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圖書標籤:

• NoSQL
• 數據庫
• 數據存儲
• 設計模式
• 實踐指南
• 權威指南
• 數據模型
• 分布式係統
• 數據管理
• 技術書籍

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111531173

商品編碼：10444900977

頁數：1

字數：1

內容簡介

bm008982

NoSQL指南+NoSQL實踐指南:基本原則、設計準則及實用技巧 2本

9787115427878定價：45元 9787111531173定價：79元

NoSQL實踐指南:基本原則、設計準則及實用技巧

• 齣版社: 機械工業齣版社; 第1版 (2016年3月1日)
• 
  
• 平裝: 307頁
• 語種： 簡體中文
• 開本: 16
• ISBN: 9787111531173, 7111531175
• 條形碼: 9787111531173
• 商品尺寸: 23.4 x 18.6 x 1.6 cm
• 商品重量: 522 g

  目錄

  譯者序 
  前言 
  緻謝 
  引言 
  部分入門 
  第1章用不同的數據庫應對不同的需求2 
  1.1關係型數據庫的設計3 
  1.2早期的數據管理係統4 
  1.2.1平麵文件數據管理係統4 
  1.2.2分層數據模型係統7 
  1.2.3網絡數據管理係統9 
  1.2.4早期數據管理係統小結11 
  1.3引發變革的關係型數據庫11 
  1.4催生NoSQL數據庫（非單純的SQL數據庫／非SQL數據庫）的動因18 
  1.4.1可伸縮性18 
  1.4.2成本開銷19 
  1.4.3靈活性19 
  1.4.4可用性20 

• 。。。。。。。
  

  NoSQL指南

  
  

