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[韩] 李华植 著，郑保卫，盖国强 译，张乐奕，崔华 校

图书标签:

• 数据库
• 海量数据
• 数据存储
• 数据处理
• 分布式系统
• 大数据
• 数据架构
• 性能优化
• 技术方案
• 数据工程

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121118838

版次：1

商品编码：10345812

品牌：Broadview

包装：平装

开本：16开

出版时间：2010-10-01

用纸：胶版纸

页数：440

字数：736000

正文语种：中文

编辑推荐

　　

《海量数据库解决方案》是一本全面反映过去10年迅速发展的商用DBMS新数据库应用技术、强化数据库技术灵活运用原理及系统化具体应用准则的高水平的经典书籍。
　　 《海量数据库解决方案》曾在韩国和日本同时出版发行。在日本的数据库专业出版社（株）——翔泳社出版局出版发行本书的同时，也将韩国先进的数据库技术传播到了日本。此次在发行中文版的同时，也希望本书中所涵盖的技术能够对中国的广大读者有所帮助。本书中所涉及的普遍性原理适合于任何DBMS，只要对语法稍加调整便可在所有DBMS中得到有效使用。为了便于读者对关系数据库的概念、优化器的灵活运用原理、适用于多样化实际业务中的明确应用准则有一个充分的理解，在本书中通过举例对这些内容进行了详细说明。

内容简介

　　《海量数据库解决方案》将整体内容分为两部分，在第1部分中以影响数据读取效率的所有要素为类别，对其各自的概念、原理、 特征、应用准则，以及表的结构特征、多样化的索引类型、优化器的内部作用、优化器为各种结果制定的执行计划予以详细说明，并以对优化器的正确理解为基础，提出对执行计划和执行速度产生最大影响的索引构建战略方案；在第2部分中主要介绍提高数据读取效率的具体战略方案，在这部分中介绍与数据读取效率相关的局部范围扫描的原理和具体应用方法，以及对被认为是提高数据库使用效率基础的表连接的所有类型予以详细说明。
　　《海量数据库解决方案》系列丛书深受广大读者的喜爱已经长达10年之久，在被誉为“圣经”的同时，它已经变成了数据库用户不可或缺的必读书籍。作者竭力探求能够让IT工作者在实际工作中轻松应用并掌控的巧妙方法，提供事半功倍的海量数据库解决之道。

作者简介

　　李华植，代表韩国的数据库技术先驱，集基于EA（Enterprise Architecture）的数据架构（Data Architecture）方法论之大成，在韩国最早提出了数据专家顾问的概念，现任EN-CORE CONSULTING总经理及代表顾问，曾在韩国Oracle公司担任200多家企业的技术顾问。
　　论文：《构建海量数据系统时的RDB Performance问题解决方案》
　　书籍：《Data Modeling＆Database Design》（1995）
　　《Oracle Server Tuning}（1995）
　　《海量数据库解决方案》（1996）
　　《海量数据库解决方案Ⅱ》（1998）
　　《数据架构解决方案I》（2003）

　　译者简介：

　　郑保卫，于韩国国立釜庆大学信息工学系获得工学博士，现任职于韩国最权威的数据库公司EN-CORE CONSULTING，并兼任企业研究所研究员及数据库电子商务研究所主要研究员。研究方向包括数据模型设计、海量数据库解决方案、数据架构、基于数据库技术的专家智能系统、ITA／EA（Infomation Technology Architecture/Enterprise Architecture）。
　　盖国强（网名Eygle），Oracle ACE总监，恩墨科技创始人，ITPUB论坛超级版主，远程DBA服务的倡导者和实践者，致力于以技术服务客户。著有《深入解析Orade》、《循序渐进Oracle》、《深入浅出Oracle》等书：从2010年开始，致力于《OracleDBA手记》的撰写与编辑工作，并与张乐奕共同创立了ACOUG用户组，在国内推进公益自由的Oracle技术交流活动。张乐奕（网名Kamus），恩墨科技技术总监，Oracle ACE，ITPUB数据库管理版版主。他曾先后于北京某大型软件公司、外资电信企业、咨询公司任首席DBA。后任职于北京甲骨文软件系统有限公司，高级顾问。他热切关注Oracle数据库及其他相关技术，对于Oracle数据库RAC及高可用解决方案具有丰富的实践经验，长于数据库故障诊断、数据库性能调优。他还是各类技术会议的热心分享者，2010年3月创建ACOUG用户组。

