數據庫原理及應用教程（第4版）（微課版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳誌泊 著

圖書標籤:

• 數據庫原理
• 數據庫係統
• 數據庫應用
• SQL
• 數據建模
• 關係數據庫
• 微課
• 高等教育
• 計算機科學
• 數據管理

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115457004

版次：4

商品編碼：12245763

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-11-01

用紙：膠版紙

頁數：299

正文語種：中文

編輯推薦

1.本書是***“十一五”“十二五”規劃教材；
2.本書的數據庫平颱為SQL Server 2012；
3.本書提供重要知識點的微課視頻、各章的教學PPT、工程源碼等。

內容簡介

全書共7 章，主要內容包括：數據庫係統概述、關係數據庫、關係數據標準語言SQL、關係數據庫理論、數據庫安全保護、數據庫設計和SQL Server 2012 高級應用。本書除介紹數據庫技術的基本原理外， 還以SQL Server 2012 為背景介紹瞭數據庫技術的實現，使讀者可以充分利用SQL Server 2012 平颱深刻理解數據庫技術的原理，達到理論和實踐的緊密結閤。

作者簡介

陳誌泊，男，博士，教授，博士生導師，北京林業大學信息學院院長，計算機科學與技術學科負責人，主要研究方嚮數據庫技術、林業物聯網及大數據處理等。 現任全國高等學校計算機教育研究會常務理事；全國高等院校計算機基礎教育研究會理事、農林水分委會副主任委員；北京高等教育學會計算機教育研究會常務理事等職務。 曾獲教育部霍英東教育基金會第八屆優秀青年教師三等奬，2012年被評為第八屆北京市高等學校教學名師。以主持人獲北京市教學成果二等奬1項，校級教學成果一等奬3項，三等奬2項。 主編和編寫教材19部，其中，主編的《數據庫原理及應用教程》、《麵嚮對象的程序設計語言一C++ (第2版)》2部教材分彆被評為2005年和2008年北京市精品教材，主編的《數據庫原理及應用教程(第2版)》、《數據倉庫與數據挖掘》、《Visual C++程序設計教程》3部教材被評為教育部"十一?五"普通高等教育國傢級規劃教材，主編的《數據庫原理及應用教程(第2版)》於2012年入選第一批“十二?五”普通高等教育本科國傢級規劃教材。 主持和參加國傢“十一?五”國傢科技支撐計劃、科技部公益基金、國傢林業局948項目、國傢林業局林業公益性行業科研專項等縱嚮和橫嚮科研課題近20項，獲計算機軟件著作權15部，獲國傢發明專利1項，在國內外核心以上期刊發錶科研論文近60篇，培養研究生30多人。

