正版 MongoDB大数据处理指南 第3版+MongoDB实战架构 开发与管理 Mongo pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 技术指南

店铺： 南京中译图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115295071

商品编码：11583262563

预售 预计2017-03-30左右

 

MongoDB大数据处理指南（第3版）

 

作者：[美]David Hows，Peter Membrey，Eelco Plugge，Tim Hawkins著 周连科 译

定价：49.80元

印次：1-1

ISBN：9787302463870

出版日期：2017.03.01

图书简介

 

《MongoDB大数据处理指南(第3版)》针对MongoDB 3做了精细更新，呈现MongoDB的所有新特性，涵盖2.2版引入的聚集框架、2.4版引入的哈希索引以及3.2版本的WiredTiger，还新纳入Node.js和Python。

MongoDB是流行的“大数据”NoSQL数据库技术，目前仍在蓬勃发展。来自10gen的David Hows以及经验丰富的Peter Membrey和Eelco Plugge等MongoDB专家联袂撰写本书，在书中分享他们的宝贵专业知识和经验，向读者呈现成长为一名MongoDB专家需要了解的所有知识。

 

主要内容

 

● 在所有主流服务器平台上搭建MongoDB，包括Windows、Linux、OS X和云平台(如Rackspace、Azure和** EC2)

 

● 使用GirdFS和新的聚集框架

 

● 使用非SQL命令处理数据

 

● 使用Node.js和Python编写应用

 

● 优化MongoDB

 

● 精通掌握MongoDB管理方面的知识，包括复制、复制标签和标签分片

 

 

 

目录

 

第1章  MongoDB简介 1

 

1.1  了解MongoDB哲学 1

 

1.1.1  使用正确的工具处理正确的工作 1

 

1.1.2  天然缺少对事务的支持 3

 

1.1.3  JSON和MongoDB 3

 

1.1.4  采用非关系方式 5

 

1.1.5  选择性能还是特性 6

 

1.1.6  在任何地方均可运行数据库 6

 

1.2  将所有组合在一起 7

 

1.2.1  生成或创建键 7

 

1.2.2  使用键和值 8

 

1.2.3  实现集合 8

 

1.2.4  了解数据库 9

 

1.3  了解特性列表 9

 

1.3.1  WiredTiger 9

 

1.3.2  使用面向文档存储(BSON) 9

 

1.3.3  支持动态查询 10

 

1.3.4  为文档创建索引 11

 

1.3.5  使用地理空间索引 11

 

1.3.6  分析查询 11

 

1.3.7  就地更新信息(仅用于内存映射

 

的数据库) 12

 

1.3.8  存储二进制数据 12

 

1.3.9  复制数据 12

 

1.3.10  实施分片 13

 

1.3.11  使用map和reduce函数 13

 

1.3.12  聚集框架 14

 

1.4  获取帮助 14

 

1.4.1  访问网站 14

 

1.4.2  剪切和粘贴MongoDB代码 14

 

1.4.3  在Google小组中寻找解决方案 14

 

1.4.4  在Stack Overflow中寻找解

 

决方案 14

 

1.4.5  利用JIRA跟踪系统 15

 

1.4.6  与MongoDB开发者沟通 15

 

1.5  小结 15

 

第2章  安装MongoDB 17

 

2.1  选择版本 17

 

2.2  在系统中安装MongoDB 18

 

2.2.1  在Linux中安装MongoDB 18

 

2.2.2  在Windows中安装MongoDB 19

 

2.3  运行MongoDB 20

 

2.3.1  先决条件 20

 

2.3.2  研究安装目录布局 20

 

2.3.3  使用MongoDB shell 21

 

2.4  添加额外的驱动 22

 

2.4.1  安装PHP驱动 22

 

2.4.2  确认PHP安装正确 25

 

2.4.3  安装Python驱动 27

 

2.4.4  确认PyMongo安装正确 28

 

2.5  小结 29

 

第3章  数据模型 31

 

3.1  设计数据库 31

 

3.1.1  集合的更多细节 32

 

3.1.2  使用文档 33

 

3.1.3  在文档中内嵌或引用信息 34

 

3.1.4  创建_id字段 35

 

3.2  构建索引 36

 

3.3  使用地理空间索引 36

 

3.4  可插拔的存储引擎 41

 

3.5  在真实世界中使用MongoDB 42

 