　　崔华（网名Dbsnake），2004年开始从事DBA工作，在Oracle的安装、升级、开发、性能调整、故障处理方面有丰富的经验，对Oracle的体系结构具有深入了解：深入理解Oracle的内存结构、物理存储（各种块格式）、锁机制、优化机制等：深入了解Oracle的备份恢复机制，熟悉Oracle的各种备份方法，能够处理各种情况下的复杂数据恢复情况。
　　崔华也是热心的技术分享者，多次在ACOUG的活动上与技术爱好者分享技术心得。

目录

第1部分 影响数据读取的因素
第1章 数据的存储结构和特征
1.1 表和索引分离型
1.1.1 堆表的结构
1.1.2 聚簇因子（Cluster Factor）
1.1.3 影响读取的因素
1.1.3.1 大范围数据读取的处理方案
1.1.3.2 提高聚簇因子的手段
1.2 索引组织表（Index-Organized Table）
1.2.1 堆表和索引组织表的比较
1.2.2 索引组织表的结构和特征
1.2.3 逻辑ROWID和物理猜（Physical Guess）
1.2.4 溢出区（Overflow Area）
1.2.5 索引组织表的创建
1.3 聚簇表
1.3.1 聚簇表的概念
1.3.2 单表聚簇
1.3.3 复合表聚簇
1.3.4 聚簇表的代价
1.3.5 哈希聚簇

第2章 索引的类型和特征
2.1 B-Tree 索引
2.1.1 B-Tree 索引的结构
2.1.2 B-Tree 索引的应用
2.1.3 反向键索引
2.2 位图索引
2.2.1 位图索引的形成背景
2.2.2 位图索引的结构和特征
2.2.3 位图索引的读取
2.3 基于自定义的函数索引
2.3.1 基于自定义的函数索引的概念和结构
2.3.2 基于自定义函数索引的约束
2.3.3 基于自定义函数索引的灵活运用

第3章 SQL的执行计划（Explain Plan）
3.1 SQL和优化器
3.1.1 优化器的作用和人的作用
3.1.2 优化器的类型
3.1.2.1 基于规则的优化器
3.1.2.2 基于成本的优化器
3.1.2.3 优化器目标的选择
3.1.2.4 执行计划的固定化方案
3.1.2.5 优化器的局限
3.1.3 优化器的最优化步骤
3.1.4 查询语句的转换
3.1.4.1 传递性规则
3.1.4.2 视图合并（View Merging）
3.1.4.3 查看用户定义的绑定变量
3.1.5 开发者的作用
3.2 执行计划的类型
3.2.1 扫描的基本类型
3.2.1.1 全表扫描
3.2.1.2 ROWID扫描
3.2.1.3 索引扫描
3.2.1.4 B-Tree聚簇读取（Cluster Access）
3.2.1.5 哈希聚簇读取（Hash Cluster Access）
3.2.1.6 采样表扫描（Sample Table Scan）
3.2.2 表连接的执行计划
3.2.2.1 嵌套循环连接（Nested Loops Join）
3.2.2.2 排序合并连接（Sort Merge Join）
3.2.2.3 哈希连接（Hash Join）
3.2.2.4 半连接（Semi Join）
3.2.2.5 笛卡儿连接
3.2.2.6 外连接（Outer Join）
3.2.2.7 索引连接
3.2.3 其他运算方式的执行计划
3.2.3.1 IN-List迭代执行计划
3.2.3.2 连锁执行计划
3.2.3.3 远程执行计划
3.2.3.4 排序操作执行计划
3.2.3.5 集合操作执行计划
3.2.3.6 COUNT（STOPKEY）执行计划
3.2.4 位图（Bitmap）执行计划
3.2.4.1 各种条件运算符的位图执行计划
3.2.4.2 子查询执行计划
3.2.4.3 与B-Tree索引相结合的执行计划
3.2.5 其他特殊处理的执行计划
3.2.5.1 递归展开（Recursive Implosion）执行计划
3.2.5.2 修改子查询执行计划
3.2.5.3 特殊类型的执行计划
3.3 执行计划的控制
3.3.1 提示的活用准则
3.3.2 使用提示实现最优化目标
3.3.3 使用提示改变表连接顺序
3.3.4 表连接方式选择过程中提示的使用
3.3.5 并行操作中提示的使用
3.3.6 数据读取方法选择中提示的使用
3.3.7 查询转换（Query Transformation）过程中提示的使用
3.3.8 其他提示

