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店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111531173

商品编码：10444900977

页数：1

字数：1

内容简介

bm008982

NoSQL指南+NoSQL实践指南:基本原则、设计准则及实用技巧 2本

9787115427878定价：45元 9787111531173定价：79元

NoSQL实践指南:基本原则、设计准则及实用技巧

• 出版社: 机械工业出版社; 第1版 (2016年3月1日)
• 
  
• 平装: 307页
• 语种： 简体中文
• 开本: 16
• ISBN: 9787111531173, 7111531175
• 条形码: 9787111531173
• 商品尺寸: 23.4 x 18.6 x 1.6 cm
• 商品重量: 522 g

  目录

  译者序 
  前言 
  致谢 
  引言 
  部分入门 
  第1章用不同的数据库应对不同的需求2 
  1.1关系型数据库的设计3 
  1.2早期的数据管理系统4 
  1.2.1平面文件数据管理系统4 
  1.2.2分层数据模型系统7 
  1.2.3网络数据管理系统9 
  1.2.4早期数据管理系统小结11 
  1.3引发变革的关系型数据库11 
  1.4催生NoSQL数据库（非单纯的SQL数据库／非SQL数据库）的动因18 
  1.4.1可伸缩性18 
  1.4.2成本开销19 
  1.4.3灵活性19 
  1.4.4可用性20 

• 。。。。。。。
  

  NoSQL指南

  
  

