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数据浪潮
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2025-03-25 07:32:42
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  • 第1篇 数据管理系统之数据库——掌上明珠
  • 第1章 数据库的诞生——“图灵”奖经典人物
  • 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
  • 1.6 参考资料
  • 第2章 数据库的工业繁荣——商业机遇
  • 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
  • 2.8 参考资料
  • 第3章 国产数据库的热潮——四大家族
  • 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
  • 3.6 参考资料
  • 第2篇 数据管理系统之大数据——异军突起
  • 第4章 大数据降临——生逢其时
  • 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
  • 4.7 参考资料
  • 第5章 大数据分布式系统——高潮迭起
  • 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
  • 5.7 参考资料
  • 第6章 开源整合架构演进——融会贯通
  • 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
  • 6.8 参考资料
  • 第7章 大数据的魅力——广泛应用
  • 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
  • 7.6 参考资料
  • 第3篇 大数据管理系统——谁主沉浮
  • 第8章 数据库与大数据之战——华山论剑
  • 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
  • 8.8 参考资料
  • 第9章 大数据管理系统——求同存异
  • 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
  • 9.9 参考资料
  • 第10章 新型数据管理系统——百花齐放
  • 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
  • 10.9 参考资料
  • 第11章 国产数据库的国际化——齐头并进
  • 11.1 TiDB
  • 11.2 OceanBase
  • 11.3 TDSQL
  • 11.4 GaussDB
  • 11.5 Bigflow
  • 11.6 ByteGraph
  • 11.7 小结
  • 11.8 参考资料
  • 第4篇 大数据管理系统的架构——路在何方
  • 第12章 高速电子计算机与大数据管理系统——万法归宗
  • 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
  • 12.6 参考资料
  • 第13章 无处不在的操作系统——归纳演绎
  • 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
  • 13.6 参考资料
  • 第14章 大数据管理系统的未来架构——沙漠绿洲
  • 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
  • 14.8 参考资料
  • 第5篇 大数据管理系统的精髓——无上心法
  • 第15章 大数据管理系统的基础——算法理论
  • 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
  • 15.11 参考资料
  • 第16章 大数据管理系统的前沿——另辟蹊径
  • 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
  • 16.11 参考资料
  • 第17章 大数据管理系统的谜团——拨云见日
  • 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CC++
  • 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
  • 17.11 参考资料
  • 第18章 大数据的标准——游戏规则
  • 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
  • 18.8 参考资料
  • 附录
  • A. 工业与学术
  • B. 国产与国际
  • C. 开放与封闭
  • D. 资本与技术
  • E. 个人与企业
  • F. 过去与未来
  • G. 参考资料
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