高教教材-Linux係統及大數據應用*燕彩蓉(44) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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孟慶昌 著

圖書標籤:

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• 信息技術
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店鋪： 天地圖書專營店

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040446142

商品編碼：29438739336

包裝：01

開本：04

齣版時間：2002-05-01

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基本信息

書名：Linux係統及大數據應用

作者：燕彩蓉

ISBN： 9787040446142

定價： 26.00 

齣版時間： 2016-04-22

 

深度解析現代數據庫管理與性能優化：從理論基石到實戰策略 本書聚焦於現代企業級數據庫係統的全景式解析與精細化管理，旨在為讀者構建從基礎理論到高階運維的完整知識體係。 本書不涉及Linux係統環境下的特定應用集成，亦不深入探討大數據技術棧的構建，而是將核心競爭力聚焦於關係型數據庫（如MySQL、PostgreSQL）和部分主流NoSQL數據庫（如MongoDB）的深度管理、性能調優、安全加固及高可用架構設計。 --- 第一部分：數據庫核心理論與架構剖析（The Bedrock） 本部分作為全書的理論基石，詳細闡述瞭支撐現代數據庫運行的底層機製，為後續的實踐操作奠定堅實的理論基礎。 第一章：關係代數與SQL的精髓 本章從集閤論的視角齣發，深入解析關係代數運算，闡明其如何映射到SQL語句的執行邏輯。重點剖析SELECT、JOIN（Nested Loop, Hash Join, Merge Join的工作原理與性能差異）、GROUP BY及窗口函數的底層實現機製。此外，還詳細介紹瞭SQL標準的演進、不同數據庫方言（如T-SQL, PL/SQL, 標準SQL）的特性對比，並強調瞭“優化器如何思考”的核心概念。 第二章：事務管理與並發控製的藝術 事務是數據庫穩定性的核心。本章詳盡講解ACID特性（原子性、一緻性、隔離性、持久性）的嚴格定義與實現方式。重點解析四大隔離級彆（Read Uncommitted, Read Committed, Repeatable Read, Serializable）的內部機製，包括鎖粒度、鎖類型（共享鎖、排他鎖）的升級與降級。特彆關注MVCC（多版本並發控製）在PostgreSQL和InnoDB中的具體實現差異，以及如何通過閤理配置隔離級彆來平衡係統的並發性能與數據一緻性需求。 第三章：存儲引擎的深入探索 拋開特定操作係統環境，本章專注於數據庫的物理存儲結構。以InnoDB存儲引擎為例，係統講解瞭錶空間、數據頁（Page）的結構、索引結構（B+樹）的層次化組織、頁的插槽（Slot）管理、自由空間（FSP）的維護。同時，對WAL（Write-Ahead Logging，預寫日誌）的機製進行深入分析，闡明日誌緩衝（Log Buffer）到磁盤寫入的全過程，以及如何利用Redo Log和Undo Log實現事務的持久性和迴滾能力。 --- 第二部分：高性能數據庫設計與優化實戰（Optimization Mastery） 理論基礎之上，本部分轉嚮實戰應用，專注於如何設計齣高效的Schema並對現有係統進行精細化調優。 第四章：高效的數據庫設計範式與反範式考量 從第一範式到BCNF的理論推導過程清晰展示。然而，本書更強調在實際OLTP/OLAP場景下的權衡。詳細討論瞭何時需要引入反範式設計（如冗餘字段、空間換時間），以及如何通過反範式來優化復雜的JOIN操作。本章還涵蓋瞭麵嚮特定業務場景（如時間序列數據、文檔存儲需求）的混閤數據模型設計思路。 第五章：索引策略的精細化調優 索引是性能的命脈。本章超越瞭“建索引”的基礎操作，深入探討復閤索引的列序選擇原則、索引覆蓋（Covering Index）的應用技巧、函數索引的創建與局限性。重點分析瞭查詢優化器如何選擇索引的過程（Index Selection Process），並詳細講解瞭索引失效的常見場景（如類型隱式轉換、函數應用於索引列、模糊匹配的濫用）。讀者將學習如何利用`EXPLAIN`工具的每一個字段來診斷查詢性能瓶頸。 第六章：SQL查詢性能診斷與重構 本章是應用層優化的核心。教授如何係統地分析慢查詢日誌，識彆Top N耗時SQL。對於復雜查詢，提供瞭一套結構化的重構方法論，包括子查詢提升、CTE（公用錶錶達式）的使用時機、避免全錶掃描的檢查清單。討論瞭數據庫連接池的最佳配置實踐，以及應用層批量操作（Batching）與事務邊界的閤理控製。 --- 第三部分：數據庫高可用性與災難恢復（Resilience Engineering） 本部分專注於保障數據服務的連續性和可恢復性，構建健壯的企業級數據庫架構。 第七章：復製技術（Replication）的深度解析 詳盡對比瞭基於物理日誌（如MySQL的Binlog/GTID，PostgreSQL的WAL Shipping）和基於邏輯日誌的復製機製。重點剖析瞭主從復製（Master-Slave）的同步模式（異步、半同步）對延遲的影響，並深入講解瞭多主（Multi-Master）和組復製（Group Replication）架構的原理、一緻性保障機製和選舉流程。 第八章：故障轉移與自動化的實現 高可用不僅是配置復製，更在於快速的故障檢測和自動化的切換。本章詳細介紹瞭Keepalived、Pacemaker等工具在數據庫集群中的應用，以及如何集成Proxy層（如ProxySQL）實現透明的讀寫分離和故障切換。對於生産環境中的“腦裂”（Split-Brain）問題，提供瞭基於仲裁機製（Quorum）的防禦策略。 第九章：備份、恢復策略與數據恢復演練 備份是最後一道防綫。本章區分瞭冷備份、熱備份（邏輯備份如`mysqldump`與物理備份如Percona XtraBackup）的適用場景與優缺點。重點講解瞭Point-In-Time Recovery (PITR)的完整流程，包括如何利用全量備份與持續的日誌流，在特定時間點恢復數據，確保數據丟失最小化。 --- 第四部分：安全加固與日常運維（Security and Operations） 本部分關注數據庫的日常健康檢查、性能監控和安全態勢管理。 第十章：數據庫安全模型與權限管理 係統梳理瞭基於角色的訪問控製（RBAC）模型在數據庫中的應用。詳細講解瞭如何最小權限原則（Principle of Least Privilege）設計用戶權限，如何安全地管理敏感數據（如使用加密函數或透明數據加密TDE），以及如何定期審計和清除不必要的權限。討論瞭連接加密（SSL/TLS）在傳輸層麵的重要性。 第十一章：性能監控與健康檢查體係 本書強調主動監控而非被動響應。詳細介紹瞭關鍵性能指標（KPIs）的設定，包括連接數、緩存命中率（Buffer Pool Hit Ratio）、鎖等待時間、I/O利用率等。指導讀者如何利用係統自帶的性能視圖（如MySQL的`performance_schema`）或第三方監控工具，建立可量化的數據庫健康評分體係。 第十二章：容量規劃與版本升級實踐 容量規劃是避免係統瓶頸的關鍵。本章講解瞭如何根據業務增長率預估存儲需求、連接需求和CPU資源需求。最後，提供瞭數據庫大版本升級的詳細安全步驟，包括兼容性檢查、數據字典更新、灰度發布策略，以及在升級失敗時如何快速迴滾的預案設計。 總結： 本書提供的是一套麵嚮成熟IT架構師和資深DBA的知識框架，側重於底層原理的深度挖掘和生産環境的復雜問題的解決能力，確保讀者能夠獨立構建、優化並維護企業級關係型數據庫係統。

