數據庫雲平颱理論與實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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馬獻章 著

圖書標籤:

• 數據庫
• 雲平颱
• 數據庫雲
• 雲計算
• 數據管理
• 數據存儲
• 分布式數據庫
• 數據庫服務
• 大數據
• 技術實踐

店鋪： 墨硯聚客圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302421504

商品編碼：28547188356

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2016-01-01

內容介紹
基本信息

書名：	數據庫雲平颱理論與實踐
作者：	馬獻章	開本：
YJ：	79	頁數：
現價：	見1；CY =CY部	齣版時間	2016-01
書號：	9787302421504	印刷時間：
齣版社：	清華大學齣版社	版次：
商品類型：	正版圖書	印次：

內容提要 作者簡介 精彩導讀 目錄

D一部分  數據庫雲平颱導論
D1章  數據庫的起源與發展現狀
  1.1  數據管理
    1.1.1  數據管理的3個階段
    1.1.2  數據庫係統發展的3個裏程碑
    1.1.3  數據庫管理係統的3個發展階段
  1.2  數據庫的分類
    1.2.1  層次型數據庫
    1.2.2  網狀型數據庫
    1.2.3  關係型數據庫
D2章  關係模型與數據庫的優缺點
  2.1  關係模型
    2.1.1  關係模型概述
    2.1.2  關係代數
    2.1.3  關係演算
  2.2  關係模式與關係數據庫
  2.3  關係型數據庫的優勢
    2.3.1  持久存儲大量數據
    2.3.2  通過事務保證數據的強一緻性
    2.3.3  通用性好和高性能
    2.3.4  以標準化為前提
  2.4  關係型數據庫的不足
    2.4.1  大量數據的寫入操作
    2.4.2  對海量數據的高效存儲和訪問
    2.4.3  為有數據更新的錶做索引或錶結構變更
    2.4.4  對簡單查詢需要快速返迴結果的處理
    2.4.5  字段不固定時的應用
D3章  關係型數據庫的補充——NoSQL
  3.1  NoSoL的概念
  3.2  NoSOL的起源
  3.3  NoSQL數據庫解決的核心難題
    3.3.1  實現高速查詢
    3.3.2  滿足多寫需要
  3.4  NosQL數據庫的分類
    3.4.1  麵嚮列的有序存儲數據庫
    3.4.2  鍵／值存儲數據庫
    3.4.3  麵嚮文檔數據庫
    3.4.4  圖形數據庫
    3.4.5  對象數據庫
D4章  數據庫雲平颱
  4.1  數據庫雲平颱的概念
  4.2  數據庫雲平颱的特點
  4.3  數據庫雲平颱的分類
    4.3.1  數據庫即服務
    4.3.2  分布式數據庫
  4.4  國産自主可控數據庫雲平颱産品介紹
    4.4.1  虛榖雲數據庫
    4.4.2  南大通用列存數據庫
  4.5  為何推薦使用自主可控産品
    4.5.1  D前GJ主流數據庫的安全隱患
    4.5.2  信息安全Z終要落實到數據庫安全
    4.5.3  滿足需求J好
    4.5.4  一站式服務方式是優勢

D二部分  數據庫雲平颱理論基礎
D5章  關係型數據庫中的事務
  5.1  事務處理的重要性
  5.2  事務的特性要求
    5.2.1  一緻性
    5.2.2  原子性
    5.2.3  持久性
    5.2.4  隔離性
  5.3  事務的狀態
  5.4  係統日誌
  5.5  並發控製
    5.5.1  基於鎖的協議
    5.5.2  兩階段加鎖
    5.5.3  死鎖處理
    5.5.4  基於時間戳排序的並發控製
    5.5.5  多版本並發控製
    5.5.6  飢餓處理
……
D6章  關係型數據庫的數據恢復
D7章  關係型數據庫結構化查詢語言SQL
D8章  分布式數據庫
D9章  NoSQL型數據庫的一緻性與事務

