圖書信息
作者: (德)普拉特納(Plattner, H.)
譯者: SAP
出版社: 清華大學出版社
出版年: 2012-8-2
頁數: 291
定價: 49.80元
裝幀: 平裝
內容簡介
《記憶體數據管理(第2版)》中的新內容主要側重於數據密集型應用程式的開發和部署，數據密集型應用程式的設計需要儘可能利用記憶體資料庫系統的功能。在其他新增內容中，6.1.1章節介紹了記憶體應用程式編程模型，涵蓋了開發記憶體應用程式的重點和指導原則。為減輕應用程式開發人員和資料庫管理人員的工作負荷，我們在6.1.5章節探討了圖形化創建資料庫視圖。最後，對應用程式層上的新功能做了詳細說明，例如6.2.4章節中數據分析和文本搜尋的組合以及9.2章節中兩個行業案例的展示。
作者簡介
哈索教授、博士（Hasso Plattner）
哈索教授、博士是SAP公司的創始人之一，並於2003年5月起擔任SAP監事會主席。作為公司的監事會主席和首席軟體顧問，他致力於制定SAP的中長期技術戰略和發展方向。與此同時，哈索也負責領導SAP監事會技術委員會。
1972年，哈索和四位同事離開位於德國曼海姆的IBM公司，並創建了SAP（System, Applications, Products in data processing � 系統、套用與數據處理產品）。如今，總部設在德國沃爾多夫的SAP 公司已成為整合企業及業務部門間流程的企業管理軟體供應商中的領導者。
1988年SAP上市的時候，他被任命為SAP執行董事會副主席。1997年至2003年5月期間，哈索一直擔任SAP執行董事會主席兼執行長。2003年5月他接替另一位SAP的創始人DietmarHopp被選舉為SAP監事會主席。
哈索在卡爾斯魯厄大學獲得通信工程碩士學位。1990年，薩爾布呂肯大學授予他名譽博士學位，並於1994年授予他名譽教授頭銜。1997年，作為SAP美國公司的董事長，SAP的聯席董事長和SAP R/3的總架構師，哈索在1997年被授予全球一體化信息技術領導獎，該獎是《計算機世界》史密森獎勵計畫的一部分。1998年，他入選德國名人堂。2002年哈索被波茨坦大學任命為名譽博士，並於2004年獲得名譽教授頭銜。
哈索於1998年在德國波茨坦大學內建立了以其名字命名的IT系統工程學院，同時創下了德國為單一大學私人捐款的最高紀錄。在他持續不斷地財政支持下，該學院已經成為世界級的軟體專業人才教育中心。
亞力山大・蔡爾（Alexander Zeier）
亞力山大・蔡爾博士畢業於維爾茨堡大學企業管理專業，並在開姆尼茨工業大學完成了信息技術專業的學習。在獲得埃朗根-紐倫堡大學供應鏈系統專業的博士學位之前，他做了多年的戰略 IT 顧問。
他擁有 19 年 SAP/IT 系統方面的工作經驗，2002 年加入 SAP 後，他擔任產品經理，全面負責 SCM 軟體 ― SAP 首個大型記憶體應用程式。
自 2006 年開始，他在柏林/波茨坦的哈索・普拉特納學院擔任哈索的副教授，並致力於實時記憶體企業系統和 RFID 技術的研究。他著作的出版物超過 100 多本，其中包括五本有關 IT 和 SAP 的書籍。他不僅是麻省理工學院的客座教授，還擔任麻省理工學院論壇歐洲地區的執行總監。
圖書目錄
第一部分企業級套用的轉折點
第 1 章 可取性、適用性、可行性――記憶體計算技術的影響
1.1 實時信息――隨時隨地獲取任何信息
1.1.1 思想速度般的回響
1.1.2 實時分析和動態計算
1.2 最新硬體趨勢的影響
1.2.1 企業級套用的資料庫管理系統
1.2.2 主存是新磁碟
1.2.3 從最大化 CPU 速度到多核處理器
1.2.4 增加的 CPU 和主存之間的頻寬
1.3 通過記憶體數據管理降低成本
1.3.1 總體擁有成本
1.3.2 企業系統中的成本因素
1.3.3 記憶體計算的性能促進成本降低
1.4 結論
第 2 章 企業級套用為何如此繁雜零亂
2.1 當前的企業級套用
2.2 企業級套用範例
2.3 企業級套用架構
2.4 企業級套用中的數據處理
2.5 企業級套用中的數據訪問模式
2.6 結論
第 3 章 SanssouciDB――企業記憶體資料庫系統的未來藍圖
3.1 重點關注多核和主存
3.2 記憶體資料庫系統設計
3.3 SanssouciDB中數據的組織與訪問
3.4 結論
第二部分 SanssouciDB：通過記憶體計算技術提供單一數據源
