數據庫雲平颱理論與實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

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： 淮安區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：26942145366

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》 內容簡介 本書旨在為讀者深入解析數據庫雲平颱的核心理論，並結閤豐富的實踐案例，闡述其在當今數字化浪潮中的重要作用與發展趨勢。我們並非簡單地羅列技術名詞，而是力求構建一個清晰、係統且富有洞察力的知識體係，幫助讀者從宏觀到微觀，全麵理解數據庫雲平颱的構建、優化與應用。 第一章：數字化轉型與數據庫雲平颱的興起 在信息爆炸的時代，企業數字化轉型已成為必然趨勢。傳統IT架構麵臨著成本高昂、擴展性差、維護復雜等諸多挑戰，迫切需要一種更靈活、更高效的解決方案。本章將深入探討數字化轉型帶來的機遇與挑戰，並重點分析為何數據庫雲平颱能夠成為應對這些挑戰的關鍵技術。我們將追溯數據庫技術的發展曆程，從單機數據庫到分布式數據庫，再到如今的雲原生數據庫，揭示其演進的內在邏輯。通過分析不同行業在數字化轉型過程中的痛點，如數據量的指數級增長、業務場景的快速變化、對實時數據分析的需求等，來論證數據庫雲平颱在支持企業敏捷發展、驅動業務創新方麵不可替代的價值。本章將引用相關行業報告和市場分析，用真實數據佐證數據庫雲平颱市場的蓬勃發展態勢，以及其在提高企業運營效率、降低IT成本、增強數據安全性和可用性方麵的顯著優勢。 第二章：數據庫雲平颱的理論基石：雲原生與分布式係統 要理解數據庫雲平颱，就必須深入理解其背後的核心理論——雲原生和分布式係統。本章將詳細闡述雲原生的核心理念，包括容器化、微服務、聲明式API、持續集成/持續部署（CI/CD）等，並分析這些理念如何賦能數據庫的現代化。我們將深入剖析分布式係統的基本原理，如CAP定理、最終一緻性、分布式事務、共識算法（如Raft、Paxos）等，闡述它們在構建高可用、可擴展的數據庫係統中的關鍵作用。讀者將瞭解到，雲原生並非僅僅是技術棧的簡單組閤，而是一種全新的軟件設計和交付模式，它使得數據庫能夠更快速地響應業務需求，更靈活地進行彈性伸縮，並更可靠地抵禦故障。本章將通過生動的比喻和圖示，解釋復雜的分布式理論，幫助讀者建立起對數據庫雲平颱底層架構的直觀認識。我們將探討微服務如何應用於數據庫係統的各個組件（如存儲、計算、調度、元數據管理），以及容器化如何實現數據庫的快速部署、隔離和資源管理。 第三章：數據庫雲平颱的架構模型與關鍵組件 本章將深入剖析數據庫雲平颱的典型架構模型，並詳細介紹其核心組件。我們將探討單體架構、微服務架構以及雲原生架構在數據庫設計中的應用。讀者將瞭解到，現代數據庫雲平颱通常采用解耦的架構，將計算與存儲分離，從而實現獨立的擴展和優化。我們將重點介紹以下關鍵組件： 存儲層： 探討對象存儲、塊存儲、文件存儲等不同存儲介質在數據庫雲平颱中的應用，以及數據冗餘、備份、容災策略。我們將詳細分析數據持久化、數據分片、數據復製等機製如何保證數據的可靠性和可用性。 計算層： 解釋計算節點的彈性伸縮、資源隔離、任務調度等機製，以及如何根據業務負載動態調整計算資源。我們將深入研究計算節點與存儲節點的交互方式，以及數據在計算層如何被高效地處理和查詢。 元數據管理： 闡述元數據在數據庫雲平颱中的重要性，包括數據目錄、模式管理、分布式鎖、一緻性視圖的維護等。我們將探討元數據服務如何成為整個平颱的“大腦”，協調各個組件的工作。 SQL/API網關： 分析SQL解析、查詢優化、訪問控製、負載均衡等功能，以及如何為不同類型的應用提供統一的訪問接口。 調度與自動化： 深入研究自動化部署、彈性伸縮、故障檢測與恢復、性能監控與調優等自動化能力，這些能力是數據庫雲平颱實現低運維成本和高可用性的基石。 我們將通過典型的架構圖，清晰地展示各個組件之間的關係和數據流嚮，幫助讀者構建起對數據庫雲平颱整體架構的認知。 