高级数据库原理与技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:毛国君

出品人:

页数:246

译者:

出版时间:2004-8

价格:22.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787115120663

丛书系列:

图书标签:

• 数据库原理
• 数据库技术
• 高级数据库
• 数据管理
• 数据模型
• SQL
• NoSQL
• 数据库系统
• 数据仓库
• 大数据

书名：现代数据架构与管理实践 引言：信息洪流中的灯塔 在当今数字经济的浪潮中，数据已成为驱动商业决策、技术创新的核心资产。然而，海量、异构、快速变化的数据对传统的存储和管理范式提出了严峻的挑战。本书《现代数据架构与管理实践》旨在提供一个全面、深入且与时俱进的视角，探讨如何构建、优化和维护面向未来的、高弹性、高可扩展性的数据基础设施。它关注的焦点并非传统关系型数据库的内部机制，而是整个数据生命周期中跨越多个技术栈的宏观设计与落地策略。 第一部分：数据生态系统的重塑与演进 本部分首先剖析了当前数据环境的复杂性，并着重分析了面向云原生和分布式环境下的数据架构转型趋势。 第一章：数据平台的范式转移 本章从宏观层面审视了从单体式数据库系统向分布式数据生态的演进历程。我们详细讨论了云计算（IaaS, PaaS, SaaS）如何根本性地改变了数据部署和运维的成本结构与灵活性。重点探讨了“数据湖”（Data Lake）、“数据仓库”（Data Warehouse）以及新兴的“数据湖仓一体”（Data Lakehouse）架构的定义、优势与适用场景。分析了传统OLTP系统与分析型OLAP系统在架构设计上的根本差异，并阐述了为何单一技术栈已无法满足现代企业的混合工作负载需求。 第二章：NoSQL世界的拓扑结构与选型 本章深入研究了非关系型数据库的四大主流分支，并侧重于它们在解决特定业务问题上的架构优化。 1. 键值存储（Key-Value Stores）： 探讨其在缓存加速、会话管理中的应用，分析如Redis和Memcached等系统的内部数据结构（如跳跃表、哈希冲突解决机制）如何实现极速读写性能。 2. 文档数据库（Document Databases）： 考察其灵活模式的优势，解析如MongoDB、Couchbase等如何通过内嵌文档和聚合模型来提升复杂对象查询的效率，以及它们在内容管理和移动后端开发中的角色。 3. 列式存储（Column-Family Stores）： 重点剖析Cassandra、HBase等系统如何通过行键设计、数据分区（Partitioning）和一致性模型（Quorum机制）实现跨数据中心的高可用性和线性扩展能力。 4. 图数据库（Graph Databases）： 阐述了图模型（节点、边、属性）在处理关联性数据时的优势，并对比Neo4j等系统中的图遍历算法（如最短路径、社区发现）在实际业务（社交网络、推荐系统）中的落地。 第二部分：数据存储与计算的解耦 本部分聚焦于现代数据架构中最关键的趋势之一：存储与计算的分离，以及如何利用这一趋势构建弹性、成本效益更高的数据平台。 第三章：云原生数据服务的底层逻辑 详细解析了现代云厂商提供的数据服务（如Amazon S3、Azure Blob Storage）作为基础数据湖层的技术特性。探讨了对象存储的最终一致性、多区域复制策略，以及如何利用这些低成本、高持久性的存储介质来承载PB级数据的持久化。重点分析了数据湖的元数据管理挑战，并介绍了Hive Metastore、Glue Catalog等工具如何作为连接计算引擎和存储层的桥梁。 第四章：大规模分布式计算框架 本章完全聚焦于数据处理引擎，而非传统数据库的查询优化器。 1. 批处理的演进： 深入分析Hadoop MapReduce的原理局限性，重点讲解Apache Spark的核心架构——弹性分布式数据集（RDD）到DataFrame/Dataset的演变。讨论了Spark的DAG调度器、Catalyst优化器在执行计划生成中的作用，以及如何调优Shuffle操作来应对大数据集的计算瓶颈。 2. 流式处理的实时性保证： 探讨Kappa与Lambda架构的对比。详细剖析Apache Flink作为新一代流处理引擎的核心特性，包括事件时间语义、水位线（Watermarking）机制，以及如何保证 Exactly-Once 语义处理，使其能够应用于金融交易、物联网监控等对时间敏感的场景。 第三部分：数据治理、安全与可观测性 构建一个健壮的数据平台，技术选型只是第一步，有效的管理和保障体系同样至关重要。 第五章：数据治理的实践蓝图 本章从组织和技术层面构建全面的数据治理框架。内容涵盖：数据血缘（Data Lineage）的追踪技术，确保从源头到消费端的透明性；数据目录（Data Catalog）的构建，实现企业级数据的可发现性；以及数据质量（Data Quality）的自动化监控与修复流程设计，包括重复数据检测、完整性校验的定期作业。 第六章：分布式环境下的安全与合规 在数据分散存储于多租户云环境的背景下，安全模型必须随之升级。本章讨论了细粒度的访问控制（Row-Level Security, Column-Level Encryption）在分布式查询引擎中的实现挑战。重点解析了数据脱敏（Masking）和假名化（Pseudonymization）技术在保障隐私计算（如GDPR、CCPA合规性）中的应用，以及密钥管理服务（KMS）在加密数据生命周期管理中的核心作用。 第七章：数据平台的运维与可观测性 讨论了现代数据平台从部署到日常运维的自动化需求。内容包括：基础设施即代码（IaC）在数据平台部署中的应用（如Terraform）；利用 Prometheus/Grafana 等工具构建端到端的数据管道监控体系，重点关注延迟（Latency）、吞吐量（Throughput）以及资源利用率的基线建立与异常告警机制设计。 结语：面向未来的数据工程师 本书总结了构建和维护高效能数据系统的核心思维模式：拥抱多样性、优先考虑弹性与可扩展性、并将治理与安全内建于架构设计的早期阶段。它旨在培养读者在面对不断涌现的新技术时，能够基于坚实的架构原则进行批判性评估和有效选型的能力。

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