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出版者:化学工业出版社

作者:冯晓君

出品人:

页数:504

译者:

出版时间:2002-1-1

价格:29.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787502534752

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 数据库工程
• 数据库应用
• 数据建模
• SQL
• 数据库设计
• 数据管理
• 信息技术
• 计算机科学
• 工程实践

《数据架构与创新实践》 本书深入剖析了现代数据架构的设计理念、构建方法及其在各行业中的创新应用。我们不再将数据仅仅视为信息资产，而是将其视为驱动业务增长、优化运营效率和塑造未来竞争力的核心引擎。本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，帮助他们理解如何构建既灵活又强大的数据平台，以应对日新月异的技术挑战和不断变化的市场需求。 第一部分：数据架构的基石 本部分将带领读者从基础出发，构建对现代数据架构的深刻理解。我们将首先探讨数据架构的演进历程，从传统的批处理系统到如今复杂的实时数据管道，分析不同阶段的技术特点和驱动因素。接着，我们将深入讲解数据架构的核心原则，包括数据治理、数据质量、数据安全、可扩展性、弹性和成本效益。这些原则将作为构建任何成功数据解决方案的基石。 数据治理与生命周期管理： 我们将详细阐述数据治理的框架和实践，包括数据目录、元数据管理、数据所有权、访问控制和合规性要求。理解数据的全生命周期管理，从数据的采集、存储、处理、分析到最终的归档或销毁，对于确保数据的可用性、准确性和合规性至关重要。 数据建模与组织： 本章将介绍多种数据建模技术，如关系型建模、维度建模、数据仓库建模以及NoSQL数据建模。我们将探讨如何根据业务需求选择最合适的数据模型，以及如何有效地组织和存储数据，以支持高效的查询和分析。 数据存储技术： 详细介绍不同类型的数据存储技术，包括关系型数据库（如PostgreSQL, MySQL）、NoSQL数据库（如MongoDB, Cassandra）、数据仓库（如Snowflake, Amazon Redshift）、数据湖（如Hadoop HDFS, Amazon S3）和湖仓一体（Lakehouse）架构。我们将分析它们的优缺点，以及在不同场景下的适用性。 第二部分：现代数据处理与分析技术 本部分将聚焦于当前主流的数据处理和分析技术，帮助读者掌握如何从海量数据中提取有价值的洞察。我们将从数据管道的构建开始，逐步深入到复杂的数据分析和机器学习应用。 数据管道设计与构建： 详细介绍ETL（Extract, Transform, Load）和ELT（Extract, Load, Transform）的区别与应用。我们将探索流式处理（如Apache Kafka, Apache Flink）和批处理（如Apache Spark）在构建实时数据管道中的作用，以及如何选择合适的技术栈来满足不同的数据处理需求。 大数据处理框架： 深入讲解Apache Spark、Apache Flink等分布式计算框架的工作原理和应用场景。我们将探讨如何在这些框架上进行高效的数据处理、转换和分析，以及如何优化其性能。 数据仓库与数据湖的融合： 探讨现代数据架构中数据仓库和数据湖的角色演变，以及如何通过湖仓一体（Lakehouse）等新兴架构实现两者的优势互补，为企业提供统一的数据访问和管理平台。 商业智能（BI）与可视化： 介绍如何利用Tableau, Power BI, Looker等BI工具将复杂的数据转化为直观易懂的可视化图表，帮助业务用户快速理解数据，并支持数据驱动的决策。 机器学习与人工智能集成： 探讨如何将机器学习和人工智能模型集成到数据分析流程中，实现更高级的预测分析、模式识别和自动化决策。我们将涵盖模型训练、部署和监控的端到端流程。 第三部分：数据架构在各行业的创新应用 本部分将通过实际案例，展示先进数据架构在不同行业的创新应用。这些案例将帮助读者理解如何将理论知识转化为实践，并从中获得启发。 金融服务业： 探讨如何利用数据架构进行风险管理、欺诈检测、客户行为分析和个性化金融产品推荐。 零售与电商： 分析如何通过数据架构优化库存管理、供应链效率、客户个性化营销和销售预测。 医疗健康： 介绍如何利用数据架构支持临床决策支持、药物研发、患者健康监测和个性化医疗。 制造业： 探讨如何通过数据架构实现智能制造、预测性维护、生产过程优化和质量控制。 智慧城市与公共服务： 展示数据架构在交通管理、能源优化、公共安全和城市规划等方面的应用。 第四部分：面向未来的数据架构 展望未来，我们将探讨新兴技术和趋势对数据架构的影响，以及如何构建能够适应未来挑战的数据平台。 云原生数据架构： 深入分析云平台（如AWS, Azure, GCP）提供的各种数据服务，以及如何构建基于云的弹性、可扩展和经济高效的数据解决方案。 数据网格（Data Mesh）与去中心化数据管理： 介绍数据网格的概念，以及它如何解决传统集中式数据架构在大型组织中遇到的挑战，实现数据的领域驱动和去中心化管理。 AI驱动的数据管理： 探讨人工智能技术如何在数据治理、数据质量提升、数据发现和自动化数据流程中发挥作用。 数据安全与隐私保护的进阶： 关注数据安全和隐私保护的最新发展，包括差分隐私、联邦学习等技术在保护用户隐私的同时进行数据分析的应用。 本书不仅仅是一本技术手册，更是一份关于如何释放数据潜能的路线图。通过学习本书，读者将能够： 设计和实施 满足业务需求的现代化数据架构。 掌握 最先进的数据处理、分析和可视化技术。 理解 数据架构如何在各行业中推动创新和业务增长。 为 未来数据技术的演进做好准备。 无论您是数据工程师、数据科学家、IT架构师，还是希望通过数据驱动业务的管理者，《数据架构与创新实践》都将为您提供宝贵的知识和实践指导。

