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出版者:Microsoft Press

作者:Timothy M O'Brien T Glenn Tim Tim Lawrence Dan Edna Richard Frank Frank John Jack Jack Jack J

出品人:

页数:768

译者:

出版时间:1997-1-1

价格:USD 39.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781572313583

丛书系列:

图书标签:

• Access 97
• 数据库
• VBA
• 开发
• Microsoft Access
• 编程
• 教程
• 参考
• 数据管理
• 桌面数据库
• 97版

深入探索数据驱动型应用的构建与优化 《数据驱动型应用架构与实践》 书籍简介： 在信息爆炸的时代，数据不再仅仅是记录过去的载体，而是驱动未来决策和业务流程的核心资产。本书旨在为那些渴望构建健壮、高效、可扩展的数据驱动型应用系统的开发者、架构师和技术管理者提供一套全面且深入的实战指南。我们不局限于任何特定的数据库技术或开发框架，而是着眼于构建高质量数据应用所必需的通用原则、先进方法论和前沿技术栈的整合应用。 本书的结构经过精心设计，从底层的数据建模哲学出发，逐步深入到复杂的应用集成与性能调优的细节，确保读者能够构建出既能满足当前需求，又具备强大未来适应性的系统。 第一部分：数据建模的艺术与科学 第一章：超越关系型范式的思维重塑 本章将挑战传统的规范化思维，探讨在面对现代应用场景——如社交网络图谱、高频交易日志或大规模物联网数据流时，关系型数据库的局限性。我们将详细剖析维度建模（Dimensional Modeling）在商业智能（BI）和数据仓库（DWH）中的核心作用，并引入面向对象数据建模的概念，用以更好地映射复杂业务实体。重点内容包括如何平衡数据冗余以提升查询性能，以及如何利用半结构化数据模型（如文档模型）的灵活性来加速敏捷开发周期。 第二章：数据一致性与事务处理的现代视角 事务不再只是ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）的简单堆砌。本章深入探讨在分布式系统中实现BASE（基本可用性、软状态、最终一致性）的权衡艺术。我们将对比研究两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）的局限性，并重点介绍Saga 模式在微服务架构中处理长事务的实战应用。同时，针对高并发场景，我们将分析乐观锁、悲观锁的适用边界，并引入多版本并发控制（MVCC）的底层机制及其对读取性能的影响。 第三章：领域驱动设计（DDD）与数据结构的映射 DDD是连接业务语言与技术实现的桥梁。本章将详细阐述如何将DDD的核心概念——聚合根（Aggregate Roots）、实体（Entities）、值对象（Value Objects）——精准地映射到数据库的物理结构中。我们将探讨如何设计出既能忠实反映业务边界，又在数据持久层高效执行的表结构。特别关注如何利用DDD来指导限界上下文（Bounded Contexts）之间的数据边界划分，避免不必要的跨域数据耦合。 第二部分：高效的数据访问与集成 第四章：查询优化与执行计划的深度剖析 一本优秀的数据应用手册必须精通查询的“黑箱”。本章将带领读者深入数据库的执行引擎。我们不仅会讲解索引的类型（B-Tree, Hash, GiST, GIN），更会深入分析查询优化器的工作原理，如何解读和重写低效的执行计划。内容包括：如何有效利用连接（JOIN）的策略（嵌套循环、哈希连接、合并连接），何时使用物化视图来预计算复杂结果集，以及在OLAP与OLTP负载下如何设计区分度高的索引策略。 第五章：面向数据流的应用架构 现代应用需要实时响应。本章聚焦于事件驱动架构（EDA）下的数据处理。我们将探讨如何利用消息队列（如Kafka, RabbitMQ）作为核心数据传输总线。重点解析事件溯源（Event Sourcing）的设计模式，如何将系统的状态变化记录为不可变的事件序列，并讨论如何利用事件存储来重建历史状态或进行时间旅行调试。 第六章：API优先的数据服务设计 数据访问的入口需要标准化和安全化。本章侧重于设计高性能、易于消费的数据API。我们将对比RESTful API、GraphQL与gRPC在数据获取效率、版本控制和负载模式上的差异。特别关注GraphQL如何通过精确的需求匹配来解决传统REST API中的“过度获取”（Over-fetching）和“不足获取”（Under-fetching）问题，并讨论如何安全地实现数据分页、过滤和嵌套查询。 第三部分：可扩展性、弹性与运维 第七章：水平扩展策略：分片与复制 当单机数据库无法承载负载时，扩展成为必然。本章系统地介绍数据分片（Sharding）的艺术与陷阱。我们将详细对比垂直分片、范围分片、哈希分片的优劣，并着重分析一致性哈希（Consistent Hashing）在动态伸缩集群中的关键作用。此外，我们将深入探讨主从复制（Replication）的同步与异步机制，以及在读写分离架构中如何处理数据延迟带来的用户体验问题。 第八章：数据库的安全基线与治理 数据安全是构建信任的基石。本章提供了一整套数据安全实践清单。内容涵盖：最小权限原则（Principle of Least Privilege）在数据库用户管理中的实施、静态数据加密（Encryption at Rest）与传输中数据加密（Encryption in Transit）的配置标准、如何有效地进行数据脱敏（Data Masking）以满足合规性要求，以及审计日志的有效部署与监控。 第九章：性能调优的系统级方法论 性能优化是一个持续的循环过程，而非一次性任务。本章提供一个从宏观到微观的调优框架。我们将讲解如何设置有效的性能基准（Benchmarking），利用APM（应用性能管理）工具来识别瓶颈的真实来源（是网络、I/O、CPU还是锁竞争）。最后，我们将探讨缓存策略——从客户端缓存到分布式缓存（如Redis/Memcached）的应用，以及如何设计合理的缓存失效机制以维护数据的新鲜度。 结语：构建面向未来的数据平台 本书的最终目标是培养读者构建“弹性、可观测、自适应”数据系统的能力。通过掌握这些跨越模型、查询、集成和运维的综合技能，读者将能够自信地驾驭任何复杂的数据挑战，打造出真正支撑企业核心业务的稳固数据底座。

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