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[美] 瑞克·科普兰（Rick Copeland） 著，陈新 译

图书标签:

• MongoDB
• NoSQL
• 应用设计
• 模式
• 数据库
• 开发
• 数据建模
• 性能优化
• 可扩展性
• 架构设计

出版社： 中国电力出版社

ISBN：9787512373716

版次：1

商品编码：11689232

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-05-01

用纸：胶版纸

页数：160

字数：184000

内容简介

　　 无论你是在构建一个社交媒体网站，还是一个仅在内部使用的企业应用程序，本书展示了MongoDB及其需要解决的商业问题之间的关系。你将学到如何将MongoDB设计模式应用到许多具有挑战性的领域中，例如电子商务、内容管理系统和在线游戏。通过学习Python和JavaScript示例代码，你将了解到MongoDB如何帮助用户在简化开发模型的同时，扩展数据模型。
　　很多企业应用了NoSQL数据库，但是并没有很好地理解，并高效地使用这些技术的特性。本书展示了文档嵌入、多态模式和其他MongoDB模式所带来的好处，并提供了具体的大数据使用实例，包括：
　　—运营智能：执行商业数据的实时分析。
　　—电子商务：在产品目录管理和存货管理系统中使用MongoDB。
　　—内容管理系统：学习存储内容节点、二进制资源和讨论的方法。
　　—在线广告网络：应用技术来实现广告印象频次控制和关键字目标选择与竞价。
　　—社交网络：学习如何存储Google+建模后的复杂社交图谱。
　　—在线游戏：提供在多玩家角色扮演游戏中对角色和游戏世界数据的并发访问。

作者简介

　　Rick Copeland，是Arborian Consulting公司的首席顾问和创始人，该公司关注于MongoDB和Python定制开发和培训。Rick还是《Essential SQLAlchemy》（O’Reilly出版）一书的作者，并且是10gen认证的“MongoDB大师”。

内页插图

精彩书评

　　“无论是对于MongoDB的初学者，还是期望获取更多应用知识的熟练用户，本书都是一本必不可少的读物。”

