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马献章 著

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• 技术实践

店铺： 墨砚聚客图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302421504

商品编码：28547188356

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

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《数据洪流中的智慧之翼：下一代信息处理架构解析》 在这个信息爆炸的时代，数据如同奔腾不息的洪流，以前所未有的速度和规模涌来。我们正站在一个信息处理技术的十字路口，传统架构的局限性日益凸显，而新的智慧之翼正蓄势待飞，预示着下一代信息处理架构的到来。本书旨在深入剖析这一变革的驱动力、核心技术以及潜在的应用前景，为读者揭示数据洪流中隐藏的巨大机遇与挑战，以及我们如何驾驭这股力量，构建更智能、更高效的信息处理未来。 第一章：信息爆炸的浪潮与传统架构的瓶颈 本章将首先描绘当前信息爆炸的宏大图景，从社交媒体的实时动态、物联网设备的海量传感器数据、科学计算的庞大数据集，到商业交易的海量日志，数据量的激增已经超出了许多现有系统的处理能力。我们将深入探讨传统集中式、单体架构在面对如此规模和复杂性时所遇到的瓶颈： 可扩展性挑战： 传统的纵向扩展（增加服务器的CPU、内存等）已接近物理极限，而横向扩展（增加更多服务器）则面临着数据一致性、通信开销和管理复杂性的难题。 性能瓶颈： 单一的处理中心容易成为性能瓶颈，尤其是在处理高并发、低延迟的实时数据流时。 高可用性与容错性： 单点故障的风险在集中式系统中尤为突出，一旦中心发生故障，整个系统将面临瘫痪。 数据孤岛与集成困难： 随着数据源的增多，不同系统之间的数据孤岛现象愈发严重，数据共享和整合变得异常困难，阻碍了数据的价值挖掘。 部署与维护的复杂性： 传统的软件部署和系统维护流程往往耗时耗力，且容易出错，无法快速响应业务变化的需求。 成本效益的权衡： 尽管硬件成本在下降，但维护和管理庞大、僵化的基础设施所带来的隐性成本却在不断攀升。 通过对这些瓶颈的细致剖析，本书将为读者建立一个清晰的认识：现有架构已不足以应对未来的数据挑战，改革和创新势在必行。 第二章：下一代信息处理架构的核心驱动力 在认识到传统架构的局限性后，本章将聚焦于驱动下一代信息处理架构发展的关键力量。这些力量并非孤立存在，而是相互促进，共同推动着技术革新： 数据驱动的智能化需求： 人工智能、机器学习、深度学习等技术的飞速发展，对数据的处理能力提出了前所未有的要求。从海量原始数据中提取有价值的信息，训练复杂的模型，都需要强大的数据处理能力作为支撑。 实时性与低延迟的业务场景： 金融交易、自动驾驶、工业自动化、智能家居等应用场景，对数据的处理速度和响应时间有着近乎苛刻的要求。数据的实时分析和快速决策成为核心竞争力。 分布式与去中心化的趋势： 对单点故障的担忧，以及对更高可用性和弹性的追求，促使系统设计向分布式和去中心化方向演进。通过将数据和计算分散到多个节点，可以提高系统的鲁棒性和可扩展性。 云计算与边缘计算的协同： 云计算提供了强大的计算和存储资源，而边缘计算则将计算能力推向数据产生的源头，实现更快的响应和更低的带宽消耗。两者协同工作，构建了一个无处不在、灵活高效的信息处理网络。 微服务与容器化技术的普及： 微服务架构将复杂的系统分解为一系列小型、独立的服务，便于开发、部署和扩展。容器化技术（如Docker）则为微服务的打包、分发和运行提供了轻量级、一致的环境，极大地提高了开发效率和部署灵活性。 开源生态的繁荣： 以Apache项目为代表的众多开源技术，如Hadoop、Spark、Kafka、Kubernetes等，为下一代信息处理架构的构建提供了坚实的基础和丰富的工具集。 理解这些驱动力，有助于我们把握信息处理技术发展的宏观脉络，为后续的技术探讨奠定基础。 第三章：下一代信息处理架构的关键技术解析 本章将是本书的核心内容之一，我们将深入剖析支撑下一代信息处理架构的关键技术，并阐述它们如何协同工作，解决传统架构的瓶颈： 分布式存储技术： 分布式文件系统（DFS）： 如HDFS（Hadoop Distributed File System），实现大规模数据的分布式存储、高吞吐量访问和容错性。 分布式数据库： NoSQL数据库： 包括键值存储（Redis, Memcached）、文档数据库（MongoDB）、列族数据库（Cassandra）、图数据库（Neo4j）等，针对不同数据模型和访问模式提供灵活的存储方案。 NewSQL数据库： 结合了NoSQL的扩展性和传统关系型数据库的ACID事务特性，如TiDB、CockroachDB等，满足对一致性和扩展性的双重需求。 对象存储： 如Amazon S3、Ceph等，提供高可用、可扩展的对象存储服务，适用于存储非结构化数据。 分布式计算技术： 批处理计算框架： 如Apache Spark，提供内存计算能力，相比MapReduce显著提升了数据处理速度，支持SQL、流处理、图计算和机器学习。 流处理框架： 如Apache Flink、Apache Kafka Streams、Spark Streaming，实现对实时数据流的低延迟处理、状态管理和事件驱动。 内存计算与缓存技术： 如Redis、Memcached，用于加速数据访问，减少对后端存储的压力，提升系统响应速度。 消息队列与事件总线： 消息队列： 如Apache Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ，用于实现异步通信、削峰填谷、解耦生产者和消费者，构建可伸缩的消息处理管道。 事件总线（Event Bus）： 促进系统间事件的传递和响应，实现更灵活的集成。 容器化与编排技术： 容器化： Docker等技术，实现应用及其依赖项的打包，确保跨环境的一致性。 容器编排： Kubernetes等技术，自动化部署、扩展和管理容器化应用，提供高可用性、负载均衡和自动伸缩能力。 微服务架构模式： 服务拆分策略： 如何根据业务领域、数据耦合度等将系统拆分成独立的微服务。 服务通信： RESTful API、gRPC等通信协议的选择与实现。 服务治理： 服务注册与发现、负载均衡、熔断、降级、限流等关键机制。 