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[德] 哈索，[德] 亚历山大·蔡尔 著，SAP 译

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• 内存数据库
• 内存数据网格
• IMDG
• 数据管理
• 大数据
• 高性能
• 分布式系统
• 缓存
• 数据存储
• 应用开发

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302292562

版次：2

商品编码：11068002

品牌：清华大学

包装：平装

出版时间：2012-08-01

用纸：胶版纸

正文语种：中文

编辑推荐

　　 《内存数据管理（第2版）》通过对技术发展趋势的分析，举出了有关主内存将在数据库系统中占主导地位的可信例证。
　　 业界第1本有关内存数据库系统的书籍，可为学生和数据库设计人员等相关人士提供完整的参考信息。
　　 《内存数据管理（第2版）》不仅描述了这项以市场为导向，并极有可能改变整个企业软件市场的德国创新技术，而且还展示了一个工作原型。

内容简介

　　 SAP创始人哈索教授在《内存数据管理（第2版）》中提出了创新的概念：高性能的内存计算将改变企业的工作方式，并最终真正实现"实时"计算处理的许诺。内存计算技术将给以下三个相互关联的战略领域带来重大变革：降低总体拥有成本、创新应用、作出更快更好的决策。

作者简介

哈索教授，（Hasso Plattner），是SAP公司的创始人之一，并于2003年5月起担任SAP监事会主席。作为公司的监事会主席和首席软件顾问，他致力于制定SAP的中长期技术战略和发展方向。与此同时，哈索也负责领导SAP监事会技术委员会。
1972年，哈索和四位同事离开位于德国曼海姆的IBM公司，并创建了SAP（System， Applications， Products in Data Processing - 系统、应用与数据处理产品）。如今，总部设在德国沃尔多夫的SAP 公司已成为整合企业及业务部门间流程的企业管理软件供应商中的领导者。
1988年SAP上市的时候，他被任命为SAP执行董事会副主席。1997年至2003年5月期间，哈索一直担任SAP执行董事会主席兼首席执行官。2003年5月他接替另一位SAP的创始人DietmarHopp被选举为SAP监事会主席。
哈索在卡尔斯鲁厄大学获得通信工程硕士学位。1990年，萨尔布吕肯大学授予他名誉博士学位，并于1994年授予他名誉教授头衔。1997年，作为SAP美国公司的董事长，SAP的联席董事长和SAP R/3的总架构师，哈索在1997年被授予全球一体化信息技术领导奖，该奖是《计算机世界》史密森奖励计划的一部分。1998年，他入选德国名人堂。2002年哈索被波茨坦大学任命为名誉博士，并于2004年获得名誉教授头衔。
哈索于1998年在德国波茨坦大学内建立了以其名字命名的IT系统工程学院，同时创下了德国为单一大学私人捐款的最高纪录。在他持续不断地财政支持下，该学院已经成为世界级的软件专业人才教育中心。

亚力山大·蔡尔（Alexander Zeier），毕业于维尔茨堡大学企业管理专业，并在开姆尼茨工业大学完成了信息技术专业的学习。在获得埃朗根-纽伦堡大学供应链系统专业的博士学位之前，他做了多年的战略 IT 顾问。
他拥有 19 年 SAP/IT 系统方面的工作经验，2002 年加入 SAP 后，他担任产品经理，全面负责 SCM 软件 - SAP 首个大型内存应用程序。
自 2006 年开始，他在柏林/波茨坦的哈索·普拉特纳学院担任哈索的副教授，并致力于实时内存企业系统和 RFID 技术的研究。他著作的出版物超过 100 多本，其中包括五本有关 IT 和 SAP 的书籍。他不仅是麻省理工学院的客座教授，还担任麻省理工学院论坛欧洲地区的执行总监。

目录

第一部分企业级应用的转折点
第 1 章 可取性、适用性、可行性——内存计算技术的影响
1.1 实时信息--随时随地获取任何信息
1.1.1 思想速度般的响应
1.1.2 实时分析和动态计算
1.2 最新硬件趋势的影响
1.2.1 企业级应用的数据库管理系统
1.2.2 主存是新磁盘
1.2.3 从最大化 CPU 速度到多核处理器
1.2.4 增加的 CPU 和主存之间的带宽
1.3 通过内存数据管理降低成本
1.3.1 总体拥有成本
1.3.2 企业系统中的成本因素
1.3.3 内存计算的性能促进成本降低
1.4 结论

