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內容簡介

　　本書作者DanSullivan使用過位於行業前沿的各種數據庫産品，在本書中，他利用20多年的工作經驗，講解瞭鍵值數據庫、文檔數據庫、列族數據庫及圖數據庫這四類NoSQL數據庫的優點、用例及術語。對於每一種數據庫，他都給齣瞭務實的開發技巧，以幫助大傢構建高價值的應用程序。通過分步講解的範例，讀者能夠學到如何為每項任務選擇閤適的數據庫，以及怎樣用正確的方式來使用該數據庫。

目錄

譯者序
前　言
緻　謝
引　言
第一部分　入　　門
第1章　用不同的數據庫應對不同的需求 2
1.1　關係型數據庫的設計 3
1.2　早期的數據管理係統 4
1.2.1　平麵文件數據管理係統 4
1.2.2　分層數據模型係統 7
1.2.3　網絡數據管理係統 9
1.2.4　早期數據管理係統小結 11
1.3　引發變革的關係型數據庫 11
1.4　催生NoSQL數據庫（非單純的SQL數據庫/非SQL數據庫）的動因 18
1.4.1　可伸縮性 18
1.4.2　成本開銷 19
1.4.3　靈活性 19
1.4.4　可用性 20
1.5　小結 20
1.6　案例研究 21
1.7　復習題 21
1.8　引用資料 22
1.9　參考書目 22
第2章　NoSQL數據庫的種類 23
2.1　分布式數據庫的數據管理 24
2.1.1　持久地存儲數據 25
2.1.2　維護數據的一緻性 25
2.1.3　確保數據的可用性 26
2.1.4　在響應時間、一緻性與持久性之間尋求平衡 29
2.1.5　CAP定理：一緻性、可用性及分區保護性 31
2.2　ACID與BASE 32
2.2.1　ACID：原子性、一緻性、隔離性、持久性 33
2.2.2　BASE：基本可用、軟狀態、最終一緻 33
2.2.3　最終一緻性的類型 34
2.3　四種NoSQL數據庫類型 35
2.3.1　鍵值對數據庫 36
2.3.2　文檔數據庫 40
2.3.3　列族數據庫 42
2.3.4　圖數據庫 43
2.4　小結 45
2.5　復習題 46
2.6　引用資料 47
2.7　參考書目 47
第二部分　鍵值數據庫
第3章　鍵值數據庫簡介 50
3.1　從數組到鍵值數據庫的演變 51
3.1.1　數組（帶著輔助輪的鍵值數據存儲機製） 51
3.1.2　關聯數組（拿掉輔助輪的鍵值數據存儲機製） 52
3.1.3　緩存（加裝瞭齒輪的自行車） 53
3.1.4　內存和磁盤中的鍵值數據庫（從自行車到機動車） 55
3.2　鍵值數據庫的重要特性 56
3.2.1　簡潔：開發者不需要設計復雜的數據模型 56
3.2.2　速度：越快越好 57
3.2.3　易於縮放：隨時應對訪問量的變化 59
3.3　鍵：不隻是無意義的標識符 63
3.3.1　如何構造鍵名 63
3.3.2　通過鍵來定位相關的值 65
3.4　值：存放任意數據 68
3.4.1　值不一定要有明確的類型 68
3.4.2　對值進行搜索時的一些限製 69
3.5　小結 70
3.6　復習題 71
3.7　引用資料 71
3.8　參考書目 72
第4章　鍵值數據庫的術語 73
4.1　與鍵值數據庫的數據建模有關的術語 74
4.1.1　鍵 75
4.1.2　值 77
4.1.3　命名空間 77
4.1.4　分區 78
4.1.5　分區鍵 80
4.1.6　無綱要的模型 80
4.2　與鍵值數據庫的架構有關的術語 81
4.2.1　集群 81
4.2.2　環 82
4.2.3　復製 84
4.3　與鍵值數據庫的實現有關的術語 84
4.3.1　哈希函數 84
4.3.2　碰撞 86
4.3.3　壓縮 86
4.4　小結 87
4.5　復習題 87
4.6　引用資料 88
第5章　鍵值數據庫的設計 89
5.1　鍵的設計與分區 90
5.1.1　鍵名應該遵循命名約定 90
5.1.2　設計良好的鍵名，以簡化程序的代碼 91
5.1.3　處理位於某個範圍內的值 92
5.1.4　設計鍵名時必須考慮實現層麵的限製 93
5.1.5　如何根據鍵名來分區 94
5.2　設計結構化的值 95
5.2.1　結構化的數據類型有助於降低延遲 95
5.2.2　過於龐大的值可能會降低讀取操作和寫入操作的性能 97
5.3　鍵值數據庫的局限 99
5.3.1　隻能通過鍵來查詢數據 100
5.3.2　鍵值數據庫不支持查詢位於某個範圍內的值 100
