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马献章 著

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• 分布式数据库
• 数据库服务
• 大数据
• 技术实践

店铺： 淮安区新华书店图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302421504

商品编码：26942145366

包装：平装

开本：16

出版时间：2016-01-01

内容介绍
基本信息

书名：	数据库云平台理论与实践
作者：	马献章	开本：
YJ：	79	页数：
现价：	见1；CY =CY部	出版时间	2016-01
书号：	9787302421504	印刷时间：
出版社：	清华大学出版社	版次：
商品类型：	正版图书	印次：

内容提要 作者简介 精彩导读 目录

D一部分  数据库云平台导论
D1章  数据库的起源与发展现状
  1.1  数据管理
    1.1.1  数据管理的3个阶段
    1.1.2  数据库系统发展的3个里程碑
    1.1.3  数据库管理系统的3个发展阶段
  1.2  数据库的分类
    1.2.1  层次型数据库
    1.2.2  网状型数据库
    1.2.3  关系型数据库
D2章  关系模型与数据库的优缺点
  2.1  关系模型
    2.1.1  关系模型概述
    2.1.2  关系代数
    2.1.3  关系演算
  2.2  关系模式与关系数据库
  2.3  关系型数据库的优势
    2.3.1  持久存储大量数据
    2.3.2  通过事务保证数据的强一致性
    2.3.3  通用性好和高性能
    2.3.4  以标准化为前提
  2.4  关系型数据库的不足
    2.4.1  大量数据的写入操作
    2.4.2  对海量数据的高效存储和访问
    2.4.3  为有数据更新的表做索引或表结构变更
    2.4.4  对简单查询需要快速返回结果的处理
    2.4.5  字段不固定时的应用
D3章  关系型数据库的补充——NoSQL
  3.1  NoSoL的概念
  3.2  NoSOL的起源
  3.3  NoSQL数据库解决的核心难题
    3.3.1  实现高速查询
    3.3.2  满足多写需要
  3.4  NosQL数据库的分类
    3.4.1  面向列的有序存储数据库
    3.4.2  键／值存储数据库
    3.4.3  面向文档数据库
    3.4.4  图形数据库
    3.4.5  对象数据库
D4章  数据库云平台
  4.1  数据库云平台的概念
  4.2  数据库云平台的特点
  4.3  数据库云平台的分类
    4.3.1  数据库即服务
    4.3.2  分布式数据库
  4.4  国产自主可控数据库云平台产品介绍
    4.4.1  虚谷云数据库
    4.4.2  南大通用列存数据库
  4.5  为何推荐使用自主可控产品
    4.5.1  D前GJ主流数据库的安全隐患
    4.5.2  信息安全Z终要落实到数据库安全
    4.5.3  满足需求J好
    4.5.4  一站式服务方式是优势

D二部分  数据库云平台理论基础
D5章  关系型数据库中的事务
  5.1  事务处理的重要性
  5.2  事务的特性要求
    5.2.1  一致性
    5.2.2  原子性
    5.2.3  持久性
    5.2.4  隔离性
  5.3  事务的状态
  5.4  系统日志
  5.5  并发控制
    5.5.1  基于锁的协议
    5.5.2  两阶段加锁
    5.5.3  死锁处理
    5.5.4  基于时间戳排序的并发控制
    5.5.5  多版本并发控制
    5.5.6  饥饿处理
……
D6章  关系型数据库的数据恢复
D7章  关系型数据库结构化查询语言SQL
D8章  分布式数据库
D9章  NoSQL型数据库的一致性与事务

