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周继锋等著 著

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• 分布式数据库
• 数据库架构
• 企业级应用
• 数据存储
• 数据管理
• 高可用
• 可扩展性
• 数据一致性
• 数据库设计
• Sharding

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121302879

商品编码：11093882441

出版时间：2016-11-01

作  者:周继锋 等 著 定  价:79 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2016年11月01日 页  数:306 装  帧:平装 ISBN:9787121302879 ●第1章数据库中间件与分布式数据库的实现1
●1.1什么是分布式系统1
●1.2为什么需要分布式数据库2
●1.3分布式数据库的实现原理3
●1.4Mycat数据库中间件简介5
●1.4.1Mycat的历史与未来规划5
●1.4.2Mycat与其他中间件的区别8
●1.4.3Mycat的优势10
●1.4.4Mycat的适用场合11
●第2章Mycat入门13
●2.1环境搭建13
●2.1.1Windows环境搭建13
●2.1.2Linux环境搭建15
●2.2Mycat核心概念详解16
●2.2.1逻辑库（schema）16
●2.2.2逻辑表（table）16
●2.2.3分片节点（dataNode）17
●2.2.4节点主机（dataHost）17
●2.3Mycat原理介绍18
●2.4参与Mycat源码开发19
●部分目录

内容简介

互联网的蓬勃发展，业务驱动技术不断升级，在系统越来越庞大，技术越来越复杂，应用部署集群化，所有压力全部指向数据库，数据量巨大，数据库优化也到极限了，数据库的运维难以为继，在这种情况下，分布式数据库似乎成为专享的解决方案。为了解决传统数据库的分布式化这个技术难题，各种数据库中间件应运而生，从早期的Amoeba、TDDL、Cobar，到如今的Mycat，技术日新月异，发展迅猛。Mycat已经成为了一个强大的开源分布式数据库中间件产品。面对企业应用的海量数据事务处理，是目前优选的开源解决方案。支持多种数据库，开发活跃，已有数百个项目使用，预期Mycat的采用将有爆发式增长趋势。所以Mycat开源社区核心开发者共同撰写了本书，帮助企业更好的使用Mycat中间件架构企业分布式数据库系统。 周继锋 等 著 周继锋，拥有十多年大型项目架构设计及实战经验，曾过众多分布式系统、微服务及大数据项目。在高并发、高可用、高可扩展性、高可维护性等领域拥有丰富的经验，对Hadoop、Spark源码进行过深度分析并具有丰富的实战经验。曾在ERP、医学、互联网行业担任资历工程师、资历架构师、技术总监等职务，为炼数成金不错讲师及靠前知名的开源分布式数据库中间件Mycat的负责人。

冯钻优，多年来致力于分布式系统架构、分布式数据库、大数据技术的研究，在高并发、高可用的分布式系统设计和大数据处理方面有着丰富的经验。曾担任架构师、开发经理、技术经理等职位，过大型分布式系统、大数据分析项目的开发及实施落地，等

