数据库应用/云计算工程师系列 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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肖睿，于继武，杨高岭，刘玉强，李震 著

图书标签:

• 数据库
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• 工程师
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• 实践
• 案例
• 进阶
• 实战
• 运维

出版社： 中国水利水电出版社

ISBN：9787517053781

版次：1

商品编码：12133365

包装：平装

丛书名： 云计算工程师系列

开本：16开

出版时间：2017-05-01

用纸：胶版纸

页数：192

字数：282000

内容简介

本书针对具备Linux 基础的人群，主要介绍了关系型数据库MySQL、非关系型数据库MongoDB 的相关知识与应用，以生动详细的理论讲解、深入浅出的实战项目案例，帮助读者掌握现代主流数据库的应用。本书内容包括MySQL数据库操作、索引与事务、数据库管理、备份与恢复、增量备份与恢复、存储引擎等基础知识，之后的项目案例包括MySQL 主从复制与读写分离、MMM 高可用配置及故障切换、MongoDB 群集部署。本书通过通俗易懂的原理讲解及深入浅出的案例分析，并配以完善的学习资源和支持服务，为读者带来全方位的学习体验，包括视频教程、案例素材下载、学习交流社区、讨论组等终身学习内容，更多技术支持请访问课工场www.kgc.cn。

《云端之巅：现代企业数据架构与实践》 内容概述： 本书深入探讨了在云计算时代，企业如何构建、管理和优化其数据架构，以应对日益增长的数据量、复杂性和业务需求。本书旨在为有志于成为优秀的数据库应用和云计算工程师的读者提供一套系统性的知识体系和实用的实践指导。内容涵盖了从基础的数据模型设计到前沿的云原生数据服务应用，力求帮助读者建立起坚实的数据理论基础，并掌握将这些理论转化为实际解决方案的能力。 第一部分：数据基础与设计哲学 第一章：数据建模的基石 关系型数据模型： 深入剖析实体-关系模型（ERM）的设计原则，包括实体、属性、关系（一对一、一对多、多对多）的定义与映射。详细讲解范式理论（1NF, 2NF, 3NF, BCNF）及其在减少数据冗余、保证数据一致性方面的作用。通过大量实际案例，演示如何将业务需求转化为规范化的数据库表结构。 非关系型数据模型： 介绍NoSQL数据库的兴起及其与关系型数据库的差异。详细讲解键值对（Key-Value）、文档（Document）、列族（Column-Family）、图（Graph）等主流NoSQL数据模型的设计思路和适用场景。分析不同NoSQL模型的优缺点，以及如何根据业务特性选择最合适的数据模型。 混合数据模型与融合趋势： 探讨在现代应用中，关系型与非关系型数据模型如何协同工作，以及如何利用多模型数据库解决复杂的数据管理问题。 第二章：数据存储与优化之道 数据库物理设计： 讲解索引的原理、类型（B-tree, Hash, Full-Text等）及其在提升查询性能中的作用。深入分析索引的选择、创建和维护策略，包括联合索引、覆盖索引、函数索引等。 数据分区与分片： 介绍数据分区（Partitioning）技术，包括按范围、按列表、按哈希等策略，以及其在处理大规模数据集时的优势。讲解数据库分片（Sharding）的概念、实现方法（客户端分片、中间件分片、数据库原生分片）及其在高可用和可扩展性方面的应用。 缓存策略与性能调优： 探讨数据库缓存（如Redis, Memcached）的原理、使用场景和最佳实践。讲解SQL查询优化技巧，包括SQL重写、执行计划分析、参数优化等。分析I/O优化、内存管理、网络配置等对数据库性能的影响。 第三章：数据一致性与事务保障 ACID原则详解： 详细阐述原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）四大特性，并结合实际场景分析其重要性。 并发控制机制： 深入讲解锁（Locking）机制，包括共享锁、排他锁、意向锁等，以及它们如何防止数据冲突。介绍多版本并发控制（MVCC）的工作原理及其在提升并发性能方面的优势。 事务隔离级别： 详细分析读未提交（Read Uncommitted）、读已提交（Read Committed）、可重复读（Repeatable Read）、串行化（Serializable）等事务隔离级别，以及它们在保证数据读取一致性与性能之间的权衡。 第二部分：云计算平台上的数据服务 第四章：云数据库概览与选型 云数据库服务模型： 介绍云数据库的 PaaS（Platform as a Service）和 SaaS（Software as a Service）模式，以及它们在部署、管理、维护方面的优势。 主流云服务商数据库产品： 详细介绍亚马逊 AWS RDS, Aurora, DynamoDB；微软 Azure SQL Database, Cosmos DB；Google Cloud SQL, Cloud Spanner, Firestore等核心数据库服务。分析它们的特性、适用场景、性能指标、价格模型和生态系统。 云原生数据库概念： 探讨云原生数据库的设计理念，如弹性伸缩、自动备份恢复、高可用架构、Serverless 等，以及它们如何适应云环境的动态变化。 