內存數據管理（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[德] 哈索，[德] 亞曆山大·蔡爾 著，SAP 譯

圖書標籤:

• 內存數據庫
• 內存數據網格
• IMDG
• 數據管理
• 大數據
• 高性能
• 分布式係統
• 緩存
• 數據存儲
• 應用開發

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302292562

版次：2

商品編碼：11068002

品牌：清華大學

包裝：平裝

齣版時間：2012-08-01

用紙：膠版紙

正文語種：中文

編輯推薦

　　 《內存數據管理（第2版）》通過對技術發展趨勢的分析，舉齣瞭有關主內存將在數據庫係統中占主導地位的可信例證。
　　 業界第1本有關內存數據庫係統的書籍，可為學生和數據庫設計人員等相關人士提供完整的參考信息。
　　 《內存數據管理（第2版）》不僅描述瞭這項以市場為導嚮，並極有可能改變整個企業軟件市場的德國創新技術，而且還展示瞭一個工作原型。

內容簡介

　　 SAP創始人哈索教授在《內存數據管理（第2版）》中提齣瞭創新的概念：高性能的內存計算將改變企業的工作方式，並最終真正實現"實時"計算處理的許諾。內存計算技術將給以下三個相互關聯的戰略領域帶來重大變革：降低總體擁有成本、創新應用、作齣更快更好的決策。

作者簡介

哈索教授，（Hasso Plattner），是SAP公司的創始人之一，並於2003年5月起擔任SAP監事會主席。作為公司的監事會主席和首席軟件顧問，他緻力於製定SAP的中長期技術戰略和發展方嚮。與此同時，哈索也負責領導SAP監事會技術委員會。
1972年，哈索和四位同事離開位於德國曼海姆的IBM公司，並創建瞭SAP（System， Applications， Products in Data Processing - 係統、應用與數據處理産品）。如今，總部設在德國沃爾多夫的SAP 公司已成為整閤企業及業務部門間流程的企業管理軟件供應商中的領導者。
1988年SAP上市的時候，他被任命為SAP執行董事會副主席。1997年至2003年5月期間，哈索一直擔任SAP執行董事會主席兼首席執行官。2003年5月他接替另一位SAP的創始人DietmarHopp被選舉為SAP監事會主席。
哈索在卡爾斯魯厄大學獲得通信工程碩士學位。1990年，薩爾布呂肯大學授予他名譽博士學位，並於1994年授予他名譽教授頭銜。1997年，作為SAP美國公司的董事長，SAP的聯席董事長和SAP R/3的總架構師，哈索在1997年被授予全球一體化信息技術領導奬，該奬是《計算機世界》史密森奬勵計劃的一部分。1998年，他入選德國名人堂。2002年哈索被波茨坦大學任命為名譽博士，並於2004年獲得名譽教授頭銜。
哈索於1998年在德國波茨坦大學內建立瞭以其名字命名的IT係統工程學院，同時創下瞭德國為單一大學私人捐款的最高紀錄。在他持續不斷地財政支持下，該學院已經成為世界級的軟件專業人纔教育中心。

亞力山大·蔡爾（Alexander Zeier），畢業於維爾茨堡大學企業管理專業，並在開姆尼茨工業大學完成瞭信息技術專業的學習。在獲得埃朗根-紐倫堡大學供應鏈係統專業的博士學位之前，他做瞭多年的戰略 IT 顧問。
他擁有 19 年 SAP/IT 係統方麵的工作經驗，2002 年加入 SAP 後，他擔任産品經理，全麵負責 SCM 軟件 - SAP 首個大型內存應用程序。
自 2006 年開始，他在柏林/波茨坦的哈索·普拉特納學院擔任哈索的副教授，並緻力於實時內存企業係統和 RFID 技術的研究。他著作的齣版物超過 100 多本，其中包括五本有關 IT 和 SAP 的書籍。他不僅是麻省理工學院的客座教授，還擔任麻省理工學院論壇歐洲地區的執行總監。

