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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： 盱眙新華書店圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302421504

商品編碼：25971368975

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

暫時沒有目錄，請見諒！

《數據庫雲平颱理論與實踐》是一部深度探索數據庫技術在雲計算時代演進與應用的著作。本書旨在為讀者提供一個全麵而係統的知識框架，理解並掌握如何在雲原生環境中構建、管理和優化數據庫解決方案。 第一部分：雲原生數據庫基礎與演進 本部分將深入剖析雲原生數據庫的核心理念與技術基礎。首先，我們將追溯數據庫技術的發展曆程，從傳統的本地部署到虛擬化，再到如今的雲原生，揭示每一次技術革新背後的驅動力以及對數據管理帶來的深刻變革。我們將重點闡述雲原生架構的特點，如微服務、容器化（Docker, Kubernetes）、聲明式API、自動化運維等，並詳細解釋這些特性如何重塑數據庫的設計、部署與管理模式。 接著，我們將聚焦於雲原生數據庫的關鍵技術和架構模式。這包括但不限於： 容器化數據庫： 探討如何將傳統數據庫遷移到容器中運行，以及使用Kubernetes進行部署、擴縮容、自愈和升級的策略。我們將詳細介紹Operator模式在數據庫管理中的應用，以及它如何實現數據庫服務的自動化生命周期管理。 無服務器數據庫（Serverless Databases）： 分析無服務器數據庫的工作原理、優勢（如按需付費、自動彈性伸縮）和劣勢，並介紹市麵上主流的無服務器數據庫産品及其技術棧，如AWS Aurora Serverless, Google Cloud Spanner Serverless等。 分布式數據庫： 深入研究現代分布式數據庫的設計原則，包括一緻性模型（CAP定理、ACID、BASE）、數據分片、復製策略、分布式事務處理等。我們將比較不同分布式數據庫的架構，如NewSQL數據庫（CockroachDB, TiDB）、NoSQL數據庫（Cassandra, MongoDB）在雲原生環境下的適用性。 雲托管數據庫服務（DBaaS）： 全麵介紹主流雲服務商（AWS, Azure, GCP）提供的各種數據庫服務，包括關係型數據庫（RDS, Cloud SQL, Azure Database for PostgreSQL/MySQL/SQL Server）、NoSQL數據庫（DynamoDB, Cosmos DB, Firestore）、數據倉庫（Redshift, BigQuery, Azure Synapse Analytics）等。我們將分析這些服務的特性、定價模型、可用性、安全性以及在不同業務場景下的選擇指南。 第二部分：雲原生數據庫的設計與開發 本部分將指導讀者如何在雲原生環境中進行高效的數據庫設計和應用程序開發。我們將從雲原生應用的數據存儲需求齣發，探討如何根據業務場景選擇最閤適的數據庫類型和部署模式。 數據建模與設計： 討論在分布式和多雲環境下進行數據建模的挑戰與最佳實踐，包括如何處理數據一緻性、數據分布、查詢性能等問題。我們將介紹領域驅動設計（DDD）在數據庫設計中的應用，以及如何構建靈活、可擴展的數據模型。 API設計與數據訪問： 探討如何設計高效、安全的數據庫API，以及如何利用GraphQL、gRPC等技術提升數據訪問的靈活性和性能。我們將分析微服務架構下數據訪問的模式，如API Gateway、事件驅動架構中的數據同步等。 數據安全與閤規性： 深入講解在雲原生環境中保障數據安全的關鍵措施，包括身份認證與授權、數據加密（傳輸中加密、靜態數據加密）、網絡安全、密鑰管理、訪問控製策略等。我們將討論如何滿足不同行業的數據閤規性要求（如GDPR, HIPAA）在雲平颱上的實現。 性能優化與監控： 提供雲原生數據庫性能調優的係統化方法，包括查詢優化、索引策略、緩存技術、資源配置調優等。我們將介紹常用的性能監控工具和指標，以及如何通過日誌分析、追蹤係統發現和解決性能瓶頸。 第三部分：雲原生數據庫的管理與運維 本部分將重點關注雲原生數據庫在實際運營中的管理與運維挑戰，並提供可行的解決方案。我們將強調自動化、可觀測性和彈性是雲原生運維的核心。 自動化部署與配置管理： 詳細介紹使用Infrastructure as Code (IaC) 工具（如Terraform, CloudFormation, Ansible）自動化部署和配置數據庫服務的流程。我們將深入探討Kubernetes Operator在數據庫自動化管理中的核心作用，包括自動化安裝、備份恢復、升級、故障轉移等。 持續集成/持續部署 (CI/CD) 與數據庫變更管理： 講解如何將數據庫變更納入CI/CD流程，實現安全、可靠、快速的數據庫版本迭代。我們將討論版本控製工具、自動化測試、灰度發布等策略在數據庫變更管理中的應用。 備份、恢復與災難恢復： 詳細闡述在雲原生環境下實現可靠備份和高效恢復的策略，包括全量備份、增量備份、差異備份、時間點恢復（PITR）等。我們將分析不同雲平颱提供的備份恢復服務，以及如何設計和驗證災難恢復計劃。 性能監控、日誌與告警： 介紹構建強大的數據庫可觀測性體係，包括全麵的性能監控、日誌聚閤與分析、事件告警與響應機製。我們將討論如何利用Prometheus, Grafana, ELK Stack, Datadog等工具構建端到端的監控解決方案。 成本管理與優化： 分析在雲平颱上管理數據庫成本的挑戰，並提供有效的成本優化策略，如資源彈性伸縮、使用預留實例、選擇閤適的服務等級、識彆和清理冗餘資源等。 安全性運維與閤規性審計： 強調在運維過程中持續保障數據安全的重要性，包括定期安全審計、漏洞掃描、訪問權限審查、安全事件響應等。 第四部分：高級主題與未來展望 本部分將探討一些更高級的雲原生數據庫主題，並展望數據庫技術在雲原生時代的未來發展趨勢。 多雲與混閤雲數據庫策略： 探討在多雲或混閤雲環境中構建和管理數據庫的挑戰，包括數據遷移、數據同步、跨雲訪問、供應商鎖定風險等。我們將介紹一些實現跨雲數據管理的技術和解決方案。 數據庫即服務（DBaaS）的擴展與創新： 深入探討DBaaS的未來發展方嚮，如智能化數據庫管理、Serverless數據湖、邊緣計算與數據庫的結閤等。 數據安全與隱私的深化： 討論更先進的數據安全技術，如同態加密、差分隱私等在雲原生數據庫中的應用前景。 AI與數據庫的融閤： 探索人工智能（AI）如何賦能數據庫管理，包括智能性能調優、預測性維護、自動化故障診斷、智能數據分析等。 WebAssembly (Wasm) 與數據庫： 討論WebAssembly在數據處理和數據庫訪問中的潛力，以及它如何為邊緣計算和新型應用提供更輕量級、更安全的數據解決方案。 本書通過理論講解、案例分析和實踐指導相結閤的方式，旨在幫助讀者建立起一套完整的雲原生數據庫知識體係，從理論到實踐，從設計到運維，全麵掌握駕馭雲時代數據洪流的能力。無論您是數據庫管理員、開發人員、架構師還是技術決策者，都能從本書中獲得寶貴的知識和啓示，應對快速變化的雲技術環境，構建更強大、更靈活、更具成本效益的數據庫解決方案。

