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出版者:机械工业出版社

作者:[英] 刘易斯

出品人:

页数:729

译者:施伯乐

出版时间:2005-5

价格:85.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787111157182

丛书系列:计算机科学丛书

图书标签:

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数字时代的数据管理与应用前沿 本书旨在为读者构建一个宏大且深入的视角，聚焦于当前信息技术浪潮下，数据处理、存储、分析及应用所面临的关键挑战与革命性机遇。 我们将避开对传统关系型数据库基础理论的冗余论述，转而全面考察现代计算范式对数据生命周期带来的深刻变革。本书的论述核心在于“数据资产化”的实现路径，探讨如何利用前沿技术构建高弹性、高可用、高性能的下一代数据基础设施，并挖掘数据背后的商业价值。 第一部分：新数据范式的底层逻辑与架构演进 本部分将系统梳理支撑当代互联网、物联网、移动计算和云计算等新应用场景的数据存储与处理模型。 第一章：超越SQL的限制：多模数据库与新型数据结构 关系模型虽然成熟，但在处理海量非结构化、半结构化数据和高并发读写场景时已现疲态。本章将深入剖析NoSQL的细分领域及其适用性。 我们将详细探讨键值存储（Key-Value Stores）在缓存加速和分布式会话管理中的极致性能优化；分析文档型数据库（Document Databases）如何更好地契合面向对象的应用开发模型，及其在内容管理和电子商务目录中的优势。重点将放在图数据库（Graph Databases），研究其在复杂关系发现、社交网络分析和知识图谱构建中的核心算法，例如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在图结构上的优化实现。此外，还将介绍列式存储（Columnar Stores）在OLAP（在线分析处理）场景下的数据压缩与查询加速原理，对比其与行式存储在不同工作负载下的性能权衡。最后，我们将讨论多模数据库（Polyglot Persistence）的集成策略，即如何在单一架构下融合多种数据模型以满足异构化应用需求。 第二章：分布式系统的基石：一致性模型与数据分区策略 现代数据系统必须是分布式的，但分布式带来了复杂性——如何在网络延迟、节点故障中维持数据的正确性？本章将深入探讨分布式一致性的核心理论与工程实践。 我们将详述CAP定理的实际意义及其在不同数据库系统（如Cassandra、MongoDB）中的取舍。重点剖析Paxos和Raft等主流共识算法的机制，不局限于理论推导，而是着重分析它们在实际集群选举、日志复制和领导者（Leader）切换中的性能开销与容错能力。在数据分区方面，本书将对比哈希分区、范围分区和列表分区的优劣，并重点讲解一致性哈希（Consistent Hashing）如何最小化节点增减对数据分布的影响，这是构建弹性云原生数据库的关键技术。 第三章：云原生数据服务：弹性、可观测性与Serverless数据流 云计算重塑了数据基础设施的交付模式。本章聚焦于如何构建和运维基于云平台（如AWS、Azure、GCP）的下一代数据服务。 我们将分析“数据即服务”（DaaS）的架构设计，包括服务的自动化伸缩、按需付费模型（Serverless Data Processing）。重点研究数据湖（Data Lake）与数据仓库（Data Warehouse）的融合趋势——即Data Lakehouse架构，讨论如Delta Lake、Apache Hudi等技术如何为数据湖提供ACID事务能力。