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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)是非常高效、強(qiáng)大的海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理工具。大部分NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)都能很好地適應(yīng)數(shù)據(jù)增長(zhǎng)，并且能靈活適應(yīng)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和稀疏數(shù)據(jù)集。這本上手指南全面展示了NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)概念和實(shí)踐方案。《深入NoSQL》作者、專(zhuān)家Shashank Tiwari首先介紹NoSQL的特點(diǎn)和典型用例，再分析NoSQL適用于應(yīng)用程序棧的什么位置。他獨(dú)到的見(jiàn)解能幫助你針對(duì)特定的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求選擇最適合的NoSQL方案。《深入NoSQL》主要內(nèi)容包括：揭示NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)鍵概念，包括列族存儲(chǔ)、鍵/值存儲(chǔ)以及文檔數(shù)據(jù)庫(kù)；深入介紹NoSQL產(chǎn)品及Hadoop產(chǎn)品族的安裝與配置；解釋存儲(chǔ)、訪(fǎng)問(wèn)和查詢(xún)NoSQL數(shù)據(jù)的方法，使用到的產(chǎn)品包括MongoDB、HBase、Cassandra、Redis、CouchDB、Google App Engine等；檢視架構(gòu)和內(nèi)部結(jié)構(gòu)；提供最佳實(shí)踐以及性能調(diào)優(yōu)和擴(kuò)展配置方面的指導(dǎo)；展示一系列與NoSQL、分布式平臺(tái)及大規(guī)模處理相關(guān)的工具，包括Hive、Pig、RRDtool、Nagios等。

作者簡(jiǎn)介

　　Shashank Tiwari創(chuàng)業(yè)者、開(kāi)發(fā)者、技術(shù)作家、演講者和導(dǎo)師，技術(shù)型創(chuàng)業(yè)公司Treasury ofIdeas（www.treasuryofideas.com）的創(chuàng)始人。他是一位經(jīng)驗(yàn)豐富的軟件開(kāi)發(fā)者和企業(yè)家，長(zhǎng)期關(guān)注高性能應(yīng)用、分析、Web應(yīng)用以及移動(dòng)平臺(tái)，對(duì)數(shù)據(jù)可視化和統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)有著濃厚的興趣，喜歡喝咖啡、吃甜點(diǎn)、騎自行車(chē)。他撰寫(xiě)了許多技術(shù)文章和著作，并且應(yīng)邀在全球各地的技術(shù)會(huì)議上進(jìn)行演講。

圖書(shū)目錄

目　　錄

第一部分　NoSQL入門(mén)
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(kù)　　14
1.5 　圖形數(shù)據(jù)庫(kù)　　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(jiǎn)單的例子　　17
2.1.1 　簡(jiǎn)單的位置偏好數(shù)據(jù)集　　17
2.1.2 　存儲(chǔ)汽車(chē)品牌和型號(hào)數(shù)據(jù)　　22
2.2 　使用多種語(yǔ)言　　30
2.2.1 　MongoDB驅(qū)動(dòng)　　30
2.2.2 　初識(shí)Thrift　　33
2.3 　小結(jié)　　34
第3章　NoSQL接口與交互　　36
3.1 　沒(méi)了SQL還剩什么　　36
3.1.1 　存儲(chǔ)和訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)　　37
3.1.2 　MongoDB數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與訪(fǎng)問(wèn)　　37
3.1.3 　MongoDB數(shù)據(jù)查詢(xún)　　41
3.1.4 　Redis數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與訪(fǎng)問(wèn)　　43
3.1.5 　Redis數(shù)據(jù)查詢(xún)　　47
3.1.6 　HBase數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與訪(fǎng)問(wèn)　　50
3.1.7 　HBase數(shù)據(jù)查詢(xún)　　52
3.1.8 　Apache Cassandra數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與訪(fǎng)問(wèn)　　54
3.1.9 　Apache Cassandra數(shù)據(jù)查詢(xún)　　55
3.2 　NoSQL數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的語(yǔ)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(kù)　　63
4.1.1 　使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的表格和列　　63
4.1.2 　列數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)比RDBMS　　65
4.1.3 　列數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)做鍵/值對(duì)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(kù)　　80
4.5.1 　一致性哈?！　?1
4.5.2 　對(duì)象版本　　82
4.5.3 　閑話(huà)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(kù)中創(chuàng)建記錄　　85
5.1.2 　面向列數(shù)據(jù)庫(kù)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(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)　　96
5.2.1 　用MongoDB訪(fǎng)問(wèn)文檔　　96
5.2.2 　用HBase訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)　　97
5.2.3 　查詢(xún)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(xún)NoSQL存儲(chǔ)　　101
6.1 　SQL與MongoDB查詢(xún)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(fǎng)問(wèn)HBase等面向列數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)　　111
6.3 　查詢(xún)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(kù)　　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(kù)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(kù)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?！　?65
10.1.3 　查詢(xún)與索引　　168
10.1.4 　過(guò)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(mén)　　176
10.2.2 　使用REST API　　178
10.2.3 　使用Java訪(fǎng)問(wèn)SimpleDB　　181
10.2.4 　通過(guò)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(chǎng)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(píng)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(kù)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(xún)集合　　219
13.1.4 　MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)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(guò)濾器　　224
13.4 　Apache Cassandra　　225
13.4.1 　點(diǎn)對(duì)點(diǎn)模型　　225
13.4.2 　基于Gossip和Antientropy　　225
13.4.3 　快速寫(xiě)　　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(xún)支持　　235
14.1.5 　接口可用性　　236
14.2 　性能測(cè)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(cè)試　　238
14.2.5 　Hypertable測(cè)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(cāng)庫(kù)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)?！　?56
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(xiàn)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)?！　?61
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(guò)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