第4章 构建索引的战略方案
4.1 索引的选定准则
4.1.1 不同类型表的索引应用准则
4.1.2 离散度和损益分界点
4.1.3 索引合并和组合索引的比较
4.1.4 组合索引的特征
4.1.5 组合索引中列序的决定准则
4.1.6 索引选定步骤
4.2 决定聚簇类型的准则
4.2.1 全局性聚簇
4.2.2 局部性聚簇
4.2.3 单表聚簇
4.2.4 单位聚簇大小的决定
4.2.5 确保聚簇被使用的措施

第2部分 最优化数据读取方案
第5章 局部范围扫描（Partial range scan）
5.1 局部范围扫描的概念
5.2 局部范围扫描的应用原则
5.2.1 局部范围扫描的条件
5.2.2 不同优化器模式下的局部范围扫描
5.3 提高局部范围扫描执行速度的原理
5.4 向局部范围扫描引导的方法
5.4.1 利用访问路径实现对Sort的代替
5.4.2 只使用索引的局部范围扫描
5.4.3 MIN、MAX 的处理
5.4.4 FILTER型局部范围扫描
5.4.5 ROWNUM的灵活运用
5.4.6 利用嵌套视图的局部范围扫描
5.4.7 利用函数的局部范围扫描
5.4.8 利用查询语句二元化特性的局部范围扫描
5.4.9 Web留言板中的局部范围扫描

第6章 表连接的最优化方案
6.1 JOIN和LOOP QUERY的比较
6.1.1 全部范围扫描方式下的比较
6.1.2 局部范围扫描方式下的比较
6.2 连接条件状态对表连接的影响
6.2.1 连接条件正常
6.2.2 连接条件一边异常
6.2.3 连接条件两边异常
6.3 各种表连接方式的特征及活用方案
6.3.1 嵌套循环连接
6.3.1.1 嵌套循环连接的基本概念
6.3.1.2 嵌套循环连接顺序的决定
6.3.2 排序合并连接
6.3.3 嵌套循环连接和排序合并连接的比较
6.3.4 哈希连接（Hash Join）
6.3.4.1 IN-MEMORY哈希连接
6.3.4.2 延迟哈希连接
6.3.5 半连接（Semi Join）
6.3.5.1 半连接的概念和特征
6.3.5.2 半连接的执行计划
6.3.6 星型（Star）连接
6.3.7 星变形（Star Transformation）连接
6.3.8 位图连接索引

精彩书摘

所谓的表和索引分离型的存储结构其实就是堆表，即用来存储数据的表和为了快速查找特定数据而使用的索引完全作为不同的对象来存储。事实上，在以前的关系型数据库中，大部分的键（Key）和数据都有着非常密切的关系。当我们从存储的数据中查找某个特定范围中的数据时必须要依赖于键，否则无法正常查找所需要的数据。因此，键必然会对数据的存储产生一定的影响。
在以前的数据库中查找数据时，只需要查找到键就一定能够在相应的位置查到与其对应的数据，因此从某个角度来看，查找键就是查找数据。也正因为如此，一度的经验是把键存储在数据的旁边。其实即使我们把数据和键分别存储在不同的位置，也同样能够通过查找键来定位到数据所在的位置，所以完全没有必要把键和数据存储在一起。从代价的角度来分析，由于需要执行两次查找，即键的查找和数据的查找，所以与以前的方法相比必然会存在额外的代价。
使用键和数据分离的方法在存储数据时不会受到索引的任何影响，从这一角度来看，又在很大程度上减少了代价的支出。如果使用这种方法来存储数据，则意味着数据与存储方式之间将不再有任何的关联，而数据完全可以被无条件地存储。这就好像往抽屉里放东西一样，如果并
不需要我们去追究将要放入的物品是什么，而只需要将其挨着放入就可以了的话，应该再没有比这更为简单的方法了。
……

