• 分布式数据库系统:大数据时代新型数据库技术
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分布式数据库系统:大数据时代新型数据库技术

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作者于戈,申德荣等编著

出版社机械工业出版社

ISBN9787111724704

出版时间2023-05

装帧平装

开本16开

定价99元

货号12958656

上书时间2024-10-22

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品相描述:全新
商品描述
目录
目    录<br />前言<br />第1章  分布式数据库系统概论  1<br />1.1  引言及准备知识  1<br />1.1.1  基本概念  1<br />1.1.2  基础知识  4<br />1.2  分布式数据库系统的基本概念  5<br />1.2.1  节点/场地  5<br />1.2.2  分布式数据库  5<br />1.2.3  分布式数据库管理系统  6<br />1.2.4  分布式数据库系统应用<br />  举例  6<br />1.2.5  分布式数据库的特性  7<br />1.3  分布式数据库系统的作用和特点  9<br />1.3.1  作用  9<br />1.3.2  特点  9<br />1.4  分布式数据库系统中的关键<br />  技术  10<br />1.4.1  关键技术  10<br />1.4.2  典型的分布式数据库原型<br />  系统简介  11<br />1.5  大数据应用与分布式大数据库<br />  技术  12<br />1.5.1  大数据的类型和应用  12<br />1.5.2  大数据的特点  15<br />1.5.3  大数据处理过程  15<br />1.5.4  大数据管理新模式  16<br />1.5.5  分布式大数据库系统及<br />  关键技术  18<br />1.6  本章小结  21<br />习题  21<br />参考文献  22<br />第2章  分布式数据库系统的<br />  体系结构  25<br />2.1  DDBS的物理结构和逻辑结构  26<br />2.2  DDBS的体系结构  26<br />2.2.1  基于客户/服务器结构的<br />  体系结构  27<br />2.2.2  基于“中间件”的客户/<br />  服务器结构  28<br />2.3  DDBS的模式结构  30<br />2.4  DDBS的组件结构  32<br />2.5  多数据库集成系统  33<br />2.5.1  数据库集成  33<br />2.5.2  多数据库系统  35<br />2.6  DDBS的分类  38<br />2.6.1  三个基本特性  38<br />2.6.2  DDBS的分类图  39<br />2.7  元数据的管理  40<br />2.7.1  数据字典的主要内容和<br />  用途  40<br />2.7.2  数据字典的组织  40<br />2.8  Oracle系统体系结构介绍  41<br />2.8.1  Oracle系统体系结构  41<br />2.8.2  Oracle中实现分布式功能的<br />  组件  42<br />2.8.3  Oracle分布式数据库架构<br />  案例  44<br />2.9  分布式大数据库的系统体系<br />  结构  46<br />2.10  分布式大数据库系统案例  47<br />2.10.1  HBase  47<br />2.10.2  Spanner  49<br />2.10.3  OceanBase  51<br />2.11  本章小结  53<br />习题  53<br />参考文献  53<br />第3章  分布式数据库的设计  56<br />3.1  设计策略  56<br />3.1.1  Top-Down设计过程  56<br />3.1.2  Bottom-Up设计过程  57<br />3.2  分片的定义和作用  57<br />3.2.1  分片的定义  58<br />3.2.2  分片的作用  58<br />3.2.3  分片设计过程  59<br />3.2.4  分片的原则  59<br />3.2.5  分片的种类  60<br />3.2.6  分布透明性  60<br />3.3  水平分片的设计  60<br />3.3.1  定义  60<br />3.3.2  水平分片的操作  63<br />3.3.3  水平分片的设计  63<br />3.3.4  正确性检验  65<br />3.4  垂直分片的设计  66<br />3.4.1  定义  66<br />3.4.2  垂直分片的操作  67<br />3.4.3  垂直分片的设计  67<br />3.4.4  正确性检验  67<br />3.5  混合分片的设计  68<br />3.6  分片的表示方法  69<br />3.6.1  图形表示法  69<br />3.6.2  分片树表示方法  69<br />3.7  分配设计  70<br />3.7.1  分配类型  70<br />3.7.2  分配设计原则  72<br />3.7.3  分配模型  73<br />3.8  数据复制技术  74<br />3.8.1  数据复制的优势  74<br />3.8.2  数据复制的分类  75<br />3.8.3  复制的常用方法  75<br />3.9  Oracle数据库的数据分布设计<br />  案例  76<br />3.9.1  基于Oracle数据库链的<br />  数据分布设计  76<br />3.9.2  Oracle集中式数据库的<br />  数据分区技术  80<br />3.9.3  基于Oracle分片技术的<br />  分布式数据库案例  82<br />3.10  大数据库的分布设计  86<br />3.10.1  大数据模型  86<br />3.10.2  数据分区策略  93<br />3.11  典型的大数据分布设计案例  97<br />3.11.1  HBase  97<br />3.11.2  Spanner  102<br />3.11.3  OceanBase  105<br />3.12  本章小结  110<br />习题  110<br />参考文献  111<br />第4章  分布式数据存储  114<br />4.1  大数据分布式存储类型  114<br />4.2  分布式文件系统  116<br />4.2.1  HDFS简介  116<br />4.2.2  HDFS的关系数据存储<br />  结构  119<br />4.2.3  基本的SSTable数据存储<br />  结构  125<br />4.2.4  LSM-Tree存储结构  127<br />4.3  分布式对象存储技术  130<br />4.3.1  三种主流的网络存储<br />  结构  131<br />4.3.2  对象存储系统的体系<br />  结构  131<br />4.3.3  Ceph  134<br />4.3.4  Swift  137<br />4.3.5  主流分布式存储技术的<br />  比较  141<br />4.4  分布式索引结构  142<br />4.4.1  布隆过滤器  142<br />4.4.2  键值二级索引  145<br />4.4.3  跳跃表  148<br />4.4.4  分区数据上的索引结构  149<br />4.5  分布式缓存  151<br />4.5.1  分布式缓存概述  152<br />4.5.2  分布式缓存的体系结构  153<br />4.5.3  典型的分布式缓存系统  154<br />4.5.4  分布式缓存与存储引擎的<br />  结合使用  160<br />4.6  Oracle数据库的存储结构  161<br />4.6.1  Oracle数据库的物理存储<br />  结构  162<br />4.6.2  Oracle数据库的逻辑存储<br />  结构  163<br />4.7  大数据库分布存储案例  164<br />4.7.1  HBase  164<br />4.7.2  Spanner  168<br />4.7.3  OceanBase  171<br />4.8  本章小结  177<br />习题  178<br />参考文献  179<br />第5章  分布式查询处理<br />  与优化  181<br />5.1  查询处理基础  181<br />5.1.1  查询处理目标  181<br />5.1.2  查询优化的意义  183<br />5.1.3  查询优化的基本概念  186<br />5.1.4  查询优化的过程  187<br />5.2  查询处理器  189<br />5.2.1  查询处理器的特性  190<br />5.2.2  查询处理层次  192<br />5.3  查询分解  194<br />5.3.1  规范化  194<br />5.3.2  分析  195<br />5.3.3  约简  196<br />5.3.4  查询重写  197<br />5.4  数据局部化  200<br />5.5  片段查询的优化  202<br />5.6  Oracle查询计划案例  205<br />5.7  大数据库的查询处理及优化  207<br />5.7.1  NoSQL数据库的查询<br />  处理方法  207<br />5.7.2  基于MapReduce的查询<br />  处理  209<br />5.7.3  基于Hadoop的查询处理  214<br />5.7.4  基于Spark的数据分析<br />  处理  217<br />5.8  大数据库查询处理与优化案例  221<br />5.8.1  HBase  221<br />5.8.2  Spanner  222<br />5.8.3  OceanBase  227<br />5.9  本章小结  235<br />习题  235<br />参考文献  236<br />第6章  查询存取优化  238<br />6.1  基本概念  239<br />6.1.1  分布查询的执行与处理  239<br />6.1.2  查询存取优化的内容  240<br />6.2  存取优化的理论基础  242<br />6.2.1  查询代价模型  242<br />6.2.2  数据库的特征参数和<br />  统计信息  244<br />6.2.3 

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