3.6  小结 42

 

第4章  使用数据 43

 

4.1  浏览数据库 43

 

4.2  在集合中插入数据 44

 

4.3  查询数据 45

 

4.3.1  使用点号 47

 

4.3.2  使用函数sort、limit和skip 48

 

4.3.3  使用固定集合、自然顺

 

序和$natural 48

 

4.3.4  获取单个文档 50

 

4.3.5  使用聚集命令 50

 

4.3.6  使用条件操作符 52

 

4.3.7  使用正则表达式 59

 

4.4  更新数据 60

 

4.4.1  使用update()更新 60

 

4.4.2  使用save()命令实现upsert 60

 

4.4.3  自动更新信息 61

 

4.4.4  从数组中删除元素 64

 

4.4.5  指定匹配数组的位置 65

 

4.4.6  原子操作 65

 

4.4.7  以原子方式修改和返回文档 67

 

4.5  批处理数据 67

 

4.5.1  执行批处理 68

 

4.5.2  评估输出 69

 

4.6  重命名集合 70

 

4.7  删除数据 70

 

4.8  引用数据库 71

 

4.8.1  手动引用数据 71

 

4.8.2  使用DBRef引用数据 72

 

4.9  使用与索引相关的函数 74

 

4.10  小结 77

 

第5章  GridFS 79

 

5.1  背景 79

 

5.2  使用GridFS 80

 

5.3  开始使用命令行工具 80

 

5.3.1  使用_id键 81

 

5.3.2  使用文件名 81

 

5.3.3  文件的长度 82

 

5.3.4  使用块大小 82

 

5.3.5  跟踪上传日期 82

 

5.3.6  生成文件的哈希值 83

 

5.4  查看MongoDB中的数据 83

 

5.4.1  使用搜索命令 84

 

5.4.2  删除 84

 

5.4.3  从MongoDB中获取文件 85

 

5.4.4  mongofiles命令小结 85

 

5.5  使用Python 85

 

5.5.1  连接数据库 86

 

5.5.2  访问单词 87

 

5.6  在MongoDB中添加文件 87

 

5.7  从GridFS中读取文件 87

 

5.8  删除文件 88

 

5.9  小结 88

 

第6章  PHP和MongoDB 89

 

6.1  比较MongoDB和PHP中

 

的文档 89

 

6.2  MongoDB类 90

 

6.2.1  连接和断开连接 91

 

6.2.2  插入数据 92

 

6.3  查询数据 94

 

6.3.1  返回单个文档 94

 

6.3.2  列出所有文档 95

 

6.4  使用查询操作符 96

 

6.4.1  查询特定信息 96

 

6.4.2  排序、限制和忽略数据项 97

 

6.4.3  统计匹配结果的数目 98

 

6.4.4  使用聚集框架对数组分组 98

 

6.4.5  使用hint()函数指定索引 99

 

6.4.6  使用条件操作符重新定义查询 100

 

6.4.7  判断某个字段是否有值 105

 

6.4.8  正则表达式 106

 

6.5  使用PHP修改数据 106

 

6.5.1  使用update()函数更新数据 107

 

6.5.2  节省更新操作的时间 108

 

6.5.3  使用save()函数更新数据 114

 

6.5.4  以原子方式修改文档 115

 

6.6  批处理数据 116

 

6.6.1  执行批处理 117

 

6.6.2  评估输出 118

 

6.7  删除数据 118

 

6.8  DBRef 120

 

6.9  GridFS和PHP驱动 122

 

6.9.1  存储文件 122

 

6.9.2  在已存储的文件中添加

 

元数据 123

 

6.9.3  获取文件 123

 

6.9.4  删除数据 124

 

6.10  小结 124

 

第7章  Python和MongoDB 125

 

7.1  在Python中使用文档 125

 

7.2  使用PyMongo模块 126

 

7.3  连接和断开 126

 

7.4  插入数据 126

 

7.5  搜索数据 128

 

7.5.1  搜索单个文档 128

 

7.5.2  搜索多个文档 129

 

7.5.3  使用点操作符 129

 

7.5.4  返回字段 130

 

7.5.5  使用sort()、limit()和skip()简化

 

查询 130

 

7.5.6  聚集查询 132

 

7.5.7  使用hint()指定索引 134

 

7.5.8  使用条件操作符重定义查询 135

 

