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出版者:

作者:Burns, Larry

出品人:

页数:276

译者:

出版时间:2011-8

价格:$ 56.44

装帧:

isbn号码:9781935504153

丛书系列:

图书标签:

• BI
• Agile
• Agile
• Database
• Data Modeling
• Database Design
• NoSQL
• SQL
• Agile Development
• Data Management
• Software Development
• Database Architecture

好的，这是一本关于构建现代数据架构与管理策略的深度指南的图书简介： --- 数据驱动时代的基石：构建稳健、高效、可扩展的企业级数据平台 一本面向架构师、数据工程师、技术主管和首席信息官的实战手册，深入剖析如何驾驭爆炸性数据增长，设计和实施下一代数据生态系统。 在当今瞬息万变的商业环境中，数据已不再是简单的记录，而是驱动创新、优化决策和实现竞争优势的核心资产。然而，随着数据量的几何级增长、来源的多样化（从OLTP到流式事件，再到大数据湖），许多组织发现其传统数据仓库和数据管理实践已力不从心。传统的孤岛式存储、僵化的ETL流程和滞后的数据洞察，正在成为企业前进的瓶颈。 本书《数据驱动时代的基石：构建稳健、高效、可扩展的企业级数据平台》，提供了一条清晰的路径，指导技术领导者和实践者如何从根本上重塑其数据基础设施。我们摒弃了对单一技术栈的盲目推崇，转而聚焦于一套普适的、可适应未来变化的数据架构原则、治理框架和工程实践。 第一部分：重新定义数据架构蓝图 本部分着重于战略层面的思考和现代架构的构建模块。 第一章：从集中式到分布式：理解现代数据拓扑的演进 深入探讨传统数据仓库的局限性及其在云计算和微服务时代所面临的挑战。我们将分析数据湖、数据湖仓一体（Lakehouse）和数据网格（Data Mesh）等新兴范式的核心差异、适用场景以及它们如何协同工作，而非相互替代。重点解析“去中心化数据所有权”的理念，以及它对组织结构和技术实现的深远影响。 第二章：核心支柱：选择与优化数据存储层 本章详细比较了下一代数据存储技术。这包括但不限于：面向高性能分析的列式存储优化、NewSQL数据库的ACID保证与水平扩展能力、向量数据库在AI和语义搜索中的应用，以及选择合适的云原生数据库服务（如Serverless数据库）的决策框架。我们将提供一个详细的矩阵，指导读者根据工作负载特性（事务性、分析性、实时性）进行精确选型。 第三章：数据管道的未来：从批处理到实时流式处理的无缝集成 数据的新鲜度决定了商业价值。本章彻底解析现代数据摄取和转换策略。我们将深入讲解Kafka、Pulsar等消息队列在构建事件驱动架构中的角色，对比Kappa与Lambda架构的优缺点。同时，重点阐述如何使用先进的流处理引擎（如Flink、Spark Streaming）进行复杂事件处理（CEP）和实时数据清洗，确保数据在进入消费层之前即具备高质量。 第二部分：数据治理、质量与安全——从合规到信任 没有可靠的治理，再先进的架构也无法产生价值。本部分聚焦于确保数据的可用性、准确性和安全性。 第四章：建立可信赖的数据目录与元数据管理 元数据是数据资产的“导航地图”。本章探讨如何部署现代化的数据目录解决方案，实现对分散式数据资产（包括云存储桶中的文件、数据湖中的表、以及各种数据库实例）的集中式发现、理解和追踪。内容涵盖技术元数据、业务元数据、操作元数据的收集自动化，以及构建端到端的血缘追踪（Data Lineage）机制。 第五章：数据质量自动化与主动监控 数据质量不再是事后审计，而是持续集成的关键环节。本章介绍如何将数据质量检查嵌入到数据管道的各个阶段。我们将探讨基于统计模型、机器学习异常检测来识别数据漂移（Data Drift）和质量退化，并提供建立数据契约（Data Contracts）的实践指南，确保生产者对数据格式和语义的承诺。 第六章：零信任环境下的数据安全与隐私保护 随着监管（如GDPR、CCPA）的日益严格，数据安全必须是内置而非附加的。本章涵盖数据加密策略（静止与传输中）、细粒度的访问控制（ABAC/RBAC）、数据屏蔽（Masking）、去标识化（De-identification）技术，以及如何在多云环境中统一执行安全策略，确保数据在不同存储和处理阶段的合规性。 第三部分：赋能分析与运营——实现数据价值 一个强大的数据平台最终必须能够高效地服务于业务用户和AI模型。 第七章：面向现代BI与分析的存储优化 如何设计面向分析消费的数据结构至关重要。本章对比了数据商城（Data Marts）的传统模式与现代数据产品（Data Products）的概念。我们深入探讨数据建模的新范式，例如One Big Table (OBT) 与维度建模的平衡，以及如何利用物化视图（Materialized Views）和缓存层来加速复杂查询，提升用户体验。 第八章：特征工程平台：连接数据与机器学习的桥梁 本章专门讨论如何为AI/ML工作负载提供稳定、一致的数据服务。内容包括建立特征存储（Feature Store）的架构，确保训练环境和实时推理环境使用同一份经过验证的特征定义。我们将讨论特征的在线/离线服务模式、特征版本控制和生命周期管理。 第九章：弹性运维与成本优化：云原生数据平台的管理哲学 部署后运维是持续成功的关键。本章着眼于DevOps/DataOps的实践，如何利用基础设施即代码（IaC）管理数据资源，实现环境的快速部署与销毁。此外，我们将提供详尽的策略来监控和优化云资源的使用，包括数据存储分层、计算资源的弹性伸缩和查询性能的成本效益分析。 --- 目标读者将通过本书获得： 一套清晰的、可落地的现代企业级数据架构设计框架。 深入理解如何平衡批处理、流处理和实时分析的需求。 掌握构建主动、自动化数据治理体系的实用工具和方法论。 实现数据资产的高效安全管理，满足严格的合规要求。 为AI/ML应用奠定坚实、可靠的数据基础。 本书是技术决策者将其数据愿景转化为可扩展、高价值现实的必备参考书。 ---

