编辑推荐
本书结合大数据和数据库系统，从技术历史的角度介绍了数据管理系统的发展。
内容简介
近年来，基础软件的发展越来越受到重视，越来越多的计算机从业者对数据管理系统和大数据的知识产生了强烈的需求。本书既介绍了数据管理系统的技术发展史，又介绍了数据管理系统的关键技术内涵，同时还介绍了一系列主流的商业化产品及其架构，并对前沿技术进行了讨论分析，给出作者自己的见解和洞察。本书内容主要包括数据库与大数据的诞生、发展和商业应用，数据库与大数据之间的关系，国产数据库的国际化，数据管理系统的共同之处，数据管理系统的算法理论、前沿技术等。本书适合数据管理系统或大数据方向的技术人员和科研人员阅读，也适合互联网科技公司的技术人员及管理人员，以及对特定领域的商业和历史感兴趣的读者阅读。
作者简介
编著者吴垚，毕业于中国人民大学，是中国人民大学和加利福尼亚大学尔湾分校联合培养的博士，目前就职于华为公司加拿大研究院。
章节目录
版权信息
内容提要
作者简介
序言
前言
导语
资源与支持
第1篇 数据管理系统之数据库
第1章 数据库的诞生
1.1 网状数据管理系统
1.2 关系数据库模型
1.3 数据库并发与事务
1.4 数据库优化与实践
1.5 小结
第2章 数据库的工业繁荣
2.1 System R
2.2 PostgreSQL
2.3 Oracle
2.4 MySQL
2.5 IBM Db2
2.6 SQL Server
2.7 小结
第3章 国产数据库的热潮
3.1 人大金仓
3.2 南大通用
3.3 武汉达梦
3.4 神舟通用
3.5 小结
第2篇 数据管理系统之大数据
第4章 大数据降临
4.1 Google的“三驾马车”
4.2 Amazon的“云上时代”
4.3 Facebook的“社交帝国”
4.4 LinkedIn的“职业摇篮”
4.5 学术界的徘徊辗转
4.6 小结
第5章 大数据分布式系统
5.1 容错内存迭代式计算
5.2 实时流式大数据计算
5.3 大规模机器学习系统
5.4 数据中心的资源管理
5.5 全球分布式数据服务
5.6 小结
第6章 开源整合架构演进
6.1 链家架构演进
6.2 美团架构演进
6.3 Airbnb架构演进
6.4 58同城架构演进
6.5 滴滴出行架构演进
6.6 小米架构演进
6.7 小结
第7章 大数据的魅力
7.1 工业应用
7.2 银行金融
7.3 智慧城市
7.4 健康医疗
7.5 小结
第3篇 大数据管理系统
第8章 数据库与大数据之战
8.1 ACM双方论战
8.2 MPP绝对优势
8.3 大数据强势发展
8.4 数据库自我革命
8.5 NewSQL兼容并包
8.6 老牌数据库的反击
8.7 小结
第9章 大数据管理系统
9.1 Hadoop生态
9.2 BDAS平台
9.3 AsterixDB系统
9.4 Apache Beam框架
9.5 SnappyData模型
9.6 SageDB愿景
9.7 ShardingSphere项目
9.8 小结
第10章 新型数据管理系统
10.1 大数据输入和输出
10.2 大数据调度管控
10.3 大数据用户交互
10.4 大数据安全隐私
10.5 大数据新型引擎
10.6 大数据通用语言
10.7 大数据网络赋能
10.8 小结
第11章 国产数据库的国际化
11.1 TiDB
11.2 OceanBase
11.3 TDSQL
11.4 GaussDB
11.5 Bigflow
11.6 ByteGraph
11.7 小结
第4篇 大数据管理系统的架构
第12章 高速电子计算机与大数据管理系统
12.1 以计算为中心的计算机
12.2 以存储为中心的数据机
12.3 大数据管理的系统模型
12.4 数据管理系统的总结抽象
12.5 小结
第13章 无处不在的操作系统
13.1 计算机的操作系统
13.2 数据管理系统的操作系统
13.3 数据中心的操作系统
13.4 资源抽象与应用接口
13.5 小结
第14章 大数据管理系统的未来架构
14.1 大数据操作系统
14.2 自动化可插拔引擎
14.3 分布式弹性数据模型
14.4 易用抽象作业执行框架
14.5 深度智能系统管理内核
14.6 大数据管理系统biggy原型
14.7 小结
第5篇 大数据管理系统的精髓
第15章 大数据管理系统的基础
15.1 存储类算法
15.2 执行器算法
15.3 一致性算法
15.4 持久化算法
15.5 分布式算法
15.6 事务类算法
15.7 分布式容错机制
15.8 高并发控制机制
15.9 系统健壮性机制
15.10 小结
第16章 大数据管理系统的前沿
16.1 数据上下文管理系统Ground
16.2 自治数据管理系统Peloton
16.3 分布式预测系统Clipper
16.4 数据管理中人的作用CrowdDB
16.5 新硬件带来的变革doppioDB
16.6 端云协同实时数据库Firebase
16.7 自组装数据库XuanYuan
16.8 数据治理新思路Tamr
16.9 系统性能调优AITuning
16.10 小结
第17章 大数据管理系统的谜团
17.1 分布式机器学习与分布式数据库
17.2 分布式一致性与数据库一致性
17.3 可变的数据与不可变的数据
17.4 区块链与数据库的异同
17.5 NewSQL与OldSQL
17.6 云计算、边缘计算与物联网
17.7 大数据Java还是C/C++
17.8 流数据与批处理的界线
17.9 分布式事务与递增式时间
17.10 小结
第18章 大数据的标准
18.1 TPC标准测试
18.2 SQL通用语言
18.3 顶级学术会议
18.4 设计范式
18.5 流行趋势
18.6 研究机构
18.7 小结
附录
数据浪潮：大数据技术演进之路是2022年由人民邮电出版社出版,作者吴垚 编著。
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