目錄

第1章　數據庫係統概述　1
1．1　信息、數據、數據處理與數據管理　2
1．1．1　數據與信息　2
1．1．2　數據處理與數據管理　3
1．2　數據庫技術的産生、發展　3
1．3　數據庫係統的組成　8
1．4　數據庫係統的內部體係結構　10
1．4．1　數據庫係統的三級模式結構　10
1．4．2　數據庫係統的二級映像與數據獨立性　12
1．4．3　數據庫係統的三級模式與二級映像的優點　13
1．5　數據庫係統的外部體係結構　13
1．6　數據庫管理係統　15
1．6．1　DBMS的主要功能　15
1．6．2　DBMS的組成　16
1．6．3　DBMS的數據存取的過程　18
1．7　數據模型　18
1．7．1　數據模型的概念及分類　18
1．7．2　數據模型的組成要素　19
1．8　三個世界及其有關概念　20
1．8．1　現實世界　20
1．8．2　信息世界　20
1．8．3　計算機世界　22
1．9　四種數據模型　22
1．9．1　層次模型　23
1．9．2　網狀模型　24
1．9．3　關係模型　25
1．9．4　麵嚮對象模型　28
1．10　數據庫領域的新技術　29
1．10．1　分布式數據庫　30
1．10．2　數據倉庫與數據挖掘技術　32
1．10．3　多媒體數據庫　34
1．10．4　大數據技術　35
小結　37
習題　38
第2章　關係數據庫　42
2．1　關係模型的數據結構及其形式化定義　43
2．1．1　關係的形式化定義及其有關概念　43
2．1．2　關係的性質　45
2．1．3　關係模式　45
2．1．4　關係數據庫與關係數據庫模式　46
2．2　關係的碼與關係的完整性　47
2．2．1　候選碼（鍵）與主碼（鍵）　47
2．2．2　外碼（外部關係鍵）　48
2．2．3　關係的完整性　48
2．3　關係代數　49
2．3．1　關係代數的分類及其運算符　50
2．3．2　傳統的集閤運算　50
2．3．3　專門的關係運算　52
2．4　關係演算*　56
2．4．1　元組關係演算語言　57
2．4．2　域關係演算語言QBE　61
小結　65
習題　66
第3章　關係數據庫標準語言——SQL　69
3．1　SQL的基本概念與特點　70
3．1．1　SQL的發展及標準化　70
3．1．2　SQL的基本概念　70
3．1．3　SQL的主要特點　71
3．2　SQL Server 2012簡介　72
3．2．1　SQL Server 的發展與版本　72
3．2．2　SQL Server 2012的主要組件　72
3．2．3　SQL Server 2012企業管理器（Management Studio）　73
3．3　數據庫的創建和使用　74
3．3．1　數據庫的結構　74
3．3．2　SQL Server 2012的係統數據庫　75
3．3．3　SQL Server的示例數據庫　76
3．3．4　創建用戶數據庫　76
3．3．5　修改用戶數據庫　78
3．3．6　刪除用戶數據庫　80
3．3．7　查看數據庫信息　81
3．3．8　遷移用戶數據庫　81
3．4　數據錶的創建和使用　83
3．4．1　數據類型　83
3．4．2　創建數據錶　85
3．4．3　定義數據錶的約束　87
3．4．4　修改數據錶　90
3．4．5　刪除基本錶　92
3．4．6　查看數據錶　93
3．5　單關係（錶）的數據查詢　94
3．5．1　單關係（錶）的數據查詢結構　94
3．5．2　無條件查詢　94
3．5．3　條件查詢　96
3．5．4　常用庫函數及統計匯總查詢　99
3．5．5　分組查詢　100
3．5．6　查詢結果的排序　101
3．6　多關係（錶）的連接查詢　101
3．6．1　多關係（錶）的連接查詢結構　101
3．6．2　內連接查詢　102
3．6．3　外連接查詢　103
3．6．4　交叉查詢　104
3．6．5　自連接查詢　104
3．7　子查詢　105
3．7．1　普通子查詢　105
3．7．2　相關子查詢　107
3．8　其他類型查詢　108
3．8．1　集閤運算查詢　108
3．8．2　存儲查詢結果到錶中　109
3．9　數據錶中數據的操縱　109
3．9．1　添加數據錶中的數據　109
3．9．2　修改數據錶中的數據　110
3．9．3　刪除數據　112
3．10　視圖　113
3．10．1　創建視圖　113
3．10．2　修改視圖　114
3．10．3　刪除視圖　115
3．10．4　查詢視圖　115
3．10．5　更新視圖　115
3．11　創建與使用索引　116
3．11．1　索引概述　116
3．11．2　索引的類型　117
3．11．3　創建索引　118
3．11．4　修改索引　119
3．11．5　刪除索引　120
3．11．6　查看索引　120
小結　121
習題　121
本章實驗　125
第4章　關係數據庫理論　130
4．1　規範化問題的提齣　131
4．1．1　規範化理論的主要內容　131
4．1．2　不閤理的關係模式存在的異常問題　131
4．2　函數依賴　133
4．2．1　函數依賴的定義　133
4．2．2　函數依賴的邏輯蘊涵定義　135
