海量数据库解决方案 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:李华植

出品人:

页数:440

译者:

出版时间:2010-10

价格:69.00元

装帧:

isbn号码:9787121118838

丛书系列:

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• 数据库
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• 数据管理
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• 可扩展
• 可靠性

深度学习驱动的下一代智能工厂构建指南 本书聚焦于如何利用最前沿的深度学习技术，结合物联网（IoT）和边缘计算能力，系统性地规划、设计、实施和运维高度自动化、自适应和高效率的智能制造系统。 --- 第一部分：智能工厂的理论基石与蓝图规划 第一章：智能制造的范式转移与深度学习的赋能 本章深入探讨全球制造业正经历的深刻变革，从工业4.0到工业5.0的演进脉络，重点分析传统自动化系统在面对复杂、非结构化数据和实时决策需求时的局限性。随后，详细阐述深度学习（Deep Learning, DL）如何成为破解这些难题的核心钥匙。我们将梳理卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer模型在时间序列预测、图像识别和自然语言理解方面的核心优势，并将其与制造流程的各个环节进行初步映射。探讨如何通过数据驱动的决策取代基于经验的控制逻辑，实现制造过程的柔性化和个性化。 第二章：数据采集、预处理与特征工程的艺术 智能工厂的基石是高质量的数据。本章详述了工业物联网（IIoT）传感器网络的设计与部署，涵盖了从高频振动数据、热成像、高清视觉数据到环境参数的全方位采集策略。重点剖析了工业环境中数据采集的挑战，如噪声干扰、数据异构性、时间戳同步问题。随后，我们将详细介绍针对深度学习模型输入的数据清洗、归一化和增强技术。特别是针对时间序列数据，讲解如何利用傅里叶变换、小波分析等工具进行特征提取，以及如何构建高质量的、具有物理意义的标签数据集，为后续模型训练奠定坚实基础。 第三章：边缘计算与云计算的协同架构设计 实时性是智能制造的关键要求。本章构建了一个面向未来工厂的“云-边-端”协同计算架构。深入分析了边缘计算（Edge Computing）在执行低延迟推理（如机器人视觉反馈、设备状态监控）中的不可替代性。详细对比了不同边缘计算平台（如Jetson系列、工业PC）的选型标准。同时，阐述了云计算在大规模模型训练、长期数据存储、全局优化和跨工厂数据集成中的作用。讨论了数据如何在边缘侧进行初步处理、聚合，并安全、高效地传输至云端进行深度分析，实现决策闭环。 --- 第二部分：核心应用场景的深度学习实践 第四章：基于深度学习的设备预测性维护（PdM） 预测性维护是深度学习在工业领域最成熟的应用之一。本章聚焦于如何利用多种传感器数据，通过深度模型提前预测设备故障。我们将详细介绍使用长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）处理轴承、电机、泵等关键部件的振动和电流时间序列数据，实现对剩余使用寿命（RUL）的精准估计。讨论了迁移学习在不同设备型号间知识复用方面的应用，以及如何构建异常检测模型，识别“早期故障信号”而非仅仅依赖于已知的故障模式。 第五章：机器视觉：质量检测与装配校验的革命 本章专注于机器视觉（Machine Vision）在产品质量控制中的应用。从基础的缺陷检测（如划痕、裂纹、异物识别）到复杂的装配校验（如螺栓扭矩是否到位、零件方向是否正确），全面覆盖。详细讲解了先进的CNN架构（如YOLOv7, Mask R-CNN）在工业场景下的优化与部署，尤其关注小目标检测和极端类别不平衡数据（缺陷样本稀少）的处理策略。探讨了3D视觉数据（如激光扫描、结构光）与深度学习的结合，以实现更精确的尺寸测量和空间姿态估计。 第六章：智能排程与生产流程优化 生产调度和资源分配是典型的组合优化问题，传统算法在面对高维度和动态变化时效率低下。本章引入强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为解决动态排程问题的强大工具。详细描述了如何将生产线建模为马尔可夫决策过程（MDP），定义奖励函数，并使用如深度Q网络（DQN）或近端策略优化（PPO）算法训练调度代理。目标是实现实时调整生产顺序、最小化在制品（WIP）库存、最大化设备综合效率（OEE）的动态调度方案。 第七章：人机协作（Cobots）与安全监控 随着协作机器人的普及，如何确保人机交互的自然性和安全性成为焦点。本章探讨了如何利用深度学习技术理解人类的意图和动作。通过姿态估计网络分析操作员的手势和运动轨迹，使机器人能够预测操作员下一步的动作并提前调整其工作路径，实现无缝协作。此外，还讨论了利用深度学习实时监控工作区域，识别潜在的安全隐患（如误入危险区域、不当操作）并立即触发干预措施的系统设计。 --- 第三部分：系统实施、运维与未来展望 第八章：模型的可解释性、鲁棒性与可信赖AI（XAI） 在关键的工业决策中，模型的“黑箱”特性是不可接受的。本章深入探讨了工业深度学习模型的可解释性（XAI）技术，如Grad-CAM和SHAP值，用于理解模型做出故障诊断或质量判定的依据，增强工程师对AI的信任。同时，重点讨论了模型鲁棒性的构建，包括如何防御对抗性攻击，以及在生产环境数据漂移（Data Drift）发生时，如何设计自动化的模型再训练和验证流程，确保模型性能的持续稳定。 第九章：联邦学习在多工厂数据共享中的应用 在数据隐私和安全法规日益严格的背景下，直接集中所有工厂数据进行训练变得困难。本章详细介绍了联邦学习（Federated Learning, FL）框架在跨组织、跨地域的智能制造数据协作中的应用。阐述了如何在不共享原始数据的前提下，通过在本地训练模型并仅上传模型参数更新，实现全局模型性能的提升。讨论了联邦学习在跨工厂设备维护知识共享和通用缺陷识别模型训练中的实际案例和技术挑战（如异构性、通信效率）。 第十章：面向未来的智能工厂：数字孪生与深度强化学习的融合 本章展望了智能制造的终极形态。数字孪生（Digital Twin）不再是简单的物理过程映射，而是与深度学习模型深度融合的实时仿真环境。讨论如何利用数字孪生环境作为安全、高效的强化学习训练场。模型可以在孪生环境中进行数百万次的试错迭代，学习出最优的控制策略，然后再将其部署到物理产线上。这使得工厂可以在“虚拟世界”中实现对新工艺的快速验证和优化，从而实现真正的“自学习”和“自优化”的智能工厂。 --- 本书特色： 实践驱动： 结合大量工业级数据集和真实案例，提供可复现的代码框架和部署策略。 技术前沿： 全面覆盖从CNN/RNN到Transformer、强化学习、联邦学习的最新进展。 系统工程视角： 不仅关注模型本身，更强调数据流、计算架构（云边端）与业务流程的有机结合。

