×
Dodano do koszyka:
Pozycja znajduje się w koszyku, zwiększono ilość tej pozycji:
Zakupiłeś już tę pozycję:
Książkę możesz pobrać z biblioteki w panelu użytkownika
Pozycja znajduje się w koszyku
Przejdź do koszyka

Zawartość koszyka

ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Systemy baz danych. Kompletny podręcznik. Wydanie II Hector Garcia-Molina, Jeffrey D. Ullman, Jennifer Widom

(ebook) (audiobook) (audiobook)
  • Niedostępna
Autorzy:
Hector Garcia-Molina, Jeffrey D. Ullman, Jennifer Widom
Serie wydawnicze:
Kanon informatyki
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
4.8/6  Opinie: 4
Stron:
1048
Druk:
oprawa twarda

Pierwsze tak szczegółowe, kompleksowe wprowadzenie!

Trzej znani naukowcy z dziedziny IT nauczą Cię:

  • profesjonalnego projektowania i korzystania z baz danych
  • tworzenia i wdrażania złożonych aplikacji bazodanowych
  • sprawnej implementacji systemów zarządzania bazami danych

Z kluczowej roli, jaką bazy danych odgrywają w codziennym życiu milionów ludzi, zdajemy sobie sprawę za każdym razem, gdy wpisujemy hasło w wyszukiwarce Google, robimy zakupy w internetowej księgarni czy logujemy się do swojego konta w banku. Szybkie, bezpieczne i niezawodne przetwarzanie oraz przechowywanie ogromnych ilości informacji stało się dziś strategicznym czynnikiem funkcjonowania większości firm, organizacji i instytucji państwowych. Ten ogromny potencjał współczesnych baz danych jest dziś sumą wiedzy i technologii rozwijanych przez kilka ostatnich dziesięcioleci. Owocem tych prac jest przede wszystkim wyspecjalizowane oprogramowanie - systemy zarządzania bazami danych DBMS, czyli rozbudowane narzędzia do wydajnego tworzenia dużych zbiorów informacji i zarządzania nimi. Niestety, mają one jedną zasadniczą wadę - należą do najbardziej złożonych rodzajów oprogramowania!

W związku z tym trzech znanych naukowców w dziedzinie IT z Uniwersytetu Stanforda. Hector Garcia-Molina, Jeffrey D. Ullman i Jennifer Widom - postanowiło stworzyć pierwszy tak kompletny podręcznik, wprowadzający do systemów baz danych. Zawiera on opis najnowszych standardów bazy danych SQL 1999, SQL/PSM, SQL/CLI, JDBC, ODL oraz XML - i to w znacznie szerszym zakresie niż w większości publikacji. Podręcznik został przygotowany w taki sposób, aby po jego przeczytaniu użytkowanie czy projektowanie baz danych, pisanie programów w różnych językach związanych z systemami DBMS oraz ich sprawna implementacja nie stanowiły dla Czytelnika najmniejszego problemu! W tej książce znajdziesz obszerne omówienie między innymi:

  • modelowania relacyjnego i wysokopoziomowego oraz języka UML i ODL
  • zależności funkcyjnych i wielowartościowych oraz algorytmów umożliwiających manipulowanie zależnościami
  • różnych aspektów programowania w języku SQL
  • architektury trójwarstwowej, kostek danych, modelu relacji zagnieżdżonych i obiektowo-relacyjnych funkcji SQL-a
  • XML-a i systemów opartych na tym języku
  • zagadnień dotyczących sprawnego implementowania baz danych
  • struktur używanych w indeksach, w tym drzew zbalansowanych, struktur haszujących i struktur dla indeksów wielowymiarowych
  • wykonywania i optymalizowania zapytań, rejestrowania zdarzeń, kontrolowania współbieżności
  • równoległych i rozproszonych baz danych, platformy Map Reduce, bazy danych P2P
  • kluczowych technik, takich jak shingling, MinHash i LSH, służących do wyszukiwania podobnych elementów w dużych bazach danych
  • algorytmów przeszukiwania sieci WWW, w tym algorytmu PageRank i jego odmian
  • modelu strumieniowania danych i rozszerzenia języka SQL

Kompleksowe podejście do systemów baz danych ? z punktu widzenia projektanta, użytkownika i programisty.

Wybrane bestsellery

Helion - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę

Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint
Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.