第 2 章 企业级应用为何如此繁杂零乱
2.1 当前的企业级应用
2.2 企业级应用范例
2.3 企业级应用架构
2.4 企业级应用中的数据处理
2.5 企业级应用中的数据访问模式
2.6 结论

第 3 章 SanssouciDB--企业内存数据库系统的未来蓝图
3.1 重点关注多核和主存
3.2 内存数据库系统设计
3.3 SanssouciDB中数据的组织与访问
3.4 结论

第二部分 SanssouciDB：通过内存计算技术提供单一数据源
第 4 章 SanssouciDB 的技术基础
4.1 了解内存层次结构
4.1.1 主存简介
4.1.2 主存层次结构的组织结构
4.1.3 内存层次结构的趋势
4.1.4 从程序员的角度看待内存
4.2 使用多核和跨服务器进行并行数据处理
4.2.1 通过添加资源增加容量
4.2.2 并行系统架构
4.2.3 企业级应用数据库的并行化
4.2.4 SanssouciDB 中的并行数据处理
4.3 通过压缩提高速度和减少内存消耗
4.3.1 轻量级压缩
4.3.2 重量级压缩
4.3.3 数据相关的优化
4.3.4 压缩感知的查询执行
4.35 真实数据的压缩分析
44 列优先、行优先、混合方式--优化数据布局
4.4.1 垂直分区
4.4.2 寻找最佳布局
4.4.3 混合型数据库面临的挑战
4.4.4 应用情景
4.5 虚拟化的影响
4.5.1 分析型工作负载的虚拟化
4.5.2 数据模型和基准测试环境
4.5.3 虚拟执行与本地执行
4.5.4 使用并行虚拟机减少响应时间
4.6 技术概念汇总
4.7. 结论

第 5 章 SanssouciDB 中数据的组织与访问
5.1 用于访问内存数据的 SQL
5.1.1 SQL 的角色
5.1.2 查询的生命周期
5.1.3 存储过程
5.1.4 数据组织和索引
5.1.5 任何属性均可作为索引
5.2 凭借数据老化提高性能
5.2.1 主动和被动数据
5.2.2 老化过程在实现上的考虑
5.2.3 销售线索水平分区的用例.
5.3 高效检索业务对象
531 从数据库中检索业务数据
532 对象数据指南
5.4高效执行业务函数
5.4.1区分业务函数与应用程序函数
5.4.2比较业务函数
5.5 处理读优化数据库中的数据更改
5.5.1 对 SanssouciDB 的影响
5.5.2 合并过程
5.5.3 通过单列合并提高性能
5.6 只添加、不删除，保持历史记录的完整性
5.6.1 “只插入”实施策略
5.6.2 通过“只插入”操作最小化锁定
5.6.3 对企业级应用的影响
5.6.4 “只插入”方法的可行性
5.7支持事务数据分析
5.7.1 动态聚集
5.7.2 无星型模式的分析查询
5.8不停机扩展数据布局
5.8.1 行存储中的重组
5.8.2 列存储中的动态附加
5.9利用高级日志技术提高业务恢复能力
5.9.1 列存储中的恢复
5.9.2 行优先数据库的差分日志记录
5.9.3 提供高可用性
5.10对混合负载进行优化调度的重要性
5.10.1 调度简介
5.10.2 混合负载的特征
5.10.3 运行时间较短与较长任务的调度
5.11结论

第三部分 内存计算技术所带来的改变
第 6 章 应用程序开发
6.1 优化 SanssouciDB 的应用程序开发
6.11 内存应用程序的编程模式
6.12 应用程序架构
6.13 将业务逻辑移到数据库中
6.14最佳实践
6.15 视图的图形创建
6.2 创新的企业级应用
6.21 全新分析应用程序
6.22 运营处理帮助简化日常业务
6.23 创新用户界面让信息触手可及
6.24 合并分析与文本搜索
6.25 基本搜索类型
6.26 企业搜索功能
6.3 结论

