In the last 50 years the world has been completely transformed through the use of IT. We have now reached a new inflection point. Here we present, for the first time, how in-memory computing is changing the way businesses are run. Today, enterprise data is split into separate databases for performance reasons. Analytical data resides in warehouses, synchronized periodically with transactional systems. This separation makes flexible, real-time reporting on current data impossible. Multi-core CPUs, large main memories, cloud computing and powerful mobile devices are serving as the foundation for the transition of enterprises away from this restrictive model. We describe techniques that allow analytical and transactional processing at the speed of thought and enable new ways of doing business. The book is intended for university students, IT-professionals and IT-managers, but also for senior management who wish to create new business processes by leveraging in-memory computing.
哈索教授、博士(Hasso Plattner)
哈索教授、博士是SAP公司的创始人之一,并于2003年5月起担任SAP监事会主席。作为公司的监事会主席和首席软件顾问,他致力于制定SAP的中长期技术战略和发展方向。与此同时,哈索也负责领导SAP监事会技术委员会。
1972年,哈索和四位同事离开位于德国曼海姆的IBM公司,并创建了SAP(System, Applications, Products in Data Processing – 系统、应用与数据处理产品)。如今,总部设在德国沃尔多夫的SAP 公司已成为整合企业及业务部门间流程的企业管理软件供应商中的领导者。
1988年SAP上市的时候,他被任命为SAP执行董事会副主席。1997年至2003年5月期间,哈索一直担任SAP执行董事会主席兼首席执行官。2003年5月他接替另一位SAP的创始人DietmarHopp被选举为SAP监事会主席。
哈索在卡尔斯鲁厄大学获得通信工程硕士学位。1990年,萨尔布吕肯大学授予他名誉博士学位,并于1994年授予他名誉教授头衔。1997年,作为SAP美国公司的董事长,SAP的联席董事长和SAP R/3的总架构师,哈索在1997年被授予全球一体化信息技术领导奖,该奖是《计算机世界》史密森奖励计划的一部分。1998年,他入选德国名人堂。2002年哈索被波茨坦大学任命为名誉博士,并于2004年获得名誉教授头衔。
哈索于1998年在德国波茨坦大学内建立了以其名字命名的IT系统工程学院,同时创下了德国为单一大学私人捐款的最高纪录。在他持续不断地财政支持下,该学院已经成为世界级的软件专业人才教育中心。
亚力山大•蔡尔(Alexander Zeier)
亚力山大•蔡尔博士毕业于维尔茨堡大学企业管理专业,并在开姆尼茨工业大学完成了信息技术专业的学习。在获得埃朗根-纽伦堡大学供应链系统专业的博士学位之前,他做了多年的战略 IT 顾问。
他拥有 19 年 SAP/IT 系统方面的工作经验,2002 年加入 SAP 后,他担任产品经理,全面负责 SCM 软件 — SAP 首个大型内存应用程序。
自 2006 年开始,他在柏林/波茨坦的哈索•普拉特纳学院担任哈索的副教授,并致力于实时内存企业系统和 RFID 技术的研究。他著作的出版物超过 100 多本,其中包括五本有关 IT 和 SAP 的书籍。他不仅是麻省理工学院的客座教授,还担任麻省理工学院论坛欧洲地区的执行总监。
提到为实时数据库分析制定权威的业务解决方案,在这个世界上还能有谁比哈索更有资格?他能够利用最新硬件技术趋势并结合自身对企业资源数据库设计的深刻理解,详细描述解决方案的技术细节。 哈索既是大型跨国公司SAP的首席执行官,又是一家领先研究机构的计算机科学...
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说实话,我拿到这本厚厚的书时,内心是有些忐忑的,毕竟“内存数据管理”听起来就充满了高深的计算机科学理论。然而,翻开目录后,我的疑虑便烟消云散了。作者的叙事方式非常平易近人,他没有采用那种冷冰冰的教科书语言,而是仿佛一位经验丰富的导师,带着我们一步步探索这个迷人的领域。书中对于内存数据库的演进历史回顾非常精彩,它让我们理解了为什么这项技术会在当下爆发,并不仅仅是硬件成本下降那么简单,更深层次的原因在于业务对延迟的容忍度已降至零。书中详细对比了不同厂商的主流内存数据库产品的设计哲学差异,这一点对我评估和选型工作提供了极大的帮助。比如,它清晰地区分了基于行存储和基于列存储在内存环境下的优劣,以及它们分别适合哪类工作负载。更让我眼前一亮的是,作者对编程模型和API设计的探讨。如何设计出既能充分利用内存并行性,又对应用层友好的接口,是一个巨大的挑战,而书中给出的几种设计范式,尤其是对向量化执行引擎的深入剖析,展现了作者深厚的系统级功底。读完此书,我不再是简单地“使用”内存数据库,而是开始真正理解其“为何如此设计”的内在逻辑,这是一种质的飞跃。
