Oracle 9i. UNIX Administrations- Handbuch. Oracle 9i in einer UNIX- Umgebung managen pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Hanser Fachbuch

作者:Donald K. Burleson

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2002-10-01

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9783446222014

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• Oracle
• 9i
• UNIX
• Administration
• Database
• Management
• System
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• German
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• Technology

好的，这是一份关于不包含《Oracle 9i. UNIX Administrations- Handbuch. Oracle 9i in einer UNIX- Umgebung managen》这本书内容的、详细的图书简介： --- 《现代企业数据架构与管理实践》 掌握下一代数据生态系统的核心技术 本书概述： 在全球数字化转型的浪潮中，数据已成为驱动企业决策和创新的核心资产。然而，随着数据量的爆炸式增长、数据类型的日益复杂（结构化、半结构化、非结构化），以及对实时分析和高可用性提出的严苛要求，传统的数据库管理范式正面临前所未有的挑战。本书《现代企业数据架构与管理实践》旨在为系统架构师、数据库管理员（DBA）、数据工程师以及IT决策者提供一套全面、前瞻且实用的知识体系，用以构建、维护和优化面向未来十年业务需求的健壮数据平台。 本书的重点聚焦于云原生数据服务、分布式事务处理、数据治理的自动化，以及如何将人工智能/机器学习（AI/ML）模型高效地集成到数据流水线中，从而确保数据不仅安全可靠，更能实时转化为商业洞察力。 核心内容深度解析： 第一部分：现代数据架构的基石——从单体到分布式 本部分深入剖析了当前企业数据基础设施的演变轨迹，重点剖析了向弹性、可扩展架构迁移的关键技术和挑战。 第一章：云原生数据库范式的转变 阐述了从本地部署（On-Premise）关系型数据库向云服务模式（DBaaS）迁移的驱动力、成本效益分析和安全模型差异。详细比较了主流云服务商提供的关系型（如Aurora, Cloud SQL）与NoSQL数据库服务的技术特点、伸缩机制与故障恢复策略。探讨了“无服务器数据库”的概念及其在敏捷开发中的应用场景。 第二章：分布式一致性与事务处理 深入探讨了分布式系统中最核心的CAP理论与PACELC框架。详尽分析了主流的分布式事务协议，如两阶段提交（2PC）的局限性，以及如何利用如TCC（Try-Confirm-Cancel）、Saga模式和基于日志的补偿机制来解决跨服务的业务一致性问题。对NewSQL数据库（如CockroachDB, TiDB）如何融合了传统ACID特性与横向扩展能力进行了深度技术剖析。 第三章：数据存储的多样化选择与选型策略 本书超越了单一数据库的视角，系统性地介绍了针对不同数据访问模式的最佳存储解决方案： 键值存储与缓存层： 探讨Redis在会话管理、消息队列和实时排行榜中的高级用法。 文档数据库： 剖析MongoDB、Couchbase等在内容管理和灵活Schema设计中的优势与陷阱。 图数据库： 重点讲解Neo4j等在社交网络分析、推荐系统和复杂关系查询中的强大能力及查询语言（Cypher）。 时序数据库（TSDB）： 针对物联网（IoT）和监控数据，介绍InfluxDB等在处理高写入速率和时间范围查询上的优化技术。 第二部分：数据管道工程与实时处理 数据价值的实现依赖于高效、可靠的数据流动。本部分聚焦于构建下一代数据管道（Data Pipeline），实现从采集、清洗到分析的全生命周期自动化。 第四章：流数据处理的革命 详细介绍了Apache Kafka作为核心事件流平台的架构、分区机制、副本同步（ISR）和持久化策略。重点剖析了流处理引擎（如Apache Flink和Spark Streaming）在实现低延迟、精确一次（Exactly-Once）语义下的状态管理和容错机制。书中提供了大量关于如何设计有界/无界流处理应用的实践案例。 第五章：数据湖与数据湖仓一体（Data Lakehouse） 本书系统阐述了数据湖的概念，并深入解析了数据湖上层元数据管理和查询优化技术。重点介绍Delta Lake, Apache Hudi, 和 Apache Iceberg等事务性数据湖格式（Transactional Data Lake Formats）的核心技术，它们如何为数据湖带来ACID特性、Schema演进和Time Travel能力，从而构建真正统一的分析平台。 第六章：ETL/ELT工具与工作流编排 讨论了传统ETL向现代ELT范式转变的趋势。详细对比了Airflow、Prefect和Dagster等现代工作流编排工具的优缺点，特别强调了如何利用这些工具实现依赖管理、资源隔离和基于事件的触发机制，以提高数据同步的健壮性。 第三部分：数据安全、治理与合规性 随着数据监管法规（如GDPR, CCPA）的日益严格，确保数据生命周期的安全与合规性成为企业生存的关键。 第七章：数据安全与加密策略 本书不局限于传统的传输层和存储层加密，更关注于应用层的“数据最小化”策略。探讨了同态加密（Homomorphic Encryption）在保护敏感数据计算隐私方面的潜力。详细介绍了数据脱敏、假名化技术（Pseudonymization）在测试和分析环境中的标准实施流程。 第八章：数据治理框架与元数据管理 构建可信赖的数据环境需要强有力的数据治理。本章详细介绍了构建统一的元数据目录（Metadata Catalog）的重要性。讨论了如何利用如Apache Atlas等工具对数据血缘（Data Lineage）进行自动捕获和可视化，以及如何基于元数据定义数据质量规则，实现主动式的质量监控。 第九章：数据库性能调优的现代方法 针对新的数据库技术，本书侧重于资源效率和查询优化。讲解了基于成本的优化器（CBO）在分布式环境下的工作原理，以及如何通过查询执行计划分析（EXPLAIN PLAN）结合新的索引结构（如BRIN索引，Partial Indexes）来解决复杂分析查询的性能瓶颈，而非单纯依赖硬件升级。 本书特色： 前瞻性： 完全聚焦于2020年以来的新兴技术栈，涵盖云原生、流处理和湖仓一体架构。 实践性： 提供了大量特定技术栈（如Kafka Streams, Flink SQL, Delta Lake）的配置示例和代码片段。 架构导向： 不仅关注单个技术工具的使用，更强调如何将它们有机地整合到高可用的企业级数据架构中。 适用读者： 数据架构师、资深数据库管理员（DBA）、大数据工程师、IT部门的技术主管、以及任何希望从传统数据库管理模式过渡到现代、弹性数据平台的技术专业人士。 ---

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