(虚表) 187 8.8.1　SQL中视图的概念 187 8.8.2　SQL中的视图规范 188 8.8.3　视图的实现和更新 188 8.9　SQL的其他特性 190 8.10　小结 190 复习题 192 练习题 192 实验题 194 选读文献 195 第9章　SQL程序设计技术简介 197 9.1　数据库程序设计：问题与技术 197 9.1.1　数据库程序设计方法 198 9.1.2　阻抗失配 198 9.1.3　数据库程序设计中的典型交互序列 199 9.2　嵌入式SQL、动态SQL和SQLJ 199 9.2.1　用嵌入式SQL检索单个元组 199 9.2.2　在嵌入式SQL中使用游标检索多个元组 202 9.2.3　使用动态SQL在运行时指定查询 203 9.2.4　SQLJ：Java中嵌入SQL命令 204 9.2.5　SQLJ中使用迭代器检索多个元组 206 9.3　使用函数调用的数据库程序设计：SQL/CLI和JDBC 207 9.3.1　以C语言为宿主语言，使用SQL/CLI进行数据库程序设计 208 9.3.2　JDBC：面向Java程序设计的SQL函数调用 211 9.4　数据库存储过程与SQL/PSM 214 9.4.1　数据库存储过程和函数 214 9.4.2　SQL/PSM: 扩展SQL以指定持久存储模块 215 9.5　小结 216 复习题 216 练习题 216 实验题 217 选读文献 218 第三部分　数据库设计理论和方法学 219 第10章　函数依赖和关系数据库的规范化 220 10.1　关系模式的非形式化设计准则 221 10.1.1　给予关系中的属性以清晰的语义 221 10.1.2　元组中的冗余信息和更新异常 223 10.1.3　元组中的NULL值 225 10.1.4　生成寄生元组 226 10.1.5　总结和讨论设计准则 227 10.2　函数依赖 228 10.2.1　函数依赖的定义 228 10.2.2　函数依赖的推理规则 229 10.2.3　函数依赖集的等价 232 10.2.4　最小函数依赖集 232 10.3　基于主码的范式 233 10.3.1　关系的规范化 233 10.3.2　范式的实际使用 234 10.3.3　码的定义和参与码的属性 234 10.3.4　第一范式 235 10.3.5　第二范式 238 10.3.6　第三范式 239 10.4　第二范式和第三范式的通用定义 239 10.4.1　第二范式的通用定义 240 10.4.2　第三范式的通用定义 241 10.4.3　解释第三范式的通用定义 241 10.5　Boyce-Codd范式 241 10.6　小结 243 复习题 244 练习题 244 实验题 247 选读文献 248 第11章　关系数据库设计算法和其他依赖 249 11.1　关系分解的性质 250 11.1.1　关系分解和范式的不足 250 11.1.2　分解的依赖保持性质 250 11.1.3　分解的非加性(无损)连接性质 251 11.1.4　检验二元分解的非加性连接性质 253 11.1.5　连续非加性连接分解 254 11.2　关系数据库模式设计算法 254 11.2.1　依赖保持分解成3NF模式 254 11.2.2　非加性连接分解成BCNF模式 255 11.2.3　依赖保持和非加性(无损)连接分解成3NF模式 256 11.2.4　NULL值和悬挂元组问题 258 11.2.5　规范化算法的讨论 258 11.3　多值依赖和第四范式 261 11.3.1　多值依赖的形式化定义 261 11.3.2　函数依赖和多值依赖的推理规则 263 11.3.3　第四范式 263 11.3.4　非加性连接分解成4NF关系 264 11.4　连接依赖和第五范式 265 11.5　包含依赖 266 11.6　其他依赖和范式 267 11.6.1　模板依赖 267 11.6.2　域-码范式 268 11.7　小结 268 复习题 268 练习题 269 实验题 270 选读文献 270 第12章　实际数据库设计方法学和UML图的使用 271 12.1　组织中信息系统的角色 271 12.1.1　使用数据库系统的组织环境 271 12.1.2　信息系统的生命周期 273 12.1.3　数据库应用系统的生命周期 274 12.2　数据库设计与实现过程 275 12.2.1　第1阶段：需求汇集和分析 276 12.2.2　第2阶段：概念数据库设计 277 12.2.3　第3阶段：DBMS的选择 284 12.2.4　第4阶段：数据模型映射(逻辑数据库设计) 285 12.2.5　第5阶段：物理数据库设计 286 12.2.6　第6阶段：数据库系统的实现和调优 286 12.3　使用UML图作为数据库设计规范说明的辅助工具 287 12.3.1　UML作为设计规范说明的标准 287 12.3.2　将UML用于数据库应用设计 287 12.3.3　各种UML图 288 12.3.4　建模和设计的示例：UNIVERSITY数据库 291 12.4　基于UML的设计工具：Rational Rose 293 12.4.1　面向数据库设计的RationalRose 293 12.4.2　Rational Rose Data Modeler 293 12.4.3　使用Rational Rose Data Modeler的数据建模 294 12.5　自动化数据库设计工具 297 12.6　小结 299 复习题 299 选读文献 300 第四部分　数据存储、索引、查询处理和物理设计 303 第13章　磁盘存储、基本文件结构和散列 304 13.1　概述 304 13.1.1　存储层次和存储设备 304 13.1.2　数据库的存储 305 13.2　二级存储设备 306 13.2.1　磁盘设备的硬件描述 306 13.2.2　磁带存储设备 310 13.3　块缓冲 311 