PowerBuilder數據庫開發實例解析 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:機械工業

作者:華傳銘 等編著

出品人:

頁數:400

译者:

出版時間:2004-7

價格:43.00元

裝幀:

isbn號碼:9787111130246

叢書系列:

圖書標籤:

• PowerBuilder
• 數據庫開發
• 實例解析
• PB
• SQL
• 數據庫應用
• 開發技巧
• 編程案例
• 數據處理
• 軟件開發
• 企業應用

數據驅動的未來：現代數據架構與實踐 一、 深度剖析當代數據生態係統 本書旨在為技術專業人士、數據架構師以及希望深入理解現代數據管理和應用開發的工程師，提供一套全麵且前沿的知識體係。我們不再局限於單一數據庫技術或特定編程語言的範疇，而是聚焦於如何構建一個靈活、高效、可擴展的端到端數據驅動解決方案。 1.1 雲原生數據基礎設施的構建與優化 在當前的技術浪潮中，數據處理已全麵邁嚮雲端。本書將詳細闡述如何利用主流雲服務提供商（如AWS、Azure、GCP）提供的基礎設施服務（IaaS、PaaS）來搭建高性能的數據平颱。重點內容包括： 容器化與微服務在數據層麵的應用： 探討如何使用Kubernetes（K8s）管理數據服務的彈性伸縮，以及如何通過Docker封裝數據庫服務和ETL/ELT工具，實現環境一緻性。 Serverless數據管道的構建： 深入講解如何利用Lambda、Azure Functions或Cloud Functions等無服務器計算資源，構建事件驅動、按需計費的數據處理流程，有效降低運維成本並提升響應速度。 多區域/混閤雲數據策略： 分析在混閤雲環境中實現數據同步、災難恢復和閤規性部署的最佳實踐，包括數據傳輸服務（如AWS DataSync, Azure Data Box）的配置與性能調優。 1.2 事務性與分析性工作負載的融閤：HTAP的實踐 傳統上，OLTP（在綫事務處理）和OLAP（在綫分析處理）需要分離的數據庫係統。本書將深入探討混閤事務/分析處理（HTAP）架構的興起及其實現機製。 NewSQL數據庫的選型與部署： 詳細對比CockroachDB、TiDB、YugabyteDB等NewSQL數據庫的分布式事務保證、一緻性模型（Paxos/Raft）以及水平擴展能力。 實時數據倉庫（RTDW）的構建： 聚焦於如何利用流處理技術（如Kafka Streams, Flink）將數據變更實時捕獲（CDC），並立即加載到分析層，實現“秒級洞察”。 二、 高級數據處理範式與工具鏈 本書的第二部分將側重於數據處理流程的現代化，從傳統的批處理思維轉嚮流式和增量計算的結閤。 2.1 大數據生態係統的深度應用 我們將超越基礎的Hadoop/MapReduce概念，專注於當前主流的內存計算和分布式SQL技術。 Apache Spark的深度優化： 涵蓋Spark SQL的高級特性，如Catalyst優化器的工作原理、內存管理（Tungsten）、故障恢復機製，以及如何針對特定工作負載（如機器學習特徵工程）進行細粒度調優。 數據湖與數據湖倉一體化（Data Lakehouse）： 詳細介紹Delta Lake、Apache Hudi和Apache Iceberg這三種關鍵技術如何為數據湖提供ACID事務能力、數據版本控製和Schema演進管理，從而統一批處理和流處理的數據視圖。 2.2 數據治理、安全與閤規性 隨著數據量的爆炸性增長，如何有效管理和保護數據成為核心挑戰。 數據可觀測性與血緣追蹤： 介紹如何部署工具（如Apache Atlas或商業數據目錄）來自動發現、分類數據資産，並建立端到端的數據血緣圖，確保數據質量和審計的透明度。 數據安全模型： 探討零信任（Zero Trust）架構在數據訪問控製中的應用，包括基於角色的訪問控製（RBAC）和基於屬性的訪問控製（ABAC）在分布式數據庫和數據湖中的實現細節。 隱私計算技術概述： 對同態加密、安全多方計算（MPC）等前沿技術進行概念性介紹及其在數據脫敏和聯閤分析中的潛力。 三、 數據驅動型應用的工程實踐 本書的最後一部分將重點討論如何將上述數據基礎設施轉化為麵嚮用戶的、高可靠性的應用服務。 3.1 API優先的數據服務層 現代應用很少直接連接底層數據庫。我們將探討如何高效地暴露數據能力。 GraphQL在數據聚閤中的應用： 對比RESTful API與GraphQL在處理復雜、多源數據查詢時的優勢，並演示如何使用Hasura或Apollo等工具快速搭建數據API層。 事件驅動架構（EDA）與數據同步： 深入講解如何利用消息隊列（Kafka/RabbitMQ）作為核心樞紐，實現服務間的數據解耦和狀態同步，構建對用戶操作實時響應的係統。 3.2 嵌入式數據處理與邊緣計算 針對物聯網（IoT）和移動應用場景，本書將探討數據處理能力如何下沉。 輕量級數據庫與嵌入式存儲： 分析SQLite、Realm、LevelDB等在移動端和邊緣設備上的適用場景、性能限製及數據同步策略。 邊緣計算的數據預處理： 探討在邊緣側進行數據清洗、聚閤和模型推理的必要性，以及如何安全地將處理後的結果匯聚到中央雲平颱。 通過對上述現代數據架構的全麵梳理和深入實踐指導，本書旨在幫助讀者跨越傳統數據庫開發的局限，構建齣能夠適應未來數據規模和業務敏捷性需求的、麵嚮復雜業務場景的健壯數據解決方案。

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