阿裡雲數字新基建系列:雲數據庫架構

朱明 等

  • 出版商: 電子工業
  • 出版日期: 2021-10-01
  • 定價: $714
  • 售價: 8.5$607
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 352
  • 裝訂: 平裝
  • ISBN: 7121421194
  • ISBN-13: 9787121421198
  • 相關分類: Kubernetes
  • 立即出貨 (庫存 < 3)

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商品描述

“阿裡雲數字新基建系列”包括5本書,涉及Kubernetes、混合雲架構、雲數據庫、CDN原理與流媒體技術、雲服務器運維(Windows),囊括了領先的雲技術知識與阿裡雲技術團隊獨到的實踐經驗,是國內IT技術圖書又一重磅作品。數據庫技術,被稱為“電腦三駕馬車”之一,幾十年來,持續支持著全球億萬數字業務的運行,而雲計算的出現,賦予了數據庫新的能力。雲數據庫按引擎能力,可以分為關系型數據庫、非關系型數據庫、數據倉庫和分佈式新型數據庫。本書從技術原理入手,講解各種數據庫的特點,分析不同場景的架構選型和數據庫優化,繼而展開到雲數據庫的遷移、雲數據庫的運維工作,期望能幫助讀者瞭解和掌握雲數據庫相關知識與技能。

作者簡介

·朱  明·
微軟原工程師,現擔任阿里雲數據庫高級技術專家,擅長關係型、非關係型、分佈式等多種數據庫技術。從事數據庫工作9年,有豐富的從業經驗,擅長各類疑難雜症的排查和架構設計。


·李森·
現擔任阿里雲售後技術專家,從事數據庫相關工作8年,主要負責阿里雲數據庫產品線技術支持工作,擅長關係型、分佈式等多種數據庫技術,擅長設計與實施複雜數據庫系統的搬遷方案。


·許文科·
阿里雲技術專家,從事數據庫相關工作12年,為多家上市公司、政企提供數據庫顧問諮詢、培訓和方案設計、技術支持服務。目前就職於阿里巴巴,專注於阿里雲數據庫售後技術支持工作。


·江厚順·
長期從事數據庫方面的工作,對數據庫原理有深入的理解,技術支持經驗豐富。曾在IBM從事DB2數據庫售後技術支持多年,2019年加入阿里雲,擔任數據庫售後技術專家。


·王  超·
網易原工程師,現擔任阿里雲高級技術經理,長期從事互聯網行業相關數據庫項目支持工作,負責遊戲、泛娛樂等行業客戶的技術項目方案設計、架構優化、業務保障以及技術支持工作。


·郭  寧·
阿里雲技術專家,深耕於互聯網行業並從事數據庫相關工作近11年,擅長關係型數據庫和分佈式數據庫的性能診斷優化、架構設計及數據庫運維生態開發。


·餘從佳 ·
現擔任阿里雲數據庫交付與架構工程師,擅長關係型、分佈式、非關係型等多種數據庫技術,先後多次參與遊戲、金融、能源等行業頭部客戶數據庫技術支持、國產化架構方案設計與遷雲交付。


·王海忠·
搜狐集團原DBA,現擔任阿里雲數據庫高級技術專家,擁有多年的互聯網行業數據庫工作經驗,參與阿里巴巴集團多年“雙十一”保障工作,有豐富的數據庫優化、保障經驗。

目錄大綱

第1章 關係型雲數據庫技術特點
1.1 RDS for MySQL 
1.1.1 SQL語句在MySQL服務層的執行過程
1.1.2 優化器與優化器追踪(Optimizer Trace)
1.1.3 slowlog 與 binlog
1.1.4 InnoDB的MVCC
1.1.5 InnoDB redo日誌 
1.1.6 InnoDB Mini-Transaction
1.1.7 InnoDB undo日誌
1.1.8 內部XA二階段提交
1.1.9 半同步複製
1.1.10 線程池
1.1.11 X-Engine
1.1.12 RDS三節點企業版
1.2 RDS for SQL Server
1.2.1 SQL Server的架構
1.2.2 SQLOS
1.2.3 SQL Server的並發
1.2.4 SQL Server的優化器
1.2.5 RDS for SQL Server高可用實現 
1.3 RDS for PostgreSQL
1.3.1 PGSQL的優化器
1.3.2 PGSQL MVCC與鎖
1.3.3 PGSQL 複製與高可用