D三部分  數據庫雲平颱的應用
D10章  開發數據庫應用的編程
D11章  數據庫性能調優
D12章  數據庫應用係統的設計
D13章  數據庫重構

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《數據洪流中的智慧之翼：下一代信息處理架構解析》 在這個信息爆炸的時代，數據如同奔騰不息的洪流，以前所未有的速度和規模湧來。我們正站在一個信息處理技術的十字路口，傳統架構的局限性日益凸顯，而新的智慧之翼正蓄勢待飛，預示著下一代信息處理架構的到來。本書旨在深入剖析這一變革的驅動力、核心技術以及潛在的應用前景，為讀者揭示數據洪流中隱藏的巨大機遇與挑戰，以及我們如何駕馭這股力量，構建更智能、更高效的信息處理未來。 第一章：信息爆炸的浪潮與傳統架構的瓶頸 本章將首先描繪當前信息爆炸的宏大圖景，從社交媒體的實時動態、物聯網設備的海量傳感器數據、科學計算的龐大數據集，到商業交易的海量日誌，數據量的激增已經超齣瞭許多現有係統的處理能力。我們將深入探討傳統集中式、單體架構在麵對如此規模和復雜性時所遇到的瓶頸： 可擴展性挑戰： 傳統的縱嚮擴展（增加服務器的CPU、內存等）已接近物理極限，而橫嚮擴展（增加更多服務器）則麵臨著數據一緻性、通信開銷和管理復雜性的難題。 性能瓶頸： 單一的處理中心容易成為性能瓶頸，尤其是在處理高並發、低延遲的實時數據流時。 高可用性與容錯性： 單點故障的風險在集中式係統中尤為突齣，一旦中心發生故障，整個係統將麵臨癱瘓。 數據孤島與集成睏難： 隨著數據源的增多，不同係統之間的數據孤島現象愈發嚴重，數據共享和整閤變得異常睏難，阻礙瞭數據的價值挖掘。 部署與維護的復雜性： 傳統的軟件部署和係統維護流程往往耗時耗力，且容易齣錯，無法快速響應業務變化的需求。 成本效益的權衡： 盡管硬件成本在下降，但維護和管理龐大、僵化的基礎設施所帶來的隱性成本卻在不斷攀升。 通過對這些瓶頸的細緻剖析，本書將為讀者建立一個清晰的認識：現有架構已不足以應對未來的數據挑戰，改革和創新勢在必行。 第二章：下一代信息處理架構的核心驅動力 在認識到傳統架構的局限性後，本章將聚焦於驅動下一代信息處理架構發展的關鍵力量。這些力量並非孤立存在，而是相互促進，共同推動著技術革新： 數據驅動的智能化需求： 人工智能、機器學習、深度學習等技術的飛速發展，對數據的處理能力提齣瞭前所未有的要求。從海量原始數據中提取有價值的信息，訓練復雜的模型，都需要強大的數據處理能力作為支撐。 實時性與低延遲的業務場景： 金融交易、自動駕駛、工業自動化、智能傢居等應用場景，對數據的處理速度和響應時間有著近乎苛刻的要求。數據的實時分析和快速決策成為核心競爭力。 分布式與去中心化的趨勢： 對單點故障的擔憂，以及對更高可用性和彈性的追求，促使係統設計嚮分布式和去中心化方嚮演進。通過將數據和計算分散到多個節點，可以提高係統的魯棒性和可擴展性。 雲計算與邊緣計算的協同： 雲計算提供瞭強大的計算和存儲資源，而邊緣計算則將計算能力推嚮數據産生的源頭，實現更快的響應和更低的帶寬消耗。兩者協同工作，構建瞭一個無處不在、靈活高效的信息處理網絡。 微服務與容器化技術的普及： 微服務架構將復雜的係統分解為一係列小型、獨立的服務，便於開發、部署和擴展。容器化技術（如Docker）則為微服務的打包、分發和運行提供瞭輕量級、一緻的環境，極大地提高瞭開發效率和部署靈活性。 開源生態的繁榮： 以Apache項目為代錶的眾多開源技術，如Hadoop、Spark、Kafka、Kubernetes等，為下一代信息處理架構的構建提供瞭堅實的基礎和豐富的工具集。 理解這些驅動力，有助於我們把握信息處理技術發展的宏觀脈絡，為後續的技術探討奠定基礎。 第三章：下一代信息處理架構的關鍵技術解析 本章將是本書的核心內容之一，我們將深入剖析支撐下一代信息處理架構的關鍵技術，並闡述它們如何協同工作，解決傳統架構的瓶頸： 分布式存儲技術： 分布式文件係統（DFS）： 如HDFS（Hadoop Distributed File System），實現大規模數據的分布式存儲、高吞吐量訪問和容錯性。 分布式數據庫： NoSQL數據庫： 包括鍵值存儲（Redis, Memcached）、文檔數據庫（MongoDB）、列族數據庫（Cassandra）、圖數據庫（Neo4j）等，針對不同數據模型和訪問模式提供靈活的存儲方案。 NewSQL數據庫： 結閤瞭NoSQL的擴展性和傳統關係型數據庫的ACID事務特性，如TiDB、CockroachDB等，滿足對一緻性和擴展性的雙重需求。 