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出版者:人民邮电出版社

作者:罗运模

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2001-7-1

价格:34.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787115094377

丛书系列:

图书标签:

• SQL Server 2000
• 数据仓库
• 数据建模
• ETL
• OLAP
• 维度建模
• 性能优化
• 开发
• 应用
• 数据库

数据架构与现代数据管理实践 作者：[此处可填写一位或多位领域专家的名字] 出版社：[此处可填写一家专业技术图书出版社] 字数：约 1500 字 --- 内容简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动业务决策和创新的核心资产。本书《数据架构与现代数据管理实践》并非聚焦于特定历史版本数据库系统的应用细节，而是全面、深入地探讨构建健壮、可扩展、面向未来的数据基础设施所必需的理论基础、设计原则和前沿技术实践。本书旨在为数据架构师、高级数据库管理员、数据工程师以及希望理解企业级数据生态系统的技术领导者提供一份详尽的路线图和操作指南。 全书共分为五个主要部分，层层递进，系统地覆盖了从数据战略规划到高性能数据交付的完整生命周期。 第一部分：数据战略与架构蓝图 本部分着重于宏观视角，强调数据管理不只是技术实现，更是一种战略决策。我们首先探讨如何将数据架构与企业的整体业务战略对齐，确保技术投入能够直接转化为商业价值。 核心内容包括： 1. 数据治理的基石： 详细阐述数据治理的必要性、核心要素（包括数据质量、元数据管理、数据安全和合规性）。重点介绍建立跨职能数据治理委员会的实践方法，以及如何制定清晰的数据所有权和责任矩阵。 2. 架构选型与权衡： 深入分析不同架构范式——集中式数据仓库（DWH）、数据湖（Data Lake）、数据湖仓一体（Lakehouse）以及数据网格（Data Mesh）——的优缺点、适用场景和技术挑战。本书不会局限于传统的集中式模型，而是着重分析如何在云原生环境中实现去中心化和领域驱动的数据组织。 3. 数据生命周期管理（DLM）： 探讨数据从采集、存储、处理、使用到归档和销毁的完整流程。重点讨论如何根据数据的价值和监管要求，设计高效的分层存储策略，以优化成本和查询性能。 第二部分：下一代数据建模技术 抛弃传统规范化或简单星型/雪花模型的设计局限，本部分聚焦于适应复杂业务需求和大数据集的新型数据建模技术。 核心内容包括： 1. 维度建模的演进： 深入探讨 Kimbal 方法论的当代应用，包括处理慢变维度（SCD）的复杂类型（如 Type 6）和混合维度。同时，讲解如何将维度建模应用于非关系型存储环境。 2. 面向主题和用例的建模： 介绍如何从业务主题域出发进行自上而下的建模，而非仅仅从技术需求出发。探讨事实表的粒度选择对后续分析效率的决定性影响。 3. 数据抽象层与语义模型： 强调构建一个清晰的语义模型层的重要性，它作为物理存储与最终用户分析工具之间的桥梁。讲解如何使用工具和标准定义业务术语的一致性视图。 第三部分：现代数据集成与管道工程（ETL/ELT） 本部分是技术实施的核心，探讨如何高效、可靠地将数据从源系统迁移到目标分析平台。 核心内容包括： 1. 云原生集成模式： 详细对比传统的批量（Batch）ETL 与现代的流式（Streaming）数据集成。重点介绍基于事件驱动架构（如 Kafka、Pub/Sub）的实时数据管道设计。 2. ELT 范式的实践： 阐述在强大的云数据仓库（如 Snowflake、BigQuery、Redshift）中，如何最大限度地利用其计算能力，将转换逻辑移至目标端（ELT），并使用 dbt 等工具进行转换的编排和版本控制。 3. 数据质量保障与监控： 介绍在数据管道中植入自动化质量检查点的技术，包括数据漂移检测、数据剖析（Profiling）和异常报告机制。强调“数据可观测性”在维护管道健康中的作用。 第四部分：高性能数据存储与计算引擎 数据仓库和数据湖的性能瓶颈往往源于底层存储和计算引擎的选择与优化。本部分深入探讨现代分析数据库的内部机制。 核心内容包括： 1. 列式存储的原理： 详细解析列式数据库（Columnar Databases）如何通过数据压缩、谓词下推（Predicate Pushdown）和向量化执行，实现比传统行式数据库在分析查询中更高的效率。 2. 弹性伸缩架构： 分析现代云数据仓库如何实现计算与存储分离，以及如何根据工作负载动态调整计算集群大小，实现成本效益的最大化。 3. 索引与物化视图的优化策略： 不再局限于传统的 B-tree 索引，本书探讨了面向分析查询的特殊索引技术（如位图索引、排序键、聚簇索引）以及何时、何地、如何有效地使用物化视图来预聚合数据。 第五部分：数据安全、合规性与操作管理 一个稳健的数据平台必须是安全的、合规的，并且易于运维。本部分关注企业级部署的非功能性需求。 核心内容包括： 1. 细粒度访问控制： 讲解如何实现基于角色的访问控制（RBAC）以及更精细的行级安全（Row-Level Security, RLS）和列级屏蔽（Column Masking），以满足隐私法规（如 GDPR, CCPA）的要求。 2. 数据加密与密钥管理： 探讨静态数据（Data at Rest）和传输中数据（Data in Transit）的加密标准，以及如何安全地管理加密密钥。 3. DevOps 与数据基础设施即代码（IaC）： 介绍如何利用 Terraform 或 Ansible 等工具自动化数据库和数据管道的部署和配置，确保环境的一致性和可重复性。讨论持续集成/持续部署（CI/CD）在数据架构中的落地实践。 本书的特色 本书的叙述风格侧重于“为什么”和“如何做”，而非仅仅停留在对某个特定厂商工具的语法介绍。我们提供的是跨平台的、基于原理的知识体系，确保读者无论未来采用何种新兴技术，都能迅速适应并做出正确的架构决策。书中包含大量架构图、设计权衡分析表格以及真实的行业案例研究，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。

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