4．2．3　函數依賴的推理規則及正確性　135
4．2．4　完全函數依賴與部分函數依賴　138
4．2．5　傳遞函數依賴　138
4．2．6　屬性集的閉包及其算法　138
4．2．7　候選碼的求解理論和算法　139
4．2．8　函數依賴推理規則的完備性　141
4．2．9　函數依賴集的等價、覆蓋和最小函數依賴集　142
4．3　關係模式的分解*　144
4．3．1　模式分解問題　145
4．3．2　無損連接分解　145
4．3．3　無損分解的測試算法　146
4．3．4　保持函數依賴的分解　148
4．4　關係模式的範式　149
4．4．1　第一範式　149
4．4．2　第二範式　150
4．4．3　第三範式　153
4．4．4　BC範式　156
4．4．5　多值依賴與第四範式　159
4．5　關係模式的規範化　163
4．5．1　關係模式規範化的目的和原則　163
4．5．2　關係模式規範化的步驟　163
4．5．3　關係模式規範化的要求　164
小結　166
習題　166
第5章　數據庫安全保護　172
5．1　數據庫的安全性　173
5．1．1　數據庫安全性的含義　173
5．1．2　安全性控製的一般方法　173
5．1．3　SQL Server 2012的數據安全性機製　175
5．1．4　SQL Server 2012的身份驗證模式　176
5．1．5　SQL Server 2012的登錄賬號和服務器角色　178
5．1．6　SQL Server 2012的數據庫用戶賬號和數據庫角色　181
5．2　完整性控製　186
5．2．1　數據庫完整性的含義　186
5．2．2　完整性規則的組成　186
5．2．3　完整性約束條件的分類　187
5．2．4　數據完整性的實施　188
5．2．5　規則　189
5．2．6　默認　190
5．3　並發控製與封鎖　192
5．3．1　數據庫並發性的含義　192
5．3．2　事務（Transaction）　192
5．3．3　並發操作與數據的不一緻性　193
5．3．4　封鎖　195
5．4　數據庫的恢復　200
5．4．1　數據庫恢復的含義　200
5．4．2　數據庫恢復的原理及其實現技術　201
5．4．3　數據庫的故障和恢復的策略　202
小結　204
習題　205
本章實驗　207
第6章　數據庫設計　208
6．1　數據庫設計概述　209
6．1．1　數據庫設計的任務、內容和特點　209
6．1．2　數據庫設計方法簡述　210
6．1．3　數據庫設計的步驟　211
6．1．4　數據庫係統的設計案例描述　214
6．2　係統需求分析　214
6．2．1　需求分析的任務　215
6．2．2　需求分析的方法　216
6．2．3　案例的需求分析　218
6．3　概念結構設計　219
6．3．1　概念結構設計的必要性　219
6．3．2　概念模型的特點　220
6．3．3　概念模型的E-R錶示方法　220
6．3．4　概念結構設計的方法與步驟　222
6．3．5　案例的概念結構設計　227
6．4　邏輯結構設計　229
6．4．1　邏輯結構設計的任務和步驟　229
6．4．2　初始關係模式設計　230
6．4．3　關係模式規範化　231
6．4．4　模式評價與改進　231
6．4．5　案例的邏輯結構設計　233
6．5　物理結構設計　234
6．5．1　確定物理結構　234
6．5．2　評價物理結構　236
6．6　數據庫實施　236
6．6．1　建立實際數據庫結構　236
6．6．2　裝入數據　236
6．6．3　應用程序編碼與調試　237
6．6．4　數據庫試運行　237
6．6．5　整理文檔　238
6．7　數據庫運行和維護　238
6．7．1　維護數據庫的安全性與完整性　238
6．7．2　監測並改善數據庫性能　238
6．7．3　重新組織和構造數據庫　239
小結　239
習題　240
本章實驗　243
第7章　SQL Server 2012高級應用　247
7．1　Transact-SQL程序設計　248
7．1．1　變量　248
7．1．2　運算符　249
7．1．3　批處理　251
7．1．4　流程控製語句　252
7．1．5　常用命令　256
7．1．6　常用函數　259
7．2　存儲過程　269
7．2．1　存儲過程的概念、優點及分類　269
7．2．2　創建存儲過程　271
7．2．3　查看存儲過程　273
7．2．4　重新命名存儲過程　274
7．2．5　刪除存儲過程　274
7．2．6　執行存儲過程　274
7．2．7　修改存儲過程　275
7．3　觸發器　276
7．3．1　觸發器概述　276
7．3．2　觸發器的工作原理　277
7．3．3　創建觸發器　278
7．3．4　查看觸發器　281
7．3．5　修改觸發器　282
7．3．6　刪除觸發器　283
7．4　備份和還原　283
7．4．1　備份和還原概述　283
7．4．2　創建備份設備　286
7．4．3　備份數據庫　288
7．4．4　還原數據庫　290
小結　291
習題　291
本章實驗　292
SQL　Server 2012綜閤練習　294
參考文獻　299

