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[美] Shakuntala Gupta Edward，Navin Sabharwal 著

图书标签:

• MongoDB
• NoSQL
• 数据库
• 实战
• 架构
• 开发
• 管理
• 数据存储
• 大数据
• 文档数据库

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302456735

版次：1

商品编码：12088578

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-12-01

用纸：胶版纸

页数：241

字数：375000

产品特色

内容简介

　　《MongoDB实战架构、开发与管理》首先简要阐述NoSQL数据库的基础知识，然后介绍了MongoDB——业界领先的基于文档的NoSQL数据库，让读者逐步了解MongoDB方方面面的内容。
　　本书涵盖了数据模型、底层架构、使用MongoShell编码、管理MongoDB平台以及其他主题。本书还提供了使用MongoDB平台进行架构、开发与部署应用程序的清晰指导与实践示例。数据库开发人员、架构师和管理员将在本书中找到涵盖MongoDB平台所有知识点的有用信息，以及如何将它用于实践。
　　*近几年，由于各种各样NoSQL数据库的涌现，就传统RDBMS而言的“一刀切”的想法受到了挑战。如今市场上有超过120种NoSQL数据库可用，并且目前处于领先地位的就是MongoDB。随着如此众多的公司选择MongoDB作为其NoSQL数据库选项，如何结合专业建议以便*大化利用该软件的实践需求也就越来越大了。

作者简介

　　Shakuntala Gupta Edward，从10年前就开始使用数据库技术。她的经验涵盖了SQL Server、Oracle数据库、Analytics平台以及大数据技术，例如MongoDB、Cassandra和SAP HANA。
　　Shakuntala是一位才华横溢的架构师，擅长于利用各种数据库技术为各种业务领域构建产品和解决方案。
　　Shakuntala一直在参与利用大数据技术MongoDB和Cassandra来开发产品和解决方案的工作。Shakuntala拥有计算机应用的硕士学位。

　　Navin Sabharwal，是一位创新者、思想领袖、作者、顾问。他专注于报表与分析领域，包括SQL Server、Oracle、MySql在内的RDBMS技术以及包括Hadoop、MongoDB和SAP HANA在内的大数据技术。Navin一直在使用大数据技术为IT服务管理、产品开发、云计算、云生命周期管理以及社交网络产品开发领域构建产品和服务。
　　Navin已经构建出有良好商机的屡获殊荣的产品和解决方案，并且在各个领域都取得了大量专利，比如IT服务、评估引擎、排名算法、容量规划引擎以及知识管理。
　　Navin还著有以下书籍：Cloud Computing First Steps(CreateSpace出版，ISBN#: 978-1478130086)、Apache Cloudstack Cloud Computing(Packt Publishing出版，ISBN#: 978-1782160106)、Cloud Capacity Management(Apress出版，ISBN #: 978-1430249238)。Navin拥有信息技术方面的硕士学位，并且是经认证的项目管理专家(Certified Project Management Professional)。

内页插图

目录

第1章 大数据 1
1.1 入门指南 1
1.2 大数据 3
1.3 大数据源 4
1.4 大数据的三个V 5
1.4.1 数量 6
1.4.2 多样性 6
1.4.3 速率 7
1.5 大数据的使用 7
1.5.1 可见性 8
1.5.2 发现和分析信息 8
1.5.3 市场细分和产品定制 8
1.5.4 协助决策 8
1.5.5 创新 8
1.6 大数据的挑战 9
1.6.1 政策与程序 9
1.6.2 访问数据 9
1.6.3 技术与技能 9
1.7 传统系统与大数据 10
1.7.1 大数据的结构 10
1.7.2 数据存储 10
1.7.3 数据处理 10
1.8 大数据技术 10
1.9 本章小结 11
第2章 NoSQL 13
2.1 SQL 13
2.2 NoSQL 13
2.2.1 定义 14
2.2.2 NoSQL简史 14
2.3 ACID对比BASE 15
2.3.1 CAP定理 15
2.3.2 BASE 16
2.4 NoSQL的优缺点 17
2.4.1 NoSQL的优点 17
2.4.2 NoSQL的缺点 18
2.5 SQL与NoSQL数据库的
对比 18
2.6 NoSQL数据库的种类 21
2.7 本章小结 22
第3章 MongoDB介绍 23
3.1 历史 23
3.2 MongoDB设计原则 24
3.2.1 高速、可扩展性与敏捷性 24
3.2.2 非关系型方法 24
3.2.3 基于JSON的文档存储 25
3.2.4 性能与功能对比 25
3.2.5 随处都能运行数据库 25
3.3 与SQL的对比 26
3.4 本章小结 26
第4章 MongoDB数据模型 27
4.1 数据模型 27
4.1.1 JSON和BSON 28
4.1.2 标识符(_id) 29
4.1.3 固定集合 30
4.2 多态模式 30
4.2.1 面向对象编程 30
4.2.2 模式演化 31
4.3 本章小结 32
第5章 MongoDB-安装与配置 33
5.1 选择你的版本