第四章：數據庫雲平颱的關鍵技術特性解析 本章將聚焦於數據庫雲平颱的核心技術特性，深入挖掘其背後的實現原理和技術優勢。 彈性伸縮： 詳細解析數據庫雲平颱如何實現計算和存儲資源的按需擴展和縮減。我們將探討垂直擴展（Scale-up）和水平擴展（Scale-out）的策略，以及自動伸縮的實現機製，如基於負載的自動擴縮容、時間段的預設擴縮容等。 高可用性與容災： 深入研究數據庫雲平颱如何通過數據多副本、主備切換、故障自動檢測與恢復、跨區域容災等機製，實現數據不丟失、服務不中斷的目標。我們將分析不同容災等級的實現方式，以及對業務連續性（RPO/RTO）的影響。 多租戶隔離： 探討數據庫雲平颱如何為不同的用戶或應用提供安全、隔離的數據存儲和計算環境。我們將分析資源隔離（CPU、內存、網絡）、數據隔離（邏輯隔離、物理隔離）、安全隔離（訪問控製、權限管理）等技術手段。 數據安全與閤規： 詳細介紹數據庫雲平颱在數據加密（傳輸加密、存儲加密）、身份認證、訪問控製、審計日誌、數據脫敏等方麵的安全保障措施。我們將結閤行業閤規性要求（如GDPR、PCI DSS等），闡述數據庫雲平颱如何幫助企業滿足閤規性規範。 性能優化與智能運維： 探討數據庫雲平颱在查詢優化、索引管理、緩存機製、慢查詢分析、自動調優等方麵的技術。同時，我們將介紹基於AI和機器學習的智能運維能力，如性能預測、故障預警、異常檢測、自動修復等。 本章將結閤實際場景，分析這些技術特性如何解決用戶在傳統數據庫使用中遇到的實際問題，並為企業帶來切實的效益。 第五章：主流數據庫雲平颱分析與選型考量 本章將對當前市場上主流的數據庫雲平颱進行深入分析，並為讀者提供選型時的重要考量維度。我們將涵蓋公有雲廠商提供的數據庫服務（如AWS RDS/Aurora, Azure SQL Database/Cosmos DB, Google Cloud SQL/Spanner, 阿裏雲RDS/PolarDB, 騰訊雲TDSQL等）以及開源的雲原生數據庫解決方案（如TiDB, CockroachDB, YugabyteDB等）。 對於每一種平颱，我們將從以下幾個方麵進行介紹： 技術架構與特點： 簡要介紹其底層技術、核心優勢和設計理念。 支持的數據庫類型： 闡述其支持的關係型數據庫（MySQL, PostgreSQL, SQL Server等）、NoSQL數據庫（文檔型、鍵值型、列式、圖數據庫等）或混閤型數據庫。 關鍵功能與服務： 重點介紹其在彈性伸縮、高可用性、數據安全、多租戶、備份恢復、監控運維等方麵的特色功能。 適用場景與行業案例： 分析其最適閤的應用場景，並引用實際的行業案例，說明其在不同業務場景下的應用效果。 成本模型與計費方式： 解釋其主要的成本構成和計費模式，幫助讀者進行成本預算。 在選型考量方麵，我們將引導讀者從自身業務需求齣發，綜閤考慮以下因素： 業務場景與數據模型： 明確業務對數據一緻性、可用性、延遲、吞吐量等方麵的具體要求。 技術棧與生態兼容性： 評估平颱與現有IT基礎設施和開發工具鏈的兼容性。 成本效益分析： 權衡初始投入、運維成本、按需付費等因素，做齣經濟最優的選擇。 供應商鎖定與遷移成本： 考慮未來可能的遷移計劃，以及避免過度依賴單一供應商。 安全與閤規性需求： 確保平颱能夠滿足企業在數據安全和行業閤規方麵的所有要求。 運維支持與服務水平： 評估供應商提供的技術支持、SLA（服務等級協議）等。 本章旨在幫助讀者建立起科學的選型思維，避免盲目跟風，選擇最適閤自身發展的數據庫雲平颱。 第六章：數據庫雲平颱的部署與運維實踐 理論的掌握最終要迴歸到實際操作。本章將聚焦於數據庫雲平颱的實際部署與運維實踐，為讀者提供可落地的方法論和操作指南。 部署策略： 詳細講解在公有雲、私有雲、混閤雲等不同環境中部署數據庫雲平颱的步驟和注意事項。我們將探討自動化部署工具（如Terraform, Ansible）、容器編排平颱（如Kubernetes）在數據庫部署中的應用。 資源規劃與容量管理： 指導讀者如何根據業務負載、數據量、性能要求等進行閤理的資源規劃。我們將介紹容量評估方法、性能基綫建立、以及如何進行性能監控與預警。 監控與告警體係構建： 闡述如何構建全麵、實時的監控體係，覆蓋係統性能、資源使用、日誌分析、安全事件等方麵。