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马献章 著

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• 技术实践

店铺： 盱眙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：25971368975

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！

《数据库云平台理论与实践》是一部深度探索数据库技术在云计算时代演进与应用的著作。本书旨在为读者提供一个全面而系统的知识框架，理解并掌握如何在云原生环境中构建、管理和优化数据库解决方案。 第一部分：云原生数据库基础与演进 本部分将深入剖析云原生数据库的核心理念与技术基础。首先，我们将追溯数据库技术的发展历程，从传统的本地部署到虚拟化，再到如今的云原生，揭示每一次技术革新背后的驱动力以及对数据管理带来的深刻变革。我们将重点阐述云原生架构的特点，如微服务、容器化（Docker, Kubernetes）、声明式API、自动化运维等，并详细解释这些特性如何重塑数据库的设计、部署与管理模式。 接着，我们将聚焦于云原生数据库的关键技术和架构模式。这包括但不限于： 容器化数据库： 探讨如何将传统数据库迁移到容器中运行，以及使用Kubernetes进行部署、扩缩容、自愈和升级的策略。我们将详细介绍Operator模式在数据库管理中的应用，以及它如何实现数据库服务的自动化生命周期管理。 无服务器数据库（Serverless Databases）： 分析无服务器数据库的工作原理、优势（如按需付费、自动弹性伸缩）和劣势，并介绍市面上主流的无服务器数据库产品及其技术栈，如AWS Aurora Serverless, Google Cloud Spanner Serverless等。 分布式数据库： 深入研究现代分布式数据库的设计原则，包括一致性模型（CAP定理、ACID、BASE）、数据分片、复制策略、分布式事务处理等。我们将比较不同分布式数据库的架构，如NewSQL数据库（CockroachDB, TiDB）、NoSQL数据库（Cassandra, MongoDB）在云原生环境下的适用性。 云托管数据库服务（DBaaS）： 全面介绍主流云服务商（AWS, Azure, GCP）提供的各种数据库服务，包括关系型数据库（RDS, Cloud SQL, Azure Database for PostgreSQL/MySQL/SQL Server）、NoSQL数据库（DynamoDB, Cosmos DB, Firestore）、数据仓库（Redshift, BigQuery, Azure Synapse Analytics）等。我们将分析这些服务的特性、定价模型、可用性、安全性以及在不同业务场景下的选择指南。 第二部分：云原生数据库的设计与开发 本部分将指导读者如何在云原生环境中进行高效的数据库设计和应用程序开发。我们将从云原生应用的数据存储需求出发，探讨如何根据业务场景选择最合适的数据库类型和部署模式。 数据建模与设计： 讨论在分布式和多云环境下进行数据建模的挑战与最佳实践，包括如何处理数据一致性、数据分布、查询性能等问题。我们将介绍领域驱动设计（DDD）在数据库设计中的应用，以及如何构建灵活、可扩展的数据模型。 API设计与数据访问： 探讨如何设计高效、安全的数据库API，以及如何利用GraphQL、gRPC等技术提升数据访问的灵活性和性能。我们将分析微服务架构下数据访问的模式，如API Gateway、事件驱动架构中的数据同步等。 数据安全与合规性： 深入讲解在云原生环境中保障数据安全的关键措施，包括身份认证与授权、数据加密（传输中加密、静态数据加密）、网络安全、密钥管理、访问控制策略等。我们将讨论如何满足不同行业的数据合规性要求（如GDPR, HIPAA）在云平台上的实现。 性能优化与监控： 提供云原生数据库性能调优的系统化方法，包括查询优化、索引策略、缓存技术、资源配置调优等。我们将介绍常用的性能监控工具和指标，以及如何通过日志分析、追踪系统发现和解决性能瓶颈。 第三部分：云原生数据库的管理与运维 本部分将重点关注云原生数据库在实际运营中的管理与运维挑战，并提供可行的解决方案。我们将强调自动化、可观测性和弹性是云原生运维的核心。 自动化部署与配置管理： 详细介绍使用Infrastructure as Code (IaC) 工具（如Terraform, CloudFormation, Ansible）自动化部署和配置数据库服务的流程。我们将深入探讨Kubernetes Operator在数据库自动化管理中的核心作用，包括自动化安装、备份恢复、升级、故障转移等。 持续集成/持续部署 (CI/CD) 与数据库变更管理： 讲解如何将数据库变更纳入CI/CD流程，实现安全、可靠、快速的数据库版本迭代。我们将讨论版本控制工具、自动化测试、灰度发布等策略在数据库变更管理中的应用。 备份、恢复与灾难恢复： 详细阐述在云原生环境下实现可靠备份和高效恢复的策略，包括全量备份、增量备份、差异备份、时间点恢复（PITR）等。我们将分析不同云平台提供的备份恢复服务，以及如何设计和验证灾难恢复计划。 性能监控、日志与告警： 介绍构建强大的数据库可观测性体系，包括全面的性能监控、日志聚合与分析、事件告警与响应机制。我们将讨论如何利用Prometheus, Grafana, ELK Stack, Datadog等工具构建端到端的监控解决方案。 成本管理与优化： 分析在云平台上管理数据库成本的挑战，并提供有效的成本优化策略，如资源弹性伸缩、使用预留实例、选择合适的服务等级、识别和清理冗余资源等。 安全性运维与合规性审计： 强调在运维过程中持续保障数据安全的重要性，包括定期安全审计、漏洞扫描、访问权限审查、安全事件响应等。 第四部分：高级主题与未来展望 本部分将探讨一些更高级的云原生数据库主题，并展望数据库技术在云原生时代的未来发展趋势。 多云与混合云数据库策略： 探讨在多云或混合云环境中构建和管理数据库的挑战，包括数据迁移、数据同步、跨云访问、供应商锁定风险等。我们将介绍一些实现跨云数据管理的技术和解决方案。 数据库即服务（DBaaS）的扩展与创新： 深入探讨DBaaS的未来发展方向，如智能化数据库管理、Serverless数据湖、边缘计算与数据库的结合等。 数据安全与隐私的深化： 讨论更先进的数据安全技术，如同态加密、差分隐私等在云原生数据库中的应用前景。 AI与数据库的融合： 探索人工智能（AI）如何赋能数据库管理，包括智能性能调优、预测性维护、自动化故障诊断、智能数据分析等。 WebAssembly (Wasm) 与数据库： 讨论WebAssembly在数据处理和数据库访问中的潜力，以及它如何为边缘计算和新型应用提供更轻量级、更安全的数据解决方案。 本书通过理论讲解、案例分析和实践指导相结合的方式，旨在帮助读者建立起一套完整的云原生数据库知识体系，从理论到实践，从设计到运维，全面掌握驾驭云时代数据洪流的能力。无论您是数据库管理员、开发人员、架构师还是技术决策者，都能从本书中获得宝贵的知识和启示，应对快速变化的云技术环境，构建更强大、更灵活、更具成本效益的数据库解决方案。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，这本书给我的感觉，与其说是一本关于“数据库云平台理论与实践”的深度解析，不如说是一份对这个领域“大概率”的介绍。它好像是在向一个完全不了解数据库云平台的人，勾勒出一个大概的轮廓，但并没有深入到其精髓之处。我本来非常期待能够在这本书中找到关于“云数据库的迁移策略”的详细讨论，例如如何选择合适的迁移方案（联机迁移、离线迁移），如何处理迁移过程中的数据一致性问题，以及如何评估迁移的风险和成本。书中虽然提到了“迁移”，但更多的是一种概念性的描述，并没有提供针对不同场景下，如何设计和执行高效、可靠的数据迁移计划的实用指导。例如，对于跨云平台、跨数据库类型的复杂迁移场景，书中并没有提供具体的工具、方法或者注意事项。此外，关于“多云/混合云环境下的数据库管理”这一关键议题，这本书的内容也显得非常肤浅。我希望能了解如何在异构的云环境中，实现数据库的统一监控、管理和调度，如何解决不同云平台之间的互操作性问题，以及如何构建一个统一的数据服务层，屏蔽底层云平台的差异。但这本书在这方面的论述，更多的是停留在“需要考虑多云”的层面，而缺乏具体的解决方案和技术实践。