前言/序言

　　这已经是第四次为本书写作者序言了，此时此刻过去20年的生活如同电影般在我的脑海里一一掠过。当我最初决定步入IT领域时就为自己立下了誓言，时至今日回想起多年走过的历程，其间充满了艰辛，也正是这无数的艰辛让我最终体验了收获的愉悦。
　　回望这20多年的足迹，我一直努力用新的视角去观察他人所忽视的领域，尝试用崭新的思维和充满创意的双手去耕耘。尽管如此，也仍然无法紧跟IT技术飞快的发展步伐，我为实现理想而终日不停前行的脚步，虽然忙碌但却无限满足。
　　众所周知，能够加工成宝石的原石比比皆是，一分耕耘，一分收获，每当我们初次接触某个新的东西时都会或多或少有些紧张。因此从这一层面来看，数据库散发着无穷的魅力，它如同渊博精深的智者般质朴，总是以真实、坦诚的心去面对每一位学习和研究它的人。
　　在过去并不短暂的岁月里我一直深信数据库的骨骼就是“数据”，并为这一理论的发展不断努力，吸收同仁们分享的经验而持续奋斗。为了打破始终在理论表面徘徊的固有模式而不断寻求新的尝试，并试图探求能够让IT工作者在实际工作中轻松应用并掌控的巧妙方法。
　　这种巧妙方法不能是只通过经验和试验才能获得的，它必须是利用日常常识就可以理解说明的方法。有这么一句话“会者不难，难者不会”，如果能够把一些复杂的理论与通俗浅显的常识相结合，那么不仅有利于人们的理解，更有利于人们在合适的情况下加以灵活运用。相反，有这么一句话“一知半解以为是”，意思是指那些只观其表不观其里就加以相信的人。
　　很多程序员只忠实地相信自己的经验，当问及为何如此时，大部分人的答案都是“因为我那样做过”或“那样比较好”。10种类型的原理可以组合出10的阶乘（3628800）种现象，那么100种类型的原理所能够表现出来的现象数可以认为是一个天文数字。
　　如若仅凭经验去思考问题，无论怎么努力，最终也只能获得其中一部分的原理而已。然而，事实上我们是完全有能力深刻地理解这100种原理的。但如果不试图进行深刻钻研而只停留在表面，最终只能是一无所获。宝石是不会被轻易发现的，只有凭借最大的努力去寻找方能找到。
　　在不知不觉中当我们遇到了从表面上看无法解决的复杂问题时，会出现两种人：其一，是坚持不懈、彻夜不休也要寻找到最佳解决办法的人，这种人通过不懈的努力最终能够获得什么呢？事实上随着岁月的流逝，他们终将成为众人皆知的专家；其二，是认为过于烦琐，直接予以放弃的人，这种人只会让自己的血汗变成廉价的废弃物。
　　可以自豪地说“我付出了常人所无法想象的艰辛”，为了寻求完美的真理舍弃了很多常人的生活。在没有钓到鱼时钓鱼人也许会为此而耿耿于怀，但在我看来问题的关键在于没有寻找到有效的钓鱼方法。如果钓鱼人能够充分理解我的想法，并甘愿为了改变自己的固有观念而付出较大努力，尽管他也可能会为此而花费大量的时间和心血，但坚信他一定能够获得别人所无法获得的成果。如果他研究出了别人所无法研究出的钓鱼方法，那么从此就再也不用为钓不到鱼而担心了。
　　各位读者在工作的同时究竟是否一直在使用一种平凡的方法呢？还是为了解决明天必须要完成的任务而临时抱佛脚呢？现在该到结束这种恶性循环的时候了。应用程序其实就是处理数据的手段而已，它需要紧跟流行的步伐，如不及时进行更新，在不经意之间就已经落伍了。
　　然而数据和数据库并非如此，不论岁月如何流失，我们积攒起来的“内功”是不会消失的。如果能对其原理有一个深刻的理解，那么不论何时何地都能够随心所欲地钓到很多鱼。随着数据库技术的发展进步，能够精确执行指令的DBMS与日俱增，随着对DBMS应用能力的不同所获得的性能差异使我们从技术中获得满足感。

