數據庫雲平颱理論與實踐 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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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

店铺： 建湖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：25620890984

包装：平装

开本：16

出版时间：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

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《數據洪流的智慧：探索雲端數據管理的新紀元》 在信息爆炸的時代，數據早已不再是簡單的數字集閤，而是驅動商業決策、科研創新乃至日常生活變革的寶貴資産。海量數據的湧現，以其前所未有的規模、速度和多樣性，對傳統的存儲、處理和分析模式提齣瞭嚴峻的挑戰。我們正身處一個數據驅動的時代，而駕馭這股強大的數據洪流，洞察其內在規律，釋放其無限潛能，已成為個人、組織乃至國傢保持競爭力和實現可持續發展的關鍵。 本書並非直接探討數據庫雲平颱的技術架構或具體的實現細節，而是將視角拉升至一個更廣闊的層麵，聚焦於數據本身在雲時代的演進、價值的挖掘以及其對我們認知世界方式的深刻影響。我們將一同踏上一次探索之旅，旨在幫助讀者建立對數據在雲環境下全新生態係統的深刻理解，以及如何在這一變革中把握機遇，駕馭數據，實現智慧的飛躍。 第一篇：數據時代的黎明與雲的曙光 在信息文明的早期，數據如同分散的珍珠，零散地存儲在各自獨立的係統中，其價值難以充分發揮。然而，隨著計算能力的指數級增長和互聯網的普及，數據的積纍速度呈幾何級數攀升。我們見證瞭從批量處理到實時分析的演變，從結構化數據到非結構化數據、半結構化數據乃至超結構化數據的廣泛應用。數據的價值不再僅僅在於其量級，更在於其關聯性、時效性以及能夠從中提煉齣的洞察。 與此同時，雲計算的興起，如同一場革命性的技術浪潮，徹底改變瞭IT基礎設施的部署和使用模式。它以按需付費、彈性伸縮、高可用性和全球化訪問等顯著優勢，打破瞭傳統本地部署的局限，為數據處理和存儲提供瞭前所未有的靈活性和可擴展性。雲不僅是計算資源的集閤，更是信息資産得以蓬勃發展的新土壤。它為數據提供瞭近乎無限的成長空間，也催生瞭數據處理和分析的新範式。 本篇將深入剖析數據在不同曆史階段的演變軌跡，勾勒齣數據復雜化、規模化以及價值日益凸顯的圖景。我們將探討數據生命周期中的關鍵節點，理解不同類型數據的特徵與挑戰。同時，本篇也將追溯雲計算的起源與發展，闡述其核心理念以及如何為數據管理帶來顛覆性的變革。我們將初步瞭解，雲不僅僅是基礎設施的遷移，更是數據管理思維和實踐的全麵升級。 第二篇：雲端數據的價值重塑與賦能 當數據遇上雲，其蘊含的價值被前所未有地激發齣來。雲環境下的數據不再是被動的存儲對象，而是成為瞭驅動智能決策、優化業務流程、創造全新産品和服務的核心引擎。本篇將深入探討雲端數據如何實現價值的重塑與賦能。 數據的匯聚與整閤： 雲平颱提供瞭強大的能力，能夠打破數據孤島，實現來自不同源頭、不同格式數據的集中匯聚與有效整閤。我們將探討如何構建統一的數據視圖，如何通過數據湖、數據倉庫等概念，將分散的數據資産轉化為可分析的整體。理解數據的全麵性是挖掘其深層價值的第一步。 智能化的數據分析與挖掘： 雲計算強大的計算能力和豐富的服務生態，使得復雜的數據分析和挖掘任務變得更加可行和高效。我們將審視機器學習、深度學習等人工智能技術如何與雲端數據深度融閤，賦能預測性分析、關聯性挖掘、異常檢測等高級應用。理解數據背後的模式與趨勢，從而做齣更明智的決策。 數據驅動的業務創新： 本篇將著重闡述數據如何成為業務創新的驅動力。從個性化推薦到風險評估，從客戶畫像到供應鏈優化，雲端數據正在賦能企業實現前所未有的業務效率提升和市場響應速度。我們將通過案例分析，展示數據如何轉化為切實的商業價值，驅動企業實現數字化轉型。 數據驅動的決策與洞察： 在數據驅動的時代，直覺和經驗需要被量化和驗證。雲端強大的數據可視化工具和即席查詢能力，使得決策者能夠快速獲取實時的、可操作的洞察，從而製定更精準的戰略和戰術。我們將探討如何利用雲端數據構建智能決策支持係統，將數據洞察轉化為行動。 第三篇：雲端數據治理與安全的挑戰與機遇 數據的價值日益凸顯，隨之而來的則是數據治理和安全的重要性。在雲環境下，數據的管理、保護和閤規性麵臨著新的挑戰，但也提供瞭新的機遇。 數據的質量與一緻性： 隨著數據量的激增和來源的多樣化，保證數據的質量和一緻性變得至關重要。本篇將探討雲端數據治理的關鍵原則，包括數據定義、數據標準、數據血緣追蹤以及數據質量監控等。我們理解，高質量的數據是有效分析和可靠洞察的基礎。 數據的隱私與閤規性： 在全球範圍內，數據隱私法規日益嚴格。在雲環境中，如何確保數據的閤規性，如何保護用戶隱私，是企業必須麵對的重大課題。我們將探討匿名化、假名化、差分隱私等技術在雲端數據處理中的應用，以及如何構建符閤GDPR、CCPA等法規要求的數據管理策略。 數據的安全防護： 雲端數據的安全是整個生態係統的生命綫。本篇將探討雲安全的基本原則，包括訪問控製、加密、數據備份與恢復、以及威脅檢測與響應等。我們將理解，構建堅實的安全防綫，是保障數據資産安全的關鍵。 數據的所有權與共享： 在雲生態係統中，數據的流動與共享是常態。但同時也帶來瞭關於數據所有權、使用權和共享協議的復雜性。本篇將探討如何在雲環境中，在保障安全和閤規的前提下，實現數據的有序流動和價值共享。 第四篇：未來展望：智能數據與萬物互聯 展望未來，數據與雲的融閤將更加深入，催生齣更加智能、更加普惠的應用場景。 人工智能的深化與普及： 隨著AI技術的不斷成熟，我們將看到AI與雲端數據更緊密的結閤。從自動駕駛到智能醫療，從智慧城市到個性化教育，AI將成為雲端數據價值釋放的強大催化劑。 物聯網（IoT）與大數據： 物聯網設備的爆炸式增長，將産生海量異構數據。雲平颱將成為處理、分析和利用這些數據的關鍵樞紐，實現真正的萬物互聯和智能感知。 邊緣計算與雲協同： 隨著數據處理嚮更靠近數據源的邊緣側遷移，邊緣計算與雲端計算的協同將成為新的趨勢，實現更低延遲、更高效率的數據處理與分析。 數據倫理與社會責任： 隨著數據在社會中的作用日益增強，數據倫理、公平性與社會責任將成為更加重要的議題。我們將探討如何負責任地使用數據，如何避免數據偏見，如何構建一個更加公正和包容的數據驅動社會。 結語 《數據洪流的智慧：探索雲端數據管理的新紀元》並非一本枯燥的技術手冊，而是一次關於數據本質、雲端力量以及未來趨勢的深度思考。它旨在為讀者提供一個宏觀的視角，幫助您理解數據在雲時代的價值流轉，掌握駕馭數據洪流的關鍵能力，並在數字化浪潮中，發現機遇，擁抱變革，實現智慧的飛躍。無論您是行業決策者、技術研究者，還是對數據充滿好奇的探索者，本書都將為您提供寶貴的啓示和指引。讓我們一同啓程，擁抱這個數據驅動的全新紀元。

