企业级的存储器+快取数据库：SAP HANA大数据应用无缝交接 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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尹东升，陈磊，周斌着 著

图书标签:

• SAP HANA
• 大数据
• 内存数据库
• 企业级存储
• 缓存
• 数据管理
• 应用开发
• 性能优化
• 数据集成
• 实时分析

出版社： 佳魁资讯股份有限公司

ISBN：9789863792963

商品编码：16089116

内容简介

SAP高性能分析应用软件(SAP High Performance Analytic Appliance，SAP HANA)自2011向全球推广以来，引发数据库领域大震动。

现代数据架构与实践：构建高效、可扩展的企业级数据平台 本书聚焦于当前企业数据管理领域的前沿挑战与最佳实践，深入探讨如何设计、实施和运维一个面向未来、能够支撑复杂业务需求的现代化数据平台。我们将从宏观的架构蓝图出发，逐步细化到关键组件的技术选型、部署策略以及性能优化，旨在为数据架构师、数据库管理员和技术决策者提供一套全面、可操作的实施指南。 --- 第一部分：数据战略与架构的重塑 在信息爆炸的时代，数据不再仅仅是业务的副产品，而是驱动创新的核心资产。本部分旨在帮助读者建立正确的战略视角，理解传统数据架构的局限性，并引向现代化、云原生和混合部署的未来方向。 第一章：数字化转型中的数据架构演进 从集中式到分布式： 分析传统集中式数据仓库面临的扩展性瓶颈，介绍向数据湖、数据中台演进的内在驱动力。 数据管理的新范式： 探讨数据网格（Data Mesh）架构的核心理念——将数据视为产品，理解其在去中心化组织中的应用价值。 混合云与多云策略： 评估将数据资产部署在本地、私有云和公有云环境中的技术考量，包括数据主权、合规性与迁移策略。 低延迟与高吞吐的权衡： 深入分析不同数据处理场景（OLTP、OLAP、HTAP）对基础设施的要求，为后续的选型打下基础。 第二章：构建弹性与安全的云原生数据基础设施 容器化与编排在数据服务中的应用： 探讨如何利用Kubernetes管理数据库、消息队列等有状态服务，实现服务的快速部署、弹性伸缩和故障自愈。 基础设施即代码（IaC）： 详细介绍使用Terraform或Ansible等工具自动化配置和管理数据基础设施，确保环境一致性和可重复性。 数据安全基线构建： 讲解零信任原则在数据访问控制中的实施，包括身份验证（IAM）、数据加密（静态和传输中）以及密钥管理服务的集成。 --- 第二部分：下一代数据存储技术的深度剖析 本部分将超越单一数据库范畴，聚焦于支撑现代应用所需的多模态存储技术，重点关注解决大规模、高并发、多样化数据类型的挑战。 第三章：面向高性能事务处理的持久化技术 NewSQL数据库的崛起： 分析Google Spanner、CockroachDB等NewSQL数据库如何结合关系型数据库的事务一致性与NoSQL数据库的水平扩展能力。 超越传统日志： 深入研究高性能存储引擎（如RocksDB、WiredTiger）的内部机制，包括LSM-Tree与B+ Tree的性能差异及适用场景。 事务隔离级别的实践与优化： 讨论在分布式环境中实现可串行化隔离的挑战，以及如何通过多版本并发控制（MVCC）策略优化并发性能。 第四章：大规模分析处理与实时数据流 MPP架构的深入理解： 解析大规模并行处理（MPP）架构中数据分布、查询规划与结果合并的关键技术，并对比主流MPP系统的差异。 湖仓一体（Lakehouse）的设计理念： 探讨如何结合数据湖的灵活性与数据仓库的结构化优势，使用如Delta Lake或Apache Hudi等技术实现数据可靠性与ACID特性。 流处理框架的选型与调优： 详细对比Apache Flink与Kafka Streams在状态管理、窗口计算和容错机制上的设计哲学，指导读者选择合适的实时处理引擎。 第五章：内存计算与数据加速层 内存数据库的应用场景与挑战： 分析为什么纯内存存储能带来数量级的性能提升，并讨论数据持久化、冷热数据分离的策略。 分层存储与智能缓存设计： 介绍如何设计一个智能的缓存系统，该系统能够自动识别热点数据并将其提升至更快的存储介质（如NVMe SSD或内存），同时确保缓存一致性。 