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数据管理十讲 版权信息
- ISBN：9787111733348
- 条形码：9787111733348 ; 978-7-111-73334-8
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
数据管理十讲 本书特色
中国工程院院士郑纬民作序
数据库领域专家学者携手打造，系统构建知识体系
综述当下领域前沿研究方向、理论与技术
以宏观视野把握领域前沿，获取领域底层逻辑
数据管理十讲 内容简介
随着社交网络等新型应用的兴起和云计算等新技术的快速发展，人类获取数据的规模正以靠前的速度增长，数据中包含了大量有价值的信息，能够有效助力社会、经济、科技的发展，因此数据管理与分析方面的研究工作倍受关注。本书针对该领域的研究热点和前沿技术进行了深入浅出的介绍，包括图数据、云数据库系统、时空数据、数据质量、数据库智能化等，帮助读者构建宏观视野，把握领域前沿。 本书适合数据管理与分析等相关领域的科研人员、年轻教师、研究生，以及从事相关工作的人员阅读。
数据管理十讲 目录
丛书序
“十讲”序
前言
第1讲 图数据管理本讲概览/ 2
1.1 图数据库的数据模型和查询语言/ 2
1.1.1 数据模型/ 2
1.1.2 查询语言/ 5
1.2 图数据库的系统架构/ 8
1.2.1 Neo4j/ 8
1.2.2 Jena/ 10
1.2.3 gStore/ 12
1.3 图数据库中的查询处理/ 15
1.3.1 基于探索的子图匹配算法/ 16
1.3.2 基于连接的子图匹配算法/ 19
1.3.3 分布式子图匹配算法/ 20
1.4 本讲小结/ 22
参考文献/ 22
第2讲 云数据管理本讲概览/ 28
2.1 云数据库概述/ 28
2.1.1 云数据库的定义/ 29
2.1.2 云数据库的优势/ 29
2.2 云服务简介/ 30
2.2.1 云服务的背景/ 30
2.2.2 云服务的特性/ 32
2.3 云托管数据库/ 33
2.3.1 传统数据库的制约/ 34
2.3.2 云托管数据库的起源/ 34
2.3.3 云托管数据库的利弊/ 35
2.4 云原生数据库/ 36
2.4.1 云原生数据库系统架构/ 37
2.4.2 OLTP云数据库架构/ 37
2.4.3 OLAP云数据库架构/ 42
2.4.4 云原生数据库系统关键技术/ 45
2.5 本讲小结/ 56
参考文献/ 56
第3讲 多模态数据管理本讲概览/ 60
3.1 问题背景/ 60
3.2 数据存储/ 61
3.2.1 分散存储/ 62
3.2.2 统一存储/ 64
3.3 数据建模/ 65
3.3.1 统一建模/ 67
3.3.2 混合建模/ 69
3.4 数据查询/ 70
3.4.1 查询执行/ 71
3.4.2 查询优化/ 72
3.5 多模态数据管理系统/ 74
3.6 本讲小结/ 76
参考文献/ 76
第4讲 时空数据管理本讲概览/ 78
4.1 时空数据管理概述/ 78
4.1.1 空间数据管理的基本概念/ 78
4.1.2 轨迹数据管理的基本概念/ 78
4.2 空间数据管理/ 79
4.2.1 空间数据索引/ 79
4.2.2 空间区域查询/ 86
4.2.3 空间数据k*近邻查询/ 86
4.2.4 空间数据Skyline查询/ 91
4.3 轨迹数据管理/ 96
4.3.1 地图匹配/ 96
4.3.2 轨迹数据索引/ 100
4.3.3 轨迹数据相似性查询/ 104
4.3.4 轨迹数据聚类/ 107
4.4 本讲小结/ 110
参考文献/ 111
第5讲 流数据管理本讲概览/ 124
5.1 流数据管理的基本概念/ 124
5.1.1 流数据管理/ 124
5.1.2 流数据管理的作用/ 126
5.2 基础流算法/ 126
5.2.1 常见数据流模型/ 126
5.2.2 元素个数估计/ 129
5.2.3 top k元素估计与直方图/ 131
5.2.4 数据流上不同元素个数估计/ 133
5.3 数据挖掘与流算法/ 137
5.3.1 数据流上的频繁项估计/ 138
5.3.2 数据流上的聚类/ 139
5.4 进阶流算法/ 142
5.4.1 Count Sketch/ 142
5.4.2 Count-Min Sketch/ 144
5.5 流数据管理系统/ 145
5.5.1 常见的流数据管理系统/ 146
5.5.2 流数据管理系统的比较/ 152
5.5.3 批、流数据管理系统对比/ 155
5.6 流数据的应用与未来/ 160
5.6.1 流数据的应用/ 160
5.6.2 流数据管理的未来展望/ 162
5.7 本讲小结/ 162
参考文献/ 163
第6讲 区块链数据管理本讲概览/ 168
6.1 区块链概述/ 168
6.1.1 区块链：信任构建的基础设施/ 168