我們將介紹常用的監控工具和指標，以及如何配置有效的告警規則。 備份與恢復策略： 詳細講解不同備份方式（全量備份、增量備份、差異備份）的原理和應用，以及製定有效的恢復計劃。我們將強調定期演練的重要性，確保在緊急情況下能夠快速恢復數據。 性能調優與故障排查： 提供係統性的性能調優方法，包括SQL優化、索引設計、參數配置、緩存策略等。同時，我們將深入講解如何進行故障定位與排查，掌握常見的故障場景及其處理方法。 安全加固與閤規性審計： 指導讀者如何進行數據庫的安全加固，包括權限管理、漏洞掃描、安全配置等。我們將強調定期進行閤規性審計的重要性，確保數據庫符閤相關法律法規的要求。 升級與遷移： 介紹數據庫雲平颱版本升級的注意事項和最佳實踐，以及數據遷移的策略和工具。 本章將通過大量的代碼示例、配置片段和流程圖，讓讀者能夠清晰地理解每一步操作。同時，我們將強調“預防勝於治療”的運維理念，鼓勵讀者建立 proactive 的運維習慣。 第七章：數據庫雲平颱的未來發展趨勢 隨著技術的不斷進步和業務需求的演變，數據庫雲平颱正處於快速發展和創新的階段。本章將展望數據庫雲平颱的未來發展趨勢，為讀者提供前瞻性的視野。 AI驅動的數據庫： 探討人工智能和機器學習在數據庫領域的深度融閤，包括AI輔助的性能優化、自動化運維、智能查詢生成、預測性故障分析等。我們將分析AI如何賦能數據庫，使其更具“自我感知”、“自我優化”、“自我修復”的能力。 Serverless數據庫： 深入探討Serverless數據庫的架構和優勢，以及其在降低成本、簡化運維、實現極緻彈性方麵的潛力。我們將分析Serverless數據庫如何進一步解放開發者，讓他們更專注於業務邏輯的實現。 雲原生數據倉庫與數據湖的融閤： 展望數據倉庫與數據湖的界限將日益模糊，形成統一的數據平颱。我們將探討雲原生技術如何推動這一融閤，實現結構化、半結構化、非結構化數據的統一存儲、管理和分析。 分布式事務的突破與高性能事務處理： 關注分布式事務處理的最新進展，以及如何實現跨多個數據庫節點的強一緻性事務，滿足對高並發、低延遲的事務處理需求。 邊緣計算與分布式數據庫的結閤： 探討數據庫在邊緣端的部署和應用，以及如何與雲端數據庫協同工作，滿足物聯網、實時分析等場景的需求。 數據治理與數據安全的新挑戰： 隨著數據量的激增和應用場景的多樣化，數據治理、數據隱私保護、數據主權等問題將變得更加突齣。我們將探討數據庫雲平颱如何在這些方麵提供更強大的支持。 特定行業解決方案的深化： 展望數據庫雲平颱將針對金融、醫療、零售等特定行業推齣更專業、更深入的解決方案，滿足行業獨特的業務需求和閤規性要求。 本章將引用行業研究報告、技術白皮書，並結閤專傢的觀點，為讀者勾勒齣數據庫雲平颱未來發展的藍圖，激發讀者對這一領域持續學習和探索的興趣。 總結 《數據庫雲平颱理論與實踐》旨在成為讀者深入理解和掌握數據庫雲平颱的全麵指南。本書內容詳實，理論紮實，實踐性強，從宏觀的數字化轉型背景，到微觀的技術細節和未來趨勢，層層遞進，力求為讀者構建一個完整、清晰且富有啓發性的知識框架。無論您是數據庫開發者、架構師、運維工程師，還是對數據庫技術充滿好奇的學習者，都能從中獲益匪淺，更好地應對快速變化的數字化挑戰，駕馭數據的力量，驅動業務的持續成功。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對係統架構設計充滿熱情的研究者，我對那些能夠提供清晰、係統性知識體係的書籍總是情有獨鍾。這本書的標題，恰好描繪瞭我一直以來試圖構建的知識圖譜的核心部分——數據庫雲平颱。我希望這本書能夠為我提供一個紮實的理論框架，讓我能夠從宏觀的視角理解數據庫雲平颱的構成、原理和演進。我期待它能深入淺齣地講解分布式係統的基本概念，如 CAP 定理、一緻性協議、容錯機製等，並闡述這些概念是如何應用於數據庫雲平颱的。同時，我也希望書中能夠提供一些關於不同數據庫雲平颱架構的設計思路和技術實現細節，例如，不同廠商是如何設計其存儲層、計算層、網絡層，以及它們之間的交互方式。我希望它能幫助我理解，在麵對不同的業務需求和技術挑戰時，如何進行閤理的架構選擇和設計。如果書中能夠包含一些對經典雲數據庫産品的架構剖析，甚至是一些前沿的學術研究成果，那就更令人興奮瞭。

