大數據存儲MongoDB實戰指南 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郭遠威 著

圖書標籤:

• MongoDB
• 大數據存儲
• NoSQL
• 數據庫
• 實戰
• 指南
• 數據管理
• 開發
• 技術
• 文檔

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115376558

版次：1

商品编码：11642550

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-02-01

用纸：胶版纸

页数：179

字数：220000

正文语种：中文

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。

评分☆☆☆☆☆

作為一個有一定 MongoDB 使用經驗的開發者，我一直在尋找能夠提升我技能水平、解決更復雜問題的書籍。《大數據存儲MongoDB實戰指南》這本書，在我閱讀的初期就展現瞭其深度和廣度。它並沒有僅僅停留在對CRUD操作的重復介紹，而是深入探討瞭諸如分片集群、副本集配置、索引優化、聚閤管道的復雜應用等高級主題。我特彆關注瞭書中關於性能調優的章節，那裏詳細講解瞭如何分析慢查詢、如何選擇閤適的索引策略，以及如何通過閤理的架構設計來應對海量數據帶來的挑戰。我還嘗試瞭書中關於 MongoDB 安全方麵的章節，學習瞭如何進行用戶認證、權限管理以及數據加密，這些都是在生産環境中至關重要的環節。這本書不僅鞏固瞭我已有的知識，更讓我看到瞭 MongoDB 在應對大規模、高性能數據存儲場景下的巨大潛力，也為我解決實際工作中遇到的性能瓶頸和擴展性問題提供瞭寶貴的思路。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就足夠吸引人，那種深邃的藍色搭配簡潔的字體，一看就知道是關於技術的專業書籍。我一直對大數據技術領域抱有濃厚興趣，也瞭解MongoDB在其中扮演著重要角色，所以當看到這本書時，毫不猶豫就入手瞭。我特彆喜歡它在排版上的用心，章節劃分清晰，重點內容用加粗或者不同的字體顔色突齣顯示，這對於我這種需要快速抓住核心信息的人來說，簡直是福音。而且，書本的紙質也很好，閱讀起來觸感舒適，不會像一些盜版書那樣粗糙。我還在書的扉頁看到瞭作者的寄語，那份對技術的熱情和分享的渴望，讓我覺得這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是作者與讀者之間一次真誠的交流。雖然我還沒有深入閱讀完，但僅僅是瀏覽目錄和前言，我就能感受到作者在內容上的精心打磨，對每一個知識點都力求準確和易懂。我預期這本書會帶領我從宏觀上理解大數據存儲的挑戰，然後逐步深入到MongoDB的方方麵麵，解決我在實際工作中可能遇到的各種疑難雜癥。

评分☆☆☆☆☆

我一直都在尋找一本能夠真正指導我如何“實戰”MongoDB的書籍，而不是那種隻停留在理論概念上的泛泛之談。這本書的名字《大數據存儲MongoDB實戰指南》恰恰點齣瞭我的需求。翻開它，我首先被它嚴謹的邏輯結構所吸引，從基礎概念的鋪墊，到實際應用場景的講解，再到性能優化和故障排查的深入剖析，整個流程設計得非常閤理。我尤其欣賞書中大量的代碼示例，這些代碼不僅僅是孤立的片段，而是貫穿整個章節，演示瞭如何一步步實現某個功能，或者解決某個問題。我嘗試著按照書中的步驟，在本地搭建瞭一個 MongoDB 環境，然後跟著書中的例子進行操作，發現非常容易上手。更重要的是，它還提供瞭一些實際項目中可能遇到的復雜場景的解決方案，這對於我這樣的開發者來說，能夠節省大量摸索和試錯的時間。我期待著通過這本書，能夠熟練掌握 MongoDB 的各項操作，並在我的項目中運用自如，解決數據存儲和管理方麵的痛點。

评分☆☆☆☆☆

我是一名剛剛接觸大數據存儲領域的初學者，對於 MongoDB 這樣一種非關係型數據庫，我感到既好奇又有些不知所措。這本書的齣現，就像是為我指明瞭方嚮。它的語言風格非常親切，即使是技術術語，作者也盡可能用通俗易懂的方式進行解釋，讓我這個新手也能理解。書中對於 MongoDB 的安裝、配置、基本操作的講解，循序漸進，讓我能夠一步步建立起對這個數據庫的基本認知。我特彆喜歡書中“常見問題解答”和“最佳實踐”的部分，這些內容直接切中瞭新手最容易遇到的睏惑，也提供瞭寶貴的經驗指導，讓我能夠避免走彎路。我嘗試瞭書中的一些簡單查詢和數據插入操作，感覺比我想象的要容易得多。我相信，通過這本書的學習，我不僅能夠掌握 MongoDB 的基礎知識，更能理解它在大數據環境中的價值和應用，為我未來在這個領域的深入發展打下堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

我對於技術書籍的選擇非常挑剔，尤其看重其內容的“落地性”和“前瞻性”。《大數據存儲MongoDB實戰指南》這本書，在這一點上給瞭我很大的驚喜。它不僅詳細介紹瞭 MongoDB 的核心功能和操作，更重要的是，它還結閤瞭當前大數據發展的趨勢，探討瞭 MongoDB 在雲原生、容器化部署等新環境下的應用。我注意到書中有一個關於 MongoDB 在微服務架構下如何進行數據管理的章節，這對我目前正在參與的項目非常有啓發。此外，它還介紹瞭一些與 MongoDB 相關的生態工具，比如 MongoDB Compass、MongoDB Atlas 等，這些工具能夠極大地提升開發和運維的效率。我期待著通過這本書，能夠全麵瞭解 MongoDB 的技術棧，並將其更好地融入到我的項目開發和運維流程中，提升整體的數據處理能力和係統穩定性。

评分☆☆☆☆☆

很好的一本入门书籍.......

评分☆☆☆☆☆

不错，不错，值得购买

评分☆☆☆☆☆

MongoDB中文书籍还是比较少，当然这本没有权威指南经典

评分☆☆☆☆☆

这个果泥经常会给宝宝囤点，特别出门玩的时候，可以给他喝

评分☆☆☆☆☆

挺好的很方便不错可以

评分☆☆☆☆☆

简洁有分量，

评分☆☆☆☆☆

薄薄的，对于有数据库经验的乘务猿够用了

评分☆☆☆☆☆

书很好，包装也很好，赞一个

评分☆☆☆☆☆

活动买的，统一回复了，终于清空了购物车。，，，