D三部分  数据库云平台的应用
D10章  开发数据库应用的编程
D11章  数据库性能调优
D12章  数据库应用系统的设计
D13章  数据库重构

暂时没有目录，请见谅！

《数据库云平台理论与实践》 内容简介 本书旨在为读者深入解析数据库云平台的核心理论，并结合丰富的实践案例，阐述其在当今数字化浪潮中的重要作用与发展趋势。我们并非简单地罗列技术名词，而是力求构建一个清晰、系统且富有洞察力的知识体系，帮助读者从宏观到微观，全面理解数据库云平台的构建、优化与应用。 第一章：数字化转型与数据库云平台的兴起 在信息爆炸的时代，企业数字化转型已成为必然趋势。传统IT架构面临着成本高昂、扩展性差、维护复杂等诸多挑战，迫切需要一种更灵活、更高效的解决方案。本章将深入探讨数字化转型带来的机遇与挑战，并重点分析为何数据库云平台能够成为应对这些挑战的关键技术。我们将追溯数据库技术的发展历程，从单机数据库到分布式数据库，再到如今的云原生数据库，揭示其演进的内在逻辑。通过分析不同行业在数字化转型过程中的痛点，如数据量的指数级增长、业务场景的快速变化、对实时数据分析的需求等，来论证数据库云平台在支持企业敏捷发展、驱动业务创新方面不可替代的价值。本章将引用相关行业报告和市场分析，用真实数据佐证数据库云平台市场的蓬勃发展态势，以及其在提高企业运营效率、降低IT成本、增强数据安全性和可用性方面的显著优势。 第二章：数据库云平台的理论基石：云原生与分布式系统 要理解数据库云平台，就必须深入理解其背后的核心理论——云原生和分布式系统。本章将详细阐述云原生的核心理念，包括容器化、微服务、声明式API、持续集成/持续部署（CI/CD）等，并分析这些理念如何赋能数据库的现代化。我们将深入剖析分布式系统的基本原理，如CAP定理、最终一致性、分布式事务、共识算法（如Raft、Paxos）等，阐述它们在构建高可用、可扩展的数据库系统中的关键作用。读者将了解到，云原生并非仅仅是技术栈的简单组合，而是一种全新的软件设计和交付模式，它使得数据库能够更快速地响应业务需求，更灵活地进行弹性伸缩，并更可靠地抵御故障。本章将通过生动的比喻和图示，解释复杂的分布式理论，帮助读者建立起对数据库云平台底层架构的直观认识。我们将探讨微服务如何应用于数据库系统的各个组件（如存储、计算、调度、元数据管理），以及容器化如何实现数据库的快速部署、隔离和资源管理。 第三章：数据库云平台的架构模型与关键组件 本章将深入剖析数据库云平台的典型架构模型，并详细介绍其核心组件。我们将探讨单体架构、微服务架构以及云原生架构在数据库设计中的应用。读者将了解到，现代数据库云平台通常采用解耦的架构，将计算与存储分离，从而实现独立的扩展和优化。我们将重点介绍以下关键组件： 存储层： 探讨对象存储、块存储、文件存储等不同存储介质在数据库云平台中的应用，以及数据冗余、备份、容灾策略。我们将详细分析数据持久化、数据分片、数据复制等机制如何保证数据的可靠性和可用性。 计算层： 解释计算节点的弹性伸缩、资源隔离、任务调度等机制，以及如何根据业务负载动态调整计算资源。我们将深入研究计算节点与存储节点的交互方式，以及数据在计算层如何被高效地处理和查询。 元数据管理： 阐述元数据在数据库云平台中的重要性，包括数据目录、模式管理、分布式锁、一致性视图的维护等。我们将探讨元数据服务如何成为整个平台的“大脑”，协调各个组件的工作。 SQL/API网关： 分析SQL解析、查询优化、访问控制、负载均衡等功能，以及如何为不同类型的应用提供统一的访问接口。 调度与自动化： 深入研究自动化部署、弹性伸缩、故障检测与恢复、性能监控与调优等自动化能力，这些能力是数据库云平台实现低运维成本和高可用性的基石。 我们将通过典型的架构图，清晰地展示各个组件之间的关系和数据流向，帮助读者构建起对数据库云平台整体架构的认知。 