评分☆☆☆☆☆

我们的IT出版业，一般来说引进图书时会更看重来自美国和其他英语发达国家的作者。的确，这些国家的的 IT 业发达，环境宽松自由，不乏各种精彩的创意，更有众多从学术到工程实践的经典著作。相对而言，我们对近邻韩国的 IT 出版物，关注不高。 其实韩国有发达的网游业，有世界...  

评分☆☆☆☆☆

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介绍了堆表, B-Tree 索引, 位图索引的相关知识. 适合作为无 Oracle 背景的读者了解 Oracle 用书. 从工业界角度讲本书基本是无可挑剔的, 但从学术研究角度或者说当前 PB 量级数据库及相关处理方面, 这样的解决方案适用性就很小. 如果你的目标是 Oracle DBA, 那请你看这本书. 然...

评分☆☆☆☆☆

总而言之，这是一本真正能够引发思考、指导实践的佳作。它不仅仅是关于海量数据库的技术细节，更是关于如何构建高效、稳定、可扩展的数据基础设施的系统性指南。我在阅读过程中，也尝试将书中的一些理念和方法应用到自己的工作中，虽然我所面对的数据规模和复杂性远不及书中描述的场景，但这些思想的启迪，无疑为我的工作带来了新的思路和方向。作者在书中反复强调的“拥抱变化，持续优化”的理念，也深深地印在了我的脑海中。在快速发展的信息技术领域，只有不断学习和进步，才能跟上时代的步伐。这本书的价值，就像一本精心打磨的工具箱，为我们提供了解决各种数据挑战的利器，也为我们指明了通往更高效、更智能的数据世界的道路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者展现出了非凡的洞察力，他能够准确地把握行业发展的脉搏，并将其转化为清晰、易懂的语言。我在阅读的过程中，时常会停下来思考，这些技术是如何被应用到我们日常生活中所使用的各种APP和服务的。例如，当我们进行一次搜索引擎的查询时，背后可能涉及了数千台服务器的协同工作，数以亿计的数据需要被快速检索和排序，而这一切都依赖于强大的海量数据库解决方案。书中的“性能优化”章节，更是给我留下了深刻的印象，它详细介绍了如何通过索引优化、查询重写、缓存策略等方式来提升数据库的查询速度，以及如何通过分片、分区等技术来分散数据和负载，从而实现系统的水平扩展。作者在讲解这些技术时，不仅仅是介绍“是什么”，更重要的是分析“为什么”以及“如何做”，这使得这本书具有极高的实践指导意义。我尤其欣赏作者对于“CAP理论”的深入剖析，它揭示了在分布式系统中，一致性、可用性和分区容忍性这三者之间不可避免的权衡，而如何在这些权衡中找到最佳的解决方案，正是海量数据库技术的核心挑战之一。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受就是，原来我们习以为常的便捷信息获取背后，隐藏着如此精妙绝伦的技术设计和工程实践。这本书并不是一本简单的技术手册，它更像是一部关于数据生命周期的史诗，从数据的诞生、存储、检索、分析，到最终的归档和销毁，每一个环节都经过了精心的设计和优化。作者在书中探讨的不仅仅是理论模型，更是将这些理论落地到实际应用中的方法和技巧。例如，在处理海量并发请求时，如何通过负载均衡、读写分离等技术来保证系统的响应速度和稳定性；在面对数据丢失或损坏的风险时，如何通过备份、容灾、数据校验等手段来确保数据的安全性和可靠性。让我印象深刻的是，作者在分析不同数据库解决方案时，会从多个维度进行对比，包括性能、成本、可扩展性、易用性以及社区支持等，这种全方位的评估方法，对于任何一个想要在海量数据库领域做出明智选择的读者来说，都具有极高的参考价值。而且，作者并没有局限于某一种特定的数据库技术，而是对多种主流和新兴的数据库技术都进行了深入的介绍和分析，这使得这本书的内容非常具有前瞻性和普适性。我特别喜欢书中关于“数据治理”的章节，它强调了在追求技术性能的同时，也不能忽视数据的合规性、隐私保护和生命周期管理，这对于企业而言，不仅是技术问题，更是战略问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常有吸引力，那种深邃的蓝色和银色的字体组合，让人一眼就能联想到浩瀚的数据海洋，以及其中蕴含的无限可能。我当时在书店里，就是被这个封面所吸引，鬼使神差地就拿了起来，然后被它所展现出的专业深度和理论高度深深震撼。虽然我本人并非直接从事数据库开发或管理工作，但我一直对信息技术领域，特别是与数据相关的前沿技术保持着浓厚的兴趣。在日常工作和生活中，我们无时无刻不在与数据打交道，从社交媒体上的点赞、评论，到电商平台的购物记录，再到新闻资讯的推送，所有的一切都离不开庞大的数据库在背后默默支撑。因此，我一直渴望能够更深入地理解这些“看不见”的基础设施是如何运作的，以及它们是如何随着时代的发展而不断演进的。