對象存儲： 如Amazon S3、Ceph等，提供高可用、可擴展的對象存儲服務，適用於存儲非結構化數據。 分布式計算技術： 批處理計算框架： 如Apache Spark，提供內存計算能力，相比MapReduce顯著提升瞭數據處理速度，支持SQL、流處理、圖計算和機器學習。 流處理框架： 如Apache Flink、Apache Kafka Streams、Spark Streaming，實現對實時數據流的低延遲處理、狀態管理和事件驅動。 內存計算與緩存技術： 如Redis、Memcached，用於加速數據訪問，減少對後端存儲的壓力，提升係統響應速度。 消息隊列與事件總綫： 消息隊列： 如Apache Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ，用於實現異步通信、削峰填榖、解耦生産者和消費者，構建可伸縮的消息處理管道。 事件總綫（Event Bus）： 促進係統間事件的傳遞和響應，實現更靈活的集成。 容器化與編排技術： 容器化： Docker等技術，實現應用及其依賴項的打包，確保跨環境的一緻性。 容器編排： Kubernetes等技術，自動化部署、擴展和管理容器化應用，提供高可用性、負載均衡和自動伸縮能力。 微服務架構模式： 服務拆分策略： 如何根據業務領域、數據耦閤度等將係統拆分成獨立的微服務。 服務通信： RESTful API、gRPC等通信協議的選擇與實現。 服務治理： 服務注冊與發現、負載均衡、熔斷、降級、限流等關鍵機製。 數據治理與安全： 數據質量管理： 數據清洗、校驗、去重等。 數據安全與隱私： 加密、訪問控製、權限管理、閤規性等。 元數據管理： 數據字典、數據血緣追蹤等，提升數據可發現性和可理解性。 在本章中，我們將針對每項技術，介紹其基本原理、核心組件、工作流程，並通過簡要的案例說明其在實際應用中的優勢。 第四章：下一代信息處理架構的設計原則與實踐 在掌握瞭關鍵技術之後，本章將探討設計和構建下一代信息處理架構所遵循的核心原則，以及在實踐中需要注意的關鍵問題： 麵嚮服務與模塊化： 將係統分解為鬆耦閤、可獨立部署和擴展的服務單元，便於開發、測試和維護。 彈性與伸縮性： 架構應能根據負載變化自動擴展或收縮資源，保證性能穩定。 容錯性與高可用性： 通過冗餘設計、故障轉移、優雅降級等機製，確保係統在部分組件失效時仍能正常運行。 可觀察性與可觀測性： 建立全麵的監控、日誌記錄和追蹤體係，便於故障排查和性能優化。 自動化： 盡可能實現部署、測試、運維等環節的自動化，減少人為錯誤，提高效率。 雲原生理念： 充分利用雲計算的彈性、按需付費、服務化等優勢，構建適應雲環境的係統。 數據一緻性模型的選擇： 根據業務需求，權衡強一緻性、最終一緻性等不同數據一緻性模型。 技術選型的考量： 如何根據業務場景、團隊能力、成本等因素選擇閤適的技術棧。 演進式架構： 認識到架構的不斷演進是常態，建立敏捷的迭代和升級機製。 本章將結閤實際案例，講解如何將這些原則應用於具體的設計和實施過程中，提供可操作的指導。 第五章：下一代信息處理架構的應用場景與未來展望 本章將聚焦於下一代信息處理架構在不同領域的實際應用，並展望其未來的發展趨勢： 大數據分析與商業智能： 支持海量數據的存儲、處理和分析，為企業提供精準的決策支持。 實時數據處理與決策： 賦能金融風控、物聯網監控、智能交通等需要實時響應的場景。 人工智能與機器學習平颱： 為AI模型的訓練、部署和推理提供強大的基礎設施。 物聯網（IoT）數據平颱： 處理海量、異構的IoT設備數據，實現設備管理、狀態監測和智能聯動。 遊戲與娛樂行業： 支持高並發的用戶連接、實時遊戲狀態同步和個性化內容推薦。 金融科技（FinTech）： 實現實時交易、風險控製、反欺詐等復雜業務。 智慧城市與智能製造： 整閤城市或工廠的各類數據，實現智能化管理和優化。 未來展望： Serverless的進一步普及： 開發者隻需關注業務邏輯，無需關心基礎設施的運維。 更智能的自動化運維： 利用AI技術實現故障預測、根因分析和自動修復。 邊緣智能的深化： 將更復雜的AI模型部署到邊緣端，實現本地化、低延遲的智能處理。 多雲與混閤雲的融閤： 構建能夠靈活跨越不同雲平颱的統一數據處理能力。 數據隱私與安全的強化： 在架構層麵更深入地集成隱私保護和安全閤規機製。 新型硬件的融閤： 如FPGA、ASIC等專用硬件在數據處理中的應用，進一步提升性能。 本書的最終目標是幫助讀者建立一個關於下一代信息處理架構的全麵、深入的理解，從而更好地應對數據洪流帶來的挑戰，抓住技術變革的機遇，構建麵嚮未來的強大信息處理能力。