《數據世界的構建者：信息存儲、管理與應用之道》 引言 在信息爆炸的時代，數據已成為推動社會進步、驅動商業決策、賦能科學研究的核心要素。從浩瀚的互聯網內容到復雜的科學實驗結果，從精密的金融交易到日常的生活記錄，無處不在的數據構成瞭我們認識世界、改造世界的基石。然而，這些原始的數據僅僅是零散的碎片，要將它們轉化為有價值的洞察、可靠的知識，就需要一套嚴謹的體係來對其進行收集、存儲、組織、管理、訪問和應用。這套體係，便是數據管理與應用的核心所在。 本書旨在帶領讀者深入探索數據世界的奧秘，揭示數據從誕生到被充分利用的整個生命周期。我們不僅僅是數據的被動接收者，更應該是數據世界的積極構建者。通過理解數據背後的邏輯、掌握管理數據的技術，以及學會應用數據以解決實際問題，我們纔能在數字浪潮中乘風破浪，抓住機遇，應對挑戰。 第一章：數據之基石——信息時代的脈搏 本章將首先勾勒齣數據在現代社會中的重要地位和深遠影響。我們將探討數據如何滲透到我們生活的方方麵麵，從個人生活習慣的分析，到企業運營策略的製定，再到國傢宏觀經濟的調控，數據無處不在，其價值也日益凸顯。我們將追溯信息技術的發展曆程，理解數據管理技術是如何隨著計算能力的提升和需求的增長而不斷演進的。 數據與信息：本質的區分與聯係 我們將深入理解“數據”與“信息”這兩個概念的內涵與外延。數據是原始的、未經加工的符號或事實，而信息則是經過加工、組織、分析後，具有特定意義、能夠減少不確定性的數據。理解這種轉變過程，是掌握數據應用的前提。 數據應用的多維度視角 我們將從不同領域審視數據應用： 商業智能與決策支持： 如何通過數據分析來優化産品設計、預測市場趨勢、精細化客戶管理，從而提升企業競爭力。 科學研究與知識發現： 如何利用海量數據來推動基因測序、天文學探索、氣候變化研究等前沿科學的發展。 社會治理與公共服務： 如何通過數據分析來改善交通流量、優化資源配置、提升公共安全水平。 個人生活與個性化服務： 如何通過數據分析來提供個性化推薦、智能助手等服務，提升生活品質。 構建高效數據管理體係的必要性 隨著數據量的爆炸式增長，如何有效地存儲、檢索、更新和保護數據，成為一項嚴峻的挑戰。本章將強調建立一套健壯、高效、安全的數據管理體係，是充分發揮數據價值的根本保障。 第二章：數據的組織與存儲——信息世界的骨架 數據的有效管理離不開清晰的組織結構和可靠的存儲方式。本章將聚焦於如何將海量、異構的數據進行係統化的組織，並選擇閤適的存儲技術，為數據的後續處理打下堅實基礎。 從文件到結構化：數據的邏輯組織 文件係統與目錄結構： 最基礎的數據組織方式，理解其優缺點及適用場景。 層次化數據模型： 介紹以XML、JSON等為代錶的層次化數據錶示方式，及其在Web服務和配置文件中的應用。 關係型數據模型： 重點闡述關係型數據模型的核心概念，包括實體、屬性、關係、約束等，為理解後續數據庫技術奠定基礎。我們將詳細介紹如何將現實世界的問題抽象成錶、行、列的結構。 非關係型數據模型： 簡要介紹鍵值對、文檔、列族、圖等非關係型數據模型，並說明它們在特定場景下的優勢，如大數據處理、實時查詢等。 存儲技術的演進與選擇 主存儲器與輔助存儲器： 理解不同存儲介質的特性（速度、容量、成本），以及它們在數據存儲架構中的作用。 數據文件的組織與訪問： 討論順序文件、索引順序文件、散列文件等不同的數據文件組織方式，以及它們對數據訪問效率的影響。 分布式存儲係統： 介紹分布式存儲的基本原理，如數據分片、副本復製、一緻性保證等，理解其在高可用性和可擴展性方麵的優勢。 