数据预取与查询加速： 探讨基于机器学习模型的查询优化技术，包括索引推荐、物化视图的自动化维护，以及利用向量化执行引擎提升查询吞吐量。 --- 第三部分：数据治理、质量与运营的闭环 一个优秀的数据平台不仅需要高性能，更需要可靠的治理和高效的运维体系。本部分将侧重于确保数据资产的可用性、准确性和合规性。 第六章：构建端到端的数据质量管理体系 数据质量维度与度量标准： 定义准确性、完整性、一致性、及时性等关键质量指标，并建立自动化的监控仪表板。 源头治理与数据契约： 强调在数据生成环节就建立“数据契约”，通过Schema验证和API约束来提前拦截低质量数据。 数据溯源与影响分析： 部署全面的数据血缘工具，实现从报告到源系统的完全可追溯性，为故障排查和合规审计提供依据。 第七章：自动化运维与平台可观测性 AIOps在数据平台中的应用： 利用机器学习分析系统日志、性能指标和慢查询，实现故障的预测性维护和自动根因分析。 性能基准测试与容量规划： 介绍标准化的负载生成工具和测试流程，确保在业务高峰期前完成资源扩容，避免性能瓶颈。 灾难恢复（DR）与业务连续性规划（BCP）： 制定多区域部署和异地备份策略，并定期进行恢复演练，量化恢复时间目标（RTO）和恢复点目标（RPO）。 第八章：数据安全与合规性的前沿实践 数据脱敏与假名化技术： 详细介绍适用于不同数据类型（结构化、半结构化）的动态数据脱敏技术，确保开发、测试环境数据的安全性。 细粒度访问控制（FGAC）： 实施基于角色的访问控制（RBAC）和基于属性的访问控制（ABAC），实现“最小权限原则”下的数据访问管理。 全球数据合规性框架解读： 分析GDPR、CCPA等法规对数据存储、处理和跨境传输的具体要求，指导企业建立合规的数据生命周期管理流程。 --- 本书总结： 本书旨在提供一个清晰的路线图，指导读者跳出特定供应商的限制，专注于构建一个基于现代架构原则、以数据价值为中心、具备高度自动化和弹性的企业级数据平台。通过对最新存储技术、实时处理范式以及严格治理框架的全面覆盖，读者将能够自信地应对复杂的数据挑战，推动业务实现真正的数字化飞跃。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题“企业级的存储器+快取数据库：SAP HANA大数据应用无缝交接”立即引起了我的注意，因为它恰好击中了我在实践中遇到的核心挑战。在当今数据爆炸的时代，企业如何有效地管理和利用海量数据，特别是对于像SAP HANA这样需要极致性能的平台，是一个极其复杂的问题。我非常期待书中能够深入探讨企业级存储解决方案如何与SAP HANA深度集成，从而提供卓越的性能和可靠性。这可能包括对不同存储技术的分析，例如全闪存阵列、混合存储解决方案，以及它们在SAP HANA工作负载下的适用性。更让我兴奋的是“快取数据库”这个概念，我猜测作者会分享如何利用各种缓存技术，无论是内存缓存、SSD缓存还是其他创新的方法，来加速SAP HANA的数据访问，从而显著提升业务应用的响应速度。最后，“无缝交接”这一点，意味着本书很可能提供在SAP HANA应用迁移、升级或重构过程中，保障业务连续性和数据一致性的实用指南，这对于任何计划进行此类操作的企业来说，都具有极高的参考价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者，我不得不说，在数据管理和企业级应用集成方面展现出了令人印象深刻的洞察力。虽然我还没有开始深入阅读，但仅仅是书名就让我对其中即将探讨的内容充满了期待。特别是“企业级的存储器+快取数据库”这一部分，在我看来，这直接触及了当今企业在处理海量数据时最核心的痛点。如何平衡数据存储的成本效益与访问的即时性，一直是许多CIO和技术架构师们夜不能寐的问题。我相信本书会深入剖析不同存储介质（如SSD、HDD、NVMe等）在SAP HANA环境下的最优配置策略，以及如何利用各种缓存技术（内存缓存、SSD缓存、甚至是一些更前沿的解决方案）来加速数据读取和写入，从而显著提升SAP HANA的整体性能。对于那些正在经历数据库性能瓶颈，或者计划升级其SAP HANA基础设施的企业来说，这本书的指导意义将是不可估量的。我尤其好奇作者会如何阐述不同缓存层级之间的协同工作机制，以及在不同工作负载下，如何动态调整缓存策略以达到最佳的TCO（总拥有成本）。

