具體描述
內容簡介
MongoDB是一種麵嚮文檔的分布式數據庫,可擴展,錶結構自由,並且支持豐富的查詢語句和數據類型。時至今日,MongoDB以其靈活的數據存儲方式逐漸成為IT行業非常流行的一種非關係型數據庫(NoSql)。 《大數據存儲MongoDB實戰指南》從學習與實踐者的視角齣發,本著通俗精簡、注重實踐、突齣精髓的原則,精準剖析瞭MongoDB的諸多概念和要點。全書共分4個部分,分彆從基礎知識、深入理解MongoDB、監控與管理MongoDB和應用實踐幾個維度詳細地介紹瞭MongoDB的特點及應用實例。 《大數據存儲MongoDB實戰指南》適閤有海量數據存儲需求的人員、數據庫管理開發人員、數據挖掘與分析人員以及各類基於數據庫的應用開發人員。讀者將從書中獲得諸多實用的知識和開發技巧。
作者簡介
郭遠威,高級軟件工程師,現任職於華為公司,擅長大數據存儲相關工作。自幼好學、勤專研,熟悉大數據存儲,精通MySql、Oracle、MongoDB等數據庫;曾開發雲計算存儲平颱、內存數據庫等産品,管理、遷移過海外大型電信運營商的數據庫係統;熱愛開源技術,對新技術保持高度關注。
內頁插圖
目錄
第一部分基礎知識第1章大數據與雲計算1.1什麼是大數據1.2什麼是雲計算1.3大數據與雲計算1.4什麼是MongoDB1.5大數據與MongoDB1.6MongoDB特點1.7安裝MongoDB1.8幾個重要的進程介紹1.8.1mongod進程1.8.2mongo進程1.8.3其他進程1.9適閤哪些業務1.10小結第2章查詢語言係統2.1查詢選擇器2.2查詢投射2.3數組操作2.4小結第3章索引與查詢優化3.1索引3.1.1單字段索引3.1.2復閤索引3.1.3數組的多鍵索引3.1.4索引管理3.2查詢優化3.3小結第4章增改刪操作4.1插入語句4.2修改語句4.3刪除語句4.4小結
第二部分深入理解MongoDB第5章Journaling日誌功能5.1兩個重要的存儲視圖5.2Journaling工作原理5.3小結第6章聚集分析6.1管道模式進行聚集6.2MapReduce模式聚集6.3簡單聚集函數6.4小結第7章復製集7.1復製集概述7.2復製集工作機製7.2.1數據同步7.2.2故障轉移7.2.3寫關注7.2.4讀參考7.3小結第8章分片集群8.1分片部署架構8.2分片工作機製8.2.1使集閤分片8.2.2集群平衡器8.2.3集群的寫與讀8.2.4片鍵選擇策略8.3小結第9章分布式文件存儲係統9.1小文件存儲9.2GridFS文件存儲9.3小結
第三部分監控與管理MongoDB第10章管理與監控10.1數據的導入導齣10.2備份與恢復10.2.1單節點dump備份與恢復10.2.2集群dump備份恢復策略10.3監控10.3.1數據庫角度監控命令10.3.2操作係統角度監控命令10.3.3Web控製颱監控10.4小結第11章權限控製11.1權限控製API11.1.1針對所有數據庫的角色11.1.2針對單個數據庫的角色11.2復製集與集群的權限控製11.3小結
第四部分應用實踐第12章PHP驅動接口12.1開發環境安裝12.2驅動介紹12.3單實例上的增刪改查12.4幾個重要的類、方法與參數12.5復製集上的操作12.6分片集群上的操作12.7分布式小文件存取操作12.8分布式大文件存取操作12.9小結第13章案例:高度可定製化的電商平颱13.1功能需求13.2數據庫錶設計13.3編寫MongoDB_driver類13.4CodeIgniter框架13.4.1基本介紹13.4.2下載與安裝13.4.3執行原理13.4.4代碼示範13.5Bootstrap框架13.6前颱界麵原型圖附錄常見問題
前言/序言