第 7. 章 即将呈现的真正的商务智能系统
7.1 运营数据分析
7.1.1 过去的商务智能
7.1.2 如今的商务智能
7.1.3 将分析从日常运营中分离出来的弊端
7.1.4 为分析系统设计的专用数据库
7.1.5 分析和查询语言
7.1.6 促进商务智能变化的驱动因素
7.1.7 未来的商务智能
7.2 改变.之后如何评估数据库
7.2 企业计算基准测试
7.2.2 为混合负载量身定制的新基准测试要求
7.2.3 日常运营和分析的新基准测试
7.3 结论

第 8 章 在云计算中扩展 SanssouciDB
8.1 什么是云计算
8.2 云应用程序的类型
8.3 从提供商的角度看云计算
8.3.1 多租户
8.3.2 低端硬件与高端硬件
8.3.3 复制
8.3.4 凭借内存计算技术提高能源效率
8.4 结论

第 9 章 内存计算技术革命已拉开序幕
9.1 无风险过渡到内存数据管理
9.1.1 内存系统和传统系统并肩工作
9.1.2 系统整合和可扩展性
9.2 客户验证点
9.2.1 柏林夏洛特医科大学
9.2.2 Hilti
9.3 结论

关于作者
参考文献
术语表
索引

精彩书摘

　　4.1.3内存层次结构的趋势
　　在过去几年里，存储介质与计算系统其余部分之间在延迟方面的性能缺口继续迅速扩大。为消除缺1：3并保持性能的高速增长，人们进行了大量的研究工作，开发新的存储技术，以突破传统磁盘存储的限制。一组称为存储级内存的颇有潜力的新存储技术正在开发过程中。这种新型存储介质的一般特性包括非易失性、极低延迟、不含旋转机械部件的固态实施、价格低廉以及高能效。
　　闪存是试图突破传统硬盘限制的存储级内存技术的一个早期版本。在闪存中，数据存储在由浮栅晶体管组成的单元中，这些晶体管即使在切断电源之后仍能保存电流。由于无需补充电流，因此与易失性的DRAM相比可以降低能耗。此外，闪存还可以提供大大低于硬盘的快速随机存取时间[87]。不过，闪存也有一些不足之处。比如，闪存单元无法直接更新，这意味着必须要先清除，然后才能在单元中存储新值。另外，向单元中注入电荷的时间（写入时间）要长于读取当前单元状态的时间。闪存的写入性能取决于存取模式，并且与顺序写入相比，随机写入的性能显著降低。要利用这种存储技术的潜力，在设计闪存算法时必须要考虑这种不对称的读取，写入性能[104]。与磁盘存储相比，闪存的主要缺点是其有限的物理耐用性。与主存（约1015次写入）相比，每次写入存取都会轻微损害存储单元，大大缩短闪存的生命周期（约104～105次写入）。为提升闪存有限的耐用性，人们采用一种称为耗损均衡的技术，尝试将写入访问均匀分布在现有物理地址空间中，以避免出现写入热点。
　　在传统数据库管理系统环境中，经检验，闪存可以有两种不同使用方案。首先，闪存技术可像内存一样用做附加缓存层次结构级别。该方案的问题在于闪存有限的耐用性与缓存频繁的读写存取之间存在矛盾。人们经常建议将闪存用做持久性存储介质。在这种情况下，为了获得闪存的全部性能潜力，必须要调整DBMS的数据结构和存取方式，特别是要考虑读取和写入之间的不对称性（参考文献第[104]条描述了一种利用闪存存储特性的记录方法）。
　　在内存数据库管理系统环境中，闪存及其他存储级内存计算技术会扮演双重角色。首先，将闪存卷用做主要的持久存储设备，而将磁盘用做备份和存档设备。内存数据库的只插入模式与闪存的优势相匹配。在只插入式数据库中，随机写入的次数可能会减少，甚至完全没有。另外，由于不会发生更新和删除数据，耐用性有限的缺陷也会得到弥补。其次，闪存存储的低读取延迟可在系统停机，甚至出现故障时确保系统快速恢复。闪存的另一种使用方案是用做内存映射存储，以保留不常使用的数据或主要用于读取的大型二进制对象。DBMS可以基于简单的试探方法或用户手工移动的方法，将不常使用的列转移到一个特殊内存区域——闪存上。这样一来，其可以利用低能耗的闪存来减少主存的数据量，从而在保持性能的同时降低系统的整体能耗。
　　……