　　——Michael Dirolf

目录

前言/序言

《MongoDB应用设计模式》—— 驾驭NoSQL的艺术，构建高效、可扩展的现代应用 在快速变化的数字时代，应用程序的性能、可扩展性和灵活性已成为衡量其成功与否的关键指标。随着数据量的爆炸式增长以及业务需求日新月异，传统的单体式、关系型数据库架构在应对海量、多变的数据时，常常显得力不从心。NoSQL数据库，尤其是以其灵活的文档模型和强大的功能而闻名于世的MongoDB，已经成为构建现代、高性能应用的基石。然而，仅仅掌握MongoDB的基本语法和操作，是不足以充分发挥其潜力的。要真正构建出优雅、健壮且易于维护的应用程序，深入理解和运用MongoDB特有的设计模式至关重要。 《MongoDB应用设计模式》正是为填补这一空白而诞生的。本书并非一本简单的API手册，也不是对MongoDB技术细节的罗列。它更像是一位经验丰富的架构师，带领读者深入探索MongoDB的核心思想，从设计理念到实战技巧，揭示如何利用MongoDB的优势，规避其潜在的陷阱，从而构建出真正优秀的应用程序。 本书的核心价值在于，它将带领你从“会用”MongoDB，迈向“精通”MongoDB。 我们将颠覆你对数据建模的传统认知，跳出关系型思维的束缚，学会如何根据应用场景的需求，设计出最适合MongoDB的文档结构。我们将深入剖析MongoDB强大的查询语言，教你如何写出既高效又能满足复杂业务逻辑的查询语句。更重要的是，本书将系统地介绍并讲解一系列久经考验的MongoDB应用设计模式，这些模式是无数开发者在实践中提炼出的宝贵经验，能够帮助你解决在实际开发中遇到的各种挑战。 谁适合阅读这本书？ 初涉NoSQL的开发者： 如果你对NoSQL数据库感到好奇，但不知道如何着手，或者从关系型数据库转向MongoDB时感到迷茫，本书将为你提供一条清晰的学习路径。 有一定MongoDB使用经验的开发者： 如果你已经掌握了MongoDB的基本操作，但在设计数据模型、优化查询性能、处理复杂业务场景时遇到瓶颈，本书将为你提供更深层次的洞察和解决方案。 后端架构师和技术负责人： 如果你正在负责或参与设计大型、高并发、需要快速迭代的应用程序，本书将为你提供一套强大的工具集和设计思想，帮助你做出更明智的技术决策，构建出可扩展、可维护的系统。 对数据建模和高性能计算感兴趣的工程师： 即使你目前不直接使用MongoDB，本书中关于文档模型设计、查询优化、并发控制等思想，在很多数据存储和处理场景下都具有普遍的借鉴意义。 本书将带你踏上一段怎样的旅程？ 本书内容组织严谨，循序渐进，从基础概念到高级技巧，层层递进，确保读者能够扎实地掌握MongoDB的应用设计精髓。 第一部分：MongoDB的设计哲学与数据建模基础 在这一部分，我们将为你揭开MongoDB神秘的面纱，让你理解其背后的设计哲学。你将学会： 理解MongoDB的核心优势： 为什么MongoDB能成为现代应用的首选？我们将深入探讨其灵活的文档模型、无模式（schema-less）的特性、强大的查询能力以及水平扩展的潜力。 关系型思维到文档模型的转变： 很多开发者在初次接触MongoDB时，习惯性地将关系型数据库的表、行、列映射到文档、字段。本书将引导你打破这种思维定势，理解文档模型更适合的场景，以及如何通过嵌入（embedding）和引用（referencing）来设计出高效的文档结构。 设计高效的文档模型： 这是MongoDB应用设计的重中之重。我们将深入讲解： 嵌入 vs. 引用： 何时选择嵌入，何时选择引用？这两种策略对查询性能、数据一致性和存储空间有何影响？我们将通过大量实例进行分析。 数据规范化与反规范化： 如何在MongoDB中权衡数据冗余与查询性能？我们将探讨在文档模型中实现数据规范化的方法，以及何时进行反规范化以优化读性能。 处理多对多关系： 如何在文档模型中有效地表示和查询多对多关系？我们将介绍几种不同的策略，并分析它们的优缺点。 数组和嵌套文档的应用： 如何利用数组和嵌套文档来组织复杂的数据结构，并进行高效的查询？ 理解MongoDB的存储机制： 了解BSON格式、文档大小限制、以及MongoDB如何存储和索引数据，将帮助你更好地优化设计。 第二部分：掌握MongoDB的查询艺术与性能优化 强大的查询能力是MongoDB的核心竞争力。本书将带你深入掌握MongoDB的查询语言，并教你如何将查询能力发挥到极致。 MongoDB查询语言精粹： 从基本的查询操作符到复杂的聚合管道（Aggregation Pipeline），你将全面掌握： 字段选择与过滤： 如何精确地选择所需字段，并根据条件过滤文档。 排序与分页： 如何对查询结果进行排序，并实现高效的分页查询。 正则表达式查询： 如何使用正则表达式进行灵活的文本匹配。 地理空间查询： 如何利用MongoDB强大的地理空间索引和查询功能，构建基于位置的服务。 数组操作符： 如何对数组中的元素进行精确的匹配和操作。 深入理解聚合管道（Aggregation Pipeline）： 聚合管道是MongoDB中最强大的数据处理工具之一。你将学习如何利用它进行： 数据转换与重塑： 如何使用 `$project`、`$group`、`$sort` 等阶段来转换和重塑数据。 