标题：内存数据管理
图书信息
  内存数据管理作者: (德)普拉特纳(Plattner, H.) 
译者: SAP 
出版社: 清华大学出版社
出版年: 2012-8-2
页数: 291
定价: 49.80元
装帧: 平装
内容简介
《内存数据管理(第2版)》中的新内容主要侧重于数据密集型应用程序的开发和部署，数据密集型应用程序的设计需要尽可能利用内存数据库系统的功能。在其他新增内容中，6.1.1章节介绍了内存应用程序编程模型，涵盖了开发内存应用程序的重点和指导原则。为减轻应用程序开发人员和数据库管理人员的工作负荷，我们在6.1.5章节探讨了图形化创建数据库视图。最后，对应用程序层上的新功能做了详细说明，例如6.2.4章节中数据分析和文本搜索的组合以及9.2章节中两个行业案例的展示。
作者简介
哈索教授、博士（Hasso Plattner）
哈索教授、博士是SAP公司的创始人之一，并于2003年5月起担任SAP监事会主席。作为公司的监事会主席和首席软件顾问，他致力于制定SAP的中长期技术战略和发展方向。与此同时，哈索也负责领导SAP监事会技术委员会。
1972年，哈索和四位同事离开位于德国曼海姆的IBM公司，并创建了SAP（System, Applications, Products in Data Processing – 系统、应用与数据处理产品）。如今，总部设在德国沃尔多夫的SAP 公司已成为整合企业及业务部门间流程的企业管理软件供应商中的领导者。
1988年SAP上市的时候，他被任命为SAP执行董事会副主席。1997年至2003年5月期间，哈索一直担任SAP执行董事会主席兼首席执行官。2003年5月他接替另一位SAP的创始人DietmarHopp被选举为SAP监事会主席。
哈索在卡尔斯鲁厄大学获得通信工程硕士学位。1990年，萨尔布吕肯大学授予他名誉博士学位，并于1994年授予他名誉教授头衔。1997年，作为SAP美国公司的董事长，SAP的联席董事长和SAP R/3的总架构师，哈索在1997年被授予全球一体化信息技术领导奖，该奖是《计算机世界》史密森奖励计划的一部分。1998年，他入选德国名人堂。2002年哈索被波茨坦大学任命为名誉博士，并于2004年获得名誉教授头衔。
哈索于1998年在德国波茨坦大学内建立了以其名字命名的IT系统工程学院，同时创下了德国为单一大学私人捐款的最高纪录。在他持续不断地财政支持下，该学院已经成为世界级的软件专业人才教育中心。
亚力山大·蔡尔（Alexander Zeier）
亚力山大·蔡尔博士毕业于维尔茨堡大学企业管理专业，并在开姆尼茨工业大学完成了信息技术专业的学习。在获得埃朗根-纽伦堡大学供应链系统专业的博士学位之前，他做了多年的战略 IT 顾问。
他拥有 19 年 SAP/IT 系统方面的工作经验，2002 年加入 SAP 后，他担任产品经理，全面负责 SCM 软件 — SAP 首个大型内存应用程序。
自 2006 年开始，他在柏林/波茨坦的哈索·普拉特纳学院担任哈索的副教授，并致力于实时内存企业系统和 RFID 技术的研究。他著作的出版物超过 100 多本，其中包括五本有关 IT 和 SAP 的书籍。他不仅是麻省理工学院的客座教授，还担任麻省理工学院论坛欧洲地区的执行总监。
图书目录
第一部分企业级应用的转折点
第 1 章 可取性、适用性、可行性——内存计算技术的影响
1.1 实时信息——随时随地获取任何信息
1.1.1 思想速度般的响应
1.1.2 实时分析和动态计算
1.2 最新硬件趋势的影响
1.2.1 企业级应用的数据库管理系统
1.2.2 主存是新磁盘
1.2.3 从最大化 CPU 速度到多核处理器
1.2.4 增加的 CPU 和主存之间的带宽
1.3 通过内存数据管理降低成本
1.3.1 总体拥有成本
1.3.2 企业系统中的成本因素
1.3.3 内存计算的性能促进成本降低
1.4 结论
第 2 章 企业级应用为何如此繁杂零乱
2.1 当前的企业级应用
2.2 企业级应用范例
2.3 企业级应用架构
2.4 企业级应用中的数据处理
2.5 企业级应用中的数据访问模式
2.6 结论
第 3 章 SanssouciDB——企业内存数据库系统的未来蓝图
3.1 重点关注多核和主存
3.2 内存数据库系统设计
3.3 SanssouciDB中数据的组织与访问
3.4 结论
第二部分 SanssouciDB：通过内存计算技术提供单一数据源
