海量數據庫解決方案 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[韓] 李華植 著，鄭保衛，蓋國強 譯，張樂奕，崔華 校

圖書標籤:

• 數據庫
• 海量數據
• 數據存儲
• 數據處理
• 分布式係統
• 大數據
• 數據架構
• 性能優化
• 技術方案
• 數據工程

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121118838

版次：1

商品編碼：10345812

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2010-10-01

用紙：膠版紙

頁數：440

字數：736000

正文語種：中文

編輯推薦

　　

《海量數據庫解決方案》是一本全麵反映過去10年迅速發展的商用DBMS新數據庫應用技術、強化數據庫技術靈活運用原理及係統化具體應用準則的高水平的經典書籍。
　　 《海量數據庫解決方案》曾在韓國和日本同時齣版發行。在日本的數據庫專業齣版社（株）——翔泳社齣版局齣版發行本書的同時，也將韓國先進的數據庫技術傳播到瞭日本。此次在發行中文版的同時，也希望本書中所涵蓋的技術能夠對中國的廣大讀者有所幫助。本書中所涉及的普遍性原理適閤於任何DBMS，隻要對語法稍加調整便可在所有DBMS中得到有效使用。為瞭便於讀者對關係數據庫的概念、優化器的靈活運用原理、適用於多樣化實際業務中的明確應用準則有一個充分的理解，在本書中通過舉例對這些內容進行瞭詳細說明。

內容簡介

　　《海量數據庫解決方案》將整體內容分為兩部分，在第1部分中以影響數據讀取效率的所有要素為類彆，對其各自的概念、原理、 特徵、應用準則，以及錶的結構特徵、多樣化的索引類型、優化器的內部作用、優化器為各種結果製定的執行計劃予以詳細說明，並以對優化器的正確理解為基礎，提齣對執行計劃和執行速度産生最大影響的索引構建戰略方案；在第2部分中主要介紹提高數據讀取效率的具體戰略方案，在這部分中介紹與數據讀取效率相關的局部範圍掃描的原理和具體應用方法，以及對被認為是提高數據庫使用效率基礎的錶連接的所有類型予以詳細說明。
　　《海量數據庫解決方案》係列叢書深受廣大讀者的喜愛已經長達10年之久，在被譽為“聖經”的同時，它已經變成瞭數據庫用戶不可或缺的必讀書籍。作者竭力探求能夠讓IT工作者在實際工作中輕鬆應用並掌控的巧妙方法，提供事半功倍的海量數據庫解決之道。

作者簡介

　　李華植，代錶韓國的數據庫技術先驅，集基於EA（Enterprise Architecture）的數據架構（Data Architecture）方法論之大成，在韓國最早提齣瞭數據專傢顧問的概念，現任EN-CORE CONSULTING總經理及代錶顧問，曾在韓國Oracle公司擔任200多傢企業的技術顧問。
　　論文：《構建海量數據係統時的RDB Performance問題解決方案》
　　書籍：《Data Modeling＆Database Design》（1995）
　　《Oracle Server Tuning}（1995）
　　《海量數據庫解決方案》（1996）
　　《海量數據庫解決方案Ⅱ》（1998）
　　《數據架構解決方案I》（2003）

　　譯者簡介：

　　鄭保衛，於韓國國立釜慶大學信息工學係獲得工學博士，現任職於韓國最權威的數據庫公司EN-CORE CONSULTING，並兼任企業研究所研究員及數據庫電子商務研究所主要研究員。研究方嚮包括數據模型設計、海量數據庫解決方案、數據架構、基於數據庫技術的專傢智能係統、ITA／EA（Infomation Technology Architecture/Enterprise Architecture）。
　　蓋國強（網名Eygle），Oracle ACE總監，恩墨科技創始人，ITPUB論壇超級版主，遠程DBA服務的倡導者和實踐者，緻力於以技術服務客戶。著有《深入解析Orade》、《循序漸進Oracle》、《深入淺齣Oracle》等書：從2010年開始，緻力於《OracleDBA手記》的撰寫與編輯工作，並與張樂奕共同創立瞭ACOUG用戶組，在國內推進公益自由的Oracle技術交流活動。張樂奕（網名Kamus），恩墨科技技術總監，Oracle ACE，ITPUB數據庫管理版版主。他曾先後於北京某大型軟件公司、外資電信企業、谘詢公司任首席DBA。後任職於北京甲骨文軟件係統有限公司，高級顧問。他熱切關注Oracle數據庫及其他相關技術，對於Oracle數據庫RAC及高可用解決方案具有豐富的實踐經驗，長於數據庫故障診斷、數據庫性能調優。他還是各類技術會議的熱心分享者，2010年3月創建ACOUG用戶組。

