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高斯資料庫關鍵技術原理與行業實踐

  • 作者：編者:李國良//宋濤//王江|責編:李佳伶//李軍亮
  • 出版社：化學工業
  • ISBN：9787122476845
  • 出版日期：2025/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：379
人民幣：RMB 148 元      售價：元
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內容大鋼
    本書詳盡闡述了高斯資料庫的系統架構、設計理念、核心技術、實現機制以及未來的發展方向。通過深入淺出的敘述，將技術理論與行業應用完美融合，為讀者呈現如何實現資料庫高性能、高可用、高擴展性、高智能和高安全的關鍵技術，並深度剖析其背後的優化動因與權衡。本書還介紹了資料庫在實際場景中的系統調優思路和經驗，為資料庫從業人員提供有益參考。此外，本書還詳細介紹了高斯資料庫在我國眾多關鍵基礎行業的成功應用案例，覆蓋金融、政府（比如政務雲、財政管理等）、製造業、衛生健康、電信、能源、水利、廣播電視等領域，展示了其在實踐中的強大功能和廣泛影響力。
作者介紹
編者:李國良//宋濤//王江|責編:李佳伶//李軍亮
目錄
第1章  資料庫關鍵挑戰
  1.1  資料庫發展歷程
    1.1.1  資料庫分類
    1.1.2  資料庫架構
  1.2  資料庫最新演進趨勢
    1.2.1  雲原生資料庫
    1.2.2  AI-Native智能資料庫
    1.2.3  全密態資料庫
    1.2.4  端邊雲數據管理
    1.2.5  其他技術研究熱點
第2章  GaussDB架構介紹
  2.1  GaussDB關鍵架構目標
  2.2  GaussDB分散式架構
    2.2.1  GaussDB分散式關鍵技術架構
    2.2.2  關鍵模塊2層邏輯模型
  2.3  GaussDB分散式關鍵技術方案
    2.3.1  數據計算路由層（Coordinator）關鍵技術方案
    2.3.2  數據持久化存取層（Datanode）關鍵技術方案
    2.3.3  全局事務管理層（GTM）關鍵技術方案
    2.3.4  集群管理層（CM）關鍵技術方案
    2.3.5  集群管理仲裁關鍵技術
    2.3.6  故障檢查與異常發現
    2.3.7  基於Paxos協議複製實現DN副本自仲裁
  2.4  OM運維管理關鍵技術方案
  2.5  安全關鍵技術方案
    2.5.1  安全關鍵技術一：密態等值查詢
    2.5.2  安全關鍵技術二：防篡改資料庫
  2.6  智能關鍵技術方案
    2.6.1  智能關鍵技術一：自治運維繫統
    2.6.2  智能關鍵技術二：庫內AI引擎
    2.6.3  智能關鍵技術三：智能優化器
  2.7  驅動介面關鍵技術方案
  2.8  GaussDB雲原生架構
    2.8.1  雲原生關鍵技術架構
    2.8.2  雲原生核心技術
第3章  資料庫高性能關鍵技術
  3.1  資料庫性能優化概述
    3.1.1  資料庫的軟體棧視角
    3.1.2  從系統性工程視角理解性能優化
    3.1.3  性能工程複雜並充滿挑戰
    3.1.4  性能相關的術語
  3.2  查詢處理技術
    3.2.1  查詢處理流程
    3.2.2  查詢解析器
    3.2.3  查詢優化器
    3.2.4  查詢執行器
    3.2.5  分散式執行
    3.2.6  存儲引擎數據讀取
  3.3  高性能關鍵技術
    3.3.1  查詢重寫RBO

