分布式数据库系统原理（第4版）

图书标准信息

• 作者 帕特里克·瓦尔杜里兹（Patrick Valduriez） 著；范举 译；[德]塔姆尔·厄兹叙（M. Tamer ·zsu）
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2023-07
• 版次 2
• ISBN 9787302636526
• 定价 99.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 484页
• 字数 755千字

【内容简介】

本书主要介绍分布式数据库管理系统的基本概念、基本理论和设计问题，涵盖了分布式数据库系统的设计、实现和管理等方面的诸多专题。全书由两大部分组成， 第一部分包括第1～14章，以关系数据库为主，讲述了分布式数据管理的基础原理，内容包括分布式数据库设计，分布式查询的分解与优化，事务管理，分布式并发控制，分布式数据库管理系统的可靠性，数据复制等分布式数据管理技术的经典内容，第14章还讨论了并行数据库系统。第二部分包括第15～18章，介绍了互联网时代分布式数据管理研究的前沿，包括分布式对象数据库管理，P2P数据管理，万?

【目录】

第1章  引言 1

1.1  什么是分布式数据库系统 1

1.2  分布式DBMS的发展历程 2

1.3  数据传输方案 4

1.4  分布式DBMS的承诺 5

1.4.1  分布式及复制数据的透明管理 6

1.4.2  基于分布式事务的可靠性 8

1.4.3  性能提升 8

1.4.4  可扩展性 9

1.5  设计问题 10

1.5.1  分布式数据库设计 10

1.5.2  分布式数据控制 10

1.5.3  分布式查询处理 10

1.5.4  分布式并发控制 11

1.5.5  分布式数据库的可靠性 11

1.5.6  复制 11

1.5.7  并行数据库 11

1.5.8  数据库集成 12

1.5.9  其他分布式方法 12

1.5.10  大数据处理和NoSQL 12

1.6  分布式DBMS体系架构 12

1.6.1  分布式DBMS体系架构的模型 13

1.6.2  客户/服务器系统 15

1.6.3  P2P系统 16

1.6.4  多数据库体系架构 18

1.6.5  云计算 20

1.7  本章参考文献说明 23

第2章  分布与并行数据库设计 25

2.1  数据分片 27

2.1.1  水平分片 28

2.1.2  垂直分片 39

2.1.3  混合分片 48

2.2  分配 49

2.2.1  辅助信息 50

2.2.2  分配模型 50

2.2.3  解决办法 52

2.3  结合的方法 53

2.3.1  工作负载不可知时的划分技术 53

2.3.2  工作负载可知的划分技术 54

2.4  自适应方法 57

2.4.1  检测工作负载的变化 57

2.4.2  检测受影响的数据项 58

2.4.3  增量重构 58

2.5  数据目录 60

2.6  本章小结 61

2.7  本章参考文献说明 61

2.8  本章习题 63

第3章  分布式数据控制 66

3.1  视图管理 66

3.1.1  集中式DBMS中的视图 67

3.1.2  分布式DBMS中的视图 69

3.1.3  物化视图的维护 70

3.2  访问控制 75

3.2.1  裁决式访问控制 76

3.2.2  多级访问控制 77

3.2.3  分布式访问控制 79

3.3  语义完整性控制 81

3.3.1  集中式语义完整性控制 82

3.3.2  分布式语义完整性控制 85

3.4  本章小结 89

3.5  本章参考文献说明 90

3.6  本章习题 91

第4章  分布式查询处理 93

4.1  查询处理概述 93

4.1.1  查询处理问题 94

4.1.2  查询优化 96

4.1.3  查询处理的分层结构 98

4.2  数据本地化 101

4.2.1  主水平划分的归约 101

4.2.2  连结的归约 103

4.2.3  垂直分片的归约 104

4.2.4  诱导分片的归约 105

4.2.5  混合分片的归约 106

4.3  分布式查询的连结排序 107

4.3.1  连结树 107

4.3.2  连结排序 109

4.3.3  基于半连结的算法 110

4.3.4  连结与半连结的对比 113

4.4  分布式代价模型 114

4.4.1  代价函数 114

4.4.2  数据库统计数据 115