6.1.2 区块链发展历史/ 169
6.1.3 区块链架构划分/ 170
6.2 区块链数据存储/ 170
6.2.1 链式数据结构/ 170
6.2.2 默克尔树/ 171
6.2.3 区块数据和状态数据/ 172
6.2.4 数据存储方式/ 174
6.3 共识算法/ 176
6.3.1 PoX系列/ 177
6.3.2 Raft共识协议/ 179
6.3.3 PBFT协议/ 180
6.4 交易处理方式/ 182
6.4.1 “共识-执行”模型/ 183
6.4.2 “执行-共识-验证”模式/ 185
6.4.3 分片执行/ 187
6.5 区块链查询方法/ 189
6.5.1 可验证查询/ 189
6.5.2 基于可信执行环境的查询处理/ 191
6.6 本讲小结/ 192
参考文献/ 192
第7讲 数据质量管理本讲概览/ 196
7.1 概述/ 196
7.1.1 数据质量管理的意义与价值/ 196
7.1.2 数据质量管理研究历程介绍/ 198
7.2 数据质量/ 200
7.2.1 数据质量维度/ 200
7.2.2 数据质量评估模型/ 201
7.2.3 数据可用性问题/ 203
7.3 数据可用性理论研究/ 204
7.3.1 数据可用性概念与表达机理/ 205
7.3.2 数据可用性的判定理论/ 207
7.3.3 大数据量质融合管理理论与技术/ 209
7.3.4 弱可用数据的近似计算理论与算法/ 210
7.4 数据清洗技术研究/ 212
7.4.1 数据质量问题分类/ 212
7.4.2 清洗流程概述/ 213
7.5 数据质量持续改进模型与技术/ 214
7.5.1 人工参与的数据清洗模型/ 214
7.5.2 面向大数据的清洗技术/ 219
7.5.3 数据质量问题溯源分析技术/ 223
7.5.4 人工智能赋能的数据清洗技术/ 226
7.6 数据清洗工具与系统介绍/ 229
7.6.1 基于规则约束的数据清洗工具/ 229
7.6.2 基于众包的数据清洗工具/ 235
7.6.3 基于
“十讲”序
前言
第1讲 图数据管理本讲概览/ 2
1.1 图数据库的数据模型和查询语言/ 2
1.1.1 数据模型/ 2
1.1.2 查询语言/ 5
1.2 图数据库的系统架构/ 8
1.2.1 Neo4j/ 8
1.2.2 Jena/ 10
1.2.3 gStore/ 12
1.3 图数据库中的查询处理/ 15
1.3.1 基于探索的子图匹配算法/ 16
1.3.2 基于连接的子图匹配算法/ 19
1.3.3 分布式子图匹配算法/ 20
1.4 本讲小结/ 22
参考文献/ 22
第2讲 云数据管理本讲概览/ 28
2.1 云数据库概述/ 28
2.1.1 云数据库的定义/ 29
2.1.2 云数据库的优势/ 29
2.2 云服务简介/ 30
2.2.1 云服务的背景/ 30
2.2.2 云服务的特性/ 32
2.3 云托管数据库/ 33
2.3.1 传统数据库的制约/ 34
2.3.2 云托管数据库的起源/ 34
2.3.3 云托管数据库的利弊/ 35
2.4 云原生数据库/ 36
2.4.1 云原生数据库系统架构/ 37
2.4.2 OLTP云数据库架构/ 37
2.4.3 OLAP云数据库架构/ 42
2.4.4 云原生数据库系统关键技术/ 45
2.5 本讲小结/ 56
参考文献/ 56
第3讲 多模态数据管理本讲概览/ 60
3.1 问题背景/ 60
3.2 数据存储/ 61
3.2.1 分散存储/ 62
3.2.2 统一存储/ 64
3.3 数据建模/ 65
3.3.1 统一建模/ 67
3.3.2 混合建模/ 69
3.4 数据查询/ 70
3.4.1 查询执行/ 71
3.4.2 查询优化/ 72
3.5 多模态数据管理系统/ 74
3.6 本讲小结/ 76
参考文献/ 76
第4讲 时空数据管理本讲概览/ 78
4.1 时空数据管理概述/ 78
4.1.1 空间数据管理的基本概念/ 78
4.1.2 轨迹数据管理的基本概念/ 78
4.2 空间数据管理/ 79
4.2.1 空间数据索引/ 79
4.2.2 空间区域查询/ 86
4.2.3 空间数据k*近邻查询/ 86
4.2.4 空间数据Skyline查询/ 91
4.3 轨迹数据管理/ 96
4.3.1 地图匹配/ 96
4.3.2 轨迹数据索引/ 100
4.3.3 轨迹数据相似性查询/ 104
4.3.4 轨迹数据聚类/ 107
4.4 本讲小结/ 110
参考文献/ 111
第5讲 流数据管理本讲概览/ 124
5.1 流数据管理的基本概念/ 124
5.1.1 流数据管理/ 124
5.1.2 流数据管理的作用/ 126
5.2 基础流算法/ 126
5.2.1 常见数据流模型/ 126
5.2.2 元素个数估计/ 129
5.2.3 top k元素估计与直方图/ 131
5.2.4 数据流上不同元素个数估计/ 133
5.3 数据挖掘与流算法/ 137
