数据存储技术与实践

白丁

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第一篇企业存储概述
第 1 章存储工业演进历史 3
1.1 高端存储系统的演进 4
1.2 中端存储兴起 6
1.3 SAN外置存储阵列 7
1.4 NAS外置存储阵列 9
1.5 块、文件统一存储系统 10
1.6 全Flash外置存储阵列 10
1.7 Server SAN融合存储 11
第 2 章存储产品架构演进趋势 13
2.1 高端存储架构演进 14
2.2 中端存储架构演进 15
第 3 章企业存储产品架构及关键技术要素简介 17
3.1 存储软件技术的发展与演进 18
3.2 高端存储产品架构及关键技术要素简介 18
3.3 中端存储产品硬件及软件架构分析 23
3.4 全Flash架构分析 28
3.5 企业存储关键技术及特性 33
3.6 案例：OceanStor V3融合存储 39
目录Contents
XII
数据存储技术与实践
第二篇云存储
第 4 章云平台及OpenStack开源架构提供的存储服务纵览 47
4.1 云平台的存储介绍 48
4.2 云平台的存储分类 48
4.3 云平台的存储标准 49
4.4 OpenStack开源领域的云平台全景 51
4.5 本章小结 57
第 5 章分布式块存储服务 59
5.1 分布式块存储介绍 60
5.2 分布式块存储功能和特点 62
5.3 业界分布式块存储技术 66
5.4 本章小结 78
第 6 章分布式对象存储服务 79
6.1 分布式对象存储介绍 80
6.2 分布式对象存储功能和特点 80
6.3 业界分布式对象存储技术 81
6.4 本章小结 90
第 7 章分布式队列服务 91
7.1 分布式队列介绍 92
7.2 分布式队列功能和特点 92
7.3 业界分布式队列功能和特点 93
7.4 本章小结 96
第 8 章分布式存储系统的可靠性 97
8.1 分布式存储系统可靠性介绍 98
8.2 分布式存储系统可靠性关键技术 103
8.3 开源实现分析 109
目录
XIII
8.4 本章小结 111
第 9 章分布式存储系统的管理及运维 113
9.1 分布式存储系统管理运维介绍 114
9.2 分布式存储对管理的挑战 114
9.3 分布式存储的管理 116
9.4 分布式存储的维护 118
9.5 本章小结 122
第 10 章面向云平台的存储安全架构体系 123
10.1 面向云平台的存储安全风险分析 124
10.2 存储系统安全解决方案设计原则 126
10.3 存储系统安全解决方案架构 127
10.4 存储安全解决方案描述 128
10.5 本章小结 131
第 11 章云平台架构下的企业存储实践 133
11.1 华为看SDS 134
11.2 SDS与华为OceanStor DJ 134
11.3 OceanStor DJ 135
11.4 本章小结 139
第 12 章案例 141
12.1 银行数据中心：支撑业务快速上线 142
12.2 公安厅警务云：提供自动化存储服务 143
12.3 智慧城市时空云平台：提供便捷数据服务 143
第三篇数据库
第 13 章数据库存储技术的演进 149
13.1 数据库系统概述 150
XIV
数据存储技术与实践
13.2 数据库存储技术的发展 154
13.3 数据库存储的主要形态 160
13.4 数据库存储的关键技术 161
13.5 数据库存储的备份容灾 162
13.6 存储介质对未来数据库存储的影响 164
13.7 本章小结 165
第 14 章传统数据库系统架构 167
14.1 传统数据库技术和架构的发展演进 168
14.2 OLTP数据库技术及架构 188
14.3 OLAP数据库技术及架构 193
14.4 MPP DB数据库技术及架构 198
14.5 传统数据库业务发展趋势 203
14.6 本章小结 205
第 15 章数据库和存储的融合技术与实践 207
15.1 数据库和存储融合技术概述 208
15.2 数据库和存储融合技术的发展 209
15.3 数据库和存储融合的主要途径 216
15.4 数据库和存储融合技术的实践 217
15.5 数据库和存储融合技术的发展趋势 218
15.6 本章小结 219
第 16 章新兴数据库技术与实践 221
16.1 新兴数据库技术和架构发展演进 222
16.2 NoSQL数据库技术及架构 222
16.3 NewSQL数据库技术及架构 226
16.4 内存数据库技术及架构 237
16.5 分布式数据库技术发展趋势 250
16.6 本章小结 251
目录
XV
第 17 章案例 253
17.1 案例一：双活场景下与数据库的案例 254
17.2 案例二：中型规模OLAP类型Oracle数据库案例 262
第四篇大数据
第 18 章大数据的前世今生 271
18.1 大数据概念的由来 272
18.2 什么是大数据 276
18.3 我们能用大数据来做什么 278
18.4 大数据生态体系及其发展趋势 279
18.5 本章小结 282
第 19 章大数据对存储系统的挑战 283
19.1 大容量(Volume)的挑战 284
19.2 数据多样化(Variety)的挑战 294
19.3 性能(Velocity)问题的挑战 295
19.4 本章小结 299
第 20 章大数据存储技术实践 301
20.1 数据库领域 302
20.2 Apache Hadoop的存储组件 305
20.3 基于内存的大数据组件 315
20.4 商用Hadoop版本的独特贡献 320
20.5 数据湖泊 327
20.6 本章小结 335
第 21 章最佳应用实践案例 337
21.1 招商银行利用大数据进行业务创新 338
21.2 交通管理领域大数据研判系统 339
21.3 电信运营商运用大数据优化业务 341
A2