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马献章 著

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• 技术实践

店铺： 扬中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：25773218579

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！

《数据炼金术：构建智能时代的价值引擎》 在信息爆炸的洪流中，数据已不再是冰冷的记录，而是蕴藏无限潜能的宝藏。然而，要从这些海量、异构、动态的数据中提炼出有价值的信息，并将其转化为驱动业务增长的强大引擎，绝非易事。《数据炼金术：构建智能时代的价值引擎》是一本深度解析如何将原始数据转化为企业核心竞争力的实操指南，它将带您踏上一段探索数据价值的非凡旅程。 本书并非一本枯燥的技术手册，而是以“炼金术”为隐喻，将复杂的数据处理、分析和应用过程生动化、体系化。我们相信，真正的“炼金术”在于洞察、在于技巧、在于对原理的深刻理解，最终实现“化腐朽为神奇”的价值创造。因此，本书的写作目标是为您提供一套完整、可行的“数据炼金”方法论，帮助您在当前和未来日新月异的商业环境中，驾驭数据，赋能决策，赢得未来。 第一篇：数据的精粹——洞察与提炼 在一切数据应用之前，首要的任务是对数据的本质有深刻的理解，并掌握提炼其精粹的技巧。 第一章：数据世界的万象：认识你的原材料。 这一章将带您全面认识我们身处的数据宇宙，从结构化数据、半结构化数据到非结构化数据，从实时数据流到历史归档数据。我们将深入探讨各种数据类型的特点、生成机制、潜在的价值以及在不同业务场景下的应用前景。您将学会如何审视数据，理解其“出身”与“脾气”，为后续的“炼金”打下坚实基础。我们将以实际案例解析，例如金融交易数据的时序性、社交媒体用户行为数据的社交图谱特性，以及物联网传感器数据的实时性与高并发性。 第二章：数据清洗的奥秘：去除杂质，显露真金。 原始数据往往充满了噪声、缺失值、异常值和不一致性。本章将揭示数据清洗的“独门秘籍”，教授您如何系统性地识别和处理这些数据“杂质”。我们将深入讲解多种清洗技术，包括但不限于数据校验、缺失值填充（均值、中位数、众数、模型预测填充）、异常值检测与处理（统计学方法、机器学习方法）、数据格式统一与标准化。通过大量的实践演练，您将掌握如何让数据变得“纯净”而“可靠”，为后续分析提供高质量的“原材料”。我们还会探讨不同业务场景下的数据清洗侧重点，例如在医疗健康领域，数据准确性至关重要；在电商推荐系统中，用户行为数据的完整性则更为关键。 第三章：数据转换的艺术：塑形以致用。 即使经过清洗，数据也未必能直接投入分析。本章将聚焦于数据转换的艺术，帮助您将原始数据转化为更易于理解和分析的格式。我们将详细介绍数据聚合、降维、特征工程、数据归一化与标准化等核心技术。您将学习如何根据分析目标，巧妙地进行数据聚合，提取关键指标；如何运用主成分分析（PCA）等方法进行降维，简化数据复杂度；如何通过特征工程，从原始数据中创造出更有预测能力的特征。例如，在用户画像构建中，可以将用户的浏览、购买、互动记录转化为年龄段、消费偏好、活跃度等特征。 第二篇：价值的熔炼——分析与洞察 当数据被精心提炼后，就需要通过科学的分析方法，将其中的价值“熔炼”出来。 第四章：探索性数据分析（EDA）：数据故事的开端。 EDA是理解数据、发现模式的基石。本章将为您呈现EDA的完整流程和强大工具。您将学习如何运用可视化技术（如散点图、直方图、箱线图、热力图）来直观地展现数据分布、变量关系和潜在趋势；如何通过统计学指标（如均值、方差、相关系数）来量化数据特征。本书将强调EDA不仅仅是图表的堆砌，更是与数据对话、挖掘其内在故事的过程。我们将通过生动案例，演示如何从EDA中发现销售异常、用户流失预警、产品热点等关键洞察。 第五章：统计学分析的基石：推断与验证。 