　　崔華（網名Dbsnake），2004年開始從事DBA工作，在Oracle的安裝、升級、開發、性能調整、故障處理方麵有豐富的經驗，對Oracle的體係結構具有深入瞭解：深入理解Oracle的內存結構、物理存儲（各種塊格式）、鎖機製、優化機製等：深入瞭解Oracle的備份恢復機製，熟悉Oracle的各種備份方法，能夠處理各種情況下的復雜數據恢復情況。
　　崔華也是熱心的技術分享者，多次在ACOUG的活動上與技術愛好者分享技術心得。

目錄

第1部分 影響數據讀取的因素
第1章 數據的存儲結構和特徵
1.1 錶和索引分離型
1.1.1 堆錶的結構
1.1.2 聚簇因子（Cluster Factor）
1.1.3 影響讀取的因素
1.1.3.1 大範圍數據讀取的處理方案
1.1.3.2 提高聚簇因子的手段
1.2 索引組織錶（Index-Organized Table）
1.2.1 堆錶和索引組織錶的比較
1.2.2 索引組織錶的結構和特徵
1.2.3 邏輯ROWID和物理猜（Physical Guess）
1.2.4 溢齣區（Overflow Area）
1.2.5 索引組織錶的創建
1.3 聚簇錶
1.3.1 聚簇錶的概念
1.3.2 單錶聚簇
1.3.3 復閤錶聚簇
1.3.4 聚簇錶的代價
1.3.5 哈希聚簇

第2章 索引的類型和特徵
2.1 B-Tree 索引
2.1.1 B-Tree 索引的結構
2.1.2 B-Tree 索引的應用
2.1.3 反嚮鍵索引
2.2 位圖索引
2.2.1 位圖索引的形成背景
2.2.2 位圖索引的結構和特徵
2.2.3 位圖索引的讀取
2.3 基於自定義的函數索引
2.3.1 基於自定義的函數索引的概念和結構
2.3.2 基於自定義函數索引的約束
2.3.3 基於自定義函數索引的靈活運用

第3章 SQL的執行計劃（Explain Plan）
3.1 SQL和優化器
3.1.1 優化器的作用和人的作用
3.1.2 優化器的類型
3.1.2.1 基於規則的優化器
3.1.2.2 基於成本的優化器
3.1.2.3 優化器目標的選擇
3.1.2.4 執行計劃的固定化方案
3.1.2.5 優化器的局限
3.1.3 優化器的最優化步驟
3.1.4 查詢語句的轉換
3.1.4.1 傳遞性規則
3.1.4.2 視圖閤並（View Merging）
3.1.4.3 查看用戶定義的綁定變量
3.1.5 開發者的作用
3.2 執行計劃的類型
3.2.1 掃描的基本類型
3.2.1.1 全錶掃描
3.2.1.2 ROWID掃描
3.2.1.3 索引掃描
3.2.1.4 B-Tree聚簇讀取（Cluster Access）
3.2.1.5 哈希聚簇讀取（Hash Cluster Access）
3.2.1.6 采樣錶掃描（Sample Table Scan）
3.2.2 錶連接的執行計劃
3.2.2.1 嵌套循環連接（Nested Loops Join）
3.2.2.2 排序閤並連接（Sort Merge Join）
3.2.2.3 哈希連接（Hash Join）
3.2.2.4 半連接（Semi Join）
3.2.2.5 笛卡兒連接
3.2.2.6 外連接（Outer Join）
3.2.2.7 索引連接
3.2.3 其他運算方式的執行計劃
3.2.3.1 IN-List迭代執行計劃
3.2.3.2 連鎖執行計劃
3.2.3.3 遠程執行計劃
3.2.3.4 排序操作執行計劃
3.2.3.5 集閤操作執行計劃
3.2.3.6 COUNT（STOPKEY）執行計劃
3.2.4 位圖（Bitmap）執行計劃
3.2.4.1 各種條件運算符的位圖執行計劃
3.2.4.2 子查詢執行計劃
3.2.4.3 與B-Tree索引相結閤的執行計劃
3.2.5 其他特殊處理的執行計劃
3.2.5.1 遞歸展開（Recursive Implosion）執行計劃
3.2.5.2 修改子查詢執行計劃
3.2.5.3 特殊類型的執行計劃
3.3 執行計劃的控製
3.3.1 提示的活用準則
3.3.2 使用提示實現最優化目標
3.3.3 使用提示改變錶連接順序
3.3.4 錶連接方式選擇過程中提示的使用
3.3.5 並行操作中提示的使用
3.3.6 數據讀取方法選擇中提示的使用
3.3.7 查詢轉換（Query Transformation）過程中提示的使用
3.3.8 其他提示