《海量数据库解决方案》这本书，无疑为我打开了一扇了解这个复杂世界的大门。它的语言虽然专业，但并不是晦涩难懂的，作者通过大量的案例和图示，将抽象的概念具象化，让我能够更直观地理解诸如分布式架构、数据一致性、高可用性等核心概念。特别是关于如何处理TB甚至PB级别的数据，以及在这个过程中可能遇到的各种挑战和相应的技术对策，都进行了非常详尽的阐述，这让我对当前数据处理的复杂性和其背后所付出的巨大技术努力有了全新的认识。阅读过程中，我感觉自己仿佛置身于一个大型技术研讨会，与那些顶尖的数据库专家们一起探讨行业最前沿的议题，这种学习体验是前所未有的。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的启示是，任何技术都不是孤立存在的，而是相互关联、相互作用的。在海量数据库的建设和运维过程中，需要考虑的因素非常多，从硬件的选择、网络的配置，到操作系统的优化、数据库软件的参数调优，再到应用程序的设计、开发人员的编码规范，每一个环节都可能对最终的性能和稳定性产生影响。作者在书中非常细致地梳理了这些相互关联的方面，并给出了具体的建议。我个人对书中关于“数据仓库”和“数据湖”的对比分析特别感兴趣，这两种不同的数据存储和管理模式，在面对不同类型和规模的数据时，各有其优势和劣势，选择哪种模式，很大程度上取决于企业的业务需求和数据战略。书中通过具体的场景来解释这些概念，让我在理解这些抽象概念时，更加得心应手。而且，作者还强调了“可观测性”的重要性，即如何通过监控、日志、追踪等手段来了解数据库系统的运行状态，以及如何通过这些信息来发现和解决潜在问题。这一点对于保证海量数据库系统的长期稳定运行至关重要。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书的价值远超我的预期。它不仅仅是提供了一堆技术名词和解决方案，更重要的是，它教会了我如何去思考和分析海量数据库所面临的挑战，以及如何系统性地去解决这些问题。我之前对于一些复杂的数据库概念，比如“事务隔离级别”、“锁机制”、“死锁检测”等，总觉得有些晦涩难懂，但在这本书的引导下，我能够更清晰地理解它们的作用和意义。作者在书中对各种锁的类型和使用场景进行了详细的介绍，让我明白了在并发环境下，如何通过合理的锁策略来保证数据的一致性，同时又要避免因为过度加锁而导致的性能瓶颈。而且，书中对于“数据迁移”和“在线升级”等关键操作也进行了深入的讨论，这些都是在实际生产环境中非常棘手的问题，能够得到如此详尽的解答，对我来说是莫大的帮助。特别是作者在分析不同迁移方案时，会考虑到数据量、停机时间、业务影响等多种因素，并给出了相应的风险评估和应对策略，这使得我在面对类似问题时，能够更有准备。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的，不仅仅是知识的增长，更是一种思维方式的转变。我开始学会从数据的角度去审视问题，去思考如何更有效地存储、管理和利用数据。作者在书中强调了“以数据为中心”的设计理念，即在进行任何系统设计时，都应该优先考虑数据的需求和价值。例如，在设计API时，需要考虑如何更高效地检索和返回数据；在进行系统集成时，需要考虑如何更方便地进行数据交换和共享。书中关于“数据安全”和“隐私保护”的章节，也让我意识到了在海量数据时代，这些问题的重要性不言而喻。作者详细介绍了各种加密技术、访问控制策略和审计机制，为我们构建安全可靠的数据库系统提供了坚实的基础。特别是对于一些敏感数据的处理，如个人身份信息、财务数据等，如何进行脱敏、匿名化以及合规存储，都进行了非常深入的探讨。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于理解现代互联网服务的底层架构有着不可估量的作用。在我看来，这本书不仅仅是写给数据库工程师看的，它更适合所有对信息技术有深入了解需求的人。比如，作为产品经理，理解数据库的能力和局限性，能够帮助我设计出更符合技术实际、用户体验更佳的产品。作为技术决策者，这本书提供了宝贵的视角，来评估和选择最适合企业当前和未来发展的数据库技术栈。书中的案例分析非常详实，涵盖了金融、电商、社交网络等多个行业，每个案例都深入剖析了它们在海量数据处理过程中遇到的具体问题，以及如何通过书中介绍的解决方案来克服这些困难。我特别关注了书中关于“云原生数据库”的讨论，它预示着未来数据库技术的发展方向，以及如何利用云计算的弹性和灵活性来解决海量数据的存储和计算挑战。作者在解释复杂概念时，运用了许多生动的比喻，例如将数据库比作一个庞大的图书馆，而索引则是图书馆里的目录，只有有了清晰的目录，才能快速找到我们想要的书籍。这种类比极大地降低了学习门槛，让我在享受知识的乐趣的同时，也能够真正理解其背后的原理。