探索数据洪流的脉络：传统关系型数据库的演进与现代应用 在这信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步的基石。而承载这些数据的，正是数据库。本书并非聚焦于时下热门的分布式数据库，而是选择了一条更为深邃的道路——深入剖析传统关系型数据库的精髓，追溯其发展脉络，并探讨其在现代企业应用中的不竭生命力与演变之道。 第一篇：关系型数据库的基石——从理论到实践 我们将从最基础的概念出发，为读者构建起坚实的关系型数据库理论体系。 第一章：数据模型与关系代数 数据模型的演进： 我们将回顾数据模型的发展历程，从层次模型、网状模型等早期尝试，引申到关系模型的诞生及其颠覆性意义。理解为何关系模型能够成为主流，其核心优势何在。 关系模型的核心概念： 深入理解域（Domain）、属性（Attribute）、元组（Tuple）、关系（Relation）、键（Key）等基本组成单元。我们将用大量生动的例子，阐释这些概念在实际数据组织中的作用。 关系代数： 这是理解SQL语言的理论根基。我们将详细介绍选择（σ）、投影（π）、连接（⋈）、并（∪）、差（-）、交（∩）、笛卡尔积（×）、重命名（ρ）等基本操作，并通过实例演示它们如何组合，以表达复杂的数据检索和处理需求。例如，如何用关系代数操作实现“查找所有住在北京的用户的订单信息”，以及如何一步步分解复杂查询。 函数依赖与范式理论： 探讨函数依赖的概念，理解其对数据完整性的重要性。我们将系统阐述第一、第二、第三范式（1NF, 2NF, 3NF）以及 Boyce-Codd范式（BCNF）的定义、目的和推导过程。通过大量的反例和正例，说明数据库设计中遵循范式的好处，例如消除冗余、减少更新异常等。我们将深入分析在实际设计中，如何在理论范式和实际性能需求之间找到平衡点。 第二章：SQL语言——数据操控的通用语言 SQL的演进与标准： 追溯SQL语言的发展历史，从最早的SEQUEL到ANSI/ISO标准，以及不同数据库厂商的SQL方言。理解SQL作为一种声明式语言的强大之处。 数据定义语言（DDL）： 详细讲解`CREATE TABLE`, `ALTER TABLE`, `DROP TABLE`, `CREATE INDEX`, `DROP INDEX`等命令，学习如何定义表结构、设置约束（主键、外键、唯一、非空、检查约束）、创建和管理索引以优化查询性能。 数据操纵语言（DML）： 深入掌握`SELECT`, `INSERT`, `UPDATE`, `DELETE`等核心命令。我们将重点讲解`SELECT`语句的各种子句，如`FROM`, `WHERE`, `GROUP BY`, `HAVING`, `ORDER BY`, `LIMIT`等，以及多表连接（JOIN）的各种类型（INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL OUTER JOIN）和使用场景。 数据控制语言（DCL）与事务控制语言（TCL）： 简要介绍`GRANT`, `REVOKE`等权限管理命令，以及`COMMIT`, `ROLLBACK`, `SAVEPOINT`等事务控制语句，强调其在保证数据一致性方面的作用。 高级SQL特性： 探讨窗口函数（Window Functions）在复杂报表和分析中的应用，如`ROW_NUMBER()`, `RANK()`, `DENSE_RANK()`, `LAG()`, `LEAD()`等。讲解公用表表达式（CTE）如何提高SQL语句的可读性和复用性。介绍存储过程、触发器、视图等数据库对象的作用和编写方法。 第三章：数据库系统架构与内部机制 数据库管理系统（DBMS）的组成： 剖析一个典型的DBMS是如何工作的，从用户请求的处理流程，到查询的解析、优化，再到执行。 查询处理与优化： 深入理解查询解析器、查询优化器（如基于成本的优化器）的工作原理。学习如何分析查询执行计划（Execution Plan），识别性能瓶颈，并根据执行计划调整SQL语句或数据库设计。 存储引擎（Storage Engine）： 介绍不同存储引擎（如InnoDB, MyISAM等）的特点、优缺点及其适用场景。讲解页（Page）、行（Row）、索引（Index）在存储层面的组织方式。 事务管理： 详细阐述ACID（Atomicity, Consistency, Isolation, Durability）特性，以及它们是如何通过锁机制（Locking）、多版本并发控制（MVCC）等技术来实现的。理解不同隔离级别（Isolation Levels）对数据一致性和并发性能的影响。 日志与恢复机制： 讲解预写日志（WAL - Write-Ahead Logging）的工作原理，以及数据库如何通过日志文件实现崩溃恢复（Crash Recovery），确保数据在意外中断后依然可靠。 第二篇：传统关系型数据库在企业中的应用与挑战 在掌握了关系型数据库的理论和机制后，我们将转向其在实际企业环境中的应用，以及在日益增长的数据量和复杂业务需求下，传统关系型数据库所面临的挑战与演变。 第四章：数据库设计与建模的艺术 需求分析与概念设计： 如何从业务需求出发，识别实体、属性和关系，构建E-R图（Entity-Relationship Diagram）作为概念模型。 逻辑设计： 将E-R图转换为关系模型，进行表和字段的定义，确定主键、外键等约束。 物理设计： 关注表的存储结构、数据类型选择、索引策略（全局索引、覆盖索引、复合索引等）、分区（Partitioning）等，以优化查询性能和存储效率。 性能调优基础： 结合前面的理论，我们将提供一套系统性的性能调优思路，包括监控数据库性能指标、分析慢查询、调整配置参数、优化SQL语句、重建索引等。 第五章：高可用性与灾难恢复 备份与恢复策略： 讲解不同备份类型（全备、增量备份、差异备份）及其组合策略。详细介绍冷备份、热备份，以及如何制定有效的恢复计划（Recovery Plan）。 