原理與實踐：云原生數據庫

定　價：￥99.00

作　者：	李飛飛，周烜，蔡鵬，張蓉，黃貴著
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787121421655	出版時間：	2021-10-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數：		字數：

內容簡介

　　本書詳細剖析了作為核心基礎軟件系統(tǒng)的數據庫在云計算時代的技術演進歷程，從架構設計、實現機制和系統(tǒng)優(yōu)化等多個角度闡述傳統(tǒng)數據庫技術是如何一步步發(fā)展到云原生形態(tài)的。本書強調理論和實踐的充分結合，分析MySQL、PostgreSQL等工業(yè)界“活”的系統(tǒng)實現數據庫的SQL優(yōu)化與執(zhí)行、事務處理、緩存與索引等原理，在面對實際應用需求時做了哪些權衡與折中，面對復雜的應用場景如何優(yōu)化，以及做出種種選擇背后的原因。同時，本書結合阿里云在數據庫領域的研發(fā)實踐經驗，著重講述現代數據庫從系統(tǒng)進化到服務的一系列核心技術原理，例如利用云計算資源池化技術、分布式技術實現數據庫的高可用、彈性擴展和按需使用等。本書內容翔實，兼具理論深度和實現細節(jié)，同時開放性地探索了數據庫的發(fā)展方向，能夠啟發(fā)讀者進一步深入思考。本書可作為高等院校信息類專業(yè)的本科生和碩士研究生教材，也可作為數據庫行業(yè)的內核研發(fā)和系統(tǒng)運維等從業(yè)人員的參考書。

作者簡介

　　李飛飛阿里巴巴集團副總裁，阿里云智能事業(yè)群數據庫產品事業(yè)部與達摩院數據庫與存儲實驗室負責人，ACM杰出科學家。曾獲ACM與IEEE多項大獎，世界互聯網大會2019全球領先科技成果獎，浙江省科技進步一等獎，中國電子學會科技進步一等獎等。帶領團隊研發(fā)了阿里云企業(yè)級云原生數據庫系統(tǒng)。擔任多個國際及國內一流學術期刊和學術會議的編委、主席。中國計算機學會CCF大數據專家委員會副主任，數據庫專業(yè)委員會常委。擔任多個國際一流學術期刊和學術會議的編委、主席（VLDB 2021與IEEE ICDE 2021工業(yè)界主席）。周烜華東師范大學數據科學與工程學院教授、副院長。2001年本科畢業(yè)于復旦大學，2005年在新加坡國立大學取得博士學位，2005年至2010年期間先后在德國 L3S 研究中心和澳大利亞聯邦科工組織從事科研工作，隨后在中國人民大學任教，于2017年加入華東師范大學。他的研究興趣包括數據庫系統(tǒng)和信息檢索技術。他曾參與和負責多個國內外的科研項目和工業(yè)合作項目，開發(fā)各種數據管理系統(tǒng)，在分布式數據庫上的研究成果獲2019年國家科技進步二等獎。蔡鵬華東師范大學數據科學與工程學院教授，博士生導師。2015年6月加入華東師范大學數據科學與工程學院，在此之前先后就職于IBM中國研究院和百度（中國）有限公司。在VLDB、ICDE、SIGIR、ACL等國際頂級會議上發(fā)表多篇學術論文。目前的研究方向為內存事務處理、于機器學習技術的自適應數據管理系統(tǒng)。曾獲國家科技進步二等獎、教育部科技進步一等獎。張蓉華東師范大學數據科學與工程學院教授，博士生導師。自2001年起從事分布式系統(tǒng)、數據庫相關研究與開發(fā)工作，曾作為負責人或者主要參與人員參加國家自然科學基金課題、國家863計劃項目及多項企業(yè)合作項目的研究。工作成果獲得上海市科技進步一等獎（排名第四）以及國家科學技術進步二等獎（排名第七）。研究興趣包括分布式數據管理、數據流管理和大數據基準評測。黃貴阿里巴巴資深技術專家，阿里云數據庫總架構師，在阿里巴巴一直從事分布式系統(tǒng)、分布式數據庫內核的研發(fā)工作，參與自研數據庫PolarDB的研發(fā)工作。技術專長和研究興趣為分布式系統(tǒng)設計、分布式一致性協(xié)議、數據庫內核實現等領域，曾在SIGMOD、FAST、VLDB等國際頂級會議上發(fā)表多篇學術論文。

