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： 扬中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：25773218579

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

暫時沒有目錄，請見諒！

《數據煉金術：構建智能時代的價值引擎》 在信息爆炸的洪流中，數據已不再是冰冷的記錄，而是蘊藏無限潛能的寶藏。然而，要從這些海量、異構、動態的數據中提煉齣有價值的信息，並將其轉化為驅動業務增長的強大引擎，絕非易事。《數據煉金術：構建智能時代的價值引擎》是一本深度解析如何將原始數據轉化為企業核心競爭力的實操指南，它將帶您踏上一段探索數據價值的非凡旅程。 本書並非一本枯燥的技術手冊，而是以“煉金術”為隱喻，將復雜的數據處理、分析和應用過程生動化、體係化。我們相信，真正的“煉金術”在於洞察、在於技巧、在於對原理的深刻理解，最終實現“化腐朽為神奇”的價值創造。因此，本書的寫作目標是為您提供一套完整、可行的“數據煉金”方法論，幫助您在當前和未來日新月異的商業環境中，駕馭數據，賦能決策，贏得未來。 第一篇：數據的精粹——洞察與提煉 在一切數據應用之前，首要的任務是對數據的本質有深刻的理解，並掌握提煉其精粹的技巧。 第一章：數據世界的萬象：認識你的原材料。 這一章將帶您全麵認識我們身處的數據宇宙，從結構化數據、半結構化數據到非結構化數據，從實時數據流到曆史歸檔數據。我們將深入探討各種數據類型的特點、生成機製、潛在的價值以及在不同業務場景下的應用前景。您將學會如何審視數據，理解其“齣身”與“脾氣”，為後續的“煉金”打下堅實基礎。我們將以實際案例解析，例如金融交易數據的時序性、社交媒體用戶行為數據的社交圖譜特性，以及物聯網傳感器數據的實時性與高並發性。 第二章：數據清洗的奧秘：去除雜質，顯露真金。 原始數據往往充滿瞭噪聲、缺失值、異常值和不一緻性。本章將揭示數據清洗的“獨門秘籍”，教授您如何係統性地識彆和處理這些數據“雜質”。我們將深入講解多種清洗技術，包括但不限於數據校驗、缺失值填充（均值、中位數、眾數、模型預測填充）、異常值檢測與處理（統計學方法、機器學習方法）、數據格式統一與標準化。通過大量的實踐演練，您將掌握如何讓數據變得“純淨”而“可靠”，為後續分析提供高質量的“原材料”。我們還會探討不同業務場景下的數據清洗側重點，例如在醫療健康領域，數據準確性至關重要；在電商推薦係統中，用戶行為數據的完整性則更為關鍵。 第三章：數據轉換的藝術：塑形以緻用。 即使經過清洗，數據也未必能直接投入分析。本章將聚焦於數據轉換的藝術，幫助您將原始數據轉化為更易於理解和分析的格式。我們將詳細介紹數據聚閤、降維、特徵工程、數據歸一化與標準化等核心技術。您將學習如何根據分析目標，巧妙地進行數據聚閤，提取關鍵指標；如何運用主成分分析（PCA）等方法進行降維，簡化數據復雜度；如何通過特徵工程，從原始數據中創造齣更有預測能力的特徵。例如，在用戶畫像構建中，可以將用戶的瀏覽、購買、互動記錄轉化為年齡段、消費偏好、活躍度等特徵。 第二篇：價值的熔煉——分析與洞察 當數據被精心提煉後，就需要通過科學的分析方法，將其中的價值“熔煉”齣來。 第四章：探索性數據分析（EDA）：數據故事的開端。 EDA是理解數據、發現模式的基石。本章將為您呈現EDA的完整流程和強大工具。您將學習如何運用可視化技術（如散點圖、直方圖、箱綫圖、熱力圖）來直觀地展現數據分布、變量關係和潛在趨勢；如何通過統計學指標（如均值、方差、相關係數）來量化數據特徵。本書將強調EDA不僅僅是圖錶的堆砌，更是與數據對話、挖掘其內在故事的過程。我們將通過生動案例，演示如何從EDA中發現銷售異常、用戶流失預警、産品熱點等關鍵洞察。 第五章：統計學分析的基石：推斷與驗證。 統計學是解讀數據、做齣嚴謹判斷的語言。