第四章：数据库云平台的关键技术特性解析 本章将聚焦于数据库云平台的核心技术特性，深入挖掘其背后的实现原理和技术优势。 弹性伸缩： 详细解析数据库云平台如何实现计算和存储资源的按需扩展和缩减。我们将探讨垂直扩展（Scale-up）和水平扩展（Scale-out）的策略，以及自动伸缩的实现机制，如基于负载的自动扩缩容、时间段的预设扩缩容等。 高可用性与容灾： 深入研究数据库云平台如何通过数据多副本、主备切换、故障自动检测与恢复、跨区域容灾等机制，实现数据不丢失、服务不中断的目标。我们将分析不同容灾等级的实现方式，以及对业务连续性（RPO/RTO）的影响。 多租户隔离： 探讨数据库云平台如何为不同的用户或应用提供安全、隔离的数据存储和计算环境。我们将分析资源隔离（CPU、内存、网络）、数据隔离（逻辑隔离、物理隔离）、安全隔离（访问控制、权限管理）等技术手段。 数据安全与合规： 详细介绍数据库云平台在数据加密（传输加密、存储加密）、身份认证、访问控制、审计日志、数据脱敏等方面的安全保障措施。我们将结合行业合规性要求（如GDPR、PCI DSS等），阐述数据库云平台如何帮助企业满足合规性规范。 性能优化与智能运维： 探讨数据库云平台在查询优化、索引管理、缓存机制、慢查询分析、自动调优等方面的技术。同时，我们将介绍基于AI和机器学习的智能运维能力，如性能预测、故障预警、异常检测、自动修复等。 本章将结合实际场景，分析这些技术特性如何解决用户在传统数据库使用中遇到的实际问题，并为企业带来切实的效益。 第五章：主流数据库云平台分析与选型考量 本章将对当前市场上主流的数据库云平台进行深入分析，并为读者提供选型时的重要考量维度。我们将涵盖公有云厂商提供的数据库服务（如AWS RDS/Aurora, Azure SQL Database/Cosmos DB, Google Cloud SQL/Spanner, 阿里云RDS/PolarDB, 腾讯云TDSQL等）以及开源的云原生数据库解决方案（如TiDB, CockroachDB, YugabyteDB等）。 对于每一种平台，我们将从以下几个方面进行介绍： 技术架构与特点： 简要介绍其底层技术、核心优势和设计理念。 支持的数据库类型： 阐述其支持的关系型数据库（MySQL, PostgreSQL, SQL Server等）、NoSQL数据库（文档型、键值型、列式、图数据库等）或混合型数据库。 关键功能与服务： 重点介绍其在弹性伸缩、高可用性、数据安全、多租户、备份恢复、监控运维等方面的特色功能。 适用场景与行业案例： 分析其最适合的应用场景，并引用实际的行业案例，说明其在不同业务场景下的应用效果。 成本模型与计费方式： 解释其主要的成本构成和计费模式，帮助读者进行成本预算。 在选型考量方面，我们将引导读者从自身业务需求出发，综合考虑以下因素： 业务场景与数据模型： 明确业务对数据一致性、可用性、延迟、吞吐量等方面的具体要求。 技术栈与生态兼容性： 评估平台与现有IT基础设施和开发工具链的兼容性。 成本效益分析： 权衡初始投入、运维成本、按需付费等因素，做出经济最优的选择。 供应商锁定与迁移成本： 考虑未来可能的迁移计划，以及避免过度依赖单一供应商。 安全与合规性需求： 确保平台能够满足企业在数据安全和行业合规方面的所有要求。 运维支持与服务水平： 评估供应商提供的技术支持、SLA（服务等级协议）等。 本章旨在帮助读者建立起科学的选型思维，避免盲目跟风，选择最适合自身发展的数据库云平台。 第六章：数据库云平台的部署与运维实践 理论的掌握最终要回归到实际操作。本章将聚焦于数据库云平台的实际部署与运维实践，为读者提供可落地的方法论和操作指南。 