目錄

第一部分企業級應用的轉摺點
第 1 章 可取性、適用性、可行性——內存計算技術的影響
1.1 實時信息--隨時隨地獲取任何信息
1.1.1 思想速度般的響應
1.1.2 實時分析和動態計算
1.2 最新硬件趨勢的影響
1.2.1 企業級應用的數據庫管理係統
1.2.2 主存是新磁盤
1.2.3 從最大化 CPU 速度到多核處理器
1.2.4 增加的 CPU 和主存之間的帶寬
1.3 通過內存數據管理降低成本
1.3.1 總體擁有成本
1.3.2 企業係統中的成本因素
1.3.3 內存計算的性能促進成本降低
1.4 結論

第 2 章 企業級應用為何如此繁雜零亂
2.1 當前的企業級應用
2.2 企業級應用範例
2.3 企業級應用架構
2.4 企業級應用中的數據處理
2.5 企業級應用中的數據訪問模式
2.6 結論

第 3 章 SanssouciDB--企業內存數據庫係統的未來藍圖
3.1 重點關注多核和主存
3.2 內存數據庫係統設計
3.3 SanssouciDB中數據的組織與訪問
3.4 結論

第二部分 SanssouciDB：通過內存計算技術提供單一數據源
第 4 章 SanssouciDB 的技術基礎
4.1 瞭解內存層次結構
4.1.1 主存簡介
4.1.2 主存層次結構的組織結構
4.1.3 內存層次結構的趨勢
4.1.4 從程序員的角度看待內存
4.2 使用多核和跨服務器進行並行數據處理
4.2.1 通過添加資源增加容量
4.2.2 並行係統架構
4.2.3 企業級應用數據庫的並行化
4.2.4 SanssouciDB 中的並行數據處理
4.3 通過壓縮提高速度和減少內存消耗
4.3.1 輕量級壓縮
4.3.2 重量級壓縮
4.3.3 數據相關的優化
4.3.4 壓縮感知的查詢執行
4.35 真實數據的壓縮分析
44 列優先、行優先、混閤方式--優化數據布局
4.4.1 垂直分區
4.4.2 尋找最佳布局
4.4.3 混閤型數據庫麵臨的挑戰
4.4.4 應用情景
4.5 虛擬化的影響
4.5.1 分析型工作負載的虛擬化
4.5.2 數據模型和基準測試環境
4.5.3 虛擬執行與本地執行
4.5.4 使用並行虛擬機減少響應時間
4.6 技術概念匯總
4.7. 結論

第 5 章 SanssouciDB 中數據的組織與訪問
5.1 用於訪問內存數據的 SQL
5.1.1 SQL 的角色
5.1.2 查詢的生命周期
5.1.3 存儲過程
5.1.4 數據組織和索引
5.1.5 任何屬性均可作為索引
5.2 憑藉數據老化提高性能
5.2.1 主動和被動數據
5.2.2 老化過程在實現上的考慮
5.2.3 銷售綫索水平分區的用例.
5.3 高效檢索業務對象
531 從數據庫中檢索業務數據
532 對象數據指南
5.4高效執行業務函數
5.4.1區分業務函數與應用程序函數
5.4.2比較業務函數
5.5 處理讀優化數據庫中的數據更改
5.5.1 對 SanssouciDB 的影響
5.5.2 閤並過程
5.5.3 通過單列閤並提高性能
5.6 隻添加、不刪除，保持曆史記錄的完整性
5.6.1 “隻插入”實施策略
5.6.2 通過“隻插入”操作最小化鎖定
5.6.3 對企業級應用的影響
5.6.4 “隻插入”方法的可行性
5.7支持事務數據分析
5.7.1 動態聚集
5.7.2 無星型模式的分析查詢
5.8不停機擴展數據布局
5.8.1 行存儲中的重組
5.8.2 列存儲中的動態附加
5.9利用高級日誌技術提高業務恢復能力
5.9.1 列存儲中的恢復
5.9.2 行優先數據庫的差分日誌記錄
5.9.3 提供高可用性
5.10對混閤負載進行優化調度的重要性
5.10.1 調度簡介
5.10.2 混閤負載的特徵
5.10.3 運行時間較短與較長任務的調度
5.11結論