评分☆☆☆☆☆

我个人对书中所提及的“快取数据库”概念非常感兴趣，这似乎暗示着一种更为智能和主动的数据管理方式，而非简单的静态存储。在我看来，现代企业应用，特别是SAP HANA这种高性能的数据库，其价值的实现很大程度上依赖于数据的可访问性和响应速度。因此，书中对于“快取”的深度解读，我希望能够涵盖其背后的原理、实现方式以及在SAP HANA中的具体应用场景。这可能包括对内存数据立方体的优化、使用加速器硬件（如FPGA或ASIC）的可能性、或者是一些创新的数据预取和预测算法。如果作者能够提供实际案例，展示如何通过精细化的缓存策略，将经常访问的数据“预先”加载到更快的存储介质中，从而大幅缩短查询响应时间，那我将认为这本书的价值就已经超越了技术的介绍，而上升到了战略层面。我非常期待作者能够深入剖析其背后的数据访问模式分析技术。

评分☆☆☆☆☆

从书名的“SAP HANA大数据应用无缝交接”这一侧重点来看，我预感作者将为我们提供一套切实可行的指导方针，帮助企业顺利地将现有的SAP HANA大数据应用平滑地迁移到新的存储和缓存架构上。这个“无缝交接”是关键，意味着不仅仅是技术的堆砌，更要考虑业务连续性、数据一致性、以及潜在的业务中断风险。我期望书中能够详细阐述迁移过程中可能遇到的各种挑战，例如数据迁移的策略（联机迁移、离线迁移）、兼容性问题、性能回退的风险控制，以及如何在迁移过程中最大限度地减少对生产环境的影响。此外，考虑到大数据应用的复杂性，本书很可能还会触及到数据治理、安全策略的更新，以及监控和告警机制的调整。对于那些正准备进行SAP HANA重大升级或重构的企业，这本书无疑是一份宝贵的路线图，能帮助他们规避潜在的陷阱，确保迁移过程的平稳和成功，最终实现大数据应用的性能飞跃。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名触及了一个我一直非常关注的领域：企业级存储与SAP HANA的深度集成。我一直觉得，SAP HANA的强大性能并不仅仅依赖于其内存计算能力，更需要底层存储和缓存系统与之相匹配。如果本书能够提供关于如何为SAP HANA选择最合适的存储解决方案的深入分析，我会非常欣慰。这不仅仅是指硬件的选择，更包括存储架构的设计、RAID级别的选择、文件系统的优化、以及网络连接的配置。例如，作者是否会讨论NVMe over Fabrics（NVMe-oF）在SAP HANA环境下的优势，或者如何通过分布式存储系统来提升SAP HANA的可用性和扩展性。此外，对于“快取数据库”的强调，我猜测作者会分享一些关于如何构建一个能够智能感知数据访问模式，并动态调整缓存策略的系统。这对于优化SAP HANA在高并发、大数据量下的性能表现，至关重要。