云原生数据库：原理与实践

作者简介

反侵权盗版声明

参考文献

10.4.2 诊断与优化

10.4.1 监控与报警

10.4 监控与诊断

10.3.2 恢复

10.3.1 备份

10.3 备份与恢复

10.2.4 自动升降配和增减节点

10.2.3 手动增减节点

10.2.2 手动升降配

10.2.1 系统扩展

10.2 扩展资源

10.1 数据库运维概述

第10章PolarDB运维管理

9.4.2 云上数据的导出

9.4.1 云上数据的迁入

9.4 云上数据迁移

9.3.4 数据查询

9.3.3 账号与权限管理

9.3.2 创建测试数据

9.3.1 数据库与表创建

9.3 基本操作

9.2.3 连接方式访问

9.2.2 图形化访问

9.2.1 相关账号的创建

9.2 数据库接入

9.1 创建云上实例

第9章 云原生数据库PolarDB应用实践

参考文献

8.3.5 HTAP

8.3.4 分布式事务

8.3.3 全局二级索引

8.3.2 拆分方式

8.3.1 架构设计

8.3 云原生分布式数据库PolarDB-X

8.2.2 无共享存储架构

8.2.1 共享存储架构

8.2 分布式与云原生

8.1.4 MPP并行查询处理

8.1.3 分布式事务

8.1.2 数据分区

8.1.1 分布式数据库架构

8.1 分布式数据库的基本原理

第8章 云原生与分布式融合

参考文献

7.4.3 PolarDB的向量化执行

7.4.2 PolarDB的执行计划管理

7.4.1 PolarDB的并行查询技术

7.4 PolarDB查询引擎实践

7.3.4 其他优化方法

7.3.3 物理查询优化

7.3.2 逻辑查询优化

7.3.1 查询优化整体介绍

7.3 查询优化概述

7.2.3 向量化执行模型

7.2.2 编译执行模型

7.2.1 火山模型

7.2 查询执行模型

7.1.2 并行查询概述

7.1.1 数据库查询处理概述

7.1 查询处理概述

第7章 计算引擎

参考文献

6.3.3 基于RDMA的共享内存池

6.3.2 数据字典缓存和文件系统缓存的优化

6.3.1 缓冲池的优化

6.3 PolarDB的实践

6.2.2 基于CPU与内存分离的缓存恢复

6.2.1 云环境对缓存的挑战

6.2 缓存恢复

6.1.2 缓冲池

6.1.1 数据库缓冲作用

6.1 数据库缓存简介

第6章 数据库缓存

参考文献

5.4.2 近存储计算

5.4.1 用户态I/O计算

5.4 文件系统优化

5.3.2 PolarFS

5.3.1 Aurora存储系统

5.3 共享存储架构

5.2.2 PolarDB高可用

5.2.1 MySQL集群高可用

5.2 集群高可用

5.1.5 Parallel Raft

5.1.4 Raft

5.1.3 Paxos

5.1.2 Quorum

5.1.1 Primary-Backup

5.1 高可用基础

第5章 高可用共享存储系统

参考文献

4.4.6 实验评估

4.4.5 双存储引擎技术

4.4.4 低成本分层存储

4.4.3 软硬结合优化

4.4.2 高性能事务处理

4.4.1 PolarDB X-Engine

4.4 新型LSM存储引擎

4.3.6 InnoDB的物理日志

4.3.5 MySQL的Binlog

4.3.4 恢复原理

4.3.3 物理日志

4.3.2 逻辑日志

4.3.1 基本概念

4.3 日志与恢复

4.2.5 InnoDB MVCC的实现

4.2.4 MVCC

4.2.3 时间戳方法

4.2.2 锁方法

4.2.1 基本概念

4.2 并发控制

4.1.3 LSM-tree

4.1.2 InnoDB引擎中的B+树

4.1.1 B+树

4.1 数据组织

第4章 存储引擎

参考文献

3.3.3 Microsoft Socrates

3.3.2 PolarDB

3.3.1 AWS Aurora

3.3 典型的云原生数据库

3.2 架构设计

3.1.2 计算与存储分离

3.1.1 云原生数据库的本质

3.1 设计理念

第3章 云原生数据库架构

参考文献

2.3.6 智能化运维

2.3.5 多租户与资源隔离

2.3.4 高可用与数据一致性

2.3.3 弹性伸缩能力

2.3.2 资源解耦与池化

2.3.1 分层架构

2.3 云原生数据库的主要特点

2.2 数据库在云原生时代面临的挑战

2.1.2 数据库作为一种服务

2.1.1 云计算时代的兴起

2.1 数据库在云时代的发展

第2章 数据库与云原生

参考文献

1.3.4 存储引擎

1.3.3 事务处理

1.3.2 查询引擎

1.3.1 接入管理

1.3 关系数据库主要技术原理

1.2.6 安全可信

1.2.5 智能化运维

1.2.4 多模

1.2.3 软硬件一体化

1.2.2 大数据与数据库一体化

1.2.1 云原生与分布式

1.2 数据库技术发展趋势

1.1.4 云原生与分布式时代

1.1.3 发展成熟

1.1.2 商业化起步

1.1.1 萌芽

1.1 数据库发展概述

第1章 数据库发展历程

前言

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内容简介

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封面

