《深入Nosql》
基本信息
原书名：Professional Nosql
作者： (印)蒂瓦里
译者： 巨成
出版社：人民邮电出版社
ISBN：9787115296382
上架时间：2012-10-28
出版日期：2012 年11月
开本：16开
页码：1
版次：1-1
所属分类： 计算机 > 数据库 > sql语言
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内容简介
书籍
计算机书籍
《深入nosql》是一本全面的nosql 实践指南。书中主要关注nosql 的基本概念，以及使用nosql 数据库的切实可行的解决方案。书中介绍了基于mapreduce 的可伸缩处理，演示hadoop 用例，还有hive 和pig 这样的高层抽象。本书包含许多用例演示，同时也会讨论google、amazon、facebook、twitter 和linkedin的可伸缩数据架构。
《深入nosql》适合nosql 数据库管理人员和开发人员阅读。
目录
《深入nosql》
第一部分 nosql入门
第1章 nosql的概念及适用范围 2
1.1 定义和介绍 3
1.1.1 背景与历史 3
1.1.2 大数据 5
1.1.3 可扩展性 7
1.1.4 mapreduce 8
1.2 面向列的有序存储 9
1.3 键/值存储 11
1.4 文档数据库 14
1.5 图形数据库 15
1.6 小结 16
第2章 nosql上手初体验 17
2.1 第一印象——两个简单的例子 17
2.1.1 简单的位置偏好数据集 17
2.1.2 存储汽车品牌和型号数据 22
2.2 使用多种语言 30
2.2.1 mongodb驱动 30
2.2.2 初识thrift 33
2.3 小结 34
第3章 nosql接口与交互 36
3.1 没了sql还剩什么 36
3.1.1 存储和访问数据 37
3.1.2 mongodb数据存储与访问 37
3.1.3 mongodb数据查询 41
3.1.4 redis数据存储与访问 43
3.1.5 redis数据查询 47
3.1.6 hbase数据存储与访问 50
3.1.7 hbase数据查询 52
3.1.8 apache cassandra数据存储与访问 54
3.1.9 apache cassandra数据查询 55
3.2 nosql数据存储的语言绑定 56
3.2.1 thrift 56
3.2.2 java 56
3.2.3 python 58
3.2.4 ruby 59
3.2.5 PHP 59
3.3 小结 60
第二部分 nosql基础
第4章 理解存储架构 62
4.1 使用面向列的数据库 63
4.1.1 使用关系型数据库中的表格和列 63
4.1.2 列数据库对比rdbms 65
4.1.3 列数据库当做键/值对的嵌套映射表 67
4.1.4 webtable布局 70
4.2 hbase分布式存储架构 71
4.3 文档存储内部机制 73
4.3.1 用内存映射文件存储数据 74
4.3.2 mongodb集合和索引使用指南 75
4.3.3 mongodb的可靠性和耐久性 75
4.3.4 水平扩展 76
4.4 键/值存储memcached和redis 78
4.4.1 memcached的内部结构 78
4.4.2 redis的内部结构 79
4.5 最终一致性非关系型数据库 80
4.5.1 一致性哈希 81
4.5.2 对象版本 82
4.5.3 闲话协议和提示移交 83
4.6 小结 83
第5章 执行crud操作 84
5.1 创建记录 84
5.1.1 在以文档为中心的数据库中创建记录 85
5.1.2 面向列数据库的创建操作 91
5.1.3 键/值映射表的创建操作 93
5.2 访问数据 96
5.2.1 用mongodb访问文档 96
5.2.2 用hbase访问数据 97
5.2.3 查询redis 98
5.3 更新和删除数据 98
5.3.1 使用mongodb、hbase和redis更新及修改数据 98
5.3.2 有限原子性和事务完整性 99
5.4 小结 100
第6章 查询nosql存储 101
6.1 sql与mongodb查询功能的相似点 101
6.1.1 加载movielens数据 103
6.1.2 mongodb中的mapreduce 108
6.2 访问hbase等面向列数据库中的数据 111
6.3 查询redis数据存储 113
6.4 小结 116
第7章 修改数据存储及管理演进 117
7.1 修改文档数据库 117
7.1.1 弱schema的灵活性 120
7.1.2 mongodb的数据导入与导出 121
7.2 面向列数据库中数据schema的演进 124
7.3 hbase数据导入与导出 125
7.4 键/值存储中的数据演变 126
7.5 小结 126
第8章 数据索引与排序 127
8.1 数据库索引的基本概念 127
8.2 mongodb的索引与排序 128
8.3 mongodb里创建和使用索引 131
8.3.1 组合与嵌套键 136
8.3.2 创建唯一索引和稀疏索引 138
8.3.3 基于关键字的搜索和多重键 139
8.4 couchdb的索引与排序 140
8.5 apache cassandra的索引与排序 141
8.6 小结 143
第9章 事务和数据完整性的管理 144
9.1 rdbms和acid 144
9.2 分布式acid系统 147