第 4 章 SanssouciDB 的技術基礎
4.1 了解記憶體層次結構
4.1.1 主存簡介
4.1.2 主存層次結構的組織結構
4.1.3 記憶體層次結構的趨勢
4.1.4 從程式設計師的角度看待記憶體
4.2 使用多核和跨伺服器進行並行數據處理
4.2.1 通過添加資源增加容量
4.2.2 並行系統架構
4.2.3 企業級套用資料庫的並行化
4.2.4 SanssouciDB 中的並行數據處理
4.3 通過壓縮提高速度和減少記憶體消耗
4.3.1 輕量級壓縮
4.3.2 重量級壓縮
4.3.3 數據相關的最佳化
4.3.4 壓縮感知的查詢執行
4.35 真實數據的壓縮分析
44 列優先、行優先、混合方式――最佳化數據布局
4.4.1 垂直分區
4.4.2 尋找最佳布局
4.4.3 混合型資料庫面臨的挑戰
4.4.4 套用情景
4.5 虛擬化的影響
4.5.1 分析型工作負載的虛擬化
4.5.2 數據模型和基準測試環境
4.5.3 虛擬執行與本地執行
4.5.4 使用並行虛擬機減少回響時間
4.6 技術概念匯總
4.7. 結論
第 5 章 SanssouciDB 中數據的組織與訪問
5.1 用於訪問記憶體數據的 SQL
5.1.1 SQL 的角色
5.1.2 查詢的生命周期
5.1.3 存儲過程
5.1.4 數據組織和索引
5.1.5 任何屬性均可作為索引
5.2 憑藉數據老化提高性能
5.2.1 主動和被動數據
5.2.2 老化過程在實現上的考慮
5.2.3 銷售線索水平分區的用例.
5.3 高效檢索業務對象
531 從資料庫中檢索業務數據
532 對象數據指南
5.4高效執行業務函式
5.4.1區分業務函式與應用程式函式
5.4.2比較業務函式
5.5 處理讀最佳化資料庫中的數據更改
5.5.1 對 SanssouciDB 的影響
5.5.2 合併過程
5.5.3 通過單列合併提高性能
5.6 只添加、不刪除，保持歷史記錄的完整性
5.6.1 “只插入”實施策略
5.6.2 通過“只插入”操作最小化鎖定
5.6.3 對企業級套用的影響
5.6.4 “只插入”方法的可行性
5.7支持事務數據分析
5.7.1 動態聚集
5.7.2 無星型模式的分析查詢
5.8不停機擴展數據布局
5.8.1 行存儲中的重組
5.8.2 列存儲中的動態附加
5.9利用高級日誌技術提高業務恢復能力
5.9.1 列存儲中的恢復
5.9.2 行優先資料庫的差分日誌記錄
5.9.3 提供高可用性
5.10對混合負載進行最佳化調度的重要性
5.10.1 調度簡介
5.10.2 混合負載的特徵
5.10.3 運行時間較短與較長任務的調度
5.11結論
第三部分 記憶體計算技術所帶來的改變
第 6 章 應用程式開發
6.1 最佳化 SanssouciDB 的應用程式開發
6.11 記憶體應用程式的編程模式
6.12 應用程式架構
6.13 將業務邏輯移到資料庫中
6.14最佳實踐
6.15 視圖的圖形創建
6.2 創新的企業級套用
6.21 全新分析應用程式
6.22 運營處理幫助簡化日常業務
6.23 創新用戶界面讓信息觸手可及
6.24 合併分析與文本搜尋
6.25 基本搜尋類型
6.26 企業搜尋功能
6.3 結論
第 7. 章 即將呈現的真正的商務智慧型系統
7.1 運營數據分析
7.1.1 過去的商務智慧型
7.1.2 如今的商務智慧型
7.1.3 將分析從日常運營中分離出來的弊端
7.1.4 為分析系統設計的專用資料庫
7.1.5 分析和查詢語言
7.1.6 促進商務智慧型變化的驅動因素
7.1.7 未來的商務智慧型
7.2 改變.之後如何評估資料庫
7.2 企業計算基準測試
7.2.2 為混合負載量身定製的新基準測試要求
7.2.3 日常運營和分析的新基準測試
7.3 結論
第 8 章 在雲計算中擴展 SanssouciDB
8.1 什麼是雲計算
8.2 雲應用程式的類型
8.3 從提供商的角度看雲計算
8.3.1 多租戶
8.3.2 低端硬體與高端硬體
8.3.3 複製
8.3.4 憑藉記憶體計算技術提高能源效率
8.4 結論
第 9 章 記憶體計算技術革命已拉開序幕
9.1 無風險過渡到記憶體數據管理
9.1.1 記憶體系統和傳統系統並肩工作
9.1.2 系統整合和可擴展性
9.2 客戶驗證點
9.2.1 柏林夏洛特醫科大學
9.2.2 Hilti
9.3 結論
關於作者
參考文獻
術語表
索引