4.5  分布式查询优化 116

4.5.1  动态方法 116

4.5.2  静态方法 120

4.5.3  混合方法 122

4.6  自适应查询处理 126

4.6.1  自适应查询处理的流程 127

4.6.2  eddy方法 128

4.7  本章小结 129

4.8  本章参考文献说明 130

4.9  本章习题 131

第5章  分布式事务处理 134

5.1  背景与概念定义 135

5.2  分布式并发控制 137

5.2.1  基于加锁的并发控制算法 138

5.2.2  基于时间戳的并发控制算法 145

5.2.3  多版本并发控制算法 149

5.2.4  乐观并发控制算法 150

5.3  基于快照隔离的分布式并发控制算法 152

5.4  分布式DBMS的可靠性 154

5.4.1  两阶段提交协议 155

5.4.2  两阶段提交协议的变型版本 161

5.4.3  处理站点故障 162

5.4.4  网络划分 168

5.4.5  Paxos共识协议 170

5.4.6  体系架构方面的考虑 173

5.5  扩展事务管理的现代方法 174

5.5.1  Spanner系统 175

5.5.2  LeanXcale系统 175

5.6  本章小结 177

5.7  本章参考文献说明 178

5.8  本章习题 181

第6章  数据复制 183

6.1  复制数据库的一致性 184

6.1.1  相互一致性 184

6.1.2  相互一致性与事务一致性 186

6.2  更新管理策略 187

6.2.1  积极更新传播 187

6.2.2  懒惰更新传播 188

6.2.3  集中式技术 188

6.2.4  分布式技术 189

6.3  复制协议 189

6.3.1  积极集中式协议 189

6.3.2  积极分布式协议 194

6.3.3  懒惰集中式协议 194

6.3.4  懒惰分布式协议 199

6.4  分组通信 200

6.5  复制与故障 202

6.5.1  故障和懒惰复制 202

6.5.2  故障和积极复制 202

6.6  本章小结 205

6.7  本章参考文献说明 205

6.8  本章习题 207

第7章  数据库集成——多数据库系统 209

7.1  数据库集成 209

7.1.1  自底向上的设计方法 210

7.1.2  模式匹配 213

7.1.3  模式集成 220

7.1.4  模式映射 221

7.1.5  数据清洗 227

7.2  多数据库查询处理 228

7.2.1  多数据库查询处理的关键问题 228

7.2.2  多数据库查询处理体系架构 229

7.2.3  基于视图的查询重写 231

7.2.4  查询优化和执行 234

7.2.5  查询翻译和执行 243

7.3  本章小结 245

7.4  本章参考文献说明 246

7.5  本章习题 248

第8章  并行数据库系统 258

8.1  并行数据库系统的目标 258

8.2  并行架构 261

8.2.1  通用架构 261

8.2.2  共享内存架构 262

8.2.3  共享磁盘架构 264

8.2.4  无共享架构 264

8.3  数据放置 265

8.4  并行查询处理 268

8.4.1  数据处理的并行算法 268

8.4.2  并行查询优化 273

8.5  负载均衡 277

8.5.1  并行执行的问题 277

8.5.2  算子内负载均衡 279

8.5.3  算子间负载均衡 280

8.5.4  查询内负载均衡 280

8.6  容错性 283

8.7  数据库集群 284

8.7.1  数据库集群架构 285

8.7.2  复制 286

8.7.3  负载均衡 286

8.7.4  查询处理 286

8.8  本章小结 289

8.9  本章参考文献说明 289

8.10  本章习题 291

第9章  对等数据管理 293

9.1  基础设施 295

9.1.1  非结构化P2P网络 296

9.1.2  结构化P2P网络 298

9.1.3  超级节点P2P网络 301

9.1.4  P2P网络比较 303

9.2  P2P系统上的模式映射 303

9.2.1  成对模式映射 303

9.2.2  基于机器学习技术的映射 304

9.2.3  公共协议映射 304

9.2.4  基于信息检索技术的模式映射 305

