深入NoSQL(中文版)pdf完整電子版

深入NoSQL這本書的作者主要關(guān)注了文檔數(shù)據(jù)庫，列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫，和鍵值數(shù)據(jù)庫三類最常用的nosql數(shù)據(jù)庫，不少讀者認(rèn)為讀完深入NoSQL這本書之后，可以對nosql有一個(gè)整體的把握，深入研究的話就會(huì)對NoSQL有一個(gè)整體的全局認(rèn)識。本節(jié)內(nèi)容東坡小編為大家整理帶來的是一份pdf格式完整電子版深入NoSQL(中文版)，需要查閱這本電子書的朋友只需點(diǎn)擊本文相應(yīng)的下載地址進(jìn)行下載即可！

深入nosql電子書內(nèi)容簡介

該書是一本全面的NoSQL實(shí)踐指南。書中主要關(guān)注NoSQL的基本概念，以及使用NoSQL數(shù)據(jù)庫的切實(shí)可行的解決方案。書中介紹了基于MapReduce的可伸縮處理，演示Hadoop用例，還有Hive和Pig這樣的高層抽象。包含許多用例演示，同時(shí)也會(huì)討論Google、Amazon、Facebook、Twitter和LinkedIn的可伸縮數(shù)據(jù)架構(gòu)。

深入NoSQL(中文版)目錄

目 　 　錄

第一部分 　NoSQL入門

第1章 　NoSQL的概念及適用范圍　　2

1.1 　定義和介紹　　3

1.1.1 　背景與歷史　　3

1.1.2 　大數(shù)據(jù)　　5

1.1.3 　可擴(kuò)展性　　7

1.1.4 　MapReduce　　8

1.2 　面向列的有序存儲(chǔ)　　9

1.3 　鍵/值存儲(chǔ)　　11

1.4 　文檔數(shù)據(jù)庫　　14

1.5 　圖形數(shù)據(jù)庫　　15

1.6 　小結(jié)　　16

第2章 　NoSQL上手初體驗(yàn)　　17

2.1 　第一印象——兩個(gè)簡單的例子　　17

2.1.1 　簡單的位置偏好數(shù)據(jù)集　　17

2.1.2 　存儲(chǔ)汽車品牌和型號數(shù)據(jù)　　22

2.2 　使用多種語言　　30

2.2.1 　MongoDB驅(qū)動(dòng)　　30

2.2.2 　初識Thrift　　33

2.3 　小結(jié)　　34

第3章 　NoSQL接口與交互　　36

3.1 　沒了SQL還剩什么　　36

3.1.1 　存儲(chǔ)和訪問數(shù)據(jù)　　37

3.1.2 　MongoDB數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與訪問　　37

3.1.3 　MongoDB數(shù)據(jù)查詢　　41

3.1.4 　Redis數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與訪問　　43

3.1.5 　Redis數(shù)據(jù)查詢　　47

3.1.6 　HBase數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與訪問　　50

3.1.7 　HBase數(shù)據(jù)查詢　　52

3.1.8 　Apache Cassandra數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與訪問　　54

3.1.9 　Apache Cassandra數(shù)據(jù)查詢　　55

3.2 　NoSQL數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的語言綁定　　56

3.2.1 　Thrift　　56

3.2.2 　Java　　56

3.2.3 　Python　　58

3.2.4 　Ruby　　59

3.2.5 　PHP　　59

3.3 　小結(jié)　　60

第二部分 　NoSQL基礎(chǔ)

