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原理與實(shí)踐:云原生數(shù)據(jù)庫(kù)

原理與實(shí)踐:云原生數(shù)據(jù)庫(kù)

定 價(jià):¥99.00

作 者: 李飛飛,周烜,蔡鵬,張蓉,黃貴 著
出版社: 電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787121421655 出版時(shí)間: 2021-10-01 包裝: 平裝
開(kāi)本: 16開(kāi) 頁(yè)數(shù): 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  本書(shū)詳細(xì)剖析了作為核心基礎(chǔ)軟件系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)在云計(jì)算時(shí)代的技術(shù)演進(jìn)歷程,從架構(gòu)設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)機(jī)制和系統(tǒng)優(yōu)化等多個(gè)角度闡述傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)是如何一步步發(fā)展到云原生形態(tài)的。本書(shū)強(qiáng)調(diào)理論和實(shí)踐的充分結(jié)合,分析MySQL、PostgreSQL等工業(yè)界“活”的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的SQL優(yōu)化與執(zhí)行、事務(wù)處理、緩存與索引等原理,在面對(duì)實(shí)際應(yīng)用需求時(shí)做了哪些權(quán)衡與折中,面對(duì)復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景如何優(yōu)化,以及做出種種選擇背后的原因。同時(shí),本書(shū)結(jié)合阿里云在數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域的研發(fā)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),著重講述現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫(kù)從系統(tǒng)進(jìn)化到服務(wù)的一系列核心技術(shù)原理,例如利用云計(jì)算資源池化技術(shù)、分布式技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的高可用、彈性擴(kuò)展和按需使用等。本書(shū)內(nèi)容翔實(shí),兼具理論深度和實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié),同時(shí)開(kāi)放性地探索了數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展方向,能夠啟發(fā)讀者進(jìn)一步深入思考。本書(shū)可作為高等院校信息類專業(yè)的本科生和碩士研究生教材,也可作為數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)的內(nèi)核研發(fā)和系統(tǒng)運(yùn)維等從業(yè)人員的參考書(shū)。

作者簡(jiǎn)介

  李飛飛 阿里巴巴集團(tuán)副總裁,阿里云智能事業(yè)群數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品事業(yè)部與達(dá)摩院數(shù)據(jù)庫(kù)與存儲(chǔ)實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人,ACM杰出科學(xué)家。曾獲ACM與IEEE多項(xiàng)大獎(jiǎng),世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)2019全球領(lǐng)先科技成果獎(jiǎng),浙江省科技進(jìn)步一等獎(jiǎng),中國(guó)電子學(xué)會(huì)科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)等。帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)研發(fā)了阿里云企業(yè)級(jí)云原生數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。擔(dān)任多個(gè)國(guó)際及國(guó)內(nèi)一流學(xué)術(shù)期刊和學(xué)術(shù)會(huì)議的編委、主席。中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)CCF大數(shù)據(jù)專家委員會(huì)副主任,數(shù)據(jù)庫(kù)專業(yè)委員會(huì)常委。擔(dān)任多個(gè)國(guó)際一流學(xué)術(shù)期刊和學(xué)術(shù)會(huì)議的編委、主席(VLDB 2021與IEEE ICDE 2021工業(yè)界主席)。 周烜 華東師范大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與工程學(xué)院教授、副院長(zhǎng)。2001年本科畢業(yè)于復(fù)旦大學(xué),2005年在新加坡國(guó)立大學(xué)取得博士學(xué)位,2005年至2010年期間先后在德國(guó) L3S 研究中心和澳大利亞聯(lián)邦科工組織從事科研工作,隨后在中國(guó)人民大學(xué)任教,于2017年加入華東師范大學(xué)。他的研究興趣包括數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)和信息檢索技術(shù)。他曾參與和負(fù)責(zé)多個(gè)國(guó)內(nèi)外的科研項(xiàng)目和工業(yè)合作項(xiàng)目,開(kāi)發(fā)各種數(shù)據(jù)管理系統(tǒng),在分布式數(shù)據(jù)庫(kù)上的研究成果獲2019年國(guó)家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)。 蔡鵬 華東師范大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與工程學(xué)院教授,博士生導(dǎo)師。2015年6月加入華東師范大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與工程學(xué)院,在此之前先后就職于IBM中國(guó)研究院和百度(中國(guó))有限公司。在VLDB、ICDE、SIGIR、ACL等國(guó)際頂級(jí)會(huì)議上發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文。目前的研究方向?yàn)閮?nèi)存事務(wù)處理、于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的自適應(yīng)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。曾獲國(guó)家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)、教育部科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)。張蓉 華東師范大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與工程學(xué)院教授,博士生導(dǎo)師。自2001年起從事分布式系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)研究與開(kāi)發(fā)工作,曾作為負(fù)責(zé)人或者主要參與人員參加國(guó)家自然科學(xué)基金課題、國(guó)家863計(jì)劃項(xiàng)目及多項(xiàng)企業(yè)合作項(xiàng)目的研究。工作成果獲得上海市科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)(排名第四)以及國(guó)家科學(xué)技術(shù)進(jìn)步二等獎(jiǎng)(排名第七)。研究興趣包括分布式數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)流管理和大數(shù)據(jù)基準(zhǔn)評(píng)測(cè)。黃貴 阿里巴巴資深技術(shù)專家,阿里云數(shù)據(jù)庫(kù)總架構(gòu)師,在阿里巴巴一直從事分布式系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核的研發(fā)工作,參與自研數(shù)據(jù)庫(kù)PolarDB的研發(fā)工作。技術(shù)專長(zhǎng)和研究興趣為分布式系統(tǒng)設(shè)計(jì)、分布式一致性協(xié)議、數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核實(shí)現(xiàn)等領(lǐng)域,曾在SIGMOD、FAST、VLDB等國(guó)際頂級(jí)會(huì)議上發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文。