  9787115427878定价：45元

《数据洪流中的新航向：革新式数据管理与应用实践》 在信息爆炸的时代，数据以前所未有的速度和规模增长，传统的数据库管理系统正面临前所未有的挑战。关系型数据库虽然在结构化数据处理上拥有悠久的历史和成熟的体系，但在应对海量、多样化、高并发、低延迟的数据场景时，其固有的模式限制、扩展性瓶颈以及复杂性问题日益凸显。本书正是在这样的时代背景下应运而生，旨在为广大开发者、架构师、数据库管理员以及技术决策者提供一条通往革新式数据管理与应用实践的新航向，帮助他们理解并掌握超越传统范式的先进数据处理理念与技术。 本书并非仅仅对某种特定数据库技术进行介绍，而是深入探讨了支撑这些新技术的核心思想、设计哲学以及落地策略。我们将从根本上审视数据在现代应用中所扮演的角色，分析不同数据类型与访问模式对底层存储和处理机制提出的新要求。通过对当前数据处理复杂性的剖析，本书将逐步揭示现有数据处理模式的局限性，并为读者引出一种更加灵活、高效、可扩展的数据管理新思路。 第一部分：理解新范式——为何需要革新 在本部分，我们将首先建立对当前数据处理挑战的共识。我们会深入分析互联网时代，尤其是在大数据、云计算、物联网、社交网络、移动应用等蓬勃发展的驱动下，数据呈现出的多样性（Variety）、海量性（Volume）、速度性（Velocity）、价值性（Value）等“4V”特征。这些特征对传统关系型数据库的ACID特性、僵化的Schema、垂直扩展的限制等提出了严峻考验。 我们将详细阐述“Schema-on-Read”与“Schema-on-Write”的根本区别，以及前者在应对快速演进的数据结构和异构数据源时所带来的巨大优势。同时，我们会探讨CAP定理在分布式系统设计中的关键作用，以及在不同场景下如何权衡一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）。这不仅是理解新型数据系统的理论基石，也是指导实际架构设计的重要依据。 此外，本书还将对分布式系统的基本原理进行梳理，包括数据分片（Sharding）、数据复制（Replication）、一致性协议（如Paxos、Raft）等。这些分布式技术是支撑现代大规模数据系统高可用、高性能和强扩展性的关键。我们将以清晰易懂的方式解释这些概念，并说明它们如何被应用于各种新型数据存储和处理系统中。 第二部分：核心原则与设计范式 在理解了革新式数据管理的必要性后，本书将深入探讨其核心原则和设计范式。我们将重点介绍以下几种主要的非关系型数据库模型，并深入分析它们的适用场景、优缺点以及核心设计理念： 键值存储（Key-Value Stores）: 核心思想: 以简单、高效的方式存储和检索数据，将数据视为无结构或半结构化的“值”，并通过唯一的“键”进行访问。 设计原则: 极简的数据模型，强调高吞吐量和低延迟的读写操作，强大的水平扩展能力。 应用场景: 缓存、会话管理、用户配置、实时排行榜等。 示例: 探讨Redis、Memcached等代表性键值存储的架构特点、API设计和最佳实践。 文档数据库（Document Databases）: 核心思想: 将数据存储为类似JSON、BSON等半结构化的文档。每个文档可以有独立的结构，具有高度的灵活性。 设计原则: 灵活的Schema，方便快速迭代开发；支持丰富的查询语言，可以对文档内部字段进行查询和索引。 应用场景: 内容管理系统、用户画像、物联网数据、电商产品目录等。 示例: 深入分析MongoDB、Couchbase等文档数据库的存储结构、索引机制、查询语言（如MongoDB的查询API）以及聚合操作。 列族存储（Column-Family Stores）/宽列存储（Wide-Column Stores）: 核心思想: 将数据按列族进行组织，同一列族内的列可以动态添加，非常适合存储稀疏数据和大数据量的行。 设计原则: 高度可扩展性，特别是在写入密集型和需要高效范围查询的场景。支持细粒度的数据访问。 应用场景: 时间序列数据、日志分析、用户行为数据、大数据分析平台。 示例: 详细介绍Cassandra、HBase等系统的行键设计、列族设计、数据模型以及其在大规模数据存储和查询方面的优势。 图数据库（Graph Databases）: 核心思想: 将数据表示为节点（实体）和边（关系），专注于探索和遍历实体之间的复杂关系。 设计原则: 优化关系遍历和模式匹配，提供强大的图查询语言（如Cypher、Gremlin）。 应用场景: 社交网络分析、推荐系统、知识图谱、欺诈检测、网络安全。 示例: 剖析Neo4j、ArangoDB等图数据库的图模型、索引策略，以及如何利用图查询语言解决现实世界中的关联性问题。 本书将详细讲解这些数据模型在数据建模、查询设计、索引策略方面的独特考量。我们将对比不同模型在处理各种数据结构（如嵌套数据、数组、混合类型）时的优势，并给出具体的建模技巧，帮助读者为不同应用场景选择最适合的数据模型，并设计出高效的数据结构。 第三部分：实践策略与技术选型 理论与原则的阐述之后，本书将回归实际应用，提供可操作的实践策略和技术选型指南。 数据一致性与可用性的权衡: 深入分析在分布式环境下的各种一致性模型（强一致性、最终一致性、会话一致性等），以及如何根据业务需求选择合适的一致性级别。 讲解在不同应用场景下，如何设计能够保障高可用性的系统，例如通过数据冗余、故障转移、容错机制等。 数据迁移与集成: 提供从传统关系型数据库迁移到新型数据系统的策略和方法，包括数据格式转换、Schema映射、平滑过渡方案等。 探讨如何构建混合数据架构，将不同的数据库系统有机地集成在一起，实现优势互补。 性能优化与调优: 针对不同类型的数据系统，提供通用的性能优化原则，包括查询优化、索引设计、缓存策略、硬件选择、网络配置等。 讲解监控与诊断工具的使用，如何识别性能瓶颈并进行有效的调优。 安全性与可靠性: 探讨在新型数据系统中如何实现数据加密、访问控制、权限管理等安全措施。 讲解备份与恢复策略，确保数据的可靠性和灾难恢复能力。 架构设计与演进: 提供构建可扩展、可维护、高性能的数据架构的指导。 讨论如何随着业务的发展和数据量的增长，对数据架构进行灵活的演进和扩展。 分析微服务架构下数据管理模式的演变，以及如何支持分布式事务和跨服务数据一致性。 技术选型考量: 提供一套系统的技术选型框架，帮助读者根据业务需求、团队技术栈、成本预算、社区支持等因素，选择最合适的数据存储和处理技术。 对比分析市场上主流的开源和商业数据产品，指出它们的特点和适用范围。 第四部分：案例研究与前沿展望 为了让读者更直观地理解抽象的概念和原则，本书将提供一系列真实世界的案例研究。我们将选取在不同行业、不同规模的应用中，成功运用新型数据管理技术的案例，深入剖析它们在需求分析、技术选型、架构设计、实施过程、面临的挑战以及最终取得的成效。这些案例将涵盖： 大规模社交媒体平台的用户数据管理与实时推荐。 金融交易系统的高并发、低延迟交易数据处理。 物联网设备海量数据的采集、存储与分析。 电商平台的商品信息管理与个性化推荐。 企业级内容管理系统的高效文档存储与检索。 通过对这些成功案例的深入解析，读者将能够更清晰地看到革新式数据管理技术在实际应用中的价值和潜力。 最后，本书将对数据管理技术的未来发展趋势进行展望，包括云原生数据库、Serverless数据服务、AI与数据智能的融合、图计算与AI的结合、数据虚拟化与联邦查询等前沿领域。这些展望将帮助读者保持对行业发展的敏锐度，为未来的技术规划和创新提供灵感。 总而言之，《数据洪流中的新航向：革新式数据管理与应用实践》是一本面向未来的技术指南，它将帮助读者建立起一套全新的数据处理思维模式，掌握应对海量、多样化数据挑战的关键技术和方法，从而在数字化浪潮中抓住机遇，实现业务的飞跃式发展。本书旨在成为您在复杂数据世界中探索、实践、创新的忠实伙伴。