7.5.9  使用正则表达式执行搜索 140

 

7.6  修改数据 140

 

7.6.1  更新数据 141

 

7.6.2  修改操作符 141

 

7.6.3  用replace_one()替代文档 145

 

7.6.4  以原子方式修改文档 146

 

7.6.5  使用参数 146

 

7.7  批处理数据 147

 

7.8  删除数据 148

 

7.9  在两个文档之间创建链接 149

 

7.10  小结 152

 

第8章  高级查询 153

 

8.1  文本搜索 153

 

8.1.1  文本搜索的代价和限制 154

 

8.1.2  使用文本搜索 154

 

8.1.3  其他语言中的文本索引 158

 

8.1.4  文本索引的复合索引 159

 

8.2  聚集框架 160

 

8.2.1  $group 161

 

8.2.2  $limit 163

 

8.2.3  $match 164

 

8.2.4  $sort 165

 

8.2.5  $unwind 166

 

8.2.6  $skip 168

 

8.2.7  $out 169

 

8.2.8  $lookup 170

 

8.3  MapReduce 171

 

8.3.1  MapReduce的工作方式 171

 

8.3.2  设置测试文档 172

 

8.3.3  使用map函数 172

 

8.3.4  高级MapReduce 174

 

8.3.5  调试MapReduce 176

 

8.4  小结 177

 

第9章  数据库管理 179

 

9.1  使用管理工具 179

 

9.1.1  mongo——MongoDB控制台 179

 

9.1.2  使用第三方管理工具 180

 

9.2  备份MongoDB服务器 180

 

9.2.1  创建个备份 180

 

9.2.2  备份单个数据库 182

 

9.2.3  备份单个集合 182

 

9.3  深入学习备份 183

 

9.4  恢复单个数据库或集合 183

 

9.4.1  恢复单个数据库 184

 

9.4.2  恢复单个集合 184

 

9.5  自动备份 185

 

9.5.1  使用本地数据存储 185

 

9.5.2  使用远端数据存储(基于云) 187

 

9.6  备份大数据库 188

 

9.6.1  使用隐藏的辅助服务器

 

备份数据 188

 

9.6.2  使用日志文件系统创建快照 188

 

9.6.3  使用卷管理器时的磁盘布局 190

 

9.7  将数据导入MongoDB 191

 

9.8  从MongoDB导出数据 192

 

9.9  通过限制对MongoDB服务器

 

的访问保护数据安全 193

 

9.10  使用身份验证保护服务器 193

 

9.10.1  添加admin用户 193

 

9.10.2  启用身份验证 194

 

9.10.3  在mongo控制台中执行

 

身份验证 194

 

9.10.4  MongoDB用户角色 196

 

9.10.5  修改用户凭据 197

 

9.10.6  添加只读用户 198

 

9.10.7  删除用户 198

 

9.10.8  在PHP应用中进行连接

 

身份验证 198

 

9.11  管理服务器 199

 

9.11.1  启动服务器 199

 

9.11.2  获得服务器版本 201

 

9.11.3  获得服务器状态 201

 

9.11.4  关闭服务器 203

 

9.12  使用MongoDB日志文件 204

 

9.13  验证和修复数据 204

 

9.13.1  修复服务器 205

 

9.13.2  验证单个集合 205

 

9.13.3  修复集合验证错误 206

 

9.13.4  修复集合的数据文件 207

 

9.13.5  压缩集合的数据文件 207

 

9.14  升级MongoDB 208

 

9.15  监控MongoDB 208

 

9.16  使用MongoDB云管理器 209

 

9.17  小结 210

 

第10章  优化 211

 

10.1  优化服务器硬件以提高性能 211

 

10.2  理解MongoDB的存储引擎 211

 

10.3  了解MMAPv1中MongoDB

 

使用内存的方式 212

 

10.4  理解WiredTiger下MongoDB

 

的内存使用方式 212

 

10.4.1  WiredTiger中的压缩 213

 

10.4.2  选择正确的数据库服务

 

器硬件 213

 

10.5  评估查询性能 214

 

10.5.1  MongoDB分析器 214

 

10.5.2  使用explain()分析特定的

 

查询 217

 

10.5.3  使用分析器和explain()优化

 

查询 219

 

10.6  管理索引 224

 

10.6.1  显示索引 224

 

10.6.2  创建简单的索引 225

 

