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出版者:O'Reilly Media

作者:Ted Dunning

出品人:

页数:60

译者:

出版时间:2014-11

价格:USD 24.99

装帧:平装

isbn号码:9781491914724

丛书系列:

图书标签:

• database
• TimeSeries
• 计算机
• DataMining
• 2018
• 时间序列数据库
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• 监控

深入探究：现代数据科学中的信息架构与知识管理 本书聚焦于信息如何在复杂的数据生态系统中被组织、存储、检索和利用。它为读者提供了一个关于如何构建稳健、可扩展且高度可访问的信息架构的全面指南，尤其关注那些依赖大量非结构化或半结构化数据进行决策和运营的组织。 --- 第一部分：信息生态系统的基础构建 第一章：数据到知识的转变：从原始信息到可操作洞察 本章将详细阐述数据生命周期的各个阶段，超越单纯的数据收集和存储。我们着眼于如何通过有效的元数据管理和上下文注入，将原始数据转化为具有明确业务含义的“信息资产”。探讨信息污染（Information Pollution）的挑战，即信息过载如何阻碍决策制定，并提出预处理和清洗流程的黄金标准。重点分析数据治理框架在确保信息质量和可信度方面的关键作用。 第二章：信息架构的演进：从传统数据库到分布式知识图谱 传统的关系型范式在处理现代复杂数据需求时的局限性被深入剖析。本章将对比阐述多种信息存储和组织模型，包括面向文档的存储、键值对系统以及新兴的图数据库模型。详细讨论如何根据特定应用场景（如内容管理、产品目录或客户档案）选择最适合的信息结构。引入“领域驱动设计”（DDD）的视角，解释如何将业务领域知识直接映射到信息模型中，从而提高系统的适应性和可维护性。 第三章：元数据管理：信息系统的隐形骨架 元数据不仅仅是数据的描述性标签；它是信息检索效率的决定性因素。本章将深入探讨技术元数据、业务元数据和操作元数据之间的相互关系。详细介绍元数据注册表的设计原则、标准化的本体构建方法，以及如何利用自动化工具（如数据血缘追踪工具）来实时更新和维护元数据的准确性。我们将分析缺乏有效元数据管理可能导致的“数据孤岛”和“重复建设”问题。 --- 第二部分：高效的信息检索与访问机制 第四章：语义搜索与自然语言理解在信息检索中的前沿应用 传统的基于关键词的搜索已不足以满足现代用户的需求。本章聚焦于如何通过自然语言处理（NLP）技术，实现真正的“语义搜索”。探讨向量嵌入（Vector Embeddings）在捕获文本深层含义上的作用，以及如何构建基于上下文的查询扩展机制。我们将展示如何整合知识图谱，使用推理引擎来回答复杂的多跳（multi-hop）查询，从而实现超越简单匹配的智能信息发现。 第五章：访问控制与信息安全：构建零信任环境下的信息壁垒 随着数据隐私法规（如GDPR、CCPA）的日益严格，信息访问的精细化控制至关重要。本章详细讨论基于属性的访问控制（ABAC）和基于角色的访问控制（RBAC）的优缺点及适用场景。重点讲解如何在分布式架构中安全地实施数据脱敏、假名化技术，以及利用同态加密等先进加密技术，在不解密数据的情况下进行有限的计算和验证。 第六章：信息聚合与数据湖仓一体化架构 在数据量的爆炸式增长背景下，如何统一管理结构化、半结构化和非结构化数据成为核心挑战。本章全面介绍数据湖、数据仓库及新兴的数据湖仓（Lakehouse）架构。深入分析数据湖中的“沼泽化”风险，并提供数据质量门控、数据分层（Bronze, Silver, Gold）的实施策略。讨论Delta Lake、Apache Hudi等事务性存储层技术在确保数据湖一致性方面扮演的角色。 --- 第三部分：知识的组织、建模与推理 第七章：知识图谱的构建、存储与查询优化 知识图谱（Knowledge Graphs, KGs）是组织复杂关联信息的强大工具。本章从基础概念开始，讲解如何进行实体识别、关系抽取和知识融合。详细探讨图数据库的索引策略，特别是针对大规模图的查询性能优化技巧，例如查询重写和子图匹配的算法改进。案例分析将涵盖如何使用图模型来揭示供应链中的隐藏风险或复杂的金融欺诈模式。 第八章：本体论（Ontology）工程：定义共享的知识语言 本体论是信息系统中知识共享和互操作性的基础。本章深入探讨本体论的设计原则，包括层次结构、公理和约束条件的定义。介绍OWL（Web Ontology Language）和SHACL（Shapes Constraint Language）等标准语言，以及如何利用推理机（Reasoners）来发现知识中的隐含关系和逻辑矛盾。讨论本体版本控制和本体演化策略，以适应不断变化的业务需求。 第九章：信息可视化与交互式知识探索 再复杂的信息结构也需要直观的界面来展现其价值。本章探讨如何将抽象的信息模型（如图、层级结构）转化为用户友好的可视化表示。重点关注动态过滤、钻取分析（Drill-down）的交互设计模式，以及如何为不同的受众（如分析师、高管）定制信息仪表板。讨论信息密度与清晰度之间的平衡艺术。 --- 第四部分：信息系统的持续演进与治理 第十章：信息生命周期管理（ILM）与长期归档策略 数据并非永不过时，但其访问频率和存储成本需要动态管理。本章提出一套全面的信息生命周期管理框架，涵盖从创建、活跃使用、不活跃存储到最终销毁的整个过程。探讨基于访问频率和合规性要求的自动分层存储策略（热、温、冷数据区）。详细分析数据保留策略的法律依据和技术实施，确保合规性审计的透明性。 第十一章：信息系统性能基准测试与容量规划 构建一个高性能的信息系统要求持续的监控和前瞻性的容量规划。本章提供了一套系统化的性能评估方法，包括定义关键性能指标（KPIs，如P95延迟、吞吐量）和模拟真实世界工作负载的测试场景。讲解如何利用历史使用趋势和业务增长预测，进行精确的资源扩展规划，避免过度配置或性能瓶颈。 第十二章：信息伦理、偏见与可解释性 随着系统越来越依赖自动化决策，信息系统中的偏见（Bias）问题变得至关重要。本章探讨数据采集、模型训练和信息呈现过程中可能引入的系统性偏见。重点介绍“可解释的人工智能”（XAI）技术在信息检索和推荐系统中的应用，旨在提高用户对系统输出的信任度，并确保信息获取的公平性。 --- 本书的读者对象是：数据架构师、首席信息官（CIO）、高级数据工程师、信息安全专家，以及所有致力于构建下一代知识驱动型信息基础设施的专业人士。

