Przetwarzanie i bezpieczne przechowywanie danych absorbuje uwagę inżynierów oprogramowania w coraz większym stopniu. W ostatnich latach pojawiło się wiele bardzo różnych rozwiązań w dziedzinie baz danych, systemów rozproszonych i metodyce budowania aplikacji.

Sprzyjają temu zarówno rozwój technologii, rosnące potrzeby dotyczące dostępu do danych, jak i malejąca tolerancja na przestoje spowodowane awarią czy konserwacją systemu. To wszystko sprawia, że zespoły projektujące aplikacje muszą cały czas aktualizować swoją wiedzę i znakomicie orientować się w zakresie słabych i silnych stron poszczególnych rozwiązań oraz możliwości ich stosowania.

I właśnie ta książka Ci to ułatwi. Dzięki niej zaczniesz orientować się w świecie szybko zmieniających się technologii przetwarzania i przechowywania danych. Znajdziesz tu przykłady skutecznych systemów spełniających wymogi skalowalności, wydajności i niezawodności.

Zapoznasz się z wewnętrznymi mechanizmami tych systemów, analizami najważniejszych algorytmów, omówieniem zasad działania i koniecznymi kompromisami. Przy okazji przyswoisz sobie przydatne sposoby myślenia o systemach danych. W ten sposób rozwiniesz dobre intuicyjne zrozumienie tego, jak i dlaczego działają systemy, co pozwoli Ci analizować ich pracę, podejmować trafne decyzje projektowe i wyszukiwać źródła pojawiających się problemów.

W tej książce między innymi:
• co to właściwie znaczy: niezawodność, skalowalność i łatwość konserwacji
• różne modele danych i obsługa zapytań
• replikacja, dzielenie danych, transakcje
• dane pochodne i ich przetwarzanie
• przetwarzanie strumieniowe

Poznaj systemy, w których liczą się dane!

Martin Kleppmann bada systemy rozproszone. Pracuje na Uniwersytecie Cambridge w Wielkiej Brytanii. Wcześniej był inżynierem oprogramowania w takich firmach, jak LinkedIn czy Rapportive, gdzie pracował nad działającą w dużej skali infrastrukturą do obsługi danych. Kleppmann jest blogerem, często występuje na konferencjach i rozwija oprogramowanie open source. Wierzy, że ważne idee nauki i techniki powinny być przystępne dla każdego, a lepsze ich zrozumienie umożliwi tworzenie lepszego oprogramowania.

Spis treści:

I. PODSTAWY SYSTEMÓW DANYCH (17)

1. Niezawodne, skalowalne i łatwe w konserwacji aplikacje (19)
Myślenie o systemach danych (20)
Niezawodność (22)
Skalowalność (26)
Łatwość konserwacji (33)
Podsumowanie (36)

2. Modele danych i języki zapytań (41)
Model relacyjny a model oparty na dokumentach (42)
Język zapytań o dane (54)
Modele danych przypominające graf (60)
Podsumowanie (72)

3. Przechowywanie i pobieranie danych (79)
Struktury danych używane w bazie (79)
Przetwarzanie transakcji czy analityka? (98)
Bazy kolumnowe (103)
Podsumowanie (110)

4. Kodowanie i zmiany (119)
Formaty kodowania danych (120)
Sposoby przepływu danych (134)
Podsumowanie (144)

II. DANE ROZPROSZONE (151)

Skalowanie pod kątem wyższego obciążenia (151)

5. Replikacja (157)
Liderzy i obserwatorzy (158)
Problemy z opóźnieniem replikacji (166)
Replikacja z wieloma liderami (171)
Replikacja bez lidera (180)
Podsumowanie (193)

6. Podział na partycje (201)
Podział na partycje i replikacja (202)
Podział na partycje danych typu klucz-wartość (203)
Podział na partycje a indeksy pomocnicze (207)
Równoważenie partycji (210)
Trasowanie żądań (214)
Podsumowanie (216)

7. Transakcje (223)
Niejasne pojęcie transakcji (224)
Niskie poziomy izolacji (233)
Sekwencyjność (250)
Podsumowanie (263)

8. Problemy z systemami rozproszonymi (271)
Błędy i awarie częściowe (272)
Zawodne sieci (274)
Zawodne zegary (283)
Wiedza, prawda i kłamstwa (295)
Podsumowanie (304)

9. Spójność i konsensus (315)
Gwarancje spójności (316)
Liniowość (317)
Gwarancje uporządkowania (331)
Transakcje rozproszone i konsensus (343)
Podsumowanie (361)

III. DANE POCHODNE (375)

Systemy zapisu a systemy danych pochodnych (375)
Przegląd rozdziałów (376)

10. Przetwarzanie wsadowe (379)
Przetwarzanie wsadowe z użyciem narzędzi uniksowych (380)
MapReduce i rozproszone systemy plików (386)
Poza model MapReduce (406)
Podsumowanie (415)

11. Przetwarzanie strumieniowe (425)
Przesyłanie strumieni zdarzeń (426)
Strumienie a bazy danych (436)
Przetwarzanie strumieniowe (447)
Podsumowanie (462)

12. Przyszłość systemów danych (473)
Integrowanie danych (474)
Podział baz danych na komponenty (482)
Dążenie do poprawności (497)
Robienie tego, co słuszne (513)
Podsumowanie (522)

Słowniczek (533)