10.6.3  创建复合索引 226

 

10.7  Jesse Jiryu Davis的三步

 

混合索引 226

 

10.7.1  设置 227

 

10.7.2  范围查询 227

 

10.7.3  相等和范围查询 228

 

10.7.4  题外话：MongoDB选择

 

索引的方式 230

 

10.7.5  相等、范围查询和排序 231

 

10.7.6  后的方法 233

 

10.8  指定索引选项 234

 

10.8.1  使用{background: true}在

 

后台创建索引 234

 

10.8.2  使用{unique: true}创建

 

键索引 234

 

10.8.3  使用{sparse: true}创建

 

稀疏索引 235

 

10.8.4  创建部分索引 235

 

10.8.5  TTL索引 235

 

10.8.6  文本索引 236

 

10.8.7  删除索引 236

 

10.8.8  重建集合索引 237

 

10.9  通过hint()强制使用特定

 

的索引 237

 

10.10  使用索引过滤器 238

 

10.11  优化小对象的存储 240

 

10.12  小结 241

 

第11章  复制 243

 

11.1  MongoDB复制的目标 243

 

11.1.1  改善可扩展性 243

 

11.1.2  改善持久性/可靠性 244

 

11.1.3  提供隔离性 244

 

11.2  复制基础 244

 

11.2.1  主服务器的定义 245

 

11.2.2  辅助服务器的定义 245

 

11.2.3  仲裁服务器的定义 246

 

11.3  深入学习oplog 246

 

11.4  实现复制集 247

 

11.4.1  创建复制集 248

 

11.4.2  启动复制集成员 249

 

11.4.3  向复制集中添加服务器 250

 

11.4.4  添加仲裁服务器 255

 

11.4.5  复制集链 256

 

 

 

11.4.6  管理复制集 256

 

11.4.7  为复制集成员配置选项 261

 

11.4.8  从应用连接到复制集 262

 

11.5  读顾虑 266

 

11.6  小结 266

 

第12章  分片 267

 

12.1  了解分片的需求 267

 

12.2  对数据进行水平和垂直分区 268

 

12.2.1  对数据进行垂直分区 268

 

12.2.2  对数据进行水平分区 268

 

12.3  分析一个简单的分片场景 269

 

12.4  使用MongoDB实现分片 270

 

12.4.1  创建分片设置 271

 

12.4.2  确定连接的方式 277

 

12.4.3  列出分片服务器的状态 278

 

12.4.4  使用复制集实现分片 279

 

12.5  均衡器 279

 

12.6  哈希片键 281

 

12.7  标签分片 282

 

12.8  添加更多配置服务器 284

 

12.9  小结 285

 

 

 

 

2.MongoDB实战 架构、开发与管理

 

定价¥49.80

 

版 次：1页 数：字 数：印刷时间：2016年11月01日开 本：16开纸 张：胶版纸印 次：1包 装：平装-胶订是否套装：否国际标准书号ISBN：9787302456735

所属分类：

图书>计算机/网络>程序设计>其他

 

内容简介

MongoDB实战 《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Mongo Shell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*化利用该软件的实践需求也就越来越大了。

 