部署策略： 详细讲解在公有云、私有云、混合云等不同环境中部署数据库云平台的步骤和注意事项。我们将探讨自动化部署工具（如Terraform, Ansible）、容器编排平台（如Kubernetes）在数据库部署中的应用。 资源规划与容量管理： 指导读者如何根据业务负载、数据量、性能要求等进行合理的资源规划。我们将介绍容量评估方法、性能基线建立、以及如何进行性能监控与预警。 监控与告警体系构建： 阐述如何构建全面、实时的监控体系，覆盖系统性能、资源使用、日志分析、安全事件等方面。我们将介绍常用的监控工具和指标，以及如何配置有效的告警规则。 备份与恢复策略： 详细讲解不同备份方式（全量备份、增量备份、差异备份）的原理和应用，以及制定有效的恢复计划。我们将强调定期演练的重要性，确保在紧急情况下能够快速恢复数据。 性能调优与故障排查： 提供系统性的性能调优方法，包括SQL优化、索引设计、参数配置、缓存策略等。同时，我们将深入讲解如何进行故障定位与排查，掌握常见的故障场景及其处理方法。 安全加固与合规性审计： 指导读者如何进行数据库的安全加固，包括权限管理、漏洞扫描、安全配置等。我们将强调定期进行合规性审计的重要性，确保数据库符合相关法律法规的要求。 升级与迁移： 介绍数据库云平台版本升级的注意事项和最佳实践，以及数据迁移的策略和工具。 本章将通过大量的代码示例、配置片段和流程图，让读者能够清晰地理解每一步操作。同时，我们将强调“预防胜于治疗”的运维理念，鼓励读者建立 proactive 的运维习惯。 第七章：数据库云平台的未来发展趋势 随着技术的不断进步和业务需求的演变，数据库云平台正处于快速发展和创新的阶段。本章将展望数据库云平台的未来发展趋势，为读者提供前瞻性的视野。 AI驱动的数据库： 探讨人工智能和机器学习在数据库领域的深度融合，包括AI辅助的性能优化、自动化运维、智能查询生成、预测性故障分析等。我们将分析AI如何赋能数据库，使其更具“自我感知”、“自我优化”、“自我修复”的能力。 Serverless数据库： 深入探讨Serverless数据库的架构和优势，以及其在降低成本、简化运维、实现极致弹性方面的潜力。我们将分析Serverless数据库如何进一步解放开发者，让他们更专注于业务逻辑的实现。 云原生数据仓库与数据湖的融合： 展望数据仓库与数据湖的界限将日益模糊，形成统一的数据平台。我们将探讨云原生技术如何推动这一融合，实现结构化、半结构化、非结构化数据的统一存储、管理和分析。 分布式事务的突破与高性能事务处理： 关注分布式事务处理的最新进展，以及如何实现跨多个数据库节点的强一致性事务，满足对高并发、低延迟的事务处理需求。 边缘计算与分布式数据库的结合： 探讨数据库在边缘端的部署和应用，以及如何与云端数据库协同工作，满足物联网、实时分析等场景的需求。 数据治理与数据安全的新挑战： 随着数据量的激增和应用场景的多样化，数据治理、数据隐私保护、数据主权等问题将变得更加突出。我们将探讨数据库云平台如何在这些方面提供更强大的支持。 特定行业解决方案的深化： 展望数据库云平台将针对金融、医疗、零售等特定行业推出更专业、更深入的解决方案，满足行业独特的业务需求和合规性要求。 本章将引用行业研究报告、技术白皮书，并结合专家的观点，为读者勾勒出数据库云平台未来发展的蓝图，激发读者对这一领域持续学习和探索的兴趣。 总结 《数据库云平台理论与实践》旨在成为读者深入理解和掌握数据库云平台的全面指南。本书内容详实，理论扎实，实践性强，从宏观的数字化转型背景，到微观的技术细节和未来趋势，层层递进，力求为读者构建一个完整、清晰且富有启发性的知识框架。无论您是数据库开发者、架构师、运维工程师，还是对数据库技术充满好奇的学习者，都能从中获益匪浅，更好地应对快速变化的数字化挑战，驾驭数据的力量，驱动业务的持续成功。

