Databases in Networked Information Systems网络信息系统中的数据库 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Subhash

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页数:0

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价格:542.4

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isbn号码:9783540253617

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• 数据库
• 网络信息系统
• 数据管理
• 分布式数据库
• 数据通信
• 信息系统
• 数据库系统
• 网络技术
• 数据存储
• 数据安全

《分布式数据管理：原理、实践与未来》 一、 内容概述： 本书深入探讨了分布式数据管理的核心原理、前沿技术以及在现代信息系统中的实际应用。随着数据规模的爆炸式增长和信息系统复杂性的不断提升，传统的集中式数据库已难以满足业务需求。分布式数据管理应运而生，它允许多个数据存储单元在网络中协同工作，实现数据的共享、访问和管理，从而提高系统的可用性、可扩展性和容错性。 本书将从理论基础出发，循序渐进地解析分布式数据管理的各个关键方面。首先，我们会梳理分布式系统的基本概念，包括数据复制、数据分片、一致性模型、事务处理以及容错机制等，为读者构建坚实的理论框架。接着，我们将详细介绍当前主流的分布式数据库系统，如关系型分布式数据库、NoSQL数据库（包括键值存储、文档数据库、列族数据库、图数据库）以及NewSQL数据库，并分析它们的架构特点、优缺点以及适用场景。 在实践层面，本书将聚焦于分布式数据管理在实际应用中的挑战与解决方案。我们将深入讲解数据的一致性问题，特别是CAP定理的权衡，并介绍各种一致性协议，如Paxos、Raft、Gossip等，以及它们在不同场景下的应用。同时，我们还会探讨分布式事务的处理，包括两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）以及最终一致性等模型，并分析它们的局限性与改进方案。 此外，本书还将涵盖分布式数据存储与检索的关键技术，例如分布式索引、查询优化、负载均衡、缓存策略以及数据迁移等。在数据安全与隐私方面，我们将讨论分布式环境下的数据加密、访问控制以及合规性要求。 最后，本书将展望分布式数据管理的未来发展趋势，包括云原生数据库、Serverless数据库、AI驱动的数据库优化、边缘计算中的数据管理以及下一代分布式账本技术等，帮助读者把握行业脉搏，为未来的技术发展做好准备。 二、 详细章节内容： 第一部分：分布式数据管理基础 第一章：分布式系统的基本概念 集中式与分布式系统对比 分布式系统的挑战：一致性、可用性、分区容错性（CAP定理） 网络模型与通信协议 分布式系统的架构模式：客户端-服务器、点对点、多层架构 分布式事务的基本原理 分布式协调服务（如ZooKeeper、etcd）的作用 第二章：数据复制技术 数据复制的目的：提高可用性、性能和容错能力 复制策略：主从复制（Master-Slave Replication）、多主复制（Multi-Master Replication）、无主复制（Leaderless Replication） 同步复制与异步复制的权衡 复制延迟与数据一致性问题 基于日志的复制（Log-based Replication） 基于触发器的复制（Trigger-based Replication） 第三章：数据分片与分区 数据分片的必要性：解决单点存储和处理能力瓶颈 分片策略： 基于哈希的分片（Hash Partitioning） 基于范围的分片（Range Partitioning） 基于目录的分片（Directory-based Partitioning） 基于列表的分片（List Partitioning） 动态分片与重平衡（Rebalancing） 分片键的选择与影响 跨分片查询的挑战与优化 第四章：一致性模型与协议 强一致性（Strong Consistency）与弱一致性（Weak Consistency） 线性一致性（Linearizability）、顺序一致性（Sequential Consistency） 因果一致性（Causal Consistency）、最终一致性（Eventual Consistency） Paxos算法详解及其变种（如Multi-Paxos） Raft算法详解及其在分布式系统中的应用 Gossip协议与去中心化一致性 Quorum机制与一致性保证 第五章：分布式事务处理 ACID属性在分布式环境下的挑战 两阶段提交（2PC）协议：原理、缺点（阻塞性、单点故障） 三阶段提交（3PC）协议：优化与局限性 补偿事务（Compensating Transactions）与SAGA模式 基于事件驱动的分布式事务（Event-driven Transactions） 最终一致性下的事务处理 