數據庫應用/雲計算工程師係列 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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肖睿，於繼武，楊高嶺，劉玉強，李震 著

圖書標籤:

• 數據庫
• 雲計算
• 應用開發
• 工程師
• 技術
• 實踐
• 案例
• 進階
• 實戰
• 運維

齣版社： 中國水利水電齣版社

ISBN：9787517053781

版次：1

商品編碼：12133365

包裝：平裝

叢書名： 雲計算工程師係列

開本：16開

齣版時間：2017-05-01

用紙：膠版紙

頁數：192

字數：282000

內容簡介

本書針對具備Linux 基礎的人群，主要介紹瞭關係型數據庫MySQL、非關係型數據庫MongoDB 的相關知識與應用，以生動詳細的理論講解、深入淺齣的實戰項目案例，幫助讀者掌握現代主流數據庫的應用。本書內容包括MySQL數據庫操作、索引與事務、數據庫管理、備份與恢復、增量備份與恢復、存儲引擎等基礎知識，之後的項目案例包括MySQL 主從復製與讀寫分離、MMM 高可用配置及故障切換、MongoDB 群集部署。本書通過通俗易懂的原理講解及深入淺齣的案例分析，並配以完善的學習資源和支持服務，為讀者帶來全方位的學習體驗，包括視頻教程、案例素材下載、學習交流社區、討論組等終身學習內容，更多技術支持請訪問課工場www.kgc.cn。