评分☆☆☆☆☆

这本书，光看名字就充满了“硬核”气息，让我这个对数据库和云计算都有些门道但又不是顶尖的读者，既好奇又有些畏惧。我一直想深入理解一下，到底是什么样的理论基石支撑着我们日常使用的那些庞大而又看似无形的数据库云平台。书名中的“理论”二字，让我期待能够看到对分布式数据库原理、一致性模型、事务处理、存储架构等核心概念的深入剖析。我尤其关心那些支撑起整个平台稳定运行的算法和数据结构，比如 Paxos、Raft 在分布式一致性中的应用，以及各种分片、复制策略如何实现高可用和高性能。而且，“实践”这个词，也暗示了这本书不会止步于纯粹的理论讲解，而是会结合实际的案例和技术选型。我迫切想知道，在真实的云环境中，这些理论是如何落地成具体的产品和服务，例如如何处理海量数据的写入和读取，如何应对突发的流量洪峰，如何进行平滑的扩容和缩容。我希望它能提供一些关于如何选择合适的云数据库服务，如何进行性能调优，以及如何应对安全挑战的实用建议。如果这本书能帮我打通理论和实践之间的壁垒，让我不仅知其然，更能知其所以然，那就太完美了。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对系统架构设计充满热情的研究者，我对那些能够提供清晰、系统性知识体系的书籍总是情有独钟。这本书的标题，恰好描绘了我一直以来试图构建的知识图谱的核心部分——数据库云平台。我希望这本书能够为我提供一个扎实的理论框架，让我能够从宏观的视角理解数据库云平台的构成、原理和演进。我期待它能深入浅出地讲解分布式系统的基本概念，如 CAP 定理、一致性协议、容错机制等，并阐述这些概念是如何应用于数据库云平台的。同时，我也希望书中能够提供一些关于不同数据库云平台架构的设计思路和技术实现细节，例如，不同厂商是如何设计其存储层、计算层、网络层，以及它们之间的交互方式。我希望它能帮助我理解，在面对不同的业务需求和技术挑战时，如何进行合理的架构选择和设计。如果书中能够包含一些对经典云数据库产品的架构剖析，甚至是一些前沿的学术研究成果，那就更令人兴奋了。

评分☆☆☆☆☆

我对技术的发展总是保持着一种敏锐的观察，尤其是在云计算这个日新月异的领域。这本书的标题，让我联想到近年来数据库领域的一些重要趋势，比如云原生数据库的兴起，以及 Serverless 数据库的出现。我希望这本书能够深入探讨这些前沿技术背后的理论基础，以及它们是如何改变我们使用和管理数据库的方式。比如，云原生数据库是如何在容器环境中实现高性能和高可用性的？Serverless 数据库是如何做到按需付费、自动扩展的？书中会不会分析各种云数据库架构的优劣，比如分离存储与计算的架构，以及分层存储的实现方式？我更关心的是，这些新的技术模式对传统的数据库运维和开发模式带来了哪些挑战和机遇。例如，对于开发者而言，如何更好地理解和利用云数据库的特性来优化应用性能？对于运维人员而言，如何适应新的自动化和智能化管理工具？我希望能从书中获得一些关于未来数据库发展方向的洞察，以及如何为应对这些变化做好准备的建议。

评分☆☆☆☆☆

作为一名多年从事系统运维的老兵，我总是对那些能够提升系统效率、降低管理成本的解决方案充满兴趣。这本书的名字，正好触及了我当前工作中的一个重要痛点——如何更有效地管理和利用云端的数据库资源。我希望这本书能提供一些关于构建、部署和维护大规模数据库云平台的实操指南，而不是停留在概念层面。我尤其关注那些能够自动化管理、弹性伸缩、自我修复的技术。例如，书中会不会讲解如何利用容器化技术（如 Docker、Kubernetes）来部署和编排数据库集群？如何实现对数据库性能的智能化监控和预警？如何通过自动化脚本和工具来简化日常的备份、恢复和迁移操作？我期待能够看到一些关于负载均衡、故障转移、数据同步等机制的详细介绍，以及如何在不同云厂商的平台上实现这些功能的对比和选择。如果书中能够分享一些在实际生产环境中遇到的典型问题和解决方案，那将是极大的帮助。我对那些能够帮助我从繁琐的手动操作中解放出来，将更多精力投入到架构设计和性能优化方面的技术内容，充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

最近在工作中，经常会接触到一些关于数据安全和合规性的问题，这让我意识到，在享受云计算带来的便利的同时，我们也必须高度重视数据安全。这本书的标题，虽然主要侧重于“理论与实践”，但我希望它能在“实践”的部分，也能触及到数据库云平台在安全方面的考量。我期待能够看到关于如何保护敏感数据，如何进行访问控制，如何实现数据加密（传输中和静态存储）的详细讨论。书中会不会介绍一些常见的数据库安全漏洞和攻击方式，以及相应的防御策略？如何对云数据库进行安全审计和漏洞扫描？如何满足不同行业的数据合规性要求，例如 GDPR、HIPAA 等？我希望能从书中获得一些关于如何在云环境下构建一个安全可靠的数据库系统的指导。更进一步，如果书中能结合一些实际的攻击案例，以及应对这些攻击的成功经验，那将是对我非常有价值的学习材料。