数据治理与安全： 数据质量管理： 数据清洗、校验、去重等。 数据安全与隐私： 加密、访问控制、权限管理、合规性等。 元数据管理： 数据字典、数据血缘追踪等，提升数据可发现性和可理解性。 在本章中，我们将针对每项技术，介绍其基本原理、核心组件、工作流程，并通过简要的案例说明其在实际应用中的优势。 第四章：下一代信息处理架构的设计原则与实践 在掌握了关键技术之后，本章将探讨设计和构建下一代信息处理架构所遵循的核心原则，以及在实践中需要注意的关键问题： 面向服务与模块化： 将系统分解为松耦合、可独立部署和扩展的服务单元，便于开发、测试和维护。 弹性与伸缩性： 架构应能根据负载变化自动扩展或收缩资源，保证性能稳定。 容错性与高可用性： 通过冗余设计、故障转移、优雅降级等机制，确保系统在部分组件失效时仍能正常运行。 可观察性与可观测性： 建立全面的监控、日志记录和追踪体系，便于故障排查和性能优化。 自动化： 尽可能实现部署、测试、运维等环节的自动化，减少人为错误，提高效率。 云原生理念： 充分利用云计算的弹性、按需付费、服务化等优势，构建适应云环境的系统。 数据一致性模型的选择： 根据业务需求，权衡强一致性、最终一致性等不同数据一致性模型。 技术选型的考量： 如何根据业务场景、团队能力、成本等因素选择合适的技术栈。 演进式架构： 认识到架构的不断演进是常态，建立敏捷的迭代和升级机制。 本章将结合实际案例，讲解如何将这些原则应用于具体的设计和实施过程中，提供可操作的指导。 第五章：下一代信息处理架构的应用场景与未来展望 本章将聚焦于下一代信息处理架构在不同领域的实际应用，并展望其未来的发展趋势： 大数据分析与商业智能： 支持海量数据的存储、处理和分析，为企业提供精准的决策支持。 实时数据处理与决策： 赋能金融风控、物联网监控、智能交通等需要实时响应的场景。 人工智能与机器学习平台： 为AI模型的训练、部署和推理提供强大的基础设施。 物联网（IoT）数据平台： 处理海量、异构的IoT设备数据，实现设备管理、状态监测和智能联动。 游戏与娱乐行业： 支持高并发的用户连接、实时游戏状态同步和个性化内容推荐。 金融科技（FinTech）： 实现实时交易、风险控制、反欺诈等复杂业务。 智慧城市与智能制造： 整合城市或工厂的各类数据，实现智能化管理和优化。 未来展望： Serverless的进一步普及： 开发者只需关注业务逻辑，无需关心基础设施的运维。 更智能的自动化运维： 利用AI技术实现故障预测、根因分析和自动修复。 边缘智能的深化： 将更复杂的AI模型部署到边缘端，实现本地化、低延迟的智能处理。 多云与混合云的融合： 构建能够灵活跨越不同云平台的统一数据处理能力。 数据隐私与安全的强化： 在架构层面更深入地集成隐私保护和安全合规机制。 新型硬件的融合： 如FPGA、ASIC等专用硬件在数据处理中的应用，进一步提升性能。 本书的最终目标是帮助读者建立一个关于下一代信息处理架构的全面、深入的理解，从而更好地应对数据洪流带来的挑战，抓住技术变革的机遇，构建面向未来的强大信息处理能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的数据工程师，我一直在寻找能够帮助我理解和掌握数据库云平台前沿技术的书籍。《数据库云平台理论与实践》这本书在这方面做得相当出色。它不仅仅是简单地罗列了市面上主流的云数据库产品，而是从理论的高度，深入剖析了云环境对数据库设计的颠覆性影响。书中关于多租户隔离、资源调度、安全加固以及数据治理等方面的论述，都非常有深度和前瞻性。我尤其欣赏作者对于 CAP 定理在云数据库设计中的权衡与应用，以及如何利用 Paxos、Raft 等共识算法来保证分布式系统的一致性，这些内容对于理解分布式数据库的核心至莫过于。此外，书中对 Serverless 数据库模式的探讨，以及对数据库性能调优在云环境下的新挑战和新方法的介绍，都给我带来了很大的启发。它让我意识到，传统的数据库优化手段在云端需要结合更深层次的理解和更精细化的操作。总而言之，这本书为我提供了坚实的理论基础和开阔的视野，让我能够更自信地应对未来的数据库云平台挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的让我眼前一亮，虽然我之前对“云”这个概念并不陌生，也接触过一些零散的云服务，但《数据库云平台理论与实践》这本书则以一种系统性的视角，将数据库在云环境下的运行机制、架构设计以及实际应用进行了深刻的剖析。它不像市面上很多书籍那样停留在表面，而是深入到数据库在云端如何实现高可用、弹性伸缩、数据安全和性能优化等核心问题。我尤其喜欢书中对分布式数据库在云环境下挑战的探讨，例如如何保证事务的一致性，如何处理网络分区带来的问题，以及如何设计高效的跨区域复制策略。作者用了很多生动形象的比喻，将那些复杂的概念解释得通俗易懂，即便是我这样非科班出身的读者，也能很快 grasp 到精髓。而且，书中不仅仅是理论的堆砌，还提供了大量的实践案例和代码示例，让我能够亲手去验证和学习。我特别关注了关于云原生数据库的部分，它为我打开了新的思路，让我意识到传统数据库在云时代的局限性，以及如何拥抱云原生架构来构建更具弹性和韧性的数据基础设施。这本书不仅仅是一本技术书籍，更像是一位经验丰富的导师，引导我一步步深入了解数据库云平台的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始我抱着试试看的心态翻开《数据库云平台理论与实践》，因为我之前对数据库领域的了解还比较有限，尤其是和“云”结合起来，总觉得是高不可攀的概念。但这本书的叙述方式真的让我惊喜。作者的语言非常平实，没有过多的技术术语堆砌，而是用一种讲故事的方式，娓娓道来数据库在云端是如何演进的。它从最基础的存储、计算分离开始，一步步讲解了如何将传统的单体数据库架构改造成适合云环境的分布式系统。我特别喜欢书中关于“服务化”和“微服务化”对数据库带来的影响的讨论，它让我明白了为什么很多新的云原生数据库都采用了更加灵活和模块化的设计。而且，作者还深入分析了不同类型的云数据库的优缺点，以及在实际应用中如何根据业务需求进行选择和权衡，这对于我这样的初学者来说，简直是福音。书中的图表和插图也非常有帮助，清晰地展示了各种架构模式和数据流转过程，大大降低了理解的难度。这本书让我对数据库云平台不再感到陌生和畏惧，反而激起了我更深入学习的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