13.4　把文件记录保存在磁盘上 312 13.4.1　记录和记录类型 312 13.4.2　文件、定长记录和变长记录 313 13.4.3　记录块、跨块记录与非跨块记录 314 13.4.4　在磁盘上分配文件块 315 13.4.5　文件首部 315 13.5　文件操作 315 13.6　无序记录文件(堆文件) 317 13.7　有序记录文件(排序文件) 318 13.8　散列技术 320 13.8.1　内部散列 321 13.8.2　磁盘文件的外部散列法 323 13.8.3　允许动态文件扩展的散列技术 324 13.9　其他主文件组织 327 13.9.1　混合记录文件 327 13.9.2　B树和其他数据结构作为主组织 327 13.10　使用RAID技术的并行磁盘访问 327 13.10.1　用RAID增强可靠性 328 13.10.2　用RAID改善性能 329 13.10.3　RAID组织体系和级别 329 13.11　新的存储系统 331 13.11.1　存储局域网 331 13.11.2　网络连接存储 331 13.12　小结 332 复习题 332 练习题 333 选读文献 335 第14章　文件的索引结构 336 14.1　单级有序索引的类型 336 14.1.1　主索引 337 14.1.2　聚簇索引 339 14.1.3　辅助索引 339 14.1.4　小结 344 14.2　多级索引 344 14.3　使用B树与B+树的动态多级索引 346 14.3.1　搜索树和B树 347 14.3.2　B+树 350 14.4　多码上的索引 357 14.4.1　多属性上的有序索引 357 14.4.2　分区散列法 357 14.4.3　网格文件 358 14.5　其他类型的索引 358 14.5.1　使用散列和其他数据结构作为索引 358 14.5.2　逻辑索引与物理索引 359 14.5.3　讨论 359 14.6　小结 359 复习题 360 练习题 360 选读文献 362 第15章　查询处理和优化的算法 363 15.1　把SQL查询转换成关系代数 364 15.2　外排序算法 365 15.3　SELECT与JOIN操作的算法 366 15.3.1　SELECT操作的实现 366 15.3.2　JOIN操作的实现 369 15.4　PROJECT和集合操作的算法 374 15.5　聚集操作和外连接的实现 375 15.5.1　聚集操作的实现 375 15.5.2　外连接的实现 375 15.6　用流水线组合操作 376 15.7　在查询优化中使用启发式规则 376 15.7.1　查询树和查询图的表示法 377 15.7.2　查询树的启发式优化 378 15.7.3　将查询树转换为查询执行计划 383 15.8　利用选择性和代价估算进行查询优化 383 15.8.1　查询执行的代价成分 383 15.8.2　代价函数中使用的目录信息 384 15.8.3　SELECT操作的代价函数示例 384 15.8.4　JOIN的代价函数示例 386 15.8.5　多关系查询和连接顺序 387 15.8.6　说明基于代价的查询优化的示例 388 15.9　Oracle中的查询优化概述 390 15.10　语义查询优化 390 15.11　小结 391 复习题 391 练习题 391 选读文献 392 第16章　物理数据库设计和调优 393 16.1　关系数据库中的物理数据库设计 393 16.1.1　影响物理数据库设计的因素 393 16.1.2　物理数据库设计决策 394 16.2　关系系统中的数据库调优概述 396 16.2.1　索引的调优 396 16.2.2　数据库设计的调优 397 16.2.3　查询的调优 398 16.2.4　其他的查询调优原则 399 16.3　小结 400 复习题 400 选读文献 400 附录A　ER模型的可选图形表示法 401 附录B　磁盘参数 403 附录C　QBE语言概述 405 前言 近几年来，虽然许多出版社都影印和翻译了多种数据库系统方面的教材，我们也曾与中国人民大学张坤龙老师等一起翻译了《数据库系统基础》的第3版。凭我们多年来从事数据库课程教育的实践经验，认为Elmasri和Navathe的《数据库系统基础》是一本出色的、系统的、先进的、实用的数据库课程教科书。它清晰地阐述了数据库系统理论和设计问题；它的内容极为充实，广泛地涵盖了所有涉及数据库系统的设计、实现和管理所要求的诸多专题；它使用优秀的实例引入最新的现代数据库技术，全书贯穿两个例子：COMPANY和UNIVERSITY，使得读者能够使用同一个应用来比较不同的方法。当我们得到并初步阅读了Elmasri和Navathe的《数据库系统基础》第5版时，我们发现它对全书又作了完善性修改和更新，适时地反映了数据库技术和应用开发的最新发展趋势。而且它新增了一些应用实例使读者可以参与其中，而书中章节后面的练习题和新的实验题，又可以让读者获得基于现代数据库技术，如Oracle、MySQL和SQLServer，以及了解使用PHP和XML的Web数据库编程，获得建造数据库应用系统的实践经验。《数据库系统基础》正在成为从技术角度而不是从商业角度介绍数据库系统的权威教材。它既适合于研究生又适合于本科生使用，更为教师提供了足够丰富的数据库课程教育素材。当然，本书也是从事数据库技术研究和应用开发人员的良师益友。 这就是为什么我们还要花费大量精力和时间来翻译本书的原因和理由。 本书包括8个部分和5个附录。从第1部分开始，介绍了为更好地掌握数据库设计与实现所需的基本概念，以及数据库系统中用到的概念建模技术。第2部分到第4部分深入讲解了数据库系统基础中最重要的几个方面，包括：关系模型的概念、约束、语言、设计和编程，数据库设计理论和方法学，数据存储、索引、查询处理和物理设计。第5部分和第6部分是数据库系统的高级专题，包括：事务处理、并发控制、恢复技术，以及对象和对象-关系数据库，并给出了如何用SQL实现这些概念。