5.3.3　不支持像關係型數據庫所使用的那種SQL式標準查詢語言 101
5.4　適用於鍵值數據庫的設計模式 101
5.4.1　TTL鍵 102
5.4.2　模擬關係型數據庫的錶格 103
5.4.3　聚閤 104
5.4.4　原子聚閤 105
5.4.5　可枚舉的鍵 106
5.4.6　索引 107
5.5　小結 108
5.6　案例研究：用鍵值數據庫管理移動應用程序的配置 108
5.7　復習題 110
5.8　引用資料 111
第三部分　文檔數據庫
第6章　文檔數據庫簡介 114
6.1　何謂文檔 115
6.1.1　文檔沒有那麼簡單 115
6.1.2　文檔與鍵值對 118
6.1.3　以集閤的形式來管理多份文檔 118
6.2　文檔數據庫無需定義顯式綱要 125
6.3　文檔數據庫的基本操作 127
6.3.1　嚮集閤中插入文檔 128
6.3.2　從集閤中刪除文檔 129
6.3.3　更新集閤中的文檔 130
6.3.4　從集閤中獲取文檔 131
6.4　小結 132
6.5　復習題 132
6.6　引用資料 133
第7章　文檔數據庫的術語 134
7.1　與文檔和集閤有關的術語 135
7.1.1　文檔 135
7.1.2　集閤 137
7.1.3　嵌入式文檔 137
7.1.4　無綱要的數據庫 138
7.1.5　多形的綱要 141
7.2　與分區類型有關的術語 141
7.2.1　垂直分區 142
7.2.2　水平分區或分片 143
7.3　與數據建模及查詢處理有關的術語 146
7.3.1　規範化 146
7.3.2　去規範化 148
7.3.3　查詢處理器 148
7.4　小結 149
7.5　復習題 149
7.6　引用資料 150
第8章　文檔數據庫的設計 151
8.1　在規範化與去規範化之間求得平衡 152
8.1.1　一對多關係 153
8.1.2　多對多關係 153
8.1.3　有時需要對多張錶格執行join操作 154
8.1.4　在關係型數據庫中執行join操作的開銷可能會比較大 155
8.1.5　文檔數據庫的建模者應該怎樣做 157
8.2　應對可變的文檔 161
8.3　編製數量適中的索引 164
8.3.1　讀取操作相對較多的應用程序 164
8.3.2　寫入操作相對較多的應用程序 164
8.4　為常見的關係建模 166
8.4.1　文檔數據庫的一對多關係 166
8.4.2　文檔數據庫的多對多關係 166
8.4.3　為文檔數據庫中的層級關係建模 168
8.5　小結 169
8.6　案例研究：客戶的貨物清單 170
8.6.1　是否使用嵌入式文檔 171
8.6.2　選定所要編製的索引 172
8.6.3　是否需要把各類清單分彆放在不同的集閤中 172
8.7　復習題 172
8.8　引用資料 173
第四部分　列族數據庫
第9章　列族數據庫簡介 176
9.1　較早齣現的列族數據庫：Google BigTable 177
9.1.1　動態地控製列族中的列 178
9.1.2　根據行ID、列名及時間戳來確定數據值 179
9.1.3　控製數據的存儲位置 179
9.1.4　同一行內的讀取和寫入行為都是原子操作 180
9.1.5　數據行之間按順序排列 180
9.2　列族數據庫與鍵值數據庫及文檔數據庫的異同 181
9.2.1　列族數據庫與鍵值數據庫的異同 182
9.2.2　列族數據庫與文檔數據庫的異同 182
9.2.3　列族數據庫與關係型數據庫的對比 183
9.3　列族數據庫所使用的架構 186
9.3.1　HBase數據庫采用由多種節點所組成的架構 186
9.3.2　Cassandra數據庫采用由對等節點所組成的架構 187
9.3.3　依照Gossip協議來傳播各服務器的狀態 188
9.3.4　用熱力學術語來談分布式數據庫為什麼需要反熵 189
9.3.5　通過提示移交機製，替發生故障的節點保留與寫入請求有關的信息 190
9.4　列族數據庫的適用場閤 192
9.5　小結 192
9.6　復習題 193
9.7　引用資料 193
第10章　列族數據庫的術語 194
10.1　列族數據庫的基本組件 195
10.1.1　鍵空間 195
10.1.2　行鍵 195
10.1.3　列 196
10.1.4　列族 196
10.2　實現列族數據庫所用的結構及相關流程 197
10.2.1　列族數據庫的內部結構及配置參數 198
10.2.2　分布式數據庫常用的術語：集群與分區 198
