正版 MongoDB大數據處理指南 第3版+MongoDB實戰架構 開發與管理 Mongo pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• MongoDB
• 大數據處理
• NoSQL
• 數據庫
• 架構
• 開發
• 管理
• 實戰
• 數據存儲
• 技術指南

店鋪： 南京中譯圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115295071

商品編碼：11583262563

預售 預計2017-03-30左右

 

MongoDB大數據處理指南（第3版）

 

作者：[美]David Hows，Peter Membrey，Eelco Plugge，Tim Hawkins著 周連科 譯

定價：49.80元

印次：1-1

ISBN：9787302463870

齣版日期：2017.03.01

圖書簡介

 

《MongoDB大數據處理指南(第3版)》針對MongoDB 3做瞭精細更新，呈現MongoDB的所有新特性，涵蓋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，還新納入Node.js和Python。

MongoDB是流行的“大數據”NoSQL數據庫技術，目前仍在蓬勃發展。來自10gen的David Hows以及經驗豐富的Peter Membrey和Eelco Plugge等MongoDB專傢聯袂撰寫本書，在書中分享他們的寶貴專業知識和經驗，嚮讀者呈現成長為一名MongoDB專傢需要瞭解的所有知識。

 

主要內容

 

● 在所有主流服務器平颱上搭建MongoDB，包括Windows、Linux、OS X和雲平颱(如Rackspace、Azure和** EC2)

 

● 使用GirdFS和新的聚集框架

 

● 使用非SQL命令處理數據

 

● 使用Node.js和Python編寫應用

 

● 優化MongoDB

 

● 精通掌握MongoDB管理方麵的知識，包括復製、復製標簽和標簽分片

 

 

 

目錄

 

第1章  MongoDB簡介 1

 

1.1  瞭解MongoDB哲學 1

 

1.1.1  使用正確的工具處理正確的工作 1

 

1.1.2  天然缺少對事務的支持 3

 

1.1.3  JSON和MongoDB 3

 

1.1.4  采用非關係方式 5

 

1.1.5  選擇性能還是特性 6

 

1.1.6  在任何地方均可運行數據庫 6

 

1.2  將所有組閤在一起 7

 

1.2.1  生成或創建鍵 7

 

1.2.2  使用鍵和值 8

 

1.2.3  實現集閤 8

 

1.2.4  瞭解數據庫 9

 

1.3  瞭解特性列錶 9

 

1.3.1  WiredTiger 9

 

1.3.2  使用麵嚮文檔存儲(BSON) 9

 

1.3.3  支持動態查詢 10

 

1.3.4  為文檔創建索引 11

 

1.3.5  使用地理空間索引 11

 

1.3.6  分析查詢 11

 

1.3.7  就地更新信息(僅用於內存映射

 

的數據庫) 12

 

1.3.8  存儲二進製數據 12

 

1.3.9  復製數據 12

 

1.3.10  實施分片 13

 

1.3.11  使用map和reduce函數 13

 

1.3.12  聚集框架 14

 

1.4  獲取幫助 14

 

1.4.1  訪問網站 14

 

1.4.2  剪切和粘貼MongoDB代碼 14

 

1.4.3  在Google小組中尋找解決方案 14

 

1.4.4  在Stack Overflow中尋找解

 

決方案 14

 

1.4.5  利用JIRA跟蹤係統 15

 

1.4.6  與MongoDB開發者溝通 15

 

1.5  小結 15

 

第2章  安裝MongoDB 17

 

2.1  選擇版本 17

 

2.2  在係統中安裝MongoDB 18

 

2.2.1  在Linux中安裝MongoDB 18

 

2.2.2  在Windows中安裝MongoDB 19

 

2.3  運行MongoDB 20

 

2.3.1  先決條件 20

 

2.3.2  研究安裝目錄布局 20

 

2.3.3  使用MongoDB shell 21

 

2.4  添加額外的驅動 22

 

2.4.1  安裝PHP驅動 22

 

2.4.2  確認PHP安裝正確 25

 

2.4.3  安裝Python驅動 27

 

2.4.4  確認PyMongo安裝正確 28

 

2.5  小結 29

 

第3章  數據模型 31

 

3.1  設計數據庫 31

 

3.1.1  集閤的更多細節 32

 

3.1.2  使用文檔 33

 

3.1.3  在文檔中內嵌或引用信息 34

 

3.1.4  創建_id字段 35

 

3.2  構建索引 36

 

3.3  使用地理空間索引 36

 

3.4  可插拔的存儲引擎 41

 

3.5  在真實世界中使用MongoDB 42

 

3.6  小結 42

 

第4章  使用數據 43

 

4.1  瀏覽數據庫 43

 

4.2  在集閤中插入數據 44

 

4.3  查詢數據 45

 

4.3.1  使用點號 47

 

4.3.2  使用函數sort、limit和skip 48

 

4.3.3  使用固定集閤、自然順

 

序和$natural 48

 

4.3.4  獲取單個文檔 50

 

4.3.5  使用聚集命令 50

 

4.3.6  使用條件操作符 52

 

4.3.7  使用正則錶達式 59

 

4.4  更新數據 60

 

4.4.1  使用update()更新 60

 

4.4.2  使用save()命令實現upsert 60

 

4.4.3  自動更新信息 61

 

4.4.4  從數組中刪除元素 64

 

4.4.5  指定匹配數組的位置 65

 

4.4.6  原子操作 65

 

4.4.7  以原子方式修改和返迴文檔 67

 

4.5  批處理數據 67

 

4.5.1  執行批處理 68

 

4.5.2  評估輸齣 69

 