第7和第8部分作为结束，对诸如数据库安全性，适应高级应用的增强数据模型，分布式数据库及三层客户/服务器据结构，以及XML、Web数据库、数据挖掘、数据仓库、移动数据库、多媒体数据库、地理信息系统、基因数据管理等新兴技术作了介绍。附录A给出许多可选用的显示ER或EER模式的图形记号；附录B给出磁盘的一些重要物理参数；附录C给出最早的图形化查询语言之一：示例查询（Query-By-Example，QBE）语言的概述；附录D和E介绍基于层次数据模型和网状数据模型的传统数据库系统（http://www.aw.com/elmasri）。 本书分为上、下两册：上册包括第1~4部分及附录，建议可以作为“数据库导论课程”的教科书；下册包括第5~8部分及附录，建议可以作为“数据库高级课程”的教科书。当然，正如在本书的前言中所指出的那样，讲授一门数据库课程有许多种不同的方式，各位教师可根据课程侧重点的不同，以及根据学生的背景和需求组织教学内容。在前言中展示的各章节间的主要依赖关系图可以作为参考，各主题可以按不同顺序进行讲授。可以跳过那些选择性的章节，也可以添加书中其余部分的章节以便充实课程。 本书的翻译和审校由中国科学院研究生院信息学院邵佩英教授、徐俊刚副教授、王文杰副教授共同组织完成。参加翻译的还有（按姓氏笔画）裴莹、陈明、丁杰、林欢欢、张坤、张颖、周良、余清等。全书由邵佩英教授负责统一定稿。由于水平有限，翻译不当之处，恳请读者批评指正。 本书翻译过程中曾得到中国科学院高能物理所李伯民研究员的关心和指导，得到我们的研究生王辉、祝孔强、阚劲松的帮助，在此向他们表示衷心的感谢。我们还应感谢人民邮电出版社杨海玲等编辑们，是他们的远见和支持，使得本书能够尽快与读者见面。 译者 中国科学院研究生院信息学院 2007年5月 本书介绍了在设计、使用和实现数据库系统及应用时所需的基本概念。书中重点强调了数据库建模与设计的基础、数据库管理系统提供的语言和工具，以及系统实现技术。本书旨在作为本科生或研究生的数据库系统课程（一个或两个学期）的教材或教学参考书。本书假定读者已熟悉基本的程序设计和数据结构的概念，并对基本的计算机组成知识有所了解。 本书第一部分先提供了一个引言，并介绍了最基本的概念和术语以及数据库概念建模原则。第二部分到第四部分深入讲解了数据库基础中最重要的几个方面。 以下是第5版的主要特色： ●本书内容的组织遵循独立性和灵活性原则，可以根据个人需要进行取舍。 ●新增加了一章来介绍SQL程序设计技术，这种技术用于使用PHP（一种流行的脚本语言）的Web应用。 ●对每章末尾的习题集进行了更新和扩充。 ●提供了一个辅助网站（http://www.aw.com/elmasri），其中包括可以装载到各种类型关系数据库中的数据，以便学生更好地进行实验题。 ●提供了一个简单的关系代数和关系演算解释程序。 ●每章末尾的实验题（第3章~第12章）涵盖了该章的主题，这些主题是与本书辅助网站上的数据库相关联的；这些实验题一开始是介绍性的，在后续的章节中则将引入新的资料对其进行扩展。 ●对补充资料进行了重要的修订，包括为教师和学生而准备的一组资料，例如PowerPoint幻灯片和书中的图表，以及带有答案的教师指导手册。 ■与第4版的主要区别 第5版对全书内容的组织结构改动较少，主要改动集中于对单独某一章的改进上。主要改动如下： ●增加了新的实验题，并对每章（第一部分到第三部分）末尾的练习题做了改进。 ●给出了说明规范化和数据库设计算法的新示例（第10章和第11章）。 ●给出了一种新设计，这种设计增强了书中插图的视觉效果，并对各种属性和实体类型使用了特殊字体，从而增强了可读性和可理解性。 ■第5版的内容 第一部分描述了为更好地掌握数据库设计与实现所需的基本概念，以及数据库系统中用到的概念建模技术。第1章和第2章介绍了数据库、数据库的典型用户以及DBMS（数据库管理系统）的概念、术语和体系结构。第3章介绍了实体—联系（Entity-Relationship, ER）模型和ER图的概念，并用它来说明概念数据库设计。第4章重点讨论数据抽象和语义数据建模的概念，并且扩展ER模型以便把这些概念融入到模型中，从而产生增强的实体—联系（Enhanced ER, EER）数据模型和EER图。第4章提出的概念包括子类、特化、泛化和并类型（类别）。在第3章和第4章中还介绍了UML类图表示法。 第二部分描述了关系数据模型和关系型DBMS。第5章描述了基本关系模型、完整性约束和更新操作；第6章描述了关系代数操作，并介绍了关系演算；第7章讨论了通过ER到关系的映射和EER到关系的映射进行关系数据库设计；第8章详细介绍了SQL语言，包括SQL标准，大多数关系型系统中都实现了这一标准；第9章介绍了有关SQL程序设计的主题，如SQLJ、JDBC和SQL/CLI。 第三部分讨论了一些与数据库设计有关的主题。第10章和第11章涵盖了通过规范化进行关系数据库设计而开发的形式化体系、理论和算法。这些内容包括函数依赖和其他类型的依赖，以及各种关系范式等；第10章对规范化提供了循序渐进的直观的讲解；第11章则给出了带有示例的关系设计算法，并定义了一些其他类型的依赖，如多值依赖和连接依赖等；第12章概要介绍了使用UML完成中型和大型应用数据库设计过程中的各个阶段。 第四部分从描述数据库系统中使用的物理文件结构和存取方法开始。第13章描述了磁盘上组织记录文件的主要方法，包括静态和动态的散列技术；第14章描述了文件的索引技术，包括B树和B＋树数据结构和网格文件；第15章介绍了查询处理与优化的基本知识；第16章讨论了物理数据库的设计与调优。 附录A给出了展示基本的ER或EER模式时还可选用的其他一些图示表示法。如果教师认为必要，可以用这些表示法替代书中所用的表示法。附录B给出了关于磁盘的一些重要的物理参数。附录C概述了QBE图形查询语言。