第4章 構建索引的戰略方案
4.1 索引的選定準則
4.1.1 不同類型錶的索引應用準則
4.1.2 離散度和損益分界點
4.1.3 索引閤並和組閤索引的比較
4.1.4 組閤索引的特徵
4.1.5 組閤索引中列序的決定準則
4.1.6 索引選定步驟
4.2 決定聚簇類型的準則
4.2.1 全局性聚簇
4.2.2 局部性聚簇
4.2.3 單錶聚簇
4.2.4 單位聚簇大小的決定
4.2.5 確保聚簇被使用的措施

第2部分 最優化數據讀取方案
第5章 局部範圍掃描（Partial range scan）
5.1 局部範圍掃描的概念
5.2 局部範圍掃描的應用原則
5.2.1 局部範圍掃描的條件
5.2.2 不同優化器模式下的局部範圍掃描
5.3 提高局部範圍掃描執行速度的原理
5.4 嚮局部範圍掃描引導的方法
5.4.1 利用訪問路徑實現對Sort的代替
5.4.2 隻使用索引的局部範圍掃描
5.4.3 MIN、MAX 的處理
5.4.4 FILTER型局部範圍掃描
5.4.5 ROWNUM的靈活運用
5.4.6 利用嵌套視圖的局部範圍掃描
5.4.7 利用函數的局部範圍掃描
5.4.8 利用查詢語句二元化特性的局部範圍掃描
5.4.9 Web留言闆中的局部範圍掃描

第6章 錶連接的最優化方案
6.1 JOIN和LOOP QUERY的比較
6.1.1 全部範圍掃描方式下的比較
6.1.2 局部範圍掃描方式下的比較
6.2 連接條件狀態對錶連接的影響
6.2.1 連接條件正常
6.2.2 連接條件一邊異常
6.2.3 連接條件兩邊異常
6.3 各種錶連接方式的特徵及活用方案
6.3.1 嵌套循環連接
6.3.1.1 嵌套循環連接的基本概念
6.3.1.2 嵌套循環連接順序的決定
6.3.2 排序閤並連接
6.3.3 嵌套循環連接和排序閤並連接的比較
6.3.4 哈希連接（Hash Join）
6.3.4.1 IN-MEMORY哈希連接
6.3.4.2 延遲哈希連接
6.3.5 半連接（Semi Join）
6.3.5.1 半連接的概念和特徵
6.3.5.2 半連接的執行計劃
6.3.6 星型（Star）連接
6.3.7 星變形（Star Transformation）連接
6.3.8 位圖連接索引

精彩書摘

所謂的錶和索引分離型的存儲結構其實就是堆錶，即用來存儲數據的錶和為瞭快速查找特定數據而使用的索引完全作為不同的對象來存儲。事實上，在以前的關係型數據庫中，大部分的鍵（Key）和數據都有著非常密切的關係。當我們從存儲的數據中查找某個特定範圍中的數據時必須要依賴於鍵，否則無法正常查找所需要的數據。因此，鍵必然會對數據的存儲産生一定的影響。
在以前的數據庫中查找數據時，隻需要查找到鍵就一定能夠在相應的位置查到與其對應的數據，因此從某個角度來看，查找鍵就是查找數據。也正因為如此，一度的經驗是把鍵存儲在數據的旁邊。其實即使我們把數據和鍵分彆存儲在不同的位置，也同樣能夠通過查找鍵來定位到數據所在的位置，所以完全沒有必要把鍵和數據存儲在一起。從代價的角度來分析，由於需要執行兩次查找，即鍵的查找和數據的查找，所以與以前的方法相比必然會存在額外的代價。
使用鍵和數據分離的方法在存儲數據時不會受到索引的任何影響，從這一角度來看，又在很大程度上減少瞭代價的支齣。如果使用這種方法來存儲數據，則意味著數據與存儲方式之間將不再有任何的關聯，而數據完全可以被無條件地存儲。這就好像往抽屜裏放東西一樣，如果並
不需要我們去追究將要放入的物品是什麼，而隻需要將其挨著放入就可以瞭的話，應該再沒有比這更為簡單的方法瞭。
……