前言/序言

　　 第二版前言

　　 本书第一版已经出版了一年有余。在这一年间，内存计算技术对企业级计算与应用市场产生了重大影响，使其真正成为一个技术拐点。由于这一发展，以及由此引发的新问题，有必要扩充本书至第二版。

　　 第二版中的新内容主要侧重于数据密集型应用程序的开发和部署，数据密集型应用程序的设计需要尽可能利用内存数据库系统的功能。在其他新增内容中，6.1.1 章节介绍了内存应用程序编程模型，涵盖了开发内存应用程序的重点和指导原则。为减轻应用程序开发人员和数据库管理人员的工作负荷，我们在6.1.5 章节探讨了图形化创建数据库视图。最后，对应用程序层上的新功能作了详细说明，例如6.2.4 章节中数据分析和文本搜索的组合以及9.2 章节中两个行业案例的展示。

　　 当然，如果没有我们企业平台的学生们以及集成概念主席的帮助，我们不可能在这么短的时间内完成本书第二版的编纂工作。因此，除了在第一版序言中对他们的付出和努力表示感谢之外，在这里我们还想再次感谢他们。

　　 2012 年 3 月 1 日，波茨坦 哈索（Hass·Plattner）

　　 亚力山大·蔡尔（Alexander Zeier）



　　 第一版前言

　　 我们写这本书，是因为我们深信内存计算技术的运用将成为企业级应用的转折点。在过去几年里，内存单价下降，内存容量大幅增长。这就需要重新思考如何存储海量数据。现在我们可以将数据库主要数据的副本存储在内存中而不是机械磁盘中，这样可以使性能得到几个数量级的提升，并且使得全新的应用成为可能。这种数据存储方式的改变正在并将继续对企业级应用产生重大影响，进而最终影响企业的运营方式。企业决策者能够以思想般的速度获得实时信息，他将具备前所未有的洞察力。

　　 本书面向特定的读者群。他们将了解数据管理方式的根本性转变如何影响企业级应用。我们希望本书能对想充分利用内存计算来创建新业务流程的在校大学生、IT 专业人员、IT 经理和高级管理层有所启发。

　　 本书分为三个部分：

　　 ·第一部分概述我们的愿景，即内存计算技术如何改变企业级应用。这一部分适用于所有读者。

　　 ·第二部分更深入地阐述我们打算如何实现愿景。这一部分适用于那些希望深入了解内存数据管理的学生和开发人员。

　　 ·第三部分阐述内存计算对企业级应用开发和功能所带来的深远意义。这一部分适用于技术人员和业务型读者。

　　 一本书往往凝聚着许多人的心血，绝非仅靠作者完成。在此，我们要特别感谢德国波茨坦大学哈索·普拉特纳学院的“企业平台和集成概念”小组的全体成员。HANA 研究小组的成员包括：安佳·伯格（Anja B·g）、马丁·格伦德（Martin Grund）、延森·克鲁格（Jens Krüger）、史蒂芬·穆勒（Stephan Müller）、简恩·夏弗纳（Jan Schaffner）和克里斯汀·缇娜芬德（Christian Tinnefeld）。在过去的 5 年里，他们一直专注于内存计算应用领域的研究。他们的研究为本书的撰写奠定了坚实的基础。此外，瓦迪姆·波罗夫斯基（Vadym B·r·vskiy）、托马斯·科沃科（Th·mas K·wark）、拉尔夫·屈内（Ralph Kühne）、马丁·洛伦兹（Martin L·renz）、杰根·穆勒（Jürgen Müller）、奥克斯德·帕奇可（·leksandr Panchenk·）、马斯恩·夏普拉娜（Matthieu Schapran·w）、克里斯汀·施瓦兹（Christian Schwarz）、马提亚·艾弗拉克（Matthias Uflacker）和约翰尼斯·伍斯特（J·hannes Wust）也为本书的编写做出了巨大贡献。我们的助手安德里亚·兰格（Andrea Lange）也一直在帮助进行协调工作。此外，在编写本书的过程中，我们还得到了许多 SAP 同事的热心帮助。如果没有他们的支持，本书将无法顺利面世。卡夫尔·涂森（Cafer T·sun）在 HPI 和 SAP 之间起着桥梁作用，他不仅负责协调我们与 SAP 的合作关系，而且还积极为本书提供部分章节内容。其团队成员安德鲁·麦考密克史密斯（Andrew McC·rmick-Smith）和克里斯汀·马蒂斯（Christian Mathis）为本书提供了许多重要文字段落。借此书付梓之际，我们衷心感谢乔斯·亨德瑞克·布斯（J··s Hendrik B·ese）、伯恩哈德·菲舍尔（Bernhard Fischer）、依娜·福克斯（Enn· F·lkerts）、安德烈亚斯·赫歇尔（AndreasHerschel）、塞拉·卡佩斯（Sarah Kappes）、克里斯汀·穆克尔（Christian Münkel）、弗兰克·伦克思（Frank Renkes）、弗雷德里克·全斯尔（Frederik Transier）所付出的辛勤劳动。我们衷心感谢保罗·霍夫曼（Paul H·fmann）为本书付出的心血，感谢他帮助管理我们与美国各大学共同合作的研究项目。此外，我们的研究成果也离不开其他 SAP 同事的热心帮助。在此，我们特别感谢弗朗兹·法波（Franz F·rber）及其团队所提供的反馈意见，以及他们在过去几年里对我们的研究成果所做出的卓越贡献。我们在整本书中提及的许多想法都源自弗兰兹。此外，他还负责 SAP 内部实施事务。对此，我们要特别赞扬。