统计学是解读数据、做出严谨判断的语言。本章将深入浅出地介绍统计学分析的核心概念，包括假设检验、置信区间、回归分析等。您将理解如何运用统计学方法来验证假设、量化不确定性，并为决策提供科学依据。我们将重点讲解线性回归、逻辑回归等经典模型，以及在实际业务中如何应用这些模型来预测销量、评估营销活动效果等。例如，通过A/B测试中的假设检验，来科学地判断哪个版本的网页设计更能提升用户转化率。 第六章：机器学习的魔力：智能预测与模式识别。 机器学习是数据价值释放的强大引擎。本章将为您打开机器学习的大门，从监督学习、无监督学习到强化学习，为您梳理不同机器学习方法的原理、适用场景和优缺点。您将学习如何运用分类算法（如决策树、支持向量机）来识别欺诈交易；如何利用聚类算法（如K-Means）来细分客户群体；如何应用回归算法来预测股票价格。本书将强调模型的可解释性，以及如何根据业务目标选择最合适的机器学习模型。我们将提供代码片段和伪代码，辅助您理解算法的实现细节。 第七章：深度学习的突破：感知与认知。 深度学习是当前人工智能领域最前沿的技术。本章将为您揭示深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域的惊人能力。您将了解神经网络的基本结构，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以及它们如何实现对复杂数据的深度感知和认知。通过案例解析，例如如何利用深度学习构建人脸识别系统、智能客服机器人，或者自动驾驶的感知模块。 第三篇：价值的交付——应用与赋能 数据的最终价值在于其能够指导行动、驱动决策、优化业务。 第八章：商业智能（BI）与数据可视化：让数据“说话”。 BI是将数据转化为可操作洞察的关键桥梁。本章将聚焦于BI工具的应用，以及如何通过强大的数据可视化技术，将复杂的分析结果以直观、易懂的方式呈现给决策者。您将学习如何设计有效的仪表盘（Dashboard），如何运用趋势图、对比图、漏斗图等可视化元素来清晰地传达信息。本书将强调“以用户为中心”的设计理念，确保数据能够真正地服务于业务需求。我们将以不同行业的BI应用案例，如零售业的销售业绩分析、制造业的生产效率监控、金融业的风险评估等。 第九章：数据驱动的决策：从洞察到行动。 数据分析的最终目的不是停留在“知道”，而是要达到“做到”。本章将深入探讨如何将数据分析的洞察转化为实际的业务决策。您将学习如何建立数据驱动的决策流程，如何评估不同决策方案的潜在影响，以及如何衡量数据分析对业务成果的贡献。我们将分享如何通过数据来优化营销策略、提升用户体验、降低运营成本、预测市场趋势，从而实现持续的业务增长。例如，如何根据用户购买行为数据，动态调整产品推荐策略，提高转化率。 第十章：构建数据智能应用：AI赋能的未来。 在智能化时代，数据与人工智能的结合将催生无数创新的应用。本章将展望数据智能应用的未来，并为您提供构建这些应用的思路和方法。您将了解推荐系统、智能风控、自然语言交互、预测性维护等典型的AI应用场景，并学习如何利用数据和算法来实现这些应用。本书将强调跨部门协作的重要性，以及如何将数据能力融入企业文化的各个层面。我们将探讨一些前沿的数据智能应用，例如个性化教育、智慧医疗、自动驾驶等。 第十一章：数据治理与安全：价值的守护者。 数据的价值再高，也需要安全可靠的保障。本章将为您阐述数据治理的核心理念，包括数据质量管理、元数据管理、数据生命周期管理等。同时，我们将深入探讨数据安全的关键挑战，如数据隐私保护、访问控制、加密技术以及应对数据泄露的策略。您将理解，有效的的数据治理和安全措施，是实现数据价值、赢得客户信任的基石。我们将讨论GDPR、CCPA等数据隐私法规，以及企业如何在合规的前提下进行数据应用。 《数据炼金术：构建智能时代的价值引擎》是一本面向业务决策者、数据分析师、产品经理以及所有希望驾驭数据、创造价值的专业人士的实用指南。我们希望通过本书，帮助您掌握从数据中“炼金”的艺术，将数据转化为企业最宝贵的资产，在智能时代乘风破浪，赢得先机。

