Seven Databases in Seven Weeks pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Pragmatic Bookshelf

作者:Eric Redmond

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2012-5-11

价格:USD 35.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781934356920

丛书系列:

图书标签:

• Database
• 数据库
• NoSQL
• 计算机
• Programming
• 计算机科学
• 技术
• Pragmatic
• 数据库
• 编程
• 学习
• 教程
• 入门
• 技术
• 实战
• SQL
• 敏捷
• 开发

数据库设计与实践的深度探索 一部面向现代数据架构师与资深开发者的前沿指南 在这部深入剖析数据库设计、优化与实战部署的权威著作中，我们将带领读者超越基础的SQL语法和CRUD操作，直抵构建高性能、高可用和可扩展数据系统的核心技术领域。本书旨在为那些渴望精通多样化数据存储范式、理解不同技术选型背后的权衡取舍，并能将理论知识转化为生产力环境中的健壮解决方案的专业人士提供一份详尽的路线图。 本书内容涵盖了从经典的事务性系统到新兴的分布式、多模型数据库生态的广泛图景。我们不满足于对单一技术栈的浅尝辄止，而是致力于提供一个宏观的视角，帮助读者理解“正确的数据存储方案取决于具体的问题”。 --- 第一部分：事务性系统的基石与演进 本部分专注于关系型数据库（RDBMS）的深度剖析，但这并非教科书式的SQL回顾，而是侧重于高性能事务处理的艺术与科学。 一、高级并发控制与锁定机制的精微之处 我们将深入探讨数据库隔离级别的实际表现，远超ANSI标准的定义。重点分析多版本并发控制（MVCC）的内部实现细节，包括快照隔离（Snapshot Isolation）与可串行化隔离（Serializable Isolation）在不同主流数据库（如PostgreSQL、Oracle）中的具体差异与性能影响。我们会详细剖析悲观锁（如排他锁、意向锁）和乐观锁（如版本号、时间戳）的选择时机，并提供在竞争激烈场景下编写无死锁应用程序的模式。 二、事务的耐久性、持久性和日志流的魔力 持久性不仅仅是`COMMIT`命令的完成。我们将解构预写日志（WAL）或Redo Log的物理结构、写入顺序和刷新策略。探讨如何通过调整日志缓冲区大小、同步频率（fsync的艺术）来平衡延迟与数据安全。特别关注异步复制（如Binlog的解析和应用）在主从架构中引入的微小延迟和数据一致性挑战。 三、索引的极限与代价：超越B-Tree 除了基础的B-Tree索引，本书将详述空间数据索引（如R-Tree、Quadtree）、全文搜索索引（如倒排索引的结构优化）以及函数依赖索引的应用。我们将分析索引维护的成本（插入、更新、删除）与查询性能提升之间的动态平衡，以及如何使用索引合并、索引扫描与顺序扫描进行智能的查询优化器指导。 --- 第二部分：分布式系统的核心挑战与解决方案 随着数据量的爆炸式增长，单机系统的瓶颈日益凸显。本部分将聚焦于如何构建大规模、高弹性的分布式数据层。 四、数据分片的艺术与几何 数据分片（Sharding）是分布式存储的基石。我们不仅仅讨论基于哈希或范围的分片策略，更深入探讨一致性哈希（Consistent Hashing）在动态集群伸缩中的优势与复杂性。分析分片键（Sharding Key）的选择如何决定系统的热点分布、跨分片事务的难度，以及重平衡（Rebalancing）操作对在线服务的影响。 