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第1章 数据库发展历程

1.1 数据库发展概述

1.1.1 萌芽

1.1.2 商业化起步

1.1.3 发展成熟

1.1.4 云原生与分布式时代

1.2 数据库技术发展趋势

1.2.1 云原生与分布式

1.2.2 大数据与数据库一体化

1.2.3 软硬件一体化

1.2.4 多模

1.2.5 智能化运维

1.2.6 安全可信

1.3 关系数据库主要技术原理

1.3.1 接入管理

1.3.2 查询引擎

1.3.3 事务处理

1.3.4 存储引擎

参考文献

第2章 数据库与云原生

2.1 数据库在云时代的发展

2.1.1 云计算时代的兴起

2.1.2 数据库作为一种服务

2.2 数据库在云原生时代面临的挑战

2.3 云原生数据库的主要特点

2.3.1 分层架构

2.3.2 资源解耦与池化

2.3.3 弹性伸缩能力

2.3.4 高可用与数据一致性

2.3.5 多租户与资源隔离

2.3.6 智能化运维

参考文献

第3章 云原生数据库架构

3.1 设计理念

3.1.1 云原生数据库的本质

3.1.2 计算与存储分离

3.2 架构设计

3.3 典型的云原生数据库

3.3.1 AWS Aurora

3.3.2 PolarDB

3.3.3 Microsoft Socrates

参考文献

第4章 存储引擎

4.1 数据组织

4.1.1 B+树

4.1.2 InnoDB引擎中的B+树

4.1.3 LSM-tree

4.2 并发控制

4.2.1 基本概念

4.2.2 锁方法

4.2.3 时间戳方法

4.2.4 MVCC

4.2.5 InnoDB MVCC的实现

4.3 日志与恢复

4.3.1 基本概念

4.3.2 逻辑日志

4.3.3 物理日志

4.3.4 恢复原理

4.3.5 MySQL的Binlog

4.3.6 InnoDB的物理日志

4.4 新型LSM存储引擎

4.4.1 PolarDB X-Engine

4.4.2 高性能事务处理

4.4.3 软硬结合优化

4.4.4 低成本分层存储

4.4.5 双存储引擎技术

4.4.6 实验评估

参考文献

第5章 高可用共享存储系统

5.1 高可用基础

5.1.1 Primary-Backup

5.1.2 Quorum

5.1.3 Paxos

5.1.4 Raft

5.1.5 Parallel Raft

5.2 集群高可用

5.2.1 MySQL集群高可用

5.2.2 PolarDB高可用

5.3 共享存储架构

5.3.1 Aurora存储系统

5.3.2 PolarFS

5.4 文件系统优化

5.4.1 用户态I/O计算

5.4.2 近存储计算

参考文献

第6章 数据库缓存

6.1 数据库缓存简介

6.1.1 数据库缓冲作用

6.1.2 缓冲池

6.2 缓存恢复

6.2.1 云环境对缓存的挑战

6.2.2 基于CPU与内存分离的缓存恢复

6.3 PolarDB的实践

6.3.1 缓冲池的优化

6.3.2 数据字典缓存和文件系统缓存的优化

6.3.3 基于RDMA的共享内存池

参考文献

第7章 计算引擎

7.1 查询处理概述

7.1.1 数据库查询处理概述

7.1.2 并行查询概述

7.2 查询执行模型

7.2.1 火山模型

7.2.2 编译执行模型

7.2.3 向量化执行模型

7.3 查询优化概述

7.3.1 查询优化整体介绍

7.3.2 逻辑查询优化

7.3.3 物理查询优化

7.3.4 其他优化方法

7.4 PolarDB查询引擎实践

7.4.1 PolarDB的并行查询技术

7.4.2 PolarDB的执行计划管理

7.4.3 PolarDB的向量化执行

参考文献

第8章 云原生与分布式融合

8.1 分布式数据库的基本原理

8.1.1 分布式数据库架构

8.1.2 数据分区

8.1.3 分布式事务

8.1.4 MPP并行查询处理

8.2 分布式与云原生

8.2.1 共享存储架构

8.2.2 无共享存储架构

8.3 云原生分布式数据库PolarDB-X

8.3.1 架构设计

8.3.2 拆分方式

8.3.3 全局二级索引

8.3.4 分布式事务

8.3.5 HTAP

参考文献

第9章 云原生数据库PolarDB应用实践

9.1 创建云上实例

9.2 数据库接入

9.2.1 相关账号的创建

9.2.2 图形化访问

9.2.3 连接方式访问

9.3 基本操作

9.3.1 数据库与表创建

9.3.2 创建测试数据

9.3.3 账号与权限管理

9.3.4 数据查询

9.4 云上数据迁移

9.4.1 云上数据的迁入

9.4.2 云上数据的导出

第10章PolarDB运维管理

10.1 数据库运维概述

10.2 扩展资源

10.2.1 系统扩展

10.2.2 手动升降配

10.2.3 手动增减节点

10.2.4 自动升降配和增减节点

10.3 备份与恢复

10.3.1 备份

10.3.2 恢复

10.4 监控与诊断

10.4.1 监控与报警

10.4.2 诊断与优化

参考文献

反侵权盗版声明

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