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马献章 著

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• 分布式数据库
• 数据库服务
• 大数据
• 技术实践

店铺： 建湖新华书店图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302421504

商品编码：25620890984

包装：平装

开本：16

出版时间：2016-01-01

内容介绍
基本信息

书名：	数据库云平台理论与实践
作者：	马献章	开本：
YJ：	79	页数：
现价：	见1；CY=CY部	出版时间	2016-01
书号：	9787302421504	印刷时间：
出版社：	清华大学出版社	版次：
商品类型：	正版图书	印次：

内容提要 作者简介 精彩导读 目录

D一部分  数据库云平台导论
D1章  数据库的起源与发展现状
  1.1  数据管理
    1.1.1  数据管理的3个阶段
    1.1.2  数据库系统发展的3个里程碑
    1.1.3  数据库管理系统的3个发展阶段
  1.2  数据库的分类
    1.2.1  层次型数据库
    1.2.2  网状型数据库
    1.2.3  关系型数据库
D2章  关系模型与数据库的优缺点
  2.1  关系模型
    2.1.1  关系模型概述
    2.1.2  关系代数
    2.1.3  关系演算
  2.2  关系模式与关系数据库
  2.3  关系型数据库的优势
    2.3.1  持久存储大量数据
    2.3.2  通过事务保证数据的强一致性
    2.3.3  通用性好和高性能
    2.3.4  以标准化为前提
  2.4  关系型数据库的不足
    2.4.1  大量数据的写入操作
    2.4.2  对海量数据的高效存储和访问
    2.4.3  为有数据更新的表做索引或表结构变更
    2.4.4  对简单查询需要快速返回结果的处理
    2.4.5  字段不固定时的应用
D3章  关系型数据库的补充——NoSQL
  3.1  NoSoL的概念
  3.2  NoSOL的起源
  3.3  NoSQL数据库解决的核心难题
    3.3.1  实现高速查询
    3.3.2  满足多写需要
  3.4  NosQL数据库的分类
    3.4.1  面向列的有序存储数据库
    3.4.2  键／值存储数据库
    3.4.3  面向文档数据库
    3.4.4  图形数据库
    3.4.5  对象数据库
D4章  数据库云平台
  4.1  数据库云平台的概念
  4.2  数据库云平台的特点
  4.3  数据库云平台的分类
    4.3.1  数据库即服务
    4.3.2  分布式数据库
  4.4  国产自主可控数据库云平台产品介绍
    4.4.1  虚谷云数据库
    4.4.2  南大通用列存数据库
  4.5  为何推荐使用自主可控产品
    4.5.1  D前GJ主流数据库的安全隐患
    4.5.2  信息安全Z终要落实到数据库安全
    4.5.3  满足需求J好
    4.5.4  一站式服务方式是优势

D二部分  数据库云平台理论基础
D5章  关系型数据库中的事务
  5.1  事务处理的重要性
  5.2  事务的特性要求
    5.2.1  一致性
    5.2.2  原子性
    5.2.3  持久性
    5.2.4  隔离性
  5.3  事务的状态
  5.4  系统日志
  5.5  并发控制
    5.5.1  基于锁的协议
    5.5.2  两阶段加锁
    5.5.3  死锁处理
    5.5.4  基于时间戳排序的并发控制
    5.5.5  多版本并发控制
    5.5.6  饥饿处理
……
D6章  关系型数据库的数据恢复
D7章  关系型数据库结构化查询语言SQL
D8章  分布式数据库
D9章  NoSQL型数据库的一致性与事务

