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出版者:Manning Publications

作者:Arlen Feldman

出品人:

页数:592

译者:

出版时间:2002-07

价格:USD 44.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781930110298

丛书系列:

图书标签:

• NET
• ADO
• NET
• 数据库编程
• C#
• 数据访问
• SQL Server
• 数据操作
• 数据库连接
• 编程技术
• 开发教程

《数据之舞：构建高效、响应迅速的现代应用程序》 内容梗概： 本书旨在为开发者提供一套系统性的方法，帮助他们构建能够处理海量数据、提供流畅用户体验并具备高度可伸缩性的现代应用程序。我们将深入探讨数据存储、检索、处理和呈现的方方面面，不仅仅局限于单一的技术栈，而是放眼于整个数据生命周期，以及如何在不同技术之间实现无缝集成。我们将不仅仅是介绍工具和API，更侧重于培养开发者对数据底层原理的理解，以及如何根据实际业务需求做出最优的技术选型和架构设计。 核心章节与主题： 第一部分：数据驱动的架构思维 现代应用程序的数据挑战： 探讨当前应用程序面临的数据量爆炸、实时性要求、用户期望提高等核心挑战，以及这些挑战如何影响应用程序的设计和实现。我们将分析传统的单体应用在处理大规模数据和高并发访问时遇到的瓶颈，并引出对更灵活、更具弹性的数据处理架构的需求。 微服务与数据一致性： 在微服务架构日益普及的今天，如何在分布式系统中管理和维护数据一致性是至关重要的问题。本章将深入剖析CAP理论、BASE理论，并介绍Saga模式、事件溯源、CQRS等复杂但有效的解决方案，帮助开发者理解如何在保证服务独立性的同时，有效管理跨服务的事务和数据同步。 事件驱动架构（EDA）与数据流： 随着实时数据处理的需求不断增长，事件驱动架构成为构建响应迅速、可伸缩系统的关键。我们将探讨事件的本质、消息队列（如Kafka, RabbitMQ）的作用，以及如何利用事件驱动模式来解耦系统组件，实现数据的实时同步和分析，从而构建能够快速响应变化的应用程序。 领域驱动设计（DDD）与数据模型： 领域驱动设计强调将软件设计与业务领域紧密结合。本章将介绍DDD的核心概念，如领域、限界上下文、聚合根等，并重点阐述如何通过DDD来设计清晰、可维护的数据模型，确保数据结构能够准确地反映业务逻辑，并为后续的数据访问和处理奠定坚实的基础。 第二部分：高效的数据存储与访问 关系型数据库的高级技巧： 尽管NoSQL数据库蓬勃发展，但关系型数据库依然是许多核心业务场景的首选。本章将超越基本的SQL语法，深入探讨数据库性能优化的策略，包括索引设计、查询优化、连接池管理、事务隔离级别以及读写分离等高级主题，帮助开发者最大化关系型数据库的效能。 NoSQL数据库的选型与实践： 针对不同类型的数据和访问模式，NoSQL数据库提供了多样化的选择。我们将全面介绍键值对存储、文档数据库、列族数据库、图数据库等主流NoSQL类型，分析它们的优缺点，并提供在特定场景下的选型指南和最佳实践，例如如何在用户画像、日志分析、社交网络等场景下选择合适的NoSQL数据库。 内存数据库与缓存策略： 提升数据访问速度是构建高性能应用程序的关键。本章将重点介绍内存数据库（如Redis, Memcached）的原理、优势及其应用场景，并深入探讨各种缓存策略，如读写穿透、缓存失效、缓存一致性等，帮助开发者有效利用内存技术显著缩短数据响应时间。 数据分片与分布式存储： 随着数据量的不断增长，单台数据库服务器往往难以支撑。本章将探讨数据分片的原理和实现方式，包括水平分片、垂直分片等，并介绍分布式存储系统的概念和挑战，为构建能够处理 PB 级数据的应用程序提供理论和实践指导。 