评分☆☆☆☆☆

《數據庫雲平颱理論與實踐》這本書，在講述數據庫與雲平颱融閤的時代背景下，確實為我打開瞭一些新的思路，尤其是在理解雲服務商如何提供更優化的數據庫解決方案這一塊。書中對IaaS、PaaS、SaaS等不同層級的雲服務如何承載數據庫進行瞭清晰的劃分，並且對主流雲數據庫的演進曆程進行瞭梳理，這一點我非常欣賞。它讓我對雲數據庫的“彈性伸縮”、“按需付費”等核心優勢有瞭更深刻的認識，並且理解瞭為什麼越來越多的企業選擇將數據庫遷移上雲。然而，在理論層麵，我感覺書中對“雲原生”數據庫的一些關鍵技術，比如容器化部署、Kubernetes編排、Serverless架構等，並沒有進行非常詳盡的闡述。我期待能看到更多關於這些技術如何與數據庫相結閤，以實現極緻的彈性、高可用性和成本效益的深度解讀。書中雖然提到瞭這些技術，但更多的是停留在“是什麼”的層麵，對於“為什麼”以及“怎麼做”的細節，似乎還有提升的空間。例如，在討論Kubernetes如何管理數據庫時，我希望看到更具體的工作負載編排模型，或者針對數據庫特有的存儲、網絡、監控等需求，Kubernetes有哪些定製化的Operator設計思路，書中這部分內容給我留下瞭很多想象的空間，但也讓我覺得在實際落地時，還需要自己去探索很多細節。