D三部分  数据库云平台的应用
D10章  开发数据库应用的编程
D11章  数据库性能调优
D12章  数据库应用系统的设计
D13章  数据库重构

暂时没有目录，请见谅！

《数据洪流的智慧：探索云端数据管理的新纪元》 在信息爆炸的时代，数据早已不再是简单的数字集合，而是驱动商业决策、科研创新乃至日常生活变革的宝贵资产。海量数据的涌现，以其前所未有的规模、速度和多样性，对传统的存储、处理和分析模式提出了严峻的挑战。我们正身处一个数据驱动的时代，而驾驭这股强大的数据洪流，洞察其内在规律，释放其无限潜能，已成为个人、组织乃至国家保持竞争力和实现可持续发展的关键。 本书并非直接探讨数据库云平台的技术架构或具体的实现细节，而是将视角拉升至一个更广阔的层面，聚焦于数据本身在云时代的演进、价值的挖掘以及其对我们认知世界方式的深刻影响。我们将一同踏上一次探索之旅，旨在帮助读者建立对数据在云环境下全新生态系统的深刻理解，以及如何在这一变革中把握机遇，驾驭数据，实现智慧的飞跃。 第一篇：数据时代的黎明与云的曙光 在信息文明的早期，数据如同分散的珍珠，零散地存储在各自独立的系统中，其价值难以充分发挥。然而，随着计算能力的指数级增长和互联网的普及，数据的积累速度呈几何级数攀升。我们见证了从批量处理到实时分析的演变，从结构化数据到非结构化数据、半结构化数据乃至超结构化数据的广泛应用。数据的价值不再仅仅在于其量级，更在于其关联性、时效性以及能够从中提炼出的洞察。 与此同时，云计算的兴起，如同一场革命性的技术浪潮，彻底改变了IT基础设施的部署和使用模式。它以按需付费、弹性伸缩、高可用性和全球化访问等显著优势，打破了传统本地部署的局限，为数据处理和存储提供了前所未有的灵活性和可扩展性。云不仅是计算资源的集合，更是信息资产得以蓬勃发展的新土壤。它为数据提供了近乎无限的成长空间，也催生了数据处理和分析的新范式。 本篇将深入剖析数据在不同历史阶段的演变轨迹，勾勒出数据复杂化、规模化以及价值日益凸显的图景。我们将探讨数据生命周期中的关键节点，理解不同类型数据的特征与挑战。同时，本篇也将追溯云计算的起源与发展，阐述其核心理念以及如何为数据管理带来颠覆性的变革。我们将初步了解，云不仅仅是基础设施的迁移，更是数据管理思维和实践的全面升级。 第二篇：云端数据的价值重塑与赋能 当数据遇上云，其蕴含的价值被前所未有地激发出来。云环境下的数据不再是被动的存储对象，而是成为了驱动智能决策、优化业务流程、创造全新产品和服务的核心引擎。本篇将深入探讨云端数据如何实现价值的重塑与赋能。 数据的汇聚与整合： 云平台提供了强大的能力，能够打破数据孤岛，实现来自不同源头、不同格式数据的集中汇聚与有效整合。我们将探讨如何构建统一的数据视图，如何通过数据湖、数据仓库等概念，将分散的数据资产转化为可分析的整体。理解数据的全面性是挖掘其深层价值的第一步。 智能化的数据分析与挖掘： 云计算强大的计算能力和丰富的服务生态，使得复杂的数据分析和挖掘任务变得更加可行和高效。我们将审视机器学习、深度学习等人工智能技术如何与云端数据深度融合，赋能预测性分析、关联性挖掘、异常检测等高级应用。理解数据背后的模式与趋势，从而做出更明智的决策。 数据驱动的业务创新： 本篇将着重阐述数据如何成为业务创新的驱动力。从个性化推荐到风险评估，从客户画像到供应链优化，云端数据正在赋能企业实现前所未有的业务效率提升和市场响应速度。我们将通过案例分析，展示数据如何转化为切实的商业价值，驱动企业实现数字化转型。 数据驱动的决策与洞察： 在数据驱动的时代，直觉和经验需要被量化和验证。云端强大的数据可视化工具和即席查询能力，使得决策者能够快速获取实时的、可操作的洞察，从而制定更精准的战略和战术。我们将探讨如何利用云端数据构建智能决策支持系统，将数据洞察转化为行动。 第三篇：云端数据治理与安全的挑战与机遇 数据的价值日益凸显，随之而来的则是数据治理和安全的重要性。在云环境下，数据的管理、保护和合规性面临着新的挑战，但也提供了新的机遇。 数据的质量与一致性： 随着数据量的激增和来源的多样化，保证数据的质量和一致性变得至关重要。本篇将探讨云端数据治理的关键原则，包括数据定义、数据标准、数据血缘追踪以及数据质量监控等。我们理解，高质量的数据是有效分析和可靠洞察的基础。 数据的隐私与合规性： 在全球范围内，数据隐私法规日益严格。在云环境中，如何确保数据的合规性，如何保护用户隐私，是企业必须面对的重大课题。我们将探讨匿名化、假名化、差分隐私等技术在云端数据处理中的应用，以及如何构建符合GDPR、CCPA等法规要求的数据管理策略。 数据的安全防护： 云端数据的安全是整个生态系统的生命线。本篇将探讨云安全的基本原则，包括访问控制、加密、数据备份与恢复、以及威胁检测与响应等。我们将理解，构建坚实的安全防线，是保障数据资产安全的关键。 数据的所有权与共享： 在云生态系统中，数据的流动与共享是常态。但同时也带来了关于数据所有权、使用权和共享协议的复杂性。本篇将探讨如何在云环境中，在保障安全和合规的前提下，实现数据的有序流动和价值共享。 第四篇：未来展望：智能数据与万物互联 展望未来，数据与云的融合将更加深入，催生出更加智能、更加普惠的应用场景。 人工智能的深化与普及： 随着AI技术的不断成熟，我们将看到AI与云端数据更紧密的结合。从自动驾驶到智能医疗，从智慧城市到个性化教育，AI将成为云端数据价值释放的强大催化剂。 物联网（IoT）与大数据： 物联网设备的爆炸式增长，将产生海量异构数据。云平台将成为处理、分析和利用这些数据的关键枢纽，实现真正的万物互联和智能感知。 边缘计算与云协同： 随着数据处理向更靠近数据源的边缘侧迁移，边缘计算与云端计算的协同将成为新的趋势，实现更低延迟、更高效率的数据处理与分析。 数据伦理与社会责任： 随着数据在社会中的作用日益增强，数据伦理、公平性与社会责任将成为更加重要的议题。我们将探讨如何负责任地使用数据，如何避免数据偏见，如何构建一个更加公正和包容的数据驱动社会。 结语 《数据洪流的智慧：探索云端数据管理的新纪元》并非一本枯燥的技术手册，而是一次关于数据本质、云端力量以及未来趋势的深度思考。它旨在为读者提供一个宏观的视角，帮助您理解数据在云时代的价值流转，掌握驾驭数据洪流的关键能力，并在数字化浪潮中，发现机遇，拥抱变革，实现智慧的飞跃。无论您是行业决策者、技术研究者，还是对数据充满好奇的探索者，本书都将为您提供宝贵的启示和指引。让我们一同启程，拥抱这个数据驱动的全新纪元。