第五章：关系型云数据库实战 迁移策略与实践： 讲解如何将本地数据库迁移到云平台，包括数据迁移工具、在线迁移、离线迁移等方法。分析迁移过程中可能遇到的挑战和解决方案。 高可用与灾难恢复： 讲解云数据库的多可用区（Multi-AZ）部署、读副本（Read Replicas）配置、自动故障转移（Automatic Failover）等高可用策略。分析数据备份、恢复点目标（RPO）、恢复时间目标（RTO）等灾难恢复的关键指标。 性能优化与监控： 学习如何利用云平台提供的监控工具（如CloudWatch, Azure Monitor, Google Cloud Monitoring）来追踪数据库性能指标。掌握针对云数据库进行性能调优的技巧，包括连接池管理、慢查询分析、实例规格选择等。 第六章：非关系型云数据库与特定场景应用 键值存储与文档数据库： 深入讲解AWS DynamoDB, Azure Cosmos DB (Document API), Google Cloud Firestore等服务的架构、API接口、数据建模和使用场景。分析它们在处理大规模、高吞吐量、低延迟读写场景下的优势。 列族数据库与图数据库： 探讨AWS Keyspaces (for Apache Cassandra), Azure Cosmos DB (Cassandra API), Neo4j AuraDB等服务的特性。分析它们在处理时间序列数据、社交网络、推荐系统等复杂关系数据时的独特价值。 内存数据库与缓存服务： 介绍AWS ElastiCache (Redis/Memcached), Azure Cache for Redis, Google Cloud Memorystore等服务。讲解它们在加速应用访问、实现实时分析方面的关键作用。 第三部分：数据集成、安全与未来趋势 第七章：数据集成与ETL/ELT流程 数据仓库与数据湖： 介绍数据仓库（Data Warehouse）和数据湖（Data Lake）的概念、区别与联系。讲解它们在企业数据分析和商业智能（BI）中的核心地位。 ETL与ELT流程设计： 详细讲解ETL（Extract, Transform, Load）和ELT（Extract, Load, Transform）的生命周期，以及在云环境中常用的数据集成服务（如AWS Glue, Azure Data Factory, Google Cloud Dataflow）。分析不同工具的优缺点和适用场景。 流式数据处理： 探讨实时数据处理的重要性，介绍流式处理技术（如Apache Kafka, Kinesis, Pub/Sub）和流式处理引擎（如Apache Flink, Spark Streaming）。讲解如何构建实时数据管道。 第八章：数据安全与合规性 云数据库安全模型： 讲解云平台提供的身份与访问管理（IAM）机制，如何精细化控制数据库访问权限。分析数据加密（静态加密、传输加密）的重要性及实施方法。 网络安全与访问控制： 讲解虚拟私有云（VPC）、子网、安全组、网络ACL等网络安全概念，以及如何构建安全的数据库访问网络环境。 合规性要求与审计： 介绍GDPR, HIPAA, CCPA等数据隐私法规，以及云数据库服务如何帮助企业满足这些合规性要求。讲解数据库审计的重要性及配置方法。 第九章：数据架构的演进与未来展望 云原生架构下的数据管理： 探讨微服务架构、容器化（Docker, Kubernetes）等技术对数据管理带来的影响。分析如何设计适应微服务的数据策略。 Serverless 数据服务： 介绍Serverless数据库（如AWS Aurora Serverless, Azure SQL Database Serverless）的概念及其优势。分析其在成本优化、自动化管理方面的价值。 人工智能与机器学习对数据的影响： 探讨AI/ML技术如何驱动数据分析和决策，以及如何利用云上的AI/ML平台（如SageMaker, Azure ML, Vertex AI）来构建智能数据应用。 数据治理与数据质量： 强调数据治理的重要性，包括数据生命周期管理、元数据管理、数据目录等。探讨如何提升数据质量，确保数据分析的准确性和可靠性。 本书通过理论讲解、案例分析和实践指导相结合的方式，旨在帮助读者全面掌握数据库应用和云计算环境下数据架构的设计、实现与优化能力，为读者在瞬息万变的数字时代构建强大的数据竞争力打下坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一位刚踏入云计算领域不久的新人，《数据库应用/云计算工程师系列》这本书简直像一本“通关秘籍”。在学校里学到的数据库知识，在实际工作中与云结合起来，总感觉有些脱节。这本书非常巧妙地连接了这两者。它从最基础的云概念讲起，然后逐步深入到数据库如何在云上生存、发展。书中关于云存储、云网络与数据库性能之间的关系，是我之前从未仔细思考过的。作者用非常易于理解的方式，讲解了诸如数据同步、备份恢复、灾难恢复等在云环境中是如何实现的，并且提供了多种实现方案的对比分析。我特别喜欢书中关于“数据库即服务”（DBaaS）的章节，它让我看到了云服务商如何将复杂的数据库管理工作封装起来，让开发者可以更专注于业务逻辑。此外，书中对不同云厂商在数据库服务上的差异化策略也进行了介绍，这对于我将来选择工作方向非常有启发。这本书的逻辑清晰，层层递进，让我能够一步步建立起完整的云数据库知识体系。