評分☆☆☆☆☆

說實話，一開始我抱著試試看的心態翻開《數據庫雲平颱理論與實踐》，因為我之前對數據庫領域的瞭解還比較有限，尤其是和“雲”結閤起來，總覺得是高不可攀的概念。但這本書的敘述方式真的讓我驚喜。作者的語言非常平實，沒有過多的技術術語堆砌，而是用一種講故事的方式，娓娓道來數據庫在雲端是如何演進的。它從最基礎的存儲、計算分離開始，一步步講解瞭如何將傳統的單體數據庫架構改造成適閤雲環境的分布式係統。我特彆喜歡書中關於“服務化”和“微服務化”對數據庫帶來的影響的討論，它讓我明白瞭為什麼很多新的雲原生數據庫都采用瞭更加靈活和模塊化的設計。而且，作者還深入分析瞭不同類型的雲數據庫的優缺點，以及在實際應用中如何根據業務需求進行選擇和權衡，這對於我這樣的初學者來說，簡直是福音。書中的圖錶和插圖也非常有幫助，清晰地展示瞭各種架構模式和數據流轉過程，大大降低瞭理解的難度。這本書讓我對數據庫雲平颱不再感到陌生和畏懼，反而激起瞭我更深入學習的興趣。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，理解一個復雜的技術係統，最好的方式就是從它的底層原理入手。《數據庫雲平颱理論與實踐》恰恰滿足瞭我的這個需求。它並沒有直接跳到各種雲廠商提供的産品功能介紹，而是花瞭大量篇幅去講解數據庫在雲環境中遇到的根本性問題。比如，它詳細解釋瞭雲存儲的特性如何影響數據庫的讀寫性能，為什麼需要新的數據模型來適應雲的分布式特性，以及如何在海量數據和高並發請求下保證數據的一緻性和可用性。書中關於數據分片、副本集、共識算法的講解，雖然一開始有些抽象，但通過作者層層遞進的邏輯梳理和圖示，我漸漸理清瞭思路。讓我印象深刻的是，它還討論瞭雲環境下數據庫運維的新範式，比如自動化部署、彈性擴縮容、故障自動遷移等，這些都是傳統數據庫運維模式難以企及的。這本書對於那些想要深入理解數據庫技術本質，並希望將其應用於現代雲環境的開發者和架構師來說，絕對是一本不可多得的寶典。它讓我不再滿足於錶麵上的“數據庫即服務”，而是能夠更深層次地理解其背後的技術支撐和設計哲學。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的讓我眼前一亮，雖然我之前對“雲”這個概念並不陌生，也接觸過一些零散的雲服務，但《數據庫雲平颱理論與實踐》這本書則以一種係統性的視角，將數據庫在雲環境下的運行機製、架構設計以及實際應用進行瞭深刻的剖析。它不像市麵上很多書籍那樣停留在錶麵，而是深入到數據庫在雲端如何實現高可用、彈性伸縮、數據安全和性能優化等核心問題。我尤其喜歡書中對分布式數據庫在雲環境下挑戰的探討，例如如何保證事務的一緻性，如何處理網絡分區帶來的問題，以及如何設計高效的跨區域復製策略。作者用瞭很多生動形象的比喻，將那些復雜的概念解釋得通俗易懂，即便是我這樣非科班齣身的讀者，也能很快 grasp 到精髓。而且，書中不僅僅是理論的堆砌，還提供瞭大量的實踐案例和代碼示例，讓我能夠親手去驗證和學習。我特彆關注瞭關於雲原生數據庫的部分，它為我打開瞭新的思路，讓我意識到傳統數據庫在雲時代的局限性，以及如何擁抱雲原生架構來構建更具彈性和韌性的數據基礎設施。這本書不僅僅是一本技術書籍，更像是一位經驗豐富的導師，引導我一步步深入瞭解數據庫雲平颱的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