《云海之巅：新一代数据存储与管理之道》 在这个信息爆炸的时代，数据如同奔腾不息的河流，其体量、速度和多样性都达到了前所未有的高度。传统的数据存储和管理模式已难以应对汹涌而来的海量数据，其低效、昂贵、缺乏弹性等弊端日益显现，成为阻碍企业创新和发展的瓶颈。正是在这样的背景下，《云海之巅：新一代数据存储与管理之道》应运而生，旨在为读者提供一套全面、前瞻性的解决方案，帮助企业驾驭数据洪流，释放数据价值，在云海之巅实现可持续发展。 本书并非仅仅罗列技术名词，而是深入剖析海量数据时代的核心挑战，并在此基础上，系统性地构建出一套面向未来的数据存储与管理体系。我们将带领读者穿越传统数据库的迷雾，探索新一代存储技术的曙光，并最终抵达一个高度集成、智能自治、弹性伸缩的云端数据世界。 第一篇：破局：海量数据挑战与传统数据库的局限 在信息技术发展的早期，关系型数据库（RDBMS）凭借其严谨的数据结构、强大的事务处理能力和成熟的生态系统，长期占据着数据管理的核心地位。然而，随着互联网的兴衰、移动设备的普及、物联网的兴起以及社交媒体的爆发，数据的增长模式发生了翻天覆地的变化。 数据规模的指数级增长： 传统数据库在面对TB、PB甚至EB级别的数据时，其存储成本、查询性能以及维护复杂度都面临严峻的考验。单机数据库的容量和性能存在物理极限，分布式数据库的搭建和管理也异常复杂。 数据类型的多元化： 结构化数据（如表格数据）只是数据世界的冰山一角。半结构化数据（如JSON、XML）和非结构化数据（如文本、图片、视频、音频）的比例急剧增加，而传统关系型数据库在这类数据的处理上表现乏力。 数据访问速度的需求： 实时分析、即时决策、用户体验优化等对数据访问速度提出了极高的要求。传统数据库的读写瓶颈，特别是高并发读写场景下，成为制约业务发展的关键因素。 高可用性与灾难恢复的挑战： 海量数据的丢失可能意味着巨大的经济损失和声誉危机。传统集中式存储方案在应对硬件故障、自然灾害等方面显得力不从心，实现真正意义上的高可用和快速灾难恢复成本高昂且复杂。 成本的压力： 随着数据量的增长，硬件投入、软件许可、运维人力成本都呈线性甚至指数级增长，对企业的ROI构成严重挑战。 扩展性的瓶颈： 传统数据库的垂直扩展（升级硬件）存在上限，而水平扩展（增加服务器）则涉及复杂的架构调整和数据迁移，过程漫长且风险高。 本书的开篇，将带领读者回顾这些挑战，深入剖析关系型数据库在海量数据面前显露的局限性，为后续新技术的引入奠定坚实的基础。我们将剥离技术表象，直击核心痛点，让读者深刻理解为何必须革新现有数据管理模式。 第二篇：新生：新一代存储技术的演进与实践 面对传统数据库的挑战，一系列革新性的存储技术应运而生，它们在设计理念、技术架构和应用场景上都与传统数据库截然不同。本篇将深入探讨这些新技术的崛起及其核心优势。 分布式文件系统（Distributed File Systems, DFS）： 以Hadoop HDFS为代表的分布式文件系统，通过将大文件分割成小块并分散存储在集群的多个节点上，实现了海量数据的可靠存储和高吞吐量访问。我们将详细介绍其工作原理、容错机制、副本策略以及在海量数据存储中的关键作用。 NoSQL数据库的百花齐放： NoSQL（Not Only SQL）数据库并非取代SQL，而是为特定场景提供了更优的解决方案。我们将细致介绍几种主流的NoSQL数据库类型及其代表产品： 键值存储（Key-Value Stores）： 如Redis、Memcached，适用于缓存、会话管理等高并发读写场景。 列族存储（Column-Family Stores）： 如HBase、Cassandra，擅长处理海量、稀疏、多版本的数据，适用于日志分析、时间序列数据等。 文档数据库（Document Databases）： 如MongoDB、Couchbase，以JSON等格式存储半结构化数据，灵活易用，适用于内容管理、用户配置等。 图数据库（Graph Databases）： 如Neo4j、ArangoDB，专注于存储和查询节点与关系，适用于社交网络、推荐系统、知识图谱等。 我们将探讨不同NoSQL数据库的设计哲学、数据模型、一致性模型（CAP理论的权衡）、查询语言以及在不同业务场景下的适用性。 对象存储（Object Storage）： 以Amazon S3、Ceph为代表的对象存储，将数据视为对象，提供统一的API接口，适合存储和管理非结构化数据，如图片、视频、备份数据、归档数据等。我们将分析其高扩展性、耐久性、成本效益以及在云原生应用中的地位。 内存数据库（In-Memory Databases）： 将数据存储在内存中，极大地提升了数据访问速度，满足了实时分析、在线交易等对极致性能的需求。我们将探讨其架构特点、数据持久化策略以及在高性能场景下的应用。 向量数据库（Vector Databases）： 伴随人工智能的飞速发展，用于存储和检索高维向量数据的向量数据库成为新热点。我们将介绍其原理，探讨其在图像搜索、语义搜索、推荐系统等AI驱动应用中的革命性潜力。 