第三部分 內存計算技術所帶來的改變
第 6 章 應用程序開發
6.1 優化 SanssouciDB 的應用程序開發
6.11 內存應用程序的編程模式
6.12 應用程序架構
6.13 將業務邏輯移到數據庫中
6.14最佳實踐
6.15 視圖的圖形創建
6.2 創新的企業級應用
6.21 全新分析應用程序
6.22 運營處理幫助簡化日常業務
6.23 創新用戶界麵讓信息觸手可及
6.24 閤並分析與文本搜索
6.25 基本搜索類型
6.26 企業搜索功能
6.3 結論

第 7. 章 即將呈現的真正的商務智能係統
7.1 運營數據分析
7.1.1 過去的商務智能
7.1.2 如今的商務智能
7.1.3 將分析從日常運營中分離齣來的弊端
7.1.4 為分析係統設計的專用數據庫
7.1.5 分析和查詢語言
7.1.6 促進商務智能變化的驅動因素
7.1.7 未來的商務智能
7.2 改變.之後如何評估數據庫
7.2 企業計算基準測試
7.2.2 為混閤負載量身定製的新基準測試要求
7.2.3 日常運營和分析的新基準測試
7.3 結論

第 8 章 在雲計算中擴展 SanssouciDB
8.1 什麼是雲計算
8.2 雲應用程序的類型
8.3 從提供商的角度看雲計算
8.3.1 多租戶
8.3.2 低端硬件與高端硬件
8.3.3 復製
8.3.4 憑藉內存計算技術提高能源效率
8.4 結論

第 9 章 內存計算技術革命已拉開序幕
9.1 無風險過渡到內存數據管理
9.1.1 內存係統和傳統係統並肩工作
9.1.2 係統整閤和可擴展性
9.2 客戶驗證點
9.2.1 柏林夏洛特醫科大學
9.2.2 Hilti
9.3 結論

關於作者
參考文獻
術語錶
索引

精彩書摘

　　4.1.3內存層次結構的趨勢
　　在過去幾年裏，存儲介質與計算係統其餘部分之間在延遲方麵的性能缺口繼續迅速擴大。為消除缺1：3並保持性能的高速增長，人們進行瞭大量的研究工作，開發新的存儲技術，以突破傳統磁盤存儲的限製。一組稱為存儲級內存的頗有潛力的新存儲技術正在開發過程中。這種新型存儲介質的一般特性包括非易失性、極低延遲、不含鏇轉機械部件的固態實施、價格低廉以及高能效。
　　閃存是試圖突破傳統硬盤限製的存儲級內存技術的一個早期版本。在閃存中，數據存儲在由浮柵晶體管組成的單元中，這些晶體管即使在切斷電源之後仍能保存電流。由於無需補充電流，因此與易失性的DRAM相比可以降低能耗。此外，閃存還可以提供大大低於硬盤的快速隨機存取時間[87]。不過，閃存也有一些不足之處。比如，閃存單元無法直接更新，這意味著必須要先清除，然後纔能在單元中存儲新值。另外，嚮單元中注入電荷的時間（寫入時間）要長於讀取當前單元狀態的時間。閃存的寫入性能取決於存取模式，並且與順序寫入相比，隨機寫入的性能顯著降低。要利用這種存儲技術的潛力，在設計閃存算法時必須要考慮這種不對稱的讀取，寫入性能[104]。與磁盤存儲相比，閃存的主要缺點是其有限的物理耐用性。與主存（約1015次寫入）相比，每次寫入存取都會輕微損害存儲單元，大大縮短閃存的生命周期（約104～105次寫入）。為提升閃存有限的耐用性，人們采用一種稱為耗損均衡的技術，嘗試將寫入訪問均勻分布在現有物理地址空間中，以避免齣現寫入熱點。
　　在傳統數據庫管理係統環境中，經檢驗，閃存可以有兩種不同使用方案。首先，閃存技術可像內存一樣用做附加緩存層次結構級彆。該方案的問題在於閃存有限的耐用性與緩存頻繁的讀寫存取之間存在矛盾。人們經常建議將閃存用做持久性存儲介質。在這種情況下，為瞭獲得閃存的全部性能潛力，必須要調整DBMS的數據結構和存取方式，特彆是要考慮讀取和寫入之間的不對稱性（參考文獻第[104]條描述瞭一種利用閃存存儲特性的記錄方法）。
　　在內存數據庫管理係統環境中，閃存及其他存儲級內存計算技術會扮演雙重角色。首先，將閃存捲用做主要的持久存儲設備，而將磁盤用做備份和存檔設備。內存數據庫的隻插入模式與閃存的優勢相匹配。在隻插入式數據庫中，隨機寫入的次數可能會減少，甚至完全沒有。另外，由於不會發生更新和刪除數據，耐用性有限的缺陷也會得到彌補。其次，閃存存儲的低讀取延遲可在係統停機，甚至齣現故障時確保係統快速恢復。閃存的另一種使用方案是用做內存映射存儲，以保留不常使用的數據或主要用於讀取的大型二進製對象。DBMS可以基於簡單的試探方法或用戶手工移動的方法，將不常使用的列轉移到一個特殊內存區域——閃存上。這樣一來，其可以利用低能耗的閃存來減少主存的數據量，從而在保持性能的同時降低係統的整體能耗。
　　……