《現代數據架構與分析:從理論到實踐的深度探索》 在這信息爆炸的時代,數據已成為驅動社會進步和商業創新的核心動力。無論是精準營銷、智能製造,還是科學研究、公共服務,高效的數據管理與深刻的洞察能力都至關重要。然而,麵對海量、多源、異構的數據,傳統的存儲和處理方式已顯得捉襟見肘。本書旨在為讀者構建一個全麵、深入的現代數據架構與分析知識體係,引領大傢從理論基石齣發,一步步走嚮實戰應用,最終掌握駕馭數據的強大能力。 第一部分:數據架構的演進與核心原則 我們將首先迴顧數據架構的發展曆程,從最早的集中式數據庫,到分布式文件係統,再到如今百花齊放的各類數據存儲和處理技術。理解這一演進脈絡,有助於我們把握不同技術齣現的時代背景和解決的核心問題。 第一章:數據驅動時代的崛起與挑戰 數據的爆炸式增長:社交媒體、物聯網、傳感器等數據源的爆發。 數據的多樣性與復雜性:結構化、半結構化、非結構化數據的挑戰。 數據價值的挖掘:如何從海量數據中提取有價值的信息。 傳統數據架構的局限性:單體應用、關係型數據庫在應對大數據時的瓶頸。 現代數據架構的使命:彈性、可擴展、低延遲、高吞吐量。 第二章:數據架構的核心設計原則 可擴展性 (Scalability):如何設計能夠應對數據量和用戶請求綫性增長的係統。我們將探討水平擴展與垂直擴展的優劣,以及如何通過分布式設計實現無限擴展。 可用性 (Availability):確保數據和服務在任何時候都能被訪問。我們將深入瞭解冗餘、故障轉移、備份與恢復等機製,以及CAP理論在分布式係統設計中的意義。 一緻性 (Consistency):在分布式係統中,如何保證不同節點上的數據保持同步。我們將討論強一緻性、最終一緻性以及它們在不同應用場景下的適用性。 容錯性 (Fault Tolerance):係統在部分組件失效時仍能繼續運行的能力。我們將分析各種容錯策略,如數據副本、分區容錯、分布式事務等。 安全性 (Security):保護數據免受未經授權的訪問、泄露和破壞。從數據加密、訪問控製到安全審計,我們將全麵覆蓋數據安全的重要性。 性能 (Performance):衡量係統處理請求的速度和效率。包括低延遲讀寫、高吞吐量以及優化的查詢能力。 成本效益 (Cost-Effectiveness):在滿足功能和性能需求的同時,最大化資源利用率,降低運營成本。 第三章:數據存儲技術的分類與選型 關係型數據庫 (RDBMS):SQL的經典應用,如MySQL, PostgreSQL。它們的優勢、劣勢以及適閤的場景。 NoSQL數據庫: 鍵值存儲 (Key-Value Stores):如Redis, Memcached。簡單高效,適閤緩存、會話管理。 文檔數據庫 (Document Databases):如Couchbase, RavenDB。靈活的Schema,適閤內容管理、目錄服務。 列族數據庫 (Column-Family Stores):如Cassandra, HBase。海量數據存儲與高吞吐量,適閤日誌、時間序列數據。 圖數據庫 (Graph Databases):如Neo4j, ArangoDB。處理復雜關係網絡,適閤社交網絡、推薦係統。 數據倉庫 (Data Warehouses):用於支持決策分析的集中式存儲庫,如Snowflake, Redshift。 數據湖 (Data Lakes):存儲原始、未經處理的海量數據的存儲庫,如Amazon S3, Azure Data Lake Storage。 流處理平颱 (Stream Processing Platforms):實時處理連續數據流,如Apache Kafka, Apache Flink。 選型考量因素:數據模型、讀寫模式、一緻性要求、可擴展性需求、成本、社區支持、技術棧匹配度。 第二部分:大數據存儲與處理的核心技術 本部分將深入剖析當前大數據領域最流行、最核心的技術棧,並從原理、架構、實操等方麵進行詳細闡述。 第四章:分布式文件係統與對象存儲 Hadoop Distributed File System (HDFS):架構、 Namenode/Datanode協作、塊存儲機製、容錯機製、優缺點。 Amazon S3 / Azure Data Lake Storage / Google Cloud Storage:對象存儲的優勢、API接口、存儲類彆、耐久性與可用性。 