本书从实用的角度出发，全面讲解MySQL数据库技术。
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本书介绍了大数据时代下多源异构数据集成的一项新技术：数据虚拟化。
内容简介
本书介绍了在当前大数据、人工智能的背景下，使用数据虚拟化技术实现多源异构数据集成的方法。本书共 9 章，首先，分析了当前多源异构数据分析面临的问题以及传统方法的局限。其次，介绍了数据虚拟化的相关概念、数据虚拟化体系架构、关键技术，以及利用数据虚拟化服务器构建虚拟化层的方法及原则。最后，通过案例介绍了如何使用数据虚拟化实现海量多源异构数据的管理，并对数据虚拟化进行了未来展望。本书适合高校、科研院所的相关人士阅读。
章节目录
- 封面
- 扉页
- 版权信息
- 内容提要
- 前言
- 第1章 概述
- 1.1 背景
- 1.1.1 大数据时代下的数据增长
- 1.1.2 上层应用对数据服务的需求
- 1.2 DaaS
- 1.2.1 DaaS的历史
- 1.2.2 DaaS的定义
- 1.2.3 服务
- 1.2.4 服务的分类
- 1.2.5 数据服务
- 1.2.6 数据服务及其架构
- 1.2.7 数据服务的关键技术
- 1.2.8 DaaS的特点
- 1.3 DaaS面临的问题
- 参考文献
- 第2章 多源异构数据处理关键技术
- 2.1 多源异构数据的产生与收集
- 2.1.1 多源异构数据的产生
- 2.1.2 多源异构数据的收集
- 2.2 多源异构数据的存储
- 2.2.1 多源异构数据的类型
- 2.2.2 多源异构数据存储的关键技术
- 2.3 数据仓库
- 2.3.1 数据仓库的定义及特点
- 2.3.2 数据仓库的体系结构
- 2.4 多源异构数据的组织管理
- 2.5 多源异构数据的分析
- 2.5.1 分类算法
- 2.5.2 回归算法
- 2.5.3 聚类算法
- 2.5.4 关联规则算法
- 2.5.5 神经网络算法
- 2.6 数据分析平台
- 2.6.1 Hadoop
- 2.6.2 Spark
- 2.6.3 Storm
- 2.6.4 机器学习框架
- 参考文献
- 第3章 数据虚拟化
- 3.1 背景
- 3.2 数据虚拟化概述
- 3.2.1 数据虚拟化的定义
- 3.2.2 数据虚拟化及其相关概念
- 3.3 数据虚拟化的技术优点
- 3.4 数据虚拟化的不同实现方式
- 3.5 数据虚拟化的应用
- 参考文献
- 第4章 数据虚拟化系统架构
- 4.1 数据虚拟化系统架构概述
- 4.2 数据虚拟化系统详细模型
- 4.2.1 应用层
- 4.2.2 数据虚拟化层
- 4.2.3 源数据层
- 4.3 数据虚拟化研究的问题
- 参考文献
- 第5章 数据虚拟化平面
- 5.1 数据映射层
- 5.1.1 源表格、虚拟表格、映射、封装的定义
- 5.1.2 虚拟表格和映射的例子
- 5.2 元数据组织层
- 5.2.1 元数据的基本概念
- 5.2.2 元数据的组织方法
- 5.3 数据服务层
- 5.3.1 虚拟表格的发布
- 5.3.2 虚拟表格和数据建模
- 5.3.3 数据安全：认证和授权
- 5.4 查询响应层
- 5.4.1 缓存技术
- 5.4.2 查询优化
- 参考文献
- 第6章 数据虚拟化的管理平面
- 6.1 源表格、封装表格、虚拟表格的同步
- 6.2 元数据组织层的管理
- 6.3 虚拟表格或数据服务组合、更新过程的维护
- 6.4 查询响应层的监控、处理和管理
- 参考文献
- 第7章 数据虚拟化系统的设计
- 7.1 对现有系统部署数据虚拟化
- 7.1.1 部署数据虚拟化的步骤
- 7.1.2 医疗数据仓库引入数据虚拟化
- 7.2 设计和开发新的数据虚拟化系统
- 参考文献
- 第8章 数据虚拟化的应用案例
- 8.1 背景介绍
- 8.1.1 FITS
- 8.1.2 流式数据处理平台
- 8.1.3 图形数据库
- 8.1.4 图划分技术
- 8.2 天文元数据实时归档系统设计
- 8.2.1 元数据采集模块
- 8.2.2 元数据处理模块
- 8.2.3 元数据存储模块
- 8.3 系统功能测试
- 8.3.1 实验环境
- 8.3.2 功能测试
- 参考文献
- 第9章 数据虚拟化的未来
- 9.1 数据虚拟化的未来——Rick F.van der Lans的理解
- 9.1.1 新的以及增强的查询优化技术
- 9.1.2 探索新的硬件技术
- 9.1.3 不断扩展的设计模型
- 9.1.4 数据质量的特性
- 9.1.5 对数据访问下推模型的支持
- 9.1.6 数据虚拟化、ETL以及复制之间的协作
- 9.2 数据虚拟化的未来——全局数据网络
- 9.2.1 被授权的消费者从无处不在的数据访问获益
- 9.2.2 IT的后台管理系统变为云
- 9.2.3 数据虚拟化的未来是一个全局数据网络
- 9.2.4 小结
- 9.3 数据虚拟化的未来——多种数据处理方法的结合
- 9.4 数据虚拟化的未来——在虚拟化的世界中占据一席之地
- 9.4.1 使用数据虚拟化最大化数据的回报
- 9.4.2 透过表象看问题
- 参考文献
- 中英文对照表
- 名词索引
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数据虚拟化：多源异构数据集成之道是2019年由人民邮电出版社出版,作者。
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