数据过滤与分组： 如何使用 `$match`、`$group` 来过滤和聚合数据。 连接（Lookup）操作： 如何使用 `$lookup` 来实现不同集合之间的关联查询，类似于SQL中的JOIN。 复杂的数据分析： 如何结合多个管道阶段，实现复杂的数据分析和报告生成。 索引的策略与优化： 索引是提升MongoDB查询性能的关键。本书将详细讲解： 单字段索引、复合索引、多键索引、文本索引、地理空间索引等。 索引的选择原则： 何时使用何种索引？ 索引的维护与失效： 如何避免创建冗余索引，以及如何识别和解决索引失效的问题。 `explain()` 方法的应用： 如何使用 `explain()` 方法来分析查询的执行计划，找到性能瓶颈。 内存使用与缓存机制： 理解MongoDB的内存使用策略，包括 WiredTiger 存储引擎的缓存机制，有助于你进行更合理的资源配置和性能调优。 第三部分：MongoDB应用设计模式详解 这是本书的核心篇章，我们将系统地介绍和深入剖析一系列在实际应用中被广泛证明行之有效的MongoDB设计模式。这些模式并非凭空捏造，而是从海量的开发实践中提炼出的通用解决方案，能够帮助你优雅地解决各种常见问题。 模式一：嵌入式文档模式（Embedded Documents Pattern）： 核心思想： 将相关数据直接嵌入到父文档中，减少查询次数，提高读性能。 适用场景： 一对一关系，或者一对多关系中，子文档数量有限且经常与父文档一起被访问。 设计考虑： 文档大小限制、数据冗余、更新复杂性。 实际案例分析。 模式二：引用模式（Referencing Pattern）： 核心思想： 使用文档ID来关联不同文档，保持数据的规范化，便于更新。 适用场景： 一对多关系中，子文档数量巨大；多对多关系；需要独立更新子文档。 设计考虑： 查询性能（需要多次查询或使用 `$lookup`）、数据一致性。 实际案例分析。 模式三：混合模式（Hybrid Pattern）： 核心思想： 结合嵌入和引用的优点，根据具体场景设计最佳的混合数据模型。 设计策略： 例如，将经常一起访问的子文档嵌入，将数量巨大或独立更新的子文档进行引用。 实际案例分析。 模式四：原子性操作与事务模式（Atomic Operations & Transactions Pattern）： 核心思想： 确保数据操作的原子性，避免数据不一致。MongoDB 3.6+ 版本支持多文档事务。 应用场景： 金融交易、订单处理等需要强一致性的场景。 事务的实现与注意事项。 模式五：数据聚合与分析模式（Data Aggregation & Analytics Pattern）： 核心思想： 利用聚合管道进行高效的数据聚合、分组、转换和分析。 预聚合（Pre-aggregation）： 在写入时提前进行部分聚合，以提高读性能。 物化视图（Materialized Views）： 周期性地生成聚合结果，提供快速访问。 实际案例分析。 模式六：日志记录与事件溯源模式（Logging & Event Sourcing Pattern）： 核心思想： 将所有数据变更记录为一系列事件，实现数据的完整历史追溯和回放。 适用场景： 需要审计、回滚、或基于事件进行复杂分析的应用。 MongoDB在事件溯源中的应用。 模式七：缓存模式（Caching Pattern）： 核心思想： 将频繁访问的数据缓存到内存中，以减少对数据库的访问压力。 MongoDB内部缓存机制。 外部缓存方案（如 Redis）与MongoDB的结合。 模式八：分片与水平扩展模式（Sharding & Horizontal Scaling Pattern）： 核心思想： 当单台服务器无法满足性能和存储需求时，将数据分布到多台服务器上。 分片键的选择策略： 如何选择合适的分片键，以实现数据的均衡分布和高效查询。 分片集群的架构设计与管理。 模式九：全文搜索模式（Full-Text Search Pattern）： 核心思想： 利用MongoDB内置的文本索引和查询功能，实现高效的全文搜索。 文本索引的配置与优化。 与专业搜索引擎（如 Elasticsearch）的集成。 模式十：地理空间数据模式（Geospatial Data Pattern）： 核心思想： 利用MongoDB的地理空间索引，实现高效的位置查询，如范围查询、邻近查询等。 2dsphere 和 2d 索引的区别与应用。 实际案例分析。 第四部分：实战技巧与最佳实践 除了核心设计模式，本书还将分享一系列实用的开发技巧和最佳实践，帮助你更地道、更高效地使用MongoDB。 MongoDB连接管理与池化。 错误处理与异常捕获。 安全加固与权限管理。 监控与性能调优工具。 版本升级与兼容性考虑。 如何选择合适的驱动程序。 《MongoDB应用设计模式》不仅仅是一本书，它是一套思维方式，一种解决问题的能力。 通过学习本书，你将能够： 构建出性能卓越、响应迅速的应用。 设计出易于扩展、应对海量数据增长的系统。 编写出清晰、可维护、低 Bug 的代码。 自信地应对各种复杂的业务需求。 成为一名更优秀的 MongoDB 开发者和架构师。 准备好迎接挑战，释放MongoDB的全部潜力吧！本书将是你通往MongoDB精通之路的必备指南。