評分☆☆☆☆☆

這本書在我桌上已經放瞭有一陣子瞭，雖然我還沒來得及深入研讀，但光是翻看目錄和前言，就足以讓我對它充滿瞭期待。我一直對Linux係統在現代技術棧中的核心地位深有體會，也關注到大數據技術正在如何顛覆各個行業。這本書的結閤點恰恰是我目前最感興趣也最需要提升的領域。我尤其關注它在係統基礎知識和實際應用之間的平衡。一個好的教材，不應該僅僅停留在理論的堆砌，更需要提供清晰的脈絡，讓讀者能夠理解“為什麼”和“怎麼做”。從目錄上來看，它似乎涵蓋瞭Linux的入門、核心概念，以及如何將其與大數據工具鏈進行有機結閤。我比較好奇的是，它在講解大數據應用時，會選擇哪些具體的技術棧，是 Hadoop 生態，Spark，還是更偏嚮於雲原生的大數據解決方案？而且，它在代碼示例的選取上是否貼近實際工作場景，能否有效地幫助讀者解決在實際操作中可能遇到的問題？對我而言，一本真正有價值的教材，是能夠在我遇到難題時，提供明確的思路和解決方案，而不是讓我更加睏惑。希望這本書能做到這一點，為我打開 Linux 和大數據領域更廣闊的大門。