  9787115427878定價：45元

《數據洪流中的新航嚮：革新式數據管理與應用實踐》 在信息爆炸的時代，數據以前所未有的速度和規模增長，傳統的數據庫管理係統正麵臨前所未有的挑戰。關係型數據庫雖然在結構化數據處理上擁有悠久的曆史和成熟的體係，但在應對海量、多樣化、高並發、低延遲的數據場景時，其固有的模式限製、擴展性瓶頸以及復雜性問題日益凸顯。本書正是在這樣的時代背景下應運而生，旨在為廣大開發者、架構師、數據庫管理員以及技術決策者提供一條通往革新式數據管理與應用實踐的新航嚮，幫助他們理解並掌握超越傳統範式的先進數據處理理念與技術。 本書並非僅僅對某種特定數據庫技術進行介紹，而是深入探討瞭支撐這些新技術的核心思想、設計哲學以及落地策略。我們將從根本上審視數據在現代應用中所扮演的角色，分析不同數據類型與訪問模式對底層存儲和處理機製提齣的新要求。通過對當前數據處理復雜性的剖析，本書將逐步揭示現有數據處理模式的局限性，並為讀者引齣一種更加靈活、高效、可擴展的數據管理新思路。 第一部分：理解新範式——為何需要革新 在本部分，我們將首先建立對當前數據處理挑戰的共識。我們會深入分析互聯網時代，尤其是在大數據、雲計算、物聯網、社交網絡、移動應用等蓬勃發展的驅動下，數據呈現齣的多樣性（Variety）、海量性（Volume）、速度性（Velocity）、價值性（Value）等“4V”特徵。這些特徵對傳統關係型數據庫的ACID特性、僵化的Schema、垂直擴展的限製等提齣瞭嚴峻考驗。 我們將詳細闡述“Schema-on-Read”與“Schema-on-Write”的根本區彆，以及前者在應對快速演進的數據結構和異構數據源時所帶來的巨大優勢。同時，我們會探討CAP定理在分布式係統設計中的關鍵作用，以及在不同場景下如何權衡一緻性（Consistency）、可用性（Availability）和分區容錯性（Partition Tolerance）。這不僅是理解新型數據係統的理論基石，也是指導實際架構設計的重要依據。 此外，本書還將對分布式係統的基本原理進行梳理，包括數據分片（Sharding）、數據復製（Replication）、一緻性協議（如Paxos、Raft）等。這些分布式技術是支撐現代大規模數據係統高可用、高性能和強擴展性的關鍵。我們將以清晰易懂的方式解釋這些概念，並說明它們如何被應用於各種新型數據存儲和處理係統中。 第二部分：核心原則與設計範式 在理解瞭革新式數據管理的必要性後，本書將深入探討其核心原則和設計範式。我們將重點介紹以下幾種主要的非關係型數據庫模型，並深入分析它們的適用場景、優缺點以及核心設計理念： 鍵值存儲（Key-Value Stores）: 核心思想: 以簡單、高效的方式存儲和檢索數據，將數據視為無結構或半結構化的“值”，並通過唯一的“鍵”進行訪問。 設計原則: 極簡的數據模型，強調高吞吐量和低延遲的讀寫操作，強大的水平擴展能力。 應用場景: 緩存、會話管理、用戶配置、實時排行榜等。 示例: 探討Redis、Memcached等代錶性鍵值存儲的架構特點、API設計和最佳實踐。 文檔數據庫（Document Databases）: 核心思想: 將數據存儲為類似JSON、BSON等半結構化的文檔。每個文檔可以有獨立的結構，具有高度的靈活性。 設計原則: 靈活的Schema，方便快速迭代開發；支持豐富的查詢語言，可以對文檔內部字段進行查詢和索引。 應用場景: 內容管理係統、用戶畫像、物聯網數據、電商産品目錄等。 示例: 深入分析MongoDB、Couchbase等文檔數據庫的存儲結構、索引機製、查詢語言（如MongoDB的查詢API）以及聚閤操作。 列族存儲（Column-Family Stores）/寬列存儲（Wide-Column Stores）: 核心思想: 將數據按列族進行組織，同一列族內的列可以動態添加，非常適閤存儲稀疏數據和大數據量的行。 設計原則: 高度可擴展性，特彆是在寫入密集型和需要高效範圍查詢的場景。支持細粒度的數據訪問。 應用場景: 時間序列數據、日誌分析、用戶行為數據、大數據分析平颱。 示例: 詳細介紹Cassandra、HBase等係統的行鍵設計、列族設計、數據模型以及其在大規模數據存儲和查詢方麵的優勢。 圖數據庫（Graph Databases）: 核心思想: 將數據錶示為節點（實體）和邊（關係），專注於探索和遍曆實體之間的復雜關係。 設計原則: 優化關係遍曆和模式匹配，提供強大的圖查詢語言（如Cypher、Gremlin）。 應用場景: 社交網絡分析、推薦係統、知識圖譜、欺詐檢測、網絡安全。 示例: 剖析Neo4j、ArangoDB等圖數據庫的圖模型、索引策略，以及如何利用圖查詢語言解決現實世界中的關聯性問題。 本書將詳細講解這些數據模型在數據建模、查詢設計、索引策略方麵的獨特考量。我們將對比不同模型在處理各種數據結構（如嵌套數據、數組、混閤類型）時的優勢，並給齣具體的建模技巧，幫助讀者為不同應用場景選擇最適閤的數據模型，並設計齣高效的數據結構。 第三部分：實踐策略與技術選型 理論與原則的闡述之後，本書將迴歸實際應用，提供可操作的實踐策略和技術選型指南。 數據一緻性與可用性的權衡: 深入分析在分布式環境下的各種一緻性模型（強一緻性、最終一緻性、會話一緻性等），以及如何根據業務需求選擇閤適的一緻性級彆。 講解在不同應用場景下，如何設計能夠保障高可用性的係統，例如通過數據冗餘、故障轉移、容錯機製等。 數據遷移與集成: 提供從傳統關係型數據庫遷移到新型數據係統的策略和方法，包括數據格式轉換、Schema映射、平滑過渡方案等。 探討如何構建混閤數據架構，將不同的數據庫係統有機地集成在一起，實現優勢互補。 性能優化與調優: 針對不同類型的數據係統，提供通用的性能優化原則，包括查詢優化、索引設計、緩存策略、硬件選擇、網絡配置等。 講解監控與診斷工具的使用，如何識彆性能瓶頸並進行有效的調優。 安全性與可靠性: 探討在新型數據係統中如何實現數據加密、訪問控製、權限管理等安全措施。 講解備份與恢復策略，確保數據的可靠性和災難恢復能力。 架構設計與演進: 提供構建可擴展、可維護、高性能的數據架構的指導。 討論如何隨著業務的發展和數據量的增長，對數據架構進行靈活的演進和擴展。 分析微服務架構下數據管理模式的演變，以及如何支持分布式事務和跨服務數據一緻性。 技術選型考量: 提供一套係統的技術選型框架，幫助讀者根據業務需求、團隊技術棧、成本預算、社區支持等因素，選擇最閤適的數據存儲和處理技術。 對比分析市場上主流的開源和商業數據産品，指齣它們的特點和適用範圍。 第四部分：案例研究與前沿展望 為瞭讓讀者更直觀地理解抽象的概念和原則，本書將提供一係列真實世界的案例研究。我們將選取在不同行業、不同規模的應用中，成功運用新型數據管理技術的案例，深入剖析它們在需求分析、技術選型、架構設計、實施過程、麵臨的挑戰以及最終取得的成效。這些案例將涵蓋： 大規模社交媒體平颱的用戶數據管理與實時推薦。 金融交易係統的高並發、低延遲交易數據處理。 物聯網設備海量數據的采集、存儲與分析。 電商平颱的商品信息管理與個性化推薦。 企業級內容管理係統的高效文檔存儲與檢索。 通過對這些成功案例的深入解析，讀者將能夠更清晰地看到革新式數據管理技術在實際應用中的價值和潛力。 最後，本書將對數據管理技術的未來發展趨勢進行展望，包括雲原生數據庫、Serverless數據服務、AI與數據智能的融閤、圖計算與AI的結閤、數據虛擬化與聯邦查詢等前沿領域。這些展望將幫助讀者保持對行業發展的敏銳度，為未來的技術規劃和創新提供靈感。 總而言之，《數據洪流中的新航嚮：革新式數據管理與應用實踐》是一本麵嚮未來的技術指南，它將幫助讀者建立起一套全新的數據處理思維模式，掌握應對海量、多樣化數據挑戰的關鍵技術和方法，從而在數字化浪潮中抓住機遇，實現業務的飛躍式發展。本書旨在成為您在復雜數據世界中探索、實踐、創新的忠實夥伴。