评分☆☆☆☆☆

对于想要快速掌握NoSQL核心概念并将其应用于实际开发的读者来说，这套书无疑是极佳的选择。它没有空洞的理论说教，而是紧密围绕着“基本原则、设计准则及实用技巧”这三个核心展开。书中对于各种NoSQL数据库的介绍，虽然没有深入到每一个数据库的每一个API细节，但却精准地抓住了它们的核心特性和设计哲学。我特别喜欢书中关于“设计准则”部分的讲解，它不仅仅是告诉你“应该怎么做”，更是从原理上解释“为什么这么做”。比如，关于如何选择合适的数据分区策略，以及如何设计高效的查询路径，这些都是直接关系到系统性能的关键点。而“实用技巧”部分，更是像一本“秘籍”，提供了许多在我实际工作中可能遇到的问题的解决方案，或者说是避免这些问题的“捷径”。书中对于一些常见误区的纠正，以及对于性能优化建议的提出，都体现了作者深厚的实践功底。读完这本书，我感觉自己对于如何构建一个健壮、可扩展的NoSQL系统，有了一个非常清晰的蓝图。

评分☆☆☆☆☆

这本书的开篇就深深吸引了我。在信息爆炸的时代，如何高效、灵活地存储和管理数据，一直是困扰着我的难题。市面上充斥着各种数据库技术，但往往让人眼花缭乱，摸不着头绪。当我拿到这套《NoSQL权威指南+NoSQL实践指南》时，我被它扎实的理论基础和贴近实际的案例所打动。作者们并没有急于介绍各种具体的NoSQL数据库，而是从更宏观的角度，深入剖析了NoSQL的出现背景、核心理念以及它与传统关系型数据库的根本区别。这种“先理清思路，再谈具体实现”的教学方式，让我受益匪浅。尤其是关于CAP理论、BASE理论的详细讲解，让我对分布式系统的权衡有了全新的认识。书中对于数据模型设计的讨论，更是点亮了我对非结构化、半结构化数据处理的新思路。它不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我理解NoSQL的精髓，为后续的学习打下了坚实的基础。我迫不及待地想深入其中，去探索那些令人兴奋的数据库模型和设计模式。

评分☆☆☆☆☆

我在阅读这套书的过程中，最大的感受就是它的“全面性”和“前瞻性”。它并没有仅仅停留在对现有NoSQL技术的介绍，而是深入探讨了NoSQL技术发展的趋势和未来可能遇到的挑战。作者们对于分布式系统、大数据处理以及云计算等前沿领域的洞察，使得这本书的内容更具时效性。我尤其欣赏书中对于不同NoSQL数据库族群的分类和对比，这让我能够清晰地理解各种技术的定位和优势。例如，在讲解图数据库时，它不仅仅是介绍了Neo4j等具体产品，更阐述了图数据模型在解决社交网络、推荐系统等问题时的独到之处。同时，书中也包含了一些关于数据安全、运维管理等方面的探讨，这些都是在实际部署和维护NoSQL系统时不可或缺的知识。总的来说，这套书不仅是一份技术指南，更是一份对未来数据技术发展方向的思考。它让我对NoSQL的未来充满了信心，也为我个人的职业发展提供了重要的参考。

评分☆☆☆☆☆

从一个多年使用关系型数据库的开发者角度来看，这套书的价值在于它提供了一个全新的视角来审视数据存储和管理。我习惯了SQL的严格规范和事务的ACID特性，对于NoSQL的“弱一致性”和“无模式”曾经感到一丝不安。然而，本书的作者们用清晰的逻辑和生动的比喻，消除了我的疑虑。他们详细阐述了为什么在某些场景下，CAP理论中的“一致性”并非首要目标，以及BASE理论的“最终一致性”是如何满足现代分布式应用需求的。更让我茅塞顿开的是关于数据建模的章节。它打破了我对“表”的固有思维，让我学会如何根据业务需求，设计出更灵活、更适合特定场景的数据结构。例如，在处理层级关系的数据时，文档数据库的嵌套结构就显得尤为高效。书中还穿插了一些关于微服务架构与NoSQL结合的讨论，这与我目前正在思考的架构转型不谋而合。总而言之，这本书不仅教会了我“是什么”，更教会了我“为什么”和“怎么做”，让我能够更自信地拥抱NoSQL技术。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习一项技术，光有理论是远远不够的，必须结合实际的业务场景，才能真正发挥它的价值。这套书在这一点上做得非常出色。在理论讲解之后，它立刻将视角转向了“实践”。通过大量的案例分析，我看到了NoSQL技术是如何在真实世界中解决各种复杂的数据挑战的。无论是海量日志的处理、实时推荐系统的构建，还是社交网络的搭建，书中都提供了详尽的设计思路和实施步骤。我尤其对书中关于不同类型NoSQL数据库（如键值存储、文档数据库、列族数据库、图数据库）的适用场景分析印象深刻。作者们并没有偏袒任何一种技术，而是客观地阐述了它们各自的优缺点，并给出了在具体场景下如何选择最合适的技术的指导。更重要的是，书中提供的“实用技巧”部分，就像是经验丰富的开发者分享的“内功心法”，让我避免了不少弯路。比如，对于数据一致性、分区策略、索引优化等关键问题的探讨，都蕴含着实战的智慧。读完这部分，我感觉自己离真正动手构建高效的NoSQL应用又近了一大步。