前言/序言

　　如今，数据仓库作为一个行业已经存在很多年了。关系型数据库被用于存储数据已经几十年了，同时SQL已经成为实际上的与RDBMS交互的语言。随着社交网络、物联网以及互联网上巨量的非结构化数据的涌现，数据存储、处理以及分析的需求正逐渐爆发。传统的RDBMS系统和存储技术并非旨在处理各种各样海量的数据。
　　因此，大数据技术诞生了，如今它推动着各个互联网规模公司及其巨量数据的发展。像Facebook、Twitter、Google以及雅虎这样的公司正在利用大数据技术提供互联网规模的产品和服务，它们能够支持数百万的用户。
　　本书将帮助读者理解大数据技术、其出现的背景、需求，然后我们将介绍与使用MongoDB架构解决方案有关的深层技术观点。本书将让读者能够理解适合使用大数据技术的关键用例，也会为读者提供关于应该在何处小心使用大数据技术或者结合传统RDBMS技术来提供灵活解决方案的指导。
　　顺着本书的内容结构阅读，我们旨在提供关于学习MongoDB和使用MongoDB创建应用程序及解决方案的分步指南。
　　我们衷心希望我们的读者能够享受到阅读本书的乐趣，就像我们享受了编写本书的乐趣一样。
　　本书内容
　　● 作为一本指南，将帮助读者领会大数据技术中的各种专业术语并且牢牢掌握大数据的各个方面。
　　● 作为一本指南，将帮助读者理解NoSQL和基于文档的数据库，以及它们与传统的关系型数据库有多么不同。
　　● 提供了使用MongoDB架构解决方案的见解，还提供了MongoDB作为一个工具所受限制的信息。
　　● 系统地介绍了MongoDB的架构、开发、管理和数据模型。
　　● 引用了示例，以便让用户轻松地开始学习该技术。
　　阅读本书你需要做的准备
　　MongoDB支持大多数主流平台。
　　可以从MongoDB下载页面上下载MongoDB最新稳定的正式版本。
　　在本书中，我们将专注于在64位Windows平台上使用MongoDB，并且在许多地方也引用了如何使用在Linux上运行的MongoDB的参考。
　　我们将使用64位的Windows 2008 R2和Linux系统来提供安装过程的示例。
　　本书读者对象
　　对于编程人员、大数据架构师、应用程序架构师、技术爱好者、学生、解决方案专家以及那些希望选择合适的大数据产品来满足其需求的人来说，本书将会很有意义。
　　本书介绍了与大数据、NoSQL以及在MongoDB上架构和开发的详细信息有关的内容。因此它为使用MongoDB的开发人员、架构师和运营团队提供了用例。

