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第1章 导论1

1.1 数据管理面临着一场科学革命1

1.2 社会数据管理3

1.3 数据分布模型7

1.4 本书的组织结构9

第一篇 大数据时代的数据管理13

第2章 数据管理的现状13

2.1 云计算及云数据管理13

2.2 大数据简介16

2.3 大数据的社会影响18

2.4 大数据的困境及思考20

第3章 数据在DIKW体系中的地位23

3.1 信息23

3.2 数据24

3.3 信息与数据的关系26

3.3.1 谁是第一性26

3.3.2 在认识论中把握信息与数据27

3.3.3 信息第一性的意义30

3.4 知识31

3.5 智慧32

3.6 转识成智35

3.7 认识数据、信息、知识、智慧、道德关系的意义37

第4章 以数据为中心组织计算40

4.1 不同类型数据的关系40

4.1.1 数据质量40

4.1.2 结构化、非结构化、半结构化数据40

4.1.3 三类数据的层次关系41

4.2 Hadoop与大数据处理43

4.3 Hadoop与数据管理44

4.4 以数据为中心的必然性46

第5章 数据管理的新范式49

5.1 数据管理的科学革命49

5.2 数据管理的范式转变53

5.2.1 库恩范式与格雷范式53

5.2.2 数据管理新范式——系统科学范式55

5.2.3 开放的复杂巨系统58

5.2.4 数据管理的再认识60

5.3 数据管理技术的调整与变更62

5.3.1 本地封闭世界假设63

5.3.2 数据的最终一致性64

5.3.3 CAP与BASE66

5.3.4 事务67

5.4 系统科学范式下的数据组织与控制73

5.4.1 数据的组织结构与数据模型73

5.4.2 多根树74

5.4.3 基于多根树的数据组织75

5.4.4 基于多根树的数据控制77

第二篇 数据模型与数据分布模型85

第6章 大数据时代的数据模型85

6.1 常用的数据模型85

6.1.1 层次模型85

6.1.2 网状模型86

6.1.3 关系模型86

6.1.4 半结构化数据模型与XML87

6.1.5 面向对象的数据模型88

6.2 典型应用89

6.2.1 数据仓库89

6.2.2 DNS数据库89

6.2.3 几个大规模数据存储管理系统91

6.2.4 key-value存储95

6.2.5 大数据数据模型100

6.3 ER模型及其表达能力101

6.4 影响数据模型选择的因素103

第7章 数据分布106

7.1 数据分布的单位106

7.1.1 数据分布以文件为单位106

7.1.2 数据分布以片段为单位106

7.1.3 数据分布以key-value对为单位107

7.2 数据分布面临的挑战107

7.3 依赖于数据分布的管理方面110

7.3.1 查询处理110

7.3.2 数据一致性、事务的实现111

7.3.3 安全访问控制111

7.3.4 扩展性111

7.3.5 并行处理112

7.3.6 可用性112

7.3.7 其他112

第8章 数据分布模型113

8.1 没有数据分布模型的困难113

8.1.1 系统通用性变差113

8.1.2 应用系统开发效率低下114

8.1.3 跨系统管理困难114

8.1.4 系统进化困难115

8.1.5 大数据管理系统难以落地116

8.2 构建数据分布模型的可能性116

8.2.1 数据分布模型特点116

8.2.2 ER模型是数据模型的概念基础117

8.2.3 现实世界是分布式存在、层次管理的118

8.2.4 复杂信息管理系统的核心与基础119

8.2.5 社会发展的必然结果120

8.3 数据分布模型要考虑的因素121

8.3.1 性能121

8.3.2 多种因素的平衡122

8.3.3 数据的语义124

8.3.4 系统学的基本原理125

8.3.5 可变性127

8.3.6 简单性128

8.3.7 定性与定量的统一129

第三篇 多根层次数据分布模型MHM133

第9章 MHM的提出133

9.1 基于多根树的MHM133

9.2 从图到多根树135

9.2.1 数据图中的菱形与回路135

9.2.2 模式图与数据图之间的关系136

9.2.3 将数据图近似成多根树137

9.3 祖先完整性与控制完整性138

9.3.1 祖先完整性138

9.3.2 控制完整性138

9.3.3 祖先完整性与控制完整性的现实意义140

9.4 多根树的操作及现实意义141

9.4.1 并141

9.4.2 差143

9.4.3 交144

9.4.4 缩窄144

9.4.5 融合147

9.4.6 提取148

9.4.7 基线150

第10章 MHM与数据分布154

10.1 MHM作为数据分布模型154

10.1.1 控制节点选取的原则154

10.1.2 与其他数据模型的区别155

10.2 基于MHM的数据分布例子156

10.3 基于非关系数据模型的MHM159

10.3.1 基于XML的MHM159

10.3.2 基于层次数据模型的MHM159

10.3.3 基于网状数据模型的MHM159

10.3.4 基于key-value的MHM160

第11章 MHM与系统科学范式161

11.1 MHM与系统科学原理161

11.1.1 MHM的整体性161

11.1.2 MHM的层次性162

11.1.3 MHM的开放性163

11.1.4 MHM的目的性163

11.1.5 MHM的突变性164

11.1.6 MHM的稳定性165

11.1.7 MHM的自组织性165

11.1.8 MHM的相似性165

11.2 MHM与系统论规律166

11.2.1 MHM与结构功能相关律166

11.2.2 MHM与信息反馈律166

11.2.3 MHM与竞争协同律167

11.2.4 MHM与涨落有序律167

11.2.5 MHM与优化演化律167

第四篇 基于MHM的数据管理171

第12章 基于MHM的数据一致性171

12.1 数据一致性与数据溯源171

12.2 物理时间戳与逻辑时间戳174

12.3 基于模糊物理时间戳的多版本175

12.4 引用数据的复制177

12.4.1 引用数据的异步复制177

12.4.2 引用数据复制与完整性约束178

12.4.3 几点说明179

第13章 基于MHM的事务处理182

13.1 基于本地封闭式世界假设的事务模型182

13.2 数据最终一致性对事务的支持184

13.3 基于MHM的事务的隔离性级别187

13.4 不一致性与隔离性级别189

13.5 事务提交与撤销190

第14章 MHM可用性192

14.1 跨层访问192

14.2 多根树复制193

14.2.1 多根树复制193

14.2.2 多根树缓存194

14.3 副本更新195

第15章 基于MHM的访问控制197

15.1 大规模分布式系统的访问控制197

15.2 用户＆区域198

15.3 基于数据域的访问控制模型201

15.4 基于MHM访问控制示例202

15.4.1 在TPC-C中应用202

15.4.2 一个实际项目中的应用204

第16章 MHM扩展性206

16.1 扩展性与性能206

16.2 扩展性与效率209

16.3 MHM的扩展性210

16.3.1 扩展的实现210

16.3.2 基于MHM的TPC-C扩展性212

第17章 MHM的性能实验及适用范围214

17.1 TPC-C应用例子214

17.1.1 基于MHM的性能实验环境214

17.1.2 TPC-C实验结果216

17.1.3 实验结果分析218

17.2 MHM适用范围218

17.2.1 数据仓库218

17.2.2 电商数据库220

17.2.3 社交网络数据库221

17.2.4 无线传感器网络数据库223

17.2.5 移动数据库224

17.2.6 GIS数据库225

参考文献226