此外，本章将深入探讨数据服务的可观测性：如何通过分布式追踪（Tracing）、指标收集（Metrics）和日志聚合，实时洞察系统瓶颈和性能退化，确保SLA（服务等级协议）的达成。 第二部分：数据的高效利用与实时洞察 数据只有被有效分析和利用，才能产生价值。本部分关注数据处理的性能优化与实时决策能力。 第四章：大规模并行处理（MPP）与查询优化深度解析 高效的数据分析依赖于对大规模数据集的快速聚合与过滤。本章专注于MPP架构下查询执行的精细化控制。 我们将对比MapReduce的局限性与Spark等内存计算框架的优势。核心内容在于查询优化器的工作原理：从逻辑查询计划到物理执行计划的转化过程。深入探讨成本模型（Cost Model）如何评估不同连接（Join）算法（如嵌套循环连接、哈希连接、合并连接）的性能，以及谓词下推（Predicate Pushdown）、向量化执行（Vectorized Execution）等技术如何最大限度地减少I/O和CPU开销，实现近乎线性的性能扩展。 第五章：流式数据处理：实时决策与事件驱动架构 在物联网和金融交易等领域，数据必须被“边产生边处理”。本章全面覆盖实时流处理的理论与实践。 我们将详述Apache Kafka作为核心消息队列的作用，聚焦于其分区、副本机制和持久化策略。然后，深入探讨流处理引擎（如Flink、Spark Streaming）的编程模型，区分有界流（Bounded Stream）和无界流（Unbounded Stream）的处理差异。重点分析事件时间（Event Time）与处理时间（Processing Time）的概念，以及如何利用水位线（Watermarks）来精确处理乱序数据和延迟数据，确保实时分析结果的准确性。 第六章：数据治理、安全与隐私保护技术 随着数据合规性（如GDPR、CCPA）要求的提升，数据治理和安全不再是附加模块，而是核心设计要素。 本章探讨数据血缘（Data Lineage）的追踪与可视化，确保数据的可审计性。在安全方面，我们将分析静态加密（Encryption at Rest）和动态加密（Encryption in Transit）的实现细节，并深入研究访问控制模型，如基于角色的访问控制（RBAC）和基于属性的访问控制（ABAC）在复杂数据环境中的部署。此外，本书将介绍差分隐私（Differential Privacy）技术，探讨如何在数据分析结果中注入可控的噪声，以保护个体信息不被反向工程识别，同时保持数据集的统计效用。 第三部分：数据与智能的融合：高级分析与机器学习运维 本书的最后一部分关注数据如何驱动人工智能和自动化决策。 第七章：特征工程与机器学习模型的数据管道 机器学习模型的性能高度依赖于输入数据的质量和组织方式。本章专注于构建高效的特征存储（Feature Store）。 我们将分析如何设计一个统一的系统，既能服务于离线训练（高吞吐，批量计算），又能支持在线推理（低延迟，实时查询）的特征需求。详细讨论特征版本控制、特征漂移（Feature Drift）的监控，以及特征计算逻辑的原子性保证。这将涵盖从原始数据到模型可消费特征的整个ETL/ELT过程优化。 第八章：模型部署、监控与 MLOps 的数据支撑 将训练好的模型投入生产环境是一个复杂的过程，需要强大的数据管道支撑。本章探讨MLOps（机器学习运维）中的数据挑战。 我们将研究模型服务的低延迟数据访问策略，例如使用内存数据库或向量数据库加速近邻搜索。重点分析模型预测结果的数据质量监控：如何持续对比线上输入数据的分布与训练时数据的分布，并自动触发再训练流程。此外，还将介绍如何利用A/B测试框架，对不同模型版本所依赖的数据集进行隔离和对比验证，确保数据管道的鲁棒性。 本书的读者群包括： 资深软件工程师、大数据架构师、数据科学家以及希望深入理解现代数据基础设施复杂性的技术决策者。通过本书，读者将不仅掌握数据处理的技术栈，更能理解构建面向未来的高性能、安全且智能的数据系统的设计哲学。