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

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深入理解与高效实践：解锁MongoDB的大数据潜力 本书系为渴望驾驭海量数据、构建强大数据驱动型应用的开发者、架构师及数据工程师量身打造的权威指南。它不仅涵盖了MongoDB在现代大数据处理场景中的核心概念与技术细节，更融入了实战经验与前沿架构思想，旨在帮助读者从零开始，系统地掌握MongoDB的精髓，并能将其高效地应用于实际业务挑战中。 核心价值与内容概述： 本书分为两大核心板块，相辅相成，构成了一个完整的MongoDB大数据处理知识体系： 第一部分：正版 MongoDB 大数据处理指南 第3版 此部分将带领读者踏上MongoDB的理论与实践探索之旅，聚焦于其在大数据处理中的独特优势与核心技术。 MongoDB 基础概念与架构深度解析： 文档模型： 详细阐述BSON（Binary JSON）文档的结构与优势，对比关系型数据库的表-行模式，深入分析文档模型在处理半结构化和非结构化数据时的灵活性与效率。 核心组件： 深入剖析MongoDB的存储引擎（如WiredTiger），理解其在数据持久化、索引、压缩等方面的内部机制。讲解Replica Set（副本集）的原理，包括主从复制、读写分离、自动故障转移机制，为高可用性奠定基础。 分片（Sharding）： 详细介绍MongoDB的分片策略，包括如何选择分片键（Shard Key）、各种分片模式（如范围分片、哈希分片）的优劣，以及分片集群的架构设计与管理。这部分内容对于处理PB级别的数据至关重要。 索引策略： 深入讲解MongoDB的各种索引类型（单键索引、复合索引、多键索引、文本索引、地理空间索引、TTL索引等），并提供优化索引性能的实战技巧，包括如何避免慢查询、如何使用索引覆盖查询。 查询语言与聚合框架： 精通MongoDB的查询操作符，理解其强大的查询能力。详细讲解聚合框架（Aggregation Pipeline），从简单的分组、过滤到复杂的管道操作，演示如何进行复杂的数据分析与转换，如数据去重、计算统计量、生成报表等。 数据模型设计： 提供优秀的数据模型设计模式，如何根据业务场景选择合适的数据结构（嵌入式文档、数组、引用），避免常见的陷阱，实现性能与灵活性的平衡。 性能调优： 提供系统性的性能诊断与优化方法，包括监控指标分析、慢查询日志排查、硬件资源配置建议、网络优化等，确保MongoDB集群在面对大数据量时依然保持卓越的响应速度。 MongoDB 在大数据处理场景的应用： 实时数据处理： 如何利用Change Streams（变更数据捕获）实现实时数据同步、事件驱动架构，并与消息队列（如Kafka）集成，构建实时分析流水线。 大数据分析： 结合聚合框架和外部工具（如Spark、Hadoop），演示MongoDB如何作为数据仓库或数据湖的组成部分，支持大规模数据分析任务。 物联网（IoT）数据处理： 探讨MongoDB如何高效存储和查询海量的时序数据、传感器数据，以及如何利用其地理空间功能进行位置相关的分析。 内容管理系统（CMS）与用户画像： 通过实际案例，展示MongoDB如何灵活支持半结构化内容的存储与检索，以及如何构建用户行为数据平台，为个性化推荐提供数据支持。 日志与监控数据分析： 讲解如何将大量的日志数据、监控数据导入MongoDB，并利用其查询能力进行快速分析与故障排查。 第二部分：MongoDB 实战架构 开发与管理 此部分将从架构设计、开发实践和运维管理等多个维度，为读者提供一套完整的MongoDB应用落地解决方案。 MongoDB 架构设计最佳实践： 高可用性（High Availability）设计： 深入探讨Replica Set的配置、故障转移策略、仲裁节点（Arbiter）的应用场景，以及如何设计容错能力强的副本集架构。 可扩展性（Scalability）设计： 详细讲解分片集群的部署、配置、监控与管理。分析不同分片策略对性能的影响，以及如何进行平滑的分片迁移与扩容。 数据一致性与事务： 阐述MongoDB在不同版本中对事务的支持，如何在高并发环境下保证数据的一致性，以及何时适合使用多文档事务。 安全性设计： 系统性地讲解MongoDB的安全特性，包括用户认证、授权、TLS/SSL加密、网络访问控制、数据加密等，确保数据安全。 灾难恢复（Disaster Recovery）策略： 设计有效的备份与恢复方案，包括定期备份、Point-in-Time Recovery（PITR），以及如何应对各种灾难场景。 MongoDB 开发实践： 驱动程序与API： 介绍主流编程语言（Java, Python, Node.js, Go等）的MongoDB驱动程序，以及如何高效地使用API进行CRUD（创建、读取、更新、删除）操作。 ORM/ODM的使用： 探讨在应用层如何使用Object-Document Mapper（ODM）简化数据访问，并提供一些流行的ODM库的对比与使用技巧。 设计模式与最佳实践： 分享在MongoDB开发中常用的设计模式，如数据聚合与反规范化（Denormalization）的权衡，以及如何编写高效、可维护的代码。 缓存策略： 讨论如何与Redis等缓存系统集成，提升读性能，减轻数据库压力。 集成第三方服务： 讲解如何将MongoDB与其他大数据生态系统中的工具和服务进行集成，如ETL工具、BI工具、可视化平台等。 MongoDB 集群管理与运维： 部署与配置： 提供从单机部署到复杂分片集群部署的详细步骤与配置指导。 监控与告警： 介绍MongoDB的监控工具（如Mongostat, Mongotop, MongoDB Atlas Cloud Manager/Ops Manager），以及如何设置有效的告警机制，及时发现和处理潜在问题。 自动化运维： 探讨如何利用Ansible, Docker, Kubernetes等工具实现MongoDB集群的自动化部署、配置和管理。 故障排除： 提供一套系统性的故障排除流程，涵盖从性能下降到集群不可用的各种常见问题。 版本升级与迁移： 指导读者如何安全、平滑地进行MongoDB版本升级，以及如何进行跨数据中心或云平台的迁移。 云上MongoDB服务： 简要介绍MongoDB Atlas等云服务，以及其在简化管理、提升可伸缩性方面的优势。 本书的目标读者： 软件工程师： 需要在应用程序中集成MongoDB，并对其进行优化和管理的开发者。 数据库管理员（DBA）： 负责MongoDB集群的部署、配置、监控、备份和故障排除的专业人员。 大数据工程师： 负责构建和维护大数据处理流水线，并将MongoDB作为数据存储或处理节点的技术人员。 系统架构师： 在设计高可用、高可伸缩的分布式系统时，需要考虑如何利用MongoDB实现数据存储和处理的专业人士。 数据科学家与分析师： 希望深入了解MongoDB数据模型和查询能力，以便更有效地进行数据探索和分析的研究人员。 本书的特色： 理论与实践深度结合： 不仅讲解“是什么”，更侧重于“怎么做”，提供大量实战案例和代码片段。 循序渐进的学习路径： 从基础概念到高级架构，内容组织逻辑清晰，适合不同层次的读者。 权威性与时效性： 基于MongoDB的官方文档和最新版本特性，并融入了作者多年的实战经验。 全面性： 覆盖MongoDB从安装部署、开发应用到架构设计、运维管理的各个环节。 解决实际问题： 聚焦于大数据处理和高并发场景下的挑战，提供切实可行的解决方案。 通过学习本书，读者将能够全面掌握MongoDB在大数据处理中的强大能力，自信地设计、开发和管理高性能、高可用的MongoDB应用，从而在数据驱动的时代抢占先机。