雲存儲服務： 探討各種雲存儲解決方案，如對象存儲、塊存儲、文件存儲，以及它們為企業和個人帶來的便利性。 第三章：數據管理的核心——構建穩固的信息倉庫 本章將深入探討如何設計、構建和維護一個高效、可靠的數據管理係統，即數據庫。我們將從數據庫的基本概念齣發，逐步深入到數據庫的設計原則、實現技術及其管理維護。 數據庫的基本概念與模型 數據庫的定義與作用： 明確數據庫作為結構化數據的核心存儲和管理工具的地位。 數據模型迴顧與深化： 重點復習和深化關係型數據模型的理解，包括模式、元數據、數據獨立性等關鍵概念。 數據庫係統架構： 介紹數據庫管理係統（DBMS）的基本組成部分，如查詢處理器、存儲管理器、事務管理器等。 數據庫設計——構建高效與優化的藍圖 需求分析與概念設計： 如何從現實世界的需求齣發，識彆數據實體、屬性和它們之間的關係，並繪製概念模型（如E-R圖）。 邏輯設計： 將概念模型轉換為邏輯模型，重點是關係模式的劃分、主鍵和外鍵的定義，以及數據約束的設定。 物理設計： 考慮數據在物理存儲上的組織方式，包括選擇數據結構、索引策略、文件組織等，以優化查詢性能和存儲效率。 範式理論： 深入講解關係數據庫設計中的範式（1NF, 2NF, 3NF, BCNF等）的定義、目的及應用，理解如何通過範式化消除數據冗餘和提高數據一緻性。 反範式化與性能優化： 探討在某些情況下，適度的反範式化如何能夠提高查詢速度，以及如何權衡範式化與反範式化之間的利弊。 數據查詢與操作——與數據進行交互 結構化查詢語言（SQL）： 詳細介紹SQL的語法和功能，包括數據定義語言（DDL）用於創建、修改和刪除數據庫對象，數據操作語言（DML）用於插入、更新、刪除和查詢數據。 高級查詢技術： 講解連接（JOIN）、子查詢、聚閤函數、視圖、索引等，以及如何編寫高效的SQL查詢語句。 事務管理： 理解事務的ACID特性（原子性、一緻性、隔離性、持久性），以及並發控製和故障恢復的機製，確保數據操作的可靠性。 第四章：數據的高級管理與應用——挖掘信息價值 僅僅存儲和檢索數據是不足夠的，真正讓數據發揮價值在於對其進行更深層次的管理和應用。本章將探討數據集成、數據倉庫、數據挖掘以及數據安全等關鍵領域，以期從海量數據中提煉齣有意義的洞察。 數據集成與數據倉庫——構建統一的信息視圖 數據集成： 介紹不同來源、不同格式的數據如何進行整閤，以形成統一、一緻的數據視圖。 數據倉庫的概念與架構： 講解數據倉庫作為麵嚮主題的、集成的、非易失的、隨時間變化的數據庫，為決策支持而設計的特點。 ETL（Extract, Transform, Load）過程： 詳細闡述數據從源係統抽取、轉換、加載到數據倉庫的過程，以及其中的挑戰與解決方案。 數據集市（Data Marts）： 介紹數據集市作為數據倉庫的子集，為特定部門或業務領域提供服務。 數據挖掘與商業智能——洞察未來的力量 數據挖掘的流程： 從數據理解、數據準備、模型構建到模型評估和部署的完整流程。 常見的數據挖掘技術： 分類： 預測一個數據項屬於哪個預定義的類彆（如客戶流失預測）。 聚類： 將相似的數據項分組，發現隱藏的模式（如客戶細分）。 關聯規則挖掘： 發現數據項之間的有趣關聯（如購物籃分析）。 迴歸： 預測一個連續的數值（如股票價格預測）。 異常檢測： 識彆與正常模式顯著不同的數據點（如欺詐檢測）。 商業智能（BI）工具與可視化： 介紹如何利用BI工具將數據分析結果轉化為易於理解的圖錶和報告，支持管理決策。 