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《Building the Agile Database》这个书名，立刻勾起了我对于数据库开发流程中“痛点”的回忆。过去，数据库的设计和开发往往是一个相对独立且耗时漫长的过程，与前端快速迭代的敏捷开发模式形成了鲜明的对比。当业务需求发生变化时，对数据库的修改往往需要经过繁琐的审批流程、长时间的测试，以及充满风险的生产部署，这极大地阻碍了我们实现真正的敏捷。因此，我非常期待这本书能够为我们提供一套行之有效的解决方案，将敏捷的理念引入到数据库领域。我希望能从中学习到如何设计出更具弹性、易于维护的数据库结构，如何通过自动化工具来加速数据库的变更和部署，以及如何构建起一种更加协作的开发模式，让数据库开发团队能够与应用开发团队紧密配合，共同应对快速变化的业务需求。

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我对《Building the Agile Database》的期待，很大程度上源于我近几年在工作中所遇到的挑战。我们团队一直致力于构建高可用、高性能的系统，但随着用户增长和业务功能的快速迭代，数据库的维护和演进逐渐成为了一个棘手的问题。传统的数据库变更流程往往漫长而繁琐，需要经历严格的审批、漫长的测试周期，以及充满风险的生产部署。这极大地拖慢了我们的开发节奏，有时甚至会因为数据库的限制而不得不调整产品规划。这本书的出现，仿佛为我指明了一条新的方向。我迫切想知道，书中是如何打破这种僵局的？它是否提供了具体的模式和工具，能够让数据库的Schema变更、数据迁移、甚至是数据库本身的架构调整，都能够以更小、更频繁、更安全的方式进行？我尤其关注书中关于如何处理遗留数据库系统（legacy database systems）的敏捷化改造，以及如何在分布式、微服务架构下，有效管理多个独立数据库的挑战。我想知道，是否有一种方法，能够让数据库开发团队与应用开发团队之间建立更紧密的协作，实现所谓的“数据库即代码”（Database as Code）的理念，从而真正实现端到端的敏捷。