第4章 　理解存儲(chǔ)架構(gòu)　　62

4.1 　使用面向列的數(shù)據(jù)庫　　63

4.1.1 　使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的表格和列　　63

4.1.2 　列數(shù)據(jù)庫對比RDBMS　　65

4.1.3 　列數(shù)據(jù)庫當(dāng)做鍵/值對的嵌套映射表　　67

4.1.4 　Webtable布局　　70

4.2 　HBase分布式存儲(chǔ)架構(gòu)　　71

4.3 　文檔存儲(chǔ)內(nèi)部機(jī)制　　73

4.3.1 　用內(nèi)存映射文件存儲(chǔ)數(shù)據(jù)　　74

4.3.2 　MongoDB集合和索引使用指南　　75

4.3.3 　MongoDB的可靠性和耐久性　　75

4.3.4 　水平擴(kuò)展　　76

4.4 　鍵/值存儲(chǔ)Memcached和Redis　　78

4.4.1 　Memcached的內(nèi)部結(jié)構(gòu)　　78

4.4.2 　Redis的內(nèi)部結(jié)構(gòu)　　79

4.5 　最終一致性非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫　　80

4.5.1 　一致性哈�！　�81

4.5.2 　對象版本　　82

4.5.3 　閑話協(xié)議和提示移交　　83

4.6 　小結(jié)　　83

第5章 　執(zhí)行CRUD操作　　84

5.1 　創(chuàng)建記錄　　84

5.1.1 　在以文檔為中心的數(shù)據(jù)庫中創(chuàng)建記錄　　85

5.1.2 　面向列數(shù)據(jù)庫的創(chuàng)建操作　　91

5.1.3 　鍵/值映射表的創(chuàng)建操作　　93

5.2 　訪問數(shù)據(jù)　　96

5.2.1 　用MongoDB訪問文檔　　96

5.2.2 　用HBase訪問數(shù)據(jù)　　97

5.2.3 　查詢Redis　　98

5.3 　更新和刪除數(shù)據(jù)　　98

5.3.1 　使用MongoDB、HBase和Redis更新及修改數(shù)據(jù)　　98

5.3.2 　有限原子性和事務(wù)完整性　　99

5.4 　小結(jié)　　100

第6章 　查詢NoSQL存儲(chǔ)　　101

6.1 　SQL與MongoDB查詢功能的相似點(diǎn)　　101

6.1.1 　加載MovieLens數(shù)據(jù)　　103

6.1.2 　MongoDB中的MapReduce　　108

6.2 　訪問HBase等面向列數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)　　111

6.3 　查詢Redis數(shù)據(jù)存儲(chǔ)　　113

6.4 　小結(jié)　　116

第7章 　修改數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理演進(jìn)　　117

7.1 　修改文檔數(shù)據(jù)庫　　117

7.1.1 　弱schema的靈活性　　120

7.1.2 　MongoDB的數(shù)據(jù)導(dǎo)入與導(dǎo)出　　121

7.2 　面向列數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)schema的演進(jìn)　　124

