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數據管理十講/十講系列/電腦科學前沿叢書

  • 作者：編者:袁野//崔斌//李戰懷|責編:梁偉//游靜
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111733348
  • 出版日期：2024/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：381
人民幣：RMB 89 元      售價：元
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內容大鋼
    隨著社交網路等新型應用的興起和雲計算等新技術的快速發展，人類獲取數據的規模正以前所未有的速度增長，數據中包含了大量有價值的信息，能夠有效助力社會、經濟、科技的發展，因此數據管理與分析方面的研究工作倍受關注。本書針對該領域的研究熱點和前沿技術進行了深入淺出的介紹，包括圖數據、雲資料庫系統、時空數據、數據質量、資料庫智能化等，幫助讀者構建宏觀視野，把握領域前沿。
    本書適合數據管理與分析等相關領域的科研人員、年輕教師、研究生，以及從事相關工作的人員閱讀。
作者介紹
編者:袁野//崔斌//李戰懷|責編:梁偉//游靜
目錄
叢書序
「十講  」序
前言
第1講  圖數據管理本講  概覽
  1.1  圖資料庫的數據模型和查詢語言
    1.1.1  數據模型
    1.1.2  查詢語言
  1.2  圖資料庫的系統架構
    1.2.1  Neo4j
    1.2.2  Jena
    1.2.3  gStore
  1.3  圖資料庫中的查詢處理
    1.3.1  基於探索的子圖匹配演算法
    1.3.2  基於連接的子圖匹配演算法
    1.3.3  分散式子圖匹配演算法
  1.4  本講小結
  參考文獻
第2講  雲數據管理本講  概覽
  2.1  雲資料庫概述
    2.1.1  雲資料庫的定義
    2.1.2  雲資料庫的優勢
  2.2  雲服務簡介
    2.2.1  雲服務的背景
    2.2.2  雲服務的特性
  2.3  雲托管資料庫
    2.3.1  傳統資料庫的制約
    2.3.2  雲托管資料庫的起源
    2.3.3  雲托管資料庫的利弊
  2.4  雲原生資料庫
    2.4.1  雲原生資料庫系統架構
    2.4.2  OLTP雲資料庫架構
    2.4.3  OLAP雲資料庫架構
    2.4.4  雲原生資料庫系統關鍵技術
  2.5  本講小結
  參考文獻
第3講  多模態數據管理本講  概覽
  3.1  問題背景
  3.2  數據存儲
    3.2.1  分散存儲
    3.2.2  統一存儲
  3.3  數據建模
    3.3.1  統一建模
    3.3.2  混合建模
  3.4  數據查詢
    3.4.1  查詢執行
    3.4.2  查詢優化
  3.5  多模態數據管理系統
  3.6  本講小結
  參考文獻
第4講  時空數據管理本講  概覽

  4.1  時空數據管理概述
    4.1.1  空間數據管理的基本概念
    4.1.2  軌跡數據管理的基本概念
  4.2  空間數據管理
    4.2.1  空間數據索引
    4.2.2  空間區域查詢
    4.2.3  空間數據k最近鄰查詢
    4.2.4  空間數據Skyline查詢
  4.3  軌跡數據管理
    4.3.1  地圖匹配
    4.3.2  軌跡數據索引
    4.3.3  軌跡數據相似性查詢
    4.3.4  軌跡數據聚類
  4.4  本講小結
  參考文獻
第5講  流數據管理本講  概覽
  5.1  流數據管理的基本概念
    5.1.1  流數據管理
    5.1.2  流數據管理的作用
  5.2  基礎流演算法
    5.2.1  常見數據流模型
    5.2.2  元素個數估計
    5.2.3  top k元素估計與直方圖
    5.2.4  數據流上不同元素個數估計
  5.3  數據挖掘與流演算法
    5.3.1  數據流上的頻繁項估計
    5.3.2  數據流上的聚類
  5.4  進階流演算法
    5.4.1  Count Sketch
    5.4.2  Count-Min Sketch
  5.5  流數據管理系統
    5.5.1  常見的流數據管理系統
    5.5.2  流數據管理系統的比較
    5.5.3  批、流數據管理系統對比
  5.6  流數據的應用與未來
    5.6.1  流數據的應用
    5.6.2  流數據管理的未來展望
  5.7  本講小結
  參考文獻
第6講  區塊鏈數據管理本講  概覽
  6.1  區塊鏈概述
    6.1.1  區塊鏈：信任構建的基礎設施
    6.1.2  區塊鏈發展歷史
    6.1.3  區塊鏈架構劃分
  6.2  區塊鏈數據存儲
    6.2.1  鏈式數據結構
    6.2.2  默克爾樹
    6.2.3  區塊數據和狀態數據
    6.2.4  數據存儲方式
  6.3  共識演算法