评分☆☆☆☆☆

这本书读起来，我总感觉像是在翻阅一本操作手册，而且还是那种面向初学者的、非常基础的操作手册。它似乎非常笼统地介绍了一些关于数据库在云端“应该”是什么样的概念，但具体到实际操作层面，或者深入理解其背后的技术逻辑时，就显得非常模糊了。例如，它提到了“云数据库的安全性”，但我并没有在书中找到关于如何构建端到端安全的云数据库体系的详细指导，比如如何实现身份认证、访问控制、数据加密、以及在云环境中如何应对各种安全威胁。书中更多的是泛泛而谈，比如“要保证数据安全”，然后就带过了，并没有给出具体的安全加固措施或者安全审计的实践方法。我本以为会学到一些关于如何在大规模云环境中设计和实施安全策略的知识，比如如何利用云平台提供的安全服务，如何构建安全隔离的网络环境，以及如何进行安全合规性审查。此外，书中关于“数据库的性能优化”部分，也给我一种“知其然不知其所以然”的感觉。它列举了一些常见的性能瓶颈，比如查询优化、索引设计、参数调优等，但并没有深入探讨在云环境下，这些优化策略会受到哪些特有因素的影响，以及如何针对云的特性（如弹性网络、共享存储、分布式计算）来设计和实施更有效的优化方案。甚至对于一些更具挑战性的问题，比如如何在高并发、大数据量的场景下，充分利用云平台的计算和存储能力，以达到极致的性能，书中也只是点到为止，缺乏实质性的指导。