《数据洪流中的智慧之舟：理解、构建与优化现代数据存储》 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步和商业创新的核心动力。然而，如何高效、灵活、可靠地存储、管理和利用这些庞大的数据，正成为摆在每一个技术开发者、架构师和运维人员面前的严峻挑战。传统的单体数据库在面对海量、多变、非结构化的数据时，往往显得力不从心，其僵化的模式、有限的可扩展性以及高昂的维护成本，都限制了业务的快速迭代和深入分析。 本书正是基于这一时代背景，旨在为读者提供一套全面、深入的现代数据存储解决方案。我们不局限于任何特定的数据库技术，而是着眼于数据存储的底层原理、核心架构设计、高效的开发实践以及健壮的运维管理。本书将引领读者穿越纷繁复杂的技术迷雾，抵达理解现代数据存储的彼岸，掌握驾驭数据洪流的智慧。 第一篇：数据存储的哲学与演进 在深入技术细节之前，我们首先需要建立对数据存储的宏观认知。本篇将从数据的本质出发，探讨数据在不同历史时期扮演的角色以及存储技术如何随之演进。我们将回顾关系型数据库的辉煌与局限，引出NoSQL运动的兴起及其背后的驱动力。 数据的本质与价值： 数据不再仅仅是冰冷的数字，它承载着业务逻辑、用户行为、市场趋势等宝贵信息。我们将探讨如何从海量数据中挖掘出价值，以及优质数据存储对商业决策的重要性。 关系型数据库的时代： 详细剖析关系型数据库的核心概念，如ACID特性、规范化、SQL语言等，并分析其在特定场景下的优势，同时也深入探讨其在处理大数据量、高并发读写、复杂数据结构时面临的瓶颈。 NoSQL浪潮的兴起： 探讨NoSQL数据库出现的必然性，分析其在解决关系型数据库痛点方面的创新之处。我们将简要介绍不同类型的NoSQL数据库（键值存储、文档数据库、列族数据库、图数据库）的核心思想和适用场景，为后续的深入学习打下基础。 选择的智慧： 并非所有场景都适合NoSQL，也不是所有场景都适合关系型数据库。本篇将引导读者理解如何根据业务需求、数据特性、性能要求、开发成本等因素，做出明智的技术选型，找到最适合自己的数据存储方案。 第二篇：构建弹性可扩展的数据架构 现代应用的成功，很大程度上取决于其底层数据架构的弹性与可扩展性。本篇将聚焦于如何设计和构建能够应对海量数据增长和业务高峰期的分布式数据系统。 分布式系统的基石： 深入探讨分布式一致性、CAP理论、分布式事务等核心概念，理解它们在构建可靠分布式系统中的作用。我们将通过生动的案例分析，阐述这些理论在实际应用中的挑战与权衡。 分片与复制的艺术： 详细介绍数据分片（Sharding）的各种策略，如哈希分片、范围分片、目录分片等，以及它们如何将庞大的数据集分散到多个节点上，实现水平扩展。同时，我们将探讨数据复制（Replication）的技术，如何通过多副本冗余来保证数据的高可用性和读性能。 负载均衡与故障转移： 分析各种负载均衡算法，如何有效地将读写请求分配到不同的数据节点，避免单点压力。重点讲解故障检测、自动故障转移（Failover）和主从切换（Master-Slave Switchover）机制，确保系统在部分节点发生故障时仍能对外提供服务。 微服务架构下的数据管理： 探讨在微服务架构中，如何设计去中心化的数据管理策略。分析面向服务的数据库设计、事件驱动的数据同步、 Saga模式等，以应对服务间数据的复杂协作和一致性问题。 云原生与数据存储： 审视云原生技术对数据存储架构的影响。我们将讨论容器化部署、Kubernetes编排、Serverless在数据存储中的应用，以及如何利用云服务提供商提供的托管数据库服务，简化运维负担，实现更灵活的弹性扩展。 第三篇：高效的数据开发与查询优化 拥有强大的数据架构只是第一步，如何高效地访问和利用这些数据，是发挥数据价值的关键。本篇将深入探讨数据开发中的最佳实践，以及各种查询优化技巧。 数据模型设计的精髓： 抛开对特定数据库模型的限制，本篇将从通用的数据建模原则出发，讲解如何根据业务需求设计出高效、灵活、易于维护的数据模型。我们将深入分析各种数据建模模式，如反规范化、宽表模型、窄表模型、领域模型等，并探讨它们在不同场景下的适用性。 API设计与数据访问： 讲解如何设计清晰、一致、易于使用的API接口，屏蔽底层数据存储的复杂性，为上层应用提供便捷的数据访问途径。重点讨论RESTful API、GraphQL等现代API设计范式，以及如何通过缓存、连接池等技术提升数据访问效率。 查询语言与性能调优： 即使是NoSQL数据库，也需要掌握其特有的查询方式。本篇将从通用角度出发，分析不同查询语言（如SQL、MongoDB查询语言、Cypher等）的设计理念和常用技巧。更重要的是，我们将深入探讨查询性能优化的通用原则，如索引的使用、查询条件的优化、避免N+1问题、批量操作等，以及如何利用数据库提供的工具进行性能剖析。 数据集成与ETL： 在复杂系统中，数据往往分散在不同的源头。本篇将介绍数据集成（Data Integration）的概念，以及ETL（Extract, Transform, Load）流程的设计与实现。我们将讨论数据清洗、数据转换、数据加载的最佳实践，确保数据的准确性和一致性。 全文搜索与数据分析： 讲解如何利用专门的全文搜索引擎，实现高效的文本搜索功能，满足复杂的搜索需求。同时，我们将初步探讨数据仓库、数据湖等概念，为后续的深入数据分析奠定基础。 第四篇：稳健的数据管理与运维 再好的数据架构和开发实践，如果缺乏有效的管理和运维，都可能功亏一篑。本篇将聚焦于数据存储的运维层面，确保数据的安全、可靠和持续可用。 安全的第一道防线： 数据安全是重中之重。本篇将详细阐述数据访问控制、用户权限管理、数据加密（传输加密与静态加密）等安全措施。我们将探讨如何建立完善的安全策略，防范数据泄露和非法访问。 备份与恢复的生命线： 任何系统都可能面临意外情况，完善的备份与恢复机制是数据安全的生命线。我们将详细介绍各种备份策略，如全量备份、增量备份、差异备份，以及恢复流程的设计与演练。 性能监控与故障排查： 掌握有效的监控手段，才能及时发现潜在问题。本篇将讲解关键性能指标（KPI）的定义与采集，如响应时间、吞吐量、错误率、资源利用率等。我们将介绍常用的监控工具，以及如何利用日志分析、性能剖析工具进行故障排查。 自动化运维的实践： 随着系统规模的扩大，手动运维已不再可行。本篇将探讨自动化运维的理念与实践，如配置管理、部署自动化、监控告警自动化、故障自愈等，旨在提升运维效率，降低人为错误。 容量规划与成本优化： 随着业务增长，数据量和流量会不断攀升。本篇将指导读者如何进行科学的容量规划，预测未来的资源需求，避免因资源不足而影响业务。同时，也将探讨如何通过技术手段和策略优化，控制数据存储的成本。 法规遵从与合规性： 在全球化和数据隐私日益重要的今天，理解并遵循相关的数据法规（如GDPR、CCPA等）至关重要。本篇将简要介绍数据合规性要求，以及在数据存储和管理中需要注意的事项。 结语 《数据洪流中的智慧之舟：理解、构建与优化现代数据存储》并非一本堆砌技术术语的书籍，它更像是一位经验丰富的向导，带领您在浩瀚的数据领域中探索前行。无论您是希望从零开始构建一个高可用的数据系统，还是希望优化现有系统的性能瓶颈，亦或是希望更深入地理解数据存储的底层原理，本书都将为您提供宝贵的知识和实用的方法。我们相信，掌握了数据存储的智慧，您将能够在信息时代的浪潮中，乘风破浪，实现业务的腾飞。

