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页数:448

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出版时间:2009-1

价格:69.00元

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isbn号码:9787121074219

丛书系列:IBM中国开发中心系列

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• DB2
• 数据库
• 应用开发
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探寻数据存储的广袤疆域：现代数据库系统原理与实践 书名： 探寻数据存储的广袤疆域：现代数据库系统原理与实践 作者： [此处可设想一个资深数据库架构师的名字] 出版社： [此处可设想一个专业技术图书出版社] --- 内容提要： 本书旨在为读者构建一个全面、深入且极具实践指导意义的现代数据库系统知识体系。我们不再局限于某一特定厂商或版本的技术细节，而是将视角提升至整个数据管理领域的核心理论、架构演进与前沿应用。全书以“从理论基石到分布式实践”为脉络，系统阐述了关系型数据库（RDBMS）的内涵、非关系型数据库（NoSQL）的兴起背景、数据仓库（DW）的构建逻辑，以及当前数据架构师必须掌握的新一代数据处理范式。 本书的定位是面向有一定数据库基础，渴望深入理解数据系统“为什么”和“如何做”的资深开发者、系统架构师和数据库管理员（DBA）。它不是一本操作手册，而是一本指导思想与工程实践相结合的智库。 --- 章节结构与核心内容详解： 本书共分为六大部分，二十章内容，深入剖析了数据存储与管理领域的各个关键层面： 第一部分：关系型数据库的深度解析与性能优化 (The Core of RDBMS) 本部分回归经典，但着眼于现代高并发环境下的性能极限。 第一章：事务的ACID特性与并发控制的艺术 详细剖析原子性、一致性、隔离性、持久性的深层语义。重点探讨了锁粒度、锁升级机制、多版本并发控制（MVCC）在不同数据库内核中的实现差异，以及如何通过事务隔离级别选择来权衡数据一致性与系统吞吐量。不局限于简单的读写锁，深入探讨了谓词锁（Predicate Locks）和间隙锁（Gap Locks）在防止幻读中的精妙应用。 第二章：查询优化器的黑箱解密 揭示查询优化器如何将SQL语句转化为高效执行计划的完整流程。内容包括：统计信息（Statistics）的收集、维护与误用；成本模型（Cost Model）的构建原理；连接算法（Nested Loop, Hash Join, Merge Join）的选择标准与优化器的内在偏好；以及如何通过执行计划逆向工程来诊断和重写低效查询。 第三章：物理存储结构与I/O效率的极限 探讨数据页（Page）、区（Extent）、表空间（Tablespace）的物理布局。重点分析顺序I/O与随机I/O的性能差异，阐述索引的B+树结构如何映射到磁盘存储，以及预读（Prefetching）机制在保障高吞吐量中的作用。 第四章：索引的高级策略与维护艺术 超越基础的B+树索引，深入讲解聚簇索引与非聚簇索引的差异化应用。讨论位图索引、函数索引、全文索引的适用场景。尤其侧重于索引碎片化（Fragmentation）的成因分析、衡量标准（如页分裂率）以及在线/离线重建策略的ROI评估。 第二部分：数据架构的演进：从单体到分布式 (Architectural Evolution) 本部分聚焦于应对海量数据和高可用性需求所催生的架构变迁。 第五章：高可用性与灾备的黄金法则 详述主从复制（Master-Slave Replication）的同步（Sync）与异步（Async）模式的权衡。深入解析集群（Cluster）技术中的仲裁（Quorum）机制、脑裂（Split-Brain）问题的规避，以及基于日志或块级别的容灾切换流程设计。 第六章：数据分片（Sharding）的挑战与实践 系统阐述水平分片（Horizontal Partitioning）的必要性。讲解分片键（Shard Key）的选择原则、一致性哈希（Consistent Hashing）的应用、以及跨分片事务（Distributed Transactions）的复杂性处理，如两阶段提交（2PC）的性能瓶颈与替代方案。 第七章：内存数据库（IMDB）的崛起与原理 分析内存数据库如何通过消除磁盘I/O瓶颈实现毫秒级响应。