评分☆☆☆☆☆

最近读了几本书，但唯独这本《数据库云平台理论与实践》让我感觉非常“不对劲”，不是说它不好，而是它给我的感受太不真实了，好像完全没有触碰到我内心深处关于数据库云平台的任何一点认知。我一直以为，对数据库云平台的理解，应该是在云端如何优化数据库的存储、计算、网络资源，如何实现自动化运维、弹性伸缩、高可用保障，以及如何在多云、混合云环境下实现统一管理和数据迁移。这本书给我的感觉，更像是对某个具体云服务商的某个产品的功能介绍，甚至有些描述过于浅显，缺乏深入的理论剖析和底层原理的阐述。比如，它提到“云原生数据库的弹性伸缩”，但并没有详细解释其背后的技术原理，比如如何实现无缝的计算节点增减、数据如何同步、事务如何处理等。又比如，“数据库的容灾备份”，书中只是简单提到了几种备份方式，但对于如何选择合适的备份策略、如何评估备份的 RPO/RTO、以及在云环境下实现高效、低成本的备份，却语焉不详。我本来期待的是能够理解数据库云平台在架构设计上的创新，比如如何在云端实现分布式事务、如何利用容器化技术进行部署和管理、如何设计支持海量数据的高并发访问等。但这本书更多的是在描述“是什么”，而很少触及“为什么”和“怎么做”。即使是“实践”部分，也感觉像是对现有工具的使用指南，缺少了在不同业务场景下如何根据实际需求进行技术选型、架构设计和性能调优的深度思考。总而言之，这本书给我的感觉是，它好像是站在云平台本身的角度，在描述它“能做什么”，而不是站在一个使用者或者架构师的角度，去探讨“我们该如何利用云平台更好地实现数据库应用”。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，就像是作者在某个培训机构完成了一系列基础课程之后，将笔记整理成的一份材料。它似乎描绘了一个宏大的图景，关于数据库如何在云端发挥其“革命性”的作用，但当深入到具体的技术细节时，就显得捉襟见肘了。我一直对数据库云平台在“数据治理”方面的应用非常感兴趣，例如如何在云端构建统一的数据目录，实现数据的可发现性、可理解性和可信度；如何利用云平台的自动化工具，实现数据质量的监控和提升；以及如何设计符合行业规范和法律法规的数据生命周期管理策略。这本书在这方面的内容，给我的感觉是非常薄弱的，更多的是停留在“需要做好数据治理”的层面，而缺乏具体的实施方法和技术路径。比如，书中关于“元数据管理”的部分，只是简单提到了其重要性，但对于如何利用云平台实现高效、实时的元数据采集、集成和维护，却几乎没有描述。同样，在“数据安全与合规”方面，虽然提到了数据敏感性、访问控制等概念，但对于如何在云环境中构建一个全面的、符合GDPR、CCPA等法规的数据安全合规框架，书中并没有提供任何有价值的参考。我原本期待的是能够获得关于如何利用云平台的技术能力，解决实际数据治理难题的指导，但这本书却让我感到“意犹未尽”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，让我感到一种深深的“隔阂感”，好像作者站在一个我无法触及的领域，在描述一些我无法理解或者不关我事的概念。它里面充斥着大量的“云”这个字眼，以及各种与“数据库”相关的术语，但将两者结合起来，却给我一种“搭积木”的感觉，只是把一些零散的概念堆砌在一起，而没有形成一个有机的整体，更别说深入探讨它们之间复杂的相互作用和影响。我期待的是能够理解数据库云平台是如何赋能企业进行数字化转型的，比如如何利用云平台的强大计算和存储能力，快速构建和部署高性能的分布式数据库，以支持海量数据的分析和处理；如何通过云平台的自动化运维能力，降低IT运维成本，提高效率；以及如何利用云平台的开放性和生态系统，集成更多的数据分析和人工智能服务，打造智能化的数据驱动型业务。然而，这本书的内容，更多的是在描绘一个“理想中的”数据库云平台，而对于如何将这个理想变为现实，如何克服在实际部署和应用过程中遇到的种种挑战，却鲜有提及。甚至在“理论”部分，也感觉像是对一些通用概念的简单复述，缺乏对数据库云平台特有理论体系的构建和阐释。比如，关于分布式一致性、CAP理论在云数据库中的具体应用和权衡，书中并没有给出清晰的解答，而是用一些非常概括性的语言带过。