• 分布式数据库架构设计与实践(5G与AI技术大系)
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分布式数据库架构设计与实践(5G与AI技术大系)

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作者亚信科技有限公司(中国) 著

出版社清华大学出版社

出版时间2022-09

版次1

装帧平装

货号R7库 11-12

上书时间2024-11-12

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品相描述:全新
图书标准信息
  • 作者 亚信科技有限公司(中国) 著
  • 出版社 清华大学出版社
  • 出版时间 2022-09
  • 版次 1
  • ISBN 9787302616306
  • 定价 89.00元
  • 装帧 平装
  • 开本 16开
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 560页
  • 字数 325千字
【内容简介】

本书第 1、2 章介绍数据库的发展史和现状,讲述分布式数据库的架构,带读者从整体上认识分布式数据库。第 3~5 章着重介绍 AntDB 数据库,对其分布式架构、存储引擎和事务机制等方面进行较为详细的介绍,并且结合实际案例进行说明。第 6、7 章主要介绍分布式数据库的高可用性方案,以及线下实际应用案例,并对高可用性方案的设计进行说明,同时对分布式数据库技术未来的发展进行展望。 

 

本书不是分布式数据库的入门书,适合熟悉数据库理论和概念的读者阅读。对于研发人员,可以将本书作为案头参考书,在日常研发中遇到问题时,可随时借鉴书中内容,快速解决问题。

 


【作者简介】

亚信科技(股票代码:01675.HK)创建于1993年,是领先的软件产品、解决方案和服务提供商,领先的数智化全栈能力提供商。依托咨询规划、产品研发、实施交付、系统集成、智慧决策、数据运营和客户服务等数智化核心能力,打造客户服务闭环,为通信、政务、能源、交通、广电、邮政等行业客户提供端到端的全链路数智化转型服务。

 


 

亚信科技坚持“一巩固、三发展”战略,高质量巩固BSS市场的领导地位,高速度发展5G OSS网络智能化、DSaaS数字化运营、垂直行业和企业上云等新兴业务。

 


 

公司积极拥抱5G、云计算、大数据、AI、物联网等先进的技术,形成了数智、云网、IT三大产品体系。

 


 

亚信科技将与业界伙伴共同建设生态体系,持续推动商业模式创新,为企业数字化转型和产业可持续发展,为数字中国和新基建贡献力量。

 


【目录】

第1章 数据库的发展与现状   1

 


 

1.1 数据库的定义和分类   1

 


 

1.1.1 网状和层次数据库    2

 


 

1.1.2 关系数据库    2

 


 

1.1.3 NoSQL数据库    3

 


 

1.1.4 分布式数据库    5

 


 

1.1.5 云数据库    7

 


 

1.1.6 时序数据库    8

 


 

1.1.7 NewSQL数据库    14

 


 

1.2 国产数据库行业    16

 


 

1.2.1 国产数据库行业发展历程   16

 


 

1.2.2 国产数据库发展特点    21

 


 

1.2.3 国产数据库行业市场格局分析   23

 


 

1.3 数据库的发展总结    25

 


 

1.4 小结    26

 


 

第2章 分布式数据库架构概述   27

 


 

2.1 “去O”实践特色    27

 

2.1.1 国产化趋势分析    27

 


 

2.1.2 “去O”的厂商数据库产品解析   28

 


 

2.2 分布式数据库的概念   32

 


 

2.3 分布式数据库的分类   33

 


 

2.3.1 OLTP和OLAP对比    33

 


 

2.3.2 关于HTAP    34

 


 

2.4 如何解决分布式问题   37

 


 

2.4.1 分布式数据库的事务处理技术   37

 


 

2.4.2 分布式存储技术    44

 


 

2.5 分布式数据库的优点和缺点   50

 


 

2.5.1 分布式数据库的优点    50

 


 

2.5.2 分布式数据库的缺点    50

 


 

2.6 分布式数据库未来的趋势思考   51

 


 

第3章AntDB分布式关系数据库架构 53

 


 

3.1 AntDB架构概览   53

 


 

3.2 AntDB的SQL引擎   54

 


 

3.2.1 计算节点Coordinator   54

 


 

3.2.2 全局事务管理节点    59

 


 

3.3 AntDB执行器技术   60

 


 

3.3.1 逻辑计划与物理计划    61

 