阐述数据在内存中的组织形式（如列存优化），以及持久化（Persistence）机制（如日志重放或快照）的设计考量。 第三部分：NoSQL的生态图谱与适用边界 (The NoSQL Landscape) 本部分不对特定NoSQL产品进行配置教学，而是侧重于每种数据模型的理论基础和适用场景。 第八章：键值存储（Key-Value Store）的本质 探讨其简单高效背后的缓存一致性与大并发读写模型的工程实现。 第九章：文档数据库（Document DB）与数据建模的范式转换 重点分析如何从传统的关系型思维转向嵌入式（Embedded）和引用式（Referenced）文档设计，以及反范式化（Denormalization）带来的查询性能红利与数据冗余维护成本。 第十章：图数据库（Graph DB）与复杂关系遍历 深入讲解图模型（节点、边、属性）的理论基础，以及深度遍历算法（如DFS, BFS）在图数据库内部的优化实现，适用于社交网络、推荐系统等场景。 第十一章：列式存储（Columnar Storage）与分析型查询 详述列存与行存的根本区别，分析其如何通过数据压缩和向量化执行（Vectorized Execution）显著加速OLAP查询。 第四部分：大数据分析与数据仓库（Data Warehousing & Analytics） 本部分将数据库技术应用于商业智能和决策支持系统。 第十二章：数据仓库（DW）的维度建模 详尽讲解Kimball的星型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema），强调事实表（Fact Table）与维度表（Dimension Table）的设计哲学，特别是缓慢变化维度（SCD）的处理策略。 第十三章：ETL/ELT流程的工程健壮性 聚焦于数据抽取、转换和加载过程中的数据质量控制（Data Quality Check）、增量加载机制设计以及故障恢复机制的构建。 第十四章：MPP架构与并行查询处理 剖析大规模并行处理（MPP）架构如何将计算任务分散到多个节点上并行执行，以及数据分发策略对整体查询性能的关键影响。 第五部分：云原生数据库与Serverless数据服务 (Cloud & Serverless Paradigms) 探讨现代云环境对数据库架构带来的颠覆性影响。 第十五章：存储计算分离（Separation of Storage and Compute） 详细分析云原生数据库如何通过将计算层（如SQL引擎）与持久化存储层（如对象存储）解耦，实现弹性伸缩和成本优化。 第十六章：弹性伸缩与工作负载隔离 探讨云数据库如何实现细粒度的计算资源调整，以及如何通过虚拟集群隔离不同的工作负载（如OLTP与OLAP），避免资源争抢。 第十七章：Serverless数据库的成本模型与冷启动问题 分析Serverless数据库的自动暂停与恢复机制，讨论事务性应用在冷启动延迟下的性能表现与工程应对。 第六部分：数据安全、合规与未来趋势 (Security & Future) 第十八章：数据安全与加密技术在DB中的落地 涵盖静态数据加密（Encryption at Rest）、传输中数据加密（Encryption in Transit）的实现方式。重点分析透明数据加密（TDE）的工作原理，以及密钥管理服务（KMS）的集成安全要求。 第十九章：数据库审计、合规性与数据脱敏 探讨如何建立全面的数据库活动审计追踪体系，以满足金融、医疗等行业的数据监管要求。详细介绍数据屏蔽（Masking）和假名化（Pseudonymization）技术。 第二十章：时序数据与流处理的集成趋势 展望数据库技术向实时数据流的融合，介绍时序数据库（TSDB）的核心概念，以及如何利用Change Data Capture (CDC) 技术实现数据库状态的实时捕获与分析。 --- 本书的独特价值： 本书的深度和广度在于其超越工具集，直击核心原理的教学理念。它不仅会告诉你“如何配置一个高性能的索引”，更会深入剖析“为什么这个B+树结构在当前硬件和I/O模型下是最优选择”。通过对不同数据模型、不同架构范式的系统性梳理，读者将能够： 1. 建立跨平台的技术视野： 无论使用哪种商业或开源数据库，都能迅速掌握其底层优化点和设计哲学。 2. 掌握架构决策的科学依据： 能够清晰论证选择关系型、文档型还是图模型数据存储的合理性。 3. 提升系统故障排查能力： 从I/O瓶颈、锁竞争到网络延迟，形成结构化的排障思路。 目标读者： 资深应用开发者、数据库管理员、数据平台架构师、以及希望全面掌握现代数据存储技术栈的高级技术人员。

