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  • 简介
  • 序言
  • 第一部分:数据系统基础
    • 第一章:可靠性、可伸缩性和可维护性
      • 关于数据系统的思考
      • 可靠性
      • 可伸缩性
      • 可维护性
      • 本章小结
    • 第二章:数据模型与查询语言
      • 关系模型与文档模型
      • 数据查询语言
      • 图数据模型
      • 本章小结
    • 第三章:存储与检索
      • 驱动数据库的数据结构
      • 事务处理还是分析?
      • 列式存储
      • 本章小结
    • 第四章:编码与演化
      • 编码数据的格式
      • 数据流的类型
      • 本章小结
  • 第二部分:分布式数据
    • 第五章:复制
      • 领导者与追随者
      • 复制延迟问题
      • 多主复制
      • 无主复制
      • 本章小结
    • 第六章:分区
      • 分区与复制
      • 键值数据的分区
      • 分区与次级索引
      • 分区再平衡
      • 请求路由
      • 本章小结
    • 第七章:事务
      • 事务的棘手概念
      • 弱隔离级别
      • 可串行化
      • 本章小结
    • 第八章:分布式系统的麻烦
      • 故障与部分失效
      • 不可靠的网络
      • 不可靠的时钟
      • 知识、真相与谎言
      • 本章小结
    • 第九章:一致性与共识
      • 一致性保证
      • 线性一致性
      • 顺序保证
      • 分布式事务与共识
      • 本章小结
  • 第三部分:衍生数据
    • 第十章:批处理
      • 使用Unix工具的批处理
      • MapReduce和分布式文件系统
      • MapReduce之后
      • 本章小结
    • 第十一章:流处理
      • 传递事件流
      • 数据库与流
      • 流处理
      • 本章小结
    • 第十二章:数据系统的未来
      • 数据集成
      • 分拆数据库
      • 将事情做正确
      • 做正确的事情
      • 本章小结
  • 术语表
  • 后记
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第一部分:数据系统基础

Previous序言Next第一章:可靠性、可伸缩性和可维护性

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本书前四章介绍了数据系统底层的基础概念,无论是在单台机器上运行的单点数据系统,还是分布在多台机器上的分布式数据系统都适用。

  1. 将介绍本书使用的术语和方法。可靠性,可伸缩性和可维护性 ,这些词汇到底意味着什么?如何实现这些目标?

  2. 将对几种不同的 数据模型和查询语言 进行比较。从程序员的角度看,这是数据库之间最明显的区别。不同的数据模型适用于不同的应用场景。

  3. 将深入 存储引擎 内部,研究数据库如何在磁盘上摆放数据。不同的存储引擎针对不同的负载进行优化,选择合适的存储引擎对系统性能有巨大影响。

  4. 将对几种不同的 数据编码 进行比较。特别研究了这些格式在应用需求经常变化、模式需要随时间演变的环境中表现如何。

第二部分将专门讨论在 分布式数据系统 中特有的问题。

目录


上一章
目录
下一章

第一章
第二章
第三章
第四章
可靠性、可伸缩性和可维护性
数据模型与查询语言
存储与检索
编码与演化
序言
设计数据密集型应用
第一章:可靠性、可伸缩性和可维护性