數(shù)據(jù)管理十講

定　價：￥89.00

作　者：	袁野崔斌李戰(zhàn)懷等
出版社：	機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項：
標(biāo)　簽：	暫缺

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當(dāng)當(dāng)網(wǎng) (￥66.70)

ISBN：	9787111733348	出版時間：	2024-03-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	16開	頁數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　隨著社交網(wǎng)絡(luò)等新型應(yīng)用的興起和云計算等新技術(shù)的快速發(fā)展，人類獲取數(shù)據(jù)的規(guī)模正以前所未有的速度增長，數(shù)據(jù)中包含了大量有價值的信息，能夠有效助力社會、經(jīng)濟(jì)、科技的發(fā)展，因此數(shù)據(jù)管理與分析方面的研究工作倍受關(guān)注。本書針對該領(lǐng)域的研究熱點和前沿技術(shù)進(jìn)行了深入淺出的介紹，包括圖數(shù)據(jù)、云數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、時空數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)庫智能化等，幫助讀者構(gòu)建宏觀視野，把握領(lǐng)域前沿。本書適合數(shù)據(jù)管理與分析等相關(guān)領(lǐng)域的科研人員、年輕教師、研究生，以及從事相關(guān)工作的人員閱讀。

作者簡介

　　袁野北京理工大學(xué)計算機(jī)學(xué)院教授，國家杰青和優(yōu)青基金獲得者。長期從事大數(shù)據(jù)管理與分析研究，發(fā)表CCF A類論文100余篇。主持國家自然科學(xué)基金重點項目、科技部重點研發(fā)項目。獲中國電子學(xué)會自然科學(xué)一等獎，和遼寧省科技進(jìn)步一等獎。擔(dān)任中國計算機(jī)學(xué)會數(shù)據(jù)庫專業(yè)委員會副主任。香港科技大學(xué)、香港中文大學(xué)、英國愛丁堡大學(xué)訪問學(xué)者。崔斌北京大學(xué)計算機(jī)學(xué)院教授，數(shù)據(jù)科學(xué)與工程研究所所長。長期從事數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)管理與分析研究，在國際頂級期刊、會議發(fā)表論文200余篇。擔(dān)任中國計算機(jī)學(xué)會數(shù)據(jù)庫專業(yè)委員會副主任，DSE期刊主編，VLDB 2024大會主席。獲得“微軟青年教授獎”、“CCF 青年科學(xué)家獎”、自然科學(xué)二等獎，2023年當(dāng)選IEEE Fellow。李戰(zhàn)懷西北工業(yè)大學(xué)計算機(jī)學(xué)院教授，工業(yè)和信息化部大數(shù)據(jù)存儲與管理重點實驗室主任，中國計算機(jī)學(xué)會數(shù)據(jù)庫專業(yè)委員會主任。主要從事大數(shù)據(jù)管理技術(shù)、海量信息存儲系統(tǒng)等研究。主持國家973課題，科技部重點研發(fā)計劃課題，國家自然科學(xué)基金重點項目、重大國際合作項目，國家863計劃重大項目課題等。獲省部級一等獎、二等獎各兩項。

