深入云原生数据库的心脏：一本书读懂分布式数据库底层逻辑

第一部分以 Beam 模型为核心，深入探讨了批处理与流处理数据模型，包括奠定流处理的基本概念，定义专业术语，评估流系统的功能，区分处理时间和事件时间，以及研究常见的数据处理模式等。

还阐释了处理乱序数据的核心概念，利用动画展示时间维度。探讨时间进度的度量、方法及其在流水线中的传递方式，并剖析实际案例中的水位线应用，延续对高级窗口技术和触发器的讨论。

第二部分深化了概念讨论，专注于 “流与表” 的流处理思维模式。阐释流和表的基本概念，构建普适的流表理论。探讨引入持久状态的动因，考察关系代数和 SQL 中的流式含义，对比 Beam 模型与经典 SQL 在表和流设计上的倾向，提出将流式语义整合入 SQL 的途径。

研究多样的连接类型及其在流式上下文中的行为，关注时间有效性窗口这一场景。最后纵览 MapReduce 数据处理系统家族的重大历史，探讨推进流式系统发展的重要贡献。

第一部分先是说明了数据库管理系统（DBMS）在现代生产环境中面临的挑战，以及数据库开发人员角色的演变。通过深入探讨 DBMS 的未来发展方向，读者可以了解到 ShardingSphere 生态及其核心概念。

书中还详细介绍了 ShardingSphere 的架构，包括其分布式数据库架构、Database Plus 理念、部署架构和插件平台，为读者提供了坚实的理论基础。

第二部分专注于 ShardingSphere 的安装与配置。该部分详细介绍了 ShardingSphere-JDBC 和ShardingSphere-Proxy 的安装步骤，以及如何配置它们以满足不同的应用场景。

无论是通过二进制包、Docker，还是通过 YAML 配置，读者都可以获得清晰的指导，确保能够顺利地在现有基础设施中部署和配置ShardingSphere。

第三部分重点介绍 ShardingSphere 的应用与测试。书中介绍了利用 ShardingSphere 进行分布式数据库解决方案的构建、数据库安全加固、全链路监控和数据库网关配置，还提供了丰富的测试场景，包括分布式数据库、读写分离、影子库等。

第一部分是基础知识，对于零基础小白来说，要在这一步掌握时序数据的基础知识，知道 TDengine 的核心特性，包括数据模型、数据写入、数据查询、数据订阅和流计算等。

第二部分是运维管理，主要是TDengine 的功能使用与配置。书中详细介绍了 TDengine 的日常运维管理，包括安装部署、资源规划、图形化管理、数据安全等关键内容。

第三部分深入讲解如何利用 TDengine 进行应用开发，介绍了包括 Java 在内的多种编程语言的连接器使用、订阅数据方法，以及使用 C 语言与 Python 开发自定义函数等高级功能，并说明 TDengine 与 Grafana、Power BI 等第三方工具的集成方法。

第四部分是透彻理解核心技术原理，这是全书的关键内容，书中揭示了 TDengine 的内核设计，详细介绍了从分布式架构到存储引擎、查询引擎、数据订阅，再到流计算引擎的知识。

第五部分是实践案例，书中精心挑选了一系列典型应用场景案例，包括车联网、新能源、智慧油田、智能制造、金融等领域，展示了 TDengine 在实际业务中的具体应用。