　　 最后，我们要感谢 SAP 首席技术官维舍尔·斯卡（Vishal Sikka）。他一直鼎力支持我们的研究工作，并亲身参与其中。另外，我们还要衷心感谢 SAP 首席运营官格哈德·奥斯瓦德（Gerhard ·swald）和 SAP 联合首席执行官吉姆·哈格曼·施杰翰 (Jim Hagemann Snabe) 与比尔·孟鼎铭（Bill McDerm·tt）对我们项目的长期支持。

　　 请您访问本书的官方网站。网站中列出了本书的更新内容、评论、有关内存数据管理的相关博客文章以及学生试题。

　　 2011年2月 1 日，波茨坦 哈索（Hass·Plattner）

　　 亚力山大·蔡尔（Alexander Zeier）

《数据之潮：驾驭信息的时代浪潮》 在这信息爆炸的时代，数据如同滚滚而来的潮水，以惊人的速度、海量的规模和多样的形式渗透到我们生活的方方面面。从社交媒体上的点滴互动，到全球商业的宏大格局，再到科学研究的深邃探索，数据已成为驱动进步、塑造未来的核心力量。然而，这股强大的“数据之潮”也带来了前所未有的挑战：如何有效地捕捉、组织、分析和利用这些信息，使其真正发挥价值，而不是被淹没在无尽的数字洪流中？ 《数据之潮：驾驭信息的时代浪潮》是一本旨在引领读者穿越信息洪流，掌握数据管理核心理念与实践的指南。本书并非孤立地探讨某个技术细节，而是从更宏观的视角出发，系统性地梳理了数据从产生到价值实现的完整生命周期。它聚焦于如何构建稳健、高效、灵活的数据管理体系，以应对当今世界日益复杂的数据环境。 第一篇：数据时代的基石——理解与规划 在踏入数据管理的实践领域之前，深刻理解数据的本质和它在我们世界中的作用至关重要。本篇将从宏观层面剖析数据所扮演的角色，探讨数据驱动决策的必然性，以及在不同行业和领域中，数据所带来的变革性影响。我们将追溯数据的起源，审视其不断增长的趋势，并预见其未来发展方向。 数据的脉搏：认识信息时代的驱动力 数据作为新时代的“石油”：从价值的源泉到决策的依据。 大数据浪潮的冲击：规模、速度、多样性与价值的辩证关系。 数据在不同领域的渗透：从商业智能到科学发现，从社会治理到个人生活。 数据伦理与隐私保护：在数据价值挖掘中不可忽视的责任与挑战。 构建数据战略：为信息洪流制定航线 明确数据愿景：企业和组织如何设定清晰的数据目标。 数据治理的框架：建立有效的管理机制，确保数据的质量、安全与合规。 数据架构的设计：如何规划数据的存储、处理和访问方式。 数据流程的优化：从数据采集到数据应用的全链路管理。 第二篇：数据组织的艺术——存储与整合 海量数据的有效管理，首要任务是如何对其进行有序的组织。本书第二篇将深入探讨数据存储的多种形式与选择，以及如何将分散在不同源头的数据进行整合，构建统一、一致的数据视图。我们将不仅仅局限于传统的数据库技术，更会关注现代数据架构下的各种创新解决方案。 数据的安居之所：多元化的存储解决方案 关系型数据库的韧性与演进：SQL世界的经典与创新。 NoSQL数据库的崛起：应对非结构化与半结构化数据的灵活之道。 数据仓库的深度挖掘：为商业智能提供坚实基础。 数据湖的广阔天地：拥抱全量原始数据，释放无限可能。 云存储的弹性与可扩展性：在云端构建高效数据基础设施。 