五、CAP定理在实践中的权衡与取舍 CAP理论是理论框架，而实践是关于如何打破或绕过其限制。我们将分析主流分布式数据库（如Cassandra, CockroachDB, TiDB）在可用性（A）与一致性（C）之间的具体实现路径。讨论Quorum机制的配置，读写操作的延迟模型，以及如何利用向量时钟（Vector Clocks）或事务时间戳来解决最终一致性系统中的冲突解决问题。 六、分布式事务的复杂性：两阶段提交到新范式 两阶段提交（2PC）的局限性是众所周知的。本部分将详细对比2PC、三阶段提交（3PC）以及更现代的Paxos/Raft一致性算法在实现原子性方面的差异。重点分析如何使用基于快照隔离的分布式事务模型（如Google Spanner所推崇的时钟同步机制）来提供外部一致性，以及在不依赖完美时钟同步的情况下，如何设计应用层面的补偿事务。 --- 第三部分：面向特定场景的非关系型数据存储 本部分深入探讨针对特定数据结构和访问模式而设计的专业化数据库系统。 七、图数据库：连接性查询的深度挖掘 我们将超越简单的邻接表模型，专注于属性图模型（Property Graph Model）的优势。详细介绍图遍历算法（如最短路径、社区发现）在Gremlin或Cypher等查询语言中的高效实现。关键在于理解如何利用预计算的路径索引和数据布局优化，以实现对深度连接查询（Deep Traversal）的线性时间复杂度。 八、文档数据库的模式设计哲学 文档数据库（如MongoDB）的灵活性是一把双刃剑。本部分将阐述“内嵌（Embedding）”与“引用（Referencing）”的决策标准。讨论如何通过模式设计来优化聚合查询的性能，避免N+1查询陷阱，并探讨在分布式文档存储中实现ACID特性所需的额外开销和限制。 九、时序数据与流处理的整合 针对物联网（IoT）和监控系统，时序数据库（TSDB）的性能至关重要。我们将剖析其优化的写入路径、数据压缩技术（如Delta编码、Chimp Compression），以及如何有效地进行时间范围聚合和下采样（Downsampling）。探讨将流处理引擎（如Kafka Streams或Flink）与TSDB紧密集成，实现实时分析与持久化存储的无缝对接。 --- 第四部分：数据库的运维、安全与未来趋势 十、性能调优的实战工具箱 本章专注于从操作系统层面到查询执行计划的全面诊断。介绍如何使用`perf`、`strace`等系统级工具定位I/O瓶颈和CPU竞争。深入解析查询执行计划中的成本模型，识别慢查询的真正来源——是锁等待、缓存未命中、还是不合理的连接顺序。强调基准测试（Benchmarking）的方法论，确保性能改进是可量化的。 十一、数据安全与合规性：加密与审计 讨论静态数据加密（Encryption at Rest）和传输中数据加密（Encryption in Transit）的最佳实践。重点分析透明数据加密（TDE）的开销，以及在审计日志中捕获敏感操作，同时确保审计数据本身的安全和不可篡改性。 十二、云原生数据库架构与Serverless 最后，我们将展望数据库的未来形态，分析云托管数据库服务（如Aurora, DynamoDB）背后的工程决策。探讨Serverless数据库模型如何通过自动扩展和按需付费来改变成本结构，以及开发者如何在抽象层之上，仍然保持对底层资源分配的精细化控制。 --- 本书的目标读者： 资深后端工程师和架构师，需要设计支撑百万级用户和TB级数据的基础设施。 数据库管理员（DBA），希望从“操作者”转型为“性能优化专家”。 技术负责人（Tech Lead），需要评估和选型最适合业务场景的数据存储技术栈。 通过阅读本书，您将掌握驾驭复杂数据挑战所需的深度知识和批判性思维，从而构建出真正具有竞争力的现代数据平台。

