云數據庫架構

定　價：￥119.00

作　者：	朱明等著
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項：	阿里云數字新基建系列
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787121421198	出版時間：	2021-09-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數：	352	字數：

內容簡介

　　“阿里云數字新基建系列”包括5本書，涉及Kubernetes、混合云架構、云數據庫、CDN原理與流媒體技術、云服務器運維（Windows），囊括了領先的云技術知識與阿里云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“計算機三駕馬車”之一，幾十年來，持續(xù)支持著全球億萬數字業(yè)務的運行，而云計算的出現，賦予了數據庫新的能力。云數據庫按引擎能力，可以分為關系型數據庫、非關系型數據庫、數據倉庫和分布式新型數據庫。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(yōu)化，繼而展開到云數據庫的遷移、云數據庫的運維工作，期望能幫助讀者了解和掌握云數據庫相關知識與技能。

作者簡介

　　朱明微軟原工程師，現擔任阿里云數據庫高級技術專家，擅長關系型、非關系型、分布式等多種數據庫技術。從事數據庫工作9年，有豐富的從業(yè)經驗，擅長各類疑難雜癥的排查和架構設計。李森現擔任阿里云售后技術專家，從事數據庫相關工作8年，主要負責阿里云數據庫產品線技術支持工作，擅長關系型、分布式等多種數據庫技術，擅長設計與實施復雜數據庫系統的搬遷方案。許文科阿里云技術專家，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咨詢、培訓和方案設計、技術支持服務。目前就職于阿里巴巴，專注于阿里云數據庫售后技術支持工作。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數據庫售后技術支持多年，2019年加入阿里云，擔任數據庫售后技術專家。王超網易原工程師，現擔任阿里云高級技術經理，長期從事互聯網行業(yè)相關數據庫項目支持工作，負責游戲、泛娛樂等行業(yè)客戶的技術項目方案設計、架構優(yōu)化、業(yè)務保障以及技術支持工作。郭寧阿里云技術專家，深耕于互聯網行業(yè)并從事數據庫相關工作近11年，擅長關系型數據庫和分布式數據庫的性能診斷優(yōu)化、架構設計及數據庫運維生態(tài)開發(fā)。余從佳現擔任阿里云數據庫交付與架構工程師，擅長關系型、分布式、非關系型等多種數據庫技術，先后多次參與游戲、金融、能源等行業(yè)頭部客戶數據庫技術支持、國產化架構方案設計與遷云交付。王海忠搜狐集團原DBA，現擔任阿里云數據庫高級技術專家，擁有多年的互聯網行業(yè)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(yōu)化、保障經驗。

圖書目錄

第1章　關系型云數據庫技術特點
1.1　RDS for MySQL
1.1.1　SQL語句在MySQL服務層的執(zhí)行過程
1.1.2　優(yōu)化器與優(yōu)化器追蹤（Optimizer Trace）
1.1.3　slowlog 與 binlog
1.1.4　InnoDB的MVCC
1.1.5　InnoDB redo日志
1.1.6　InnoDB Mini-Transaction
1.1.7　InnoDB undo日志
1.1.8　內部XA二階段提交
1.1.9　半同步復制
1.1.10　線程池
1.1.11　X-Engine
1.1.12　RDS三節(jié)點企業(yè)版
1.2　RDS for SQL Server
1.2.1　SQL Server的架構
1.2.2　SQLOS
1.2.3　SQL Server的并發(fā)
1.2.4　SQL Server的優(yōu)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(yōu)化器
1.3.2　PGSQL MVCC與鎖
1.3.3　PGSQL 復制與高可用
第2章　非關系型及新型云數據庫技術特點
2.1　非關系型數據庫
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　分布式和其他新型數據庫
2.3.1　以PolarDB-X為代表的Share Nothing分布式集群
2.3.2　以PolarDB-M為代表的Share Everything集群
第3章　云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(yè)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(yōu)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(yè)/ 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　云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(yè)務遷移
4.4.3　場景3：多對一異構遷移
第5章　云上數據庫運維指南與最佳實踐
5.1　快速入門使用云數據庫
5.1.1　創(chuàng)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(chuàng)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　什么是數據管理DMS
6.1.2　基礎架構
6.1.3　DMS優(yōu)勢
6.2　使用指南
6.2.1　系統管理
6.2.2　實例管理
6.3　DMS最佳實踐
6.3.1　權限管理
6.3.2　基于ADB和DMS企業(yè)版周期生成報表數據
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(zhàn)
7.1.2　解決方案自治服務DAS
7.2　從實戰(zhàn)案例認識自治服務DAS
7.2.1　使用DAS分析優(yōu)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(jiān)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(yè)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　什么是DBS
8.1.2　產品優(yōu)勢
8.1.3　備份方式
8.2　使用指南
8.2.1　DBS與RDS備份的區(qū)別
8.3　DBS最佳實踐
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(jiān)控利器之云監(jiān)控
9.1　什么是云監(jiān)控
9.1.1　產品構架
9.1.2　功能特性
9.2　產品優(yōu)勢
9.3　應用場景
9.4　使用指南和最佳實踐
9.4.1　報警模板最佳實踐
9.4.2　使用報警模板的操作步驟
9.4.3　通過釘釘群接收報警通知 P331
9.4.4　內網監(jiān)控最佳實踐 P333