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引言1

第一部分 企业级应用的转折点7

第1章 可取性、适用性、可行性：内存计算技术的影响7

1.1 实时信息：随时随地获取任何信息7

1.1.1 思维般快速的响应9

1.1.2 实时分析和动态计算10

1.2 最新硬件趋势的影响11

1.2.1 企业级应用的数据库管理系统11

1.2.2 主存是新磁盘14

1.2.3 从最大化CPU速度到多核处理器15

1.2.4 增加的CPU和主存之间的带宽18

1.3 通过内存数据管理降低成本21

1.3.1 总体拥有成本21

1.3.2 企业系统中的成本因素21

1.3.3 内存计算的性能促进成本降低22

1.4 结论24

第2章 企业级应用为何如此繁杂零乱25

2.1 当前的企业级应用25

2.2 企业级应用范例27

2.3 企业级应用架构29

2.4 企业级应用中的数据处理30

2.5 企业级应用中的数据访问模式31

2.6 结论31

第3章 SanssouciDB：企业内存数据库系统的未来蓝图33

3.1 重点关注多核和主存34

3.2 内存数据库系统设计36

3.3 SanssouciDB中数据的组织与访问37

3.4 结论40

第二部分 SanssouciDB：通过内存计算技术提供单一数据源43

第4章 SanssouciDB的技术基础43

4.1 了解内存层次结构43

4.1.1 主存简介44

4.1.2 内存层次结构的组织结构47

4.1.3 内存层次结构的趋势49

4.1.4 从程序员的角度看待内存50

4.2 使用多核和跨服务器进行并行数据处理57

4.2.1 通过添加资源增加容量58

4.2.2 并行系统架构59

4.2.3 企业级应用数据库的并行化61

4.2.4 SanssouciDB中的并行数据处理64

4.3 通过压缩提高速度和减少内存消耗68

4.3.1 轻量级压缩69

4.3.2 重量级压缩73

4.3.3 数据相关的优化73

4.3.4 压缩感知的查询执行74

4.3.5 真实数据的压缩分析74

4.4 列优先、行优先、混合方式：优化数据布局75

4.4.1 垂直分区75

4.4.2 寻找最佳布局79

4.4.3 混合型数据库面临的挑战82

4.4.4 应用情景83

4.5 虚拟化的影响83

4.5.1 分析型工作负载的虚拟化83

4.5.2 数据模型和基准测试环境84

4.5.3 虚拟执行与本地执行84

4.5.4 使用并行虚拟机减少响应时间85

4.6 技术概念总结88

4.7 结论99

第5章 SanssouciDB中数据的组织与访问101

5.1 用于访问内存数据的SQL102

5.1.1 SQL的角色102

5.1.2 查询的生命周期103

5.1.3 存储过程103

5.1.4 数据组织和索引104

5.1.5 任何属性均可作为索引105

5.2 凭借数据老化提高性能107

5.2.1 主动数据和被动数据108

5.2.2 老化过程在实现上的考虑109

5.2.3 销售线索水平分区的用例110

5.3 高效检索业务对象112

5.3.1 从数据库中检索业务数据113

5.3.2 对象数据指南113

5.4 高效执行业务函数115

5.4.1 区分业务函数与应用程序函数115

5.4.2 比较业务函数116

5.5 处理读优化数据库中的数据更改118

5.5.1 对SanssouciDB的影响119

5.5.2 合并过程121

5.5.3 通过单列合并提高性能125

5.6 只添加、不删除，保持历史记录的完整性127

5.6.1 “只插入”实施策略128

5.6.2 通过“只插入”操作最小化锁定129

5.6.3 对企业级应用的影响133

5.6.4 “只插入”方法的可行性135

5.7 支持事务数据分析136

5.7.1 动态聚集137

5.7.2 无星型模式的分析查询147

5.8 不停机扩展数据布局155

5.8.1 行存储中的重组155

5.8.2 列存储中的动态附加156

5.9 利用高级日志技术提高业务恢复能力157

5.9.1 列存储中的恢复158

5.9.2 行优先数据库的差分日志记录160

5.9.3 提供高可用性161

5.10 对混合负载进行优化调度的重要性162

5.10.1 调度简介163

5.10.2 混合负载的特征165

5.10.3 运行时间较短与较长任务的调度167

5.11 结论169

第三部分 内存计算技术所带来的改变175

第6章 应用程序开发175

6.1 优化SanssouciDB的应用程序开发175

6.1.1 内存应用程序的编程模式175

6.1.2 应用程序架构180

6.1.3 将业务逻辑移到数据库中181

6.1.4 最佳实践183

6.1.5 图形化创建视图184

6.2 创新的企业级应用187

6.2.1 全新的分析应用程序187

6.2.2 运营处理帮助简化日常业务191

6.2.3 创新用户界面让信息触手可及194

6.2.4 合并分析与文本搜索200

6.2.5 基本搜索类型201

6.2.6 企业搜索功能201

6.3 结论205

第7章 即将呈现的真正的商务智能系统207

7.1 运营数据分析207

7.1.1 过去的商务智能208

7.1.2 如今的商务智能211

7.1.3 将分析从日常运营中分离出来的弊端213

7.1.4 为分析系统设计的专用数据库214

7.1.5 分析和查询语言217

7.1.6 促进商务智能变化的驱动因素219

7.1.7 未来的商务智能221

7.2 改变之后如何评估数据库222

7.2.1 企业计算基准测试223

7.2.2 为混合负载量身定制的新基准测试要求224

7.2.3 日常运营和分析的新基准测试226

7.3 结论230

第8章 在云计算中扩展SanssouciDB231

8.1 什么是云计算？232

8.2 云应用程序的类型233

8.3 从提供商的角度看云计算235

8.3.1 多租户236

8.3.2 低端硬件与高端硬件241

8.3.3 复制241

8.3.4 凭借内存计算技术提高能源效率243

8.4 结论244

第9章 内存计算技术革命已拉开序幕245

9.1 无风险过渡到内存数据管理245

9.1.1 内存系统和传统系统并肩工作246

9.1.2 系统整合和可扩展性247

9.2 客户验证点248

9.2.1 柏林夏洛蒂医科大学250

9.2.2 Hilti251

9.3 结论253

关于作者255

参考文献257

索引273

术语表281

缩写289