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这本书的封面设计很有吸引力，沉稳的蓝色搭配简洁的字体，传递出一种专业而可靠的感觉。我拿到这本书的时候，首先被它厚实的纸张和精美的印刷所吸引，这让我对即将展开的学习之旅充满了期待。虽然我还没有来得及深入阅读，但仅仅是翻阅目录，我就被其中内容的广度和深度所震撼。从基础的数据库理论，到复杂的事务处理机制，再到高级的性能优化和安全性探讨，这本书几乎涵盖了与数据库和事务处理相关的方方面面。我尤其对其中关于分布式事务和一致性模型的部分感到好奇，这正是我目前在工作中遇到的一个难题，希望能在这本书中找到清晰的解答和实用的指导。而且，书中引用的案例和图示也十分丰富，相信能够帮助我更好地理解那些抽象的概念。我迫不及待地想深入其中，去探索数据库世界的奥秘，去掌握那些能够提升系统稳定性和可靠性的关键技术。这本书不仅仅是一本技术书籍，更像是一位经验丰富的导师，在我学习的道路上指引方向，让我少走弯路。我期待着通过这本书的学习，能够提升我的技术能力，为我的职业发展打下更坚实的基础。

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说实话，在接触到这本书之前，我总觉得数据库和事务处理是IT领域里一个比较“冷门”但又至关重要的知识点，很多时候都被其他更“炫酷”的技术所掩盖。但是，随着我参与的项目越来越多，我越发体会到扎实的数据库基础和稳健的事务处理能力是多么的关键。这本书以一种极其系统和全面的方式，将这些看似基础却又至关重要的知识点娓娓道来。我翻看了目录，看到里面有专门的章节在讨论分布式事务的挑战和解决方案，这正是我目前正在着手研究的一个方向。分布式系统中的数据一致性问题，是困扰了无数开发者的一大难题。我非常期待书中能够提供一些前沿的理论和实用的模式，帮助我理清思路，找到解决之道。另外，书中关于数据恢复和容错机制的介绍，也让我感到十分安心，毕竟，在任何系统中，数据的安全和可用性都是排在第一位的。这本书不仅是知识的载体，更是一种对严谨技术态度的体现。

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我拿到这本书的时候，就对它充满了期待，因为我一直觉得，一个能够优雅处理事务的数据库系统，才是真正强大的系统。而这本书，似乎正是一位能够帮助我实现这一目标的引路人。我翻开目录，看到里面有关于数据模型设计的章节，这让我非常惊喜。因为我一直认为，良好的数据模型设计是数据库优化的基础，也是事务处理效率的关键。书中对各种数据模型，如关系模型、NoSQL模型等的介绍，以及如何根据业务需求选择合适的数据模型，都让我受益匪浅。我特别期待书中关于如何进行数据库范式设计的讲解，以及如何通过反范式设计来提升查询性能。同时，书中对数据库索引的优化策略的探讨，也让我眼前一亮。我一直对索引的原理和优化方法感到好奇，而这本书似乎能够为我提供一个清晰的路线图。我期待着通过这本书的学习，能够将我的数据库设计能力提升到一个新的水平，从而构建出更加高效、可扩展和易于维护的数据库系统。

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我拿到这本书的时候，并没有立即打开阅读，而是先把它放在书架上，时不时地会瞥它一眼，感觉它就像一位沉默的智者，等待着我的召唤。今天，我终于有时间静下心来，翻开了它。书中的排版和字体都非常舒适，阅读起来一点也不费力，这对于我这样长时间盯着屏幕的开发者来说，简直是一种福音。我注意到书中在讲解事务的实现原理时，使用了大量的图示和流程图，将抽象的概念具象化，使得我更容易理解。比如，对于数据库的日志（log）是如何记录事务操作的，以及在发生故障时如何利用日志进行恢复，这些内容通过图示的方式呈现，清晰明了，让我豁然开朗。我一直对数据库内部的“黑箱”操作感到好奇，而这本书似乎在努力地揭开这层神秘的面纱，让我得以一窥其堂奥。我期待着通过这本书的学习，能够对数据库的内部机制有一个更深入的理解，从而在性能优化和故障排查时，能够更加得心应手。这本书的设计，无疑是体贴而富有远见的。

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一直以来，我对数据库的认识停留在表层，知道如何增删改查，却对事务处理的深层逻辑知之甚少。这让我常常在面对复杂的数据操作时感到力不从心，尤其是在涉及到数据一致性和并发访问的场景下。这本书的出现，就像一盏明灯，照亮了我技术道路上的迷雾。我注意到书中对事务的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）的讲解非常透彻，从理论层面到实际应用，都进行了详细的阐述。尤其令我感兴趣的是关于事务隔离级别的内容，它能够帮助我理解不同隔离级别对系统性能和数据一致性的影响，从而在实际开发中做出更明智的选择。而且，书中关于并发控制的机制，例如锁机制、时间戳排序和多版本并发控制（MVCC）的介绍，也让我对数据库在高并发环境下的运行机制有了更深刻的认识。我期待着通过阅读这本书，能够彻底理解事务处理的精髓，掌握如何设计和实现健壮的数据库应用，从而提升系统的稳定性和可靠性。这本书无疑是我在数据库领域深入学习的宝贵财富。

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我一直觉得，技术书籍的价值不仅在于其内容的深度，还在于其内容的实用性。很多时候，我们在学校里学到的知识，在实际工作中会发现与理论存在较大的差距。而这本书，似乎在这方面做得非常出色。我翻阅了其中关于数据库性能调优的部分，看到作者不仅提出了各种优化建议，还结合了大量的实际案例，详细阐述了这些建议是如何在实际环境中应用的，以及带来的效果。比如，如何通过索引优化、查询重写、参数调整等手段来提升数据库的查询效率，以及如何通过合理的事务设计来减少锁的争用，提升系统的吞吐量。这些内容对我来说，简直是“及时雨”，能够帮助我解决目前工作中遇到的性能瓶颈问题。而且，书中对于一些高级的并发控制技术，如悲观锁和乐观锁的适用场景和实现方式，也进行了详细的讲解，这对于我设计高并发系统至关重要。这本书不仅是理论的梳理，更是实战经验的总结，我期待着它能成为我解决实际问题的“利器”。