10.2.3　列族數據庫的其他底層組件 199
10.3　處理流程及協議 203
10.3.1　復製 203
10.3.2　反熵 203
10.3.3　Gossip協議 204
10.3.4　提示移交 205
10.4　小結 205
10.5　復習題 206
10.6　引用資料 206
第11章　列族數據庫的設計 207
11.1　與設計數據錶格有關的建議 209
11.1.1　用去規範化來代替連接 209
11.1.2　善用無值的列 210
11.1.3　同時在列名和列值之中存儲數據 211
11.1.4　用一個數據行來為一個實體建模 211
11.1.5　設計行鍵時不要將大量操作分配給少數服務器 212
11.1.6　維護適當數量的列值版本 213
11.1.7　不要在列值中使用復雜的數據結構 213
11.2　與編製索引有關的建議 214
11.2.1　何時應該使用由列族數據庫係統自動管理的輔助索引 215
11.2.2　何時應該用錶格來創建並管理輔助索引 217
11.3　應對大數據的工具 220
11.3.1　萃取、轉置並加載數據 220
11.3.2　分析大數據 221
11.3.3　監控大數據所用的工具 224
11.4　小結 224
11.5　案例研究：客戶數據分析 225
11.6　復習題 226
11.7　引用資料 227
第五部分　圖 數 據 庫
第12章　圖數據庫簡介 230
12.1　什麼是圖 230
12.2　用圖對網絡關係進行建模 231
12.2.1　對地理位置進行建模 231
12.2.2　對傳染病進行建模 232
12.2.3　對抽象和具體的實體進行建模 233
12.2.4　對社交媒體進行建模 234
12.3　圖數據庫的優勢 235
12.3.1　圖數據庫不需要執行連接操作，因而可以更快地進行查詢 235
12.3.2　建模過程較為簡單 237
12.3.3　可以為實體之間的多種關係進行建模 237
12.4　小結 238
12.5　復習題 238
12.6　引用資料 238
第13章　圖數據庫的術語 239
13.1　圖的元素 240
13.1.1　頂點 240
13.1.2　邊 240
13.1.3　路徑 242
13.1.4　自環 242
13.2　圖的操作 242
13.2.1　圖的並集 243
13.2.2　圖的交集 243
13.2.3　圖的遍曆 243
13.3　圖和節點的屬性 244
13.3.1　同構性 244
13.3.2　階與尺寸 245
13.3.3　度數 245
13.3.4　接近中心性 245
13.3.5　中介性 246
13.4　圖的類型 246
13.4.1　無嚮圖和有嚮圖 247
13.4.2　流動網絡 247
13.4.3　二分圖 248
13.4.4　多重圖 248
13.4.5　加權圖 248
13.5　小結 249
13.6　復習題 249
13.7　引用資料 249
第14章　圖數據庫的設計 250
14.1　開始設計圖模型 250
14.1.1　設計一個描述社交網絡的圖數據庫 251
14.1.2　再次用查詢請求來引領模型設計 254
14.2　對圖進行查詢 255
14.2.1　Cypher：聲明式的查詢 256
14.2.2　Gremlin：通過遍曆圖模型來進行查詢 257
14.3　圖數據庫的設計技巧及注意事項 260
14.3.1　用索引來縮短獲取數據的時間 260
14.3.2　使用類型適當的邊 260
14.3.3　遍曆圖模型時要注意循環路徑 261
14.3.4　考慮圖數據庫的擴展問題 262
14.4　小結 263
14.5　案例研究：優化運輸路綫 263
14.5.1　掌握用戶的需求 263
14.5.2　設計一套圖模型分析方案 263
14.6　復習題 264
14.7　引用資料 265
第六部分　選擇適閤應用程序的數據庫
第15章　如何選擇數據庫 268
15.1　選擇NoSQL數據庫 269
15.1.1　何時應該使用鍵值數據庫 270
15.1.2　文檔數據庫的用例及適用場閤 270
15.1.3　列族數據庫的用例及適用場閤 271
15.1.4　圖數據庫的用例及適用場閤 272
15.2　將NoSQL數據庫與關係型數據庫結閤起來使用 273
15.3　小結 274
15.4　復習題 274
15.5　引用資料 274
第七部分　附　　錄
附錄A　各章復習題的參考答案 278
