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內(nèi)容簡介

　　本書詳細(xì)剖析了作為核心基礎(chǔ)軟件系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫在云計算時代的技術(shù)演進(jìn)歷程，從架構(gòu)設(shè)計、實現(xiàn)機制和系統(tǒng)優(yōu)化等多個角度闡述傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫技術(shù)是如何一步步發(fā)展到云原生形態(tài)的。本書強調(diào)理論和實踐的充分結(jié)合，分析MySQL、PostgreSQL等工業(yè)界“活”的系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的SQL優(yōu)化與執(zhí)行、事務(wù)處理、緩存與索引等原理，在面對實際應(yīng)用需求時做了哪些權(quán)衡與折中，面對復(fù)雜的應(yīng)用場景如何優(yōu)化，以及做出種種選擇背后的原因。同時，本書結(jié)合阿里云在數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的研發(fā)實踐經(jīng)驗，著重講述現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫從系統(tǒng)進(jìn)化到服務(wù)的一系列核心技術(shù)原理，例如利用云計算資源池化技術(shù)、分布式技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的高可用、彈性擴展和按需使用等。本書內(nèi)容翔實，兼具理論深度和實現(xiàn)細(xì)節(jié)，同時開放性地探索了數(shù)據(jù)庫的發(fā)展方向，能夠啟發(fā)讀者進(jìn)一步深入思考。本書可作為高等院校信息類專業(yè)的本科生和碩士研究生教材，也可作為數(shù)據(jù)庫行業(yè)的內(nèi)核研發(fā)和系統(tǒng)運維等從業(yè)人員的參考書。

作者簡介

　　李飛飛阿里巴巴集團副總裁，阿里云智能事業(yè)群數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品事業(yè)部與達(dá)摩院數(shù)據(jù)庫與存儲實驗室負(fù)責(zé)人，ACM杰出科學(xué)家。曾獲ACM與IEEE多項大獎，世界互聯(lián)網(wǎng)大會2019全球領(lǐng)先科技成果獎，浙江省科技進(jìn)步一等獎，中國電子學(xué)會科技進(jìn)步一等獎等。帶領(lǐng)團隊研發(fā)了阿里云企業(yè)級云原生數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。擔(dān)任多個國際及國內(nèi)一流學(xué)術(shù)期刊和學(xué)術(shù)會議的編委、主席。中國計算機學(xué)會CCF大數(shù)據(jù)專家委員會副主任，數(shù)據(jù)庫專業(yè)委員會常委。擔(dān)任多個國際一流學(xué)術(shù)期刊和學(xué)術(shù)會議的編委、主席（VLDB 2021與IEEE ICDE 2021工業(yè)界主席）。周烜華東師范大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與工程學(xué)院教授、副院長。2001年本科畢業(yè)于復(fù)旦大學(xué)，2005年在新加坡國立大學(xué)取得博士學(xué)位，2005年至2010年期間先后在德國 L3S 研究中心和澳大利亞聯(lián)邦科工組織從事科研工作，隨后在中國人民大學(xué)任教，于2017年加入華東師范大學(xué)。他的研究興趣包括數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和信息檢索技術(shù)。他曾參與和負(fù)責(zé)多個國內(nèi)外的科研項目和工業(yè)合作項目，開發(fā)各種數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，在分布式數(shù)據(jù)庫上的研究成果獲2019年國家科技進(jìn)步二等獎。蔡鵬華東師范大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與工程學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師。2015年6月加入華東師范大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與工程學(xué)院，在此之前先后就職于IBM中國研究院和百度（中國）有限公司。在VLDB、ICDE、SIGIR、ACL等國際頂級會議上發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文。目前的研究方向為內(nèi)存事務(wù)處理、于機器學(xué)習(xí)技術(shù)的自適應(yīng)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。曾獲國家科技進(jìn)步二等獎、教育部科技進(jìn)步一等獎。張蓉華東師范大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與工程學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師。自2001年起從事分布式系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫相關(guān)研究與開發(fā)工作，曾作為負(fù)責(zé)人或者主要參與人員參加國家自然科學(xué)基金課題、國家863計劃項目及多項企業(yè)合作項目的研究。工作成果獲得上海市科技進(jìn)步一等獎（排名第四）以及國家科學(xué)技術(shù)進(jìn)步二等獎（排名第七）。研究興趣包括分布式數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)流管理和大數(shù)據(jù)基準(zhǔn)評測。黃貴阿里巴巴資深技術(shù)專家，阿里云數(shù)據(jù)庫總架構(gòu)師，在阿里巴巴一直從事分布式系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫內(nèi)核的研發(fā)工作，參與自研數(shù)據(jù)庫PolarDB的研發(fā)工作。技術(shù)專長和研究興趣為分布式系統(tǒng)設(shè)計、分布式一致性協(xié)議、數(shù)據(jù)庫內(nèi)核實現(xiàn)等領(lǐng)域，曾在SIGMOD、FAST、VLDB等國際頂級會議上發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文。