圖書目錄

第1章數據庫發(fā)展歷程1
1.1 數據庫發(fā)展概述2
1.1.1 萌芽2
1.1.2 商業(yè)化起步3
1.1.3 發(fā)展成熟3
1.1.4 云原生與分布式時代4
1.2 數據庫技術發(fā)展趨勢6
1.2.1 云原生與分布式6
1.2.2 大數據與數據庫一體化6
1.2.3 軟硬件一體化7
1.2.4 多模7
1.2.5 智能化運維8
1.2.6 安全可信8
1.3 關系數據庫主要技術原理8
1.3.1 接入管理9
1.3.2 查詢引擎10
1.3.3 事務處理14
1.3.4 存儲引擎17
參考文獻19

第2章數據庫與云原生20
2.1 數據庫在云時代的發(fā)展21
2.1.1 云計算時代的興起21
2.1.2 數據庫作為一種服務22
2.2 數據庫在云原生時代面臨的挑戰(zhàn)23
2.3 云原生數據庫的主要特點24
2.3.1 分層架構24
2.3.2 資源解耦與池化24
2.3.3 彈性伸縮能力24
2.3.4 高可用與數據一致性25
2.3.5 多租戶與資源隔離26
2.3.6 智能化運維26
參考文獻26

第3章云原生數據庫架構27
3.1 設計理念28
3.1.1 云原生數據庫的本質28
3.1.2 計算與存儲分離29
3.2 架構設計30
3.3 典型的云原生數據庫31
3.3.1 AWS Aurora31
3.3.2 PolarDB37
3.3.3 Microsoft Socrates40
參考文獻44

第4章存儲引擎45
4.1 數據組織46
4.1.1 B+樹47
4.1.2 InnoDB引擎中的B+樹49
4.1.3 LSM-tree52
4.2 并發(fā)控制56
4.2.1 基本概念56
4.2.2 鎖方法56
4.2.3 時間戳方法58
4.2.4 MVCC61
4.2.5 InnoDB MVCC的實現63
4.3 日志與恢復65
4.3.1 基本概念65
4.3.2 邏輯日志66
4.3.3 物理日志66
4.3.4 恢復原理67
4.3.5 MySQL的Binlog68
4.3.6 InnoDB的物理日志68
4.4 新型LSM存儲引擎70
4.4.1 PolarDB X-Engine70
4.4.2 高性能事務處理72
4.4.3 軟硬結合優(yōu)化75
4.4.4 低成本分層存儲78
4.4.5 雙存儲引擎技術84
4.4.6 實驗評估85
參考文獻88

第5章高可用共享存儲系統(tǒng)89
5.1 高可用基礎90
5.1.1 Primary-Backup90
5.1.2 Quorum92
5.1.3 Paxos93
5.1.4 Raft95
5.1.5 Parallel Raft98
5.2 集群高可用100
5.2.1 MySQL集群高可用100
5.2.2 PolarDB高可用103
5.3 共享存儲架構116
5.3.1 Aurora存儲系統(tǒng)117
5.3.2 PolarFS119
5.4 文件系統(tǒng)優(yōu)化121
5.4.1 用戶態(tài)I/O計算121
5.4.2 近存儲計算124
參考文獻130

第6章數據庫緩存131
6.1 數據庫緩存簡介132
6.1.1 數據庫緩沖作用132
6.1.2 緩沖池132
6.2 緩存恢復133
6.2.1 云環(huán)境對緩存的挑戰(zhàn)133
6.2.2 基于CPU與內存分離的緩存恢復133
6.3 PolarDB的實踐135
6.3.1 緩沖池的優(yōu)化135
6.3.2 數據字典緩存和文件系統(tǒng)緩存的優(yōu)化140
6.3.3 基于RDMA的共享內存池141
..
參考文獻220