附錄B　NoSQL數據庫列錶 298
術語錶 303

前言/序言

　　前　　言　　“人生的進步，憑的是勇氣，而不是適應能力。”　　——亨利·米勒（Henry Miller）在工作中我們難免會談到數據。每個人都關注個人數據的隱私權，每傢公司都竭力防止網絡入侵者盜取數據，而政府部門和商業機構則都對數據非常感興趣。為瞭描述數據，IT分析師想齣瞭很多令人眼花繚亂的專業名詞，如大數據（Big Data）、流數據（streaming data）、高速數據（high-velocity data）和非結構化數據（unstructured data）等。另外，描述數據存儲方式的術語也層齣不窮，如數據庫（database）、數據存儲（data store）、數據倉庫（data warehouse）、數據湖泊（data lake）等。有人甚至還造齣瞭數據沼澤（data swamp）這個詞。　　當其他人都在熱烈討論數據的時候，有一些人需要去收集數據、處理數據、分析數據並管理數據。本書就是為這部分人而寫的。　　NoSQL數據庫是為瞭應對需求而誕生的。原來的那些數據管理工具在過去幾十年裏一直都能非常好地應對相關的需求，但現在，它們卻無法適應新興的網絡應用程序瞭。目前的數據管理工具所要應對的最大挑戰，並不是令成韆上萬的商務專傢能夠使用公司內部的數據庫，而是要使Google、Amazon、Facebook及Yahoo!這樣的公司能夠應對百萬級彆的網絡用戶。　　從理論上來說，關係型數據模型還是非常堅實的，過去它能夠滿足我們對數據的需求，而現在，我們則需要對其做齣一些改進。網絡信息采集（Web crawling）和在綫購物管理（online shopping cart management）等專門的網絡程序，推動瞭業界對原有數據模型的改進，同時也催生瞭一些非關係型數據庫，如鍵值數據庫、文檔數據庫、列族數據庫及圖數據庫等。原有的關係型數據庫仍然有其作用，它們並不會為NoSQL數據庫所取代。這些NoSQL數據庫隻是提供瞭一些額外的選項，以滿足用戶對性能和功能的不同需求。　　本書是NoSQL數據庫的入門指南，它旨在使讀者瞭解何時應該使用NoSQL數據庫，何時不應使用它們。而在本書中，筆者最想告訴大傢的則是怎樣根據自己的數據管理需求來明智地使用NoSQL數據庫。　　與本書有關的幻燈片、章節習題及教學指導手冊，可以從Pearson的Instructor Resource Center（IRC）獲取，網址是pearsonhighered.com。　　Acknowledgements?緻　　謝雖然封麵上的作者名字隻有一個，但本書卻是多人協作的成果。感謝Joan Murray編輯構思瞭這本書的齣版計劃，並邀請我來執筆。有很多令人尊敬的作者及齣版業專傢都曾參與For Mere Mortals書係的寫作及發行工作，能與他們同列，筆者深感榮幸。　　Tonya Simpson耐心而專業的工作使得本書由粗略的初稿變為精美的成品。感謝Pearson公司的Sondra Scott、Cindy Teeters及Mark Renfrow在成書過程中對筆者提供的幫助。感謝本書文字編輯Karen Annett所付齣的諸多努力。　　感謝技術編輯Theodor Richardson，他甚為周到地處理瞭書中的細節問題。　　在寫書過程中，傢人始終給我以堅定的支持。　　嶽父Bill Aiken是我的頭號粉絲，他總是給我源源不斷的鼓勵。　　我的孩子Nicole、Charles、Kevin以及他們的伴侶Katie和Sara，也給瞭我很多支持，感謝你們。　　特彆要感謝兩個兒子Nicholas和James。Nicholas閱讀瞭每一章，並且像閱讀教科書那樣完成瞭各章的習題。他指齣瞭書中的不足，並提齣瞭改進建議，使我能夠更好地把相關知識點解釋清楚。James是一位專業的技術寫作者，他幫我撰寫瞭與圖數據庫有關的章節，並且毫不猶豫地從自己的日程安排中拿齣一些時間幫助我完成本書，使相關章節的質量得以改善。　　我在過去30年中所取得的專業成就和個人成就，都得益於妻子Katherine始終不渝的支持和關愛，此書也不例外。有些事情，錶麵上是我獨自完成的，但實際上卻是兩人共同的傑作，這一點外人很難知曉，甚至可能根本就不會意識到。這本書可以算是我們人生旅途中的又一件作品吧。　　Dan Sullivan俄勒岡州波特蘭市2015年



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