本篇的重点在于“实践”，我们将结合实际案例，讲解这些新技术如何解决海量数据存储的难题，并提供在实际部署中需要考虑的各种因素，如数据一致性、性能调优、成本优化等。 第三篇：融合：云原生数据存储架构的构建 单一技术的应用往往难以应对复杂多变的海量数据需求。真正的突破在于将各种新技术进行有机融合，构建出强大、灵活、弹性的云原生数据存储架构。 云存储服务（Cloud Storage Services）： 云计算巨头提供的各种托管式存储服务，如AWS S3、RDS、DynamoDB，Azure Blob Storage、SQL Database、Cosmos DB，Google Cloud Storage、Cloud SQL、Bigtable等，极大地简化了海量数据的部署和管理。我们将深入分析这些服务的优势、劣势，以及如何选择和组合它们。 数据湖（Data Lake）与数据仓库（Data Warehouse）的协同： 数据湖允许以原始格式存储各种类型的数据，为后续的探索性分析和机器学习提供基础。数据仓库则对数据进行清洗、转换和建模，用于结构化查询和商业智能。我们将探讨如何构建一个混合架构，实现数据湖与数据仓库的无缝对接，满足不同分析需求。 数据中台（Data Middle Platform）的设计理念： 数据中台作为连接数据源和业务场景的桥梁，旨在实现数据的汇聚、治理、赋能和共享。我们将阐述数据中台在海量数据管理中的关键作用，以及如何构建一个高效、可扩展的数据中台。 云原生数据库（Cloud-Native Databases）： 专门为云环境设计的数据库，如Amazon Aurora、Google Cloud Spanner、Azure SQL Database Hyperscale等，它们原生支持弹性伸缩、高可用、按需付费等特性，是构建云原生应用的核心组成部分。 微服务与容器化存储： 在微服务架构下，每个服务都可以独立部署和扩展，对存储的需求也变得更加精细化和分散化。容器化技术（如Docker、Kubernetes）为微服务提供了轻量级的运行环境，而与之配套的存储解决方案（如Kubernetes CSI）则解决了容器化应用的数据持久化难题。 数据虚拟化与数据联邦（Data Virtualization & Federation）： 在海量异构数据源的环境下，数据虚拟化技术允许用户在不移动数据的情况下，通过统一的接口访问和查询来自不同数据源的数据，极大地提高了数据访问的效率和灵活性。 本篇将着重于“架构”的构建，将读者从单一技术的海洋引导至一个宏观的、系统性的视角。我们将讨论如何根据业务需求，设计和实施一套适合自身的云原生数据存储架构，实现数据的集中管理、高效利用和安全保障。 第四篇：智能：数据治理、安全与未来趋势 数据存储的最终目的是为了驱动业务价值。在本篇中，我们将聚焦于海量数据的治理、安全以及面向未来的发展趋势。 数据治理（Data Governance）： 在海量数据面前，有效的数据治理变得至关重要。我们将探讨数据质量管理、元数据管理、数据安全策略、数据隐私保护、合规性要求（如GDPR、CCPA）以及如何通过自动化工具和流程来提升数据治理的效率。 数据安全（Data Security）： 海量数据的安全是企业生命线。我们将深入分析数据加密（静态加密、传输加密）、访问控制、身份认证、审计追踪、漏洞防护等关键技术，并讨论如何构建多层次、全方位的安全防护体系。 数据生命周期管理（Data Lifecycle Management）： 针对不同生命周期阶段的数据（活跃、不活跃、归档、删除），采取不同的存储策略，以优化成本和性能。我们将探讨如何实现数据的自动分层存储和有效管理。 数据集成与 ETL/ELT： 如何将来自不同源头的数据有效地整合到统一的存储平台，是海量数据处理的基础。我们将讨论ETL（Extract, Transform, Load）和ELT（Extract, Load, Transform）模式在现代数据架构中的应用。 大数据分析与人工智能的协同： 海量数据是人工智能和机器学习的燃料。我们将探讨如何将存储系统与大数据分析平台（如Spark、Flink）和AI/ML平台（如TensorFlow、PyTorch）进行高效集成，实现数据的价值挖掘。 新兴存储技术展望： 展望未来，如存储级计算（Storage-Class Memory）、持续性内存（Persistent Memory）、边缘计算存储等新兴技术的发展趋势，为读者提供更具前瞻性的洞察。 本书的结尾，并非简单地结束，而是为读者开启了一扇通往更广阔数据世界的大门。我们将强调，海量数据的管理是一个持续演进的过程，技术、策略和人才的协同至关重要。 《云海之巅：新一代数据存储与管理之道》是一本面向技术决策者、架构师、开发人员、数据工程师以及所有希望深入理解和掌握海量数据管理精髓的专业人士的实操指南。通过本书，读者将不再被海量数据的复杂性所困扰，而是能够自信地驾驭数据，将其转化为驱动企业增长的核心竞争力。我们相信，掌握了新一代数据存储与管理之道，您便能站在云海之巅，眺望无限可能。