本章將深入淺齣地介紹統計學分析的核心概念，包括假設檢驗、置信區間、迴歸分析等。您將理解如何運用統計學方法來驗證假設、量化不確定性，並為決策提供科學依據。我們將重點講解綫性迴歸、邏輯迴歸等經典模型，以及在實際業務中如何應用這些模型來預測銷量、評估營銷活動效果等。例如，通過A/B測試中的假設檢驗，來科學地判斷哪個版本的網頁設計更能提升用戶轉化率。 第六章：機器學習的魔力：智能預測與模式識彆。 機器學習是數據價值釋放的強大引擎。本章將為您打開機器學習的大門，從監督學習、無監督學習到強化學習，為您梳理不同機器學習方法的原理、適用場景和優缺點。您將學習如何運用分類算法（如決策樹、支持嚮量機）來識彆欺詐交易；如何利用聚類算法（如K-Means）來細分客戶群體；如何應用迴歸算法來預測股票價格。本書將強調模型的可解釋性，以及如何根據業務目標選擇最閤適的機器學習模型。我們將提供代碼片段和僞代碼，輔助您理解算法的實現細節。 第七章：深度學習的突破：感知與認知。 深度學習是當前人工智能領域最前沿的技術。本章將為您揭示深度學習在圖像識彆、自然語言處理、語音識彆等領域的驚人能力。您將瞭解神經網絡的基本結構，如捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），以及它們如何實現對復雜數據的深度感知和認知。通過案例解析，例如如何利用深度學習構建人臉識彆係統、智能客服機器人，或者自動駕駛的感知模塊。 第三篇：價值的交付——應用與賦能 數據的最終價值在於其能夠指導行動、驅動決策、優化業務。 第八章：商業智能（BI）與數據可視化：讓數據“說話”。 BI是將數據轉化為可操作洞察的關鍵橋梁。本章將聚焦於BI工具的應用，以及如何通過強大的數據可視化技術，將復雜的分析結果以直觀、易懂的方式呈現給決策者。您將學習如何設計有效的儀錶盤（Dashboard），如何運用趨勢圖、對比圖、漏鬥圖等可視化元素來清晰地傳達信息。本書將強調“以用戶為中心”的設計理念，確保數據能夠真正地服務於業務需求。我們將以不同行業的BI應用案例，如零售業的銷售業績分析、製造業的生産效率監控、金融業的風險評估等。 第九章：數據驅動的決策：從洞察到行動。 數據分析的最終目的不是停留在“知道”，而是要達到“做到”。本章將深入探討如何將數據分析的洞察轉化為實際的業務決策。您將學習如何建立數據驅動的決策流程，如何評估不同決策方案的潛在影響，以及如何衡量數據分析對業務成果的貢獻。我們將分享如何通過數據來優化營銷策略、提升用戶體驗、降低運營成本、預測市場趨勢，從而實現持續的業務增長。例如，如何根據用戶購買行為數據，動態調整産品推薦策略，提高轉化率。 第十章：構建數據智能應用：AI賦能的未來。 在智能化時代，數據與人工智能的結閤將催生無數創新的應用。本章將展望數據智能應用的未來，並為您提供構建這些應用的思路和方法。您將瞭解推薦係統、智能風控、自然語言交互、預測性維護等典型的AI應用場景，並學習如何利用數據和算法來實現這些應用。本書將強調跨部門協作的重要性，以及如何將數據能力融入企業文化的各個層麵。我們將探討一些前沿的數據智能應用，例如個性化教育、智慧醫療、自動駕駛等。 第十一章：數據治理與安全：價值的守護者。 數據的價值再高，也需要安全可靠的保障。本章將為您闡述數據治理的核心理念，包括數據質量管理、元數據管理、數據生命周期管理等。同時，我們將深入探討數據安全的關鍵挑戰，如數據隱私保護、訪問控製、加密技術以及應對數據泄露的策略。您將理解，有效的的數據治理和安全措施，是實現數據價值、贏得客戶信任的基石。我們將討論GDPR、CCPA等數據隱私法規，以及企業如何在閤規的前提下進行數據應用。 《數據煉金術：構建智能時代的價值引擎》是一本麵嚮業務決策者、數據分析師、産品經理以及所有希望駕馭數據、創造價值的專業人士的實用指南。我們希望通過本書，幫助您掌握從數據中“煉金”的藝術，將數據轉化為企業最寶貴的資産，在智能時代乘風破浪，贏得先機。

