第四版《数据库建模与设计》精要指南

《摩根·考夫曼数据库建模与设计第四版》（Morgan.Kaufmann.Database.Modeling.and.Design.4th.Edition.pdf）是Morgan Kaufmann系列数据管理系统的著作之一，由Jim Gray担任系列编辑。该书专注于数据库逻辑设计，全面讲解了在这个领域的关键概念和技术。作者包括Toby J. Theoley、Sam S. Lightstone和Thomas P. Nadeau，他们共同撰写了这一权威指南。 书中内容涵盖了多个子主题，如Joe Celko的《聪明人的SQL编程：高级SQL编程第三版》，该部分深入探讨了高级SQL编程技巧，对于提升SQL技能非常实用。此外，还有Ralf Güting和Markus Schneider的移动对象数据库，讨论了移动环境下的数据管理和处理。 基础理论方面，Hanan Samet的《多维和度量数据结构基础》提供了数据结构在多维度分析中的核心原理。而Joe Celko的《SQL编程风格》则强调了编写高效、可维护的SQL代码的最佳实践。 数据挖掘领域，Ian Witten和Eibe Frank的《数据挖掘第二版：概念与技术》详细介绍了数据挖掘的理论和实用方法，对于理解和应用数据挖掘技术至关重要。同时，Earl Cox的《模糊建模与遗传算法在数据挖掘与探索中的应用》探讨了模糊逻辑和遗传算法在复杂数据分析中的角色。 对于初学者或专业人士，Graeme C. Simsion和Graham C. Witt的《数据建模基础第三版》提供了基础知识，使读者掌握数据库模型设计的基础原则。Jochen Schiller和Agnès Voisard的《基于Microsoft® Visio的企业架构数据库建模》则展示了如何利用可视化工具进行实践操作。 此外，Stephano Ceri等人合著的《设计数据密集型Web应用程序》探讨了如何将数据库技术应用于Web开发，以支持高性能的Web服务。而《挖掘网络：从超文本数据中发现知识》则着重于从互联网数据中提取有价值的信息，是Web数据挖掘的重要参考。 《Morgan.Kaufmann.Database.Modeling.and.Design.4th.Edition.pdf》是一本综合性的数据库设计与建模教材，涵盖了从逻辑设计到数据挖掘、Web应用等多个层面，对于从事数据库开发、数据分析师以及IT专业人员来说，是一本不可或缺的参考资料。通过学习这本书，读者可以提升数据库设计的专业技能，更好地理解和应对实际项目中的挑战。