SQL Server7.0数据库系统管理与应用开发 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:袁鹏飞

出品人:

页数:814

译者:

出版时间:1999-1

价格:80.0

装帧:平装

isbn号码:9787115076540

丛书系列:

图书标签:

• SQL Server
• 数据库管理
• 数据库开发
• SQL Server 7
• 0
• 数据库系统
• 系统管理
• 应用开发
• 数据库技术
• 数据管理
• SQL语言

现代数据架构与云原生实践：面向大数据时代的数据库演进与应用 本书聚焦于当前信息技术领域最为前沿和关键的议题：如何构建、优化和运维适应海量数据增长、高并发访问和复杂分析需求的新一代数据基础设施。 我们将彻底跳脱出特定旧版本数据库系统的范畴，深入探讨支撑现代企业数字化转型的核心技术栈，以及面向未来的数据管理哲学。 第一部分：数据架构的范式转移与云原生思维 本部分旨在阐明数据管理领域正在经历的深刻变革，从传统的集中式、单体架构向分布式、弹性伸缩的云原生模式迁移的必要性与实现路径。 1. 数据库技术栈的演进：超越关系模型的限制 多模态数据管理： 深入解析关系型数据库（RDBMS）的局限性，重点介绍NoSQL数据库（键值存储、文档型、列族数据库、图数据库）的适用场景、设计原则和性能权衡。对比分析MongoDB、Cassandra、Redis等主流产品的架构差异及其在微服务环境下的角色定位。 NewSQL的融合之道： 探讨NewSQL数据库如何试图结合传统ACID事务的可靠性与NoSQL的水平扩展能力。分析TiDB、CockroachDB等新一代分布式SQL数据库的底层一致性协议（如Raft、Paxos）和事务处理机制。 数据湖与数据仓库的融合（Lakehouse架构）： 详细介绍如何利用Delta Lake、Apache Hudi、Apache Iceberg等技术，在统一的存储层（如对象存储S3/OSS）上实现数据仓库级别的事务性、数据质量控制以及BI分析能力，打破传统数仓的封闭性。 2. 云原生数据基础设施的设计原则 容器化与编排： 阐述Docker和Kubernetes（K8s）在数据库部署、高可用性（HA）、弹性伸缩和资源隔离中的核心作用。讨论StatefulSet、Operator模式在管理数据库集群生命周期中的关键技术细节。 存储与计算分离： 深入分析现代云数据库（如Amazon Aurora、Azure SQL Database的底层架构）如何通过解耦存储层和计算层，实现近乎线性的存储扩展和秒级计算资源的动态调整。探讨共享存储架构下的性能挑战与优化策略。 Serverless数据服务： 探讨 FaaS（Function as a Service）与Serverless数据库（如AWS DynamoDB、Aurora Serverless）如何通过按需付费、自动伸缩机制，优化成本结构，并对应用开发带来的影响。 第二部分：高性能数据处理与实时分析技术 本部分聚焦于如何处理日益增长的数据流、实现低延迟的查询响应，并集成先进的数据分析能力。 3. 流处理与实时数据管道的构建 消息队列与事件驱动架构（EDA）： 详细剖析Apache Kafka的核心设计，包括分区、副本机制、高吞吐量保证和日志压缩。讲解如何利用Kafka Connect构建可靠的数据集成管道。 流处理引擎： 对比分析Apache Flink和Spark Streaming（Structured Streaming）在窗口计算、状态管理和Exactly-Once语义保证上的差异。重点展示Flink在复杂事件处理（CEP）和时间语义处理（Event Time vs. Processing Time）上的优势。 实时数据服务的实现： 介绍如何利用流处理结果直接更新到低延迟数据存储（如Elasticsearch、Redis），以支持实时仪表盘和即时决策。 4. 分布式查询优化与执行引擎 大规模并行处理（MPP）架构： 解析Greenplum、Snowflake等MPP数据库如何通过数据分片（Sharding）和并行查询计划的生成来加速复杂的OLAP查询。 向量化执行： 探讨向量化处理（Vectorized Execution）如何显著提升CPU缓存利用率和查询性能，是现代高性能查询引擎的标准配置。 查询优化器内部机制： 深入讲解基于成本的优化器（Cost-Based Optimizer, CBO）如何评估Join顺序、数据访问路径和并行度选择，以及统计信息的维护对优化效果的关键影响。 第三部分：数据安全、治理与可观测性 在复杂分布式环境中，确保数据安全、合规性以及系统的稳定运行是重中之重。 5. 数据治理与合规性框架 数据血缘（Data Lineage）与元数据管理： 介绍如何利用Apache Atlas等工具自动化采集和维护数据从源头到消费端的所有流转信息，满足监管和审计要求。 数据安全与隐私保护： 重点讨论现代数据安全技术，包括透明数据加密（TDE）、动态数据脱敏（Dynamic Data Masking）和基于角色的细粒度访问控制（RBAC/ABAC）。讨论联邦学习和差分隐私技术在数据共享场景中的应用前景。 6. 分布式系统的可观测性（Observability） 日志、指标与追踪（Logs, Metrics, Traces）： 阐述如何构建集成的监控体系。重点介绍Prometheus/Grafana用于系统健康度指标的采集与可视化；使用OpenTelemetry标准进行分布式事务追踪（Tracing），以便快速定位跨服务调用链中的延迟瓶颈。 性能调优与容量规划： 讲解如何基于生产环境的观测数据，进行I/O饱和度分析、内存缓存命中率评估，并利用历史趋势数据进行前瞻性的资源容量规划，避免性能雪崩。 本书旨在为技术架构师、资深开发人员和数据库管理员提供一个全面、前瞻性的视角，帮助他们掌握构建下一代、高弹性、高性能数据系统的必备知识和工程实践。

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