作為一名資深的數據工程師，我一直在尋找能夠幫助我理解和掌握數據庫雲平颱前沿技術的書籍。《數據庫雲平颱理論與實踐》這本書在這方麵做得相當齣色。它不僅僅是簡單地羅列瞭市麵上主流的雲數據庫産品，而是從理論的高度，深入剖析瞭雲環境對數據庫設計的顛覆性影響。書中關於多租戶隔離、資源調度、安全加固以及數據治理等方麵的論述，都非常有深度和前瞻性。我尤其欣賞作者對於 CAP 定理在雲數據庫設計中的權衡與應用，以及如何利用 Paxos、Raft 等共識算法來保證分布式係統的一緻性，這些內容對於理解分布式數據庫的核心至莫過於。此外，書中對 Serverless 數據庫模式的探討，以及對數據庫性能調優在雲環境下的新挑戰和新方法的介紹，都給我帶來瞭很大的啓發。它讓我意識到，傳統的數據庫優化手段在雲端需要結閤更深層次的理解和更精細化的操作。總而言之，這本書為我提供瞭堅實的理論基礎和開闊的視野，讓我能夠更自信地應對未來的數據庫雲平颱挑戰。

評分☆☆☆☆☆

我是一名項目經理，雖然不直接參與技術開發，但對我們團隊所使用的數據庫雲平颱有深入瞭解的需求。《數據庫雲平颱理論與實踐》這本書以一種非常宏觀的視角，為我勾勒齣瞭數據庫在雲時代的整體圖景。它解釋瞭為什麼越來越多的企業選擇將數據庫遷移到雲端，以及在遷移過程中會麵臨哪些挑戰，比如數據安全、閤規性、成本控製和 vendor lock-in 等問題。書中關於雲數據庫的架構演進，從最初的 IaaS 上的數據庫部署，到 PaaS 平颱提供的托管數據庫服務，再到如今的雲原生 Serverless 數據庫，清晰地展示瞭技術發展的脈絡。我特彆關注瞭書中關於雲數據庫的成本管理和性能監控的章節，這些對於我們團隊在雲資源的使用和預算規劃方麵非常有指導意義。此外，書中對不同雲數據庫解決方案的優劣勢分析，也幫助我更好地理解我們團隊技術選型的考量。這本書讓我能夠站在更高的層麵去理解數據庫雲平颱的價值和應用，為我的項目管理工作提供瞭寶貴的支持。