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出版者:高等教育

作者:李卓玲

出品人:

页数:335

译者:

出版时间:2007-12

价格:27.20元

装帧:

isbn号码:9787040225648

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• SQL
• MySQL
• Oracle
• 数据管理
• 数据分析
• 数据库设计
• 数据库开发
• 实用教程
• 编程

探寻信息时代的基石：《现代数据架构与优化实战》 简介 在信息爆炸的今天，数据已成为驱动社会进步与商业决策的核心资产。然而，仅仅拥有数据远不足够，如何高效地存储、管理、访问和利用这些海量、多样化的数据，才是决定组织竞争力的关键所在。本书《现代数据架构与优化实战》，正是为应对这一时代挑战而精心编撰的深度技术指南。 本书的视角超越了传统的单机数据库管理，将目光聚焦于构建适应大规模、高并发、异构数据源环境的现代数据基础设施。我们深知，一个健壮的数据平台不仅需要可靠的存储引擎，更需要精妙的架构设计和细致的性能调优策略。 第一部分：现代数据栈的宏观视图与选型哲学 本篇首先为读者勾勒出当前数据生态的全景图。我们不会沉湎于单一技术的细节，而是着重探讨数据生命周期管理（Data Lifecycle Management, DLM）的整体哲学。 1. 数据架构范式的演进： 详细解析了从传统的OLTP（在线事务处理）主导模式，向HTAP（混合事务/分析处理）融合模式，以及面向实时流处理的Lambda和Kappa架构的转变历程。我们深入剖析了每种架构的适用场景、核心瓶颈以及权衡取舍（Trade-offs）。 2. 存储层级与介质选择： 讨论了基于成本、性能和持久性要求的存储金字塔结构。内容涵盖高性能SSD阵列在数据库加速中的应用，分层存储（如云存储冷热数据分离）的经济性考量，以及特定场景下如NVMe-oF（NVMe over Fabrics）带来的超低延迟潜力。 3. 关系型与非关系型的再认识： 本章摒弃了简单地“选哪个”的二元对立，转而探讨“何时用哪个”。深入分析了NewSQL数据库的出现背景，它们如何试图融合ACID特性与水平扩展能力。同时，详细对比了文档型（如MongoDB）、键值型（如Redis）、图数据库（如Neo4j）和列式存储（如ClickHouse）在数据模型表达力、查询效率和维护复杂度上的内在差异，提供了一套系统的选型决策框架。 第二部分：高性能数据服务的构建与优化 数据服务的核心在于“快”与“稳”。本部分将技术深度聚焦于如何榨取现有硬件和软件的最大性能潜力。 4. 索引设计的艺术与陷阱： 索引不仅仅是B+树的简单应用。我们探讨了位图索引（Bitmap Index）在数据仓库中的适用性，全文检索索引（如倒排索引）的优化技巧，以及如何有效管理索引的维护开销，避免过度索引导致的写性能急剧下降。内容特别包含了局部性原理在索引设计中的实际应用。 5. 查询执行计划的精细解读： 优秀的性能调优始于对执行计划的透彻理解。本书带领读者深入了解优化器的工作原理，如何识别并重写低效的嵌套循环连接（Nested Loop Join）、哈希连接（Hash Join）和归并连接（Merge Join）。我们关注因统计信息陈旧导致的“次优计划”，并提供了实时更新统计数据的策略。 6. 并发控制与事务隔离： 深入剖析MVCC（多版本并发控制）的内部机制，尤其是锁的粒度控制、死锁检测与预防。针对高并发OLTP场景，我们详细分析了Read Committed、Repeatable Read和Serializable隔离级别在实际系统吞吐量上的具体影响，并探讨了乐观锁（Optimistic Locking）在特定业务场景下的性能优势。 第三部分：大规模分布式数据处理的挑战与实践 当单机性能达到极限，分布式系统成为必然。本部分着重于解决跨节点数据一致性、容错性和扩展性的难题。 7. 分布式事务与数据一致性： 跨集群的原子性操作是分布式系统的核心痛点。本书系统讲解了2PC（两阶段提交）、TCC（Try-Confirm-Cancel）模式以及基于Paxos/Raft协议的强一致性实现。尤其关注在BASE理念指导下，如何利用最终一致性策略来提升系统的整体可用性和响应速度。 8. 数据分片策略的精妙： 数据分区（Sharding）是水平扩展的基石。我们详尽对比了基于Hash、Range和Directory的三种主要分片策略，分析了“热点数据（Hot Spots）”的成因及其规避方法，如引入虚拟节点（Consistent Hashing）和引入二级分片来分散数据负载。 9. 批处理与实时计算框架的集成： 现代数据平台必须兼顾离线分析和实时反馈。本部分侧重于讲解如何将数据湖（Data Lake）中的海量静态数据与流处理引擎（Streaming Engine）中的动态数据有效地衔接起来，确保数据分析的一致性和时效性。讨论了数据湖格式（如Parquet, ORC）对分析性能的决定性影响。 第四部分：数据治理、安全与运维自动化 数据的价值得以释放，离不开规范的管理和坚固的防护。 10. 数据血缘与质量保障： 讨论了构建完整数据血缘追踪体系的重要性，这不仅是合规性的要求，更是故障排查和影响分析的基础。同时，介绍了基于预定义规则和机器学习模型的实时数据质量监控体系，确保进入分析环节的数据是准确可靠的。 11. 安全审计与访问控制的实施： 聚焦于细粒度的权限控制（Role-Based Access Control, RBAC）如何在复杂的数据库环境中实现，特别是在多租户架构下如何隔离数据视图。涵盖了静态数据加密（Encryption at Rest）和传输中数据加密（Encryption in Transit）的最佳实践。 12. 容灾备份与高可用性架构设计： 探讨了从物理备份、逻辑备份到持续归档（PITR, Point-in-Time Recovery）的全套备份策略。重点分析了主从复制（Replication）的延迟管理、故障切换（Failover）的自动化脚本设计，以及如何在云原生环境中实现跨可用区（AZ）的自动恢复能力。 《现代数据架构与优化实战》 旨在为系统架构师、资深数据库管理员和数据工程师提供一套系统化、可落地的工程方法论。本书内容深入浅出，理论结合大量实际生产环境中的案例分析，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“为什么”和“如何做”。阅读本书，将使您能够自信地设计、部署和维护支撑下一代业务需求的、高性能、高可靠的数据基础设施。

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