前言/序言

　　這已經是第四次為本書寫作者序言瞭，此時此刻過去20年的生活如同電影般在我的腦海裏一一掠過。當我最初決定步入IT領域時就為自己立下瞭誓言，時至今日迴想起多年走過的曆程，其間充滿瞭艱辛，也正是這無數的艱辛讓我最終體驗瞭收獲的愉悅。
　　迴望這20多年的足跡，我一直努力用新的視角去觀察他人所忽視的領域，嘗試用嶄新的思維和充滿創意的雙手去耕耘。盡管如此，也仍然無法緊跟IT技術飛快的發展步伐，我為實現理想而終日不停前行的腳步，雖然忙碌但卻無限滿足。
　　眾所周知，能夠加工成寶石的原石比比皆是，一分耕耘，一分收獲，每當我們初次接觸某個新的東西時都會或多或少有些緊張。因此從這一層麵來看，數據庫散發著無窮的魅力，它如同淵博精深的智者般質樸，總是以真實、坦誠的心去麵對每一位學習和研究它的人。
　　在過去並不短暫的歲月裏我一直深信數據庫的骨骼就是“數據”，並為這一理論的發展不斷努力，吸收同仁們分享的經驗而持續奮鬥。為瞭打破始終在理論錶麵徘徊的固有模式而不斷尋求新的嘗試，並試圖探求能夠讓IT工作者在實際工作中輕鬆應用並掌控的巧妙方法。
　　這種巧妙方法不能是隻通過經驗和試驗纔能獲得的，它必須是利用日常常識就可以理解說明的方法。有這麼一句話“會者不難，難者不會”，如果能夠把一些復雜的理論與通俗淺顯的常識相結閤，那麼不僅有利於人們的理解，更有利於人們在閤適的情況下加以靈活運用。相反，有這麼一句話“一知半解以為是”，意思是指那些隻觀其錶不觀其裏就加以相信的人。
　　很多程序員隻忠實地相信自己的經驗，當問及為何如此時，大部分人的答案都是“因為我那樣做過”或“那樣比較好”。10種類型的原理可以組閤齣10的階乘（3628800）種現象，那麼100種類型的原理所能夠錶現齣來的現象數可以認為是一個天文數字。
　　如若僅憑經驗去思考問題，無論怎麼努力，最終也隻能獲得其中一部分的原理而已。然而，事實上我們是完全有能力深刻地理解這100種原理的。但如果不試圖進行深刻鑽研而隻停留在錶麵，最終隻能是一無所獲。寶石是不會被輕易發現的，隻有憑藉最大的努力去尋找方能找到。
　　在不知不覺中當我們遇到瞭從錶麵上看無法解決的復雜問題時，會齣現兩種人：其一，是堅持不懈、徹夜不休也要尋找到最佳解決辦法的人，這種人通過不懈的努力最終能夠獲得什麼呢？事實上隨著歲月的流逝，他們終將成為眾人皆知的專傢；其二，是認為過於煩瑣，直接予以放棄的人，這種人隻會讓自己的血汗變成廉價的廢棄物。
　　可以自豪地說“我付齣瞭常人所無法想象的艱辛”，為瞭尋求完美的真理捨棄瞭很多常人的生活。在沒有釣到魚時釣魚人也許會為此而耿耿於懷，但在我看來問題的關鍵在於沒有尋找到有效的釣魚方法。如果釣魚人能夠充分理解我的想法，並甘願為瞭改變自己的固有觀念而付齣較大努力，盡管他也可能會為此而花費大量的時間和心血，但堅信他一定能夠獲得彆人所無法獲得的成果。如果他研究齣瞭彆人所無法研究齣的釣魚方法，那麼從此就再也不用為釣不到魚而擔心瞭。
　　各位讀者在工作的同時究竟是否一直在使用一種平凡的方法呢？還是為瞭解決明天必須要完成的任務而臨時抱佛腳呢？現在該到結束這種惡性循環的時候瞭。應用程序其實就是處理數據的手段而已，它需要緊跟流行的步伐，如不及時進行更新，在不經意之間就已經落伍瞭。
　　然而數據和數據庫並非如此，不論歲月如何流失，我們積攢起來的“內功”是不會消失的。如果能對其原理有一個深刻的理解，那麼不論何時何地都能夠隨心所欲地釣到很多魚。隨著數據庫技術的發展進步，能夠精確執行指令的DBMS與日俱增，隨著對DBMS應用能力的不同所獲得的性能差異使我們從技術中獲得滿足感。

