云原生数据库与分布式存储实践：从Pulsar到图数据库

"本书主要探讨了数据存储与数据库的相关主题，涵盖了多个具体的技术实践案例，包括Apache Pulsar的存储实现、京东零售的日志处理、B站的分布式存储应用、Flink Table Store的流批一体存储、Apache Doris的存储层改造、云原生数据库的未来发展以及图数据库在金融领域的应用。内容主要来源于各公司实践经验和嘉宾分享，虽然技术细节不深，但实例丰富，特别适合互联网和金融行业的从业者参考学习。" 在【数据存储与数据库 电子书】中，我们可以提取以下几个关键知识点： 1. **BookKeeper与Apache Pulsar**：BookKeeper作为Pulsar的底层存储，提供了高可用、强一致性和低延迟的特性。Pulsar作为一个云原生的消息流平台，实现了存算分离，允许用户轻松扩展和迁移数据，适用于各种线上业务和大数据场景。 2. **BookKeeper的特性**：BookKeeper的主要特点在于满足业务场景的需求统一，它支持数据持久性、低延迟和灵活的消费模型。对于线上业务，它保证了服务质量；对于大数据场景，它能提供高带宽和高吞吐。 3. **BookKeeper的存储介质演进**：书中可能涵盖了BookKeeper如何适应不同的存储技术发展，如硬件的进步、新的存储架构或协议等。 4. **分布式存储实践**：B站的分布式存储应用案例可能介绍了他们在处理海量数据时面临的挑战和解决方案，这为其他需要处理大规模数据的公司提供了参考。 5. **Flink Table Store**：Flink Table Store是流批一体存储的实现，意味着它可以同时处理实时流数据和批量数据，适合需要实时分析和历史数据分析的场景。 6. **Apache Doris的存储层改造**：Apache Doris的存储层向量化改造可能是为了提高查询效率和性能，这在大数据分析领域非常重要。 7. **云原生数据库**：这部分讨论了云原生数据库的最新发展，可能包括数据库的弹性扩展、自动化运维等方面，展示了未来数据库的发展趋势。 8. **图数据库及金融应用**：图数据库因其在复杂关系处理上的优势，被越来越多地应用于金融领域，如风险评估、欺诈检测等。 这本书虽然没有深入的技术细节，但通过不同公司的实践案例，为读者提供了丰富的应用场景和实践经验，对于想要了解和学习数据存储与数据库技术的人来说，是一个有价值的参考资料。