数据密集型应用系统设计
作 者:(美)马丁·科勒普曼(Martin Kleppmann) 著 赵军平 等 译
定 价:128
出 版 社:中国电力出版社
出版日期:2018年09月01日
页 数:524
装 帧:平装
ISBN:9787519821968
目录
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前言1
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第一部分数据系统基础
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第1章可靠、可扩展与可维护的应用系统11
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认识数据系统12
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可靠性14
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可扩展性18
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可维护性25
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小结28
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第2章数据模型与查询语言33
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关系模型与文档模型34
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内容介绍
全书分为三大部分:第一部分,主要讨论有关增强数据密集型应用系统所需的若干基本原则。首先开篇第1章即瞄准目标:可靠性、可扩展性与可维护性,如何认识这些问题以及如何达成目标。第2章我们比较了多种不同的数据模型和查询语言,讨论各自的适用场景。接下来第3章主要针对存储引擎,即数据库是如何安排磁盘结构从而提高检索效率。第4章转向数据编码(序列化)方面,包括常见模式的演化历程。第二部分,我们将从单机的数据存储转向跨机器的分布式系统,这是扩展性的重要一步,但随之而来的是各种挑战。所以将依次讨论数据远程复制(第5章)、数据分区(第6章)以及事务(第7章)。接下来的第8章包括分布式系统的更多细节,以及分布式环境如何达成一致性与共识(第9章)。第三部分,主要针对产生派生数据的系统,所谓派生数据主要指在异构系统中,如果无法用一个数据源来解决所有问题,那么一种自然的方式就是集成多个不同的数据库、缓存模块以及索引模......
(美)马丁·科勒普曼(Martin Kleppmann) 著 赵军平 等 译
马丁·科勒普曼,是英国剑桥大学分布式系统方向的研究员。此前,他曾是LinkedIn和Rapportive等互联网公司的软件工程师,负责大规模数据基础设施建设。在此过程中他遇到过一些困难,因此他希望这本书能够帮助读者避免重蹈覆辙。Martin还是一位活跃的会议演讲者、博主和开源贡献者。他认为,每个人都应该学习深刻的技术理念,对技术的深入理解能帮助我们开发出更好的软件。
赵军平,大数据存储与分析资深开发者与推广者(EMC10余年),GPU异构计算的亲历者。中国计算机协会专家委员,DELLEMC资深架构师。12年系统研发、创新与团队管理经验,擅长......