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在我看来，一本好的技术书籍，不仅仅是知识的传递，更是思维的启迪。《Time Series Databases》这本书，从书名上就透露出其专注于某个细分领域的深度探索。我一直认为，在快速发展的技术浪潮中，掌握特定领域的专业知识，能够让你在众多开发者中脱颖而出。时间序列数据，以其独特的时序特性，在如今的科技世界中扮演着越来越重要的角色。无论是金融市场的价格波动，还是工业设备的运行状态，亦或是天气变化的趋势，都离不开对时间序列数据的分析。然而，如何高效地处理这些庞大的、不断增长的数据，一直是困扰许多工程师的难题。我期待这本书能够为我提供一套完整的知识体系，从根本上理解时间序列数据库的设计哲学，掌握它们的核心技术，并且能够学会如何根据实际需求，选择最适合的时间序列数据库解决方案。这种深入的学习，将不仅仅是技术的提升，更是对数据处理思路的一种重塑，我相信这本书将为我打开新的技术视野，并带来意想不到的启发。

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这本书的出版，无疑为像我这样在数据科学和工程领域深耕的从业者提供了一个宝贵的学习资源。我们日常工作中经常会遇到需要处理海量时间序列数据的场景，比如监控系统的告警日志、工业设备的运行状态、生物医学信号的记录等等。这些数据具有时序性强的特点，传统的数据库在处理这类数据时往往显得力不从心，性能瓶颈和存储成本都成为亟待解决的问题。我一直密切关注着时间序列数据库领域的发展，也尝试过一些开源的解决方案，但总感觉缺乏一个系统性的、权威性的指导。这本《Time Series Databases》的出现，正好填补了这一空白。它不仅仅是简单地介绍几种数据库产品，而是从更深层次的原理层面，剖析了时间序列数据存储和查询的挑战，以及不同数据库设计所采用的创新方法。我特别期待书中关于数据模型、索引策略、查询优化以及分布式架构等方面的论述。我相信，通过对这些核心概念的深入理解，我能够更好地把握时间序列数据库的本质，并在实际项目中做出更明智的技术选型和架构设计，从而提升数据处理的效率，降低运维成本，并最终发掘时间序列数据背后蕴含的巨大价值。