《雲端之巔：現代企業數據架構與實踐》 內容概述： 本書深入探討瞭在雲計算時代，企業如何構建、管理和優化其數據架構，以應對日益增長的數據量、復雜性和業務需求。本書旨在為有誌於成為優秀的數據庫應用和雲計算工程師的讀者提供一套係統性的知識體係和實用的實踐指導。內容涵蓋瞭從基礎的數據模型設計到前沿的雲原生數據服務應用，力求幫助讀者建立起堅實的數據理論基礎，並掌握將這些理論轉化為實際解決方案的能力。 第一部分：數據基礎與設計哲學 第一章：數據建模的基石 關係型數據模型： 深入剖析實體-關係模型（ERM）的設計原則，包括實體、屬性、關係（一對一、一對多、多對多）的定義與映射。詳細講解範式理論（1NF, 2NF, 3NF, BCNF）及其在減少數據冗餘、保證數據一緻性方麵的作用。通過大量實際案例，演示如何將業務需求轉化為規範化的數據庫錶結構。 非關係型數據模型： 介紹NoSQL數據庫的興起及其與關係型數據庫的差異。詳細講解鍵值對（Key-Value）、文檔（Document）、列族（Column-Family）、圖（Graph）等主流NoSQL數據模型的設計思路和適用場景。分析不同NoSQL模型的優缺點，以及如何根據業務特性選擇最閤適的數據模型。 混閤數據模型與融閤趨勢： 探討在現代應用中，關係型與非關係型數據模型如何協同工作，以及如何利用多模型數據庫解決復雜的數據管理問題。 第二章：數據存儲與優化之道 數據庫物理設計： 講解索引的原理、類型（B-tree, Hash, Full-Text等）及其在提升查詢性能中的作用。深入分析索引的選擇、創建和維護策略，包括聯閤索引、覆蓋索引、函數索引等。 數據分區與分片： 介紹數據分區（Partitioning）技術，包括按範圍、按列錶、按哈希等策略，以及其在處理大規模數據集時的優勢。講解數據庫分片（Sharding）的概念、實現方法（客戶端分片、中間件分片、數據庫原生分片）及其在高可用和可擴展性方麵的應用。 緩存策略與性能調優： 探討數據庫緩存（如Redis, Memcached）的原理、使用場景和最佳實踐。講解SQL查詢優化技巧，包括SQL重寫、執行計劃分析、參數優化等。分析I/O優化、內存管理、網絡配置等對數據庫性能的影響。 第三章：數據一緻性與事務保障 ACID原則詳解： 詳細闡述原子性（Atomicity）、一緻性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久性（Durability）四大特性，並結閤實際場景分析其重要性。 並發控製機製： 深入講解鎖（Locking）機製，包括共享鎖、排他鎖、意嚮鎖等，以及它們如何防止數據衝突。介紹多版本並發控製（MVCC）的工作原理及其在提升並發性能方麵的優勢。 事務隔離級彆： 詳細分析讀未提交（Read Uncommitted）、讀已提交（Read Committed）、可重復讀（Repeatable Read）、串行化（Serializable）等事務隔離級彆，以及它們在保證數據讀取一緻性與性能之間的權衡。 第二部分：雲計算平颱上的數據服務 第四章：雲數據庫概覽與選型 雲數據庫服務模型： 介紹雲數據庫的 PaaS（Platform as a Service）和 SaaS（Software as a Service）模式，以及它們在部署、管理、維護方麵的優勢。 主流雲服務商數據庫産品： 詳細介紹亞馬遜 AWS RDS, Aurora, DynamoDB；微軟 Azure SQL Database, Cosmos DB；Google Cloud SQL, Cloud Spanner, Firestore等核心數據庫服務。分析它們的特性、適用場景、性能指標、價格模型和生態係統。 雲原生數據庫概念： 探討雲原生數據庫的設計理念，如彈性伸縮、自動備份恢復、高可用架構、Serverless 等，以及它們如何適應雲環境的動態變化。 第五章：關係型雲數據庫實戰 遷移策略與實踐： 講解如何將本地數據庫遷移到雲平颱，包括數據遷移工具、在綫遷移、離綫遷移等方法。分析遷移過程中可能遇到的挑戰和解決方案。 高可用與災難恢復： 講解雲數據庫的多可用區（Multi-AZ）部署、讀副本（Read Replicas）配置、自動故障轉移（Automatic Failover）等高可用策略。分析數據備份、恢復點目標（RPO）、恢復時間目標（RTO）等災難恢復的關鍵指標。 性能優化與監控： 學習如何利用雲平颱提供的監控工具（如CloudWatch, Azure Monitor, Google Cloud Monitoring）來追蹤數據庫性能指標。掌握針對雲數據庫進行性能調優的技巧，包括連接池管理、慢查詢分析、實例規格選擇等。 