9.2.1 一致性 149
9.2.2 可用性 149
9.2.3 分区容忍性 149
9.3 维持cap 151
9.3.1 妥协可用性 153
9.3.2 妥协分区容忍性 153
9.3.3 妥协一致性 154
9.4 nosql产品的一致性实现 155
9.4.1 mongodb的分布一致性 155
9.4.2 couchdb的最终一致性 155
9.4.3 apache cassandra的最终一致性 156
9.4.4 membase的一致性 157
9.5 小结 157
第三部分 熟悉nosql
第10章 使用云中的nosql 160
10.1 google app engine 161
10.1.1 gae python sdk：安装、设置和起步 161
10.1.2 使用python进行基本的gae数据建模 165
10.1.3 查询与索引 168
10.1.4 过滤和结果排序 170
10.1.5 java app engine sdk 172
10.2 amazon simpledb 175
10.2.1 simpledb入门 176
10.2.2 使用rest api 178
10.2.3 使用java访问simpledb 181
10.2.4 通过ruby和python使用simpledb 182
10.3 小结 183
第11章 mapreduce可扩展并行处理 185
11.1 理解mapreduce 186
11.1.1 找出每股最高价 188
11.1.2 加载历史nyse市场数据到couchdb 189
11.2 mapreduce和hbase 192
11.3 mapreduce和apache mahout 196
11.4 小结 197
第12章 使用hive分析大数据 199
12.1 hive基础 199
12.2 回到电影评分 203
12.3 亲切的sql 209
12.4 hiveql连接 211
12.4.1 计划解释 213
12.4.2 分区表 215
12.5 小结 215
第13章 综览数据库内部 216
13.1 mongodb内部 217
13.1.1 mongodb传输协议 218
13.1.2 插入文档 219
13.1.3 查询集合 219
13.1.4 mongodb数据库文件 220
13.2 membase架构 222
13.3 hypertable底层 224
13.3.1 正则表达式支持 224
13.3.2 布隆过滤器 224
13.4 apache cassandra 225
13.4.1 点对点模型 225
13.4.2 基于gossip和antientropy 225
13.4.3 快速写 226
13.4.4 提示移交 226
13.5 berkeley db 226
13.6 小结 228
第四部分 掌握nosql
第14章 选择nosql 230
14.1 比较nosql产品 230
14.1.1 可扩展性 230
14.1.2 事务完整性和一致性 233
14.1.3 数据模型 233
14.1.4 查询支持 235
14.1.5 接口可用性 236
14.2 性能测试 237
14.2.1 50/50的读和更新 237
14.2.2 95/5的读和更新 237
14.2.3 扫描 238
14.2.4 可扩展性测试 238
14.2.5 hypertable测试 238
14.3 背景比较 239
14.4 小结 240
第15章 共存 241
15.1 MysqL用作nosql 241
15.2 静态数据存储 244
15.2.1 存储多元化在facebook中的应用 245
15.2.2 数据仓库和商业智能 246
15.3 web框架和nosql 247
15.3.1 rails和nosql 247
15.3.2 django和nosql 248
15.3.3 使用spring data 250
15.4 从rdbms迁移到nosql 254
15.5 小结 254
第16章 性能调校 256
16.1 并行算法的目标 256
16.1.1 减少延迟的含义 256
16.1.2 如何增加吞吐 257
16.1.3 线性扩展 257
16.2 公式与模型 257
16.2.1 amdahl法则 257
16.2.2 little法则 258
16.2.3 消息成本模型 259
16.3 分区 259
16.4 规划异构环境 260
16.5 其他mapreduce调校 261
16.5.1 通信成本 261
16.5.2 压缩 261
16.5.3 文件块大小 261
16.5.4 并行复制 262
16.6 hbase coprocessor 262
16.7 布隆过滤器 262
16.8 小结 262
第17章 工具和实用程序 263
17.1 rrdtool 263
17.2 nagios 265
17.3 scribe 266
17.4 flume 267
17.5 chukwa 267
17.6 pig 268
17.6.1 使用pig 269
17.6.2 pig latin基础 269
17.7 nodetool 271
17.8 opentsdb 272
17.9 solandra 273
17.10 hummingbird和c5t 274
17.11 geocouch 275
17.12 alchemy database 276
17.13 webdis 276
17.14 小结 276
附录a 安装与配置 278