7.3 　HBase數(shù)據(jù)導(dǎo)入與導(dǎo)出　　125

7.4 　鍵/值存儲(chǔ)中的數(shù)據(jù)演變　　126

7.5 　小結(jié)　　126

第8章 　數(shù)據(jù)索引與排序　　127

8.1 　數(shù)據(jù)庫索引的基本概念　　127

8.2 　MongoDB的索引與排序　　128

8.3 　MongoDB里創(chuàng)建和使用索引　　131

8.3.1 　組合與嵌套鍵　　136

8.3.2 　創(chuàng)建唯一索引和稀疏索引　　138

8.3.3 　基于關(guān)鍵字的搜索和多重鍵　　139

8.4 　CouchDB的索引與排序　　140

8.5 　Apache Cassandra的索引與排序　　141

8.6 　小結(jié)　　143

第9章 　事務(wù)和數(shù)據(jù)完整性的管理　　144

9.1 　RDBMS和ACID　　144

9.2 　分布式ACID系統(tǒng)　　147

9.2.1 　一致性　　149

9.2.2 　可用性　　149

9.2.3 　分區(qū)容忍性　　149

9.3 　維持CAP　　151

9.3.1 　妥協(xié)可用性　　153

9.3.2 　妥協(xié)分區(qū)容忍性　　153

9.3.3 　妥協(xié)一致性　　154

9.4 　NoSQL產(chǎn)品的一致性實(shí)現(xiàn)　　155

9.4.1 　MongoDB的分布一致性　　155

9.4.2 　CouchDB的最終一致性　　155

9.4.3 　Apache Cassandra的最終一致性　　156

9.4.4 　Membase的一致性　　157

9.5 　小結(jié)　　157

第三部分 　熟悉NoSQL

第10章 　使用云中的NoSQL　　160

10.1 　Google App Engine　　161

10.1.1 　GAE Python SDK：安裝、設(shè)置和起步　　161

10.1.2 　使用Python進(jìn)行基本的GAE數(shù)據(jù)建模　　165

10.1.3 　查詢與索引　　168

10.1.4 　過濾和結(jié)果排序　　170

10.1.5 　Java App Engine SDK　　172

10.2 　Amazon SimpleDB　　175

10.2.1 　SimpleDB入門　　176

10.2.2 　使用REST API　　178

10.2.3 　使用Java訪問SimpleDB　　181

10.2.4 　通過Ruby和Python使用SimpleDB　　182

10.3 　小結(jié)　　183

第11章 　MapReduce可擴(kuò)展并行處理　　185

11.1 　理解MapReduce　　186

11.1.1 　找出每股最高價(jià)　　188

11.1.2 　加載歷史NYSE市場數(shù)據(jù)到CouchDB　　189

11.2 　MapReduce和HBase　　192

11.3 　MapReduce和Apache Mahout　　196

11.4 　小結(jié)　　197

第12章 　使用Hive分析大數(shù)據(jù)　　199

12.1 　Hive基礎(chǔ)　　199

12.2 　回到電影評分　　203

12.3 　親切的SQL　　209

12.4 　HiveQL連接　　211

12.4.1 　計(jì)劃解釋　　213

12.4.2 　分區(qū)表　　215

12.5 　小結(jié)　　215

第13章 　綜覽數(shù)據(jù)庫內(nèi)部　　216

13.1 　MongoDB內(nèi)部　　217

13.1.1 　MongoDB傳輸協(xié)議　　218

13.1.2 　插入文檔　　219

13.1.3 　查詢集合　　219

13.1.4 　MongoDB數(shù)據(jù)庫文件　　220

13.2 　Membase架構(gòu)　　222

13.3 　Hypertable底層　　224

13.3.1 　正則表達(dá)式支持　　224

13.3.2 　布隆過濾器　　224

13.4 　Apache Cassandra　　225

13.4.1 　點(diǎn)對點(diǎn)模型　　225

13.4.2 　基于Gossip和Antientropy　　225

13.4.3 　快速寫　　226

13.4.4 　提示移交　　226

13.5 　Berkeley DB　　226

13.6 　小結(jié)　　228

第四部分 　掌握NoSQL

第14章 　選擇NoSQL　　230

14.1 　比較NoSQL產(chǎn)品　　230

14.1.1 　可擴(kuò)展性　　230

14.1.2 　事務(wù)完整性和一致性　　233

14.1.3 　數(shù)據(jù)模型　　233

14.1.4 　查詢支持　　235

14.1.5 　接口可用性　　236

14.2 　性能測試　　237

14.2.1 　50/50的讀和更新　　237

14.2.2 　95/5的讀和更新　　237

14.2.3 　掃描　　238

14.2.4 　可擴(kuò)展性測試　　238

14.2.5 　Hypertable測試　　238

14.3 　背景比較　　239

14.4 　小結(jié)　　240

第15章 　共存　　241

15.1 　MySQL用作NoSQL　　241

15.2 　靜態(tài)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)　　244

15.2.1 　存儲(chǔ)多元化在Facebook中的應(yīng)用　　245

15.2.2 　數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能　　246

15.3 　Web框架和NoSQL　　247

15.3.1 　Rails和NoSQL　　247

15.3.2 　Django和NoSQL　　248

15.3.3 　使用Spring Data　　250

15.4 　從RDBMS遷移到NoSQL　　254

15.5 　小結(jié)　　254

第16章 　性能調(diào)�！　�256

16.1 　并行算法的目標(biāo)　　256

16.1.1 　減少延遲的含義　　256

16.1.2 　如何增加吞吐　　257

16.1.3 　線性擴(kuò)展　　257

16.2 　公式與模型　　257

16.2.1 　Amdahl法則　　257

16.2.2 　Little法則　　258

16.2.3 　消息成本模型　　259

16.3 　分區(qū)　　259

16.4 　規(guī)劃異構(gòu)環(huán)境　　260

16.5 　其他MapReduce調(diào)�！　�261

16.5.1 　通信成本　　261

16.5.2 　壓縮　　261

16.5.3 　文件塊大小　　261

16.5.4 　并行復(fù)制　　262

16.6 　HBase Coprocessor　　262

16.7 　布隆過濾器　　262

16.8 　小結(jié)　　262

第17章 　工具和實(shí)用程序　　263

17.1 　RRDTool　　263

17.2 　Nagios　　265

17.3 　Scribe　　266

17.4 　Flume　　267

17.5 　Chukwa　　267

17.6 　Pig　　268

17.6.1 　使用Pig　　269

17.6.2 　Pig Latin基礎(chǔ)　　269

17.7 　Nodetool　　271

17.8 　OpenTSDB　　272

17.9 　SOLANDRA　　273

17.10 　Hummingbird和C5T　　274

17.11 　GeoCouch　　275

17.12 　Alchemy Database　　276

17.13 　Webdis　　276

17.14 　小結(jié)　　276

附錄A 　安裝與配置　　278

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