前言/序言

　　 第二版前言

　　 本書第一版已經齣版瞭一年有餘。在這一年間，內存計算技術對企業級計算與應用市場産生瞭重大影響，使其真正成為一個技術拐點。由於這一發展，以及由此引發的新問題，有必要擴充本書至第二版。

　　 第二版中的新內容主要側重於數據密集型應用程序的開發和部署，數據密集型應用程序的設計需要盡可能利用內存數據庫係統的功能。在其他新增內容中，6.1.1 章節介紹瞭內存應用程序編程模型，涵蓋瞭開發內存應用程序的重點和指導原則。為減輕應用程序開發人員和數據庫管理人員的工作負荷，我們在6.1.5 章節探討瞭圖形化創建數據庫視圖。最後，對應用程序層上的新功能作瞭詳細說明，例如6.2.4 章節中數據分析和文本搜索的組閤以及9.2 章節中兩個行業案例的展示。

　　 當然，如果沒有我們企業平颱的學生們以及集成概念主席的幫助，我們不可能在這麼短的時間內完成本書第二版的編纂工作。因此，除瞭在第一版序言中對他們的付齣和努力錶示感謝之外，在這裏我們還想再次感謝他們。

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

　　 亞力山大·蔡爾（Alexander Zeier）



　　 第一版前言

　　 我們寫這本書，是因為我們深信內存計算技術的運用將成為企業級應用的轉摺點。在過去幾年裏，內存單價下降，內存容量大幅增長。這就需要重新思考如何存儲海量數據。現在我們可以將數據庫主要數據的副本存儲在內存中而不是機械磁盤中，這樣可以使性能得到幾個數量級的提升，並且使得全新的應用成為可能。這種數據存儲方式的改變正在並將繼續對企業級應用産生重大影響，進而最終影響企業的運營方式。企業決策者能夠以思想般的速度獲得實時信息，他將具備前所未有的洞察力。

　　 本書麵嚮特定的讀者群。他們將瞭解數據管理方式的根本性轉變如何影響企業級應用。我們希望本書能對想充分利用內存計算來創建新業務流程的在校大學生、IT 專業人員、IT 經理和高級管理層有所啓發。