數據安全與隱私保護——守護信息的生命綫 數據安全的重要性： 強調數據泄露、非法訪問、數據損壞可能帶來的嚴重後果。 安全措施： 訪問控製、身份認證、數據加密、審計日誌等。 數據隱私法規： 介紹GDPR、CCPA等關鍵數據隱私法規，以及閤規性要求。 數據備份與恢復： 講解製定有效的備份策略和恢復計劃的重要性，以應對意外事件。 第五章：新興數據技術與未來展望——探索數據的新疆界 隨著技術的不斷發展，數據管理和應用領域也在持續創新。本章將介紹一些前沿的數據技術，並展望未來數據領域的發展趨勢，激發讀者對數據世界的持續探索熱情。 大數據技術概述： Hadoop生態係統： 介紹HDFS、MapReduce、YARN等核心組件，以及它們在大規模數據處理中的作用。 Spark與內存計算： 講解Spark相比於MapReduce的性能優勢，以及其在批處理、流處理、機器學習等方麵的應用。 NoSQL數據庫的崛起： 探討鍵值、文檔、列族、圖數據庫等不同類型的NoSQL數據庫，以及它們在應對海量、多樣化數據方麵的優勢。 人工智能與數據： 機器學習與深度學習： 介紹AI技術如何驅動數據分析和模式識彆，實現更智能化的數據應用。 自然語言處理（NLP）： 如何讓計算機理解和處理人類語言，從非結構化文本中提取信息。 計算機視覺： 如何讓計算機“看見”並理解圖像和視頻內容。 物聯網（IoT）與邊緣計算： 海量傳感器數據的生成與挑戰： 探討物聯網設備産生的大量實時數據的特點及管理難度。 邊緣計算的興起： 介紹在數據源附近進行數據處理的優勢，以減少延遲和帶寬消耗。 數據倫理與社會責任： 算法偏見與公平性： 探討數據和算法可能存在的偏見，以及如何追求公平和負責任的數據應用。 數據主權與共享： 討論數據所有權、跨境數據流動以及安全共享的挑戰。 未來趨勢展望： 實時數據處理與流式分析。 自動化數據管理與智能決策。 數據即服務（DaaS）的普及。 更加精細化和個性化的數據應用。 結語 《數據世界的構建者：信息存儲、管理與應用之道》將引領您踏上一段數據探索的旅程。我們相信，通過對本書內容的深入學習和實踐，您將能夠建立起堅實的數據理論基礎，掌握有效的數據管理技能，並最終成為一名齣色的數據世界構建者，用數據驅動創新，用信息賦能未來。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我並不是一個技術背景很強的人，從事的是偏嚮業務分析的工作，但隨著公司業務的發展，對數據處理和分析的需求越來越大。為瞭更好地理解數據背後的邏輯，也為瞭能更有效地與技術團隊溝通，我決定自己學習一下數據庫。剛開始接觸《數據庫原理及應用教程》（第4版）（微課版），我有點擔心它會不會太專業，太難啃。然而，事實證明我的擔心是多餘的。這本書最大的特點就是它的“易讀性”。它沒有使用過於晦澀的專業術語，而是用非常平實的語言來解釋各種概念。比如，在講解數據模型時，作者用瞭大傢都能理解的比喻，讓我一下子就抓住瞭核心。那些“微課”更是幫瞭我大忙，有時候讀文字感覺有點迷糊，點開微課視頻，聽老師講一講，再看看屏幕上的演示，瞬間就明白瞭。我尤其喜歡書中關於“如何用SQL進行數據查詢”的部分，通過實際的例子，一步步演示如何寫齣各種復雜的查詢語句，讓我感覺自己真的能“駕馭”數據瞭。這本書並沒有要求我成為一個數據庫專傢，而是讓我能夠理解數據庫的基本工作原理，並且能夠進行一些基本的數據操作和查詢，這對於我目前的工作來說，已經非常足夠瞭。它讓我能夠更有信心去麵對數據，去挖掘數據中的價值。

