互联网 类型
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96千字 字数
2017-05-01 发行日期
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主编推荐语

以面向数据存储和服务于互联网应用的云数据管理系统为主要对象，介绍了云数据管理的基本概念、关键技术以及面临的挑战。

内容简介

本书共分7章。第1章介绍了云计算、云数据管理的基本概念，并描述了本书的组织结构；第2章主要介绍了分布式数据管理的相关知识，包括分布式系统、P2P系统、并发控制和分布式数据恢复等；第3章对云数据管理的早期研究工作进行了描述，包括不同的键-值存储系统在数据模型、数据分布和容错等方面的区别，以及Bigtable、PNUTS和DYNAMO这三个代表性键-值存储系统的特点；第4章介绍了托管数据的事务问题，包括数据托管模式、托管数据的事务执行、数据存储和复制等内容；第5章主要介绍了分布式数据事务相关技术；第6章讨论了云数据管理中的多租户技术，包括多租户模型、云中的数据库弹性以及云中数据库负载的自动控制；第7章对相关经验教训进行了总结，并指出了未来的主要研究方向。

目录

  • 版权信息
  • 丛书前言
  • 译者序
  • 前言
  • 第1章 简介
  • 第2章 分布式数据管理
  • 2.1 分布式系统
  • 2.1.1 逻辑时间和Lamport时钟
  • 2.1.2 向量时钟
  • 2.1.3 互斥和仲裁集
  • 2.1.4 领导者选举
  • 2.1.5 基于广播和多播的组通信
  • 2.1.6 一致性问题
  • 2.1.7 CAP理论
  • 2.2 P2P系统
  • 2.3 数据库系统
  • 2.3.1 预备知识
  • 2.3.2 并发控制
  • 2.3.3 恢复和提交
  • 第3章 云数据管理：早期趋势
  • 3.1 键–值存储系统概述
  • 3.2 设计选择及其影响
  • 3.2.1 数据模型
  • 3.2.2 数据分布和请求路由
  • 3.2.3 集群管理
  • 3.2.4 容错和数据复制
  • 3.3 键–值存储系统案例
  • 3.3.1 Bigtable
  • 3.3.2 PNUTS
  • 3.3.3 Dynamo
  • 3.4 讨论
  • 第4章 托管数据的事务
  • 4.1 数据或所有权托管
  • 4.1.1 利用架构模式
  • 4.1.2 访问驱动的数据库划分
  • 4.1.3 特定于应用的动态划分
  • 4.2 事务执行
  • 4.3 数据存储
  • 4.3.1 耦合存储
  • 4.3.2 解耦存储
  • 4.4 复制
  • 4.4.1 显式复制
  • 4.4.2 隐式复制
  • 4.5 系统综述
  • 4.5.1 G-Store
  • 4.5.2 ElasTraS
  • 4.5.3 Cloud SQL Server
  • 4.5.4 Megastore
  • 4.5.5 Relational Cloud
  • 4.5.6 Hyder
  • 4.5.7 Deuteronomy
  • 第5章 分布式数据事务
  • 5.1 云存储上的类数据库功能
  • 5.2 地理复制数据的事务支持
  • 5.3 使用分布式事务进行增量更新处理
  • 5.4 使用迷你事务的可扩展分布式同步
  • 5.5 讨论
  • 第6章 多租户数据库系统
  • 6.1 多租户模型
  • 6.1.1 共享硬件
  • 6.1.2 共享进程
  • 6.1.3 共享表
  • 6.1.4 模型分析
  • 6.2 云中的数据库弹性
  • 6.2.1 Albatross：共享存储数据库的实时迁移
  • 6.2.2 Zephyr：无共享数据存储的实时迁移
  • 6.2.3 Slacker：无共享模型中实时DBMS实例迁移
  • 6.3 云中数据库负载的自动控制
  • 6.4 讨论
  • 第7章 结束语
  • 参考文献
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出版方

机械工业出版社有限公司

机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。