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我是一名在嵌入式系统领域工作的工程师，我们的项目常常需要将数据存储在资源受限的设备上，并且需要保证数据的实时性和可靠性。《数据库与工程应用》这本书，虽然名字听起来比较宏大，但我希望能从中找到一些针对嵌入式场景的数据库应用方法。我希望书中能够介绍一些轻量级的嵌入式数据库，例如SQLite，以及如何在嵌入式Linux环境下进行部署和优化。我对书中关于如何设计高效的数据模型，以减少存储空间和提高访问速度的技巧非常感兴趣，尤其是在处理传感器数据、日志数据等时。我希望能够学习到如何在资源受限的环境下，实现数据的可靠性存储，例如通过事务机制、日志记录等手段。这本书如果能讲解一些关于嵌入式数据库的性能测试和调优方法，以及如何与应用程序进行高效交互的实践，那将极大地帮助我。我非常关注书中是否会涉及数据安全在嵌入式设备上的挑战，以及如何在有限的计算资源下实现数据加密和访问控制。

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我是一名在金融科技领域摸爬滚打多年的老兵，对于数据库的理解，早已从最初的增删改查，上升到了架构设计、性能优化、容灾备份等层面。拿到《数据库与工程应用》这本书，我的第一反应是，这是否能为我带来一些新的视角和更深入的洞察？毕竟，金融行业的业务逻辑错综复杂，对数据一致性、可用性的要求更是近乎苛刻。我希望这本书能够深入探讨如何在复杂业务场景下，构建高吞吐量、低延迟的数据库系统，例如如何精妙地设计事务模型，如何处理跨多个数据库实例的数据同步，以及如何通过缓存策略、索引优化等手段，最大限度地提升查询性能。我对书中关于数据仓库、数据湖在金融风控、量化交易等领域的工程化应用特别感兴趣，尤其希望能够看到具体的落地案例分析，了解在实际项目中，是如何解决数据孤岛问题，如何构建高效的数据ETL流程，以及如何利用数据库技术支持复杂的分析模型。这本书如果能讲解一些关于流式计算与数据库的结合，比如如何实时采集交易数据并进行实时分析，那将是我最大的惊喜。而且，对于数据治理和合规性方面，这本书是否能提供一些工程化的建议，指导如何在保证数据质量和安全的前提下，满足监管要求？我期待它能成为我工作中的一个可靠参考。