 

3.3.2 分布式执行    61

 


 

3.3.3 分布式执行计划的优势   62

 


 

3.4 AntDB存储技术   63

 


 

3.4.1 存储节点    63

 


 

3.4.2 Hash分片技术   63

 


 

3.4.3 水平动态扩展技术    67

 


 

3.5 AntDB事务机制    68

 


 

3.5.1 全局一致性    68

 


 

3.5.2 2PC协议和Paxos协议   69

 


 

3.6 AntDB企业增强特性介绍   72

 


 

3.6.1 数据分布式存储    72

 


 

3.6.2 分布式集群下强一致备份恢复技术   74

 


 

3.6.3 同步异步自适应流复制   75

 


 

3.6.4 异构数据库兼容评估    78

 


 

3.6.5 数据并行查询    83

 


 

3.6.6 Oracle兼容    84

 


 

3.6.7 AntDB在线数据扩容   85

 


 

3.6.8 读写分离    89

 


 

3.6.9 与异构数据库互联    93

 


 

3.6.10 异构索引支持    94

 


 

3.6.11 集群自愈    97

 


 

3.6.12 异地多中心    103

 


 

3.7 AntDB 的Oracle兼容性   103

 


 

3.7.1 Oracle兼容性能力说明   103

 


 

3.7.2 使用兼容模式访问AntDB数据库   104

 


 

3.7.3 使用Oracle兼容特性开发应用系统   106

 


 

3.7.4 AntDB与Oracle语法对比   107

 


 

3.8 AntDB管理节点Adbmgr介绍   150

 


 

3.8.1 Adbmgr简介    150

 


 

3.8.2 管理AntDB集群    151

 


 

3.9 AntDB运维管理控制台介绍  180

 


 

3.9.1 AntDB管理控制台产品定位   180

 


 

3.9.2 AntDB运维管理控制台系统架构   181

 


 

3.9.3 AntDB运维管理控制台功能介绍   182

 


 

第4章AntDB分布式内存数据库  184

 


 

4.1 AntDB分布式内存数据库架构  184

 


 

4.2 存储引擎介绍    186

 


 

4.2.1 分层存储    186

 


 

4.2.2 持久化    188

 


 

4.2.3 索引优化    191

 


 

4.3 AntDB分布式内存数据库适用的场景 193

 


 

第5章AntDB数据库实践案例介绍  194

 


 

5.1 某省核心营业库案例   194

 


 

5.2 某省高速公路清分结算系统改造升级案例  197

 


 

5.3 某省核心账务库案例   201

 


 

5.4 某省计费中心项目   204

 


 

第6章高可用性方案设计与最佳实践 208

 


 

6.1 高可用架构基础    208

 


 

6.1.1 各种高可用架构介绍   209

 


 

6.1.2 服务器的可靠性设计   211

 


 

6.2 基于共享存储的高可用方案   211

 


 

6.2.1 SAN存储方案   212

 


 

6.2.2 DRBD方案    215

 


 

6.3 WAL日志或流复制的高可用方案   218

 


 

6.3.1 持续复制归档的Standby方法   219

 


 

6.3.2 异步流复制方案    220

 


 

6.3.3 同步流复制方案    228

 


 

6.4 基于触发器的同步方案   229

 


 

6.4.1 基于触发器的同步方案特点   229

 


 

6.4.2 基于触发器的同步软件介绍   230

 


 

6.5 基于中间件的高可用方案   233

 


 

6.5.1 基于中间件的高可用方案的特点   233

 


 

6.5.2 基于中间件的开源软件介绍   234

 


 

第7章 分布式数据库的发展展望   245

 


 

7.1 分布式数据库优化方案   247

 


 

7.1.1 OLTP性能优化    248

 


 

7.1.2 OLAP性能优化    249

 


 

7.2 分布式数据库的热点技术   256

 


 

7.2.1 时序数据处理    256

 


 

7.2.2 流式计算    258

 


 

7.2.3 全文检索、地理空间信息、图形关系处理  259

 


 

7.2.4 库内机器学习    259

 


 

7.2.5 向量相似度查询    260

 


 

7.2.6 区块链    261

 


 

7.2.7 存储计算分离    263

 


 

7.2.8 插件化    266

 


 

7.2.9 超融合    266

 


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