评分☆☆☆☆☆

我认为这本书最成功的地方在于，它能够让不同技术背景的读者都从中获益。对于初学者来说，它提供了一个系统学习海量数据库知识的框架，帮助他们建立起扎实的基础；对于有经验的工程师来说，它则提供了更深入的理论探讨和前沿技术分析，帮助他们不断拓展自己的技术视野。我特别欣赏作者在分析不同数据库引擎的优缺点时，所展现出的客观和公正的态度。他并没有一味地推崇某一种技术，而是从实际应用场景出发，分析各种技术在不同场景下的适用性。例如，在讨论关系型数据库和NoSQL数据库的取舍时，他会从数据模型、查询语言、扩展性、一致性等方面进行详细的对比，并给出具体的建议。此外，书中还涉及了对一些新兴数据库技术的介绍，例如图数据库、时序数据库等，这让我对数据处理的可能性有了更广阔的认知。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格非常独特，它既有学术研究的严谨性，又不失技术科普的趣味性。作者在描述复杂的算法和数据结构时，会使用一些生动形象的比喻，比如将B+树的节点比作书架上的书本，而指针则是书本之间的链接，通过这种方式，能够让读者更容易理解这些底层数据结构的原理。我尤其喜欢书中关于“分布式事务”的讨论，这是一个非常具有挑战性的领域，如何在多个独立的数据库节点之间实现原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）的特性，是许多大型分布式系统的核心难题。作者通过对两阶段提交、三阶段提交等协议的详细讲解，以及对Paxos、Raft等共识算法的介绍，让我对分布式事务的实现原理有了更深入的了解。而且，书中还探讨了如何通过一些更加轻量级的方案来满足特定场景下的需求，例如“最终一致性”模型，这为我们提供了更多灵活的选择。

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总体内容来说值得推荐，但总觉得读起来不是很顺的感觉。

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主要讲Oracle的。可惜我没有项目经验。

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还不错的一本书，主要是里面的语言通俗易懂~~~

评分☆☆☆☆☆

好吧，我成不了一个DBA了，做苦逼的程序猿好了

评分☆☆☆☆☆

3年前买的，看了一半看不下去了。。。今天硬着头皮翻完了。。。数是好书，讲得很细，但是有点啰嗦，重点不够突出，看着看着就走神。。。而且随着数据引擎的发展，书中讲的优化方案，已经不那么必要了。。。