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作为一名互联网公司的产品经理，我深知数据库对产品功能实现和用户体验的重要性。《数据库与工程应用》这本书，我希望能从一个更宏观的视角来理解数据库在整个产品生命周期中的作用。我希望书中能够讲解如何根据不同的产品需求，设计出能够支持快速迭代和扩展的数据库架构。我对书中关于如何利用数据库技术，实现用户画像、个性化推荐、精准营销等功能的工程化落地非常感兴趣。我希望能够学习到如何通过分析数据库中的用户行为数据，来指导产品设计和优化。这本书如果能提供一些关于如何进行数据库选型，以平衡性能、成本和易用性的建议，那将非常有帮助。我非常关注书中是否会涉及数据仓库和数据可视化在产品运营和决策中的应用，以及如何通过数据库技术，构建数据驱动的产品增长体系。我期待这本书能让我更好地与开发团队沟通，理解技术的可行性和局限性。

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我是一名在生物信息学领域工作的研究员，我们每天都在处理和分析大量的基因组学、蛋白质组学数据。《数据库与工程应用》这本书，我希望能从中找到一些关于如何高效存储、管理和查询这些复杂生物数据的解决方案。我特别关注书中是否会介绍如何利用数据库技术，来构建生物信息数据库，例如如何存储基因序列、蛋白质结构、代谢通路等信息。我对书中关于如何进行大规模生物数据的检索和分析的工程化实践非常感兴趣，例如如何利用数据库来支持同源性比对、功能预测、通路分析等。我希望能够学习到一些关于如何利用数据库技术，来进行实验数据的管理和共享，以促进科研协作。这本书如果能讲解一些关于如何利用数据库技术，来支持生物信息学中的可视化和交互式探索，那将是巨大的帮助。我非常关注书中是否会涉及数据标准化和互操作性在生物信息学数据库中的重要性，以及如何通过工程化手段来实现。

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我是一名在电子商务平台工作的技术支持工程师，我经常需要处理与数据库相关的各种问题，包括性能慢、连接失败、数据异常等等。《数据库与工程应用》这本书，我希望能从中学习到更深入的数据库知识，以便更好地解决用户遇到的问题。我希望书中能够提供详细的数据库故障排查指南，涵盖各种常见问题的诊断方法和解决方案。我对书中关于如何进行数据库的性能监控和调优的实践经验非常感兴趣，例如如何分析慢查询、如何调整数据库参数、如何优化索引等。我希望能够学习到一些关于数据库的备份和恢复策略，以便在数据丢失的情况下，能够快速有效地恢复数据。这本书如果能提供一些关于如何进行数据库的安全加固和权限管理的指导，那将有助于我更好地保护用户的数据。我非常关注书中是否会涉及不同数据库系统的特性和差异，以及如何在实际应用中进行选择和配置。

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作为一名创业公司的数据工程师，我们面临着资源有限但业务增长迅速的挑战。《数据库与工程应用》这本书，我寄予厚望，希望能帮助我以更高效、更经济的方式来构建和管理我们的数据库系统。我希望书中能够提供一些关于如何进行成本效益分析，选择最适合初创公司需求的数据库技术栈的指导。我对书中关于如何进行数据库的弹性伸缩，以及在用户量激增时，如何保证数据库系统的稳定性和可用性的实践经验特别感兴趣。我希望能够学习到一些关于数据库的自动化运维和监控的技巧，以便在有限的人力资源下，有效地管理数据库。这本书如果能够讲解一些关于如何利用开源数据库，搭建高可用、高性能的解决方案，并且提供详细的配置和部署步骤，那对我来说将是无价之宝。我非常关注书中是否会涉及如何进行数据备份和灾难恢复的策略，以及如何在成本可控的前提下，实现数据的安全可靠。我期待这本书能够成为我解决日常数据库运维和性能瓶颈问题的“救星”。

