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设计数据密集型应用(影印版)

作者：Martin Kleppmann

出版社：东南大学出版社出版时间：2018-01-01

开本： 16开 页数： 590

本类榜单：计算机/网络销量榜

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版权信息
本书特色
内容简介
目录
作者简介

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设计数据密集型应用(影印版) 版权信息

ISBN：9787564173852
条形码：9787564173852 ; 978-7-5641-7385-2
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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数据库理论

设计数据密集型应用(影印版) 本书特色

《设计数据密集型应用（影印版）》特点：深入分析你已经在使用的系统，并学习如何更高效地使用和运维这些系统通过识别不同工具的优缺点，作出更明智的决策了解一致性、可伸缩性、容错性和复杂度之间的权衡理解分布式系统研究，这些研究是现代数据库构建的基石走到一些主流在线服务的幕后，学习它们的架构

设计数据密集型应用(影印版) 内容简介

　　今天，数据是系统设计的众多挑战中非常核心的部分。我们需要解决许多难题，例如可伸缩性、一致性、可靠性、效率以及可维护性。此外，工具的选择纷繁复杂，包括关系数据库、NoSQL数据库、流式处理器或批处理器以及消息中间件。对于应用程序来说，哪个才是正确的选择？如何才能搞清楚所有这些时髦词？在这本务实且全面的指导之作中，作者Martin Kleppmann会带你领略这一领域的多样性，他会分析各种数据处理工具和数据存储工具的优缺点。软件在不断变化，不过基本的原则没有变。通过《设计数据密集型应用（影印版）》，软件工程师和架构师会学到如何在实际中应用这些原则，如何在现代应用程序中充分使用数据。

设计数据密集型应用(影印版) 目录

Preface

Part I． Foundations of Data Systems
1．Reliable， Scalable， and Maintainable Applications
Thinking About Data Systems
Reliability
Hardware Faults
Software Errors
Human Errors
How Important Is Reliability?
Scalability
Describing Load
Describing Performance
Approaches for Coping with Load
Maintainability
Operability： Making Life Easy for Operations
Simplicity： Managing Complexity
Evolvability： Making Change Easy
Summary
2．Data Models and Query Languages
Relational Model Versus Document Model
The Birth of NoSQL
The Object-Relational Mismatch
Many-to-One and Many-to-Many Relationships
Are Document Databases Repeating History?
Relational Versus Document Databases Today
Query Languages for Data
Declarative Queries on the Web
Map Reduce Querying
Graph-Like Data Models
Property Graphs
The Cypher Query Language
Graph Queries in SQL
Triple-Stores and SPARQL
The Foundation： Datalog
Summary
3．Storage and Retrieval
Data Structures That Power Your Database
Hash Indexes
SSTables and LSM-Trees
B-Trees
Comparing B Trees and LSM-Trees
Other Indexing Structures
Transaction Processing or Analytics?
Data Warehousing
Stars and Snowflakes： Schemas for Analytics
Column-Oriented Storage
Column Compression
Sort Order in Column Storage
Writing to Column-Oriented Storage
Aggregation： Data Cubes and Materialized Views
Summary
……

Part II． Distributed Data
Part III． Derived Data

Glossary
Index

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