第 4 章 SanssouciDB 的技术基础
4.1 了解内存层次结构
4.1.1 主存简介
4.1.2 主存层次结构的组织结构
4.1.3 内存层次结构的趋势
4.1.4 从程序员的角度看待内存
4.2 使用多核和跨服务器进行并行数据处理
4.2.1 通过添加资源增加容量
4.2.2 并行系统架构
4.2.3 企业级应用数据库的并行化
4.2.4 SanssouciDB 中的并行数据处理
4.3 通过压缩提高速度和减少内存消耗
4.3.1 轻量级压缩
4.3.2 重量级压缩
4.3.3 数据相关的优化
4.3.4 压缩感知的查询执行
4.35 真实数据的压缩分析
44 列优先、行优先、混合方式——优化数据布局
4.4.1 垂直分区
4.4.2 寻找最佳布局
4.4.3 混合型数据库面临的挑战
4.4.4 应用情景
4.5 虚拟化的影响
4.5.1 分析型工作负载的虚拟化
4.5.2 数据模型和基准测试环境
4.5.3 虚拟执行与本地执行
4.5.4 使用并行虚拟机减少响应时间
4.6 技术概念汇总
4.7. 结论
第 5 章 SanssouciDB 中数据的组织与访问
5.1 用于访问内存数据的 SQL
5.1.1 SQL 的角色
5.1.2 查询的生命周期
5.1.3 存储过程
5.1.4 数据组织和索引
5.1.5 任何属性均可作为索引
5.2 凭借数据老化提高性能
5.2.1 主动和被动数据
5.2.2 老化过程在实现上的考虑
5.2.3 销售线索水平分区的用例.
5.3 高效检索业务对象
531 从数据库中检索业务数据
532 对象数据指南
5.4高效执行业务函数
5.4.1区分业务函数与应用程序函数
5.4.2比较业务函数
5.5 处理读优化数据库中的数据更改
5.5.1 对 SanssouciDB 的影响
5.5.2 合并过程
5.5.3 通过单列合并提高性能
5.6 只添加、不删除，保持历史记录的完整性
5.6.1 “只插入”实施策略
5.6.2 通过“只插入”操作最小化锁定
5.6.3 对企业级应用的影响
5.6.4 “只插入”方法的可行性
5.7支持事务数据分析
5.7.1 动态聚集
5.7.2 无星型模式的分析查询
5.8不停机扩展数据布局
5.8.1 行存储中的重组
5.8.2 列存储中的动态附加
5.9利用高级日志技术提高业务恢复能力
5.9.1 列存储中的恢复
5.9.2 行优先数据库的差分日志记录
5.9.3 提供高可用性
5.10对混合负载进行优化调度的重要性
5.10.1 调度简介
5.10.2 混合负载的特征
5.10.3 运行时间较短与较长任务的调度
5.11结论
第三部分 内存计算技术所带来的改变
第 6 章 应用程序开发
6.1 优化 SanssouciDB 的应用程序开发
6.11 内存应用程序的编程模式
6.12 应用程序架构
6.13 将业务逻辑移到数据库中
6.14最佳实践
6.15 视图的图形创建
6.2 创新的企业级应用
6.21 全新分析应用程序
6.22 运营处理帮助简化日常业务
6.23 创新用户界面让信息触手可及
6.24 合并分析与文本搜索
6.25 基本搜索类型
6.26 企业搜索功能
6.3 结论
第 7. 章 即将呈现的真正的商务智能系统
7.1 运营数据分析
7.1.1 过去的商务智能
7.1.2 如今的商务智能
7.1.3 将分析从日常运营中分离出来的弊端
7.1.4 为分析系统设计的专用数据库
7.1.5 分析和查询语言
7.1.6 促进商务智能变化的驱动因素
7.1.7 未来的商务智能
7.2 改变.之后如何评估数据库
7.2 企业计算基准测试
7.2.2 为混合负载量身定制的新基准测试要求
7.2.3 日常运营和分析的新基准测试
7.3 结论
第 8 章 在云计算中扩展 SanssouciDB
8.1 什么是云计算
8.2 云应用程序的类型
8.3 从提供商的角度看云计算
8.3.1 多租户
8.3.2 低端硬件与高端硬件
8.3.3 复制
8.3.4 凭借内存计算技术提高能源效率
8.4 结论
第 9 章 内存计算技术革命已拉开序幕
9.1 无风险过渡到内存数据管理
9.1.1 内存系统和传统系统并肩工作
9.1.2 系统整合和可扩展性
9.2 客户验证点
9.2.1 柏林夏洛特医科大学
9.2.2 Hilti
9.3 结论
关于作者
参考文献
术语表
索引 [1]