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这本《数据库与工程应用》的书，我拿到手之后，确实对它充满了期待。封面设计虽然朴实，但名字本身就给我一种扎实、实用的感觉。作为一名刚刚毕业不久的软件工程师，我深知数据库在软件开发中的核心地位，而“工程应用”这几个字更是直指我工作中常常遇到的实际问题，例如如何将理论知识转化为可落地、可维护的系统。我迫切地希望书中能提供一些行之有效的解决方案，指导我如何从宏观设计到微观调优，都能更加得心应手。我尤其关注书中是否会讲解如何在高并发、大数据量的场景下，设计出性能卓越、稳定可靠的数据库架构，以及在实际工程项目中，如何有效地进行数据库的选型、部署、监控和故障排查。我希望这本书能像一本宝典一样，囊括各种经典的工程案例，通过深入浅出的分析，让我理解那些看似复杂的技术背后，是如何被巧妙地应用于解决现实问题的。我非常期待书中能够提供一些关于分布式数据库、NoSQL数据库在特定工程场景下的应用策略，因为目前接触到的项目，已经开始涉及这些前沿的技术。同时，我也希望书中能够强调数据库安全的重要性，并提供一些实用的安全加固和审计方面的指导，毕竟数据安全是工程项目不可忽视的生命线。这本书如果能做到这些，那我一定会毫不犹豫地把它推荐给我的同事们。

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我是一名高校的计算机科学专业的研究生，目前的研究方向是分布式系统和大数据技术。《数据库与工程应用》这本书，我早就有所耳闻，许多前辈和老师都推荐过。我希望这本书能够在我现有理论知识的基础上，提供更具实践指导意义的内容。我特别关注书中是否会深入讲解分布式数据库的底层原理，例如一致性协议（Paxos, Raft）、分布式事务的处理机制、数据分片和副本策略等，并且希望这些理论能够与实际的工程应用案例相结合。我对书中关于大规模数据处理框架（如Hadoop, Spark）与数据库的集成应用非常感兴趣，例如如何利用Spark SQL进行大数据分析，如何将HDFS上的数据高效地导入到数据库中进行查询，以及如何构建数据湖的解决方案。我希望这本书能够提供一些关于新型数据库技术（如图数据库、列式数据库）在特定工程场景下的应用方法论，以及如何根据不同的业务需求，选择最合适的数据库技术栈。此外，我还希望书中能够涵盖数据库的性能基准测试、调优方法论，以及如何通过代码和配置的优化，提升数据库的整体效率。这本书如果能为我未来的学术研究和工程实践提供清晰的指引，那我一定会非常感激。

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我是一名在游戏开发公司工作的程序员，我们公司需要处理海量的玩家数据，包括玩家账号信息、游戏进度、虚拟资产等等。《数据库与工程应用》这本书，我希望能从中找到一些关于如何高效管理和查询这些庞大数据集的解决方案。我特别关注书中是否会介绍如何使用高性能的数据库，来支持实时的游戏数据读写，以及如何处理游戏中的各种事件和状态变化。我对书中关于如何进行游戏数据库的架构设计，以支持大规模玩家在线的场景非常感兴趣，例如如何进行数据分片、负载均衡，以及如何保证数据的一致性。我希望能够学习到一些关于如何利用数据库技术，来实现游戏排行榜、成就系统、社交互动等功能。这本书如果能讲解一些关于游戏数据的安全性和防作弊的工程化实践，那将是巨大的福音。我非常关注书中是否会涉及如何利用数据库技术，来进行游戏数据的分析，以了解玩家行为，优化游戏体验。

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作为一名在制造业信息化的领域工作的工程师，我每天都在与海量工业生产数据打交道。《数据库与工程应用》这本书的名字，听起来就很有吸引力，因为它直接触及了我工作中最核心的需求。我希望这本书能够详细阐述如何针对工业物联网（IIoT）场景，设计和优化数据库系统。例如，如何高效地存储和检索传感器产生的海量时序数据，如何处理设备故障、生产异常等事件数据，以及如何构建能够支持实时监控和预警的数据库架构。我特别期待书中能够提供一些关于边缘计算与云端数据库协同工作的工程化实践，毕竟很多生产数据需要在本地进行初步处理和分析。我对书中关于大数据处理技术在制造业的应用非常感兴趣，希望能够了解如何利用数据库技术，构建智能制造的数据平台，支持生产流程优化、质量追溯、设备预测性维护等关键应用。这本书如果能讲解一些工业数据库（如SCADA数据库）的特性和应用，以及如何将其与通用的关系型数据库或NoSQL数据库相结合，那就更完美了。我非常关注书中是否会涉及数据安全和隐私保护在制造业环境下的挑战，以及相应的工程化解决方案，这对于保护企业的核心生产数据至关重要。

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