第三部分：数据处理与分析的利器 流处理与实时分析： 在当今快节奏的世界中，实时处理和分析数据流的需求日益增长。我们将介绍流处理框架（如 Apache Flink, Apache Spark Streaming）的核心概念，包括窗口操作、状态管理、容错机制等，并演示如何构建能够处理实时数据、进行即时分析和触发警报的应用程序。 批处理与大数据处理框架： 对于非实时但需要处理海量数据的场景，批处理依然是不可或缺的。本章将深入探讨批处理的原理，并介绍Apache Hadoop生态系统中的关键技术，如HDFS, MapReduce, Spark Core等，帮助开发者理解如何高效地处理大规模离线数据集。 数据仓库与商业智能（BI）： 构建强大的数据仓库是支撑企业级数据分析和决策的基础。本章将介绍数据仓库的设计原则、ETL（Extract, Transform, Load）过程，并探讨如何利用BI工具进行数据可视化和报表生成，帮助业务人员从数据中洞察趋势，驱动业务增长。 全文检索与搜索技术： 对于需要高效检索非结构化或半结构化数据的应用，如电商平台、内容管理系统等，全文检索技术至关重要。我们将深入讲解Elasticsearch等搜索技术的原理，包括倒排索引、分词器、查询DSL等，并指导开发者如何构建强大的搜索功能。 第四部分：数据安全与质量保障 数据加密与隐私保护： 在数据泄露风险日益增大的今天，数据安全和隐私保护不容忽视。本章将介绍数据加密技术（对称加密、非对称加密、哈希算法）在数据库和传输过程中的应用，并探讨常见的隐私保护法规（如GDPR, CCPA）及其对应用程序设计的影响。 数据验证与完整性检查： 保证数据的准确性和完整性是构建可信赖应用程序的基础。我们将介绍各种数据验证技术，包括输入校验、数据清洗、数据去重，并讲解如何通过约束、触发器、事务等机制来维护数据的一致性。 数据备份、恢复与容灾： 意外的硬件故障、人为错误或自然灾害都可能导致数据丢失。本章将详细介绍数据备份策略（全量备份、增量备份、差异备份）、恢复流程以及构建高可用、容灾能力强的系统架构，确保业务的连续性。 第五部分：跨技术栈的数据集成与应用 API设计与数据服务化： 如何将数据以标准化的方式暴露给其他系统或第三方开发者？本章将深入探讨RESTful API的设计原则，GraphQL的应用，以及如何构建可扩展、易于维护的数据服务。 数据集成模式与ETL工具： 在复杂的企业环境中，数据往往分散在不同的系统和格式中。我们将介绍各种数据集成模式，并介绍主流ETL工具（如Apache NiFi, Talend）的使用，帮助开发者实现异构系统之间的数据互通。 云原生与数据服务： 随着云计算的普及，云平台提供了丰富的托管数据服务。本章将介绍云原生架构下的数据存储、数据处理和数据分析服务，以及如何利用云服务构建更具弹性和成本效益的数据解决方案。 未来展望：人工智能与数据： 简要探讨人工智能（AI）和机器学习（ML）如何与数据处理相结合，例如如何利用ML模型进行数据预测、异常检测，以及AI驱动的数据分析等，为读者的未来学习和实践提供方向。 本书特色： 理论与实践并重： 结合丰富的实际案例和代码示例，帮助读者将理论知识转化为实际开发能力。 面向未来： 关注当前和未来的技术趋势，为开发者提供构建现代化、可伸缩数据驱动应用程序的全面指导。 系统性视角： 摆脱单一技术工具的束缚，从数据生命周期的全局视角出发，培养开发者的系统性思维。 深度与广度兼具： 涵盖从底层数据库原理到高级架构设计的广泛主题，深入剖析关键技术细节。 无论您是经验丰富的软件工程师，还是渴望掌握现代数据处理技术的初学者，《数据之舞：构建高效、响应迅速的现代应用程序》都将是您不可或缺的指南，带领您在数据的海洋中游刃有余，创造出卓越的应用程序。

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