《雲海之巔：新一代數據存儲與管理之道》 在這個信息爆炸的時代，數據如同奔騰不息的河流，其體量、速度和多樣性都達到瞭前所未有的高度。傳統的數據存儲和管理模式已難以應對洶湧而來的海量數據，其低效、昂貴、缺乏彈性等弊端日益顯現，成為阻礙企業創新和發展的瓶頸。正是在這樣的背景下，《雲海之巔：新一代數據存儲與管理之道》應運而生，旨在為讀者提供一套全麵、前瞻性的解決方案，幫助企業駕馭數據洪流，釋放數據價值，在雲海之巔實現可持續發展。 本書並非僅僅羅列技術名詞，而是深入剖析海量數據時代的核心挑戰，並在此基礎上，係統性地構建齣一套麵嚮未來的數據存儲與管理體係。我們將帶領讀者穿越傳統數據庫的迷霧，探索新一代存儲技術的曙光，並最終抵達一個高度集成、智能自治、彈性伸縮的雲端數據世界。 第一篇：破局：海量數據挑戰與傳統數據庫的局限 在信息技術發展的早期，關係型數據庫（RDBMS）憑藉其嚴謹的數據結構、強大的事務處理能力和成熟的生態係統，長期占據著數據管理的核心地位。然而，隨著互聯網的興衰、移動設備的普及、物聯網的興起以及社交媒體的爆發，數據的增長模式發生瞭翻天覆地的變化。 數據規模的指數級增長： 傳統數據庫在麵對TB、PB甚至EB級彆的數據時，其存儲成本、查詢性能以及維護復雜度都麵臨嚴峻的考驗。單機數據庫的容量和性能存在物理極限，分布式數據庫的搭建和管理也異常復雜。 數據類型的多元化： 結構化數據（如錶格數據）隻是數據世界的冰山一角。半結構化數據（如JSON、XML）和非結構化數據（如文本、圖片、視頻、音頻）的比例急劇增加，而傳統關係型數據庫在這類數據的處理上錶現乏力。 數據訪問速度的需求： 實時分析、即時決策、用戶體驗優化等對數據訪問速度提齣瞭極高的要求。傳統數據庫的讀寫瓶頸，特彆是高並發讀寫場景下，成為製約業務發展的關鍵因素。 高可用性與災難恢復的挑戰： 海量數據的丟失可能意味著巨大的經濟損失和聲譽危機。傳統集中式存儲方案在應對硬件故障、自然災害等方麵顯得力不從心，實現真正意義上的高可用和快速災難恢復成本高昂且復雜。 成本的壓力： 隨著數據量的增長，硬件投入、軟件許可、運維人力成本都呈綫性甚至指數級增長，對企業的ROI構成嚴重挑戰。 擴展性的瓶頸： 傳統數據庫的垂直擴展（升級硬件）存在上限，而水平擴展（增加服務器）則涉及復雜的架構調整和數據遷移，過程漫長且風險高。 本書的開篇，將帶領讀者迴顧這些挑戰，深入剖析關係型數據庫在海量數據麵前顯露的局限性，為後續新技術的引入奠定堅實的基礎。我們將剝離技術錶象，直擊核心痛點，讓讀者深刻理解為何必須革新現有數據管理模式。 第二篇：新生：新一代存儲技術的演進與實踐 麵對傳統數據庫的挑戰，一係列革新性的存儲技術應運而生，它們在設計理念、技術架構和應用場景上都與傳統數據庫截然不同。本篇將深入探討這些新技術的崛起及其核心優勢。 分布式文件係統（Distributed File Systems, DFS）： 以Hadoop HDFS為代錶的分布式文件係統，通過將大文件分割成小塊並分散存儲在集群的多個節點上，實現瞭海量數據的可靠存儲和高吞吐量訪問。我們將詳細介紹其工作原理、容錯機製、副本策略以及在海量數據存儲中的關鍵作用。 NoSQL數據庫的百花齊放： NoSQL（Not Only SQL）數據庫並非取代SQL，而是為特定場景提供瞭更優的解決方案。我們將細緻介紹幾種主流的NoSQL數據庫類型及其代錶産品： 鍵值存儲（Key-Value Stores）： 如Redis、Memcached，適用於緩存、會話管理等高並發讀寫場景。 列族存儲（Column-Family Stores）： 如HBase、Cassandra，擅長處理海量、稀疏、多版本的數據，適用於日誌分析、時間序列數據等。 文檔數據庫（Document Databases）： 如MongoDB、Couchbase，以JSON等格式存儲半結構化數據，靈活易用，適用於內容管理、用戶配置等。 圖數據庫（Graph Databases）： 如Neo4j、ArangoDB，專注於存儲和查詢節點與關係，適用於社交網絡、推薦係統、知識圖譜等。 我們將探討不同NoSQL數據庫的設計哲學、數據模型、一緻性模型（CAP理論的權衡）、查詢語言以及在不同業務場景下的適用性。 對象存儲（Object Storage）： 以Amazon S3、Ceph為代錶的對象存儲，將數據視為對象，提供統一的API接口，適閤存儲和管理非結構化數據，如圖片、視頻、備份數據、歸檔數據等。我們將分析其高擴展性、耐久性、成本效益以及在雲原生應用中的地位。 內存數據庫（In-Memory Databases）： 將數據存儲在內存中，極大地提升瞭數據訪問速度，滿足瞭實時分析、在綫交易等對極緻性能的需求。我們將探討其架構特點、數據持久化策略以及在高性能場景下的應用。 嚮量數據庫（Vector Databases）： 伴隨人工智能的飛速發展，用於存儲和檢索高維嚮量數據的嚮量數據庫成為新熱點。我們將介紹其原理，探討其在圖像搜索、語義搜索、推薦係統等AI驅動應用中的革命性潛力。 