评分这本关于内存数据管理的著作,其结构安排堪称业界典范。它不是那种堆砌知识点的“百科全书”,而是一本逻辑严密、层层递进的“武功秘籍”。从基础的数据结构优化(如跳跃列表、B-树的内存变体)开始,逐步过渡到复杂的并发控制和分布式事务处理。我特别欣赏作者在讲解复杂算法时,总是先给出直观的例子,然后再展示其数学严谨性。这种由浅入深的讲解方式,使得原本可能令人望而却步的内存一致性协议(如Paxos或Raft在内存环境下的适应性修改),变得清晰可懂。书中关于数据持久化和恢复策略的章节,绝对是全书的精华所在。它详尽地分析了预写日志(WAL)与快照(Snapshot)的结合使用,以及如何通过增量日志和Checkpoints机制,在保证极低恢复时间目标(RTO)的同时,最小化对前端业务请求的影响。对于那些需要构建金融级或电信级高可用系统的工程师而言,这部分内容提供了可以直接借鉴的黄金标准。此外,作者还关注了现代CPU特性(如缓存一致性、SIMD指令集)对内存数据管理算法的优化潜力,展现了对底层硬件的深刻理解,让这本“软件书”充满了“硬件温度”。
评分这本关于内存数据管理的著作,无疑为我们打开了一扇通往极速数据处理世界的大门。从阅读的第一页起,我就被作者那种对技术细节的精湛把握和对未来趋势的敏锐洞察力所深深吸引。书中并没有过多纠缠于晦涩难懂的底层硬件架构,而是巧妙地将焦点聚集在软件层面如何最大化地利用DRAM的性能优势,构建出真正意义上的实时分析和事务处理系统。它详尽地阐述了数据结构的优化策略,例如如何通过定制化的索引和分区机制,来规避传统磁盘I/O带来的瓶颈。我尤其欣赏作者在讨论事务一致性模型时的深度,他们没有停留在ACID的表面,而是深入剖析了多版本并发控制(MVCC)在内存环境下的具体实现,以及如何通过乐观并发控制和细粒度锁,在保证数据正确性的同时,将系统吞吐量推向极致。书中对持久化机制的讨论也极具启发性,如何以最小的性能开销实现故障恢复,是每一个关注高可用性的架构师必须掌握的知识点。这本书不仅仅是一本参考手册,更像是一份精心绘制的蓝图,指导我们如何设计下一代高性能数据平台。对于那些希望突破传统数据库性能瓶颈,真正实现“即时决策”的专业人士来说,这本书的价值是无可估量的。它成功地将复杂的前沿理论,转化为可操作的工程实践指南,让人读后茅塞顿开,恨不得立即投入实践。
评分坦白讲,市面上关于高性能计算的书籍汗牛充栋,但真正能深入浅出地将“理论创新”与“工程落地”完美结合的,凤毛麟角。这本关于内存数据管理的专著,无疑是其中的佼佼者。它没有沉湎于过时的技术细节,而是紧紧围绕“如何突破延迟极限”这一核心命题展开。我尤其欣赏作者对“数据访问局部性”在内存层面的极致追求。书中介绍的那些高度优化的数据布局,例如面向列存储的紧凑编码和对CPU缓存友好的数据结构设计,直接解释了为什么某些内存数据库能比竞争对手快好几倍。读起来时,我感觉自己不是在读一本技术书,而是在参加一场由世界级专家主持的深度研讨会。他们对资源(时间、空间、带宽)的每一个字节都进行了精密的计算和优化。关于弹性伸缩和集群化部署的部分,也考虑得十分周全,探讨了在分布式内存环境中,如何通过一致性哈希或拓扑感知调度,实现数据的无缝迁移和负载的动态均衡,而又不引入额外的网络延迟惩罚。这本书的深度和广度,足以支撑起一个团队未来几年的技术栈规划。
评分对于我这样的资深系统架构师而言,最宝贵的资源是那些能够提供“新视角”的书籍。这本内存数据管理的巨著,恰恰提供了这样一种革命性的视角。它让我开始重新审视我们过去习以为常的“数据库范式”。书中对“无锁”或“弱锁”编程在高并发内存系统中的应用进行了极为详尽的论述,展示了如何利用原子操作和内存屏障,将并发控制的开销降到几乎可以忽略不计的程度。我尤其对其中关于“事务性内存”(Transactional Memory, TM)技术在实际产品中的集成案例印象深刻——这曾被认为是过于理想化的概念,但书中的实践证明,在特定约束下,它完全可以成为提升开发效率和性能的有力工具。此外,作者对异构计算资源(如GPU内存)与主内存的协同处理也进行了前瞻性的探讨,预示了未来数据管理系统将如何融合不同类型的内存层次。这本书的权威性毋庸置疑,它的每一个论点都有坚实的理论基础和可验证的性能数据支撑。它不是一本用来“翻阅”的书,而是需要反复研读、并随时在实际工作中印证其核心思想的案头宝典。
评分看大牛写的书真是一种享受,除了具体技术以外,还能学到人家是如何分析和判断的
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评分全内存数据处理是方向,但本书不成体系,所以3星。大词:多核,DRAM访问延迟(内存墙),垂直/水平分片,压缩,亚秒级响应,NUMA,缓存敏感度,SIMD,差异存储,预读,高选择性谓词查询列+倒排,TLB延迟,业务对象索引,主动/被动数据,差分缓冲区,CSB+树,XOR日志
评分全内存数据处理是方向,但本书不成体系,所以3星。大词:多核,DRAM访问延迟(内存墙),垂直/水平分片,压缩,亚秒级响应,NUMA,缓存敏感度,SIMD,差异存储,预读,高选择性谓词查询列+倒排,TLB延迟,业务对象索引,主动/被动数据,差分缓冲区,CSB+树,XOR日志
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