圖書(shū)目錄

第1章 數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展歷程1
1.1 數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展概述2
1.1.1 萌芽2
1.1.2 商業(yè)化起步3
1.1.3 發(fā)展成熟3
1.1.4 云原生與分布式時(shí)代4
1.2 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)6
1.2.1 云原生與分布式6
1.2.2 大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)一體化6
1.2.3 軟硬件一體化7
1.2.4 多模7
1.2.5 智能化運(yùn)維8
1.2.6 安全可信8
1.3 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)主要技術(shù)原理8
1.3.1 接入管理9
1.3.2 查詢引擎10
1.3.3 事務(wù)處理14
1.3.4 存儲(chǔ)引擎17
參考文獻(xiàn)19

第2章 數(shù)據(jù)庫(kù)與云原生20
2.1 數(shù)據(jù)庫(kù)在云時(shí)代的發(fā)展21
2.1.1 云計(jì)算時(shí)代的興起21
2.1.2 數(shù)據(jù)庫(kù)作為一種服務(wù)22
2.2 數(shù)據(jù)庫(kù)在云原生時(shí)代面臨的挑戰(zhàn)23
2.3 云原生數(shù)據(jù)庫(kù)的主要特點(diǎn)24
2.3.1 分層架構(gòu)24
2.3.2 資源解耦與池化24
2.3.3 彈性伸縮能力24
2.3.4 高可用與數(shù)據(jù)一致性25
2.3.5 多租戶與資源隔離26
2.3.6 智能化運(yùn)維26
參考文獻(xiàn)26

第3章 云原生數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)27
3.1 設(shè)計(jì)理念28
3.1.1 云原生數(shù)據(jù)庫(kù)的本質(zhì)28
3.1.2 計(jì)算與存儲(chǔ)分離29
3.2 架構(gòu)設(shè)計(jì)30
3.3 典型的云原生數(shù)據(jù)庫(kù)31
3.3.1 AWS Aurora31
3.3.2 PolarDB37
3.3.3 Microsoft Socrates40
參考文獻(xiàn)44

第4章 存儲(chǔ)引擎45
4.1 數(shù)據(jù)組織46
4.1.1 B+樹(shù)47
4.1.2 InnoDB引擎中的B+樹(shù)49
4.1.3 LSM-tree52
4.2 并發(fā)控制56
4.2.1 基本概念56
4.2.2 鎖方法56
4.2.3 時(shí)間戳方法58
4.2.4 MVCC61
4.2.5 InnoDB MVCC的實(shí)現(xiàn)63
4.3 日志與恢復(fù)65
4.3.1 基本概念65
4.3.2 邏輯日志66
4.3.3 物理日志66
4.3.4 恢復(fù)原理67
4.3.5 MySQL的Binlog68
4.3.6 InnoDB的物理日志68
4.4 新型LSM存儲(chǔ)引擎70
4.4.1 PolarDB X-Engine70
4.4.2 高性能事務(wù)處理72
4.4.3 軟硬結(jié)合優(yōu)化75
4.4.4 低成本分層存儲(chǔ)78
4.4.5 雙存儲(chǔ)引擎技術(shù)84
4.4.6 實(shí)驗(yàn)評(píng)估85
參考文獻(xiàn)88

第5章 高可用共享存儲(chǔ)系統(tǒng)89
5.1 高可用基礎(chǔ)90
5.1.1 Primary-Backup90
5.1.2 Quorum92
5.1.3 Paxos93
5.1.4 Raft95
5.1.5 Parallel Raft98
5.2 集群高可用100
5.2.1 MySQL集群高可用100
5.2.2 PolarDB高可用103
5.3 共享存儲(chǔ)架構(gòu)116
5.3.1 Aurora存儲(chǔ)系統(tǒng)117
5.3.2 PolarFS119
5.4 文件系統(tǒng)優(yōu)化121
5.4.1 用戶態(tài)I/O計(jì)算121
5.4.2 近存儲(chǔ)計(jì)算124
參考文獻(xiàn)130

第6章 數(shù)據(jù)庫(kù)緩存131
6.1 數(shù)據(jù)庫(kù)緩存簡(jiǎn)介132
6.1.1 數(shù)據(jù)庫(kù)緩沖作用132
6.1.2 緩沖池132
6.2 緩存恢復(fù)133
6.2.1 云環(huán)境對(duì)緩存的挑戰(zhàn)133
6.2.2 基于CPU與內(nèi)存分離的緩存恢復(fù)133
6.3 PolarDB的實(shí)踐135
6.3.1 緩沖池的優(yōu)化135
6.3.2 數(shù)據(jù)字典緩存和文件系統(tǒng)緩存的優(yōu)化140
6.3.3 基于RDMA的共享內(nèi)存池141
..
參考文獻(xiàn)220

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