评分☆☆☆☆☆

告别“踩坑”，走向成熟的MongoDB开发者之路 作为一名初涉MongoDB开发的开发者，我深知在实际项目中遇到的各种挑战。从最初的数据模型设计，到查询优化，再到索引的合理运用，每一个环节都充满了潜在的“坑”。《MongoDB实战：架构、开发与管理》这本书，以其“开发”部分的深入探讨，正好解决了我的燃眉之急。我特别期待书中关于Schema设计模式、聚合管道（Aggregation Pipeline）的高级用法、以及如何编写高效查询语句的内容。很多时候，一个糟糕的Schema设计就会导致后续的性能问题，而这本书能否提供一些业界推荐的Schema设计原则和实际案例，将是我关注的重点。此外，聚合管道作为MongoDB强大的数据处理工具，其灵活运用能够极大地简化复杂的报表生成和数据分析任务。希望书中能够详细讲解各种聚合操作符，并通过实操演示，教会我如何构建复杂的管道来解决实际业务问题。告别了那些零散的、碎片化的学习资料，我相信这本书将引领我走向一条更为成熟、高效的MongoDB开发之路，提升开发效率，减少不必要的返工。

评分☆☆☆☆☆

案例驱动，让理论与实践无缝对接 对于任何一本技术书籍而言，实际案例的丰富程度是衡量其价值的重要指标。《MongoDB实战：架构、开发与管理》的书名中的“实战”二字，让我对其中包含的案例充满期待。我深知，纸上谈兵终觉浅，绝知此事要躬行。理论知识固然重要，但脱离实际场景的理论往往显得苍白无力。我希望书中能够提供多个不同行业、不同规模的真实项目案例，从中详细剖析MongoDB在这些项目中的应用场景、技术选型、遇到的挑战以及最终的解决方案。特别是那些涉及复杂数据模型设计、高并发读写、海量数据存储和复杂查询分析的案例，将极具参考价值。通过分析这些案例，我不仅能够学习到书本上的知识，更能理解这些知识是如何在实际中应用，如何解决真实世界的问题。这种案例驱动的学习方式，能够极大地提升我的学习效率，并将理论知识转化为解决实际问题的能力，让我能够更快地将所学应用于我的工作中，提升我的实战能力。