第2章 非關係型及新型雲數據庫技術特點
2.1 非關係型數據庫
2.1.1 Redis & Memcached 緩存型數據庫
2.1.2 MongoDB 
2.2 數據倉庫
2.2.1 AnalyticDB for MySQL
2.2.2 HBase & Lindorm 
2.3 分佈式和其他新型數據庫
2.3.1 以PolarDB-X為代表的Share N0thing分佈式集
2.3.2 以PolarDB-M為代表的Share Everything集

第3章 雲數據庫技術選型與場景實踐
3.1 擴容的技術實踐
3.1.1 業務請求量膨脹
3.1.2 數據容量膨脹 
3.2 換代的技術實踐
3.2.1 同系列升級
3.2.2 跨系列升級
3.3 熱點訪問的技術優化
3.4 場景實踐
3.4.1 在線教育數據庫選擇
3.4.2 線上游戲數據庫選擇
3.4.3 工業/ IoT數據庫選擇
3.4.4 金融數據庫選擇
3.4.5 交通物流配送 

第4章 數據庫遷移的實現和方案
4.1 數據庫遷移的類型和方式
4.2 邏輯數據遷移的實現
4.2.1 邏輯數據遷移的步驟與風險
4.3 雲上的數據庫遷移的工具
4.3.1 數據傳輸服務DTS
4.3.2 數據庫和應用遷移服務ADAM
4.3.3 數據集成
4.3.4 BDS
4.3.5 其他遷移工具
4.4 不同場景下的數據遷移方案
4.4.1 場景1:一對一遷移
4.4.2 場景2:一對多高耦合業務遷移
4.4.3 場景3:多對一異構遷移

第5章 雲上數據庫運維指南與#佳實踐
5.1 快速入門使用雲數據庫
5.1.1 創建RDS實例
5.1.2 設置白名單
5.1.3 設置連接地址
5.1.4 創建數據庫和賬號
5.1.5 常見運維管理
5.2 主備切換(HA)
5.2.1 HA健康檢測機制
5.2.2 臨時關閉主備自動切換
5.3 主動運維
5.3.1 消息接收管理
5.3.2 設置可維護時間段
5.3.3 待處理事件
5.4 使用Open API
5.4.1 API通信協議
5.4.2 API簽名機制
5.4.3 OpenAPI Explorer
5.4.4 API問題診斷

第6章 安全管理DMS
6.1 產品介紹
6.1.1 什麼是數據管理DMS
6.1.2 基礎架構
6.1.3 DMS優勢
6.2 使用指南
6.2.1 系統管理
6.2.2 實例管理
6.3 DMS#佳實踐
6.3.1 權限管理
6.3.2 基於ADB和DMS企業版週期生成報表數據
6.3.3 自定義審批流程
6.3.4 不鎖表變更-回收碎片空間

第7章 數據庫自治服務DAS
7.1 初識數據庫自治服務DAS
7.1.1 數據庫運維與管理的挑戰
7.1.2 解決方案自治服務DAS
7.2 從實戰案例認識自治服務DAS
7.2.1 使用DAS分析優化慢SQL
7.2.2 使用DAS分析RDS實例CPU打滿/打高現象
7.2.3 RDS實例活躍Session監控
7.2.4 10秒SQL分析
7.2.5 SQL自動限流
7.2.6 DAS如何分析RDS實例不同時段業務差異
7.2.7 異常檢測
7.2.8 RDS實例情況整體分析

第8章 運維備份服務DBS
8.1 產品介紹
8.1.1 什麼是DBS
8.1.2 產品優勢
8.1.3 備份方式
8.2 使用指南
8.2.1 DBS與RDS備份的區別
8.3 DBS#佳實踐
8.3.1 備份集自動下載到本地
8.3.2 快速恢復
8.3.3 數據庫異地備份

第9章 監控利器之雲監控
9.1 什麼是雲監控
9.1.1 產品構架
9.1.2 功能特性
9.2 產品優勢
9.3 應用場景
9.4 使用指南和#佳實踐
9.4.1 報警模板#佳實踐
9.4.2 使用報警模板的操作步驟
9.4.3 通過釘釘接收報警通知  P331
9.4.4 內網藍控#佳實踐  P333