圖書目錄

叢書序
“十講”序
前言
第1講　圖數(shù)據(jù)管理本講概覽/ 2　
1.1　圖數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)模型和查詢語言/ 2　
1.1.1　數(shù)據(jù)模型/ 2　
1.1.2　查詢語言/ 5　
1.2　圖數(shù)據(jù)庫的系統(tǒng)架構(gòu)/ 8　
1.2.1　Neo4j/ 8　
1.2.2　Jena/ 10　
1.2.3　gStore/ 12　
1.3　圖數(shù)據(jù)庫中的查詢處理/ 15　
1.3.1　基于探索的子圖匹配算法/ 16　
1.3.2　基于連接的子圖匹配算法/ 19　
1.3.3　分布式子圖匹配算法/ 20　
1.4　本講小結(jié)/ 22　
參考文獻(xiàn)/ 22　
第2講　云數(shù)據(jù)管理本講概覽/ 28　
2.1　云數(shù)據(jù)庫概述/ 28　
2.1.1　云數(shù)據(jù)庫的定義/ 29　
2.1.2　云數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢/ 29　
2.2　云服務(wù)簡介/ 30　
2.2.1　云服務(wù)的背景/ 30　
2.2.2　云服務(wù)的特性/ 32　
2.3　云托管數(shù)據(jù)庫/ 33　
2.3.1　傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的制約/ 34　
2.3.2　云托管數(shù)據(jù)庫的起源/ 34　
2.3.3　云托管數(shù)據(jù)庫的利弊/ 35　
2.4　云原生數(shù)據(jù)庫/ 36　
2.4.1　云原生數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)架構(gòu)/ 37　
2.4.2　OLTP云數(shù)據(jù)庫架構(gòu)/ 37　
2.4.3　OLAP云數(shù)據(jù)庫架構(gòu)/ 42　
2.4.4　云原生數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)/ 45　
2.5　本講小結(jié)/ 56　
參考文獻(xiàn)/ 56　
第3講　多模態(tài)數(shù)據(jù)管理本講概覽/ 60　
3.1　問題背景/ 60　
3.2　數(shù)據(jù)存儲/ 61　
3.2.1　分散存儲/ 62　
3.2.2　統(tǒng)一存儲/ 64　
3.3　數(shù)據(jù)建模/ 65　
3.3.1　統(tǒng)一建模/ 67　
3.3.2　混合建模/ 69　
3.4　數(shù)據(jù)查詢/ 70　
3.4.1　查詢執(zhí)行/ 71　
3.4.2　查詢優(yōu)化/ 72　
3.5　多模態(tài)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)/ 74　
3.6　本講小結(jié)/ 76　
參考文獻(xiàn)/ 76　
第4講　時空數(shù)據(jù)管理本講概覽/ 78　
4.1　時空數(shù)據(jù)管理概述/ 78　
4.1.1　空間數(shù)據(jù)管理的基本概念/ 78　
4.1.2　軌跡數(shù)據(jù)管理的基本概念/ 78　
4.2　空間數(shù)據(jù)管理/ 79　
4.2.1　空間數(shù)據(jù)索引/ 79　
4.2.2　空間區(qū)域查詢/ 86　
4.2.3　空間數(shù)據(jù)k最近鄰查詢/ 86　
4.2.4　空間數(shù)據(jù)Skyline查詢/ 91　
4.3　軌跡數(shù)據(jù)管理/ 96　
4.3.1　地圖匹配/ 96　
4.3.2　軌跡數(shù)據(jù)索引/ 100　
4.3.3　軌跡數(shù)據(jù)相似性查詢/ 104　
4.3.4　軌跡數(shù)據(jù)聚類/ 107　
4.4　本講小結(jié)/ 110　
參考文獻(xiàn)/ 111　
第5講　流數(shù)據(jù)管理本講概覽/ 124　
5.1　流數(shù)據(jù)管理的基本概念/ 124　
5.1.1　流數(shù)據(jù)管理/ 124　
5.1.2　流數(shù)據(jù)管理的作用/ 126　
5.2　基礎(chǔ)流算法/ 126　
5.2.1　常見數(shù)據(jù)流模型/ 126　
5.2.2　元素個數(shù)估計/ 129　
5.2.3　top k元素估計與直方圖/ 131　
5.2.4　數(shù)據(jù)流上不同元素個數(shù)估計/ 133　
5.3　數(shù)據(jù)挖掘與流算法/ 137　
5.3.1　數(shù)據(jù)流上的頻繁項估計/ 138　
