High Performance Parallel Database Processing and Grid Databases (Wiley Series on Parallel and Distr pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley

作者:David Taniar

出品人:

页数:554

译者:

出版时间:2008-10-13

价格:USD 140.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470107621

丛书系列:

图书标签:

• 计算机科学
• 数据库
• 并行数据库
• 高性能计算
• Grid数据库
• 分布式计算
• 数据管理
• 数据库系统
• 并行处理
• 存储系统
• 大数据

数据库系统架构的演进与前沿探索：从分布式到智能管理 本书深入探讨了现代数据库系统的核心挑战、架构演进及其在应对海量数据和高并发需求下的前沿技术。全书以一种系统化的方式，剖析了当前数据处理范式中不涉及特定“高性能并行数据库处理与网格数据库”议题的各个关键维度，重点聚焦于数据库理论基础、事务管理、数据模型创新、以及新兴的云原生与数据湖架构的原理。 第一部分：数据库系统的理论基石与数据模型革新 本部分首先回顾了关系代数和元组演算等经典数据库理论的严谨性，并在此基础上，重点分析了非关系型（NoSQL）数据库模型在特定应用场景下的优势与权衡。 第一章：关系模型的局限性与新型数据模型的兴起 本章详细解析了传统关系数据库在处理半结构化和非结构化数据时的固有瓶颈。我们没有讨论如何通过并行化来加速关系查询，而是深入研究了数据模型本身的适应性问题。内容涵盖了文档型数据库（如MongoDB的核心数据结构和索引机制）、键值存储（Redis等在内存计算中的应用）以及图数据库（Neo4j的遍历算法和Cypher语言的语义）的设计哲学。重点阐述了这些模型如何通过牺牲部分ACID特性（特别是原子性和隔离性）来换取更高的可用性和分区容错性（CAP理论的实际应用场景分析）。 第二章：事务处理的理论深入与隔离级别的再审视 事务管理是数据库系统的核心。本章聚焦于事务的严格定义、持久性的保证机制（如Write-Ahead Logging, WAL的内部工作原理，不涉及大规模并行日志的合并），以及隔离级别（Read Uncommitted, Read Committed, Repeatable Read, Serializable）在单机环境下的精确实现。我们详细对比了锁机制（两阶段锁定2PL）的理论模型，并探讨了无锁（Lock-Free）或乐观并发控制（OCC）在单节点高并发环境中的性能影响分析，着重于死锁检测与避免算法的数学基础，而非分布式事务协调协议。 第三章：查询处理与优化：超越并行执行 查询优化器是数据库性能的关键。本章聚焦于单机或传统架构下的查询规划。内容包括：统计信息的收集与使用（直方图、密度估计）、成本模型（I/O成本与CPU成本的权衡）、动态规划在生成最优执行计划中的应用。我们详细分析了连接（Join）算法的单机实现，如嵌套循环连接（Nested Loop Join）、哈希连接（Hash Join）和排序合并连接（Sort-Merge Join）在内存受限条件下的性能特征，并讨论了启发式优化规则（如谓词下推、子查询提升）的原理。 第二部分：数据存储架构与持久化机制 本部分关注数据在物理存储层面的组织方式，不涉及网格环境下跨节点的存储抽象，而是集中于单节点或集中式存储的效率优化。 第四章：数据页组织与磁盘I/O效率 数据库的性能受限于磁盘访问速度。本章详细分析了数据页（Page）的结构设计、行存储与列存储的物理布局差异。对于行存储，深入探讨了记录的对齐、溢出处理（Overflow Chains）的成本。对于列存储，重点分析了数据压缩技术（如Run-Length Encoding, Delta Encoding）在本地文件系统上的实现效率和解压延迟，以及这些技术如何直接影响单机查询扫描速度。 第五章：缓冲管理与内存层次结构优化 缓冲池（Buffer Pool）是连接内存和磁盘的桥梁。本章阐述了缓冲替换策略（如LRU, Clock, 2Q）在单机系统中的性能表现和实现复杂性。我们分析了如何通过分析工作集大小来动态调整缓冲池大小，以及如何优化“热点”数据的缓存命中率，包括脏页（Dirty Pages）的写入策略和检查点（Checkpoint）机制在保证恢复性方面的作用。 第六章：数据索引结构的精深探究 索引是提高检索速度的核心。本章深入讲解了B+树的结构设计、键值存储与范围查询的优化。更进一步，我们探讨了更复杂的索引结构，例如：空间索引（如R-Tree、Quadtree）在地理信息系统（GIS）中的应用原理、全文检索的倒排索引（Inverted Index）结构以及跳表（Skip Lists）在特定场景下的应用。重点分析了索引维护的开销与查询性能提升之间的平衡点。 第三部分：现代数据生态与云原生数据库的趋势 本部分转向当前数据库领域正在经历的范式转变，侧重于云环境下的弹性、解耦架构，而不聚焦于传统的“网格”分布式计算模型。 第七章：云原生数据库的架构解耦 本章描述了现代云数据库如何将计算层与存储层分离（Separation of Compute and Storage）。详细分析了这种架构带来的弹性伸缩能力、存储的高可用性保障机制（如多副本一致性维护在共享存储上的实现），以及资源隔离和按需付费模型的商业逻辑基础。讨论了日志驱动型存储（Log-Structured Storage）在云环境下的设计优势。 第八章：HTAP（混合事务/分析处理）的挑战与单机实现 随着业务实时性要求的提高，HTAP成为重要方向。本章分析了在单个数据库实例内部实现事务处理（OLTP）和分析查询（OLAP）的冲突与挑战。重点讨论了如何通过数据结构优化（例如，使用列式存储的优势部分应用于行存表中，或使用混合数据结构）来最小化事务锁对分析查询的影响，以及LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）在写入密集型和需要快速迭代数据模型下的应用。 第九章：数据库的安全、隐私与合规性 本章探讨了数据保护的关键领域。内容包括：数据加密技术（静态加密与传输中加密）、访问控制模型（基于角色的RBAC与基于属性的ABAC）的实现细节。我们详细分析了数据脱敏（Data Masking）和假名化（Pseudonymization）技术在保护用户隐私的同时，如何维持数据分析效用的完整性，以及在特定地域法规下（如GDPR的要求）数据库系统必须具备的审计和可追溯性设计。 通过对上述九个维度的深入剖析，本书为读者提供了一套全面、深入的数据库系统知识体系，强调了从底层数据结构到上层架构演进的内在逻辑，帮助读者掌握现代数据管理系统的设计原理和优化策略，专注于非并行化、集中式或云解耦架构中的核心技术难点。

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