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《21世纪高职高专规划教材•Oracle 数据库开发实用教程》是关于大型关系数据库Oracle开发和编程的教材，《21世纪高职高专规划教材•Oracle 数据库开发实用教程》主要内容包括，数据库原理概论、SQL语言、PL/SQL块的编程、存储过程、函数、数据库对象的介绍、数据库交全（权限、用户、角色的分配）、数据库逻辑备份方法（导入与导出）。
《现代数据架构与云计算实践指南》 本书简介 在当前以数据为核心驱动力的技术浪潮中，企业对高效、安全、可扩展的数据管理和应用能力的需求达到了前所未有的高度。本书《现代数据架构与云计算实践指南》正是在此背景下应运而生，它聚焦于如何利用最新的云原生技术和设计范式，构建面向未来的、高弹性的企业级数据解决方案。 一、 核心关注点：从传统到云原生 本书并非传统数据库管理系统的操作手册，而是深入探讨数据基础设施的演进方向。我们假设读者已经对基础的数据库原理有所了解，本书的重点在于“如何设计和部署一个适应未来业务变化的数据生态系统”。 内容涵盖了从传统数据仓库（DW）向现代数据湖仓一体（Lakehouse）架构的迁移策略，详细分析了这种转变对数据治理、实时处理和成本效益带来的深刻影响。我们将重点剖析主流云服务商（如AWS、Azure、GCP）提供的核心数据服务，并提供跨云环境下的最佳实践，确保架构的灵活性和避免供应商锁定。 二、 分布式计算与大数据处理引擎 数据量的爆炸式增长要求我们必须掌握分布式计算的能力。本书花费大量篇幅讲解了下一代大数据处理引擎，特别是 Apache Spark 的高级特性和调优技巧。这不仅仅是学习 API 的层面，更是深入理解其内存管理、容错机制和Stage划分原理，以便在PB级数据集上实现高效的数据转换（ETL/ELT）。 此外，我们还探讨了流处理技术的重要性。Apache Flink 和 Kafka Streams 被视为构建实时数据管道的核心工具。本书将详细演示如何使用这些工具实现低延迟的事件驱动架构（EDA），包括如何处理乱序数据、实现精确一次（Exactly-Once）的语义保证，以及如何将流处理的结果安全地注入到在线服务中。 三、 数据存储的多元化与选型艺术 现代数据架构强调“数据适用性优先于统一存储”。本书系统性地梳理了当前主流的非关系型数据库技术及其适用场景，包括： 1. 键值存储（Key-Value Stores）： 如 Redis 或 DynamoDB，适用于高并发读写、低延迟缓存场景。我们将深入探讨其一致性模型（如最终一致性）对应用设计的影响。 2. 文档数据库（Document Databases）： 以 MongoDB 为代表，分析其灵活的Schema如何支持快速迭代的微服务应用。 3. 图数据库（Graph Databases）： 以 Neo4j 或 Amazon Neptune 为例，重点讲解如何利用图模型解决复杂的关联分析问题，如社交网络、推荐系统和欺诈检测。 4. 时序数据库（Time-Series Databases）： 针对物联网（IoT）和监控数据的高效存储和查询需求，介绍 InfluxDB 等技术的索引机制。 本书旨在指导读者掌握“何时使用关系型数据库（RDBMS），何时切换到NoSQL，以及何时采用专业化的存储方案”的决策艺术。 四、 云原生数据治理与安全 在云环境中管理数据，数据治理和安全策略必须与基础设施深度融合。本书介绍了一种“治理即代码”（Governance as Code）的方法论。 元数据管理： 探讨现代数据目录工具（如 Amundsen 或 Apache Atlas）如何自动发现、标记和分类分散在不同存储中的数据资产，实现血缘追踪（Data Lineage）。 数据安全与隐私保护： 详细阐述了零信任架构在数据访问控制中的应用，包括基于角色的访问控制（RBAC）和基于属性的访问控制（ABAC）。内容还包括数据脱敏、加密（静态加密与传输中加密）以及合规性（如GDPR、CCPA）的自动化审计流程。 五、 数据库即服务（DBaaS）的运营与优化 虽然本书不侧重于特定供应商的SQL操作，但它深入分析了DBaaS模式带来的运营变革。我们将对比自建集群与托管服务（如Amazon RDS, Azure SQL Database）在运维负载、弹性伸缩和成本模型上的差异。重点内容包括： 1. 成本优化策略： 如何利用云服务的Serverless能力和预留实例进行精细化成本控制。 2. 性能监控与调优： 介绍基于云原生指标（Metrics）的异常检测方法，以及如何利用云厂商提供的性能洞察工具快速定位瓶颈，而不是仅仅依赖传统的SQL执行计划分析。 本书面向对象： 本书适合希望从传统IT环境向现代化云数据架构转型的技术架构师、资深数据工程师、DevOps 专家，以及对构建下一代数据平台感兴趣的软件开发人员。阅读本书，您将获得一套系统性的知识体系，能够自信地设计、部署并管理面向未来的、数据驱动的复杂业务系统。
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