　　 本書分為三個部分：

　　 ·第一部分概述我們的願景，即內存計算技術如何改變企業級應用。這一部分適用於所有讀者。

　　 ·第二部分更深入地闡述我們打算如何實現願景。這一部分適用於那些希望深入瞭解內存數據管理的學生和開發人員。

　　 ·第三部分闡述內存計算對企業級應用開發和功能所帶來的深遠意義。這一部分適用於技術人員和業務型讀者。

　　 一本書往往凝聚著許多人的心血，絕非僅靠作者完成。在此，我們要特彆感謝德國波茨坦大學哈索·普拉特納學院的“企業平颱和集成概念”小組的全體成員。HANA 研究小組的成員包括：安佳·伯格（Anja B·g）、馬丁·格倫德（Martin Grund）、延森·剋魯格（Jens Krüger）、史蒂芬·穆勒（Stephan Müller）、簡恩·夏弗納（Jan Schaffner）和剋裏斯汀·緹娜芬德（Christian Tinnefeld）。在過去的 5 年裏，他們一直專注於內存計算應用領域的研究。他們的研究為本書的撰寫奠定瞭堅實的基礎。此外，瓦迪姆·波羅夫斯基（Vadym B·r·vskiy）、托馬斯·科沃科（Th·mas K·wark）、拉爾夫·屈內（Ralph Kühne）、馬丁·洛倫茲（Martin L·renz）、傑根·穆勒（Jürgen Müller）、奧剋斯德·帕奇可（·leksandr Panchenk·）、馬斯恩·夏普拉娜（Matthieu Schapran·w）、剋裏斯汀·施瓦茲（Christian Schwarz）、馬提亞·艾弗拉剋（Matthias Uflacker）和約翰尼斯·伍斯特（J·hannes Wust）也為本書的編寫做齣瞭巨大貢獻。我們的助手安德裏亞·蘭格（Andrea Lange）也一直在幫助進行協調工作。此外，在編寫本書的過程中，我們還得到瞭許多 SAP 同事的熱心幫助。如果沒有他們的支持，本書將無法順利麵世。卡夫爾·塗森（Cafer T·sun）在 HPI 和 SAP 之間起著橋梁作用，他不僅負責協調我們與 SAP 的閤作關係，而且還積極為本書提供部分章節內容。其團隊成員安德魯·麥考密剋史密斯（Andrew McC·rmick-Smith）和剋裏斯汀·馬蒂斯（Christian Mathis）為本書提供瞭許多重要文字段落。藉此書付梓之際，我們衷心感謝喬斯·亨德瑞剋·布斯（J··s Hendrik B·ese）、伯恩哈德·菲捨爾（Bernhard Fischer）、依娜·福剋斯（Enn· F·lkerts）、安德烈亞斯·赫歇爾（AndreasHerschel）、塞拉·卡佩斯（Sarah Kappes）、剋裏斯汀·穆剋爾（Christian Münkel）、弗蘭剋·倫剋思（Frank Renkes）、弗雷德裏剋·全斯爾（Frederik Transier）所付齣的辛勤勞動。我們衷心感謝保羅·霍夫曼（Paul H·fmann）為本書付齣的心血，感謝他幫助管理我們與美國各大學共同閤作的研究項目。此外，我們的研究成果也離不開其他 SAP 同事的熱心幫助。在此，我們特彆感謝弗朗茲·法波（Franz F·rber）及其團隊所提供的反饋意見，以及他們在過去幾年裏對我們的研究成果所做齣的卓越貢獻。我們在整本書中提及的許多想法都源自弗蘭茲。此外，他還負責 SAP 內部實施事務。對此，我們要特彆贊揚。

　　 最後，我們要感謝 SAP 首席技術官維捨爾·斯卡（Vishal Sikka）。他一直鼎力支持我們的研究工作，並親身參與其中。另外，我們還要衷心感謝 SAP 首席運營官格哈德·奧斯瓦德（Gerhard ·swald）和 SAP 聯閤首席執行官吉姆·哈格曼·施傑翰 (Jim Hagemann Snabe) 與比爾·孟鼎銘（Bill McDerm·tt）對我們項目的長期支持。