融汇数据之海：整合与互联互通 ETL/ELT流程详解：数据抽取、转换与加载的艺术。 数据虚拟化技术：打破数据孤岛，实现实时访问。 数据集成平台：构建跨系统、跨应用的数据连接桥梁。 元数据管理：理解数据的“数据”，提升数据可用性。 数据血缘追踪：清晰掌握数据流转的全过程。 第三篇：数据提炼的智慧——处理与分析 组织好数据仅仅是第一步，真正赋予数据生命力的是对其进行有效的处理与分析，从中挖掘出有价值的洞察。本篇将聚焦于数据处理与分析的核心技术与方法，从基础的数据清洗到高级的统计分析与建模，帮助读者掌握将原始数据转化为决策依据的能力。 数据的“净化”工程：保证数据的准确性与一致性 数据清洗与去重：消除噪音，确保数据质量。 数据转换与规范化：统一格式，为分析做好准备。 数据验证与质量监控：建立持续的数据质量保障体系。 异常值检测与处理：识别并妥善处理数据中的“异类”。 洞察数据深层：多维度分析方法 描述性分析：了解“发生了什么”。 诊断性分析：探究“为什么会发生”。 预测性分析：预判“未来会发生什么”。 规范性分析：指导“应该怎么做”。 统计学方法在数据分析中的应用。 数据可视化：用图表说话，让数据“开口”。 第四篇：数据的价值实现——应用与创新 数据最终的价值体现在其应用与创新之中。本篇将探讨如何将数据分析的成果转化为实际的业务决策、产品创新和服务优化。我们将关注数据在不同场景下的落地应用，以及如何利用数据驱动业务增长和组织变革。 数据驱动决策：赋能业务的智能引擎 商业智能（BI）的应用：报表、仪表盘与关键绩效指标（KPI）的应用。 客户分析：理解客户行为，提升客户体验。 风险管理：利用数据识别和规避潜在风险。 运营优化：通过数据分析提升效率，降低成本。 数据创新与未来：拥抱智能化时代 机器学习与人工智能：让数据“思考”，实现自动化与智能化。 大数据平台的构建与应用：支撑海量数据的实时处理与分析。 数据驱动的产品开发与服务设计。 构建持续学习的数据文化。 面向未来的数据管理趋势：物联网数据、区块链数据等。 《数据之潮：驾驭信息的时代浪潮》是一次关于数据管理的全景式探索。它不仅提供技术性的指导，更强调战略性的思维。无论您是初入数据领域的新手，还是希望深化数据管理能力的资深从业者，本书都将为您提供一条清晰的路径，帮助您自信地驾驭这股汹涌的“数据之潮”，从中汲取力量，驱动创新，实现价值。本书旨在让读者在纷繁复杂的数据世界中，找到属于自己的那艘“船”，并能乘风破浪，驶向成功的彼岸。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者功底深厚，他对内存数据管理的理解可以说是面面俱到，而且分析得极其透彻。我尤其欣赏他在处理一些复杂技术问题时所展现出的严谨态度，每一个观点都有理有据，每一个结论都经过深思熟虑。例如，在讲到内存数据索引的优化时，作者并没有仅仅介绍各种索引类型，而是深入分析了它们在查询性能、插入/删除性能以及内存占用方面的权衡，并给出了具体的优化建议。这让我对如何为不同的应用场景选择最合适的索引有了更清晰的认识。此外，书中对于内存数据安全性的讨论，也让我意识到了自己在实际工作中可能忽略的一些细节。总的来说，这本书为我提供了一个非常全面和深入的内存数据管理知识体系，让我对这个领域有了更加系统和科学的认识。

