Oracle8i数据库高级应用开发技术 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:袁鹏飞

出品人:

页数:565

译者:

出版时间:2000-7

价格:68.0

装帧:平装

isbn号码:9787115085801

丛书系列:

图书标签:

Oracle8i
数据库
高级开发
PL/SQL
SQL
应用开发
技术
数据库编程
Oracle
编程技巧

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具体描述

Oracle8i是Oracle公司开发的面向Internet网络计算并支持对象关系模型的数据库产品，其领先技术和优越性能得到最终用户和程序开发人员的普遍认可，从而使该产品在关键领域得到广泛应用。本书介绍Oracle8i数据库系统应用程序开发技术。全书共分五部分，分别介绍Oracle8i基本知识、PL/SQL语言、Oracle调用层接口、Pro*C/C++程序设计和Java内嵌SQL技术等

深入剖析与实践：下一代企业级数据管理架构本书导读：在当今快速演进的数字化浪潮中，数据已成为驱动企业决策和业务增长的核心资产。本书旨在超越传统关系型数据库的范畴，聚焦于构建和优化新一代企业级数据管理架构所必需的前沿技术、设计哲学与工程实践。我们不再局限于特定版本或单一技术的深入挖掘，而是提供一个广阔的视野，涵盖从数据采集、存储、处理到服务的全生命周期管理，特别是针对高并发、海量数据和复杂分析场景的解决方案。第一部分：现代数据生态系统概览与战略规划 (The Modern Data Landscape) 本部分将首先建立一个全面的现代数据生态系统认知框架。我们将探讨当前数据技术栈的演进脉络，分析云计算、微服务架构对数据持久化和访问模式带来的根本性变革。 1. 数据战略与治理的基石：探讨如何根据业务目标制定有效的数据战略。重点阐述数据主权、合规性（如GDPR、CCPA的实践考量）以及构建跨职能数据治理委员会的必要性。内容深入到元数据管理工具链的选择与落地，以及如何通过数据目录（Data Catalog）实现数据的自我发现和资产化。 2. 云原生数据服务与混合架构：详细分析主流云服务商（AWS、Azure、GCP）提供的核心数据服务，包括托管式关系型数据库、NoSQL服务（文档型、键值存储、图数据库）的适用场景与成本效益模型。本书将对比分析纯云部署、混合云部署与多活架构的优劣，为企业在不同地域和监管要求下选择最佳部署模型提供决策依据。 3. 数据集成与管道的现代化：传统ETL（抽取、转换、加载）范式正向实时ELT（抽取、加载、转换）和数据流（Data Streaming）转型。本章将深入介绍Apache Kafka作为核心事件驱动总线的架构设计，以及如何利用Debezium等CDC（Change Data Capture）工具实现近实时的数据同步。我们将探讨批处理框架（如Spark）与流处理框架（如Flink）的融合策略，以构建统一的Lambda或Kappa架构。第二部分：高性能数据存储与查询优化 (High-Performance Persistence & Query Engineering) 数据性能是衡量系统能力的关键指标。本部分将聚焦于如何根据数据结构和访问模式，选择并调优最适合的持久化技术，并掌握超越标准SQL优化的高级技巧。 1. 面向特定工作负载的存储选型：文档数据库（如MongoDB/Couchbase）的高级索引策略：探讨复合索引、地理空间索引和稀疏索引的创建与查询优化，避免常见的索引碎片化和全集合扫描问题。图数据库（如Neo4j）的建模与遍历算法：专注于关系建模的最佳实践，深入讲解Cypher语言的高级特性，如路径查找算法（最短路径、中心性分析）在供应链、社交网络分析中的应用。时序数据库（如InfluxDB/TimescaleDB）的压缩与降采样技术：针对物联网（IoT）和监控数据，介绍如何设计高效的数据保留策略和聚合（Rollup）机制，以平衡存储成本和查询响应时间。 2. 关系型数据库的深度调优（超越基础SQL）：执行计划的深度解读与重写：不仅限于查看`EXPLAIN`输出，而是解析优化器内部的工作原理，如成本模型估算、并行查询的配置，以及如何通过物化视图（Materialized Views）预计算复杂聚合结果。锁机制与并发控制的粒度管理：探讨悲观锁、乐观锁在高并发写入场景下的性能影响，并介绍如何利用快照隔离级别和无锁数据结构来最小化事务等待时间。分区（Partitioning）与数据分片（Sharding）的艺术：详细对比基于范围、列表和哈希的分区策略，以及实现应用层分片（Client-Side Sharding）所需的数据路由逻辑和一致性考量。第三部分：大数据处理、分析与机器学习基础设施 (Big Data Processing & ML Infra) 现代应用要求数据分析能力与业务逻辑紧密集成。本部分关注如何利用分布式计算框架，高效地从海量数据中提取价值，并为机器学习模型提供可靠的数据基础。 1. 分布式计算框架的工程实践（Spark/Dask）：深入讲解Apache Spark的RDD、DataFrame和Dataset API的内存管理机制，特别是Tungsten执行引擎和Project Catalyst的优化点。内容侧重于内存溢出（OOM）的诊断、数据倾斜（Data Skew）的有效解决策略（如Salted Key Join），以及正确使用广播变量（Broadcast Variables）的时机。 2. 数据仓库的现代化：云原生DWH与Lakehouse：剖析Snowflake、BigQuery等新一代云数据仓库的架构优势，特别是其计算与存储分离的弹性伸缩能力。本书将重点介绍Lakehouse架构的实现路径，结合Delta Lake/Apache Hudi/Apache Iceberg等开放表格式，为数据湖提供ACID事务能力，实现流批一体的统一视图。 3. 特征工程管道（Feature Engineering Pipeline）的构建：阐述如何设计一套健壮的特征计算服务。这包括特征的定义、版本控制、离线计算与在线服务的特征低延迟同步机制（Feature Store）。我们将探讨如何使用TensorFlow Extended (TFX) 或类似工具链来确保训练集与服务集（Serving Set）之间特征漂移（Skew）的最小化。第四部分：安全、可观测性与灾难恢复 (Security, Observability, and Resilience) 一个成熟的数据平台必须具备高度的安全性、透明度和弹性。 1. 数据安全深度防御：从网络层到应用层的全面安全策略。内容涵盖传输层加密（TLS/SSL）、静态数据加密（Encryption at Rest），以及列级加密与动态数据脱敏（Dynamic Data Masking）在敏感数据访问控制中的实际部署。深入探讨基于角色的访问控制（RBAC）在复杂数据结构中的细粒度实现。 2. 平台可观测性的建立：如何监控数据系统的“健康”。不仅仅是CPU和内存，更重要的是业务指标的健康。我们将指导读者构建端到端的数据血缘追踪（Data Lineage）系统，结合延迟指标（Latency SLOs）和数据质量检查（Data Quality Checks），实现故障的预测性维护。 3. 高可用性与灾难恢复（DR）设计：对比同步复制、异步复制以及跨区域故障转移（Failover）机制的RTO/RPO指标。重点分析Raft/Paxos协议在分布式一致性系统中的作用，并提供一套详尽的、经过压力测试的恢复演练（Drill）手册模板。结语：本书旨在培养数据工程师、架构师和高级开发人员超越工具表面的能力，掌握构建面向未来、可扩展、高性能数据平台的底层逻辑和工程智慧。通过本书的学习，读者将能够自信地设计、实现和维护复杂的企业级数据解决方案。