数据库论文参考文献(实用3篇)

数据库论文参考文献 篇一

在数据库研究领域，参考文献是非常重要的资源，它们提供了先前研究的理论基础和实证结果，为当前研究提供了依据和启示。本篇文章将介绍一些经典的数据库论文参考文献，涵盖了数据库管理系统、数据挖掘和大数据处理等领域。

1. Codd, E. F. (1970). "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks". Communications of the ACM, 13(6), 377-387.

这是关系数据库领域的经典文献，Codd提出了关系数据库模型，将数据组织为表格形式，并提出了关系代数和关系演算等操作。这个模型成为了现代数据库管理系统的基础。

2. Gray, J. (1981). "The Transaction Concept: Virtues and Limitations". Proceedings of the 7th International Conference on Very Large Data Bases, 144-154.

这篇论文介绍了事务的概念，包括ACID属性（原子性、一致性、隔离性和持久性），以及事务的并发控制和恢复机制。这些概念对于保证数据库的一致性和可靠性非常重要。

3. Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Data Mining: Concepts and Techniques. Elsevier.

这本书是数据挖掘领域的经典教材，介绍了数据挖掘的基本概念和技术，包括数据预处理、分类、聚类、关联规则挖掘等。它对于数据库中的数据分析和知识发现非常有帮助。

4. Dean, J., & Ghemawat, S. (2004). "MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters". Communications of the ACM, 51(1), 107-113.

这篇论文介绍了MapReduce编程模型，它是一种用于大数据处理的分布式计算框架。MapReduce将计算任务划分为Map和Reduce两个阶段，并提供了容错和并行处理的能力，被广泛应用于大规模数据处理。

5. Chen, P. P. (1976). "The Entity-Relationship Model—Toward a Unified View of Data". ACM Transactions on Database Systems, 1(1), 9-36.

这篇论文提出了实体-关系模型，它是一种用于数据库设计的概念模型。实体-关系模型通过实体、属性和关系之间的关联来描述现实世界的信息，为数据库的设计和管理提供了理论基础。

以上是一些经典的数据库论文参考文献，它们对于数据库研究和应用都有着重要的影响。研究人员可以通过阅读这些文献，了解数据库领域的基本理论和技术，从而开展更深入的研究和应用工作。

数据库论文参考文献 篇二

随着互联网和传感器技术的快速发展，大数据的处理和管理成为了一个重要的研究领域。本篇文章将介绍一些与大数据处理相关的数据库论文参考文献，包括分布式数据库、数据流处理和机器学习等方面。

1. Ghemawat, S., Gobioff, H., & Leung, S. (2003). "The Google File System". ACM SIGOPS Operating Systems Review, 37(5), 29-43.

这篇论文介绍了Google的文件系统（GFS），它是一种用于存储和处理大规模数据的分布式文件系统。GFS采用了分布式存储和冗余备份的机制，提供了高可靠性和可扩展性，为大数据处理提供了基础设施。

2. Zaharia, M., et al. (2010). "Spark: Cluster Computing with Working Sets". Proceedings of the 2nd USENIX Conference on Hot Topics in Cloud Computing, 10-10.

这篇论文介绍了Spark，它是一种用于大数据分析和处理的快速通用计算引擎。Spark基于内存计算和弹性分布式数据集（RDD）模型，支持复杂的数据处理和机器学习算法，被广泛应用于大数据处理领域。

3. Stonebraker, M., et al. (2005). "C-Store: A Column-oriented DBMS". Proceedings of the 31st International Conference on Very Large Data Bases, 553-564.

这篇论文介绍了列式数据库（C-Store），它是一种用于大数据分析的数据库管理系统。C-Store采用了列式存储和压缩技术，提供了高效的数据查询和分析能力，适用于处理大规模的数据集。

4. Dean, J., & Ghemawat, S. (2008). "MapReduce: A Flexible Data Processing Tool". Communications of the ACM, 53(1), 72-77.

这篇论文是MapReduce编程模型的扩展，介绍了一些在MapReduce上构建的具体应用，包括排序、倒排索引和关系数据库等。这些应用展示了MapReduce的灵活性和可扩展性。

5. Chen, M., et al. (2014). "Big Data: A Survey". Mobile Networks and Applications, 19(2), 171-209.

这篇综述论文介绍了大数据领域的研究进展和应用情况。它涵盖了大数据的定义、特点和挑战，以及大数据处理的技术和应用领域。这篇论文可以作为大数据研究的入门参考。

以上是一些与大数据处理相关的数据库论文参考文献，它们涵盖了分布式数据库、数据流处理和机器学习等方面的研究。研究人员可以通过阅读这些文献，了解大数据处理的基本理论和技术，从而开展更深入的研究和应用工作。

数据库论文参考文献 篇三

数据库论文参考文献范例

　　参考文献为撰写或编辑论文和著作而引用的有关文献信息资源，以下是小编搜集整理的数据库论文参考文献范例，供大家阅读查看。

　　参考文献一：

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