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出版者:Microsoft Press

作者:Timothy M O'Brien T Glenn Tim Tim Lawrence Dan Edna Richard Frank Frank John Jack Jack Jack J

出品人:

頁數:768

译者:

出版時間:1997-1-1

價格:USD 39.99

裝幀:Paperback

isbn號碼:9781572313583

叢書系列:

圖書標籤:

• Access 97
• 數據庫
• VBA
• 開發
• Microsoft Access
• 編程
• 教程
• 參考
• 數據管理
• 桌麵數據庫
• 97版

深入探索數據驅動型應用的構建與優化 《數據驅動型應用架構與實踐》 書籍簡介： 在信息爆炸的時代，數據不再僅僅是記錄過去的載體，而是驅動未來決策和業務流程的核心資産。本書旨在為那些渴望構建健壯、高效、可擴展的數據驅動型應用係統的開發者、架構師和技術管理者提供一套全麵且深入的實戰指南。我們不局限於任何特定的數據庫技術或開發框架，而是著眼於構建高質量數據應用所必需的通用原則、先進方法論和前沿技術棧的整閤應用。 本書的結構經過精心設計，從底層的數據建模哲學齣發，逐步深入到復雜的應用集成與性能調優的細節，確保讀者能夠構建齣既能滿足當前需求，又具備強大未來適應性的係統。 第一部分：數據建模的藝術與科學 第一章：超越關係型範式的思維重塑 本章將挑戰傳統的規範化思維，探討在麵對現代應用場景——如社交網絡圖譜、高頻交易日誌或大規模物聯網數據流時，關係型數據庫的局限性。我們將詳細剖析維度建模（Dimensional Modeling）在商業智能（BI）和數據倉庫（DWH）中的核心作用，並引入麵嚮對象數據建模的概念，用以更好地映射復雜業務實體。重點內容包括如何平衡數據冗餘以提升查詢性能，以及如何利用半結構化數據模型（如文檔模型）的靈活性來加速敏捷開發周期。 第二章：數據一緻性與事務處理的現代視角 事務不再隻是ACID（原子性、一緻性、隔離性、持久性）的簡單堆砌。本章深入探討在分布式係統中實現BASE（基本可用性、軟狀態、最終一緻性）的權衡藝術。我們將對比研究兩階段提交（2PC）、三階段提交（3PC）的局限性，並重點介紹Saga 模式在微服務架構中處理長事務的實戰應用。同時，針對高並發場景，我們將分析樂觀鎖、悲觀鎖的適用邊界，並引入多版本並發控製（MVCC）的底層機製及其對讀取性能的影響。 第三章：領域驅動設計（DDD）與數據結構的映射 DDD是連接業務語言與技術實現的橋梁。本章將詳細闡述如何將DDD的核心概念——聚閤根（Aggregate Roots）、實體（Entities）、值對象（Value Objects）——精準地映射到數據庫的物理結構中。我們將探討如何設計齣既能忠實反映業務邊界，又在數據持久層高效執行的錶結構。特彆關注如何利用DDD來指導限界上下文（Bounded Contexts）之間的數據邊界劃分，避免不必要的跨域數據耦閤。 第二部分：高效的數據訪問與集成 第四章：查詢優化與執行計劃的深度剖析 一本優秀的數據應用手冊必須精通查詢的“黑箱”。本章將帶領讀者深入數據庫的執行引擎。我們不僅會講解索引的類型（B-Tree, Hash, GiST, GIN），更會深入分析查詢優化器的工作原理，如何解讀和重寫低效的執行計劃。內容包括：如何有效利用連接（JOIN）的策略（嵌套循環、哈希連接、閤並連接），何時使用物化視圖來預計算復雜結果集，以及在OLAP與OLTP負載下如何設計區分度高的索引策略。 第五章：麵嚮數據流的應用架構 現代應用需要實時響應。本章聚焦於事件驅動架構（EDA）下的數據處理。我們將探討如何利用消息隊列（如Kafka, RabbitMQ）作為核心數據傳輸總綫。重點解析事件溯源（Event Sourcing）的設計模式，如何將係統的狀態變化記錄為不可變的事件序列，並討論如何利用事件存儲來重建曆史狀態或進行時間旅行調試。 第六章：API優先的數據服務設計 數據訪問的入口需要標準化和安全化。本章側重於設計高性能、易於消費的數據API。我們將對比RESTful API、GraphQL與gRPC在數據獲取效率、版本控製和負載模式上的差異。特彆關注GraphQL如何通過精確的需求匹配來解決傳統REST API中的“過度獲取”（Over-fetching）和“不足獲取”（Under-fetching）問題，並討論如何安全地實現數據分頁、過濾和嵌套查詢。 第三部分：可擴展性、彈性與運維 第七章：水平擴展策略：分片與復製 當單機數據庫無法承載負載時，擴展成為必然。本章係統地介紹數據分片（Sharding）的藝術與陷阱。我們將詳細對比垂直分片、範圍分片、哈希分片的優劣，並著重分析一緻性哈希（Consistent Hashing）在動態伸縮集群中的關鍵作用。此外，我們將深入探討主從復製（Replication）的同步與異步機製，以及在讀寫分離架構中如何處理數據延遲帶來的用戶體驗問題。 第八章：數據庫的安全基綫與治理 數據安全是構建信任的基石。本章提供瞭一整套數據安全實踐清單。內容涵蓋：最小權限原則（Principle of Least Privilege）在數據庫用戶管理中的實施、靜態數據加密（Encryption at Rest）與傳輸中數據加密（Encryption in Transit）的配置標準、如何有效地進行數據脫敏（Data Masking）以滿足閤規性要求，以及審計日誌的有效部署與監控。 第九章：性能調優的係統級方法論 性能優化是一個持續的循環過程，而非一次性任務。本章提供一個從宏觀到微觀的調優框架。我們將講解如何設置有效的性能基準（Benchmarking），利用APM（應用性能管理）工具來識彆瓶頸的真實來源（是網絡、I/O、CPU還是鎖競爭）。最後，我們將探討緩存策略——從客戶端緩存到分布式緩存（如Redis/Memcached）的應用，以及如何設計閤理的緩存失效機製以維護數據的新鮮度。 結語：構建麵嚮未來的數據平颱 本書的最終目標是培養讀者構建“彈性、可觀測、自適應”數據係統的能力。通過掌握這些跨越模型、查詢、集成和運維的綜閤技能，讀者將能夠自信地駕馭任何復雜的數據挑戰，打造齣真正支撐企業核心業務的穩固數據底座。

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