附录D和附录E（在本书的辅助网站http://www.aw.com/elmasris 中也可找到）讨论了基于分层和网状数据模型的遗留数据库系统。这些已经使用了30多年的数据库系统是现今许多商业数据库应用和事务处理系统的基础，要完全取代它们还需要数十年。我们认为，对于学习数据库管理的学生来说，了解这些存在已久的方法也是很重要的。 ■如何使用本书 讲授数据库课程有许多种不同的方式。本书的第一部分到第四部分中的各章可用于讲授数据库系统的导论课程，各位教师可以按照本书给出的顺序，也可以按照自己喜欢的顺序组织讲授。根据课程侧重点的不同，教师可以跳过那些选择性的章节，也可以添加书中其余部分的章节以充实授课内容。在每章开篇的最后列出了对某个特定的主题不需要详细讨论的情况下可以跳过的小节。我们建议作为数据库导论课程的教材，可以选用第1章到第14章的内容，并根据学生的背景和需求，从本书中的其他章节选择一些内容添加进来。如果要强调系统实现技术，那么可以包括本书第四部分和本书姊妹篇《数据库系统基础：高级篇》的第一部分的内容。 第3章和第4章涵盖了如何使用ER模型和EER模型进行概念建模，这部分内容对于较好地从概念上理解数据库是很重要的。但是，这两章内容可以有选择地讲授，或者在课程的后期讲授，如果课程的重点是数据库管理系统（DBMS）的实现，甚至可以跳过这两章。第13章和第14章介绍的是文件组织和索引，这两章内容同样可以在课程的前期或后期讲授，如果课程的重点是数据库模型和语言，也可以跳过这两章。对于学习过文件组织课程的学生，可以把这几章的部分内容作为课后阅读材料，或者布置一些练习题来复习这些概念。 一个有完整生命周期的数据库设计与实现的项目，要涵盖概念设计（第3章和第4章）、数据模型映射（第7章）、规范化（第10章）和SQL实现（第9章）。同时还需要有关特定的程序设计语言和RDBMS的附加文档。 本书在编写时就考虑到了其主题可以按不同顺序进行讲授。下图展示了各章之间的主要依赖关系 。由图可知，在前面引导性的两章之后，可以从多个不同的主题开始讲授。这个图可能看起来有些复杂，但它显现了非常重要的一点是，如果按照如图所示的顺序进行讲授，章节间的依赖关系就不会丢失。如果教师想以自己选择的顺序来讲授课程，那么可以将此图作为参考。 如果将本书作为一个学期课程的教材，可以将某些章节留作课外阅读资料。第四部分、《数据库系统基础：高级篇》的第三部分和第四部分可以考虑作为这样的阅读资料。如果将本书作为上、下两个学期的教材，第一学期的课程“数据库设计/系统导论”，面向大二、大三或大四的学生，可以涵盖第1章~第14章的大部分内容。第二学期的课程“数据库设计与实现技术”，面向大四学生或一年级研究生，则可涵盖《数据库系统基础：高级篇》中的内容。在以上两个学期中可以有选择地选用《数据库系统基础：高级篇》第三部分和第四部分中的某些章节。除本书之外，如果学生所在学院还有其他介绍DBMS的资料，也可以作为本书的附加资料进行学习。 ■补充资料 本书的所有使用者均可获得辅助资料。 ●在网站http://www.aw.com/cssupport上提供了PowerPoint讲稿和图。 ●在本书辅助网站（http://www.aw.com/elmasri）上提供了第5版新增的实验手册。实验手册包括流行的数据建模工具、关系代数和关系演算解释程序，以及本书中使用的两个通用数据库管理系统实现的示例。本书每章末尾的实验题也与实验手册相关。 ●得到确认的教师可以获得习题答案。请访问Addison-Wesley 的教师资源中心（http://www.aw.com/irc）、联系当地的Addison-Wesley销售代表或者发送电子邮件到computing@aw.com以获取如何获得习题答案的信息。 ■致谢 非常荣幸能够向这么多人致谢，感谢他们对本书的帮助与贡献。首先要感谢本书的编缉Matt Goldstein及Katherine Harutunian。特别要感谢第5版的首席编辑Matt Goldstein所付出的努力及帮助。我们还要感谢Addison-Wesley的那些为第5版做出贡献的人们：Michelle Brown、Gillian Hall、Patty Mahtani、Maite Suarez-Rivas、Bethany Tidd和Joyce Cosentino Wells。我们感谢Gillian Hall完成了本书的内部设计，包括版式、字体和艺术设计方面非常细致的工作，正是她周全的考虑，我们才有了如此美观的书。 我们感谢为本书作出贡献的审稿人： Hani Abu-Salem，迪保罗大学 Jamal R. Alsabbagh, 大河谷州立大学 Ramzi Bualuan，圣母大学 Soon Chung，赖特州立大学 Sumali Conlon，密西西比大学 Hasan Davulcu，亚利桑那州立大学 James Geller，新泽西理工学院 Le Gruenwald，俄克拉何马大学 Latifur Khan，得克萨斯大学达拉斯分校 Herman Lam，佛罗里达大学 Byung S.Lee，佛蒙特大学 Donald Sanderson，东田纳西州立大学 Jamil Saquer，西南密苏里州立大学 Costas Tsatsoulis，堪萨斯大学 Jack C. Wileden，马萨诸塞大学阿默斯特分校 我们感谢Raj Sunderraman与我们一起完成了本书的实验部分并设计了实验题。旧金山大学的Salman Azar也贡献了部分习题。 Sham Navathe要向他佐治亚理工学院的学生们致谢：Saurav Sahay、Liora Sahar、Fariborz Farahmand、Nalini Polavarapu、Wanxia Xie、Ying Liu以及Gaurav Bhatia。Ed Omiecinski也曾提供了有价值的建议和修正。 我们还要再次感谢曾经审阅本书以及为本书前几版做出过贡献的人们。 ●第1版。