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这本书的到来，如同一场及时雨，滋润了我长期以来对时间序列数据库领域的好奇心。我曾接触过一些与时间序列数据相关的项目，深切体会到传统数据库在处理高频率、大批量的时间序列数据时所面临的性能瓶颈和存储挑战。我一直希望能找到一本能够系统性地介绍时间序列数据库的原理、架构、以及不同产品特点的书籍。《Time Series Databases》这本书，从其标题的专业性来看，无疑具备了这样的潜力。我非常期待书中能够深入剖析时间序列数据库的核心技术，比如它们是如何进行数据压缩以降低存储成本，如何设计高效的时间戳索引以加速查询，以及如何处理数据过期和保留策略等。此外，我也对书中关于不同时间序列数据库的对比分析，以及在实际应用场景下的选型建议，充满了期待。我相信，通过这本书的学习，我能够建立起对时间序列数据库的全面认知，并能将这些知识有效地应用于实际工作中，提升数据处理的效率和性能。

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作为一名对技术细节有着近乎偏执追求的开发者，我对《Time Series Databases》这本书抱有极高的期望。在过去的项目中，我曾多次与时间序列数据打交道，深切体会到传统关系型数据库在处理这类数据时的局限性。数据的量级、插入和查询的频率、以及对时间戳的精确度要求，都对数据库的性能提出了严峻的考验。我一直希望能找到一本能够深入剖析各种时间序列数据库底层原理的书籍，了解它们是如何通过独特的数据结构和算法来优化时间序列数据的读写操作，例如压缩技术、时间分区、以及专门的时间序列索引。这本书的标题本身就预示着它将提供这样的深度。我希望书中能够包含对当前主流时间序列数据库，如InfluxDB, Prometheus, TimescaleDB等的详细介绍，并对它们的架构、优缺点进行对比分析，甚至能提供一些实际部署和优化的案例研究。这种细致入微的讲解，将有助于我建立起对时间序列数据库的全面认知，并能将理论知识转化为解决实际问题的能力，为我未来的技术发展打下坚实的基础。

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我一直对能够处理海量、高维度数据并从中提取有价值洞察的技术解决方案充满兴趣。《Time Series Databases》这本书，正好触及了我一直以来关注的领域。在当今数据驱动的社会，时间序列数据的应用场景越来越广泛，从金融交易到物联网监控，从科学研究到智能制造，几乎无处不在。然而，如何有效地存储、检索和分析这些具有时序特性的数据，却是一个巨大的挑战。我非常期待这本书能够为我提供一个清晰的框架，帮助我理解各种时间序列数据库的设计理念，它们是如何解决传统数据库难以应对的性能和存储问题的。我希望书中能够包含对不同时间序列数据库的深度剖析，包括它们的架构、数据模型、查询语言，以及在实际应用中的优势和劣势。更重要的是，我希望能从中学习到如何根据具体的业务需求，选择最合适的时间序列数据库解决方案，并掌握一些实用的优化技巧。这种系统性的学习，将为我应对未来数据挑战打下坚实的基础。

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这本书对我来说，不仅仅是一本技术书籍，更像是一份珍贵的行业洞察报告。在当今数据驱动的时代，时间序列数据的重要性日益凸显，几乎渗透到了我们生活的方方面面。从金融市场的实时交易数据，到智能家居的传感器信息，再到工业互联网的设备状态监测，海量的时间序列数据正在以前所未有的速度产生和积累。然而，如何有效地管理和利用这些数据，却是一个巨大的挑战。我一直在寻找一本能够系统性地梳理这一领域，并能提供前瞻性思考的书籍。《Time Series Databases》的出现，无疑为我提供了这样一个宝贵的视角。我期待书中能够不仅仅停留在技术层面，更能对时间序列数据在不同行业中的应用场景进行深入剖析，探讨其发展趋势和未来方向。例如，在物联网领域，如何处理PB级别的时间序列数据？在金融领域，如何利用时间序列数据进行更精准的风险预测？在科学研究中，如何从复杂的时间序列数据中挖掘出有价值的洞察？我希望这本书能够为我提供一个更广阔的视野，帮助我理解时间序列数据库的战略意义，并为我未来的职业发展指明方向。