评分☆☆☆☆☆

老实说，拿到这本书之前，我对内存数据管理这个领域还存在一些模糊的认识。但是，在阅读了《内存数据管理（第2版）》之后，我感觉自己的视野被大大拓展了。作者的讲解方式非常生动，而且充满了洞察力。他并没有将枯燥的技术理论堆砌在一起，而是通过大量的实例和类比，将复杂的概念解释得通俗易懂。我特别喜欢他在讨论内存数据在云计算环境下的应用时所展现出的前瞻性，让我对未来内存数据技术的发展趋势有了更深的理解。书中对于一些性能调优的技巧，也让我觉得非常实用，可以立刻应用到我的工作中去。总而言之，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，为我指明了前进的方向，让我对内存数据管理这个领域充满了学习的热情。

评分☆☆☆☆☆

《内存数据管理（第2版）》这本书，我拿到手就迫不及待地翻阅起来。作为一名在数据库领域摸爬滚打了多年的技术开发者，我一直对内存数据处理的技术和原理有着浓厚的兴趣。这本书的内容，可以说极大地满足了我在这方面的求知欲。我尤其欣赏作者在解释复杂概念时所展现出的深度和广度，他并没有简单地罗列技术术语，而是深入剖析了其背后的逻辑和权衡。例如，在讨论内存数据结构的优化时，书中不仅介绍了各种主流的数据结构，还详细分析了它们在不同场景下的性能表现，以及如何根据实际需求进行取舍。这对于我来说，不仅仅是知识的获取，更是一种思维方式的启发。我常常会结合自己的项目经验来思考书中的内容，发现很多曾经困扰我的问题，在这本书里找到了清晰的解答。而且，书中提供的案例分析也十分贴合实际，让我能够将理论知识转化为可行的技术方案。读完之后，我感觉自己在内存数据管理这一块的理论基础得到了显著的提升，对未来的技术选型和优化也更有信心了。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，一本优秀的专业书籍，不仅要能传授知识，更要能激发读者的思考。而《内存数据管理（第2版）》恰恰做到了这一点。作者在书中抛出的很多问题，都引导我进行深入的思考。比如，在讨论内存数据持久化时，书中不仅列举了常见的持久化策略，还引导读者去思考不同策略在可靠性、性能和成本之间的权衡。这让我不再满足于了解“是什么”，而是开始探究“为什么”和“如何做得更好”。我经常会在阅读过程中停下来，拿出笔记本，画出思维导图，或者写下自己的想法和疑问。这种主动的学习方式，让我对内存数据管理的理解更加深刻。而且，书中很多技术细节的讲解都非常到位，对于一些我之前只知其然，不知其所以然的技术点，在这本书里得到了清晰的解释。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计非常出色，逻辑清晰，循序渐进。从基础概念的铺垫，到高级技术的深入探讨，再到实际应用的案例分析，每个部分都衔接得恰到好处。对于初学者来说，可以从前几章建立起扎实的理论基础；而对于有一定经验的读者，则可以直接跳到自己感兴趣的章节进行深入研究。我特别喜欢作者在阐述分布式内存数据管理时所采用的视角，他不仅介绍了各种主流的分布式架构，还深入分析了它们在一致性、可用性和分区容错性方面的不同取舍，以及如何根据业务需求进行合理的选择。这对于我理解和设计高可用、高性能的分布式系统非常有帮助。书中对于一些前沿技术的介绍，如内存数据库的演进趋势，也让我对未来的技术发展有了更清晰的认识。总的来说，这是一本非常值得反复研读的书籍，每次阅读都会有新的收获。

评分☆☆☆☆☆

关于内存数据库的书，学术味太重

评分☆☆☆☆☆

看了这本书，对内存数据有了其他方面的了解

评分☆☆☆☆☆

很早以前就想看的，400-200

评分☆☆☆☆☆

单位买的工具书 非常好

评分☆☆☆☆☆

看了还是挺有用的，值得一看

评分☆☆☆☆☆

SAP的产品，可以看看设计理念

评分☆☆☆☆☆

替朋友买的，质量不错，正品

评分☆☆☆☆☆

很不错，实用，正在看

评分☆☆☆☆☆

还没看 有待仔细研究