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Sinopsis
When it comes to choosing, using, and maintaining a database, understanding its internals is essential. But with so many distributed databases and tools available today, it's often difficult to understand what each one offers and how they differ. With this practical guide, Alex Petrov guides developers through the concepts behind modern database and storage engine internals.
Throughout the book, you'll explore relevant material gleaned from numerous books, papers, blog posts, and the source code of several open source databases. These resources are listed at the end of parts one and two. You'll discover that the most significant distinctions among many modern databases reside in subsystems that determine how storage is organized and how data is distributed.
This book examines:
- Storage engines: Explore storage classification and taxonomy, and dive into B-Tree-based and immutable Log Structured storage engines, with differences and use-cases for each
- Storage building blocks: Learn how database files are organized to build efficient storage, using auxiliary data structures such as Page Cache, Buffer Pool and Write-Ahead Log
- Distributed systems: Learn step-by-step how nodes and processes connect and build complex communication patterns
- Database clusters: Which consistency models are commonly used by modern databases and how distributed storage systems achieve consistency
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Acerca del autor
Alex Petrov (http: //coffeenco.de/, @ifesdjeen) is Apache Cassandra Committer, storage systems enthusiast working as a Core Database Engineer at DataStax. Before that, he's been working on building distributed systems and data processing pipelines for various companies.
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Database Internals: A Deep Dive into How Distributed Data Systems Work
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O'Reilly Media, 2019
ISBN 10: 1492040347
ISBN 13: 9781492040347
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Database Internals: A Deep Dive into How Distributed Data Systems Work
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Database Internals: A Deep Dive into How Distributed Data Systems Work
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Database Internals : A Deep Dive into How Distributed Data Systems Work
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Database Internals: A Deep Dive into How Distributed Data Systems Work
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