评分☆☆☆☆☆

拿到《数据库云平台理论与实践》这本书，我最想看的，其实是关于“云原生”这个概念如何深度影响数据库的方方面面。我们都知道，微服务架构、容器化技术（如 Docker 和 Kubernetes）已经成为主流，但数据库作为系统中最核心、最关键的部分，如何与之协同，如何实现“云原生数据库”的理念，一直是我摸索的重点。这本书的书名恰恰点出了这个方向，所以我非常期待它能深入讲解数据库如何在 Kubernetes 集群中实现高效的部署、伸缩和管理。例如， StatefulSets 在部署有状态应用（如数据库）中的作用，Operator 的设计模式如何自动化数据库的生命周期管理（包括安装、升级、备份、恢复等），以及如何通过服务网格（Service Mesh）来处理数据库之间的服务发现和通信。我特别希望能看到书中对这些技术的原理进行详细阐述，并附带一些实际的代码示例或配置片段，这样我才能更好地理解如何在自己的环境中实践。更重要的是，我希望它能探讨云原生数据库在容错、弹性伸缩、监控告警等方面的挑战，以及相应的解决方案，比如如何实现跨区域的数据库高可用，如何在流量洪峰时自动扩容，以及如何进行精细化的性能监控和故障诊断。

评分☆☆☆☆☆

拿到《数据库云平台理论与实践》这本书，我最想深入了解的是它关于“云数据库的自动化运维与智能化管理”的论述。在传统的数据库管理中，很多工作都是人工完成的，效率低下且容易出错。而云平台则提供了前所未有的自动化能力，我希望这本书能充分挖掘和利用这一点。具体来说，我希望它能详细介绍如何利用 AI 和机器学习技术来提升数据库的运维水平。比如，如何实现智能化的性能调优，自动识别性能瓶颈并给出优化建议；如何进行智能化的故障预测和预防，提前发现潜在的问题并进行预警；如何实现智能化的容量规划，根据业务负载预测未来的资源需求；以及如何实现智能化的安全防护，自动检测和抵御各种安全威胁。我也期待书中能提供一些关于自动化备份、恢复、迁移、升级等操作的实践经验和工具推荐。总而言之，我希望这本书能引领我进入一个更加智能化、自动化的数据库管理新时代，让我能够从繁琐的重复性工作中解放出来，将更多精力投入到业务创新和技术研发上，真正实现数据库云平台的“无人值守”。

评分☆☆☆☆☆

我关注的重点在于《数据库云平台理论与实践》这本书对“数据安全与合规性”的深入讨论。在云环境中，数据安全和合规性是任何企业都无法回避的痛点，尤其是在处理敏感数据时。我非常希望这本书能为我提供一套系统性的解决方案，指导我如何构建一个既强大又安全的数据库云平台。书中应该详细讲解各种数据加密技术，包括静态数据加密（存储在磁盘上的数据）、动态数据加密（传输过程中的数据），以及密钥管理方案。我尤其关注如何实现细粒度的访问控制，例如基于角色的访问控制（RBAC）、基于属性的访问控制（ABAC），以及如何结合云厂商的 IAM 服务来实现精细化的权限管理。此外，审计和监控也是必不可少的环节，我希望书中能阐述如何对数据库操作进行全面的日志记录和实时监控，以便及时发现和响应安全事件。更重要的是，这本书应该能够指导我们如何满足各种行业内的合规性要求，比如 GDPR、HIPAA、PCI DSS 等。我希望它能提供具体的配置指南和落地策略，帮助我们构建一个符合行业标准的、高安全性的数据库云平台，从而降低数据泄露的风险，赢得客户的信任。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《数据库云平台理论与实践》，让我对它在“数据库多模态融合”方面的阐述充满了期待。如今，业务需求越来越复杂，单一的关系型数据库已经难以满足所有场景。我们需要处理结构化数据、半结构化数据，甚至是非结构化数据，例如图数据、时序数据、文档数据等等。这本书如果能深入探讨，如何在云平台上构建一个能够同时支持多种数据模型的统一数据库平台，那就太有价值了。我希望它能详细介绍各种不同类型数据库（如关系型、NoSQL、图数据库、时序数据库等）的原理和适用场景，并且重点讲解它们如何在云环境下进行集成和协同工作。例如，如何在一个平台上实现数据的统一访问和查询，如何进行跨模态的数据关联分析，以及如何在云原生架构下，有效地部署和管理这些异构数据库。更进一步，如果书中能提到一些在多模态数据库领域的前沿技术，比如向量数据库在人工智能和机器学习中的应用，或者联邦学习在保护数据隐私的同时进行跨数据库分析的技术，那就更加令人兴奋了。我希望它能提供一些架构设计的思路和最佳实践，指导我们如何构建一个灵活、高效、可扩展的多模态数据库云平台，以应对日益增长的业务挑战。

评分☆☆☆☆☆

初拿到这本《数据库云平台理论与实践》，我其实是带着一种既期待又略带忐忑的心情。期待的是，在如今这个云原生时代，数据库的演进方向、技术栈的革新，以及如何在高并发、大数据量下实现稳定可靠的服务，都是我一直以来非常关注的重点。我曾在过去的工作中遇到过不少关于数据库性能调优、高可用架构设计、甚至是云上数据库迁移的难题，深切体会到理论知识与实际操作之间存在一道需要跨越的鸿沟。这本书的书名直指核心，仿佛能为我揭开数据库云平台的面纱，指引我在这片技术蓝海中找到航向。然而，理论的深度与实践的可行性往往难以完美平衡，我担心它会过于偏重抽象的概念，而缺乏能够落地到具体项目中的指导；亦或是过于强调某一家云厂商的特定实现，而忽略了通用的技术原理。我希望书中能够系统地梳理数据库在云环境下的发展脉络，从分布式事务、存储引擎优化、到容器化部署、自动化运维，能够有清晰的脉络和深入的剖析。同时，也期望能够看到一些真实的案例分析，哪怕是 anonymized 的，能够让我理解在不同场景下，工程师们是如何运用这些理论知识来解决实际问题的。毕竟，技术的魅力在于解决问题，而我最想从这本书中获得的，正是那种将理论转化为生产力的方法论。