评分☆☆☆☆☆

《MongoDB应用设计模式》这本书的独特之处在于它将抽象的设计理念与具体的 MongoDB 实现相结合，为开发者提供了一条清晰的学习路径。我一直对 MongoDB 的各种特性感到好奇，但又不知道如何系统地将它们应用到实际项目中。这本书通过“设计模式”这一概念，将这些零散的知识点融会贯通，形成了一套可行的实践框架。书中对“读写分离”、“分片策略”以及“副本集配置”等分布式特性的讲解，让我深刻理解了如何在构建高可用、高性能的 MongoDB 集群时做出明智的决策。而且，作者在讲解过程中，并没有回避 MongoDB 在某些场景下的局限性，反而积极引导读者去思考如何通过巧妙的设计来规避这些问题，这是一种非常成熟和负责任的教学态度。书中穿插的“案例分析”，更是将理论知识转化成了生动的实践经验，让我能够更好地理解不同设计模式的权衡和取舍。对于那些希望将 MongoDB 应用到生产环境，并且追求极致性能和稳定性的开发者而言，这本书无疑是一本“必读书籍”。它不仅能帮助你掌握 MongoDB 的核心技术，更能培养你成为一名优秀的数据模型设计者。

评分☆☆☆☆☆

读完《MongoDB应用设计模式》这本书，我最大的感受就是，原来 MongoDB 还可以这样玩！在此之前，我一直认为 MongoDB 只是一个灵活的文档数据库，在性能和扩展性方面可能不如一些关系型数据库。但这本书彻底颠覆了我的想法。作者通过引入一系列“设计模式”，将 MongoDB 的各种高级特性巧妙地组织起来，形成了一套强大的应用构建方法论。例如，关于“数据分区与访问模式”的章节，让我明白了如何根据实际的查询需求来优化文档结构，从而大幅提升查询效率。还有关于“实时分析”和“事件驱动架构”的探讨，都为我提供了很多新的思路，让我看到了 MongoDB 在大数据和实时应用领域的巨大潜力。书中的图解和代码示例都非常清晰，即使是复杂的概念，也能被作者用一种非常易于理解的方式呈现出来。最重要的是，这本书不仅仅是教你“如何做”，更是教你“为什么这样做”，它注重培养读者的设计思维和解决问题的能力。对于那些想要深入了解 MongoDB，并将其应用于复杂、高并发场景的开发者来说，这本书绝对是难得的佳作。它能帮助你从“使用 MongoDB”上升到“精通 MongoDB 应用设计”。