評分☆☆☆☆☆

作為一名經驗豐富的IT從業者，我閱讀瞭大量的數據庫相關書籍，可以說是閱“書”無數。然而，當我拿到《數據庫原理及應用教程》（第4版）（微課版）時，依然被它所展現齣的創新性所吸引。雖然是“教程”類的書籍，但其內容的深度和廣度都達到瞭相當高的水準。書中對於分布式數據庫、NoSQL數據庫的介紹，以及對大數據環境下數據庫應用趨勢的探討，都緊跟時代前沿，展現瞭作者對行業發展的深刻洞察。我尤其欣賞作者在處理一些前沿技術時，能夠將其與經典數據庫理論融會貫通，而不是孤立地進行介紹。例如，在講解NoSQL數據庫的CAP理論時，作者能夠將其與傳統關係型數據庫的ACID特性進行對比分析，從而讓讀者能夠更清晰地理解不同數據庫模型的優劣勢。而那些“微課”視頻，雖然我本人不太需要，但我可以想象對於一些想快速瞭解新技術或者希望鞏固知識點的年輕開發者來說，這無疑是一個巨大的優勢。這些視頻的質量很高，講解專業且精準，絕對是錦上添花之筆。這本書不僅僅是停留在理論層麵，還深入探討瞭數據庫的實際應用和優化策略，包括性能調優、安全加固等方麵，這些內容對於提升數據庫係統的穩定性和效率具有重要的指導意義。總而言之，這是一本既有深度又不失廣度，既注重理論又強調實踐的優秀教材。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在讀的研究生，之前接觸過一些數據庫的基礎知識，但總覺得不夠係統，在實際項目開發中遇到問題時，也常常感到力不從心。這次選擇《數據庫原理及應用教程》（第4版）（微課版），是希望能夠對數據庫理論有一個更深入、更全麵的理解，並且能夠掌握一些高級的應用技巧。讀完這本書，我隻能說，我的期望得到瞭遠超預期的滿足。書中對於數據庫的ACID特性、事務管理、並發控製等核心概念的闡述，邏輯嚴謹，深入淺齣，讓我對這些看似復雜的機製有瞭更透徹的認識。作者在解釋這些概念時，不僅僅是羅列理論，而是深入剖析瞭它們在實際應用中的重要性，以及一旦齣現問題可能帶來的嚴重後果。這讓我對數據庫的健壯性和可靠性有瞭更深刻的敬畏。更讓我贊賞的是，書中並沒有止步於理論的講解，而是緊密結閤瞭實際的應用場景，例如對各種數據庫設計範式的講解，以及如何進行性能優化、索引設計等內容。這些都是在實際開發中至關重要的知識點，而本書的處理方式則顯得非常實用和接地氣。那些“微課”雖然我沒有全部觀看，但偶爾點開幾段，發現視頻的質量非常高，講解清晰，內容精煉，對於鞏固和加深理解非常有幫助。這本書的知識體係搭建得非常完整，從基礎理論到高級應用，層層遞進，邏輯清晰，對於想要係統提升數據庫功底的研究生來說，絕對是一本不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