评分☆☆☆☆☆

我最近入手了一本名为《海量数据库解决方案》的书，虽然我还没有来得及深入研读，但仅仅是翻阅目录和前言，就已经让我对它的内容充满了期待。本书的标题就足够吸引人——“海量数据库”，这无疑触及了当前大数据时代的核心痛点。我一直对如何有效地存储、管理和查询PB级别甚至EB级别的数据感到好奇，而这本书似乎提供了一条清晰的路径。我尤其关注书中对于不同类型海量数据库的比较分析，比如关系型数据库在面对海量数据时的瓶颈，以及NoSQL数据库（如键值存储、文档数据库、列族数据库）在特定场景下的优势。我想这本书应该会深入探讨这些数据库的架构设计、分布式原理、一致性模型以及在可扩展性和容错性方面的解决方案。对于我这样的开发者来说，了解如何选择最适合业务场景的数据库至关重要，希望这本书能够提供足够的技术深度和实践指导，让我能够从理论走向实践，构建出高效、稳定的海量数据处理系统。另外，书中提及的“解决方案”也让我联想到，它可能不仅仅是技术介绍，更会包含一些实际案例分析和架构设计模式，这对于我解决工作中遇到的实际问题非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚入手了《海量数据库解决方案》这本书，它的封面设计和书名就给人一种专业、权威的感觉。作为一名在互联网公司工作的技术人员，我深切感受到海量数据带来的挑战与机遇。从单机时代的 MySQL，到如今的分布式数据库，技术的迭代速度令人惊叹。我希望这本书能够深入剖析当前主流的海量数据库技术，比如分布式关系型数据库（如TiDB、CockroachDB）、NoSQL数据库（如Cassandra、HBase）、以及新兴的云数据库服务。我特别关注书中关于数据分片策略、副本机制、读写分离、以及如何实现秒级弹性伸缩的详细讲解。我一直想弄清楚，在面对数TB甚至PB级别的数据时，如何设计出既能保证高性能查询，又能确保数据安全和高可用性的架构。这本书的出现，让我看到了解决这些难题的希望。如果书中还能提供一些关于数据治理、元数据管理、以及数据生命周期管理的最佳实践，那就更令人欣喜了，这将有助于我构建一个更全面、更健壮的海量数据处理平台。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，简直像在茫茫书海中点亮了一盏指路明灯，让我这个在数据库领域摸爬滚打了多年的老兵，重新找到了前进的方向。我一直觉得，随着数据量的爆炸式增长，传统的单机数据库架构已经难以支撑，而如何构建一个真正具备弹性、高可用、低延迟的海量数据存储和处理平台，一直是摆在我面前的一道难题。翻开《海量数据库解决方案》，我看到了对这个问题的深刻洞察和系统性的解答。书中对于分布式事务、数据分片、负载均衡、容错机制等核心技术的讲解，简直是我的福音。我特别期待书中关于CAP理论在分布式系统中的权衡和取舍的论述，以及如何根据业务需求做出最优选择。此外，我对书中关于数据迁移、备份恢复、性能调优的实操部分也充满了浓厚的兴趣，毕竟理论知识再扎实，最终还是要落地到具体的生产环境中。这本书的内容之详实，结构之严谨，让我觉得它不仅仅是一本技术书籍，更像是一本指导我进行海量数据库系统设计和优化的宝典，迫不及待想一窥其全貌。