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说实话，我对数据库和事务处理的兴趣，很大程度上是源于我对“数据”本身的着迷。我总觉得，数据是信息的载体，而数据库则是数据的家园。如何让这个家园安全、稳定、高效，是每一个IT从业者都需要认真思考的问题。这本书，无疑就是一本指导我们如何建设和管理这个“数据家园”的宝典。我注意到书中在讲解数据库安全性方面的内容非常详尽，包括如何进行身份验证、授权管理、数据加密以及防范SQL注入等攻击。这些内容对于保障我们业务数据的安全至关重要。在当前信息安全日益受到重视的背景下，拥有这样的知识储备，能够极大地提升我们系统的安全防护能力。同时，书中对数据库的备份与恢复策略的介绍，也让我深感安心。毕竟，再完善的系统，也可能面临意外的发生，而一个有效的备份与恢复机制，能够帮助我们在灾难发生时，迅速地恢复业务，将损失降到最低。这本书，为我提供了一个更全面的视角来审视数据库和事务处理。

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这本书的封面设计很有特色，不是那种常见的蓝色或黑色，而是采用了一种深邃的紫色，搭配银色的标题，给人一种神秘而高端的感觉。这种设计风格也暗示了本书内容的深度和广度。我注意到书中对事务的“隔离性”这一概念进行了非常深入的探讨，不仅仅是停留在理论层面，还详细介绍了各种隔离级别（读未提交、读已提交、可重复读、串行化）的特点、优缺点以及在实际应用中的选择考量。我一直对并发环境下数据不一致的各种现象感到困惑，比如脏读、不可重复读和幻读，而这本书通过生动的例子和详细的解释，让我对这些问题有了清晰的认识，并且学会了如何通过选择合适的隔离级别来避免它们。此外，书中还对各种事务并发控制算法进行了比较，如基于锁的并发控制和基于时间戳的并发控制，这让我对数据库如何在高并发场景下保持数据一致性有了更深刻的理解。这本书不仅是知识的传播，更是一种思维方式的启迪。

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当我第一眼看到这本书的题目时，“数据库与事务处理”，我的脑海中立刻涌现出无数与数据库打交道的场景：那些复杂的SQL查询，那些时常出现的死锁异常，那些为了保证数据一致性而绞尽脑汁的设计。我一直觉得，数据库是现代IT系统的基石，而事务处理则是保障数据完整性和可靠性的生命线。这本书的出现，无疑是一场及时雨。我注意到书中涵盖了从ACID特性到MVCC（多版本并发控制）等核心概念的详细讲解，这对于我理解并发环境下数据的一致性问题至关重要。而且，书中对于各种事务隔离级别的对比分析，以及它们在实际应用中可能带来的问题和解决方案，都让我眼前一亮。我一直对数据库的内部工作原理充满好奇，尤其是事务是如何被管理和执行的。我相信这本书能够深入浅出地解答我的这些疑问，并提供一些行之有效的实践建议。我非常欣赏作者在内容组织上的用心，将复杂的理论与实际应用相结合，让枯燥的技术变得生动有趣。这本书对我来说，不仅仅是学习的资料，更是一次对自身技术盲区的填补，一次对数据库理解的升华。

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这本书的作者显然是一位在数据库领域浸淫多年的资深专家。我从书中的语言风格和内容深度就能感受到这一点。它不像一些入门级的书籍那样浅尝辄止，而是深入到数据库和事务处理的本质。我注意到书中对不同数据库系统的事务处理机制进行了横向的比较和分析，这对于我理解不同数据库的优劣势，以及在项目选择时做出更合理的决策非常有帮助。比如，文中对PostgreSQL的MVCC实现和MySQL的InnoDB引擎的事务管理方式的详细剖析，让我对这些常用数据库有了更细致的认识。我一直认为，学习技术不仅仅是学习某种特定的工具，更重要的是理解其背后的原理和思想。这本书恰恰做到了这一点，它不仅教我“怎么做”，更教我“为什么这样做”。这种深入骨髓的理解，才是真正能够提升技术功力的关键。我迫不及待地想将书中的知识运用到实际工作中，去解决那些曾经困扰我的技术难题，去设计出更加健壮和高效的数据库系统。

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