评分☆☆☆☆☆

从小白到专家，全方位掌控MongoDB的管理艺术 长期以来，MongoDB的运维和管理对我来说就像一个神秘的黑匣子。虽然能够完成日常的备份、恢复和监控，但对于更深层次的性能调优、安全加固以及故障排除，总感觉力不从心。《MongoDB实战：架构、开发与管理》的“管理”部分，无疑是为我这样的运维人员量身打造的。我迫切希望了解书中关于MongoDB性能监控的关键指标、如何解读慢查询日志、以及各种性能调优策略。特别是针对高并发场景下的性能瓶颈如何分析和解决，将是我学习的重点。同时，数据安全的重要性不言而喻，书中关于用户权限管理、网络访问控制、以及数据加密等方面的详细介绍，将为我构建安全可靠的MongoDB环境提供指导。此外，面对突发的故障，如何快速定位问题、有效恢复服务，也是我一直想要提升的技能。本书是否提供了系统性的故障排查流程和应急预案，将是我评估其价值的重要标准。我相信，通过这本书的学习，我将能够从容应对各种管理挑战，真正成为一名得心应手的MongoDB管理员。

评分☆☆☆☆☆

深入浅出，为MongoDB爱好者量身打造的学习指南 刚拿到《MongoDB实战：架构、开发与管理》这本书，就被其厚实的篇幅和精美的排版所吸引。作为一名长期活跃在数据库领域的技术从业者，我对MongoDB早已有所耳闻，但一直苦于没有一本系统性的书籍能够帮助我深入理解其底层原理和实践技巧。市面上关于MongoDB的教程不少，但大多浅尝辄止，难以触及核心。这本书的出现，无疑是我的福音。从目录来看，它涵盖了从基础概念到高级特性的方方面面，特别是“架构”部分，对我来说是最大的亮点。一直以来，我对分布式系统的设计和运维都充满好奇，而MongoDB作为一款NoSQL数据库，其在大规模数据处理和高可用性方面的架构设计，正是我想深入了解的。书中关于分片、副本集、选举机制、数据一致性保证等内容的详述，必将为我构建稳定、高效的MongoDB集群提供坚实的理论基础和宝贵的实践经验。我相信，通过对本书的学习，我不仅能掌握MongoDB的基本操作，更能对其精髓有更深层次的认识，从而在实际工作中游刃有余，为项目带来更大的价值。

评分☆☆☆☆☆

不止于技术，更关乎数据库的生命周期 《MongoDB实战：架构、开发与管理》这本书的书名就足以吸引我，它涵盖了MongoDB从设计、编码到维护的完整生命周期，这正是我一直所追求的全面性。许多技术书籍往往只聚焦于某一个方面，比如纯粹的开发手册，或者纯粹的运维指南。但实际上，一个优秀的数据库解决方案，必然是架构、开发和管理三者协同作用的结果。我尤其关注书中对MongoDB在整个企业IT架构中定位的讨论，以及它与其他技术栈（如缓存、消息队列、微服务）的集成方式。这种宏观视角有助于我理解MongoDB的适用场景，以及如何在复杂的系统中合理地运用它。此外，书中可能还会探讨MongoDB的演进方向、未来趋势，以及如何在新技术浪潮中保持其竞争力。这种前瞻性的内容，对于保持技术敏感度、提前规划技术路线至关重要。我期待这本书不仅仅是一个技术工具的使用指南，更能提供一种数据库应用的哲学思考，帮助我建立起更系统、更长远的数据库技术观。

评分☆☆☆☆☆

都是专业领域的好书，希望看完之后自己能有一个质的提升

评分☆☆☆☆☆

学习型社会，学习永无止境，勉励一下懒惰的自己。

评分☆☆☆☆☆

买了好几本呢，好好学习天天向上

评分☆☆☆☆☆

师兄推荐，做数据研发必备书籍，内容非常精辟。在业界也泰山北斗级的人物。

评分☆☆☆☆☆

还可以。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

数据挖掘与预测分析（第2版）/大数据应用与技术丛书数据挖掘与预测分析（第2版）/大数据应用与技术丛书

评分☆☆☆☆☆

挺，，厚，，，实，，内容多的，物有所值。

评分☆☆☆☆☆

日常购买，就那样吧，凑活用

评分☆☆☆☆☆

非常厚 质量非常好 美观大方 给公司员工的 下次有活动我会再来的