评分☆☆☆☆☆

我购买《海量数据库解决方案》这本书，是出于对现代数据架构的强烈好奇心。在当前数字化转型的浪潮中，几乎所有的企业都在面临数据量激增的问题，而如何高效地管理和利用这些数据，成为了决定企业竞争力的关键。我之前接触过一些关于大数据处理的零散知识，但总感觉缺乏一个系统性的框架。这本书的出现，恰好填补了我的知识空白。我预想书中会详细介绍不同类型的海量数据库技术，包括它们的设计理念、核心算法、优缺点以及适用场景。我特别想了解的是，在构建海量数据解决方案时，需要考虑哪些关键因素，例如数据的一致性、可用性、分区策略、以及如何应对数据的增长和变化。我也希望这本书能够提供一些关于数据安全和隐私保护方面的指导，这在处理敏感数据时尤为重要。如果书中还能包含一些关于云原生数据库和Serverless架构在海量数据处理中的应用，那就更具前瞻性了，能够帮助我跟上行业发展的步伐。

评分☆☆☆☆☆

我刚拿到《海量数据库解决方案》这本书，就被它沉甸甸的厚度和严谨的排版吸引了。作为一名刚入行不久的软件工程师，我对大数据和分布式系统有着极大的热情，但同时也感到一丝迷茫。在学校的学习中，我们接触的大多是单机数据库，而到了实际工作中，却常常听到关于“海量数据”、“高并发”的讨论，这让我意识到传统知识的局限性。这本书的标题正好击中了我的痛点，我希望它能够为我揭开海量数据库的神秘面纱。我尤其关注书中关于数据模型设计、索引优化、查询性能提升等方面的内容。在这个数据爆炸的时代，如何让查询速度在庞大的数据量面前依然保持高效，是每一个开发者都必须面对的挑战。我也期待书中能够提供一些关于不同存储引擎的对比分析，例如InnoDB、RocksDB等，以及它们在海量数据场景下的适用性。如果书中还能包含一些实际的案例，比如电商平台、社交网络等场景下海量数据库的应用，那就更完美了，这样我就可以结合实际工作，更好地理解和运用书中的知识。

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Guess）

评分☆☆☆☆☆

书很实用很好，价格比当当高一些，要是能出电子版就方便了

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1.3.1

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挺好的！！！！！！！！！！！！

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2.1.3

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书有点老不喜欢这样的风格

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讲原理的呢

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这本书写得还是可以的。支持写的言简意赅书

评分☆☆☆☆☆

3.2.2.2