评分☆☆☆☆☆

书是不错，翻译太一般了。有的地方还只是润色不够，有的地方连原意都没表达明白，有些地方只能一边读一边揣测原文，再重新理解。 在作者访谈里最后一页倒数第四段：“ElasticSearch很清楚获得了支持……就像我们前面提到的，Triplestores也得到一些支持……” 什么叫xx获得了...

评分☆☆☆☆☆

书是不错，翻译太一般了。有的地方还只是润色不够，有的地方连原意都没表达明白，有些地方只能一边读一边揣测原文，再重新理解。 在作者访谈里最后一页倒数第四段：“ElasticSearch很清楚获得了支持……就像我们前面提到的，Triplestores也得到一些支持……” 什么叫xx获得了...

评分☆☆☆☆☆

147页 指针 翻译成光标 ，还有多处。 估计是google translate 翻译的吧。 评论太短，评论太短，评论太短，评论太短，评论太短，评论太短，评论太短，评论太短，评论太短，评论太短，评论太短，评论太短，评论太短，评论太短，评论太短，评论太短，评论太短，评论太短，评论太...  

评分☆☆☆☆☆

书是不错，翻译太一般了。有的地方还只是润色不够，有的地方连原意都没表达明白，有些地方只能一边读一边揣测原文，再重新理解。 在作者访谈里最后一页倒数第四段：“ElasticSearch很清楚获得了支持……就像我们前面提到的，Triplestores也得到一些支持……” 什么叫xx获得了...

评分☆☆☆☆☆

147页 指针 翻译成光标 ，还有多处。 估计是google translate 翻译的吧。 评论太短，评论太短，评论太短，评论太短，评论太短，评论太短，评论太短，评论太短，评论太短，评论太短，评论太短，评论太短，评论太短，评论太短，评论太短，评论太短，评论太短，评论太短，评论太...  

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，Seven Databases in Seven Weeks，瞬间抓住了我这个希望在短时间内快速掌握多种数据库技术的开发者。我一直以来都对数据库领域充满兴趣，但面对市面上琳琅满目的数据库类型，总是感到有些迷茫。从传统的SQL数据库，到各种NoSQL解决方案，再到新兴的图数据库和时序数据库，我深知掌握不同数据库的特性和适用场景，对于提升我的开发能力至关重要。我期待这本书能够提供一个清晰的学习框架，让我能够循序渐进地了解每一种数据库的核心概念，例如它们的数据模型、查询方式、扩展性以及优缺点。更重要的是，我希望它能够提供一些实际的案例分析，让我能够理解在不同的业务场景下，选择哪种数据库能够带来最佳的解决方案。这本书是否能真正让我“精通”七种数据库可能还有待商榷，但我坚信，它能为我打开一扇新的大门，让我对数据库技术有一个更全面的认知，并为我后续深入研究特定数据库打下坚实的基础。我尤其希望能从书中获得关于如何将这些不同的数据库有效地集成到我的项目中的启示。

评分☆☆☆☆☆

老实说，最初吸引我购买这本书的，是它那个极具野心的标题——“Seven Databases in Seven Weeks”。这个数字组合本身就带有一种挑战性和时效性，让人不禁想知道，作者是如何在如此短的时间内，将七种不同的数据库技术囊括其中，并且还能保证内容的深度和实用性？我是一名对技术更新迭代非常敏感的程序员，我深知数据库领域也在不断演进，新的范式和技术层出不穷。而我目前的工作项目，恰好涉及到需要处理大量非结构化数据，并且对数据间的关联性有较高要求，这让我开始认真考虑除了传统的MySQL之外的其他数据库选项。我希望通过这本书，能够系统地了解当前主流的几种数据库类型，比如键值存储、文档数据库、列族数据库，甚至包括一些更具专业性的，如时间序列数据库和图数据库。重要的是，我期待这本书能够清晰地阐述每种数据库的核心思想、数据模型、查询语言以及它们各自擅长解决的问题。如果这本书能提供一些实际的安装、配置和简单查询的示例，那就更完美了。毕竟，纸上谈兵终觉浅，绝知此事要躬行。我希望这本书能成为我实践的起点，而不是终点，能够激发我对某个特定数据库的深入研究兴趣。