我是一名项目经理，虽然不直接参与技术开发，但对我们团队所使用的数据库云平台有深入了解的需求。《数据库云平台理论与实践》这本书以一种非常宏观的视角，为我勾勒出了数据库在云时代的整体图景。它解释了为什么越来越多的企业选择将数据库迁移到云端，以及在迁移过程中会面临哪些挑战，比如数据安全、合规性、成本控制和 vendor lock-in 等问题。书中关于云数据库的架构演进，从最初的 IaaS 上的数据库部署，到 PaaS 平台提供的托管数据库服务，再到如今的云原生 Serverless 数据库，清晰地展示了技术发展的脉络。我特别关注了书中关于云数据库的成本管理和性能监控的章节，这些对于我们团队在云资源的使用和预算规划方面非常有指导意义。此外，书中对不同云数据库解决方案的优劣势分析，也帮助我更好地理解我们团队技术选型的考量。这本书让我能够站在更高的层面去理解数据库云平台的价值和应用，为我的项目管理工作提供了宝贵的支持。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，理解一个复杂的技术系统，最好的方式就是从它的底层原理入手。《数据库云平台理论与实践》恰恰满足了我的这个需求。它并没有直接跳到各种云厂商提供的产品功能介绍，而是花了大量篇幅去讲解数据库在云环境中遇到的根本性问题。比如，它详细解释了云存储的特性如何影响数据库的读写性能，为什么需要新的数据模型来适应云的分布式特性，以及如何在海量数据和高并发请求下保证数据的一致性和可用性。书中关于数据分片、副本集、共识算法的讲解，虽然一开始有些抽象，但通过作者层层递进的逻辑梳理和图示，我渐渐理清了思路。让我印象深刻的是，它还讨论了云环境下数据库运维的新范式，比如自动化部署、弹性扩缩容、故障自动迁移等，这些都是传统数据库运维模式难以企及的。这本书对于那些想要深入理解数据库技术本质，并希望将其应用于现代云环境的开发者和架构师来说，绝对是一本不可多得的宝典。它让我不再满足于表面上的“数据库即服务”，而是能够更深层次地理解其背后的技术支撑和设计哲学。