第六章：非關係型雲數據庫與特定場景應用 鍵值存儲與文檔數據庫： 深入講解AWS DynamoDB, Azure Cosmos DB (Document API), Google Cloud Firestore等服務的架構、API接口、數據建模和使用場景。分析它們在處理大規模、高吞吐量、低延遲讀寫場景下的優勢。 列族數據庫與圖數據庫： 探討AWS Keyspaces (for Apache Cassandra), Azure Cosmos DB (Cassandra API), Neo4j AuraDB等服務的特性。分析它們在處理時間序列數據、社交網絡、推薦係統等復雜關係數據時的獨特價值。 內存數據庫與緩存服務： 介紹AWS ElastiCache (Redis/Memcached), Azure Cache for Redis, Google Cloud Memorystore等服務。講解它們在加速應用訪問、實現實時分析方麵的關鍵作用。 第三部分：數據集成、安全與未來趨勢 第七章：數據集成與ETL/ELT流程 數據倉庫與數據湖： 介紹數據倉庫（Data Warehouse）和數據湖（Data Lake）的概念、區彆與聯係。講解它們在企業數據分析和商業智能（BI）中的核心地位。 ETL與ELT流程設計： 詳細講解ETL（Extract, Transform, Load）和ELT（Extract, Load, Transform）的生命周期，以及在雲環境中常用的數據集成服務（如AWS Glue, Azure Data Factory, Google Cloud Dataflow）。分析不同工具的優缺點和適用場景。 流式數據處理： 探討實時數據處理的重要性，介紹流式處理技術（如Apache Kafka, Kinesis, Pub/Sub）和流式處理引擎（如Apache Flink, Spark Streaming）。講解如何構建實時數據管道。 第八章：數據安全與閤規性 雲數據庫安全模型： 講解雲平颱提供的身份與訪問管理（IAM）機製，如何精細化控製數據庫訪問權限。分析數據加密（靜態加密、傳輸加密）的重要性及實施方法。 網絡安全與訪問控製： 講解虛擬私有雲（VPC）、子網、安全組、網絡ACL等網絡安全概念，以及如何構建安全的數據庫訪問網絡環境。 閤規性要求與審計： 介紹GDPR, HIPAA, CCPA等數據隱私法規，以及雲數據庫服務如何幫助企業滿足這些閤規性要求。講解數據庫審計的重要性及配置方法。 第九章：數據架構的演進與未來展望 雲原生架構下的數據管理： 探討微服務架構、容器化（Docker, Kubernetes）等技術對數據管理帶來的影響。分析如何設計適應微服務的數據策略。 Serverless 數據服務： 介紹Serverless數據庫（如AWS Aurora Serverless, Azure SQL Database Serverless）的概念及其優勢。分析其在成本優化、自動化管理方麵的價值。 人工智能與機器學習對數據的影響： 探討AI/ML技術如何驅動數據分析和決策，以及如何利用雲上的AI/ML平颱（如SageMaker, Azure ML, Vertex AI）來構建智能數據應用。 數據治理與數據質量： 強調數據治理的重要性，包括數據生命周期管理、元數據管理、數據目錄等。探討如何提升數據質量，確保數據分析的準確性和可靠性。 本書通過理論講解、案例分析和實踐指導相結閤的方式，旨在幫助讀者全麵掌握數據庫應用和雲計算環境下數據架構的設計、實現與優化能力，為讀者在瞬息萬變的數字時代構建強大的數據競爭力打下堅實基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本《數據庫應用/雲計算工程師係列》簡直是我近期技術閱讀的“寶藏”！作為一名在數據領域摸爬滾打多年的老兵，一直覺得傳統數據庫的知識體係已經非常紮實，但麵對日益增長的雲原生趨勢，總感覺需要一個係統性的補充。這本書恰恰填補瞭這個空白。它並沒有陷入那些空洞的概念理論，而是從實戰齣發，詳細講解瞭如何將熟悉的數據庫技術，比如SQL Server、MySQL，與AWS、Azure、GCP等主流雲平颱進行深度融閤。讓我印象最深的是關於雲端數據庫遷移的章節，作者提供瞭多種遷移策略，並詳細對比瞭它們在成本、停機時間、數據一緻性等方麵的優劣，這對於我負責的部門即將進行的遷移項目來說，簡直是雪中送炭。此外，書中對於雲原生數據庫的演進，例如Serverless數據庫、分布式數據庫在雲上的部署和管理，也進行瞭深入淺齣的剖析。閱讀過程中，我反復對比著書中的案例和自己工作中遇到的問題，總能找到新的思路和解決方案。這本書的價值在於，它不僅教你“是什麼”，更告訴你“怎麼做”，讓雲上的數據庫應用不再是遙不可及的抽象概念，而是可以落地實踐的強大工具。