评分☆☆☆☆☆

这本书，特别是《MongoDB实战架构 开发与管理》这部分，简直是我在构建和维护复杂 MongoDB 集群过程中遇到的“救星”。我之前一直是在一个相对简单的环境中工作，对于如何应对越来越大的数据量、更高的并发访问以及保证系统的可用性，我感到非常吃力。这本书恰恰填补了我知识体系中的这些空白。 书中对于 MongoDB 的分布式部署和运维，提供了非常全面和深入的指导。从副本集的搭建和管理，到分片集群的配置和优化，每一个环节都讲解得非常细致。我印象特别深刻的是关于“分片键选择”的章节，作者通过大量图示和案例，深入剖析了不同分片键策略的优劣，以及如何根据业务特点来选择最优的分片键，以避免热点和保证数据均衡分布。这解决了困扰我很久的一个难题。 在开发层面，书中也提供了很多非常有价值的建议。它不仅仅是告诉你如何写查询，而是更侧重于如何设计应用程序来更好地利用 MongoDB 的分布式特性。例如，如何通过读写分离来提升系统的吞吐量，如何处理跨分片查询的性能问题，以及如何在应用程序中实现健壮的连接管理和故障重试机制。这些都是在实际大型项目中不可或缺的知识。 更让我惊喜的是，书中对 MongoDB 的性能调优部分进行了深入的阐述。它详细讲解了如何通过监控工具来分析性能瓶颈，如何优化索引策略，如何调整 MongoDB 的配置参数，以及如何进行慢查询分析。我跟着书中的步骤进行了一些优化，发现数据库的响应速度有了显著的提升。 此外，关于 MongoDB 的安全加固和灾难恢复方面，书中也提供了非常实用的指导。它详细讲解了如何设置访问控制，如何进行数据加密，以及如何进行备份和恢复操作，这让我对如何构建一个安全可靠的 MongoDB 环境有了更清晰的认识。 总而言之，这本书是一本将理论知识、实战经验和解决方案完美结合的宝典。它不仅教会了我如何搭建和管理 MongoDB 集群，更让我理解了背后的原理，掌握了如何进行性能优化和安全加固。对于任何负责 MongoDB 架构设计、开发和运维的专业人士来说，这本书都是一本值得反复研读的工具书。

