数据库系统概论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学

作者:

出品人:

页数:176

译者:

出版时间:2000-10

价格:19.00元

装帧:

isbn号码:9787030073952

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 数据库系统
• 计算机科学
• 数据管理
• 关系数据库
• SQL
• 数据结构
• 存储引擎
• 事务处理
• 数据库设计

《数据架构与智能应用前沿：构建下一代信息系统蓝图》 图书简介 在信息爆炸与数字化转型的浪潮中，数据已成为驱动社会进步与商业创新的核心资产。本书《数据架构与智能应用前沿：构建下一代信息系统蓝图》并非探讨传统关系型数据库的内部结构与操作原理，而是聚焦于面向未来复杂业务场景的数据生态构建、治理、安全以及与前沿人工智能技术的深度融合。它旨在为架构师、数据科学家、系统工程师及技术决策者提供一套系统、前瞻性的方法论和实践指南，用以驾驭海量、异构、实时流动的数据洪流，构建具备高度弹性、可扩展性与智能决策能力的下一代信息基础设施。 本书的视角超越了单一的数据库产品或技术栈，而是从宏观的数据战略与治理体系出发，层层深入至支撑复杂应用的数据平台架构设计与先进数据处理范式。 --- 第一部分：数据战略与宏观架构蓝图（Data Strategy & Macro Architecture） 本部分奠定了理解现代数据系统的战略基础，重点在于如何将数据能力内建于企业的核心竞争力之中。 第一章：数据驱动的业务转型与数字化蓝图 本章探讨了数据在现代企业中角色的演变，从支持性工具转变为核心驱动力。我们将分析不同行业（如金融科技、智慧制造、精准医疗）在数据驱动下实现的范式转变。重点剖析“数据即资产”的评估体系与变现路径，并介绍如何构建面向未来的、可伸缩的整体数据架构蓝图，强调数据沿袭（Data Lineage）在业务合规性与可解释性中的关键作用。本章不涉及数据库的物理存储结构或SQL优化，而是着重于数据生命周期管理（Data Lifecycle Management, DLM）的战略部署。 第二章：现代数据治理体系的构建与实践 数据治理是确保数据价值实现的前提。本章深入探讨超越传统元数据管理的先进治理框架。内容涵盖：数据质量（DQ）的自动化度量与监控、数据主权与隐私保护法规（如GDPR、CCPA的架构层面要求）、以及建立数据伦理委员会的组织结构。我们将详细阐述如何利用数据目录（Data Catalog）工具实现全域数据资产的可发现性、可信度与可追溯性，为后续的AI应用提供高质量的“燃料”。治理的讨论集中在流程、政策和工具链的整合，而非单一数据库的管理命令。 第三章：云原生数据平台的架构演进 本章聚焦于如何利用云计算的弹性与敏捷性来构建数据平台。讨论的重点是多云与混合云环境下的数据部署策略，包括如何设计数据湖（Data Lake）、数据仓库（Data Warehouse）和数据网格（Data Mesh）三种主流架构的融合与切换机制。我们将分析基础设施即代码（IaC）在数据基础设施部署中的应用，例如使用Terraform或Ansible管理数据服务集群的伸缩，确保平台在峰值负载下的韧性。 --- 第二部分：前沿数据处理范式与工程实践（Advanced Processing Paradigms & Engineering） 本部分转向具体的数据处理技术，重点是处理高速、海量、异构数据的工程挑战，特别是实时性与流式计算的需求。 第四章：流式数据架构与实时决策系统 在物联网（IoT）、在线交易和实时风控的驱动下，批处理已无法满足所有需求。本章详尽介绍Lambda、Kappa等流批一体架构的优劣势与适用场景。核心内容包括：基于Apache Kafka及其生态系统（如Streams API）的高性能消息传递机制、流处理引擎（如Flink/Spark Streaming）的状态管理与容错机制，以及如何设计实时数据管道（Real-time Data Pipelines）实现毫秒级的延迟处理，并即时反馈至业务应用。 第五章：NoSQL与多模态数据存储的选型逻辑 面对结构化、半结构化、非结构化数据的爆炸，单一的关系模型已不敷使用。本章对比分析了键值存储（Key-Value）、文档数据库（Document DB）、列式存储（Columnar DB）和图数据库（Graph DB）的底层设计哲学及其适用边界。重点是提供一个数据存储选型矩阵，指导工程师根据访问模式（读/写频率、查询复杂度、数据关系强度）选择最优的持久化方案，而不是深入探讨某一种数据库的SQL方言或索引结构。 第六章：数据湖与数据仓库的融合：湖仓一体化（Lakehouse）实践 本章探讨当前业界最前沿的数据架构范式——湖仓一体。我们将分析如何利用开放数据格式（如Parquet, ORC）结合事务层（如Delta Lake, Apache Hudi, Apache Iceberg），实现在数据湖上实现数据仓库级别的ACID事务保证与数据治理能力。本章涵盖数据分层策略（Bronze/Silver/Gold Layering），以及如何利用增量更新和时间旅行（Time Travel）功能来简化数据质量修复与审计流程。 --- 第三部分：数据与智能的深度融合（Data Integration with Intelligence） 本部分着重于数据如何被转化为智能，是全书最具前瞻性的部分，关注于AI/ML工作流中的数据基础设施支撑。 第七章：机器学习运维（MLOps）中的数据基础设施挑战 AI模型的成功部署严重依赖于数据管道的稳定性和特征的一致性。本章聚焦于特征工程平台（Feature Store）的设计与实现。内容包括：如何构建在线（Online）与离线（Offline）特征服务的同步机制，确保训练数据与推理数据的一致性（避免训练/服务偏差）。此外，还将讨论模型漂移（Model Drift）监测所需的实时数据监控系统构建。 第八章：图计算与知识图谱在复杂分析中的应用 知识图谱代表了数据关联性的最高层次。本章介绍图数据库（如Neo4j, JanusGraph）的基础建模语言（如Cypher），并深入探讨图嵌入（Graph Embeddings）和图神经网络（GNN）如何应用于推荐系统、反欺诈检测和复杂关系推理。重点在于如何将海量实体和关系数据高效导入和查询，以发现传统关系型查询难以揭示的隐藏模式。 第九章：数据安全、合规性与联邦学习的架构应对 随着数据隐私要求的提升，集中式数据处理面临巨大挑战。本章探讨同态加密（Homomorphic Encryption）、安全多方计算（MPC）在数据分析中的应用潜力，以及联邦学习（Federated Learning）的架构要求。重点是如何设计基础设施来支持数据不出域的协同训练与分析，满足对敏感数据进行“可用不可见”处理的合规需求。 --- 总结与展望 《数据架构与智能应用前沿：构建下一代信息系统蓝图》是一本面向未来的技术著作。它不教授如何编写标准的数据库查询语言，而是指导读者如何设计、部署、治理和赋能支撑未来智能应用所需的数据平台。全书贯穿“解耦、弹性、实时、智能”的核心理念，为构建适应万物互联时代的数据中枢提供了详尽的路线图。

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