Alan Apt（编缉）、Don Batory、Scott Downing、Dennis Heimbinger、Julia Hodges、Yannis Ioannidis、Jim Larson、Dennis McLeod、Per-Ake Larson、Rahul Patel、Nicholas Roussopoulos、David Stemple、Michael Stonebraker、Frank Tompa和Kyu-Young Whang。 ●第2版。Dan Joraanstad（编缉）、Rafi Ahmed、Antonio Albano、David Beech、Jose Blakeley、Panos Chrysanthis、Suzanne Dietrich、Vic Ghorpadey、Goets Graefe、Eric Hanson、Junguk L.Kim、Roger King、Vram Kouramajian、Vijay Kumar、John Lowther、Sanjay Manchanda、Toshimi Minoura、Inderpal Mumick、Ed Omiecinski、Girish Pathak、Raghu Ramakrishnan、Ed Robertson、Eugene Sheng、David Stotts、Marianne Winslett以及Stan Zdonick。 ●第3版。Maite Suarez-Rivas和Katherine Harutunian（编缉）、Suzanne Dietrich、Ed Omiecinski、Rafi Ahmed、Francois Bancilhon、Jose Blakeley、Rick Cattell、Ann Chervenak、David W.Embley、Henry A. Etlinger、Leonidas Fegaras、Dan Forsyth、Farshad Fotouhi、Michael Franklin、Sreejith Gopinath、Goetz Craefe、Richard Hull、Sushil Jajodia、Ramesh K. Karne、Harish Kotbagi、Vijay Kumar、Tarcisio Lima、Ramon A. Mata-Toledo、Jack McCaw、Dennis McLeod、Rokia Missaoui、Magdi Morsi、M.Narayanaswamy、Carlos Ordonez、Joan Peckham、Betty Salzberg、Ming-Chien Shan、Junping Sun、Rajshekhar Sunderraman、Aravindan Veerasamy以及Emilia E.Villareal。 ●第4版。Maite Suarez-Rivas、Katherine Harutunian、Daniel Rausch以及Juliet Silveri（编缉）；、Phil Bernhard、Zhengxin Chen、Jan Chomicki、Hakan Ferhatosmanoglu、Len Fisk、William Hankley、Ali R.Hurson、Vijay Kumar、Peretz Shoval、Jason T.L. Wang（审稿人）；;Ed Omiecinski（协助完成了第27章）；得克萨斯大学阿灵顿分校的贡献者有Hyoil Han、Babak Hojabri、Jack Fu、Charley Li、Ande Swathi以及Steven Wu；佐治亚理工学院的贡献者有Dan Forsythe、Weimin Feng、Angshuman Guin、Abrar Ul-Haque、Bin Liu、Ying Liu、Wanxia Xie以及Waigen Yee。 最后，我们真切地感谢我们的家人所给予的支持、鼓励和耐心。 R.E. S.B.N.

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数据集成原理带书签可复制 pdf

出版者的话 7 中文版序 8 译者序 10 前言 12 目录 13 第1章　绪论 17 1.1　什么是数据集成 17 1.2　数据集成面临的挑战 21 1.2.1　系统原因 21 1.2.2　逻辑原因 21 1.2.3　社会和管理原因 22 1.2.4　设定预期 23 1.3　数据集成架构 23 1.3.1　数据集成系统的组成部分 23 1.3.2　数据集成实例 25 1.4　全书概览 28 参考文献注释 29 第一部分　数据集成技术基础 31 第2章　查询表达式及运算 32 2.1　数据库概念回顾 32 2.1.1　数据模型 32 2.1.2　完整性约束 34 2.1.3　查询和应答 35 2.1.4　合取查询 36 2.1.5　datalog查询 37 2.2　查询展开 38 2.3　查询包含与等价 39 2.3.1　形式化定义 39 2.3.2　合取查询的包含 40 2.3.3　合取查询的并集 41 2.3.4　带有比较谓词的合取查询 42 2.3.5　带有否定的合取查询 44 2.3.6　包语义、分组和聚集 46 2.4　基于视图计算查询 48 2.4.1　问题定义 49 2.4.2　视图与查询计算的相关性 50 2.4.3　查询重写的可能长度 50 2.4.4　桶算法和MiniCon算法 51 2.4.5　逻辑方法：逆规则算法 57 2.4.6　算法比较 58 2.4.7　基于视图的查询应答 59 参考文献注释 62 第3章　数据源描述 63 3.1　概述和必要条件 63 3.2　模式映射语言 65 3.2.1　模式映射语言规则 65 3.2.2　全局视图 66 3.2.3　局部视图 69 3.2.4　全局-局部视图 71 3.2.5　元组生成依赖 72 3.3　访问模式限制 73 3.3.1　构建访问模式限制 74 3.3.2　生成可执行计划 