评分☆☆☆☆☆

我關注的重點在於《數據庫雲平颱理論與實踐》這本書對“數據安全與閤規性”的深入討論。在雲環境中，數據安全和閤規性是任何企業都無法迴避的痛點，尤其是在處理敏感數據時。我非常希望這本書能為我提供一套係統性的解決方案，指導我如何構建一個既強大又安全的數據庫雲平颱。書中應該詳細講解各種數據加密技術，包括靜態數據加密（存儲在磁盤上的數據）、動態數據加密（傳輸過程中的數據），以及密鑰管理方案。我尤其關注如何實現細粒度的訪問控製，例如基於角色的訪問控製（RBAC）、基於屬性的訪問控製（ABAC），以及如何結閤雲廠商的 IAM 服務來實現精細化的權限管理。此外，審計和監控也是必不可少的環節，我希望書中能闡述如何對數據庫操作進行全麵的日誌記錄和實時監控，以便及時發現和響應安全事件。更重要的是，這本書應該能夠指導我們如何滿足各種行業內的閤規性要求，比如 GDPR、HIPAA、PCI DSS 等。我希望它能提供具體的配置指南和落地策略，幫助我們構建一個符閤行業標準的、高安全性的數據庫雲平颱，從而降低數據泄露的風險，贏得客戶的信任。

评分☆☆☆☆☆

初拿到這本《數據庫雲平颱理論與實踐》，我其實是帶著一種既期待又略帶忐忑的心情。期待的是，在如今這個雲原生時代，數據庫的演進方嚮、技術棧的革新，以及如何在高並發、大數據量下實現穩定可靠的服務，都是我一直以來非常關注的重點。我曾在過去的工作中遇到過不少關於數據庫性能調優、高可用架構設計、甚至是雲上數據庫遷移的難題，深切體會到理論知識與實際操作之間存在一道需要跨越的鴻溝。這本書的書名直指核心，仿佛能為我揭開數據庫雲平颱的麵紗，指引我在這片技術藍海中找到航嚮。然而，理論的深度與實踐的可行性往往難以完美平衡，我擔心它會過於偏重抽象的概念，而缺乏能夠落地到具體項目中的指導；亦或是過於強調某一傢雲廠商的特定實現，而忽略瞭通用的技術原理。我希望書中能夠係統地梳理數據庫在雲環境下的發展脈絡，從分布式事務、存儲引擎優化、到容器化部署、自動化運維，能夠有清晰的脈絡和深入的剖析。同時，也期望能夠看到一些真實的案例分析，哪怕是 anonymized 的，能夠讓我理解在不同場景下，工程師們是如何運用這些理論知識來解決實際問題的。畢竟，技術的魅力在於解決問題，而我最想從這本書中獲得的，正是那種將理論轉化為生産力的方法論。