评分☆☆☆☆☆

《數據庫雲平颱理論與實踐》在概念層麵為我描繪瞭數據庫在雲端的宏偉藍圖，尤其是在安全性與閤規性這一塊，它觸及瞭許多關鍵的議題。書中提及瞭雲環境下數據加密、訪問控製、審計追蹤以及多租戶隔離等安全措施，這對於任何負責任的數據庫管理員來說都是至關重要的。我尤其關注它關於數據隱私保護和閤規性認證的部分，比如GDPR、CCPA等法規對數據庫設計和運維提齣的要求，以及雲廠商如何通過技術手段滿足這些閤規性要求。然而，在實際操作層麵，我感覺書中關於如何構建一個具備高安全性、強閤規性的雲數據庫解決方案的具體實施指南，可以更加詳盡。比如，在數據加密方麵，書中更多的是介紹瞭加密的原理，而對於在雲端部署時，如何選擇閤適的加密算法、密鑰管理策略，以及如何處理加密帶來的性能影響等實際問題，則沒有深入探討。同樣，在訪問控製方麵，書中提到瞭RBAC等模型，但我更希望看到更細粒度的權限管理方案，以及如何在復雜的微服務架構下，實現精細化的數據庫訪問控製，確保不同服務、不同用戶隻能訪問其所需的數據。

评分☆☆☆☆☆

這本書讓我對數據庫的未來發展方嚮有瞭更宏觀的認知，特彆是它在雲計算這個大背景下，對數據庫形態和管理方式的演變進行的探討。書中對未來雲數據庫的智能化、自動化趨勢的預測，以及大數據、AI等技術如何賦能數據庫的章節，給我留下瞭深刻的印象。比如，它提到通過機器學習來優化查詢計劃、自動調優參數、甚至是預測潛在的故障，這些都讓我對數據庫的自主化管理充滿瞭期待。但是，在實踐層麵，我總覺得書中對這些前沿技術的落地細節描繪得不夠具體。我更希望看到一些關於如何將AI模型集成到數據庫管理流程中的實際案例，或者關於自動化運維工具的設計和實現思路。例如，在自動化備份和恢復的部分，書中提到瞭自動化腳本和工具，但我更希望看到關於這些工具是如何被設計、開發和部署的詳細說明，以及在實際應用中遇到的挑戰和解決方案。對於如何構建一個真正“自治”的數據庫係統，我感覺這本書提供瞭一個方嚮，但具體到達這個方嚮的路徑，還需要我自行去探索和摸索，這讓我覺得在實踐指導方麵，還有很大的提升空間。

评分☆☆☆☆☆

我之所以購買《數據庫雲平颱理論與實踐》，主要是希望能夠深入理解數據庫技術如何在雲環境中實現高效、可靠的運行，並且學習相關的實踐經驗。書中關於數據庫的演進史、雲平颱的架構特點以及兩者結閤的優勢，提供瞭一個很好的理論基礎。它讓我理解瞭為什麼雲數據庫會成為未來的趨勢，以及它能為企業帶來哪些價值。不過，在實際操作的細節上，我感覺這本書的篇幅似乎可以更加側重於一些更具挑戰性的技術難題。例如，在數據庫的性能優化方麵，書中更多的是宏觀地介紹瞭各種優化手段，但對於如何在雲環境中，針對具體的業務場景和數據特點，進行精細化的性能調優，比如SQL語句的優化、索引策略的選擇、緩存機製的運用等，並沒有提供足夠深入的指導。當我遇到綫上數據庫性能瓶頸時，這本書能夠提供的直接解決方案相對有限。我更期待能看到一些針對特定類型數據庫（如關係型數據庫、NoSQL數據庫）在雲端部署時的性能調優案例，以及在麵對高並發、大數據量時，如何通過架構調整和技術選型來解決性能問題。

评分☆☆☆☆☆

這本書雖然名為《數據庫雲平颱理論與實踐》，但當我拿到這本書，細細翻閱後，發現它在某些我期待的方麵，內容似乎還不夠深入，或者說，它的側重點與我的預期略有偏差。例如，在雲原生數據庫的架構設計部分，我本期望能看到更多關於分布式事務、數據一緻性在雲端部署的復雜場景下的具體解決方案，比如如何應對網絡分區、節點故障，以及在微服務架構下，數據庫如何更好地與業務解耦，實現靈活擴展和自主恢復。書中雖然提到瞭這些概念，但更多的是一種宏觀的介紹，缺乏對底層原理的細緻剖析，也沒有提供可以直接藉鑒的實踐案例或代碼示例。當我嘗試將書中的某些論述應用到實際工作中，解決我們團隊遇到的性能瓶頸和高可用性挑戰時，卻發現書中給齣的指導顯得有些過於泛泛，難以直接落地。尤其是關於跨區域容災和數據備份恢復的策略，我希望看到更具操作性的步驟和不同雲廠商提供的具體服務的對比分析，比如在RTO/RPO方麵的不同選擇和權衡，但書中這部分內容略顯單薄，更像是一個概述，讓我覺得在實際規劃和實施時，還需要花費大量精力去查閱其他資料。