評分☆☆☆☆☆

我在閱讀這套書的過程中，最大的感受就是它的“全麵性”和“前瞻性”。它並沒有僅僅停留在對現有NoSQL技術的介紹，而是深入探討瞭NoSQL技術發展的趨勢和未來可能遇到的挑戰。作者們對於分布式係統、大數據處理以及雲計算等前沿領域的洞察，使得這本書的內容更具時效性。我尤其欣賞書中對於不同NoSQL數據庫族群的分類和對比，這讓我能夠清晰地理解各種技術的定位和優勢。例如，在講解圖數據庫時，它不僅僅是介紹瞭Neo4j等具體産品，更闡述瞭圖數據模型在解決社交網絡、推薦係統等問題時的獨到之處。同時，書中也包含瞭一些關於數據安全、運維管理等方麵的探討，這些都是在實際部署和維護NoSQL係統時不可或缺的知識。總的來說，這套書不僅是一份技術指南，更是一份對未來數據技術發展方嚮的思考。它讓我對NoSQL的未來充滿瞭信心，也為我個人的職業發展提供瞭重要的參考。

評分☆☆☆☆☆

從一個多年使用關係型數據庫的開發者角度來看，這套書的價值在於它提供瞭一個全新的視角來審視數據存儲和管理。我習慣瞭SQL的嚴格規範和事務的ACID特性，對於NoSQL的“弱一緻性”和“無模式”曾經感到一絲不安。然而，本書的作者們用清晰的邏輯和生動的比喻，消除瞭我的疑慮。他們詳細闡述瞭為什麼在某些場景下，CAP理論中的“一緻性”並非首要目標，以及BASE理論的“最終一緻性”是如何滿足現代分布式應用需求的。更讓我茅塞頓開的是關於數據建模的章節。它打破瞭我對“錶”的固有思維，讓我學會如何根據業務需求，設計齣更靈活、更適閤特定場景的數據結構。例如，在處理層級關係的數據時，文檔數據庫的嵌套結構就顯得尤為高效。書中還穿插瞭一些關於微服務架構與NoSQL結閤的討論，這與我目前正在思考的架構轉型不謀而閤。總而言之，這本書不僅教會瞭我“是什麼”，更教會瞭我“為什麼”和“怎麼做”，讓我能夠更自信地擁抱NoSQL技術。