评分☆☆☆☆☆

长期以来，我对数据库的认知仅限于我所使用的关系型数据库，例如MySQL和SQL Server。然而，随着我所参与的项目越来越复杂，数据量也呈现爆炸式增长，我逐渐意识到，仅仅依赖传统的关系型数据库已经无法满足所有的需求。我开始关注那些能够处理海量数据、支持灵活数据模型以及提供高性能查询的数据库技术，特别是那些在大数据和分布式系统领域备受瞩目的数据库。Seven Databases in Seven Weeks 这个书名，恰好切中了我的痛点。它承诺在短时间内介绍多种数据库，这对于我这种希望快速拓展技术视野的开发者来说，具有极大的吸引力。我非常期待这本书能够深入浅出地讲解每一种数据库的核心原理，包括它们的数据存储方式、查询机制、事务处理以及分布式特性。同时，我也希望书中能够提供一些实际的应用场景分析，帮助我理解在不同的业务需求下，应该如何选择最合适的数据库。例如，什么时候应该选择一个键值存储，什么时候又应该选择一个文档数据库？这些都是我迫切想要了解的问题。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对软件架构充满热情，并且热衷于探索技术边界的开发者，我一直在寻找一本能够全面介绍当前主流数据库技术的书籍。我深知，在一个项目中选择合适的数据库，是确保其性能、可扩展性和可维护性的关键。Seven Databases in Seven Weeks 这个书名，以其清晰的时间线和广博的内容覆盖，立刻吸引了我的注意。我期待这本书能够深入浅出地讲解七种不同类型的数据库，涵盖它们的原理、特性、优缺点以及典型的应用场景。我非常想了解，在面对大数据量、高并发访问、复杂关系查询等挑战时，不同的数据库是如何应对的。我希望这本书不仅能提供理论知识，更能包含一些实际操作的指导，例如如何安装、配置和使用这些数据库。通过这本书的学习，我希望能够建立起对不同数据库技术的深刻理解，并能够自信地在项目中应用它们，从而提升我的技术能力和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对新技术充满热情，并且乐于探索各种技术方案的开发人员，我一直以来都对数据库领域保持着高度的关注。我深知，在这个快速变化的IT世界里，固步自封只会导致技术的落后。我渴望能够了解当前主流的数据库技术，特别是那些在应对大数据、高并发、低延迟等挑战时表现出色的数据库。Seven Databases in Seven Weeks 的书名，就像一个闪耀的灯塔，指引着我前进的方向。它提出的“七周七数据库”的学习模式，不仅时间安排合理，而且目标明确。我期待这本书能够系统地介绍不同类型的数据库，例如分布式数据库、时序数据库、图数据库等等，并深入剖析它们的内在机制和独特优势。我希望作者能够提供一些清晰的架构图和概念模型，帮助我更好地理解这些数据库的工作原理。此外，我非常看重实践性，所以如果书中能够包含一些实际的代码示例和操作指南，那么这本书的价值将大大提升。我相信，通过这本书的学习，我能够更从容地应对各种复杂的数据处理需求，并为我的项目选择最适合的技术方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，简直是为我这样徘徊在数据库技术海洋边缘，却又缺乏系统指引的开发者量身定做的。我一直对不同类型的数据库模型感到好奇，关系型数据库固然强大，但NoSQL的崛起也让我看到了新的可能性。然而，市面上充斥着大量关于单一数据库技术的书籍，要么过于理论化，要么过于晦涩，很难让我窥见全貌。Seven Databases in Seven Weeks 恰好填补了这个空白。它承诺在短短七周的时间内，让我接触到七种截然不同的数据库，这让我既感到兴奋又有些许挑战。我期待的是一种循序渐进的学习体验，能够从基础概念入手，逐步深入到每个数据库的特性、优势以及适用场景。我知道学习一门新技术需要大量的时间和精力，但如果能以这种概览性的方式，快速建立起对主流数据库的认知，无疑会大大提高我的学习效率，也为我后续深入钻研某个特定数据库打下坚实的基础。特别是那些我之前只闻其名，却从未真正接触过的数据库，例如图数据库、时序数据库等，我非常期待了解它们是如何解决传统关系型数据库难以应对的问题的。这本书是否能够真正做到“七天精通”或许有些夸张，但我相信它一定能为我打开一扇新的大门，让我对数据库技术有一个更全面、更深刻的理解。我希望它不仅仅是罗列知识点，更能提供一些实际操作的指导，让我能够动手实践，感受不同数据库的独特魅力。