評分☆☆☆☆☆

最近讀瞭幾本書，但唯獨這本《數據庫雲平颱理論與實踐》讓我感覺非常“不對勁”，不是說它不好，而是它給我的感受太不真實瞭，好像完全沒有觸碰到我內心深處關於數據庫雲平颱的任何一點認知。我一直以為，對數據庫雲平颱的理解，應該是在雲端如何優化數據庫的存儲、計算、網絡資源，如何實現自動化運維、彈性伸縮、高可用保障，以及如何在多雲、混閤雲環境下實現統一管理和數據遷移。這本書給我的感覺，更像是對某個具體雲服務商的某個産品的功能介紹，甚至有些描述過於淺顯，缺乏深入的理論剖析和底層原理的闡述。比如，它提到“雲原生數據庫的彈性伸縮”，但並沒有詳細解釋其背後的技術原理，比如如何實現無縫的計算節點增減、數據如何同步、事務如何處理等。又比如，“數據庫的容災備份”，書中隻是簡單提到瞭幾種備份方式，但對於如何選擇閤適的備份策略、如何評估備份的 RPO/RTO、以及在雲環境下實現高效、低成本的備份，卻語焉不詳。我本來期待的是能夠理解數據庫雲平颱在架構設計上的創新，比如如何在雲端實現分布式事務、如何利用容器化技術進行部署和管理、如何設計支持海量數據的高並發訪問等。但這本書更多的是在描述“是什麼”，而很少觸及“為什麼”和“怎麼做”。即使是“實踐”部分，也感覺像是對現有工具的使用指南，缺少瞭在不同業務場景下如何根據實際需求進行技術選型、架構設計和性能調優的深度思考。總而言之，這本書給我的感覺是，它好像是站在雲平颱本身的角度，在描述它“能做什麼”，而不是站在一個使用者或者架構師的角度，去探討“我們該如何利用雲平颱更好地實現數據庫應用”。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺，就像是作者在某個培訓機構完成瞭一係列基礎課程之後，將筆記整理成的一份材料。它似乎描繪瞭一個宏大的圖景，關於數據庫如何在雲端發揮其“革命性”的作用，但當深入到具體的技術細節時，就顯得捉襟見肘瞭。我一直對數據庫雲平颱在“數據治理”方麵的應用非常感興趣，例如如何在雲端構建統一的數據目錄，實現數據的可發現性、可理解性和可信度；如何利用雲平颱的自動化工具，實現數據質量的監控和提升；以及如何設計符閤行業規範和法律法規的數據生命周期管理策略。這本書在這方麵的內容，給我的感覺是非常薄弱的，更多的是停留在“需要做好數據治理”的層麵，而缺乏具體的實施方法和技術路徑。比如，書中關於“元數據管理”的部分，隻是簡單提到瞭其重要性，但對於如何利用雲平颱實現高效、實時的元數據采集、集成和維護，卻幾乎沒有描述。同樣，在“數據安全與閤規”方麵，雖然提到瞭數據敏感性、訪問控製等概念，但對於如何在雲環境中構建一個全麵的、符閤GDPR、CCPA等法規的數據安全閤規框架，書中並沒有提供任何有價值的參考。我原本期待的是能夠獲得關於如何利用雲平颱的技術能力，解決實際數據治理難題的指導，但這本書卻讓我感到“意猶未盡”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗，讓我感到一種深深的“隔閡感”，好像作者站在一個我無法觸及的領域，在描述一些我無法理解或者不關我事的概念。它裏麵充斥著大量的“雲”這個字眼，以及各種與“數據庫”相關的術語，但將兩者結閤起來，卻給我一種“搭積木”的感覺，隻是把一些零散的概念堆砌在一起，而沒有形成一個有機的整體，更彆說深入探討它們之間復雜的相互作用和影響。我期待的是能夠理解數據庫雲平颱是如何賦能企業進行數字化轉型的，比如如何利用雲平颱的強大計算和存儲能力，快速構建和部署高性能的分布式數據庫，以支持海量數據的分析和處理；如何通過雲平颱的自動化運維能力，降低IT運維成本，提高效率；以及如何利用雲平颱的開放性和生態係統，集成更多的數據分析和人工智能服務，打造智能化的數據驅動型業務。然而，這本書的內容，更多的是在描繪一個“理想中的”數據庫雲平颱，而對於如何將這個理想變為現實，如何剋服在實際部署和應用過程中遇到的種種挑戰，卻鮮有提及。甚至在“理論”部分，也感覺像是對一些通用概念的簡單復述，缺乏對數據庫雲平颱特有理論體係的構建和闡釋。比如，關於分布式一緻性、CAP理論在雲數據庫中的具體應用和權衡，書中並沒有給齣清晰的解答，而是用一些非常概括性的語言帶過。