    3.3.2  物理優化CBO
    3.3.3  分散式優化器
    3.3.4  分散式執行框架
    3.3.5  輕量全局事務管理GTM-lite
    3.3.6  UStore存儲引擎
    3.3.7  計劃緩存技術
    3.3.8  數據分區與分區剪枝
    3.3.9  列式存儲和向量化引擎
    3.3.10  SMP並行執行
    3.3.11  LLVM動態查詢編譯執行
    3.3.12  SQL-BY-PASS執行優化
    3.3.13  線程池化
    3.3.14  多核處理器優化
    3.3.15  日誌無鎖刷新與多級流水
  3.4  高斯資料庫性能優化總結
第4章  資料庫高可用關鍵技術
  4.1  分散式一致性框架
    4.1.1  共識框架概述
    4.1.2  DCF功能架構
    4.1.3  DCF選舉流程及優化
    4.1.4  DCF日誌複製流程
    4.1.5  DCF優先順序選主和策略化多數派
    4.1.6  DCF性能設計
    4.1.7  DCF日誌與XLog日誌合一設計
    4.1.8  DCF異常場景處理
  4.2  雙集群容災
  4.3  邏輯複製
    4.3.1  基本概念
    4.3.2  邏輯複製槽
    4.3.3  邏輯解碼
    4.3.4  備機解碼
    4.3.5  並行解碼
    4.3.6  一致性解碼
    4.3.7  分散式解碼
  4.4  兩地三中心跨Region容災
    4.4.1  兩地三中心容災概述
    4.4.2  異地容災部署示例
    4.4.3  兩地三中心容災方案設計
    4.4.4  容災搭建
第5章  資料庫高彈性關鍵技術
  5.1  資料庫彈性擴容
  5.2  Hashbucket擴容
    5.2.1  Hashbucket概念
    5.2.2  段頁式存儲技術
    5.2.3  基於段頁式組織的Hashbucket技術
    5.2.4  Hashbucket場景的超長欄位實現
    5.2.5  CBI索引加速
    5.2.6  支持Hashbucket的優化器
    5.2.7  支持Hashbucket的執行器
    5.2.8  Hashbucket擴容流程

    5.2.9  擴容中日誌多流
    5.2.10  擴容中事務處理
    5.2.11  擴容中bucket鎖
  5.3  擴容實踐
    5.3.1  擴容步驟
    5.3.2  擴容期間的TPC-C測試
    5.3.3  擴容期間的sysbench測試
第6章  資料庫高智能關鍵技術
  6.1  資料庫智能化發展史
  6.2  自治運維技術
    6.2.1  智能監測
    6.2.2  趨勢預測
    6.2.3  異常檢測
    6.2.4  日誌分析
    6.2.5  慢SQL發現
    6.2.6  慢SQL診斷
    6.2.7  集群故障根因診斷
    6.2.8  索引推薦
    6.2.9  分佈鍵推薦
    6.2.10  參數調優
  6.3  庫內AI引擎
    6.3.1  機器學習演算法的訓練和推理
    6.3.2  模型管理
    6.3.3  數據集管理
  6.4  智能優化器
    6.4.1  智能基數估計
    6.4.2  智能計劃管理
    6.4.3  反饋自適應優化器
第7章  資料庫高安全關鍵技術
  7.1  安全整體架構
  7.2  安全接入
    7.2.1  身份標識
    7.2.2  口令存儲
    7.2.3  認證機制
    7.2.4  Kerberos安全認證
    7.2.5  國密SSL加密傳輸
  7.3  角色與許可權
    7.3.1  對象許可權管理
    7.3.2  角色管理
    7.3.3  系統許可權管理
    7.3.4  系統許可權檢查
    7.3.5  基於標籤的強制訪問控制
  7.4  審計追蹤
    7.4.1  傳統審計
    7.4.2  統一審計
  7.5  數據保護
    7.5.1  動態數據脫敏
    7.5.2  透明數據加密
  7.6  全密態資料庫
    7.6.1  軟硬融合全密態