　　 請您訪問本書的官方網站。網站中列齣瞭本書的更新內容、評論、有關內存數據管理的相關博客文章以及學生試題。

　　 2011年2月 1 日，波茨坦 哈索（Hass·Plattner）

　　 亞力山大·蔡爾（Alexander Zeier）

《數據之潮：駕馭信息的時代浪潮》 在這信息爆炸的時代，數據如同滾滾而來的潮水，以驚人的速度、海量的規模和多樣的形式滲透到我們生活的方方麵麵。從社交媒體上的點滴互動，到全球商業的宏大格局，再到科學研究的深邃探索，數據已成為驅動進步、塑造未來的核心力量。然而，這股強大的“數據之潮”也帶來瞭前所未有的挑戰：如何有效地捕捉、組織、分析和利用這些信息，使其真正發揮價值，而不是被淹沒在無盡的數字洪流中？ 《數據之潮：駕馭信息的時代浪潮》是一本旨在引領讀者穿越信息洪流，掌握數據管理核心理念與實踐的指南。本書並非孤立地探討某個技術細節，而是從更宏觀的視角齣發，係統性地梳理瞭數據從産生到價值實現的完整生命周期。它聚焦於如何構建穩健、高效、靈活的數據管理體係，以應對當今世界日益復雜的數據環境。 第一篇：數據時代的基石——理解與規劃 在踏入數據管理的實踐領域之前，深刻理解數據的本質和它在我們世界中的作用至關重要。本篇將從宏觀層麵剖析數據所扮演的角色，探討數據驅動決策的必然性，以及在不同行業和領域中，數據所帶來的變革性影響。我們將追溯數據的起源，審視其不斷增長的趨勢，並預見其未來發展方嚮。 數據的脈搏：認識信息時代的驅動力 數據作為新時代的“石油”：從價值的源泉到決策的依據。 大數據浪潮的衝擊：規模、速度、多樣性與價值的辯證關係。 數據在不同領域的滲透：從商業智能到科學發現，從社會治理到個人生活。 數據倫理與隱私保護：在數據價值挖掘中不可忽視的責任與挑戰。 構建數據戰略：為信息洪流製定航綫 明確數據願景：企業和組織如何設定清晰的數據目標。 數據治理的框架：建立有效的管理機製，確保數據的質量、安全與閤規。 數據架構的設計：如何規劃數據的存儲、處理和訪問方式。 數據流程的優化：從數據采集到數據應用的全鏈路管理。 第二篇：數據組織的藝術——存儲與整閤 海量數據的有效管理，首要任務是如何對其進行有序的組織。本書第二篇將深入探討數據存儲的多種形式與選擇，以及如何將分散在不同源頭的數據進行整閤，構建統一、一緻的數據視圖。我們將不僅僅局限於傳統的數據庫技術，更會關注現代數據架構下的各種創新解決方案。 數據的安居之所：多元化的存儲解決方案 關係型數據庫的韌性與演進：SQL世界的經典與創新。 NoSQL數據庫的崛起：應對非結構化與半結構化數據的靈活之道。 數據倉庫的深度挖掘：為商業智能提供堅實基礎。 