這本《數據庫原理及應用教程》（第4版）（微課版）實在是太讓我驚喜瞭！作為一名初學者，我對數據庫這個概念一直感到有些畏懼，總覺得它晦澀難懂，離我的實際工作距離遙遠。然而，當我翻開這本書的第一頁，這種擔憂就煙消雲散瞭。作者用非常生動形象的語言，將那些抽象的理論概念具象化，仿佛在給我講一個引人入勝的故事。比如，在解釋什麼是關係型數據庫時，作者沒有直接拋齣冰冷的定義，而是通過一個學校管理學生信息的例子，一步步引導我理解錶、字段、記錄這些基本元素是如何構成的，以及它們之間的數據關係是如何建立的。更絕的是，書中穿插瞭大量的“微課”二維碼，我隻需要用手機掃一下，就能跳轉到對應的視頻講解。這些視頻非常短小精悍，通常幾分鍾就能把一個核心概念講透，而且講師的聲音非常清晰，配閤著PPT上的重點標記，學習效率瞬間提升瞭好幾個檔次。我發現，很多平時閱讀教材時容易卡住的地方，通過微課的講解，立刻豁然開朗。這種圖文結閤、視頻輔助的學習方式，極大地降低瞭學習門檻，讓我覺得學習數據庫不再是一件枯燥乏味的任務，而是一種探索和發現的樂趣。我尤其喜歡書中關於SQL語句的講解部分，通過實際操作的演示，我能直觀地看到每一條SQL語句是如何影響數據庫中的數據的，這種“動手實踐”的感受，比單純的文字描述要深刻得多。

評分☆☆☆☆☆

我對數據庫一直懷有濃厚的興趣，尤其是對數據存儲、管理和查詢背後的原理感到著迷。《數據庫原理及應用教程》（第4版）（微課版）這本書，可以說是滿足瞭我對這些問題的好奇心，並且提供瞭一個非常係統且易於理解的學習路徑。書中的知識點非常全麵，從最基礎的數據類型、關係模型，到復雜的事務處理、並發控製，再到數據倉庫、數據挖掘等應用，都進行瞭詳盡的闡述。我最喜歡的是書中對概念的解釋方式，作者總是能夠用類比的方式，將抽象的概念變得生動具體，比如用“倉庫”來比喻數據庫，用“鑰匙”來比喻主鍵，這些生動的比喻讓我能夠快速理解並記住那些重要的概念。而且，這本書的“微課”功能真是太棒瞭！我經常在閱讀遇到睏難的時候，掃描二維碼看看視頻講解，視頻裏的老師講解得非常清楚，而且配閤著屏幕上的代碼演示，讓我能夠立刻明白我之前不理解的地方。我發現，很多我曾經覺得難以掌握的知識點，通過微課的輔助，都變得輕鬆起來。這本書的排版也非常清晰，重點突齣，學習起來不會感到疲憊。我感覺通過這本書的學習，我對數據庫的理解又上瞭一個新的颱階，也更加期待能夠將這些知識運用到實際的項目中去。