    7.6.2  端側加密引擎
    7.6.3  端側密鑰管理
    7.6.4  輕量化語法解析
  7.7  防篡改資料庫
    7.7.1  防篡改用戶表結構
    7.7.2  用戶歷史表
    7.7.3  全局區塊表結構
    7.7.4  篡改校驗演算法
第8章  GaussDB易遷移關鍵技術
  8.1  資料庫遷移概述
  8.2  資料庫遷移預評估階段
    8.2.1  源資料庫與新資料庫的主要差異評估
    8.2.2  新資料庫兼容性評估
    8.2.3  遷移必要性評估
  8.3  規劃設計
    8.3.1  業務與資料庫適配規劃設計
    8.3.2  遷移步驟與遷移計劃的規劃設計
  8.4  業務改造與測試
    8.4.1  業務改造過程
    8.4.2  業務測試過程
  8.5  數據遷移
    8.5.1  數據遷移設計
    8.5.2  數據遷移執行過程
  8.6  上線割接
    8.6.1  割接演練
    8.6.2  正式割接
  8.7  經驗總結
第9章  GaussDB性能調優指南
  9.1  單SQL性能調優
    9.1.1  表結構設計
    9.1.2  索引設計
    9.1.3  SQL設計
    9.1.4  執行計劃
    9.1.5  硬體資源
  9.2  併發場景性能調優
    9.2.1  業務側瓶頸
    9.2.2  不優的SQL
    9.2.3  併發時的鎖等待
    9.2.4  硬體資源滿
    9.2.5  資料庫參數配置
  9.3  性能調優案例
    9.3.1  案例1：避免對條件列做處理（防止列的隱式轉換、函數處理）
    9.3.2  案例2：選擇合理的組合索引列順序
    9.3.3  案例3：選擇合適的分佈列
    9.3.4  案例4：增加join列非空條件
    9.3.5  案例5：合理使用分區表
    9.3.6  案例6：改寫SQL消除子查詢
    9.3.7  案例7：調整查詢重寫GUC參數rewrite_rule
    9.3.8  案例8：使用DN Gather減少計劃中的Stream節點
    9.3.9  案例9：通過監控平台進行慢SQL診斷

    9.3.10  案例10：通過等待事件分析瓶頸
    9.3.11  案例11：避免長事務影響性能
    9.3.12  案例12：通過歸一化視圖分析硬解析耗時場景
    9.3.13  案例13：業務併發異常時段CPU沖高問題分析
    9.3.14  案例14：通過分析計劃調整內存參數避免臨時文件落盤
    9.3.15  案例15：調整表的Vacuum參數優化查詢性能
第10章  高斯資料庫行業實踐
  10.1  金融行業
    10.1.1  金融行業資料庫現狀
    10.1.2  金融案例：郵政儲蓄銀行核心系統國產化轉型實踐
    10.1.3  金融案例：華夏銀行借記卡系統國產化改造實踐
    10.1.4  金融案例：農業發展銀行信貸系統轉型建設實踐
    10.1.5  金融案例：NY銀行GaussDB國產化轉型實踐
  10.2  政府行業
    10.2.1  政府行業資料庫現狀
    10.2.2  政府案例：陝西財政雲系統國產數字化轉型建設
    10.2.3  政府案例：貴州人社就業系統國產化轉型實踐
  10.3  製造行業
    10.3.1  製造行業資料庫現狀
    10.3.2  製造業案例：華為MetaERP數字化轉型實踐
    10.3.3  製造業案例：京東雲openGauss實現混合多雲場景元數據存儲安全創新
    10.3.4  製造業案例：openGauss支撐比亞迪製造核心系統升級，性能整體提升50
  10.4  衛生健康行業
    10.4.1  衛生健康行業資料庫現狀
    10.4.2  衛生健康案例：貴州省醫學檢查檢驗結果共享交換平台轉型實踐
    10.4.3  openGauss助力南京市衛生信息中心醫療行業信息化升級
  10.5  電信行業
    10.5.1  電信行業資料庫現狀
    10.5.2  電信案例：中國移動在線基於openGauss的資料庫自主創新替代實踐
    10.5.3  電信案例：openGauss助力中國聯通實現運營商資源可視化系統升級改造
    10.5.4  電信案例：openGauss助力浙江移動營銷系統執行中心國產化轉型實踐
  10.6  公路水運行業
    10.6.1  公路水運行業資料庫現狀
    10.6.2  公路水運案例：山東煙台港數字化管控平台建設實踐
    10.6.3  公路水運案例：某交建保障數據安全，構建專屬數據支撐底座
  10.7  能源行業
    10.7.1  能源行業資料庫現狀
    10.7.2  能源業案例：國網陝西用戶用電信息採集系統升級改造
  10.8  水利行業
    10.8.1  水利行業資料庫現狀
    10.8.2  水利案例：徐州智慧水利系統數字化轉型實踐
  10.9  廣電行業
    10.9.1  廣電行業資料庫現狀
    10.9.2  廣電案例：央廣網國產資料庫平滑遷移，綜合性能提升
  10.10  教育行業
    10.10.1  教育行業資料庫現狀
    10.10.2  教育案例：學生髮展中心學籍學歷信息管理平台去驗證實踐
  10.11  其他行業
    10.11.1  民航行業資料庫現狀
    10.11.2  郵政行業資料庫現狀

    10.11.3  鐵路行業資料庫現狀

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