评分☆☆☆☆☆

这本《MongoDB实战架构 开发与管理》简直就是为正在或即将构建大规模 MongoDB 集群的开发者量身定做的。我之前一直停留在单个 MongoDB 实例的层面，对于如何设计一个高可用、可扩展的分布式系统感到非常迷茫。这本书的出现，就像给我指明了方向。 开篇就详细阐述了 MongoDB 的分布式架构原理，包括分片（Sharding）和副本集（Replica Set）的概念、工作机制以及它们在解决大数据挑战中的作用。作者用图文并茂的方式，将复杂的概念拆解开来，让我对数据如何在多个节点之间分散存储和同步有了清晰的认识。特别是关于分片键（Shard Key）的选择策略，书中给出了非常深入的分析，并提供了不同场景下的最佳实践，这对于避免热点问题、保证集群性能至关重要。 接着，作者深入讲解了如何实际搭建和管理这些分布式系统。从服务器的选型、网络环境的配置，到 MongoDB 实例的安装部署、副本集的初始化和分片的配置，每一个环节都提供了详尽的步骤和注意事项。让我印象深刻的是，书中对于故障转移（Failover）和数据恢复（Data Recovery）的讲解，详细阐述了在各种故障场景下，系统如何自动进行切换，以及如何进行手动干预和数据修复，这让我对 MongoDB 集群的健壮性有了信心。 在开发层面，这本书也提供了很多有价值的指导。它不仅仅停留在数据库的运行层面，更强调如何在应用程序层面与分布式 MongoDB 集群进行交互。例如，如何设计查询以充分利用分片特性，如何处理跨分片查询的性能瓶颈，以及如何在应用程序中实现高可用连接和故障重连机制。这些都是在实际项目中会遇到的痛点，书中都给出了可行的解决方案。 最后，书中关于监控和性能调优的部分也非常实用。它介绍了多种常用的监控工具和指标，帮助开发者实时了解集群的运行状态，及时发现并解决性能问题。从慢查询分析到索引优化，再到硬件资源的合理配置，书中提供了系统的调优思路和方法。总而言之，这是一本实战性极强、能够解决实际问题的书籍，对于希望构建和管理高性能、高可用 MongoDB 大数据平台的团队来说，绝对是不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对 MongoDB 的理解一直停留在“会用”的阶段，对于其背后的“为什么”以及更深层次的优化机制，我一直没有一个系统性的认识。这本书，尤其是它关于“正版 MongoDB 大数据处理指南 第3版”的部分，彻底刷新了我对 MongoDB 的认知。 它并没有直接跳到高深的技术，而是从 MongoDB 的设计哲学和核心原理出发，深入剖析了其文档模型、数据存储方式以及查询执行过程。我特别喜欢作者对 BSON 格式的讲解，以及 MongoDB 如何在内存和磁盘之间进行数据管理，这些基础知识的扎实理解，让我对后续的学习有了坚实的基础。 让我眼前一亮的是，书中关于索引的讲解。不再是简单的“创建索引能提速”，而是深入到 B-tree 索引的内部结构、不同索引类型（如单键索引、复合索引、文本索引、地理空间索引）的适用场景，以及查询优化器如何选择和使用索引。作者通过大量的图示和代码示例，清晰地展示了索引对查询性能的巨大影响，并且指导我们如何通过 `explain()` 命令来分析查询计划，从而找到优化索引的关键点。我之前盲目创建索引，现在明白了根据实际查询需求来精细化地构建索引，效率提升了一大截。 再者，这本书对聚合管道的讲解，绝对是精华中的精华。它不仅仅是列举了各种管道操作符，而是通过一系列由浅入深、逻辑严谨的实战案例，展示了如何用聚合管道来解决复杂的业务需求。从简单的数据统计、分组求和，到复杂的图计算、机器学习预处理，这本书都提供了完整的解决方案。我以前处理这类问题需要写很多零散的代码，现在学会了使用聚合管道，代码更简洁，性能也大幅提升。 此外，书中还涉及了一些关于数据建模的进阶技巧，比如如何在高并发场景下设计高效的文档结构，如何利用嵌入式文档和数组来优化数据访问。这些内容对于构建可扩展、高性能的应用程序至关重要。总而言之，这本书不仅仅是 MongoDB 的技术手册，更是一本帮助你构建高效、可靠大数据解决方案的思想宝库。强烈推荐给所有想要成为 MongoDB 大师的开发者！