数据复制（Replication）： 阐述主从复制（Master-Slave Replication）、多主复制（Multi-Master Replication）等技术。分析其在读写分离、负载均衡、数据冗余和灾难恢复中的作用。 故障转移（Failover）与故障恢复（Failback）： 介绍自动故障转移和手动故障转移的机制。探讨如何设计高可用集群（如Mirroring, Availability Groups等），以应对服务器或网络故障。 灾难恢复计划（DRP）： 制定全面的灾难恢复计划，包括数据备份、异地容灾、测试和演练等，以应对区域性灾难。 第六章：企业级数据库的实践考量 数据库安全： 讲解用户权限管理、身份认证、数据加密（静态加密与传输加密）、审计（Auditing）等安全措施，以及如何防范SQL注入等常见安全威胁。 性能监控与容量规划： 如何利用性能监控工具（如Perfmon, V$视图, Enterprise Manager等）来跟踪数据库的CPU、内存、I/O、锁等关键指标。如何根据业务增长趋势进行容量规划，预测存储、CPU、内存等资源的需求。 版本升级与迁移： 讨论数据库版本升级的策略、风险评估和操作流程。分析在面临技术迭代或业务重组时，如何安全地迁移现有数据库到新环境或新版本。 遗留系统中的传统数据库： 探讨在许多长期运行的企业系统中，传统关系型数据库仍然扮演着核心角色。分析如何在这种环境下，通过合理的优化和扩展，使其继续满足业务需求，并与新引入的技术形成互补。 第七章：传统关系型数据库的未来之路 关系型数据库的持续演进： 尽管分布式系统风头正劲，但传统关系型数据库并未停滞不前。我们将探讨其在内核优化、新功能引入（如JSON支持、内存计算增强）、云原生化等方面的进展。 与新技术的融合： 探讨关系型数据库如何与NoSQL数据库、内存数据库、数据仓库等技术协同工作，构建混合数据架构。例如，如何利用关系型数据库处理事务性数据，而将分析型数据存储到数据仓库中。 云端的关系型数据库服务： 分析Amazon RDS, Azure SQL Database, Google Cloud SQL等云服务如何降低数据库运维复杂度，提供弹性伸缩和高可用性。 在特定领域的优势： 强调关系型数据库在需要强事务一致性、复杂关系查询、规范化数据管理等方面的不可替代性，例如金融交易系统、ERP系统等。 本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角，理解传统关系型数据库的深厚底蕴和持续生命力。它不是对新兴技术的否定，而是对技术根基的坚守与传承。我们相信，只有深刻理解了数据的结构、处理机制以及数据库系统的核心原理，才能在复杂多变的技术浪潮中，做出更明智的选择，构建更稳定、更可靠、更高效的企业数据解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的某个部分，如同打开了一扇新的大门，让我对分布式数据库的深层奥秘有了更直观的理解。作者在探讨“性能优化与调优”时，那种抽丝剥茧、层层深入的分析方法，让人受益匪浅。我特别留意了书中关于“查询优化与索引策略”的章节，作者并没有停留在理论层面，而是通过实际的SQL语句和执行计划，演示了如何识别慢查询，并给出针对性的优化建议。比如，在处理复杂JOIN操作时，作者如何根据数据分布和查询模式，选择合适的JOIN算法，以及如何构建高效的组合索引。此外，书中关于“缓存策略与数据访问模式”的分析，也让我印象深刻。作者不仅仅是介绍了常用的缓存技术，更是深入分析了不同业务场景下，如何设计有效的缓存失效机制，以避免脏数据。这种将理论知识与实操经验相结合的讲解方式，对于我这样的读者来说，非常有价值，让我得以在理解分布式数据库复杂性的同时，也能找到提升系统性能的切实可行的方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书的某些片段，让我深刻体会到了分布式系统设计的复杂性与艺术性。特别是作者在描述“多中心部署与异地容灾”策略时，那种宏观的视野和对细节的把控，令人印象深刻。书中对于如何在不同地域、不同网络环境下，构建高可用、高性能的分布式数据库集群，进行了细致的论述。我关注到了其中关于“数据同步与一致性保障”的章节，作者不仅仅是提及了各种同步机制，而是深入分析了在极端的网络延迟和不可靠性下，如何选择和优化这些机制。例如，在介绍两地三中心部署时，作者详细阐述了如何通过异步复制与半同步复制的组合，来兼顾性能和容灾能力。此外，书中对于“业务连续性计划（BCP）”与分布式数据库架构的结合，也让我耳目一新。它不仅仅是技术层面的问题，更是涉及到企业运营层面的战略规划。能够看到作者将如此宏大的主题，拆解成可执行的技术方案，并结合企业实际情况进行讲解，着实令人钦佩。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是一次令人愉悦的旅程，虽然我翻阅的并非是其全部内容，但仅凭零星的章节，就足以让我感受到作者深厚的功力和对行业前沿的敏锐洞察。其中涉及的几个关于如何在一个大规模、异构环境中，实现数据的一致性、可用性和性能最优化的讨论，让我拍案叫绝。作者并没有止步于理论的阐述，而是深入到企业实际应用场景中，通过大量的案例分析，生动地展示了分布式数据库在解决复杂业务挑战时的强大力量。例如，在一个涉及海量用户交易数据的电商平台案例中，作者详细拆解了如何通过分片、复制、以及多副本一致性协议（如Paxos或Raft的变体）来保证数据的可靠写入和快速读取，并在此过程中平衡了读写性能的权衡。书中对不同类型分布式数据库（如关系型、NoSQL、NewSQL）在特定业务场景下的适用性分析，也给我留下了深刻印象。那种直击痛点，提供切实可行解决方案的风格，让人受益匪浅。即便只是瞥见其中一角，也能窥见作者在复杂系统设计上的周密考量，以及对技术趋势的精准把握。