第二部分：主流分布式数据库系统 第六章：关系型分布式数据库 分布式SQL数据库的演进与挑战 分布式事务处理在关系型数据库中的实现 Google Spanner：全局分布式事务、多版本并发控制（MVCC） CockroachDB：兼容PostgreSQL、Raft协议的应用 TiDB：NewSQL代表、MPP架构、TiKV存储引擎 其他分布式SQL方案（如YugabyteDB） 第七章：NoSQL数据库 NoSQL数据库的分类与特点 键值存储（Key-Value Stores）： Redis Cluster：分布式内存键值存储 Amazon DynamoDB：高可用、可扩展的键值和文档数据库 Riak：分布式容错键值存储 文档数据库（Document Databases）： MongoDB Sharding：数据分片与复制 Couchbase：分布式文档数据库 列族数据库（Column-Family Stores）： Apache Cassandra：高可用、可扩展的分布式列族数据库 HBase：构建于HDFS之上的分布式列族数据库 图数据库（Graph Databases）： Neo4j Cluster：分布式图数据存储与查询 第八章：NewSQL数据库 NewSQL的定义与目标：结合关系型数据库的ACID与NoSQL的可扩展性 MPP（Massively Parallel Processing）架构 分布式OLTP与OLAP的融合 TiDB、CockroachDB等NewSQL数据库的架构对比 第三部分：分布式数据管理实践与优化 第九章：分布式数据存储与检索 分布式索引技术：全局索引、本地索引、二级索引 分布式查询优化：查询分解、全局优化器、本地优化器 数据倾斜（Data Skew）的检测与处理 分布式缓存策略：本地缓存、分布式缓存、一致性哈希 数据局部性（Data Locality）与数据亲和性（Data Affinity） 第十章：分布式数据处理框架 批处理框架：Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark 流处理框架：Apache Kafka Streams、Apache Flink、Apache Storm Lambda架构与Kappa架构 在分布式数据库之上进行复杂数据分析 第十一章：分布式数据安全与隐私 分布式环境下的数据加密：传输加密、静态加密 访问控制机制：RBAC、ABAC在分布式系统中的应用 数据脱敏与隐私保护技术 合规性要求：GDPR、CCPA等 分布式账本技术（Blockchain）在数据安全中的潜在应用 第十二章：分布式系统的部署、监控与运维 自动化部署与配置管理 分布式系统的监控指标：吞吐量、延迟、可用性、错误率 日志聚合与分析 故障检测与容错处理 容量规划与性能调优 灾难恢复与备份策略 第四部分：分布式数据管理的未来 第十三章：云原生数据库 云原生架构与数据库设计的融合 Serverless数据库的优势与挑战 容器化部署与Kubernetes集成 云数据库的自动化管理与弹性伸缩 第十四章：AI在分布式数据管理中的应用 AI驱动的查询优化与索引推荐 自动化调参与性能调优 异常检测与故障预测 智能数据分片与负载均衡 AI在数据治理与合规性方面的应用 第十五章：边缘计算中的数据管理 边缘计算的特点与数据管理挑战 分布式数据在边缘节点的同步与一致性 本地数据处理与聚合 物联网（IoT）场景下的数据管理 第十六章：下一代分布式数据技术展望 新型数据模型与存储技术 跨云与混合云数据管理 区块链与去中心化数据存储的进一步发展 更高级别的一致性模型与事务处理 面向新型硬件（如内存计算、持久内存）的数据库设计 三、 目标读者： 本书适合以下读者群体： 数据库工程师与架构师： 深入理解分布式数据库的设计原理和实现机制，能够构建和优化高可用、高性能的分布式数据系统。 后端开发工程师： 掌握分布式数据存储与访问的最佳实践，能够为应用程序设计高效可靠的数据层。 系统管理员与运维工程师： 学习分布式数据库的部署、监控、故障排除和性能调优方法。 对大数据与分布式系统感兴趣的研究者与学生： 获取分布式数据管理领域的全面知识，为进一步研究打下基础。 技术决策者： 了解不同分布式数据解决方案的优劣，为企业选择合适的技术栈提供参考。 四、 本书特色： 理论与实践相结合： 既有深入的理论阐述，又结合了丰富的实际案例和技术细节。 体系全面： 涵盖了分布式数据管理从基础概念到前沿技术的完整知识体系。 技术前沿： 紧跟行业发展趋势，介绍最新的技术和解决方案。 图文并茂： 运用图表和示意图帮助读者理解复杂的概念。 语言通俗易懂： 努力用清晰、准确的语言解释技术问题，降低阅读门槛。 五、 学习目标： 通过阅读本书，读者将能够： 理解分布式系统的核心挑战和分布式数据管理的基本原理。 掌握各种数据复制、分片、一致性模型和事务处理技术。 熟悉主流的关系型、NoSQL和NewSQL分布式数据库系统的架构和特点。 解决在实际分布式数据应用中遇到的性能、一致性和可用性问题。 了解分布式数据安全、监控和运维的关键技术。 把握分布式数据管理的未来发展方向，为技术创新做好准备。

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