云计算时代关键数据库技术 全面展示NoSQL基础概念和实践方案 理解大数据的各种技术架构和思想 全面的NoSQL实践指南 内容简介 《深入NoSQL》是一个全面的NoSQL实践指南。这本书重点介绍了NoSQL的基本概念和使用NoSQL数据库的实际解决方案。这本书介绍了基于MapReduce的可扩展处理，演示了Hadoop用例，以及Hive和Pig等高级抽象。《深入NoSQL》包含许多用例演示，还将讨论谷歌、Amazon、脸书名字、以及LinkedIn的可扩展数据架构。《深入NoSQL》适合NoSQL数据库管理人员和开发人员阅读。 目录 第一部分NoSQL入门 第1章NoSQL的概念及适用范围 1.1定义和介绍 1.1.1背景与历史 1.1.2大数据 1.1.3可扩展性 1.1.4MapReduce 1.2面向列的有序存储 1.3键/值存储 1.4文档数据库 1.5图形数据库 1.6小结 第2章NoSQL上手初体验 2.1第一印象两个简单的例子 2.1.1简单的位置偏好数据集 2.1.2存储汽车品牌和型号数据 2.2使用多种语言 2.2.1MongoDB驱动 2.2.2初识Thrift 2.3小结 第3章NoSQL接口与交互 3.1没了SQL还剩什么 3.1.1存储和访问数据 3.1.2MongoDB数据存储与访问 3.1.3MongoDB数据查询 3.1.4Redis数据存储与访问 3.1.5Redis数据查询 3.1.6HBase数据存储与访问 3.1.7HBase数据查询 3.1.8Apache Cassandra数据存储与访问 3.1.9Apache Cassandra数据查询 3.2NoSQL数据存储的语言绑定 3.2.1Thrift 3.2.2Java 3.2.3Python 3.2.4Ruby 3.2.5PHP 3.3小结 第二部分NoSQL基础 第4章理解存储架构 4.1使用面向列的数据库 4.1.1使用关系型数据库中的表格和列 4.1.2列数据库对比RDBMS 4.1.3列数据库当做键/值对的嵌套映射表 4.1.4Webtable布局 4.2HBase分布式存储架构 4.3文档存储内部机制 4.3.1用内存映射文件存储数据 4.3.2MongoDB集合和索引使用指南 4.3.3MongoDB的可靠性和耐久性 4.3.4水平扩展 4.4键/值存储Memcached和Redis 4.4.1Memcached的内部结构 4.4.2Redis的内部结构 4.5最终一致性非关系型数据库 4.5.1一致性哈希 4.5.2对象版本 4.5.3闲话协议和提示移交 4.6小结 第5章执行CRUD操作 5.1创建记录 5.1.1在以文档为中心的数据库中创建记录 5.1.2面向列数据库的创建操作 5.1.3键/值映射表的创建操作 5.2访问数据 5.2.1用MongoDB访问文档 5.2.2用HBase访问数据 5.2.3查询Redis 5.3更新和删除数据 5.3.1使用MongoDB、HBase和Redis更新及修改数据 5.3.2有限原子性和事务完整性 5.4小结 第6章查询NoSQL存储 6.1SQL与MongoDB查询功能的相似点 6.1.1加载MovieLens数据 6.1.2MongoDB中的MapReduce 6.2访问HBase等面向列数据库中的数据 6.3查询Redis数据存储 6.4小结 第7章修改数据存储及管理演进 7.1修改文档数据库 7.1.1弱schema的灵活性 7.1.2MongoDB的数据导入与导出 7.2面向列数据库中数据schema的演进 7.3HBase数据导入与导出 7.4键/值存储中的数据演变 7.5小结 第8章数据索引与排序 8.1数据库索引的基本概念 8.2MongoDB的索引与排序 8.3MongoDB里创建和使用索引 8.3.1组合与嵌套键 8.3.2创建唯一索引和稀疏索引 8.3.3基于关键字的搜索和多重键 8.4CouchDB的索引与排序 8.5Apache Cassandra的索引与排序 8.6小结 第9章事务和数据完整性的管理 9.1RDBMS和ACID 9.2分布式ACID系统 9.2.1一致性 9.2.2可用性 9.2.3分区容忍性 9.3维持CAP 9.3.1妥协可用性 9.3.2妥协分区容忍性 9.3.3妥协一致性 9.4NoSQL产品的一致性实现 9.4.1MongoDB的分布一致性 9.4.2CouchDB的最终一致性 9.4.3Apache Cassandra的最终一致性 9.4.4Membase的一致性 9.5小结 第三部分熟悉NoSQL 第10章使用云中的NoSQL 10.1Google App Engine 10.1.1GAE Python SDK：安装、设置和起步 10.1.2使用Python进行基本的GAE数据建模 10.1.3查询与索引 10.1.4过滤和结果排序 10.1.5Java App Engine SDK 10.2Amazon SimpleDB 10.2.1SimpleDB入门 10.2.2使用REST API 10.2.3使用Java访问SimpleDB 10.2.4通过Ruby和Python使用SimpleDB 10.3小结 第11章MapReduce可扩展并行处理 11.1理解MapReduce 11.1.1找出每股最高价 11.1.2加载历史NYSE市场数据到CouchDB 11.2MapReduce和HBase 11.3MapReduce和Apache Mahout 11.4小结 第12章使用Hive分析大数据 12.1Hive基础 12.2回到电影评分 12.3亲切的SQL 12.4HiveQL连接 12.4.1计划解释 12.4.2分区表 12.5小结 第13章综览数据库内部 13.1MongoDB内部 13.1.1MongoDB传输协议 13.1.2插入文档 13.1.3查询集合 13.1.4MongoDB数据库文件 13.2Membase架构 13.3Hypertable底层 13.3.1正则表达式支持 13.3.2布隆过滤器 13.4Apache Cassandra 13.4.1点对点模型 13.4.2基于Gossip和Antientropy 13.4.3快速写 13.4.4提示移交 13.5Berkeley DB 13.6小结 第四部分掌握NoSQL 第14章选择NoSQL 14.1比较NoSQL产品 14.1.1可扩展性 14.1.2事务完整性和一致性 14.1.3数据模型 14.1.4查询支持 14.1.5接口可用性 14.2性能测试 1
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