數據湖的廣闊天地：擁抱全量原始數據，釋放無限可能。 雲存儲的彈性與可擴展性：在雲端構建高效數據基礎設施。 融匯數據之海：整閤與互聯互通 ETL/ELT流程詳解：數據抽取、轉換與加載的藝術。 數據虛擬化技術：打破數據孤島，實現實時訪問。 數據集成平颱：構建跨係統、跨應用的數據連接橋梁。 元數據管理：理解數據的“數據”，提升數據可用性。 數據血緣追蹤：清晰掌握數據流轉的全過程。 第三篇：數據提煉的智慧——處理與分析 組織好數據僅僅是第一步，真正賦予數據生命力的是對其進行有效的處理與分析，從中挖掘齣有價值的洞察。本篇將聚焦於數據處理與分析的核心技術與方法，從基礎的數據清洗到高級的統計分析與建模，幫助讀者掌握將原始數據轉化為決策依據的能力。 數據的“淨化”工程：保證數據的準確性與一緻性 數據清洗與去重：消除噪音，確保數據質量。 數據轉換與規範化：統一格式，為分析做好準備。 數據驗證與質量監控：建立持續的數據質量保障體係。 異常值檢測與處理：識彆並妥善處理數據中的“異類”。 洞察數據深層：多維度分析方法 描述性分析：瞭解“發生瞭什麼”。 診斷性分析：探究“為什麼會發生”。 預測性分析：預判“未來會發生什麼”。 規範性分析：指導“應該怎麼做”。 統計學方法在數據分析中的應用。 數據可視化：用圖錶說話，讓數據“開口”。 第四篇：數據的價值實現——應用與創新 數據最終的價值體現在其應用與創新之中。本篇將探討如何將數據分析的成果轉化為實際的業務決策、産品創新和服務優化。我們將關注數據在不同場景下的落地應用，以及如何利用數據驅動業務增長和組織變革。 數據驅動決策：賦能業務的智能引擎 商業智能（BI）的應用：報錶、儀錶盤與關鍵績效指標（KPI）的應用。 客戶分析：理解客戶行為，提升客戶體驗。 風險管理：利用數據識彆和規避潛在風險。 運營優化：通過數據分析提升效率，降低成本。 數據創新與未來：擁抱智能化時代 機器學習與人工智能：讓數據“思考”，實現自動化與智能化。 大數據平颱的構建與應用：支撐海量數據的實時處理與分析。 數據驅動的産品開發與服務設計。 構建持續學習的數據文化。 麵嚮未來的數據管理趨勢：物聯網數據、區塊鏈數據等。 《數據之潮：駕馭信息的時代浪潮》是一次關於數據管理的全景式探索。它不僅提供技術性的指導，更強調戰略性的思維。無論您是初入數據領域的新手，還是希望深化數據管理能力的資深從業者，本書都將為您提供一條清晰的路徑，幫助您自信地駕馭這股洶湧的“數據之潮”，從中汲取力量，驅動創新，實現價值。本書旨在讓讀者在紛繁復雜的數據世界中，找到屬於自己的那艘“船”，並能乘風破浪，駛嚮成功的彼岸。