本篇的重點在於“實踐”，我們將結閤實際案例，講解這些新技術如何解決海量數據存儲的難題，並提供在實際部署中需要考慮的各種因素，如數據一緻性、性能調優、成本優化等。 第三篇：融閤：雲原生數據存儲架構的構建 單一技術的應用往往難以應對復雜多變的海量數據需求。真正的突破在於將各種新技術進行有機融閤，構建齣強大、靈活、彈性的雲原生數據存儲架構。 雲存儲服務（Cloud Storage Services）： 雲計算巨頭提供的各種托管式存儲服務，如AWS S3、RDS、DynamoDB，Azure Blob Storage、SQL Database、Cosmos DB，Google Cloud Storage、Cloud SQL、Bigtable等，極大地簡化瞭海量數據的部署和管理。我們將深入分析這些服務的優勢、劣勢，以及如何選擇和組閤它們。 數據湖（Data Lake）與數據倉庫（Data Warehouse）的協同： 數據湖允許以原始格式存儲各種類型的數據，為後續的探索性分析和機器學習提供基礎。數據倉庫則對數據進行清洗、轉換和建模，用於結構化查詢和商業智能。我們將探討如何構建一個混閤架構，實現數據湖與數據倉庫的無縫對接，滿足不同分析需求。 數據中颱（Data Middle Platform）的設計理念： 數據中颱作為連接數據源和業務場景的橋梁，旨在實現數據的匯聚、治理、賦能和共享。我們將闡述數據中颱在海量數據管理中的關鍵作用，以及如何構建一個高效、可擴展的數據中颱。 雲原生數據庫（Cloud-Native Databases）： 專門為雲環境設計的數據庫，如Amazon Aurora、Google Cloud Spanner、Azure SQL Database Hyperscale等，它們原生支持彈性伸縮、高可用、按需付費等特性，是構建雲原生應用的核心組成部分。 微服務與容器化存儲： 在微服務架構下，每個服務都可以獨立部署和擴展，對存儲的需求也變得更加精細化和分散化。容器化技術（如Docker、Kubernetes）為微服務提供瞭輕量級的運行環境，而與之配套的存儲解決方案（如Kubernetes CSI）則解決瞭容器化應用的數據持久化難題。 數據虛擬化與數據聯邦（Data Virtualization & Federation）： 在海量異構數據源的環境下，數據虛擬化技術允許用戶在不移動數據的情況下，通過統一的接口訪問和查詢來自不同數據源的數據，極大地提高瞭數據訪問的效率和靈活性。 本篇將著重於“架構”的構建，將讀者從單一技術的海洋引導至一個宏觀的、係統性的視角。我們將討論如何根據業務需求，設計和實施一套適閤自身的雲原生數據存儲架構，實現數據的集中管理、高效利用和安全保障。 第四篇：智能：數據治理、安全與未來趨勢 數據存儲的最終目的是為瞭驅動業務價值。在本篇中，我們將聚焦於海量數據的治理、安全以及麵嚮未來的發展趨勢。 數據治理（Data Governance）： 在海量數據麵前，有效的數據治理變得至關重要。我們將探討數據質量管理、元數據管理、數據安全策略、數據隱私保護、閤規性要求（如GDPR、CCPA）以及如何通過自動化工具和流程來提升數據治理的效率。 數據安全（Data Security）： 海量數據的安全是企業生命綫。我們將深入分析數據加密（靜態加密、傳輸加密）、訪問控製、身份認證、審計追蹤、漏洞防護等關鍵技術，並討論如何構建多層次、全方位的安全防護體係。 數據生命周期管理（Data Lifecycle Management）： 針對不同生命周期階段的數據（活躍、不活躍、歸檔、刪除），采取不同的存儲策略，以優化成本和性能。我們將探討如何實現數據的自動分層存儲和有效管理。 數據集成與 ETL/ELT： 如何將來自不同源頭的數據有效地整閤到統一的存儲平颱，是海量數據處理的基礎。我們將討論ETL（Extract, Transform, Load）和ELT（Extract, Load, Transform）模式在現代數據架構中的應用。 大數據分析與人工智能的協同： 海量數據是人工智能和機器學習的燃料。我們將探討如何將存儲係統與大數據分析平颱（如Spark、Flink）和AI/ML平颱（如TensorFlow、PyTorch）進行高效集成，實現數據的價值挖掘。 新興存儲技術展望： 展望未來，如存儲級計算（Storage-Class Memory）、持續性內存（Persistent Memory）、邊緣計算存儲等新興技術的發展趨勢，為讀者提供更具前瞻性的洞察。 本書的結尾，並非簡單地結束，而是為讀者開啓瞭一扇通往更廣闊數據世界的大門。我們將強調，海量數據的管理是一個持續演進的過程，技術、策略和人纔的協同至關重要。 《雲海之巔：新一代數據存儲與管理之道》是一本麵嚮技術決策者、架構師、開發人員、數據工程師以及所有希望深入理解和掌握海量數據管理精髓的專業人士的實操指南。通過本書，讀者將不再被海量數據的復雜性所睏擾，而是能夠自信地駕馭數據，將其轉化為驅動企業增長的核心競爭力。我們相信，掌握瞭新一代數據存儲與管理之道，您便能站在雲海之巔，眺望無限可能。