評分☆☆☆☆☆

總的來說，這本書給我的感覺，與其說是一本關於“數據庫雲平颱理論與實踐”的深度解析，不如說是一份對這個領域“大概率”的介紹。它好像是在嚮一個完全不瞭解數據庫雲平颱的人，勾勒齣一個大概的輪廓，但並沒有深入到其精髓之處。我本來非常期待能夠在這本書中找到關於“雲數據庫的遷移策略”的詳細討論，例如如何選擇閤適的遷移方案（聯機遷移、離綫遷移），如何處理遷移過程中的數據一緻性問題，以及如何評估遷移的風險和成本。書中雖然提到瞭“遷移”，但更多的是一種概念性的描述，並沒有提供針對不同場景下，如何設計和執行高效、可靠的數據遷移計劃的實用指導。例如，對於跨雲平颱、跨數據庫類型的復雜遷移場景，書中並沒有提供具體的工具、方法或者注意事項。此外，關於“多雲/混閤雲環境下的數據庫管理”這一關鍵議題，這本書的內容也顯得非常膚淺。我希望能瞭解如何在異構的雲環境中，實現數據庫的統一監控、管理和調度，如何解決不同雲平颱之間的互操作性問題，以及如何構建一個統一的數據服務層，屏蔽底層雲平颱的差異。但這本書在這方麵的論述，更多的是停留在“需要考慮多雲”的層麵，而缺乏具體的解決方案和技術實踐。

評分☆☆☆☆☆

這本書讀起來，我總感覺像是在翻閱一本操作手冊，而且還是那種麵嚮初學者的、非常基礎的操作手冊。它似乎非常籠統地介紹瞭一些關於數據庫在雲端“應該”是什麼樣的概念，但具體到實際操作層麵，或者深入理解其背後的技術邏輯時，就顯得非常模糊瞭。例如，它提到瞭“雲數據庫的安全性”，但我並沒有在書中找到關於如何構建端到端安全的雲數據庫體係的詳細指導，比如如何實現身份認證、訪問控製、數據加密、以及在雲環境中如何應對各種安全威脅。書中更多的是泛泛而談，比如“要保證數據安全”，然後就帶過瞭，並沒有給齣具體的安全加固措施或者安全審計的實踐方法。我本以為會學到一些關於如何在大規模雲環境中設計和實施安全策略的知識，比如如何利用雲平颱提供的安全服務，如何構建安全隔離的網絡環境，以及如何進行安全閤規性審查。此外，書中關於“數據庫的性能優化”部分，也給我一種“知其然不知其所以然”的感覺。它列舉瞭一些常見的性能瓶頸，比如查詢優化、索引設計、參數調優等，但並沒有深入探討在雲環境下，這些優化策略會受到哪些特有因素的影響，以及如何針對雲的特性（如彈性網絡、共享存儲、分布式計算）來設計和實施更有效的優化方案。甚至對於一些更具挑戰性的問題，比如如何在高並發、大數據量的場景下，充分利用雲平颱的計算和存儲能力，以達到極緻的性能，書中也隻是點到為止，缺乏實質性的指導。