| 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: | |
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
初次翻阅这本《数据库云平台理论与实践》,就深深被其宏大的叙事和扎实的理论基础所吸引。作者并没有仅仅停留在技术细节的堆砌,而是从更宏观的视角出发,深入剖析了数据库云平台发展的历史脉络、演进趋势以及其在现代信息社会中的战略地位。文章开篇便构建了一个清晰的理论框架,将云原生、微服务、容器化等前沿概念与数据库技术巧妙地融合,为读者理解这一复杂领域打下了坚实的基础。在理论部分,作者对分布式一致性算法、数据隔离技术、以及多租户安全机制的讲解尤为精彩,不仅逻辑严谨,而且旁征博 dikutip,引用了大量业界经典的论文和研究成果,让读者在学习理论的同时,也能感受到学术的严谨与深度。这种理论与实践相结合的出发点,使得这本书不仅仅是一本技术手册,更是一份对数据库技术未来走向的深刻洞察。读罢理论篇,我对数据库云平台不再感到陌生,反而充满了探索的欲望,迫不及待地想进入实践的部分,看看这些理论是如何在现实世界中落地生根的。
评分随着阅读的深入,我越来越感受到作者在构建一个完整生态系统方面的考量。这本书不仅仅关注核心的数据库技术,还触及了围绕数据库云平台构建的上层应用、开发模式、以及安全合规等多个维度。例如,书中专门开辟了章节探讨如何设计面向云平台的微服务架构,以及如何利用DevOps和CI/CD流水线来加速数据库应用的迭代和部署。对于数据治理和隐私保护,作者也给出了非常详尽的指导,包括数据生命周期管理、访问控制策略、以及数据脱敏等关键技术。在安全合规方面,作者援引了GDPR、CCPA等国际主流数据保护法规,并结合云平台的特性,提出了相应的合规性解决方案。这种全局性的视野,让读者能够跳出狭隘的技术视角,从更宏观的商业和法律层面去理解数据库云平台的价值和意义。我发现,一本好的技术书籍,不应该仅仅是技术的堆砌,更应该引导读者思考技术背后的商业逻辑和发展趋势。
评分在阅读这本书的过程中,我时常被其引人入胜的叙述方式所吸引。作者似乎总能找到恰当的比喻和生动的例子,将那些晦涩难懂的技术概念解释得清晰透彻。尤其是在探讨分布式事务的复杂性时,作者运用了“原子性”的类比,让原本抽象的概念变得具象化,极大地降低了理解门槛。此外,书中还穿插了一些作者在实际工作中遇到的趣闻轶事,这些“故事”不仅增加了阅读的趣味性,也让读者能够更直观地感受到技术演进中的挑战与乐趣。让我印象深刻的是,作者在描述数据分片策略时,并没有直接给出算法公式,而是先描绘了一个大型电商平台的场景,说明了为什么需要分片,然后逐步引入不同的分片方法,并分析了各自的适用场景。这种“情境驱动”的学习方式,让我觉得学习过程本身就充满动力,而不是被动地接受信息。
评分这本书带给我的最深层次的启发,在于其对于“未来”的深邃洞察。作者并没有满足于介绍当下的技术现状,而是大胆地展望了数据库云平台的未来发展方向。书中讨论了诸如“无服务器数据库”、“AI驱动的数据库优化”、“联邦学习与数据隐私”等前沿议题,并且提出了许多极具前瞻性的思考。作者认为,未来的数据库云平台将更加智能化、自动化,并且能够更好地与边缘计算、物联网等新兴技术深度融合。他还探讨了数据库技术在解决诸如气候变化、医疗健康等全球性挑战中所扮演的角色,将技术与社会责任联系起来。这种对未来的思考,让我觉得这本书不仅仅是一本技术指南,更是一份关于技术如何改变世界的宣言。我开始重新审视自己所处的行业,思考如何在未来的技术浪潮中抓住机遇,实现个人和团队的价值。
评分这本书在实践部分的论述,可以说彻底颠覆了我之前对数据库云平台落地过程的刻板印象。作者并没有直接给出“如何部署”这样简单粗暴的答案,而是通过一系列精心设计的案例分析,带领读者一步步走入真实的场景。从海量数据的高可用存储,到实时分析的低延迟处理,再到跨地域灾备的复杂架构设计,每一个案例都涵盖了实际应用中可能遇到的各种挑战,以及作者团队是如何通过创新的技术方案和严谨的工程实践来一一克服的。尤其让我印象深刻的是关于“云数据库运维自动化”的章节,作者详细介绍了如何利用AI和大数据技术来预测故障、优化性能、以及自动化扩缩容,这无疑是未来数据库运维的发展方向。书中对不同云服务商的数据库产品进行了客观的比较分析,指出了各自的优缺点,并结合实际需求给出了选型建议,这对于正在构建或迁移数据库云平台的团队来说,无疑是极具参考价值的宝贵经验。阅读这些案例,让我深刻体会到,理论的价值最终要体现在解决实际问题的能力上,而这本书恰恰做到了这一点。
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