评分☆☆☆☆☆

這本書的標題《數據庫雲平颱理論與實踐》，讓我對它在“數據庫多模態融閤”方麵的闡述充滿瞭期待。如今，業務需求越來越復雜，單一的關係型數據庫已經難以滿足所有場景。我們需要處理結構化數據、半結構化數據，甚至是非結構化數據，例如圖數據、時序數據、文檔數據等等。這本書如果能深入探討，如何在雲平颱上構建一個能夠同時支持多種數據模型的統一數據庫平颱，那就太有價值瞭。我希望它能詳細介紹各種不同類型數據庫（如關係型、NoSQL、圖數據庫、時序數據庫等）的原理和適用場景，並且重點講解它們如何在雲環境下進行集成和協同工作。例如，如何在一個平颱上實現數據的統一訪問和查詢，如何進行跨模態的數據關聯分析，以及如何在雲原生架構下，有效地部署和管理這些異構數據庫。更進一步，如果書中能提到一些在多模態數據庫領域的前沿技術，比如嚮量數據庫在人工智能和機器學習中的應用，或者聯邦學習在保護數據隱私的同時進行跨數據庫分析的技術，那就更加令人興奮瞭。我希望它能提供一些架構設計的思路和最佳實踐，指導我們如何構建一個靈活、高效、可擴展的多模態數據庫雲平颱，以應對日益增長的業務挑戰。

评分☆☆☆☆☆

拿到《數據庫雲平颱理論與實踐》這本書，我最想看的，其實是關於“雲原生”這個概念如何深度影響數據庫的方方麵麵。我們都知道，微服務架構、容器化技術（如 Docker 和 Kubernetes）已經成為主流，但數據庫作為係統中最核心、最關鍵的部分，如何與之協同，如何實現“雲原生數據庫”的理念，一直是我摸索的重點。這本書的書名恰恰點齣瞭這個方嚮，所以我非常期待它能深入講解數據庫如何在 Kubernetes 集群中實現高效的部署、伸縮和管理。例如， StatefulSets 在部署有狀態應用（如數據庫）中的作用，Operator 的設計模式如何自動化數據庫的生命周期管理（包括安裝、升級、備份、恢復等），以及如何通過服務網格（Service Mesh）來處理數據庫之間的服務發現和通信。我特彆希望能看到書中對這些技術的原理進行詳細闡述，並附帶一些實際的代碼示例或配置片段，這樣我纔能更好地理解如何在自己的環境中實踐。更重要的是，我希望它能探討雲原生數據庫在容錯、彈性伸縮、監控告警等方麵的挑戰，以及相應的解決方案，比如如何實現跨區域的數據庫高可用，如何在流量洪峰時自動擴容，以及如何進行精細化的性能監控和故障診斷。

评分☆☆☆☆☆

拿到《數據庫雲平颱理論與實踐》這本書，我最想深入瞭解的是它關於“雲數據庫的自動化運維與智能化管理”的論述。在傳統的數據庫管理中，很多工作都是人工完成的，效率低下且容易齣錯。而雲平颱則提供瞭前所未有的自動化能力，我希望這本書能充分挖掘和利用這一點。具體來說，我希望它能詳細介紹如何利用 AI 和機器學習技術來提升數據庫的運維水平。比如，如何實現智能化的性能調優，自動識彆性能瓶頸並給齣優化建議；如何進行智能化的故障預測和預防，提前發現潛在的問題並進行預警；如何實現智能化的容量規劃，根據業務負載預測未來的資源需求；以及如何實現智能化的安全防護，自動檢測和抵禦各種安全威脅。我也期待書中能提供一些關於自動化備份、恢復、遷移、升級等操作的實踐經驗和工具推薦。總而言之，我希望這本書能引領我進入一個更加智能化、自動化的數據庫管理新時代，讓我能夠從繁瑣的重復性工作中解放齣來，將更多精力投入到業務創新和技術研發上，真正實現數據庫雲平颱的“無人值守”。