    6.3.1  PoX系列
    6.3.2  Raft共識協議
    6.3.3  PBFT協議
  6.4  交易處理方式
    6.4.1  「共識-執行」模型
    6.4.2  「執行-共識-驗證」模式
    6.4.3  分片執行
  6.5  區塊鏈查詢方法
    6.5.1  可驗證查詢
    6.5.2  基於可信執行環境的查詢處理
  6.6  本講小結
  參考文獻
第7講  數據質量管理本講  概覽
  7.1  概述
    7.1.1  數據質量管理的意義與價值
    7.1.2  數據質量管理研究歷程介紹
  7.2  數據質量
    7.2.1  數據質量維度
    7.2.2  數據質量評估模型
    7.2.3  數據可用性問題
  7.3  數據可用性理論研究
    7.3.1  數據可用性概念與表達機理
    7.3.2  數據可用性的判定理論
    7.3.3  大數據量質融合管理理論與技術
    7.3.4  弱可用數據的近似計算理論與演算法
  7.4  數據清洗技術研究
    7.4.1  數據質量問題分類
    7.4.2  清洗流程概述
  7.5  數據質量持續改進模型與技術
    7.5.1  人工參與的數據清洗模型
    7.5.2  面向大數據的清洗技術
    7.5.3  數據質量問題溯源分析技術
    7.5.4  人工智慧賦能的數據清洗技術
  7.6  數據清洗工具與系統介紹
    7.6.1  基於規則約束的數據清洗工具
    7.6.2  基於眾包的數據清洗工具
    7.6.3  基於知識庫的數據清洗工具
    7.6.4  基於學習模型的數據清洗工具
    7.6.5  基於可視化的數據清洗工具
  7.7  本講小結
  參考文獻
第8講  數據安全與隱私本講  概覽
  8.1  數據隱私安全概述
    8.1.1  數據隱私安全
    8.1.2  數據隱私安全分類
  8.2  面向數據採集的隱私保護
    8.2.1  數據採集隱私保護概述
    8.2.2  匿名化隱私保護
    8.2.3  差分隱私保護
  8.3  面向數據存儲的密態處理

    8.3.1  密態數據處理概述
    8.3.2  面向關係模型的密態數據處理
    8.3.3  面向空間模型的密態數據處理
  8.4  面向數據共享的聯邦計算
    8.4.1  數據聯邦計算概述
    8.4.2  面向關係模型的數據聯邦
    8.4.3  面向空間模型的數據聯邦
  8.5  本講小結
  參考文獻
第9講  新硬體驅動的數據管理本講  概覽
  9.1  新硬體驅動的數據管理概述
    9.1.1  經典硬體：資料庫系統的底層設施
    9.1.2  新硬體帶來的發展機遇
  9.2  資料庫相關新硬體概述
    9.2.1  以NVM為代表的新型存儲介質
    9.2.2  以GPU、FPGA為代表的新型計算硬體
    9.2.3  支持RDMA的高性能網路
  9.3  基於新硬體的存儲與索引
    9.3.1  NVM作為位元組定址存儲堆
    9.3.2  NVM作為文件系統
    9.3.3  基於NVM的多層存儲架構
    9.3.4  基於NVM的資料庫索引
  9.4  基於新硬體的查詢處理與優化
    9.4.1  NVM友好的查詢優化
    9.4.2  基於GPU等新計算硬體的查詢優化
    9.4.3  基於GPU等新計算硬體的高性能查詢處理
  9.5  基於新硬體的持久化與事務處理
    9.5.1  基於NVM的日誌與持久化技術
    9.5.2  眾核、異構環境下的併發控制
    9.5.3  基於RDMA的分散式事務
  9.6  基於新硬體的資料庫系統架構
    9.6.1  多級存儲架構
    9.6.2  異構計算架構
    9.6.3  分散式架構
  9.7  未來發展方向
  9.8  本講小結
  參考文獻
第10講  資料庫系統智能化本講  概覽
  10.1  智能化資料庫系統概述
    10.1.1  智能化資料庫系統研究動機
    10.1.2  自治資料庫系統架構
  10.2  查詢處理智能優化
    10.2.1  自然語言到SQL自動轉換
    10.2.2  查詢負載預測
    10.2.3  智能索引推薦
  10.3  基於學習的查詢優化
    10.3.1  智能代價估計
    10.3.2  智能查詢優化器
  10.4  資料庫系統自診斷
    10.4.1  慢查詢的識別與重寫

    10.4.2  實時故障檢測與恢復
  10.5  資料庫系統自調節
    10.5.1  問題定義
    10.5.2  運行狀態自感知
    10.5.3  關鍵特徵參數選擇
    10.5.4  基於學習的系統參數調優
  10.6  本講小結
  10.7  未來研究方向和挑戰
  參考文獻

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