74 3.4　中介模式上的完整性约束 77 3.4.1　带有完整性约束的LAV 77 3.4.2　带有完整性约束的GAV 78 3.5　结果完备性 79 3.5.1　局部完备性 79 3.5.2　结果完备性检测 80 3.6　数据级的异构性 81 3.6.1　标度差异性 82 3.6.2　相同实体的多重表示 82 参考文献注释 83 第4章　字符串匹配 84 4.1　问题描述 84 4.2　相似度度量 85 4.2.1　基于序列的相似度度量 85 4.2.2　基于集合的相似度度量 91 4.2.3　混合相似度度量 93 4.2.4　语音相似度度量 95 4.3　可扩展的字符串匹配 96 4.3.1　字符串上的倒排索引 97 4.3.2　大小过滤 97 4.3.3　前缀过滤 98 4.3.4　位置过滤 100 4.3.5　边界过滤 101 4.3.6　其他相似度度量方法的可扩展技术 102 参考文献注释 102 第5章　模式匹配与模式映射 104 5.1　问题定义 104 5.1.1　语义映射 105 5.1.2　语义匹配 105 5.1.3　模式匹配与模式映射 106 5.2　模式匹配和模式映射的挑战 106 5.3　匹配和映射系统概述 108 5.3.1　模式匹配系统 108 5.3.2　模式映射系统 110 5.4　匹配器 110 5.4.1　名字匹配器 110 5.4.2　实例匹配器 112 5.5　组合匹配预测 113 5.6　施加域完整性约束 114 5.6.1　域完整性约束 115 5.6.2　搜索匹配组合空间 116 5.7　匹配选择器 120 5.8　匹配重用 121 5.8.1　学习匹配 122 5.8.2　学习器 123 5.8.3　训练元学习器 124 5.9　多对多匹配 125 5.10　由匹配到映射 127 参考文献注释 132 第6章　通用模式操作 134 6.1　模型管理操作 135 6.2　合并操作 136 6.3　模型生成操作 137 6.4　逆映射操作 139 6.5　模型管理系统 140 参考文献注释 140 第7章　数据匹配 142 7.1　问题定义 142 7.2　规则匹配 143 7.3　学习匹配 145 7.4　聚类匹配 147 7.5　概率匹配 149 7.5.1　贝叶斯网络 149 7.5.2　基于朴素贝叶斯的数据匹配 154 7.5.3　特征相关性 156 7.5.4　文本中的实体指代匹配 157 7.6　协同匹配 160 7.6.1　基于聚类的协同匹配 162 7.6.2　协同匹配文档中的实体指代 162 7.7　数据匹配的可扩展性 164 7.7.1　规则匹配扩展 164 7.7.2　其他匹配方法的扩展 165 参考文献注释 166 第8章　查询处理 168 8.1　背景：DBMS查询处理 169 8.1.1　选择查询执行计划 170 8.1.2　执行查询计划 172 8.2　背景：分布式查询处理 173 8.2.1　数据放置和转移 174 8.2.2　两阶段连接 174 8.3　数据集成查询处理 176 8.4　生成初始查询计划 177 8.5　互联网数据的查询执行 177 8.5.1　多线程、流水线、数据流架构 177 8.5.2　有自治数据源的接口 178 8.5.3　故障处理 179 8.6　自适应查询处理 179 8.7　事件驱动自适应策略 180 8.7.1　数据源故障和延迟处理 181 8.7.2　处理流水线操作结束时突发的基数问题 182 8.8　性能驱动的自适应策略 184 8.8.1　Eddy：基于队列的计划选择 185 8.8.2　校正查询处理：基于代价的重新优化 187 参考文献注释 191 第9章　包装器 192 9.1　引言 192 9.1.1　包装器的构建 193 9.1.2　包装器构建面临的挑战 193 9.1.3　构建方法的分类 194 9.2　手动的包装器构建 195 9.3　基于学习的包装器构建 196 9.3.1　HLRT包装器 197 9.3.2　Stalker包装器 198 9.4　无模式的包装器学习 202 9.4.1　建模数据源模式TS和抽取程序EW 203 9.4.2　推导数据模式TS和抽取程序EW 203 9.5　交互的包装器构建 207 9.5.1　使用Stalker交互标记页面 208 9.5.2　使用Poly识别正确的抽取规则 209 9.5.3　用Lixto创建抽取规则 211 参考文献注释 213 第10章　数据仓库与缓存 215 10.1　数据仓库 216 10.1.1　数据仓库设计 217 10.1.2　ETL：抽取/转换/加载 217 10.2　数据交换：描述性仓库 219 10.2.1　数据交换设置 219 10.2.2　数据交换解 220 10.2.3　通用解 220 10.2.4　核心通用解 222 10.2.5　查询物化信息库 223 10.3　缓存及部分物化 223 10.4　本地、外部数据的直接分析 224 参考文献注释 226 第二部分　扩展数据表示集成 第11章　XML 230 11.1　数据模型 231 11.2　XML结构和模式定义 233 11.2.1　文档类型定义 234 11.2.2　XML模式 235 11.3　查询语言 236 11.3.1　先驱：DOM和SAX 237 11.3.2　XPath：XML查询原语 237 11.3.3　XQuery：XML查询能力 241 11.4　XML查询处理 245 11.4.1　XML路径匹配 247 11.4.2　XML输出 248 11.4.3　XML查询优化 249 11.5　XML模式映射 249 11.5.1　嵌套映射 249 11.5.2　带嵌套映射的查询重写 252 参考文献注释 252 第12章　本体和知识表示 254 12.1　数据集成中的知识表示举例 254 12.2　描述逻辑 255 12.2.1　描述逻辑的语法 256 