評分☆☆☆☆☆

這本書的作者功底深厚，他對內存數據管理的理解可以說是麵麵俱到，而且分析得極其透徹。我尤其欣賞他在處理一些復雜技術問題時所展現齣的嚴謹態度，每一個觀點都有理有據，每一個結論都經過深思熟慮。例如，在講到內存數據索引的優化時，作者並沒有僅僅介紹各種索引類型，而是深入分析瞭它們在查詢性能、插入/刪除性能以及內存占用方麵的權衡，並給齣瞭具體的優化建議。這讓我對如何為不同的應用場景選擇最閤適的索引有瞭更清晰的認識。此外，書中對於內存數據安全性的討論，也讓我意識到瞭自己在實際工作中可能忽略的一些細節。總的來說，這本書為我提供瞭一個非常全麵和深入的內存數據管理知識體係，讓我對這個領域有瞭更加係統和科學的認識。

評分☆☆☆☆☆

《內存數據管理（第2版）》這本書，我拿到手就迫不及待地翻閱起來。作為一名在數據庫領域摸爬滾打瞭多年的技術開發者，我一直對內存數據處理的技術和原理有著濃厚的興趣。這本書的內容，可以說極大地滿足瞭我在這方麵的求知欲。我尤其欣賞作者在解釋復雜概念時所展現齣的深度和廣度，他並沒有簡單地羅列技術術語，而是深入剖析瞭其背後的邏輯和權衡。例如，在討論內存數據結構的優化時，書中不僅介紹瞭各種主流的數據結構，還詳細分析瞭它們在不同場景下的性能錶現，以及如何根據實際需求進行取捨。這對於我來說，不僅僅是知識的獲取，更是一種思維方式的啓發。我常常會結閤自己的項目經驗來思考書中的內容，發現很多曾經睏擾我的問題，在這本書裏找到瞭清晰的解答。而且，書中提供的案例分析也十分貼閤實際，讓我能夠將理論知識轉化為可行的技術方案。讀完之後，我感覺自己在內存數據管理這一塊的理論基礎得到瞭顯著的提升，對未來的技術選型和優化也更有信心瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計非常齣色，邏輯清晰，循序漸進。從基礎概念的鋪墊，到高級技術的深入探討，再到實際應用的案例分析，每個部分都銜接得恰到好處。對於初學者來說，可以從前幾章建立起紮實的理論基礎；而對於有一定經驗的讀者，則可以直接跳到自己感興趣的章節進行深入研究。我特彆喜歡作者在闡述分布式內存數據管理時所采用的視角，他不僅介紹瞭各種主流的分布式架構，還深入分析瞭它們在一緻性、可用性和分區容錯性方麵的不同取捨，以及如何根據業務需求進行閤理的選擇。這對於我理解和設計高可用、高性能的分布式係統非常有幫助。書中對於一些前沿技術的介紹，如內存數據庫的演進趨勢，也讓我對未來的技術發展有瞭更清晰的認識。總的來說，這是一本非常值得反復研讀的書籍，每次閱讀都會有新的收獲。

評分☆☆☆☆☆

老實說，拿到這本書之前，我對內存數據管理這個領域還存在一些模糊的認識。但是，在閱讀瞭《內存數據管理（第2版）》之後，我感覺自己的視野被大大拓展瞭。作者的講解方式非常生動，而且充滿瞭洞察力。他並沒有將枯燥的技術理論堆砌在一起，而是通過大量的實例和類比，將復雜的概念解釋得通俗易懂。我特彆喜歡他在討論內存數據在雲計算環境下的應用時所展現齣的前瞻性，讓我對未來內存數據技術的發展趨勢有瞭更深的理解。書中對於一些性能調優的技巧，也讓我覺得非常實用，可以立刻應用到我的工作中去。總而言之，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，為我指明瞭前進的方嚮，讓我對內存數據管理這個領域充滿瞭學習的熱情。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，一本優秀的專業書籍，不僅要能傳授知識，更要能激發讀者的思考。而《內存數據管理（第2版）》恰恰做到瞭這一點。作者在書中拋齣的很多問題，都引導我進行深入的思考。比如，在討論內存數據持久化時，書中不僅列舉瞭常見的持久化策略，還引導讀者去思考不同策略在可靠性、性能和成本之間的權衡。這讓我不再滿足於瞭解“是什麼”，而是開始探究“為什麼”和“如何做得更好”。我經常會在閱讀過程中停下來，拿齣筆記本，畫齣思維導圖，或者寫下自己的想法和疑問。這種主動的學習方式，讓我對內存數據管理的理解更加深刻。而且，書中很多技術細節的講解都非常到位，對於一些我之前隻知其然，不知其所以然的技術點，在這本書裏得到瞭清晰的解釋。

評分☆☆☆☆☆

這本書包裝很好，紙質也很不錯，當然書本身很好。

評分☆☆☆☆☆

還不錯，挺好的，沒事可以多看看

評分☆☆☆☆☆

嗬嗬，對老公工作有幫助就好瞭

評分☆☆☆☆☆

幾本書都是我想要得，內容很好，喜歡

評分☆☆☆☆☆

沒得說瞭啊啊啊啊啊，很好啊啊啊

評分☆☆☆☆☆

聽說淘丨寶的數據都是存在內存中，買這本書看看

評分☆☆☆☆☆

基本介紹性的，做一個大緻瞭解還不錯，但要更細節的東西就要其他書瞭。

評分☆☆☆☆☆

非常不錯，內存管理的專業書籍，從硬件級層發覺到軟件層麵，對摩爾定律

評分☆☆☆☆☆

本書很形象的描述內存與CPU工作原理，內存數據管理對性能提高作用