评分☆☆☆☆☆

这本书，特别是其中关于 MongoDB 的架构开发与管理的内容，让我对如何构建稳定、高效的大型分布式数据库系统有了前所未有的深刻理解。我之前在处理海量数据时，经常会遇到性能瓶颈和可扩展性问题，这本书就像一位经验丰富的架构师，为我指明了方向。 书中对于 MongoDB 副本集（Replica Set）的讲解非常详尽，从副本集的原理、选举机制，到故障转移（Failover）和读写分离（Read Preference）的配置，都进行了深入的分析。作者通过大量的实践案例，演示了如何搭建高可用性的副本集，以及在不同故障场景下，系统如何自动进行恢复，这让我对 MongoDB 的健壮性有了极大的信心。 更让我受益匪浅的是关于分片（Sharding）的章节。作者详细阐述了分片键（Shard Key）的选择策略，以及不同分片策略（如基于范围的分片、基于哈希的分片）的优缺点。他通过真实的案例，展示了如何根据业务场景选择合适的分片键，以避免热点问题，并实现数据的均衡分布。我之前一直对如何选择分片键感到困惑，这本书给出了非常清晰的指导，让我能够避免一些常见的陷阱。 在管理层面，书中也提供了非常实用的工具和方法。从监控（Monitoring）到日志分析（Log Analysis），再到性能调优（Performance Tuning），作者都提供了详细的实践指南。我学会了如何使用 MongoDB自带的工具，以及一些第三方监控系统，来实时监测集群的运行状态，并及时发现和解决潜在的性能问题。 此外，书中关于安全（Security）的章节也让我印象深刻。它详细介绍了 MongoDB 的身份验证（Authentication）、授权（Authorization）以及数据加密（Data Encryption）等机制，帮助我构建一个安全的 MongoDB 环境。 总而言之，这是一本将理论与实践完美结合的书籍，它不仅讲解了 MongoDB 的核心架构和管理知识，更提供了大量实用的解决方案和优化技巧。对于任何希望构建和管理大规模、高可用、高性能 MongoDB 集群的开发者和架构师来说，这本书都是一本不可或缺的参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是MongoDB新手用户的福音！我之前对MongoDB一直是一知半解，总觉得它强大但又无从下手。拿到这本书后，我彻底被它的讲解方式折服了。作者从最基础的概念讲起，比如文档模型、集合、数据库这些，用非常通俗易懂的语言解释，甚至还穿插了一些生动的比喻，让我这种完全没接触过NoSQL的人也很快抓住了核心。 最让我惊喜的是，它并没有止步于概念的讲解，而是花了大量的篇幅去介绍实际的操作。从安装部署、创建数据库和集合，到数据的插入、查询、更新和删除，每一步都提供了详细的命令行示例，并且配上了清晰的截图。我跟着书中的例子一步一步操作，感觉就像真的在和MongoDB“交流”一样，那种成就感是看再多理论书都无法比拟的。 而且，书中还涉及了一些进阶的内容，比如索引的创建和优化，这对于提高查询性能至关重要。作者通过对比不同索引策略的优劣，并结合实际案例说明如何选择最合适的索引，让我对MongoDB的性能优化有了全新的认识。我之前写的一些查询总是慢吞吞的，看了这部分内容后，尝试调整了索引，查询速度果然提升了一个档次。 这本书的另一个亮点是它对聚合管道的讲解。聚合管道是MongoDB强大的数据处理工具，但初学时确实有点令人望而生畏。作者循序渐进地介绍了各种聚合操作符，并通过一系列复杂的实际场景，展示了如何利用聚合管道进行复杂的数据分析和转换。我通过书中例子学会了如何进行分组、过滤、排序、计算等操作，现在处理海量数据的时候，聚合管道已经成了我的首选工具。 总而言之，这本书不仅仅是 MongoDB 的一本操作手册，更是一本帮助你理解 MongoDB 精髓的启蒙读物。它覆盖了从入门到进阶的方方面面，逻辑清晰，内容翔实，实践性强。对于想要深入了解并熟练运用 MongoDB 进行大数据处理的开发者来说，这本书绝对是必备的投资。我强烈推荐给所有对 MongoDB 感兴趣的朋友们！