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172千字 字数
2022-01-01 发行日期
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主编推荐语

阿里云数据库领域数十年的研发实践经验结晶。

内容简介

本书详细剖析了作为核心基础软件系统的数据库在云计算时代的技术演进历程，从架构设计、实现机制和系统优化等多个角度阐述传统数据库技术是如何一步步发展到云原生形态的。

本书强调理论和实践的充分结合，分析MySQL、PostgreSQL等工业界“活”的系统实现数据库的SQL优化与执行、事务处理、缓存与索引等原理，在面对实际应用需求时做了哪些权衡与折中，面对复杂的应用场景如何优化，以及做出种种选择背后的原因。

同时，本书结合阿里云在数据库领域的研发实践经验，着重讲述现代数据库从系统进化到服务的一系列核心技术原理，例如利用云计算资源池化技术、分布式技术实现数据库的高可用、弹性扩展和按需使用等。

本书内容翔实，兼具理论深度和实现细节，同时开放性地探索了数据库的发展方向，能够启发读者进一步深入思考。本书可作为高等院校信息类专业的本科生和硕士研究生教材，也可作为数据库行业的内核研发和系统运维等从业人员的参考书。

目录

  • 版权信息
  • 内容简介
  • 推荐序一
  • 推荐序二
  • 推荐序三
  • 推荐语
  • 前言
  • 第1章 数据库发展历程
  • 1.1 数据库发展概述
  • 1.1.1 萌芽
  • 1.1.2 商业化起步
  • 1.1.3 发展成熟
  • 1.1.4 云原生与分布式时代
  • 1.2 数据库技术发展趋势
  • 1.2.1 云原生与分布式
  • 1.2.2 大数据与数据库一体化
  • 1.2.3 软硬件一体化
  • 1.2.4 多模
  • 1.2.5 智能化运维
  • 1.2.6 安全可信
  • 1.3 关系数据库主要技术原理
  • 1.3.1 接入管理
  • 1.3.2 查询引擎
  • 1.3.3 事务处理
  • 1.3.4 存储引擎
  • 参考文献
  • 第2章 数据库与云原生
  • 2.1 数据库在云时代的发展
  • 2.1.1 云计算时代的兴起
  • 2.1.2 数据库作为一种服务
  • 2.2 数据库在云原生时代面临的挑战
  • 2.3 云原生数据库的主要特点
  • 2.3.1 分层架构
  • 2.3.2 资源解耦与池化
  • 2.3.3 弹性伸缩能力
  • 2.3.4 高可用与数据一致性
  • 2.3.5 多租户与资源隔离
  • 2.3.6 智能化运维
  • 参考文献
  • 第3章 云原生数据库架构
  • 3.1 设计理念
  • 3.1.1 云原生数据库的本质
  • 3.1.2 计算与存储分离
  • 3.2 架构设计
  • 3.3 典型的云原生数据库
  • 3.3.1 AWS Aurora
  • 3.3.2 PolarDB
  • 3.3.3 Microsoft Socrates
  • 参考文献
  • 第4章 存储引擎
  • 4.1 数据组织
  • 4.1.1 B+树
  • 4.1.2 InnoDB引擎中的B+树
  • 4.1.3 LSM-tree
  • 4.2 并发控制
  • 4.2.1 基本概念
  • 4.2.2 锁方法
  • 4.2.3 时间戳方法
  • 4.2.4 MVCC
  • 4.2.5 InnoDB MVCC的实现
  • 4.3 日志与恢复
  • 4.3.1 基本概念
  • 4.3.2 逻辑日志
  • 4.3.3 物理日志
  • 4.3.4 恢复原理
  • 4.3.5 MySQL的Binlog
  • 4.3.6 InnoDB的物理日志
  • 4.4 新型LSM存储引擎
  • 4.4.1 PolarDB X-Engine
  • 4.4.2 高性能事务处理
  • 4.4.3 软硬结合优化
  • 4.4.4 低成本分层存储
  • 4.4.5 双存储引擎技术
  • 4.4.6 实验评估
  • 参考文献
  • 第5章 高可用共享存储系统
  • 5.1 高可用基础
  • 5.1.1 Primary-Backup
  • 5.1.2 Quorum
  • 5.1.3 Paxos
  • 5.1.4 Raft
  • 5.1.5 Parallel Raft
  • 5.2 集群高可用
  • 5.2.1 MySQL集群高可用
  • 5.2.2 PolarDB高可用
  • 5.3 共享存储架构
  • 5.3.1 Aurora存储系统
  • 5.3.2 PolarFS
  • 5.4 文件系统优化
  • 5.4.1 用户态I/O计算
  • 5.4.2 近存储计算
  • 参考文献
  • 第6章 数据库缓存
  • 6.1 数据库缓存简介
  • 6.1.1 数据库缓冲作用
  • 6.1.2 缓冲池
  • 6.2 缓存恢复
  • 6.2.1 云环境对缓存的挑战
  • 6.2.2 基于CPU与内存分离的缓存恢复
  • 6.3 PolarDB的实践
  • 6.3.1 缓冲池的优化
  • 6.3.2 数据字典缓存和文件系统缓存的优化
  • 6.3.3 基于RDMA的共享内存池
  • 参考文献
  • 第7章 计算引擎
  • 7.1 查询处理概述
  • 7.1.1 数据库查询处理概述
  • 7.1.2 并行查询概述
  • 7.2 查询执行模型
  • 7.2.1 火山模型
  • 7.2.2 编译执行模型
  • 7.2.3 向量化执行模型
  • 7.3 查询优化概述
  • 7.3.1 查询优化整体介绍
  • 7.3.2 逻辑查询优化
  • 7.3.3 物理查询优化
  • 7.3.4 其他优化方法
  • 7.4 PolarDB查询引擎实践
  • 7.4.1 PolarDB的并行查询技术
  • 7.4.2 PolarDB的执行计划管理
  • 7.4.3 PolarDB的向量化执行
  • 参考文献
  • 第8章 云原生与分布式融合
  • 8.1 分布式数据库的基本原理
  • 8.1.1 分布式数据库架构
  • 8.1.2 数据分区
  • 8.1.3 分布式事务
  • 8.1.4 MPP并行查询处理
  • 8.2 分布式与云原生
  • 8.2.1 共享存储架构
  • 8.2.2 无共享存储架构
  • 8.3 云原生分布式数据库PolarDB-X
  • 8.3.1 架构设计
  • 8.3.2 拆分方式
  • 8.3.3 全局二级索引
  • 8.3.4 分布式事务
  • 8.3.5 HTAP
  • 参考文献
  • 第9章 云原生数据库PolarDB应用实践
  • 9.1 创建云上实例
  • 9.2 数据库接入
  • 9.2.1 相关账号的创建
  • 9.2.2 图形化访问
  • 9.2.3 连接方式访问
  • 9.3 基本操作
  • 9.3.1 数据库与表创建
  • 9.3.2 创建测试数据
  • 9.3.3 账号与权限管理
  • 9.3.4 数据查询
  • 9.4 云上数据迁移
  • 9.4.1 云上数据的迁入
  • 9.4.2 云上数据的导出
  • 第10章 PolarDB运维管理
  • 10.1 数据库运维概述
  • 10.2 扩展资源
  • 10.2.1 系统扩展
  • 10.2.2 手动升降配
  • 10.2.3 手动增减节点
  • 10.2.4 自动升降配和增减节点
  • 10.3 备份与恢复
  • 10.3.1 备份
  • 10.3.2 恢复
  • 10.4 监控与诊断
  • 10.4.1 监控与报警
  • 10.4.2 诊断与优化
  • 参考文献
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。