12.2.2　描述逻辑的语义 257 12.2.3　描述逻辑的推理 258 12.2.4　描述逻辑和数据库推理的比较 260 12.3　语义Web 261 12.3.1　资源描述框架 261 12.3.2　RDF模式 265 12.3.3　Web本体语言 265 12.3.4　RDF查询：SPARQL语言 266 参考文献注释 267 第13章　不确定性数据集成 269 13.1　不确定性表示 270 13.1.1　概率数据表示 271 13.1.2　从不确定性到概率 272 13.2　不确定模式映射建模 273 13.2.1　概率映射 273 13.2.2　概率映射的语义 274 13.2.3　表语义 275 13.2.4　元组语义 276 13.3　不确定性和数据溯源 277 参考文献注释 277 第14章　数据溯源 279 14.1　溯源的两种表示方法 279 14.1.1　使用数据标注表示溯源 279 14.1.2　使用数据关系图表示溯源 280 14.1.3　两种表示方法的可交换性 281 14.2　数据溯源的应用 281 14.3　溯源半环 282 14.3.1　半环形式化模型 282 14.3.2　半环模型的应用 284 14.4　溯源的存储 286 参考文献注释 287 第三部分　新型集成系统 第15章　Web数据集成 290 15.1　Web数据的用途 292 15.2　深层网络 293 15.2.1　垂直搜索 294 15.2.2　深层网络浅层化 296 15.3　主题门户网站 298 15.4　Web数据的轻量级集成 300 15.4.1　发现Web中的结构化数据 301 15.4.2　导入数据 303 15.4.3　合并多个数据集 304 15.4.4　重用他人工作成果 304 15.5　“即付即用”数据管理 305 参考文献注释 305 第16章　关键字搜索：按需集成 309 16.1　结构化数据中的关键字搜索 309 16.1.1　数据图 309 16.1.2　关键字匹配和评分模型 311 16.2　结果排名计算 312 16.2.1　图扩展算法 312 16.2.2　基于阈值的合并 313 16.3　数据集成中的关键字搜索 315 16.3.1　以可扩展的方式自动地构建边 316 16.3.2　可扩展的查询应答 317 16.3.3　通过学习算法调整边和节点的权重 317 参考文献注释 318 第17章　对等数据集成 319 17.1　对等节点和映射 319 17.2　映射的语义 323 17.3　PDMS查询应答的复杂性 323 17.3.1　有环PDMS 324 17.3.2　对等映射中的比较谓词 324 17.4　查询重写算法 325 17.5　组合映射 328 17.6　采用松散映射进行对等数据管理 330 17.6.1　基于相似度的映射 330 17.6.2　映射表 331 参考文献注释 333 第18章　支持协同的集成 334 18.1　协同因何而不同 334 18.2　处理校正和反馈 335 18.2.1　直接向下传播的用户更新 335 18.2.2　回溯传播的反馈或更新 335 18.3　协同标注与表达 336 18.3.1　映射作为标注：轨迹 336 18.3.2　评论和讨论作为标注 337 18.4　动态数据：协同数据共享 338 18.4.1　基本架构 340 18.4.2　映射更新与物化实例 341 18.4.3　冲突协调 344 参考文献注释 344 第19章　数据集成的未来 346 19.1　不确定性、溯源和清理 346 19.2　众包和“人计算” 346 19.1　不确定性、溯源和清理 346 19.2　众包和“人计算” 346 19.3　构建大规模结构化Web数据库 347 19.4　轻量级集成 347 19.5　集成数据可视化 348 19.6　社交媒体集成 348 19.7　基于集群和云的并行处理与缓存 348 参考文献 349 索引 376

全栈开发速学速查手册集锦

全栈开发速学速查手册集锦： 知识体系：《Awesome Lists | CS 资料集锦》、《Awesome CheatSheets | 速学速查手册》、《Awesome Interviews | 求职面试必备》、《Awesome RoadMaps | 程序员进阶指南》、《Awesome MindMaps | 知识脉络思维脑图》、《Awesome-CS-Books | 开源书籍（.pdf）汇总》 编程语言：《编程语言理论》、《Java 实战》、《JavaScript 实战》、《Go 实战》、《Python 实战》、《Rust 实战》 软件工程、模式与架构：《编程范式与设计模式》、《数据结构与算法》、《软件架构设计》、《整洁与重构》、《研发方式与工具》 Web 与大前端：《现代 Web 全栈开发与工程架构》、《数据可视化》、《iOS》、《Android》、《混合开发与跨端应用》 服务端开发实践与工程架构：《服务端基础》、《微服务与云原生》、《测试与高可用保障》、《DevOps》、《Spring》、《信息安全与渗透测试》 分布式基础架构：《分布式系统》、《分布式计算》、《数据库》、《网络》、《虚拟化与云计算》、《Linux 与操作系统》 数据科学，人工智能与深度学习：《数理统计》、《数据分析》、《机器学习》、《深度学习》、《自然语言处理》、《工具与工程化》、《行业应用》 产品设计与用户体验：《产品设计》、《交互体验》、《项目管理》 行业应用：《行业迷思》、《功能域》、《电子商务》、《智能制造》

尽在双11：阿里巴巴技术演进与超越