评分☆☆☆☆☆

读完《数据库应用/云计算工程师系列》，我感觉自己像经历了一场头脑风暴，脑子里关于云和数据的概念被彻底重塑了。作为一个长期以来只关注本地部署和传统架构的工程师，云技术对我来说一直像是一层神秘的面纱。这本书，尤其是它对云计算基础架构与数据库的结合点进行了详尽阐述，让我豁然开朗。它没有一开始就抛出晦涩的技术名词，而是循序渐进地引导读者理解云的弹性、可伸缩性、高可用性等核心优势如何赋能数据库。其中关于云端数据湖、数据仓库的构建，以及如何利用云服务进行大数据分析和机器学习的章节，是我之前从未系统接触过的。作者通过丰富的图示和代码示例，清晰地展示了如何在云平台上构建端到端的解决方案，从数据采集、存储、处理到最终的分析和可视化。最令我兴奋的是，书中对于DevOps在云数据库管理中的应用也进行了探讨，这直接关系到我们团队效率的提升。这本书的语言风格非常接地气，没有过多的术语堆砌，读起来就像在和一位经验丰富的同行交流，让人如沐春风。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到《数据库应用/云计算工程师系列》这本书时，我最期待的是它能为我解答在实际工作中遇到的关于“云”的那些模糊地带。长期以来，我们团队使用的都是传统的数据库方案，但随着业务规模的扩张和对稳定性的更高要求，云迁移的呼声越来越高。这本书在“云数据库迁移策略”和“云环境下的数据库性能优化”这两个方面，给了我非常实质性的帮助。它不仅仅是罗列了一些理论，而是深入剖析了不同迁移工具和方法的优劣，并且详细介绍了在云端如何进行性能监控、瓶颈分析以及参数调优。我尤其受益于书中关于“数据库弹性伸缩”和“按需付费”的讲解，这让我清晰地看到了云数据库在成本控制和资源利用方面的巨大潜力。此外，书中关于云安全以及合规性要求的探讨，也为我们团队在考虑迁移时打消了不少顾虑。这本书的叙述风格专业而又不失启发性，读起来让人感觉受益匪浅，对未来规划云数据库的架构有了更清晰的方向。

评分☆☆☆☆☆

《数据库应用/云计算工程师系列》这本书，与其说是一本技术书籍，不如说是一份“云时代”数据库工程师的行动指南。我本身是做后端开发出身，对数据库有一定的了解，但过去更多的是在单机环境或者小型集群下进行管理。这次接触这本书，才真正意识到云环境对数据库运维和开发模式带来的颠覆性变革。书中对各种主流云数据库服务（如AWS RDS、Azure SQL Database、Google Cloud SQL）的深入剖析，不仅介绍了它们的基本功能，更侧重于讲解如何根据业务需求选择最合适的云数据库，以及如何在云环境中进行高效的性能调优和安全加固。我尤其赞赏的是关于云原生数据库架构设计的讨论，例如如何利用容器化技术（Docker、Kubernetes）来部署和管理数据库，以及如何构建高可用的、容灾能力强的数据库集群。这些内容让我看到了在云上构建强大、可靠数据库系统的无限可能。这本书的实践指导性非常强，每一个概念的提出都伴随着相应的操作步骤和注意事项，这对于我这样喜欢动手实践的读者来说，无疑是一大福音。

评分☆☆☆☆☆

这本《数据库应用/云计算工程师系列》简直是我近期技术阅读的“宝藏”！作为一名在数据领域摸爬滚打多年的老兵，一直觉得传统数据库的知识体系已经非常扎实，但面对日益增长的云原生趋势，总感觉需要一个系统性的补充。这本书恰恰填补了这个空白。它并没有陷入那些空洞的概念理论，而是从实战出发，详细讲解了如何将熟悉的数据库技术，比如SQL Server、MySQL，与AWS、Azure、GCP等主流云平台进行深度融合。让我印象最深的是关于云端数据库迁移的章节，作者提供了多种迁移策略，并详细对比了它们在成本、停机时间、数据一致性等方面的优劣，这对于我负责的部门即将进行的迁移项目来说，简直是雪中送炭。此外，书中对于云原生数据库的演进，例如Serverless数据库、分布式数据库在云上的部署和管理，也进行了深入浅出的剖析。阅读过程中，我反复对比着书中的案例和自己工作中遇到的问题，总能找到新的思路和解决方案。这本书的价值在于，它不仅教你“是什么”，更告诉你“怎么做”，让云上的数据库应用不再是遥不可及的抽象概念，而是可以落地实践的强大工具。