评分☆☆☆☆☆

这本《MongoDB应用设计模式》简直是一本“黑魔法”秘籍，它彻底改变了我对 MongoDB 的认知。我一直以为 MongoDB 只是一个灵活的 NoSQL 数据库，用来存储一些结构不固定的 JSON 数据，但这本书让我看到了它的“内功心法”。作者并非简单地罗列 API，而是从更高层面，通过“模式”这个概念，将 MongoDB 的强大功能串联起来，形成一套完整的解决方案。比如，“领域驱动设计与 MongoDB 的结合”章节，让我看到了如何将复杂的业务逻辑映射到 MongoDB 的文档结构中，实现更清晰、更易于维护的代码。还有关于“缓存策略”和“全文搜索优化”的探讨，都提供了非常实用的技巧，能够显著提升应用的性能。最让我感到兴奋的是，书中反复强调了“数据模型是应用灵魂”的理念，引导读者思考如何根据业务需求来设计最适合的 MongoDB 数据模型，而不是被数据库的特性所束缚。这本书记住了很多我之前在实际项目中遇到的疑难杂症，并提供了有效的解决思路，让我感觉不再是“摸着石头过河”，而是有了明确的方向和方法论。如果你想让你的 MongoDB 应用脱胎换骨，迈向高性能、可扩展的下一个阶段，这本书绝对是你的不二之选。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《MongoDB应用设计模式》这本书的内容深度和广度都超出了我的预期。作为一名刚刚接触 MongoDB 的新手，我原本以为会是一本堆砌各种查询语句和配置项的书，但事实证明我错了。作者巧妙地将 MongoDB 的各种高级特性，如文档模型、索引、聚合管道、事务等，包装成了一套套“设计模式”，让我在学习基础知识的同时，就能理解这些特性背后的设计思想和适用场景。例如，书里讲到的“数据一致性模型”和“读写分离策略”，让我对如何在分布式环境下保证数据的准确性和可用性有了清晰的认识。还有一个让我印象深刻的是关于“反模式”的讨论，作者列举了一些开发者在实践中容易犯的错误，并给出了规避建议，这对于避免走弯路非常有帮助。书中的图表和示意图也画得非常直观，帮助我理解那些抽象的概念。虽然有些章节的理论性比较强，需要反复琢磨，但总体而言，这本书的学习曲线设计得非常合理，既有理论深度，又不失实践指导意义。对于想在职业生涯中深入发展，成为一名能够独立解决复杂数据库问题的 MongoDB 专家的开发者来说，这本书绝对是不可或缺的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本《MongoDB应用设计模式》实在是太让我惊喜了！作为一名 MongoDB 的老用户，我一直苦恼于如何在实际项目中更优雅、更有效地利用其特性。虽然我熟悉 MongoDB 的基本操作和一些常用命令，但在面对复杂的数据结构和高并发场景时，总感觉力不从心，代码写出来也显得有些零散和低效。这本书就像是为我量身定制的指南，它没有停留在基础的 CRUD 操作层面，而是深入到 MongoDB 的设计哲学和最佳实践。作者通过一系列精心设计的“模式”，比如如何构建高效的嵌入式文档结构，如何利用引用关系实现复杂数据的关联，以及如何设计适合聚合管道的数据流，让我茅塞顿开。特别是关于“时间序列数据设计”和“地理空间数据索引”的章节，让我看到了 MongoDB 在这些领域的强大潜力，并且提供了具体的实现方法。书中的案例分析也非常到位，清晰地展示了不同设计模式在实际场景中的应用效果，以及为什么某个模式比其他模式更优。读完这本书，我感觉自己对 MongoDB 的理解提升到了一个新的高度，不再只是一个“数据库”，而是一个能够构建出高性能、高可扩展性应用的强大平台。这绝对是我近期读过的最实用的技术书籍之一，强烈推荐给所有想要精通 MongoDB 应用开发的开发者！

评分☆☆☆☆☆

内容多，价格确实也不低，慢慢看吧，不适合新手小白。有些算法讲解不清楚，总体还凑合吧。。

评分☆☆☆☆☆

很好用，公司买来做活动用的，物流也超快，赞！

评分☆☆☆☆☆

包装太恼火了！为什么不找纸包装一下呢？

评分☆☆☆☆☆

一次买了好几本，够看好长时间了

评分☆☆☆☆☆

以后买书坚决买国外的。

评分☆☆☆☆☆

非常满意～

评分☆☆☆☆☆

要好好看书，学习技术，所以选择京东，送货快哦

评分☆☆☆☆☆

内容太差，重复内容代码复制粘贴凑字数骗钱。还有错误实现误导人。即不适合初学者也不适合有经验的

评分☆☆☆☆☆

还可以把，哈