任何新的技术路径都需要在产业实践中不断验证与完善。超融合数据库作为一种探索，其发展依赖于产业生态的共同推。这种面向未来的系统性思考，使本书具备了超越单一技术范畴的价值。 对于正在推数智化转型的企业而言，本书提供了一个值得深思考的视角:如何从“系统叠加”走向“能力融合”，如何从“数据支撑业务”走向“数据滋养智能，智能运营业务”，从而实现A1、数据与流程的协同演。
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PREFACE 前言
第一部分 超融合数据库的出现
CHAPTER 1 第1章 当前数据库应用存在的困难
1.1 数据库选型困难
1.2 比选型更困难的工作
CHAPTER 2 第2章 从数据库发展史中探寻答案
2.1 漫谈数据库发展史
2.2 数据库变革的驱动力
CHAPTER 3 第3章 超融合数据库的出现是时代发展的必然
3.1 为什么需要超融合数据库
3.2 什么是超融合数据库
3.3 超融合数据库的落地
第二部分 打造超融合数据库
CHAPTER 4 第4章 微内核——超融合数据库的桥梁
4.1 什么是微内核
4.2 实现一库多核
4.3 为每个场景实现极限性能
4.4 总结、质疑和挑战
CHAPTER 5 第5章 一体化——超融合数据库的目标
5.1 从数据模型到字段类型的多场景一体化融合
5.2 将数据与完备性融为一体的关系模型场景
5.3 将数据与时间融为一体的时序模型场景
5.4 将数据与空间融为一体的GIS模型
5.5 将数据与关联关系融为一体的图模型
5.6 将无模式设计与列存储融为一体的MXKV2
5.7 为AI大模型搭载知识库的向量模型场景
5.8 超融合目标实现的总结
CHAPTER 6 第6章 高性能——超融合数据库的支柱
6.1 存储器
6.2 执行器
6.3 优化器
6.4 高性能写入
6.5 库内机器学习
6.6 库内持续聚集
6.7 库内流计算
6.8 性能总结
CHAPTER 7 第7章 分布式——超融合数据库的基座
7.1 分布式架构
7.2 数据分布
7.3 镜像分布
7.4 跨节点数据移动操作
7.5 Motion执行计划的构造与解读
7.6 分布式事务
7.7 分区与分布的结合
7.8 分布式总结
CHAPTER 8 第8章 易用性——超融合数据库的保障
8.1 化解场景一体化带来的数据库管理压力
8.2 让跨场景融合的数据分析发挥更大的价值
8.3 有效保障多模数据融合之下的数据安全
8.4 规避超融合数据库复杂度带来的风险
第三部分 超融合数据库实战
CHAPTER 9 第9章 行业数据的痛点与超融合数据库的解决之道
9.1 行业数据应用面临的痛点
9.2 企业应对痛点的三大利器
9.3 超融合数据库的一站式解决之道
CHAPTER 10 第10章 新能源制造企业大数据平台的超融合之路
10.1 企业大数据平台的场景概述
10.2 企业大数据平台面临的痛点与挑战
10.3 企业大数据平台的改造及成效
CHAPTER 11 第11章 某车企的车机信号系统超融合之路
11.1 车机信号系统场景概述
11.2 车机信号系统面临的痛点与挑战
11.3 车机信号系统的改造及成效
CHAPTER 12 第12章 某装备制造业企业的智能平台超融合之路
12.1 装备制造业企业智能平台场景概述
12.2 智能平台面临的痛点与挑战
12.3 智能平台的改造与成效
CHAPTER 13 第13章 超融合数据库的思考与展望
13.1 关于“什么都能做，是否什么都做不好”的讨论
13.2 展望
附录
APPENDIX A 附录A 术语表
APPENDIX B 附录B 数据相关概念总结
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