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出版者:国防工业出版社

作者:敬铮主编

出品人:

页数:324

译者:

出版时间:2005-2

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787118027228

丛书系列:

图书标签:

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• 软件开发

深入浅出：现代数据架构与企业级信息系统构建 ——面向未来业务流程优化的数据库理论与实践 本书导读 在信息技术飞速发展的今天，企业级数据管理已不再是简单的文件存储和记录，而是驱动商业决策、优化运营效率的核心引擎。本书摒弃了对特定早期软件版本的深入探讨，将焦点完全转移至现代数据库设计理念、数据治理框架以及前沿的数据集成技术。我们致力于为读者提供一套系统、前瞻性的知识体系，用以应对当前复杂多变的数据环境和日益严格的合规要求。 本书的编写，旨在填补传统数据库教材与当前企业实际需求之间的鸿沟。它并非一本操作手册，而是一部关于“如何思考数据”的理论与实践结合的指南。内容深度和广度兼顾，从基础的数据建模范式提升到云原生数据库的应用策略，力求让读者掌握构建高可用、高性能、高安全性信息系统的核心能力。 --- 第一部分：现代数据建模的哲学与范式重构 本部分聚焦于如何从业务需求出发，构建符合现代企业架构的逻辑和物理数据模型。我们不再局限于关系代数的基础操作，而是深入探讨面向对象的建模、图数据库的适用场景，以及如何在新兴的NoSQL领域中选择最合适的持久化方案。 第一章：超越第三范式：敏捷数据建模方法论 本章首先回顾了关系型数据库设计的基础，但重点在于批判性地分析何时以及为何需要超越传统的第三范式（3NF）。我们将介绍维度建模（Dimensional Modeling），特别是在数据仓库和商业智能（BI）领域的应用，包括事实表、维度表的设计原则、缓慢变化维度（SCD Type 1, 2, 3）的实施细节。同时，探讨数据冗余在特定性能场景下的价值，以及如何通过反范式化来优化读取密集型应用的性能。 第二章：多模态数据库的选型与冲突解决 现代应用往往需要处理结构化、半结构化和非结构化数据。本章详细剖析了主流的数据库范式：关系型（SQL）、键值存储（Key-Value）、文档数据库（Document）、列式数据库（Columnar）和图数据库（Graph）。重点不在于简单介绍每种数据库的语法，而在于建立一套决策矩阵，指导架构师根据业务场景（如事务处理OLTP、分析处理OLAP、社交网络关系、内容管理等）进行精确选型。我们将深入分析在微服务架构下，如何管理异构数据库之间的数据一致性和事务边界问题。 第三章：数据治理与元数据管理框架 数据不再是孤立的资产，而是需要被有效治理的资源。本章系统阐述了数据治理（Data Governance）的组织结构、策略制定和技术实施。我们将详细介绍数据血缘（Data Lineage）的追踪机制、数据质量（Data Quality）的度量标准（准确性、完整性、时效性）以及自动化校验流程。此外，元数据管理平台（Metadata Management Platforms）的构建方法，如何实现业务术语与底层技术实现的映射，是本章的核心内容。 --- 第二部分：高性能与可扩展性：数据库架构的进阶实践 本部分将读者从单一实例的管理提升到分布式系统的设计层面，探讨如何构建能够支撑数百万并发用户和PB级数据量的现代数据平台。 第四章：分布式事务与一致性模型（CAP/PACELC理论的实际应用） 理解分布式系统的核心矛盾是构建可扩展系统的关键。本章深入探讨了CAP定理（Consistency, Availability, Partition Tolerance）的局限性，并引入了更具实践指导意义的PACELC理论。重点讨论了最终一致性（Eventual Consistency）在实际业务中的应用边界，以及如何通过两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）或更现代的Saga模式来保证跨服务事务的最终正确性。 第五章：云原生数据库与弹性伸缩 云计算环境对数据库的运维和设计提出了新的要求。本章侧重于云数据库服务（DBaaS）的特点、优势与潜在陷阱。我们将分析存储计算分离的架构如何实现真正的弹性伸缩，以及Serverless数据库模型如何优化成本。内容包括如何设计读写分离集群、实现自动故障转移（Failover），以及利用数据库连接池技术来优化应用层对数据库资源的争用。 第六章：数据湖、数据仓库与数据网格（Data Mesh）的集成策略 本章关注企业级分析能力的构建。我们将详细对比传统的数据仓库（DW）架构与现代数据湖（Data Lake）和数据湖仓一体（Lakehouse）的优劣。重点介绍如何使用Parquet/ORC等列式存储格式进行高效的分析查询。最后，我们将介绍数据网格（Data Mesh）这一新兴的去中心化数据架构范式，探讨其在跨部门数据共享和领域驱动设计中的应用，指导企业构建面向服务的分析数据产品。 --- 第三部分：数据安全、合规性与自动化运维 在数据泄露风险日益增加的背景下，安全和合规性已成为数据库设计的“非功能性”核心要求。本部分提供了实用的安全加固和自动化管理策略。 第七章：数据库安全深度防御体系 本章超越基础的用户权限管理，深入探讨多层次的安全措施。内容包括静态数据加密（Encryption at Rest）、传输中数据加密（Encryption in Transit，如TLS/SSL配置）的强制实施。我们将详细讲解数据脱敏（Data Masking）和假名化（Pseudonymization）技术，特别是在满足GDPR、CCPA等隐私法规要求时的最佳实践。此外，针对SQL注入和跨站脚本攻击，我们将从数据库层面提供防御性的编程规范和配置建议。 第八章：性能调优的系统化诊断流程 性能优化是一个系统工程。本章提供了一个结构化的性能诊断流程，包括：系统指标（CPU、I/O、内存）的基线建立；慢查询的捕获与分析（利用执行计划分析工具）；索引设计的精确调整（复合索引、覆盖索引的权衡）；以及锁竞争和死锁的识别与解除。本书强调的不是工具的使用，而是理解数据库引擎内部工作原理，从而做出根本性的优化决策。 第九章：数据库的持续集成与持续部署（CI/CD for Data） 传统上，数据库的变更管理是IT流程中的瓶颈。本章引入数据库迁移工具（如Flyway, Liquibase）的应用，实现数据库Schema和数据变更的版本化管理。我们将探讨如何将数据库部署纳入DevOps流水线，实现蓝绿部署（Blue/Green Deployment）或金丝雀发布（Canary Releases）策略在数据库层面的落地，确保业务连续性下的安全迭代。 --- 总结与展望 本书旨在为读者奠定坚实的现代数据管理基础，使之能够独立设计、实现和维护支撑未来业务增长的企业级信息系统。通过对这些前沿和核心概念的深入学习，读者将能够从容应对数据爆炸时代的挑战，真正将数据转化为持久的竞争优势。

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