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《Building the Agile Database》这本书名，让我联想到了一系列关于数据库现代化改造的思考。在当前云原生、微服务架构盛行的时代，传统的单体数据库模式已经显得力不从心。如何构建更具弹性、可伸缩、且易于管理的数据库系统，以支撑快速变化的应用需求，成为了行业内的普遍关注点。我非常希望这本书能够提供一些前瞻性的指导，例如如何设计和实现能够适应不断变化的业务逻辑的数据库架构，如何利用云原生数据库服务，实现数据库的自动化运维和弹性伸缩，以及如何通过数据治理和数据质量管理，确保数据库的可靠性和安全性。我也期待书中能够探讨，如何在分布式数据库环境中，实现数据的一致性、可用性和分区容错性，以及如何利用数据库的读写分离、分片等技术，来提升系统的性能和吞吐量。

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《Building the Agile Database》这本书的题目，让我立刻联想到在敏捷开发过程中，常常被忽视或处理得比较滞后的数据库部分。我们习惯了通过迭代和反馈来快速调整应用功能，但当涉及到数据库的Schema变更、数据迁移甚至架构调整时，往往会因为其固有的复杂性和风险，而显得步履维艰。这本书的出现，在我看来，正是填补了这一重要空白。我期待书中能够深入探讨，如何将敏捷的原则，如小批量、持续集成、自动化测试，成功地应用到数据库的开发和管理中。我希望能够学习到具体的实践技巧，例如如何设计具有良好演进性的数据库模型，如何利用版本控制工具来管理数据库的Schema，以及如何通过自动化脚本来执行数据库的部署和回滚。

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《Building the Agile Database》这本书名，让我对如何在快速变化的技术环境中，构建一个灵活、可演进的数据库体系产生了浓厚的兴趣。在微服务、云原生等架构理念普及的今天，传统的单体数据库模式往往难以满足业务的敏捷需求。因此，我非常期待这本书能够为我们提供一套切实可行的方法论，指导我们如何设计和构建能够适应不断变化的业务需求的数据库系统。我希望书中能够深入探讨，如何通过采用更具弹性的数据库设计模式，如领域驱动设计（DDD）在数据库层面的应用，如何利用现代数据库技术，如NoSQL数据库、图数据库等，来应对不同场景下的业务挑战，以及如何通过自动化工具和流程，实现数据库的持续集成、持续交付和持续监控，从而真正实现“敏捷数据库”。

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我是一名对数据库技术充满好奇心的开发人员，尤其是当它与“敏捷”结合时，更是激起了我的探索欲。《Building the Agile Database》这本书名，让我对如何实现数据库的“响应式”发展产生了浓厚的兴趣。过去，数据库常常被视为一个相对静态的组件，而敏捷更多地体现在应用层的开发。然而，随着业务的快速迭代，数据库的瓶颈问题愈发突出。因此，我迫切想知道，这本书是如何将敏捷的原则，如拥抱变化、快速反馈、持续改进，融入到数据库的设计、开发和部署流程中的？我期待书中能够详细阐述，如何设计出易于扩展和演进的数据库 Schema，如何利用版本控制系统来管理数据库结构的变化，以及如何通过自动化测试来保障数据库变更的可靠性。此外，我也对书中关于如何处理数据迁移、数据安全以及数据库性能优化的敏捷化方法非常感兴趣。