5.3.2　數(shù)據(jù)流上的聚類/ 139　
5.4　進(jìn)階流算法/ 142　
5.4.1　Count Sketch/ 142　
5.4.2　Count-Min Sketch/ 144　
5.5　流數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)/ 145　
5.5.1　常見的流數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)/ 146　
5.5.2　流數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的比較/ 152　
5.5.3　批、流數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)對比/ 155　
5.6　流數(shù)據(jù)的應(yīng)用與未來/ 160　
5.6.1　流數(shù)據(jù)的應(yīng)用/ 160　
5.6.2　流數(shù)據(jù)管理的未來展望/ 162　
5.7　本講小結(jié)/ 162　
參考文獻(xiàn)/ 163　
第6講　區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)管理本講概覽/ 168　
6.1　區(qū)塊鏈概述/ 168　
6.1.1　區(qū)塊鏈：信任構(gòu)建的基礎(chǔ)設(shè)施/ 168　
6.1.2　區(qū)塊鏈發(fā)展歷史/ 169　
6.1.3　區(qū)塊鏈架構(gòu)劃分/ 170　
6.2　區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)存儲/ 170
6.2.1　鏈?zhǔn)綌?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)/ 170　
6.2.2　默克爾樹/ 171　
6.2.3　區(qū)塊數(shù)據(jù)和狀態(tài)數(shù)據(jù)/ 172　
6.2.4　數(shù)據(jù)存儲方式/ 174　
6.3　共識算法/ 176　
6.3.1　PoX系列/ 177　
6.3.2　Raft共識協(xié)議/ 179　
6.3.3　PBFT協(xié)議/ 180　
6.4　交易處理方式/ 182　
6.4.1　“共識-執(zhí)行”模型/ 183　
6.4.2　“執(zhí)行-共識-驗證”模式/ 185　
6.4.3　分片執(zhí)行/ 187　
6.5　區(qū)塊鏈查詢方法/ 189　
6.5.1　可驗證查詢/ 189　
6.5.2　基于可信執(zhí)行環(huán)境的查詢處理/ 191　
6.6　本講小結(jié)/ 192　
參考文獻(xiàn)/ 192　
第7講　數(shù)據(jù)質(zhì)量管理本講概覽/ 196　
7.1　概述/ 196　
7.1.1　數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的意義與價值/ 196　
7.1.2　數(shù)據(jù)質(zhì)量管理研究歷程介紹/ 198　
7.2　數(shù)據(jù)質(zhì)量/ 200　
7.2.1　數(shù)據(jù)質(zhì)量維度/ 200　
7.2.2　數(shù)據(jù)質(zhì)量評估模型/ 201　
7.2.3　數(shù)據(jù)可用性問題/ 203　
7.3　數(shù)據(jù)可用性理論研究/ 204　
7.3.1　數(shù)據(jù)可用性概念與表達(dá)機(jī)理/ 205　
7.3.2　數(shù)據(jù)可用性的判定理論/ 207　
7.3.3　大數(shù)據(jù)量質(zhì)融合管理理論與技術(shù)/ 209　
7.3.4　弱可用數(shù)據(jù)的近似計算理論與算法/ 210　
7.4　數(shù)據(jù)清洗技術(shù)研究/ 212　
7.4.1　數(shù)據(jù)質(zhì)量問題分類/ 212　
7.4.2　清洗流程概述/ 213　
7.5　數(shù)據(jù)質(zhì)量持續(xù)改進(jìn)模型與技術(shù)/ 214　
7.5.1　人工參與的數(shù)據(jù)清洗模型/ 214　
7.5.2　面向大數(shù)據(jù)的清洗技術(shù)/ 219　
7.5.3　數(shù)據(jù)質(zhì)量問題溯源分析技術(shù)/ 223　
7.5.4　人工智能賦能的數(shù)據(jù)清洗技術(shù)/ 226　
7.6　數(shù)據(jù)清洗工具與系統(tǒng)介紹/ 229　
7.6.1　基于規(guī)則約束的數(shù)據(jù)清洗工具/ 229　
7.6.2　基于眾包的數(shù)據(jù)清洗工具/ 235　
7.6.3　基于