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我一直在关注着技术领域的新兴趋势，而时间序列数据库无疑是其中一个备受瞩目的焦点。随着物联网、边缘计算、以及5G技术的飞速发展，海量时间序列数据正以前所未有的速度涌现，对数据的存储、查询和分析提出了新的挑战。我渴望找到一本能够系统性地梳理这个领域，并提供深刻见解的书籍。《Time Series Databases》的出现，正是我一直在寻找的那一本。我非常期待书中能够涵盖时间序列数据库的基本原理，比如数据模型、存储引擎、索引技术等，并对当前主流的时间序列数据库产品进行详细的介绍和评估。更重要的是，我希望这本书能够深入探讨时间序列数据的应用场景，例如在工业自动化、智能交通、医疗健康、环境监测等领域的实际案例，以及这些案例如何利用时间序列数据库解决实际问题。这种理论与实践相结合的讲解方式，将有助于我更全面地理解时间序列数据库的价值，并为我在相关领域的研究和开发提供宝贵的参考。

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我最近入手了一本关于时间序列数据库的书，书名是《Time Series Databases》。刚拿到手的时候，就被它厚实的封面和沉甸甸的分量吸引了，仿佛里面蕴藏着无数宝藏。我一直对时间序列数据在各个领域的应用充满好奇，无论是金融市场的股票波动，物联网设备的海量传感器读数，还是科学研究中的实验观测，时间序列数据无处不在，而如何高效地存储、查询和分析这些数据，则是一个巨大的挑战。我一直渴望找到一本能够系统性地梳理这个领域知识的书籍，能够帮助我理解不同类型的时间序列数据库的优缺点，掌握它们的设计哲学，以及在实际应用中如何做出最佳选择。这本书的出现，恰恰满足了我这种学习和探索的渴望。它承诺了深入的讲解，从基础概念到高级主题，从原理分析到实践指导，我期待着它能够为我打开一扇通往时间序列数据库世界的大门，让我能够更清晰地认识这个领域，掌握相关的技术栈，并最终能够为我的项目或工作中遇到的相关问题提供有效的解决方案。这本书的章节结构也给我留下了深刻的印象，每一部分都似乎经过精心设计，循序渐进地引导读者深入理解。我迫不及待地想翻开扉页，开始这段知识的旅程，相信它会给我带来前所未有的启发和收获。

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对于我而言，技术书籍的价值在于其能否带来新的视角和解决问题的能力。《Time Series Databases》这本书，正是这样一本让我充满期待的书籍。我曾多次在工作中遇到需要处理大量时间序列数据的场景，比如分析传感器数据的趋势，监控系统的性能指标，或者回溯历史事件的发生轨迹。在这些过程中，我深切体会到传统数据库在处理这类数据时的局限性，比如查询效率低、存储成本高、以及难以进行有效的聚合分析。我一直在寻找一本能够系统性地介绍时间序列数据库，并能为我提供切实可行解决方案的书籍。这本书的标题暗示了它将深入探讨这个主题，我期待书中能够详细讲解时间序列数据库的核心原理，包括它们是如何优化数据存储和查询效率的，例如通过数据压缩、时间分区、以及专门的时间序列索引等技术。此外，我也希望书中能够提供对当前主流时间序列数据库的全面对比，帮助我理解它们各自的优劣势，并在实际项目中做出明智的技术选型。我相信，通过这本书的学习，我将能够更好地理解和应用时间序列数据库技术，从而提升我解决实际数据问题的能力。

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拿到《Time Series Databases》这本书，我首先被其严谨的学术风格所吸引。书本的排版、章节的划分、以及内容编排都显得十分专业，这让我对其内容的深度和广度充满了信心。我一直在思考，在数据量爆炸式增长的今天，如何构建一个能够支撑海量时间序列数据存储、查询和分析的底层系统，是一个至关重要的问题。传统的数据库技术在面对高并发、大数据量的时序数据时，往往会暴露出性能瓶颈。而时间序列数据库作为专门为处理这类数据而生的解决方案，其设计理念和技术实现必然有着独到之处。我迫切希望这本书能够深入浅出地讲解时间序列数据库的核心概念，比如数据模型的演进、存储格式的优化、索引机制的创新、以及查询语言的设计。此外，对于不同类型的时间序列数据库，如列式存储、时序优化数据库等，我也希望能有详细的对比分析，帮助我理解它们的适用场景和技术优势。我相信，通过这本书的学习，我能够建立起对时间序列数据库体系的系统性认知，为我解决实际工作中的数据存储和分析难题提供坚实的技术支撑。

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比较贴近互联网的时间序列存储实现方法的概览。不过也就一篇博客的东西，还搞了本书，也是醉了。

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