1.内容新颖，结构合理 本书结合大数据和数据库系统，从技术历史的角度介绍数据管理系统的发展，既有系统架构的演，又有商业产品的兴衰，适合不同的读者。 2.案例丰富，深浅出 本书有针对性地介绍了如Oracle、IBM、Google等公司数据库和大数据产品的迭代，也介绍了关于Spark、MySQL、TiDB等主流系统的架构设计，同时有对分布式算法、一致性算法等的讲解。从公司、产品、技术、人物等角度列举了诸多实例。
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第1篇 数据管理系统之数据库——掌上明珠
第1章 数据库的诞生——“图灵”奖经典人物
1.1 网状数据管理系统
1.2 关系数据库模型
1.3 数据库并发与事务
1.4 数据库优化与实践
1.5 小结
1.6 参考资料
第2章 数据库的工业繁荣——商业机遇
2.1 System R
2.2 PostgreSQL
2.3 Oracle
2.4 MySQL
2.5 IBM Db2
2.6 SQL Server
2.7 小结
2.8 参考资料
第3章 国产数据库的热潮——四大家族
3.1 人大金仓
3.2 南大通用
3.3 武汉达梦
3.4 神舟通用
3.5 小结
3.6 参考资料
第2篇 数据管理系统之大数据——异军突起
第4章 大数据降临——生逢其时
4.1 Google的“三驾马车”
4.2 Amazon的“云上时代”
4.3 Facebook的“社交帝国”
4.4 LinkedIn的“职业摇篮”
4.5 学术界的徘徊辗转
4.6 小结
4.7 参考资料
第5章 大数据分布式系统——高潮迭起
5.1 容错内存迭代式计算
5.2 实时流式大数据计算
5.3 大规模机器学习系统
5.4 数据中心的资源管理
5.5 全球分布式数据服务
5.6 小结
5.7 参考资料
第6章 开源整合架构演进——融会贯通
6.1 链家架构演进
6.2 美团架构演进
6.3 Airbnb架构演进
6.4 58同城架构演进
6.5 滴滴出行架构演进
6.6 小米架构演进
6.7 小结
6.8 参考资料
第7章 大数据的魅力——广泛应用
7.1 工业应用
7.2 银行金融
7.3 智慧城市
7.4 健康医疗
7.5 小结
7.6 参考资料
第3篇 大数据管理系统——谁主沉浮
第8章 数据库与大数据之战——华山论剑
8.1 ACM双方论战
8.2 MPP绝对优势
8.3 大数据强势发展
8.4 数据库自我革命
8.5 NewSQL兼容并包
8.6 老牌数据库的反击
8.7 小结
8.8 参考资料
第9章 大数据管理系统——求同存异
9.1 Hadoop生态
9.2 BDAS平台
9.3 AsterixDB系统
9.4 Apache Beam框架
9.5 SnappyData模型
9.6 SageDB愿景
9.7 ShardingSphere项目
9.8 小结
9.9 参考资料
第10章 新型数据管理系统——百花齐放
10.1 大数据输入和输出
10.2 大数据调度管控
10.3 大数据用户交互
10.4 大数据安全隐私
10.5 大数据新型引擎
10.6 大数据通用语言
10.7 大数据网络赋能
10.8 小结
10.9 参考资料
第11章 国产数据库的国际化——齐头并进
11.1 TiDB
11.2 OceanBase
11.3 TDSQL
11.4 GaussDB
11.5 Bigflow
11.6 ByteGraph
11.7 小结
11.8 参考资料
第4篇 大数据管理系统的架构——路在何方
第12章 高速电子计算机与大数据管理系统——万法归宗
12.1 以计算为中心的计算机
12.2 以存储为中心的数据机
12.3 大数据管理的系统模型
12.4 数据管理系统的总结抽象
12.5 小结
12.6 参考资料
第13章 无处不在的操作系统——归纳演绎
13.1 计算机的操作系统
13.2 数据管理系统的操作系统
13.3 数据中心的操作系统
13.4 资源抽象与应用接口
13.5 小结
13.6 参考资料
第14章 大数据管理系统的未来架构——沙漠绿洲
14.1 大数据操作系统
14.2 自动化可插拔引擎
14.3 分布式弹性数据模型
14.4 易用抽象作业执行框架
14.5 深度智能系统管理内核
14.6 大数据管理系统biggy原型
14.7 小结
14.8 参考资料
第5篇 大数据管理系统的精髓——无上心法
第15章 大数据管理系统的基础——算法理论
15.1 存储类算法
15.2 执行器算法
15.3 一致性算法
15.4 持久化算法
15.5 分布式算法
15.6 事务类算法
15.7 分布式容错机制
15.8 高并发控制机制
15.9 系统健壮性机制
15.10 小结
15.11 参考资料
第16章 大数据管理系统的前沿——另辟蹊径
16.1 数据上下文管理系统Ground
16.2 自治数据管理系统Peloton
16.3 分布式预测系统Clipper
16.4 数据管理中人的作用CrowdDB
16.5 新硬件带来的变革doppioDB
16.6 端云协同实时数据库Firebase
16.7 自组装数据库XuanYuan
16.8 数据治理新思路Tamr
16.9 系统性能调优AITuning
16.10 小结
16.11 参考资料
第17章 大数据管理系统的谜团——拨云见日
17.1 分布式机器学习与分布式数据库
17.2 分布式一致性与数据库一致性
17.3 可变的数据与不可变的数据
17.4 区块链与数据库的异同
17.5 NewSQL与OldSQL
17.6 云计算、边缘计算与物联网
17.7 大数据Java还是C/C++
17.8 流数据与批处理的界线
17.9 分布式事务与递增式时间
17.10 小结
17.11 参考资料
第18章 大数据的标准——游戏规则
18.1 TPC标准测试
18.2 SQL通用语言
18.3 顶级学术会议
18.4 设计范式
18.5 流行趋势
18.6 研究机构
18.7 小结
18.8 参考资料
附 录
A. 工业与学术
B. 国产与国际
C. 开放与封闭
D. 资本与技术
E. 个人与企业
F. 过去与未来
G. 参考资料
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