9.3  P2P系统的查询处理 306

9.3.1  Top-k查询 306

9.3.2  连结查询 316

9.3.3  区间查询 317

9.4  副本一致性 320

9.4.1  DHT中的基本支持 320

9.4.2  DHT中的数据货币 321

9.4.3  副本协调 322

9.5  区块链 325

9.5.1  区块链定义 326

9.5.2  区块链基础设施 327

9.5.3  区块链2.0 329

9.5.4  问题 330

9.6  本章小结 331

9.7  本章参考文献说明 332

9.8  本章习题 333

第10章  大数据处理 335

10.1  分布式存储系统 337

10.1.1  谷歌文件系统 338

10.1.2  对象存储与文件存储的结合 339

10.2  大数据处理框架 339

10.2.1  MapReduce数据处理 340

10.2.2  使用Spark处理数据 348

10.3  流数据处理 352

10.3.1  流模型、语言和算子 353

10.3.2  数据流的查询处理 356

10.3.3  数据流系统容错 362

10.4  图分析平台 363

10.4.1  图划分 365

10.4.2  MapReduce和图分析 369

10.4.3  图分析专用系统 369

10.4.4  以顶点为中心的整体同步系统 372

10.4.5  以顶点为中心的异步并行系统 374

10.4.6  以顶点为中心的聚集-应用-分散系统 376

10.4.7  以划分为中心的整体同步系统 377

10.4.8  以划分为中心的异步并行系统 378

10.4.9  以划分为中心的聚集-应用-分散系统 378

10.4.10  以边为中心的整体同步系统 378

10.4.11  以边为中心的异步并行系统 379

10.4.12  以边为中心的聚集-应用-分散系统 379

10.5  数据湖 379

10.5.1  数据湖与数据仓库 379

10.5.2  体系架构 380

10.5.3  挑战 382

10.6  本章小结 382

10.7  本章参考文献说明 383

10.8  本章习题 385

第11章  NoSQL、NewSQL与Polystore技术 388

11.1  NoSQL系统提出的动机 388

11.2  键值存储系统 390

11.2.1  DynamoDB 390

11.2.2  其他键值存储系统 392

11.3  文档存储系统 392

11.3.1  MongoDB 393

11.3.2  其他文档存储 395

11.4  宽列存储 395

11.4.1  Bigtable 396

11.4.2  其他宽列存储系统 397

11.5  图数据库管理系统 397

11.5.1  Neo4j 398

11.5.2  其他图数据库系统 401

11.6  混合数据存储系统 401

11.6.1  多模型NoSQL存储系统 401

11.6.2  NewSQL数据库系统 402

11.7  Polystore系统 404

11.7.1  松耦合的Polystore系统 405

11.7.2  紧耦合Polystore系统 408

11.7.3  混合系统 412

11.7.4  结束语 415

11.8  本章小结 416

11.9  本章参考文献说明 417

11.10  本章习题 418

第12章  万维网数据管理 419

12.1  万维网图管理 420

12.2  万维网搜索 421

12.2.1  万维网爬取 422

12.2.2  索引 423

12.2.3  排序与链接分析 424

12.2.4  对关键词搜索的评价 425

12.3  万维网查询 426

12.3.1  半结构化数据方法 427

12.3.2  万维网查询语言方法 430

12.4  问答系统 435

12.5  隐藏万维网搜索与查询 438

12.5.1  隐藏万维网爬取 438

12.5.2  元搜索 439

12.6  万维网数据集成 441

12.6.1  万维网表格/融合表格 442

12.6.2  语义万维网和链接开放数据 442

12.6.3  万维网数据集成中的数据质量问题 456

12.7  本章参考文献说明 462

12.8  本章习题 464

附录 465

参考文献 466

 

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