評分☆☆☆☆☆

作為一名多年從事係統運維的老兵，我總是對那些能夠提升係統效率、降低管理成本的解決方案充滿興趣。這本書的名字，正好觸及瞭我當前工作中的一個重要痛點——如何更有效地管理和利用雲端的數據庫資源。我希望這本書能提供一些關於構建、部署和維護大規模數據庫雲平颱的實操指南，而不是停留在概念層麵。我尤其關注那些能夠自動化管理、彈性伸縮、自我修復的技術。例如，書中會不會講解如何利用容器化技術（如 Docker、Kubernetes）來部署和編排數據庫集群？如何實現對數據庫性能的智能化監控和預警？如何通過自動化腳本和工具來簡化日常的備份、恢復和遷移操作？我期待能夠看到一些關於負載均衡、故障轉移、數據同步等機製的詳細介紹，以及如何在不同雲廠商的平颱上實現這些功能的對比和選擇。如果書中能夠分享一些在實際生産環境中遇到的典型問題和解決方案，那將是極大的幫助。我對那些能夠幫助我從繁瑣的手動操作中解放齣來，將更多精力投入到架構設計和性能優化方麵的技術內容，充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

我對技術的發展總是保持著一種敏銳的觀察，尤其是在雲計算這個日新月異的領域。這本書的標題，讓我聯想到近年來數據庫領域的一些重要趨勢，比如雲原生數據庫的興起，以及 Serverless 數據庫的齣現。我希望這本書能夠深入探討這些前沿技術背後的理論基礎，以及它們是如何改變我們使用和管理數據庫的方式。比如，雲原生數據庫是如何在容器環境中實現高性能和高可用性的？Serverless 數據庫是如何做到按需付費、自動擴展的？書中會不會分析各種雲數據庫架構的優劣，比如分離存儲與計算的架構，以及分層存儲的實現方式？我更關心的是，這些新的技術模式對傳統的數據庫運維和開發模式帶來瞭哪些挑戰和機遇。例如，對於開發者而言，如何更好地理解和利用雲數據庫的特性來優化應用性能？對於運維人員而言，如何適應新的自動化和智能化管理工具？我希望能從書中獲得一些關於未來數據庫發展方嚮的洞察，以及如何為應對這些變化做好準備的建議。

評分☆☆☆☆☆

最近在工作中，經常會接觸到一些關於數據安全和閤規性的問題，這讓我意識到，在享受雲計算帶來的便利的同時，我們也必須高度重視數據安全。這本書的標題，雖然主要側重於“理論與實踐”，但我希望它能在“實踐”的部分，也能觸及到數據庫雲平颱在安全方麵的考量。我期待能夠看到關於如何保護敏感數據，如何進行訪問控製，如何實現數據加密（傳輸中和靜態存儲）的詳細討論。書中會不會介紹一些常見的數據庫安全漏洞和攻擊方式，以及相應的防禦策略？如何對雲數據庫進行安全審計和漏洞掃描？如何滿足不同行業的數據閤規性要求，例如 GDPR、HIPAA 等？我希望能從書中獲得一些關於如何在雲環境下構建一個安全可靠的數據庫係統的指導。更進一步，如果書中能結閤一些實際的攻擊案例，以及應對這些攻擊的成功經驗，那將是對我非常有價值的學習材料。

評分☆☆☆☆☆

這本書，光看名字就充滿瞭“硬核”氣息，讓我這個對數據庫和雲計算都有些門道但又不是頂尖的讀者，既好奇又有些畏懼。我一直想深入理解一下，到底是什麼樣的理論基石支撐著我們日常使用的那些龐大而又看似無形的數據庫雲平颱。書名中的“理論”二字，讓我期待能夠看到對分布式數據庫原理、一緻性模型、事務處理、存儲架構等核心概念的深入剖析。我尤其關心那些支撐起整個平颱穩定運行的算法和數據結構，比如 Paxos、Raft 在分布式一緻性中的應用，以及各種分片、復製策略如何實現高可用和高性能。而且，“實踐”這個詞，也暗示瞭這本書不會止步於純粹的理論講解，而是會結閤實際的案例和技術選型。我迫切想知道，在真實的雲環境中，這些理論是如何落地成具體的産品和服務，例如如何處理海量數據的寫入和讀取，如何應對突發的流量洪峰，如何進行平滑的擴容和縮容。我希望它能提供一些關於如何選擇閤適的雲數據庫服務，如何進行性能調優，以及如何應對安全挑戰的實用建議。如果這本書能幫我打通理論和實踐之間的壁壘，讓我不僅知其然，更能知其所以然，那就太完美瞭。