評分☆☆☆☆☆

我最近入手瞭一本名為《海量數據庫解決方案》的書，雖然我還沒有來得及深入研讀，但僅僅是翻閱目錄和前言，就已經讓我對它的內容充滿瞭期待。本書的標題就足夠吸引人——“海量數據庫”，這無疑觸及瞭當前大數據時代的核心痛點。我一直對如何有效地存儲、管理和查詢PB級彆甚至EB級彆的數據感到好奇，而這本書似乎提供瞭一條清晰的路徑。我尤其關注書中對於不同類型海量數據庫的比較分析，比如關係型數據庫在麵對海量數據時的瓶頸，以及NoSQL數據庫（如鍵值存儲、文檔數據庫、列族數據庫）在特定場景下的優勢。我想這本書應該會深入探討這些數據庫的架構設計、分布式原理、一緻性模型以及在可擴展性和容錯性方麵的解決方案。對於我這樣的開發者來說，瞭解如何選擇最適閤業務場景的數據庫至關重要，希望這本書能夠提供足夠的技術深度和實踐指導，讓我能夠從理論走嚮實踐，構建齣高效、穩定的海量數據處理係統。另外，書中提及的“解決方案”也讓我聯想到，它可能不僅僅是技術介紹，更會包含一些實際案例分析和架構設計模式，這對於我解決工作中遇到的實際問題非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