對象存儲與HDFS的對比:適用場景、成本模型、性能特點。 第五章:分布式計算框架 Apache Hadoop MapReduce:核心思想、JobTracker/TaskTracker、Shuffle & Sort階段、MapReduce編程模型。 Apache Spark:內存計算、RDD (Resilient Distributed Datasets)、DAG (Directed Acyclic Graph)、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX。Spark與MapReduce的性能對比,以及Spark在不同場景下的應用。 其他分布式計算框架:Apache Flink (流批一體)、Presto/Trino (交互式查詢)。 第六章:分布式消息隊列 Apache Kafka:架構、Topic/Partition/Broker、Producer/Consumer模型、Offset管理、高吞吐量與低延遲的實現原理、消息持久化與副本機製。 RabbitMQ / ActiveMQ:消息隊列在解耦、異步通信中的作用,以及與Kafka的差異。 消息隊列在數據流處理中的應用:數據管道構建、事件驅動架構。 第七章:分布式數據庫原理與實踐 分布式事務:兩階段提交 (2PC)、三階段提交 (3PC)、Paxos/Raft協議。 數據分區 (Partitioning):哈希分區、範圍分區、列錶分區。 數據復製 (Replication):主從復製、多主復製、共識算法。 分布式SQL數據庫:如TiDB, CockroachDB。它們的架構設計、一緻性模型和事務處理能力。 分布式NoSQL數據庫:如Apache Cassandra (列族)、Redis Cluster (鍵值)。 第三部分:大數據分析與應用 本部分將聚焦於如何利用前麵構建的數據基礎設施,進行有效的數據分析,並將其應用於實際業務場景。 第八章:數據倉庫與商業智能 (BI) 數據倉庫建模:星型模型、雪花模型、數據倉庫生命周期。 ETL/ELT流程:Extract, Transform, Load / Extract, Load, Transform。 SQL在數據倉庫中的應用:復雜查詢、聚閤分析。 BI工具介紹:Tableau, Power BI, Looker等。 數據可視化:圖錶選擇、儀錶盤設計、數據洞察呈現。 第九章:數據挖掘與機器學習基礎 數據預處理:數據清洗、特徵工程、降維。 常用機器學習算法:迴歸、分類、聚類。 模型評估與優化:交叉驗證、超參數調優。 大數據機器學習平颱:Spark MLlib、TensorFlow on Spark、H2O.ai。 第十章:實時數據分析與流處理 流處理架構:Lambda架構、Kappa架構。 Apache Flink 核心概念:DataStream API、DataSet API、窗口操作、狀態管理、容錯機製。 實時分析應用場景:實時監控、欺詐檢測、個性化推薦。 第十一章:數據治理與數據質量管理 數據生命周期管理:數據采集、存儲、使用、歸檔、銷毀。 數據質量問題:不完整、不準確、不一緻、重復。 數據質量評估與監控:元數據管理、數據剖析、數據校驗規則。 數據安全與隱私保護:閤規性要求、數據脫敏、訪問控製。 第十二章:現代數據架構的實踐案例 電商推薦係統:用戶行為分析、實時推薦。 金融風控係統:實時欺詐檢測、風險評估。 物聯網數據處理:傳感器數據采集、分析與預警。 社交媒體分析:輿情監控、用戶畫像。 日誌分析與監控:係統故障排查、性能優化。 本書力求以清晰的邏輯、詳實的案例,幫助讀者理解現代數據架構的設計理念,掌握大數據存儲與處理的核心技術,並能夠將其應用於實際的數據分析和業務場景。無論您是數據工程師、數據分析師、還是對大數據技術充滿好奇的技術愛好者,本書都將是您探索數據世界、提升實戰能力的寶貴參考。