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这本《Building the Agile Database》的书名本身就充满了吸引力，尤其对于我这样长期在软件开发一线摸爬滚打的开发者来说。过去，我们常常将数据库视为一个相对稳定、甚至有些“僵化”的部分，而将敏捷更多地应用在应用层和业务逻辑上。然而，随着业务需求日益快速的变化，数据库的瓶颈和响应迟缓也愈发明显，成为阻碍我们实现真正敏捷化的绊脚石。因此，当我看到这本书的时候，我立刻产生了一种强烈的渴望去深入了解，它是否能为我们提供一套切实可行的方法论，将数据库的设计、开发、部署乃至维护过程也纳入敏捷的范畴。我特别期待书中能够阐述如何处理数据库架构的演进，如何在不破坏现有系统稳定性的前提下，快速响应业务需求的变化，以及如何通过更灵活的数据库实践来支撑持续集成和持续交付的流水线。那些关于“如何像敏捷开发一样管理数据库”，而不是仅仅“如何快速修改数据库”的深刻见解，是我最为期待的。我相信，这本书不仅仅是关于技术，更是关于一种思维模式的转变，一种将数据库视为动态、可演进的系统，而非静态、不可撼动的基石的理念。

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《Building the Agile Database》这本书的题目，本身就引发了我对“敏捷”这个概念在数据库领域应用边界的思考。我们普遍理解的敏捷，往往聚焦于软件开发周期，如Scrum、Kanban等框架的应用，强调快速迭代、响应变化。然而，数据库作为软件系统的基石，其固有的特性——数据一致性、事务完整性、ACID属性——似乎与“快速变化”存在着天然的张力。因此，我非常好奇，这本书是如何调和这种潜在的矛盾的？它是否提供了一种全新的视角，去理解数据库的“敏捷性”？我设想，书中可能会探讨一些高级的数据库设计原则，例如如何设计更具弹性、易于扩展的表结构，如何利用版本控制工具来管理Schema的演变，以及如何通过自动化测试来保障数据库变更的可靠性。我期待书中能够深入剖析一些成功的案例，展示如何在实际项目中，通过引入敏捷思维，有效地管理数据库的生命周期，从而减少开发和运维的摩擦，加速产品上线速度，并最终提升整体业务的响应能力。

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当我看到《Building the Agile Database》这本书名时，我immediately 想到了我们在实际项目中，常常面临的数据库相关的挑战。我们追求的是快速响应市场变化，而数据库的稳定性、可维护性和演进能力，往往成为制约我们步伐的关键因素。传统的数据库开发模式，对于快速迭代的需求显得有些力不从心。因此，我非常渴望阅读这本书，去了解它是否能够提供一种全新的视角和方法论，将敏捷的理念，如小步快跑、持续反馈、拥抱变化，切实地应用到数据库的设计、开发、测试和部署的整个生命周期中。我特别关注书中是否能讲解如何构建可测试、可部署的数据库变更脚本，如何处理数据库的版本控制，以及如何通过自动化手段来保证数据库变更的质量和效率，从而真正实现“敏捷数据库”。

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读到《Building the Agile Database》这个书名，我脑海中 immediately 浮现出过去许多数据库相关的痛点。回想起那些因为一次微小的Schema变更而导致的服务中断，或是因为数据库迁移而耗费的漫长周末，我都深感无奈。我们常说“拥抱变化”，但在数据库层面，这种“拥抱”似乎总是伴随着巨大的风险和压力。因此，这本书的出现，就像是为我点燃了一盏希望的灯。我非常想了解，书中是如何将敏捷的理念，如迭代、反馈、协作，融入到数据库的设计、开发和维护过程中的？它是否提供了一些具体的实践方法，能够帮助我们降低数据库变更的风险，提高变更的效率？我期待书中能够探讨，如何通过自动化工具，实现数据库Schema的持续集成和部署，如何利用数据虚拟化技术，在不影响生产环境的情况下进行开发和测试，以及如何在团队内部，建立起一种更加开放和透明的沟通机制，使得数据库的演进能够与应用的需求保持同步。

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