评分☆☆☆☆☆

这本书虽然名为《数据库云平台理论与实践》，但当我拿到这本书，细细翻阅后，发现它在某些我期待的方面，内容似乎还不够深入，或者说，它的侧重点与我的预期略有偏差。例如，在云原生数据库的架构设计部分，我本期望能看到更多关于分布式事务、数据一致性在云端部署的复杂场景下的具体解决方案，比如如何应对网络分区、节点故障，以及在微服务架构下，数据库如何更好地与业务解耦，实现灵活扩展和自主恢复。书中虽然提到了这些概念，但更多的是一种宏观的介绍，缺乏对底层原理的细致剖析，也没有提供可以直接借鉴的实践案例或代码示例。当我尝试将书中的某些论述应用到实际工作中，解决我们团队遇到的性能瓶颈和高可用性挑战时，却发现书中给出的指导显得有些过于泛泛，难以直接落地。尤其是关于跨区域容灾和数据备份恢复的策略，我希望看到更具操作性的步骤和不同云厂商提供的具体服务的对比分析，比如在RTO/RPO方面的不同选择和权衡，但书中这部分内容略显单薄，更像是一个概述，让我觉得在实际规划和实施时，还需要花费大量精力去查阅其他资料。

评分☆☆☆☆☆

《数据库云平台理论与实践》在概念层面为我描绘了数据库在云端的宏伟蓝图，尤其是在安全性与合规性这一块，它触及了许多关键的议题。书中提及了云环境下数据加密、访问控制、审计追踪以及多租户隔离等安全措施，这对于任何负责任的数据库管理员来说都是至关重要的。我尤其关注它关于数据隐私保护和合规性认证的部分，比如GDPR、CCPA等法规对数据库设计和运维提出的要求，以及云厂商如何通过技术手段满足这些合规性要求。然而，在实际操作层面，我感觉书中关于如何构建一个具备高安全性、强合规性的云数据库解决方案的具体实施指南，可以更加详尽。比如，在数据加密方面，书中更多的是介绍了加密的原理，而对于在云端部署时，如何选择合适的加密算法、密钥管理策略，以及如何处理加密带来的性能影响等实际问题，则没有深入探讨。同样，在访问控制方面，书中提到了RBAC等模型，但我更希望看到更细粒度的权限管理方案，以及如何在复杂的微服务架构下，实现精细化的数据库访问控制，确保不同服务、不同用户只能访问其所需的数据。