5.3.1 数据流上的频繁项估计/ 138
5.3.2 数据流上的聚类/ 139
5.4 进阶流算法/ 142
5.4.1 Count Sketch/ 142
5.4.2 Count-Min Sketch/ 144
5.5 流数据管理系统/ 145
5.5.1 常见的流数据管理系统/ 146
5.5.2 流数据管理系统的比较/ 152
5.5.3 批、流数据管理系统对比/ 155
5.6 流数据的应用与未来/ 160
5.6.1 流数据的应用/ 160
5.6.2 流数据管理的未来展望/ 162
5.7 本讲小结/ 162
参考文献/ 163
第6讲 区块链数据管理本讲概览/ 168
6.1 区块链概述/ 168
6.1.1 区块链：信任构建的基础设施/ 168
6.1.2 区块链发展历史/ 169
6.1.3 区块链架构划分/ 170
6.2 区块链数据存储/ 170
6.2.1 链式数据结构/ 170
6.2.2 默克尔树/ 171
6.2.3 区块数据和状态数据/ 172
6.2.4 数据存储方式/ 174
6.3 共识算法/ 176
6.3.1 PoX系列/ 177
6.3.2 Raft共识协议/ 179
6.3.3 PBFT协议/ 180
6.4 交易处理方式/ 182
6.4.1 “共识-执行”模型/ 183
6.4.2 “执行-共识-验证”模式/ 185
6.4.3 分片执行/ 187
6.5 区块链查询方法/ 189
6.5.1 可验证查询/ 189
6.5.2 基于可信执行环境的查询处理/ 191
6.6 本讲小结/ 192
参考文献/ 192
第7讲 数据质量管理本讲概览/ 196
7.1 概述/ 196
7.1.1 数据质量管理的意义与价值/ 196
7.1.2 数据质量管理研究历程介绍/ 198
7.2 数据质量/ 200
7.2.1 数据质量维度/ 200
7.2.2 数据质量评估模型/ 201
7.2.3 数据可用性问题/ 203
7.3 数据可用性理论研究/ 204
7.3.1 数据可用性概念与表达机理/ 205
7.3.2 数据可用性的判定理论/ 207
7.3.3 大数据量质融合管理理论与技术/ 209
7.3.4 弱可用数据的近似计算理论与算法/ 210
7.4 数据清洗技术研究/ 212
7.4.1 数据质量问题分类/ 212
7.4.2 清洗流程概述/ 213
7.5 数据质量持续改进模型与技术/ 214
7.5.1 人工参与的数据清洗模型/ 214
7.5.2 面向大数据的清洗技术/ 219
7.5.3 数据质量问题溯源分析技术/ 223
7.5.4 人工智能赋能的数据清洗技术/ 226
7.6 数据清洗工具与系统介绍/ 229
7.6.1 基于规则约束的数据清洗工具/ 229
7.6.2 基于众包的数据清洗工具/ 235
7.6.3 基于
展开全部
数据管理十讲 作者简介
袁野
北京理工大学计算机学院教授，国家杰青和优青基金获得者。长期从事大数据管理与分析研究，发表CCF A类论文100余篇。主持国家自然科学基金重点项目、科技部重点研发项目。获中国电子学会自然科学一等奖，和辽宁省科技进步一等奖。担任中国计算机学会数据库专业委员会副主任。香港科技大学、香港中文大学、英国爱丁堡大学访问学者。
崔斌
北京大学计算机学院教授，数据科学与工程研究所所长。长期从事数据库系统、大数据管理与分析研究，在国际顶级期刊、会议发表论文200余篇。担任中国计算机学会数据库专业委员会副主任，DSE期刊主编，VLDB 2024大会主席。获得“微软青年教授奖”、“CCF 青年科学家奖”、自然科学二等奖，2023年当选IEEE Fellow。
李战怀袁野
北京理工大学计算机学院教授，国家杰青和优青基金获得者。长期从事大数据管理与分析研究，发表CCF A类论文100余篇。主持国家自然科学基金重点项目、科技部重点研发项目。获中国电子学会自然科学一等奖，和辽宁省科技进步一等奖。担任中国计算机学会数据库专业委员会副主任。香港科技大学、香港中文大学、英国爱丁堡大学访问学者。
崔斌
北京大学计算机学院教授，数据科学与工程研究所所长。长期从事数据库系统、大数据管理与分析研究，在国际顶级期刊、会议发表论文200余篇。担任中国计算机学会数据库专业委员会副主任，DSE期刊主编，VLDB 2024大会主席。获得“微软青年教授奖”、“CCF 青年科学家奖”、自然科学二等奖，2023年当选IEEE Fellow。
李战怀
西北工业大学计算机学院教授，工业和信息化部大数据存储与管理重点实验室主任，中国计算机学会数据库专业委员会主任。主要从事大数据管理技术、海量信息存储系统等研究。主持国家973课题，科技部重点研发计划课题，国家自然科学基金重点项目、重大国际合作项目，国家863计划重大项目课题等。获省部级一等奖、二等奖各两项。
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