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另一个让我感到困惑的地方是，这本书在某些环节的组织逻辑显得有些跳跃。例如，在讲解完表空间管理后，紧接着就跳到了应用层的连接池配置，中间缺少了关于DB2内部日志管理和恢复机制的过渡。对于一个全面了解数据库系统的人来说，这些组件是紧密关联的，日志是确保事务完整性的基石，而表空间是数据物理存放的载体，它们之间的交互决定了系统的健壮性。如果理解日志的写入顺序和写回机制，才能更好地理解为什么在特定的恢复操作中，某些操作需要重新执行。这本书的结构似乎更偏向于“功能点罗列”，而不是“系统逻辑梳理”。它让你学会了使用工具的各个按钮，却没能清晰地展示这些按钮背后的电路板是如何连接在一起的。因此，想要通过这本书构建起DB2 V9/9.5一个完整、连贯的、自洽的知识体系，难度较大，更像是在拼凑零散的知识碎片。

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这本书的封面设计得相当朴实，就是那种经典的教科书风格，蓝白相间的配色，让人一眼就能认出这是技术类的专业书籍。我原本是冲着它名字里那个“高级应用开发”去的，期待能在里面找到一些别人书里不常提、非常深入的实战技巧，比如涉及到复杂事务处理、高性能调优的独家秘笈，或者是在特定企业级场景下使用DB2 V9/9.5时遇到的疑难杂症的解决思路。然而，当我翻开目录时，心里就有了一丝微妙的不安。它的大部分章节似乎都集中在基础概念的重新梳理和标准SQL语法的复习上，这对于一个已经工作了几年，日常就在与DB2打交道的开发者来说，显得有些过于基础了。我更希望看到的是关于内存管理机制的底层剖析、新版本引入的并行处理架构的深度解读，甚至是与新兴技术栈（比如NoSQL数据集成或云原生部署）结合的最佳实践。遗憾的是，这些真正能让人“感觉自己又学到了新东西”的尖端内容，在初步浏览中并未占据主导地位。总而言之，它更像是一本优秀的新手入门到进阶的教材，而非真正面向“高级”开发者的深入探秘之作。

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拿到书后，我迫不及待地翻阅了关于存储过程和用户定义函数的部分，因为这是我们项目中最常用来封装复杂业务逻辑的地方。我的期望是能看到关于性能优化的细致讨论，比如如何利用DB2的特定优化器提示（Hints）来强制执行更优的执行计划，或者对比分析使用Java过程语言（JSP）与SQL过程语言（SQL PL）在不同负载下的性能差异。然而，书中对这些细节的描述相对谨慎和保守，更多地停留在语法层面的介绍和简单的示例代码展示。例如，在讲解循环结构和游标使用时，篇幅占据了不少，但对于如何避免隐式游标的性能陷阱，或者在并发环境下如何正确使用锁和隔离级别来保证数据一致性，仅仅是一笔带过，缺乏有力的、能引发读者思考的案例支撑。这就好比给一个赛车手一本讲解如何换挡的说明书，而不是教他如何精准控制油门和刹车的赛道技巧。对于追求极致性能和稳定性的老手来说，这些“高级”的挑战性内容缺失，使得阅读体验略显平淡。

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这本书的排版和印刷质量倒是无可挑剔，纸张手感很好，长时间阅读也不会觉得眼睛很累，这至少保证了基础阅读的舒适性。但我阅读技术书籍时，往往更看重代码示例的质量和实用性。遗憾的是，这里的代码例子大多是“教科书式”的孤立片段，它们清晰地展示了某个特定命令的用法，但缺乏将这些小片段串联起来解决实际问题的能力。比如，当我在寻找如何构建一个涉及多个数据源的复杂DB2连接池配置，并结合应用程序服务器进行事务协调的完整流程时，这本书提供的解决方案更像是零散的SQL DDL和DML语句集合，而不是一个完整的架构蓝图。我希望看到的，是完整的项目结构、配置文件的片段，以及如何处理异常回滚的完整业务流程图。这种对整体架构和实际部署场景的“不忍触碰”，让这本书在实用性上大打折扣，它似乎刻意避开了那些真正会让人在深夜加班时抓耳挠腮的复杂集成问题。

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我对新版本的特性总是抱有极高的兴趣，V9.5相较于V9带来了不少底层架构的改进，尤其是在数据压缩和查询优化器方面的增强。我期待这本书能深入挖掘这些新特性背后的原理，比如新的代价模型是如何工作的，或者如何利用V9.5引入的In-Memory计算能力来革新传统的OLTP应用。然而，书中对这些前沿特性的介绍，感觉更像是官方文档的摘要翻译版，缺乏作者基于多年实践经验形成的独到见解或批判性分析。比如，它可能会提到“V9.5的优化器更智能了”，但并没有详细解释在什么样的数据分布和索引结构下，V9和V9.5的执行计划会产生本质区别，以及作为开发者我们应该如何“诱导”优化器走向正确的路径。这种“知其然而不知其所以然”的叙述方式，使得那些已经熟悉旧版特性的读者，很难在阅读过程中发现能够立刻应用到生产环境中的新价值点，读起来总觉得隔了一层纱。

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