
会员
云原生数据库:原理与实践
李飞飞等更新时间:2024-01-25 18:26:11
最新章节:封底开会员,本书免费读 >
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最新发展方向,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。
上架时间:2021-12-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行
云原生数据库:原理与实践最新章节
查看全部李飞飞等
主页
最新上架
- 会员
ETL数据整合与处理(Kettle)
本书以Kettle实现ETL流程为目标,将ETL知识点与任务相结合,配套真实案例,深入浅出地介绍了ETL数据整合与处理的相关内容。全书共8章,第1章介绍了ETL概念和ETL工具,让读者在了解ETL相关的概念后,立刻上手ETL工具Kettle;第2~6章介绍了Kettle工具转换相关的组件,包括源数据获取、记录处理、字段处理、高级转换、迁移和装载等内容,内容与ETL流程匹配,能帮助读者快速掌握ETL计算机8.1万字 - 会员
OLAP引擎底层原理与设计实践
本书分为6篇,共14章。从OLAP核心概念出发,以Presto为例,从整体执行流程到不同SQL的执行原理,力图把OLAP查询的核心流程以一种系统化的方式来给读者讲清楚。第一篇背景知识(第1章和第2章)介绍OLAP的基础知识和Presto相关的背景知识,并给出了后续贯穿全书的SQL代码;第二篇核心原理(第3章和第4章)非常详细地串讲了SQL执行流程,介绍了执行计划的生成和优化;第三篇经典SQL(第5计算机19.7万字 - 会员
大数据导论
本书围绕新工科背景下大数据人才培养需求编写,既涵盖了大数据的基础知识,又介绍了大数据分析的相关工具与案例。全书共9章,介绍了大数据采集与预处理、大数据存储与管理、大数据处理与分析、大数据可视化处理流程;重点分析了科大讯飞大数据平台在政务、交通、金融和用户画像等实际场景中的应用,还介绍了大数据实验环境的详细搭建步骤,方便读者快速理解和体验大数据应用技术;最后介绍了大数据治理中法律政策、行业标准建设的计算机14.5万字 - 会员
MySQL数据库基础实例教程
本书较全面地介绍了MySQL数据库的基础知识及其应用。本书共11章,包括数据库基础,MySQL的安装与配置,数据库的基本操作,数据表的基本操作,表数据的增、改、删操作,数据查询,视图,索引,存储过程与触发器,事务,数据安全等内容。本书采用案例教学方式,每章以应用实例的方式阐述知识要点,再通过实训项目分析综合应用,最后辅以思考与练习巩固所学知识。应用实例、实训项目、思考与练习这3个部分分别采用3个不计算机7.8万字 - 会员
网络科学与网络大数据结构挖掘
《网络科学与网络大数据结构挖掘》作为网络科学的工具性图书共分两大模块:第一模块是基础理论,包括网络基本概念、网络拓扑性质、复杂网络社团挖掘等内容,旨在让读者熟悉一些基本的建模方法和分析技巧。第二模块为应用模块,包括复杂网络在几个代表性领域中的应用研究分析及案例剖析等。全书没有过多地数学和物理推导,而是更为关注网络科学的思维习惯和研究方式,兼具理论性、资料性和实践性。可用于各学科领域的教学及研究人员计算机0字 - 会员
Python数据分析
本书系统介绍了使用Python进行数据分析需要掌握的各项知识,涵盖了Python基础知识、网络爬虫技术、正则表达式、BeautifulSoup和JSON、词语切分、自然语言处理、使用NumPy与Pandas处理数据、数据可视化技术、MySQL、机器学习、朴素贝叶斯模型、支持向量机、随机森林、深度学习以及量化投资。本书通过结合数据分析技术的理论知识与Python的实战应用,帮助读者更好地运用Pyth计算机12.3万字 - 会员
数据挖掘算法实践与案例详解
数据挖掘算法为大数据与人工智能的核心,掌握数据挖掘各算法的编程实现,有助于提升大数据的实践运用能力。本书详细阐述了数据挖掘常用算法与编程实现,同时,本书以多个经典的数据挖掘赛题为案例,详细论述了数据预处理、特征选择、可视化、算法选择等全流程数据挖掘过程的编程实现,有助于提升读者面对实际数据问题时灵活运用各类算法能力。计算机4.7万字 - 会员
Python数据分析、挖掘与可视化从入门到精通
本书分为4篇,第1篇是基础入门篇,主要介绍数据分析与挖掘的基本概念及Python语言的数据分析基础;第2篇是数据分析篇,主要介绍常用的数据分析方法;第3篇是数据挖掘篇,主要介绍常用的数据挖掘方法;第4篇是实战应用篇,介绍两个完整的数据分析与挖掘案例。计算机10.9万字 - 会员
云数据中心基础
本教材共介绍7个项目,项目1为云数据中心认知,主要介绍了什么是数据中心、云数据中心的特点、体系结构、云数据中心和传统数据中心的区别、绿色数据的概念以及发展趋势。项目2介绍了云数据中心的规划与设计,主要包括云数据中心的设计建设的指标、基础设施的规划以及云数据中心的优化策略。项目3介绍了云数据中心的硬件选型,主要包括服务器设备、网络设备以及存储设备的介绍和选型。项目4到项目6则重点介绍了虚拟化技术、云计算机12.1万字