数据

数据集成在不断变化的技术环境中扮演着关键角色，它连接多样化的数据源，促进信息的顺畅传输。这一过程对于确保不同系统和应用程序能够高效协作至关重要，从而帮助组织做出明智决策，并从数据中提取有价值的洞察。作

在本书中，关系图被用来支持示例并以文字无法表达的方式阐明思想。尽管介绍了各种建模风格和符号，但我们尚未全面概述建模的视觉语义、各种元素及其属性。 在本章中，我们将完整讲解可视化工具包，帮助用户加速物理

在其最纯粹的形式中，关系建模（规范化表格并严格执行物理约束）最常见于在线事务处理（OLTP）数据库中。事务数据库存储最新的（即时的）业务信息版本，不同于数据仓库，后者存储历史快照并跟踪信息随时间的变化

上一章介绍了支持 Data Cloud 的创新架构，以及它在其他数据库中从未实现过的可能性。在本章中，我们将探讨 Snowflake 客户在建模过程中会使用到的数据库对象。对于大多数有 SQL 经验的

自数据库诞生以来，它们就不断面临在日益增长的数据量和处理需求下管理并发性和可扩展性的挑战。多年来，许多创新设计被尝试过，并取得了不同程度的成功。然而，这些成功往往伴随着新的缺点。 Snowflake

上一章引入了模型这一概念——它是一种对现实的选择性简化。就像哈里·贝克为伦敦地铁设计的线路图那样，其他地图形式（如街道图和地形图）也存在，用于描述地理的不同方面。同样的原则也适用于数据库及依赖于数据库

在数据库系统实践的半个世纪里，“建模”一词的含义已经发生了显著变化。本章旨在揭开建模的神秘面纱，探讨其应用、方法论及其带来的益处。通过这一旅程，建模的概念将逐步展开，成为一套帮助组织设计和管理数据的方

理解 Snowflake 如何运作有助于您制定在 Snowflake 数据云中实现自己贡献的战略。Snowflake 针对数据仓库进行了优化，但并不适合 OLTP（联机事务处理）。本章清楚地解释了这一

每个组织都有数据孤岛——这些是由有限的特定人员群体严格控制的、被隔离的数据存储库和IT系统，他们对自己的数据守口如瓶。传统上，每个孤岛都作为一个自给自足的小型业务运作，彼此之间的重叠和数据交换极少。而

Snowflake数据云是一个让数据可以在全球范围内几乎实时地被愿意参与的各方共享和消费的平台——这一过程无缝且安全。Snowflake提供了解决方案，能够消费、重新格式化、分类和发布各种数据格式，并

一些最具挑战性的用例超出了单一地点运行消费者服务的基本概念。地理分布式部署通常用于为大量（数百万到数十亿）消费者提供实时服务。这些服务通常需要可预测的低延迟服务级协议（SLA，以毫秒为单位）以及全天候

现在您已准备好上线一个 Aerospike 集群，您需要了解如何保持系统在线并应对变化。理解与服务器交互的流程至关重要，这样才能将其作为生产环境的一部分进行管理。您需要了解如何集群服务器、调整参数以及

在前几章中，我们讨论了Aerospike的架构以及数据库所提供的功能。在本章中，我们将探讨如何在Aerospike中进行数据建模以解决常见问题。与大多数数据库一样，解决相同问题的方法有多种，因此我们会

由于你刚开始使用 Aerospike，本章不会详细解释数据库的构建方式。然而，了解 Aerospike 的一些关键工作原理有助于理解为什么要以特定方式使用它，以及如何充分利用其功能。 本章将重点讨论三

到目前为止，你已经了解了 Aerospike 的基本操作，主要是读取和写入数据。我们讨论了数据如何存储在 bin 中，并且可以在一次调用中读取或写入多个 bin。接下来，我们将探讨一些超出这些基本操作

在第 2 章中，我们展示了一个入门示例应用的基本样式，并简要讨论了如何建立连接、检索数据和插入数据。本章中，我们将深入介绍在使用 Aerospike 时会用到的所有基本操作，如创建、读取、更新和删除等

现在你已经了解了 Aerospike 的基础知识，接下来让我们开始编写第一个使用 Aerospike 作为数据库的程序。Aerospike 支持多种编程语言，如 Java、C、C#、Python 和

Aerospike 是一款分布式 NoSQL 数据库，在读写速度上表现出色，且具备很高的系统可用性。这听起来像是数据库的常见特性，但这并没有全面展现 Aerospike 的能力。 在数据管理行业，我们

随着数字化转型步伐的加快，各家公司从各种来源收集的多样化数据量不断增加。数据爆炸为组织提供了巨大的潜力，通过高级分析发掘出颠覆性的洞察，以引导创新和决策。 在本章中，我们将回顾数据平台在过去十多年中的

我们从定义业务问题陈述的任务开始。 “企业面临不断变化的技术环境。竞争要求企业在规模上进行创新以保持相关性，这导致了在系统生命周期的运行/管理阶段中，必须不断地分配总拥有成本（TCO）预算来进行重构和