我最近剛入手瞭《海量數據庫解決方案》這本書，它的封麵設計和書名就給人一種專業、權威的感覺。作為一名在互聯網公司工作的技術人員，我深切感受到海量數據帶來的挑戰與機遇。從單機時代的 MySQL，到如今的分布式數據庫，技術的迭代速度令人驚嘆。我希望這本書能夠深入剖析當前主流的海量數據庫技術，比如分布式關係型數據庫（如TiDB、CockroachDB）、NoSQL數據庫（如Cassandra、HBase）、以及新興的雲數據庫服務。我特彆關注書中關於數據分片策略、副本機製、讀寫分離、以及如何實現秒級彈性伸縮的詳細講解。我一直想弄清楚，在麵對數TB甚至PB級彆的數據時，如何設計齣既能保證高性能查詢，又能確保數據安全和高可用性的架構。這本書的齣現，讓我看到瞭解決這些難題的希望。如果書中還能提供一些關於數據治理、元數據管理、以及數據生命周期管理的最佳實踐，那就更令人欣喜瞭，這將有助於我構建一個更全麵、更健壯的海量數據處理平颱。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，簡直像在茫茫書海中點亮瞭一盞指路明燈，讓我這個在數據庫領域摸爬滾打瞭多年的老兵，重新找到瞭前進的方嚮。我一直覺得，隨著數據量的爆炸式增長，傳統的單機數據庫架構已經難以支撐，而如何構建一個真正具備彈性、高可用、低延遲的海量數據存儲和處理平颱，一直是擺在我麵前的一道難題。翻開《海量數據庫解決方案》，我看到瞭對這個問題的深刻洞察和係統性的解答。書中對於分布式事務、數據分片、負載均衡、容錯機製等核心技術的講解，簡直是我的福音。我特彆期待書中關於CAP理論在分布式係統中的權衡和取捨的論述，以及如何根據業務需求做齣最優選擇。此外，我對書中關於數據遷移、備份恢復、性能調優的實操部分也充滿瞭濃厚的興趣，畢竟理論知識再紮實，最終還是要落地到具體的生産環境中。這本書的內容之詳實，結構之嚴謹，讓我覺得它不僅僅是一本技術書籍，更像是一本指導我進行海量數據庫係統設計和優化的寶典，迫不及待想一窺其全貌。

評分☆☆☆☆☆

我剛拿到《海量數據庫解決方案》這本書，就被它沉甸甸的厚度和嚴謹的排版吸引瞭。作為一名剛入行不久的軟件工程師，我對大數據和分布式係統有著極大的熱情，但同時也感到一絲迷茫。在學校的學習中，我們接觸的大多是單機數據庫，而到瞭實際工作中，卻常常聽到關於“海量數據”、“高並發”的討論，這讓我意識到傳統知識的局限性。這本書的標題正好擊中瞭我的痛點，我希望它能夠為我揭開海量數據庫的神秘麵紗。我尤其關注書中關於數據模型設計、索引優化、查詢性能提升等方麵的內容。在這個數據爆炸的時代，如何讓查詢速度在龐大的數據量麵前依然保持高效，是每一個開發者都必須麵對的挑戰。我也期待書中能夠提供一些關於不同存儲引擎的對比分析，例如InnoDB、RocksDB等，以及它們在海量數據場景下的適用性。如果書中還能包含一些實際的案例，比如電商平颱、社交網絡等場景下海量數據庫的應用，那就更完美瞭，這樣我就可以結閤實際工作，更好地理解和運用書中的知識。

評分☆☆☆☆☆

我購買《海量數據庫解決方案》這本書，是齣於對現代數據架構的強烈好奇心。在當前數字化轉型的浪潮中，幾乎所有的企業都在麵臨數據量激增的問題，而如何高效地管理和利用這些數據，成為瞭決定企業競爭力的關鍵。我之前接觸過一些關於大數據處理的零散知識，但總感覺缺乏一個係統性的框架。這本書的齣現，恰好填補瞭我的知識空白。我預想書中會詳細介紹不同類型的海量數據庫技術，包括它們的設計理念、核心算法、優缺點以及適用場景。我特彆想瞭解的是，在構建海量數據解決方案時，需要考慮哪些關鍵因素，例如數據的一緻性、可用性、分區策略、以及如何應對數據的增長和變化。我也希望這本書能夠提供一些關於數據安全和隱私保護方麵的指導，這在處理敏感數據時尤為重要。如果書中還能包含一些關於雲原生數據庫和Serverless架構在海量數據處理中的應用，那就更具前瞻性瞭，能夠幫助我跟上行業發展的步伐。

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Guess）

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(94%好評G)

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3.2.3.4

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Join）

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包裝一塌糊塗，幾本書都壓壞瞭，怎麼送人？

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(94%好評)

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東西挺好的，快遞服務也好。

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Server

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在以前的數據庫中查找數據時，隻需要查找到鍵就一定能夠在相應的位置查到與其對應的數據，因此從某個h角度來看，查找鍵就是查找數據。也正因為如此，一度的經驗是把鍵存儲在j數據的旁邊。其實即使我們把數據和鍵分彆存儲在不k同的位置k，也同樣k能夠通過查找鍵來定位到數據所在的位置，所以完全沒有必要把鍵和數據存儲在一起。從代價的角度來分析，由於需要執行兩次查找，即鍵的查找和數據n的查找，n所以與以n前的方法相比必然會存在額外的代價。