评分☆☆☆☆☆

即便接触到的内容不多，但这本书给我带来的启发是巨大的。书中关于“数据治理与安全”的讨论，让我看到了分布式数据库在企业应用中不仅仅是存储和查询的工具，更是承载着企业核心资产的关键。作者对数据生命周期管理、元数据管理、以及数据权限控制的深入探讨，让我意识到，一个健壮的分布式数据库架构，必须将这些非功能性需求置于同等重要的地位。在阅读过程中，我特别留意到作者如何将这些抽象的概念，通过具体的技术手段和管理流程，落地到企业的日常运维中。例如，书中提及的基于角色的访问控制（RBAC）在分布式环境下的实现，以及如何通过数据加密、审计日志等手段，来满足日益严格的数据合规性要求。这种将技术原理与企业级管理相结合的视角，非常难得，也让我对如何构建安全可靠的分布式数据体系有了更清晰的认识，即便我只读到这部分内容，也足以让我思考在我的工作中，是否还有需要加强的地方。

评分☆☆☆☆☆

读过这本书的某些章节后，我不得不说，它像一座宝藏，等待着我去更深入地挖掘。特别是在讲到如何构建弹性、可伸缩的分布式数据基础设施时，那种条理清晰、逻辑严谨的叙述方式，让我茅塞顿开。我尤其关注了其中关于“故障转移与恢复”的部分，作者详细阐述了在节点失效、网络分区等极端情况下，如何设计鲁棒的机制来保障服务的连续性。书中对于“CAP定理”的解读，不再是教科书式的简单罗列，而是结合了实际的工程考量，指出了在实际落地时，如何根据业务需求在一致性、可用性、分区容忍度之间做出明智的取舍。比如，在某个金融场景中，为了保证交易数据的绝对一致性，作者是如何通过强一致性协议和同步复制来实现，以及为此付出的性能代价。反之，在另一个实时分析场景中，为了追求极致的可用性和低延迟，又是如何选择牺牲部分一致性，采用最终一致性模型。这种细致入微的权衡分析，是许多理论书籍所欠缺的，也是我作为一名实践者最渴望获得的。