評分☆☆☆☆☆

這本書的開篇就深深吸引瞭我。在信息爆炸的時代，如何高效、靈活地存儲和管理數據，一直是睏擾著我的難題。市麵上充斥著各種數據庫技術，但往往讓人眼花繚亂，摸不著頭緒。當我拿到這套《NoSQL權威指南+NoSQL實踐指南》時，我被它紮實的理論基礎和貼近實際的案例所打動。作者們並沒有急於介紹各種具體的NoSQL數據庫，而是從更宏觀的角度，深入剖析瞭NoSQL的齣現背景、核心理念以及它與傳統關係型數據庫的根本區彆。這種“先理清思路，再談具體實現”的教學方式，讓我受益匪淺。尤其是關於CAP理論、BASE理論的詳細講解，讓我對分布式係統的權衡有瞭全新的認識。書中對於數據模型設計的討論，更是點亮瞭我對非結構化、半結構化數據處理的新思路。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的導師，循循善誘地引導我理解NoSQL的精髓，為後續的學習打下瞭堅實的基礎。我迫不及待地想深入其中，去探索那些令人興奮的數據庫模型和設計模式。

評分☆☆☆☆☆

對於想要快速掌握NoSQL核心概念並將其應用於實際開發的讀者來說，這套書無疑是極佳的選擇。它沒有空洞的理論說教，而是緊密圍繞著“基本原則、設計準則及實用技巧”這三個核心展開。書中對於各種NoSQL數據庫的介紹，雖然沒有深入到每一個數據庫的每一個API細節，但卻精準地抓住瞭它們的核心特性和設計哲學。我特彆喜歡書中關於“設計準則”部分的講解，它不僅僅是告訴你“應該怎麼做”，更是從原理上解釋“為什麼這麼做”。比如，關於如何選擇閤適的數據分區策略，以及如何設計高效的查詢路徑，這些都是直接關係到係統性能的關鍵點。而“實用技巧”部分，更是像一本“秘籍”，提供瞭許多在我實際工作中可能遇到的問題的解決方案，或者說是避免這些問題的“捷徑”。書中對於一些常見誤區的糾正，以及對於性能優化建議的提齣，都體現瞭作者深厚的實踐功底。讀完這本書，我感覺自己對於如何構建一個健壯、可擴展的NoSQL係統，有瞭一個非常清晰的藍圖。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，學習一項技術，光有理論是遠遠不夠的，必須結閤實際的業務場景，纔能真正發揮它的價值。這套書在這一點上做得非常齣色。在理論講解之後，它立刻將視角轉嚮瞭“實踐”。通過大量的案例分析，我看到瞭NoSQL技術是如何在真實世界中解決各種復雜的數據挑戰的。無論是海量日誌的處理、實時推薦係統的構建，還是社交網絡的搭建，書中都提供瞭詳盡的設計思路和實施步驟。我尤其對書中關於不同類型NoSQL數據庫（如鍵值存儲、文檔數據庫、列族數據庫、圖數據庫）的適用場景分析印象深刻。作者們並沒有偏袒任何一種技術，而是客觀地闡述瞭它們各自的優缺點，並給齣瞭在具體場景下如何選擇最閤適的技術的指導。更重要的是，書中提供的“實用技巧”部分，就像是經驗豐富的開發者分享的“內功心法”，讓我避免瞭不少彎路。比如，對於數據一緻性、分區策略、索引優化等關鍵問題的探討，都蘊含著實戰的智慧。讀完這部分，我感覺自己離真正動手構建高效的NoSQL應用又近瞭一大步。