评分☆☆☆☆☆

作为一个需要经常进行数据分析和建模的领域从业者，我一直对数据库技术的发展保持着高度的关注。我深知，不同的数据库类型在处理不同类型的数据、满足不同查询需求时，都有其独特的优势。我曾经花费大量时间研究关系型数据库，但随着数据复杂度的提升，我开始寻求更灵活、更强大的解决方案。Seven Databases in Seven Weeks 这个书名，恰好满足了我对多样化数据库学习的需求。我期待这本书能够为我呈现一个全面的数据库技术图谱，让我能够快速了解当前主流的几种数据库，包括它们的底层设计理念、数据组织方式以及核心的查询语言。例如，我非常想了解文档数据库如何处理半结构化数据，图数据库又是如何高效地查询复杂关系网络的。同时，我也希望这本书能够提供一些关于性能调优和数据安全方面的指导，因为这些都是在实际应用中至关重要的问题。我相信，这本书将是我拓展数据库知识边界，提升数据处理能力的一个重要起点。

评分☆☆☆☆☆

我在IT行业摸爬滚打多年，深知在当今快速发展的技术浪潮中，学习和掌握新知识的重要性。特别是在数据库领域，随着大数据、人工智能等技术的兴起，各种新型数据库层出不穷，功能和应用场景也日新月异。我一直希望能够系统地了解当前市面上主流的数据库技术，而Seven Databases in Seven Weeks 这个书名，无疑给了我一个非常明确的学习方向和时间规划。我期待这本书能够清晰地解释每一种数据库的独特之处，包括它们是如何存储数据、如何处理查询，以及它们各自的优缺点和适用场景。我希望这本书能提供一些具体的代码示例，让我能够亲手实践，更好地理解这些数据库的工作原理。更重要的是，我希望通过这本书，能够帮助我建立起一个完整的数据库知识体系，从而在未来的项目中，能够根据实际需求，更明智地选择和使用数据库技术。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚步入IT行业不久的开发者，对数据库的世界充满了好奇，但也感到有些无从下手。各种数据库的名字层出不穷，比如SQL、NoSQL、键值对、文档、列式、图等等，这些名词对我来说就像是陌生的语言，让我感到有些不知所措。当我在网上搜索“如何学习数据库”时，Seven Databases in Seven Weeks 这个书名立刻吸引了我。它似乎提供了一个非常有条理的学习路径，而且“七周”这个时间限制也让我觉得这是一个可以克服的挑战。我期待这本书能够用最简单易懂的语言，为我介绍每一种数据库的基本概念、核心思想以及它们之间的区别。我希望它能够提供一些简单的代码示例，让我能够跟着书中的指引，亲手去创建、查询和操作数据库。我知道数据库技术非常庞杂，但如果这本书能够为我打下坚实的基础，让我对各种数据库有一个初步的认识，那么我就可以根据自己的兴趣和项目需求，再进一步深入学习。我特别希望能够了解，在实际的项目开发中，不同的数据库是如何被使用的，以及它们各自的优势体现在哪里。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的后端工程师，我一直以来都深耕于关系型数据库的世界，MySQL、PostgreSQL 更是我的老伙计。然而，近几年来，随着大数据时代的到来，以及微服务架构的普及，我愈发感受到仅凭关系型数据库的局限性。我看到越来越多的项目开始采用各种NoSQL数据库，从最初的Redis，到后来的MongoDB，再到更复杂的Cassandra和Neo4j。这让我产生了强烈的学习动力，想要了解这些不同数据库的底层原理、适用场景以及如何将它们有效地集成到现有的技术栈中。Seven Databases in Seven Weeks 这个书名，立刻引起了我的注意。它承诺在七周内介绍七种数据库，这个学习曲线对我来说是可接受的，而且听起来非常高效。我期待的是，这本书能够提供一些“为什么”的解释，不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是解释“为什么这么做”。例如，为什么文档数据库适合存储半结构化数据？为什么图数据库在处理复杂关系时如此强大？我希望书中能够提供一些实际的用例分析，让我能够理解在什么场景下选择哪种数据库是最优的。同时，我希望作者能够对不同数据库的优缺点进行客观的评价，而不是一味地推崇某种技术。

评分☆☆☆☆☆

看了 Redis 和 Neo4j 的章节。都是写写查询语句就完了，一点意思也没有。

评分☆☆☆☆☆

seven databases in one day...

评分☆☆☆☆☆

数据库明显比语言难多了

评分☆☆☆☆☆

只浏览了mongo部分

评分☆☆☆☆☆

慢慢地把它读完了；但有借鉴意义的部分，还是用过的部分