第1章 阿里技术架构演进 1 双11是阿里技术发展的强大驱动力，双11业务的快速发展造就了阿里具备高度水平伸缩能力、低成本的电商架构体系。这个架构体系是如何一步一步形成的呢？在形成过程中阿里遇到了哪些问题，做了哪些尝试，最终用什么样的思路、方法和技术解决了问题？ 1.1 五彩石，电商架构新起点 3 1.2 异地多活，解除单地域部署限制 的新型双11扩容方式 9 1.3混合云，利用阿里云弹性大幅降低双11成本 17 1.4 OceanBase，云时代的关系数据库 23 1.5 手机淘宝，移动互联网电商新时代 30 1.6 蚂蚁技术架构演进 36 第2章 稳定，双11的生命线 43 双11最大的困难在于零点峰值的稳定性保障。面对这种世界级的场景、独一无二的挑战，阿里建设了大量高可用技术产品，形成了全链路一体化的解决方案，用更加逼真和自动化的方式，去评估、优化和保护整个技术链条，最大化地为用户提供稳定可靠的服务。 2.1 容量规划，资源分配的指南针 45 2.2 全链路压测，大促备战的核武器 51 2.3 全链路功能，提前开始的狂欢盛宴 58 2.4 自动化备战，喝着咖啡搞大促 65 2.5 实时业务审计，从系统可用到业务正确 70 2.6 故障演练，系统健壮性的探测仪 75 2.7 系统自我保护，稳定性的最后一道屏障 82 第3章 技术拓展商业边界 89 双11业务驱动技术发展的同时，技术的创新与发展也不断推动着商业模式的升级与变革，实践着技术拓展商业的边界。 3.1 招商报名，活动基础设施建设 91 3.2 会场，小二与商家共同打造的购物清单 99 3.3 搜索，大促场景下智能化演进之路 107 3.4 个性化推荐，大数据和智能时代的新航路 114 3.5 供应链，从飞速增长到精耕细作 120 3.6 蚂蚁花呗，无忧支付的完美体验 127 第4章 移动端的技术创新之路 133 从2010年开始，国内爆发了从PC向移动端技术和业务的持续迁移，移动深刻地改变着人们的衣食住行和人际交往。阿里的双11始于2009年，正好经历了移动互联网崛起的全程，双11在移动端的主要创新有哪些呢？ 4.1 Weex，让双11更流畅 135 4.2 互动，让购物变成狂欢 143 4.3 VR&AR;，移动端创新体验 153 4.4 奥创&TMF;，让双11多端业务腾飞 163 第5章 繁荣生态，赋能商家 171 双11从阿里内部员工的一个点子到全球购物狂欢节，其背后支撑是服务、物流、大数据、云计算、金融服务等，是商家自身业务结构的调整、消费者消费习惯的转变、第三方开发者的大量入驻，以及整个生态的变迁。 5.1 聚石塔，开放的电商云工作台 173 5.2 菜鸟电子面单，大数据改变物流 179 5.3 生意参谋，数据赋能商家的“黑科技” 184 5.4 阿里小蜜，用智能重新定义服务 191 5.5 阿里中间件，让传统企业插上互联网的翅膀 198 5.6 蚂蚁金服，金融机构间协同运维的探索和实践 205

并行深度学习系统SpeeDO.zip

最近，AlphaGo又带起了一波深度学习的热潮。深度学习在很多领域都大幅提高了模型的精度，使得很多以前在实验室中的技术得以运用到日常的生活之中。然而，大多数深度学习网络非常复杂，需要大量的训练样本进行训练，很多网络需要一次训练，同时额外多次的训练来调参数。时间效率上远远无法满足当前的工业需求。因此需要并行的深度学习系统提高训练速度。各大公司在构建并行深度学习系统上投入了大量的精力，包括谷歌、Facebook、微软、腾讯和百度等等。为了提高算法的并行效率，这些系统大部分使用了多机多GPU的方式。所谓多机，即是大量的机器通过网络连接组成训练集群；多GPU即是集群内部的每台机器上包含多个GPU，通过数据并行（每个GPU训练部分数据）、模型并行（每个GPU训练部分网络）或者两者混合的方式提高加快训练速度。GPU浮点运行效率很高，这导致了并行系统的主要瓶颈在于I/O效率，因此这些系统使用了诸如InfiniBand和RDMA(Remote Direct Memory Access,全称远程直接数据存取，专用于解决网络传输中服务器端数据处理的延迟)等高性能技术, 而这些技术需要昂贵的硬件支持，大大增加了系统构建和维护的成本和难度，导致这些系统很难复制和普及到通用场景。SpeeDO（Open DEEP learning System的逆序）是一个为通用硬件设计的并行深度学习系统。SpeeDO不需要特殊的I/O硬件，支持CPU/GPU集群，因此可以很方便地在各种云端环境上部署，如AWS、Google GCE、Microsoft Azure等等。SpeeDO采用了目前通用的参数服务器（parameter server）架构，依赖一系列基于JVM的开源库，使用Scala语言开发。SpeeDO的架构图如下图所示： 流程图如下图所示:SpeeDO的主要组件及其功能如下： l  Caffe：开源深度学习库，基于C ，支持CPU/GPU。原版不支持多GPU/多机并行。l  Akka：JVM上的消息队列库，负责参数服务器和工作节点之间的并发消息处理。 l  Redis：基于内存的高效并行Key-Value数据库。主要用于在参数服务器和工作节点之间传递训练的模型。这些模型一般比较大（几十至上千MB不等），不适合直接通过Akka进行传输。 l  Yarn：Hadoop2的资源管理组件，实现在多台机器上一键部署参数服务器和工作节点，实时监控各节点的运行状态，处理异常。SpeeDO提供docker镜像（只支持CPU）以方便系统的快速构建和测试，获取镜像：docker pull obdg/speedo:latest，使用方法请参考：https://github.com/openbigdatagroup/speedo。 关于SpeeDO 的更多细节，可以参阅发表在NIPS 2015 Machine Learning Systems Workshop上的论文：http://learningsys.org/papers/LearningSys_2015_paper_13.pdf。SpeeDO的代码在Github上开源：https://github.com/openbigdatagroup/speedo，并提供了详细的安装脚本和Docker文件。 标签：SpeeDO