评分☆☆☆☆☆

《数据库云平台理论与实践》这本书，在讲述数据库与云平台融合的时代背景下，确实为我打开了一些新的思路，尤其是在理解云服务商如何提供更优化的数据库解决方案这一块。书中对IaaS、PaaS、SaaS等不同层级的云服务如何承载数据库进行了清晰的划分，并且对主流云数据库的演进历程进行了梳理，这一点我非常欣赏。它让我对云数据库的“弹性伸缩”、“按需付费”等核心优势有了更深刻的认识，并且理解了为什么越来越多的企业选择将数据库迁移上云。然而，在理论层面，我感觉书中对“云原生”数据库的一些关键技术，比如容器化部署、Kubernetes编排、Serverless架构等，并没有进行非常详尽的阐述。我期待能看到更多关于这些技术如何与数据库相结合，以实现极致的弹性、高可用性和成本效益的深度解读。书中虽然提到了这些技术，但更多的是停留在“是什么”的层面，对于“为什么”以及“怎么做”的细节，似乎还有提升的空间。例如，在讨论Kubernetes如何管理数据库时，我希望看到更具体的工作负载编排模型，或者针对数据库特有的存储、网络、监控等需求，Kubernetes有哪些定制化的Operator设计思路，书中这部分内容给我留下了很多想象的空间，但也让我觉得在实际落地时，还需要自己去探索很多细节。

评分☆☆☆☆☆

这本书让我对数据库的未来发展方向有了更宏观的认知，特别是它在云计算这个大背景下，对数据库形态和管理方式的演变进行的探讨。书中对未来云数据库的智能化、自动化趋势的预测，以及大数据、AI等技术如何赋能数据库的章节，给我留下了深刻的印象。比如，它提到通过机器学习来优化查询计划、自动调优参数、甚至是预测潜在的故障，这些都让我对数据库的自主化管理充满了期待。但是，在实践层面，我总觉得书中对这些前沿技术的落地细节描绘得不够具体。我更希望看到一些关于如何将AI模型集成到数据库管理流程中的实际案例，或者关于自动化运维工具的设计和实现思路。例如，在自动化备份和恢复的部分，书中提到了自动化脚本和工具，但我更希望看到关于这些工具是如何被设计、开发和部署的详细说明，以及在实际应用中遇到的挑战和解决方案。对于如何构建一个真正“自治”的数据库系统，我感觉这本书提供了一个方向，但具体到达这个方向的路径，还需要我自行去探索和摸索，这让我觉得在实践指导方面，还有很大的提升空间。

评分☆☆☆☆☆

我之所以购买《数据库云平台理论与实践》，主要是希望能够深入理解数据库技术如何在云环境中实现高效、可靠的运行，并且学习相关的实践经验。书中关于数据库的演进史、云平台的架构特点以及两者结合的优势，提供了一个很好的理论基础。它让我理解了为什么云数据库会成为未来的趋势，以及它能为企业带来哪些价值。不过，在实际操作的细节上，我感觉这本书的篇幅似乎可以更加侧重于一些更具挑战性的技术难题。例如，在数据库的性能优化方面，书中更多的是宏观地介绍了各种优化手段，但对于如何在云环境中，针对具体的业务场景和数据特点，进行精细化的性能调优，比如SQL语句的优化、索引策略的选择、缓存机制的运用等，并没有提供足够深入的指导。当我遇到线上数据库性能瓶颈时，这本书能够提供的直接解决方案相对有限。我更期待能看到一些针对特定类型数据库（如关系型数据库、NoSQL数据库）在云端部署时的性能调优案例，以及在面对高并发、大数据量时，如何通过架构调整和技术选型来解决性能问题。