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出版者:Apress

作者:Lynn Langit

出品人:

页数:396

译者:

出版时间:2007-4-25

价格:USD 49.99

装帧:Pap

isbn号码:9781590598344

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
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数据驱动决策的基石：现代数据库系统的高级应用与性能优化 书籍简介 本书聚焦于当前企业级数据库系统在支持复杂数据分析、业务智能（BI）构建以及实现高性能数据处理方面所面临的核心挑战与前沿解决方案。它并非关注特定版本的技术细节，而是深入探讨支撑任何现代化数据平台稳定、高效运行的通用架构原则、高级查询优化技术、数据仓库设计范式以及数据安全与治理的最佳实践。 --- 第一部分：企业级数据架构与性能调优的通用原理 本部分旨在为读者建立起一个坚实的、跨平台适用的数据库系统架构认知框架。我们不再局限于特定供应商的语法或工具集，而是探讨驱动高性能、高可用性系统的底层逻辑。 第一章：关系型数据库的深度剖析与扩展性模型 本章首先回顾了关系代数在复杂业务逻辑中的应用，并立即转向现代数据库系统面临的扩展性瓶颈。内容涵盖垂直扩展（垂直扩展的瓶颈与应对策略）、水平扩展（分片/分区策略的对比分析，如基于范围、哈希和列表的分区设计），以及跨地域数据分布的挑战（如一致性模型选择：强一致性、最终一致性及其在分布式事务中的权衡）。重点分析了OLTP与OLAP负载在资源需求上的根本差异，并引入了多模型数据库（Multi-Model Database）的概念，讨论其在单一系统内处理结构化、半结构化和图数据时的优势与设计权衡。 第二章：查询执行引擎的精细化控制与优化 理解查询优化器的工作原理是实现高性能的关键。本章超越了基本的索引创建，深入探讨了查询优化器如何选择执行计划。内容包括：成本模型（Cost Model）的构成要素（I/O、CPU、内存），统计信息的精确维护与影响（如何处理稀疏数据和数据倾斜导致的统计偏差），以及强制执行特定执行计划（Plan Forcing）的适用场景与风险。我们详细分析了连接算法（Nested Loop, Hash Join, Merge Join）在不同数据规模和条件下的性能对比，并介绍了向量化执行（Vectorized Execution）对分析型查询吞吐量的革命性影响。 第三章：存储机制、内存管理与I/O优化 数据的物理布局直接决定了系统的性能上限。本章探讨了现代数据库如何管理数据页、区（Extent）以及如何优化磁盘I/O。重点内容包括：数据页的内部分布优化（如行迁移、页面分裂的管理）、压缩技术在存储层面的应用及其对CPU和I/O的权衡（行级压缩与列存压缩的对比），以及高效的缓冲池（Buffer Pool）管理策略（如LRU变种算法、预读机制）。此外，本书还详细介绍了持久性日志（Transaction Log）的设计目标、写优化技术（如Write-Ahead Logging，WAL）和恢复机制的原理，确保数据完整性在极端情况下的保障。 --- 第二部分：数据仓库建模、ETL/ELT流程与现代数据集成 本部分聚焦于如何有效地从业务数据中提取洞察，涵盖了数据集成管道的设计与数据模型的构建，这是所有BI活动的基础。 第四章：维度建模的深度实践与演进 本章深入探讨了Kimball维度建模方法论的精髓，但更侧重于应对复杂业务场景的挑战。内容包括：缓慢变化维度（SCD）类型4、类型6的实际应用案例（而非仅限于类型1到3的理论介绍），连接维度（Junk Dimensions）的构建，以及处理大型事实表时分区策略与摩尔曲线（Molecule Curve）的优化应用。此外，我们引入了数据编排与“Data Vault 2.0”建模方法，对比其在企业级数据治理和历史追溯能力上相对于传统星型模型的优势。 第五章：新一代数据集成管道：从ETL到ELT的范式转移 数据集成已从传统的ETL（提取、转换、加载）转向更依赖云原生计算能力的ELT。本章详细分析了这种转变背后的驱动力。内容涵盖：批处理与流式处理的融合（Lambda和Kappa架构的对比），现代数据集成工具集（Data Integration Toolsets）中的元数据管理、数据质量检查点的集成策略，以及如何利用并行处理框架（如MapReduce或Spark概念）优化大规模数据转换的性能。本节强调了数据治理（Data Governance）在集成流程中的前置化处理。 第六章：数据质量、主数据管理（MDM）与数据治理 在数据驱动的决策中，质量是首要前提。本章探讨了构建可靠数据生态系统所需的治理框架。内容包括：定义数据质量维度（准确性、完整性、一致性、时效性），数据验证规则的自动化实施，以及主数据管理（MDM）的战略必要性——如何识别、清洗和统一关键业务实体（如客户、产品）的主记录。我们探讨了数据血缘（Data Lineage）的跟踪技术，确保BI报表的可信度。 --- 第三部分：面向分析的数据库技术与高级数据服务 本部分关注如何设计和部署专门用于快速分析和报告的数据存储结构，以及如何利用高级功能来加速洞察的获取。 第七章：列式存储与分析型数据库架构（MPP/Shared-Nothing） 现代数据分析极度依赖列式存储（Columnar Storage）的优势。本章详细解析了列式存储如何通过数据类型局部性、高压缩率以及跳过不相关列来大幅提升分析性能。我们深入探讨了大规模并行处理（MPP）架构（Shared-Nothing）的设计哲学，包括数据分布键的选择对负载均衡的决定性影响，以及节点间通信（Inter-Node Communication）在聚合和连接操作中的性能瓶颈分析。 第八章：内存中技术（In-Memory Technology）与实时数据平台 本章探讨了将数据存储在主内存中以实现近乎零延迟数据访问的技术。内容包括：内存优化表的设计原理、事务管理在内存环境下的特殊挑战（如版本控制、快速检查点），以及混合事务/分析处理（HTAP）系统的架构设计。我们分析了流式数据处理框架（如实时事件流）如何直接注入内存分析层，从而支持即时决策制定。 第九章：数据安全、合规性与可审计性 在高度监管的环境下，数据安全和隐私保护是核心议题。本章涵盖了数据库安全的高级主题，包括细粒度访问控制（Row-Level Security, RLS），动态数据脱敏技术（Dynamic Data Masking），以及数据加密在静态和传输中的最佳实践。此外，审计日志的有效设计、不可否认性（Non-Repudiation）的实现，以及满足全球数据隐私法规（如GDPR或CCPA）在技术层面的应对策略也被详尽阐述。 --- 本书适合对象： 资深数据库管理员（DBA）和数据架构师。 负责设计和维护企业级数据仓库和数据平台的工程师。 希望从基础查询优化迈向系统级性能调优的高级数据分析师。 本书的目标是为读者提供一个全面、深入且超越特定产品限制的数据平台构建和优化指南，确保读者能够为任何不断发展的数据需求构建出健壮、可扩展且高性能的后端支持系统。

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