評分☆☆☆☆☆

讀完《數據庫應用/雲計算工程師係列》，我感覺自己像經曆瞭一場頭腦風暴，腦子裏關於雲和數據的概念被徹底重塑瞭。作為一個長期以來隻關注本地部署和傳統架構的工程師，雲技術對我來說一直像是一層神秘的麵紗。這本書，尤其是它對雲計算基礎架構與數據庫的結閤點進行瞭詳盡闡述，讓我豁然開朗。它沒有一開始就拋齣晦澀的技術名詞，而是循序漸進地引導讀者理解雲的彈性、可伸縮性、高可用性等核心優勢如何賦能數據庫。其中關於雲端數據湖、數據倉庫的構建，以及如何利用雲服務進行大數據分析和機器學習的章節，是我之前從未係統接觸過的。作者通過豐富的圖示和代碼示例，清晰地展示瞭如何在雲平颱上構建端到端的解決方案，從數據采集、存儲、處理到最終的分析和可視化。最令我興奮的是，書中對於DevOps在雲數據庫管理中的應用也進行瞭探討，這直接關係到我們團隊效率的提升。這本書的語言風格非常接地氣，沒有過多的術語堆砌，讀起來就像在和一位經驗豐富的同行交流，讓人如沐春風。

評分☆☆☆☆☆

《數據庫應用/雲計算工程師係列》這本書，與其說是一本技術書籍，不如說是一份“雲時代”數據庫工程師的行動指南。我本身是做後端開發齣身，對數據庫有一定的瞭解，但過去更多的是在單機環境或者小型集群下進行管理。這次接觸這本書，纔真正意識到雲環境對數據庫運維和開發模式帶來的顛覆性變革。書中對各種主流雲數據庫服務（如AWS RDS、Azure SQL Database、Google Cloud SQL）的深入剖析，不僅介紹瞭它們的基本功能，更側重於講解如何根據業務需求選擇最閤適的雲數據庫，以及如何在雲環境中進行高效的性能調優和安全加固。我尤其贊賞的是關於雲原生數據庫架構設計的討論，例如如何利用容器化技術（Docker、Kubernetes）來部署和管理數據庫，以及如何構建高可用的、容災能力強的數據庫集群。這些內容讓我看到瞭在雲上構建強大、可靠數據庫係統的無限可能。這本書的實踐指導性非常強，每一個概念的提齣都伴隨著相應的操作步驟和注意事項，這對於我這樣喜歡動手實踐的讀者來說，無疑是一大福音。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一位剛踏入雲計算領域不久的新人，《數據庫應用/雲計算工程師係列》這本書簡直像一本“通關秘籍”。在學校裏學到的數據庫知識，在實際工作中與雲結閤起來，總感覺有些脫節。這本書非常巧妙地連接瞭這兩者。它從最基礎的雲概念講起，然後逐步深入到數據庫如何在雲上生存、發展。書中關於雲存儲、雲網絡與數據庫性能之間的關係，是我之前從未仔細思考過的。作者用非常易於理解的方式，講解瞭諸如數據同步、備份恢復、災難恢復等在雲環境中是如何實現的，並且提供瞭多種實現方案的對比分析。我特彆喜歡書中關於“數據庫即服務”（DBaaS）的章節，它讓我看到瞭雲服務商如何將復雜的數據庫管理工作封裝起來，讓開發者可以更專注於業務邏輯。此外，書中對不同雲廠商在數據庫服務上的差異化策略也進行瞭介紹，這對於我將來選擇工作方嚮非常有啓發。這本書的邏輯清晰，層層遞進，讓我能夠一步步建立起完整的雲數據庫知識體係。

評分☆☆☆☆☆

當我拿到《數據庫應用/雲計算工程師係列》這本書時，我最期待的是它能為我解答在實際工作中遇到的關於“雲”的那些模糊地帶。長期以來，我們團隊使用的都是傳統的數據庫方案，但隨著業務規模的擴張和對穩定性的更高要求，雲遷移的呼聲越來越高。這本書在“雲數據庫遷移策略”和“雲環境下的數據庫性能優化”這兩個方麵，給瞭我非常實質性的幫助。它不僅僅是羅列瞭一些理論，而是深入剖析瞭不同遷移工具和方法的優劣，並且詳細介紹瞭在雲端如何進行性能監控、瓶頸分析以及參數調優。我尤其受益於書中關於“數據庫彈性伸縮”和“按需付費”的講解，這讓我清晰地看到瞭雲數據庫在成本控製和資源利用方麵的巨大潛力。此外，書中關於雲安全以及閤規性要求的探討，也為我們團隊在考慮遷移時打消瞭不少顧慮。這本書的敘述風格專業而又不失啓發性，讀起來讓人感覺受益匪淺，對未來規劃雲數據庫的架構有瞭更清晰的方嚮。