評分☆☆☆☆☆

作為一名渴望在技術領域有所建樹的開發者，我一直在尋找能夠幫助我提升 Linux 係統能力和拓展大數據應用知識的優質資源。這本書的齣現，無疑讓我看到瞭希望。從書名來看，它似乎在 Linux 係統和大數據應用之間搭建瞭一座堅實的橋梁，這正是我目前迫切需要的。我期待它能夠提供清晰的、由淺入深的講解，讓我在掌握 Linux 核心概念的同時，也能理解這些概念在大數據處理中的重要性。例如，如何利用 Linux 的進程管理和資源調度能力來優化大數據作業的性能？如何在 Linux 環境下部署和管理復雜的分布式大數據係統？我對這方麵的內容非常好奇。此外，我希望這本書在講解大數據應用時，能夠提供一些具有前瞻性的內容，不僅僅是介紹當前主流的技術，也能為我展示未來的發展趨勢。我希望通過閱讀這本書，不僅能掌握現有的技術，更能為未來的學習和發展打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我一直對 Linux 係統有著濃厚的興趣，並試圖將其與我關注的大數據領域結閤起來。我翻閱瞭不少書籍，但總覺得有些方麵不夠係統，或者在實踐層麵缺乏指導。這本書的標題——“Linux係統及大數據應用”——恰好擊中瞭我的痛點。我希望它能夠提供一個連貫的學習路徑，從 Linux 的基礎知識，如文件權限、用戶管理、係統服務等方麵入手，然後逐步深入到大數據處理的各個環節。我非常好奇它會如何講解如何利用 Linux 的特性來提升大數據處理的效率，例如通過 Shell 腳本自動化大數據任務，或者在 Linux 上進行大數據集群的搭建和維護。更重要的是，我希望這本書能夠包含一些實際案例，展示 Linux 係統如何在大數據領域發揮至關重要的作用，比如在雲計算、人工智能等場景下。我對書中關於如何優化 Linux 環境以支持大數據應用程序的運行這部分內容尤為期待，這對我來說是提升實際操作能力的關鍵。

評分☆☆☆☆☆

最近我在準備一個關於數據分析的項目，其中不可避免地會涉及到 Linux 係統和一些大數據相關的技術。我一直在尋找一本能夠兼顧理論與實踐的教材，能夠係統地梳理 Linux 的基礎知識，同時又能深入講解如何將這些知識應用於實際的大數據場景。這本書的名字立刻吸引瞭我。我注意到標題中的“應用”兩個字，這讓我覺得它並非一本空泛的理論書籍，而是更側重於實際操作和解決問題。我特彆想瞭解它在講解大數據應用時，會涉及到哪些具體的工具和技術。是 Spark？Hadoop？還是更前沿的流處理框架？同時，我非常關心它在 Linux 係統上的配置和優化方麵的指導。在大數據應用中，一個穩定高效的 Linux 環境至關重要，我希望這本書能夠提供一些實用的技巧和最佳實踐，幫助我搭建和維護一個可靠的大數據平颱。我更期待的是，它能夠提供一些真實的案例分析，讓我能夠看到 Linux 和大數據技術是如何在實際業務中發揮作用的。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對技術充滿好奇心的學生，我一直渴望找到能夠係統性地學習 Linux 和大數據知識的資源。市麵上相關的書籍不少，但很多要麼過於理論化，要麼過於淺顯，難以滿足深入學習的需求。我看到這本書的標題，就感覺它可能找到瞭一個恰到好處的切入點。我特彆看重教材的邏輯性和循序漸進性。從基礎的 Linux 命令和概念講起，逐步過渡到大數據相關的技術，這樣的結構能夠幫助初學者建立起堅實的知識基礎，避免“知其然，不知其所以然”的睏境。我很想知道，它在講解 Linux 文件係統、進程管理、網絡配置等核心概念時，是否有彆於傳統的講解方式，能否用更生動、更容易理解的方式呈現？而在大數據應用方麵，我更關注它如何將 Linux 的優勢與大數據處理的效率結閤起來。是會講解如何優化 Linux 環境以支撐大數據服務的運行，還是會側重於使用 Linux 工具來部署和管理大數據集群？我希望這本書能夠提供詳實的步驟和案例，讓我能夠親手實踐，從而真正掌握這些技術。