圖書目錄

第1章數(shù)據(jù)庫發(fā)展歷程1
1.1 數(shù)據(jù)庫發(fā)展概述2
1.1.1 萌芽2
1.1.2 商業(yè)化起步3
1.1.3 發(fā)展成熟3
1.1.4 云原生與分布式時代4
1.2 數(shù)據(jù)庫技術(shù)發(fā)展趨勢6
1.2.1 云原生與分布式6
1.2.2 大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫一體化6
1.2.3 軟硬件一體化7
1.2.4 多模7
1.2.5 智能化運維8
1.2.6 安全可信8
1.3 關(guān)系數(shù)據(jù)庫主要技術(shù)原理8
1.3.1 接入管理9
1.3.2 查詢引擎10
1.3.3 事務(wù)處理14
1.3.4 存儲引擎17
參考文獻(xiàn)19

第2章數(shù)據(jù)庫與云原生20
2.1 數(shù)據(jù)庫在云時代的發(fā)展21
2.1.1 云計算時代的興起21
2.1.2 數(shù)據(jù)庫作為一種服務(wù)22
2.2 數(shù)據(jù)庫在云原生時代面臨的挑戰(zhàn)23
2.3 云原生數(shù)據(jù)庫的主要特點24
2.3.1 分層架構(gòu)24
2.3.2 資源解耦與池化24
2.3.3 彈性伸縮能力24
2.3.4 高可用與數(shù)據(jù)一致性25
2.3.5 多租戶與資源隔離26
2.3.6 智能化運維26
參考文獻(xiàn)26

第3章云原生數(shù)據(jù)庫架構(gòu)27
3.1 設(shè)計理念28
3.1.1 云原生數(shù)據(jù)庫的本質(zhì)28
3.1.2 計算與存儲分離29
3.2 架構(gòu)設(shè)計30
3.3 典型的云原生數(shù)據(jù)庫31
3.3.1 AWS Aurora31
3.3.2 PolarDB37
3.3.3 Microsoft Socrates40
參考文獻(xiàn)44

第4章存儲引擎45
4.1 數(shù)據(jù)組織46
4.1.1 B+樹47
4.1.2 InnoDB引擎中的B+樹49
4.1.3 LSM-tree52
4.2 并發(fā)控制56
4.2.1 基本概念56
4.2.2 鎖方法56
4.2.3 時間戳方法58
4.2.4 MVCC61
4.2.5 InnoDB MVCC的實現(xiàn)63
4.3 日志與恢復(fù)65
4.3.1 基本概念65
4.3.2 邏輯日志66
4.3.3 物理日志66
4.3.4 恢復(fù)原理67
4.3.5 MySQL的Binlog68
4.3.6 InnoDB的物理日志68
4.4 新型LSM存儲引擎70
4.4.1 PolarDB X-Engine70
4.4.2 高性能事務(wù)處理72
4.4.3 軟硬結(jié)合優(yōu)化75
4.4.4 低成本分層存儲78
4.4.5 雙存儲引擎技術(shù)84
4.4.6 實驗評估85
參考文獻(xiàn)88

第5章高可用共享存儲系統(tǒng)89
5.1 高可用基礎(chǔ)90
5.1.1 Primary-Backup90
5.1.2 Quorum92
5.1.3 Paxos93
5.1.4 Raft95
5.1.5 Parallel Raft98
5.2 集群高可用100
5.2.1 MySQL集群高可用100
5.2.2 PolarDB高可用103
5.3 共享存儲架構(gòu)116
5.3.1 Aurora存儲系統(tǒng)117
5.3.2 PolarFS119
5.4 文件系統(tǒng)優(yōu)化121
5.4.1 用戶態(tài)I/O計算121
5.4.2 近存儲計算124
參考文獻(xiàn)130

第6章數(shù)據(jù)庫緩存131
6.1 數(shù)據(jù)庫緩存簡介132
6.1.1 數(shù)據(jù)庫緩沖作用132
6.1.2 緩沖池132
6.2 緩存恢復(fù)133
6.2.1 云環(huán)境對緩存的挑戰(zhàn)133
6.2.2 基于CPU與內(nèi)存分離的緩存恢復(fù)133
6.3 PolarDB的實踐135
6.3.1 緩沖池的優(yōu)化135
6.3.2 數(shù)據(jù)字典緩存和文件系統(tǒng)緩存的優(yōu)化140
6.3.3 基于RDMA的共享內(nèi)存池141
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參考文獻(xiàn)220