4.6  重命名集閤 70

 

4.7  刪除數據 70

 

4.8  引用數據庫 71

 

4.8.1  手動引用數據 71

 

4.8.2  使用DBRef引用數據 72

 

4.9  使用與索引相關的函數 74

 

4.10  小結 77

 

第5章  GridFS 79

 

5.1  背景 79

 

5.2  使用GridFS 80

 

5.3  開始使用命令行工具 80

 

5.3.1  使用_id鍵 81

 

5.3.2  使用文件名 81

 

5.3.3  文件的長度 82

 

5.3.4  使用塊大小 82

 

5.3.5  跟蹤上傳日期 82

 

5.3.6  生成文件的哈希值 83

 

5.4  查看MongoDB中的數據 83

 

5.4.1  使用搜索命令 84

 

5.4.2  刪除 84

 

5.4.3  從MongoDB中獲取文件 85

 

5.4.4  mongofiles命令小結 85

 

5.5  使用Python 85

 

5.5.1  連接數據庫 86

 

5.5.2  訪問單詞 87

 

5.6  在MongoDB中添加文件 87

 

5.7  從GridFS中讀取文件 87

 

5.8  刪除文件 88

 

5.9  小結 88

 

第6章  PHP和MongoDB 89

 

6.1  比較MongoDB和PHP中

 

的文檔 89

 

6.2  MongoDB類 90

 

6.2.1  連接和斷開連接 91

 

6.2.2  插入數據 92

 

6.3  查詢數據 94

 

6.3.1  返迴單個文檔 94

 

6.3.2  列齣所有文檔 95

 

6.4  使用查詢操作符 96

 

6.4.1  查詢特定信息 96

 

6.4.2  排序、限製和忽略數據項 97

 

6.4.3  統計匹配結果的數目 98

 

6.4.4  使用聚集框架對數組分組 98

 

6.4.5  使用hint()函數指定索引 99

 

6.4.6  使用條件操作符重新定義查詢 100

 

6.4.7  判斷某個字段是否有值 105

 

6.4.8  正則錶達式 106

 

6.5  使用PHP修改數據 106

 

6.5.1  使用update()函數更新數據 107

 

6.5.2  節省更新操作的時間 108

 

6.5.3  使用save()函數更新數據 114

 

6.5.4  以原子方式修改文檔 115

 

6.6  批處理數據 116

 

6.6.1  執行批處理 117

 

6.6.2  評估輸齣 118

 

6.7  刪除數據 118

 

6.8  DBRef 120

 

6.9  GridFS和PHP驅動 122

 

6.9.1  存儲文件 122

 

6.9.2  在已存儲的文件中添加

 

元數據 123

 

6.9.3  獲取文件 123

 

6.9.4  刪除數據 124

 

6.10  小結 124

 

第7章  Python和MongoDB 125

 

7.1  在Python中使用文檔 125

 

7.2  使用PyMongo模塊 126

 

7.3  連接和斷開 126

 

7.4  插入數據 126

 

7.5  搜索數據 128

 

7.5.1  搜索單個文檔 128

 

7.5.2  搜索多個文檔 129

 

7.5.3  使用點操作符 129

 

7.5.4  返迴字段 130

 

7.5.5  使用sort()、limit()和skip()簡化

 

查詢 130

 

7.5.6  聚集查詢 132

 

7.5.7  使用hint()指定索引 134

 

7.5.8  使用條件操作符重定義查詢 135

 

7.5.9  使用正則錶達式執行搜索 140

 

7.6  修改數據 140

 

7.6.1  更新數據 141

 

7.6.2  修改操作符 141

 

7.6.3  用replace_one()替代文檔 145

 

7.6.4  以原子方式修改文檔 146

 

7.6.5  使用參數 146

 

7.7  批處理數據 147

 

7.8  刪除數據 148

 

7.9  在兩個文檔之間創建鏈接 149

 

7.10  小結 152

 

第8章  高級查詢 153

 

8.1  文本搜索 153

 

8.1.1  文本搜索的代價和限製 154

 

8.1.2  使用文本搜索 154

 

8.1.3  其他語言中的文本索引 158

 

8.1.4  文本索引的復閤索引 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  設置測試文檔 172

 

8.3.3  使用map函數 172

 

8.3.4  高級MapReduce 174

 

8.3.5  調試MapReduce 176

 

8.4  小結 177

 

第9章  數據庫管理 179

 

9.1  使用管理工具 179

 

9.1.1  mongo——MongoDB控製颱 179

 

9.1.2  使用第三方管理工具 180

 

9.2  備份MongoDB服務器 180

 

9.2.1  創建個備份 180

 

9.2.2  備份單個數據庫 182

 

9.2.3  備份單個集閤 182

 

9.3  深入學習備份 183

 

9.4  恢復單個數據庫或集閤 183

 

9.4.1  恢復單個數據庫 184

 

9.4.2  恢復單個集閤 184

 

9.5  自動備份 185

 

9.5.1  使用本地數據存儲 185

 

9.5.2  使用遠端數據存儲(基於雲) 187

 

9.6  備份大數據庫 188

 

9.6.1  使用隱藏的輔助服務器

 

備份數據 188

 

9.6.2  使用日誌文件係統創建快照 188

 

9.6.3  使用捲管理器時的磁盤布局 190

 

9.7  將數據導入MongoDB 191

 

9.8  從MongoDB導齣數據 192

 

9.9  通過限製對MongoDB服務器

 

的訪問保護數據安全 193

 

9.10  使用身份驗證保護服務器 193

 

9.10.1  添加admin用戶 193

 

9.10.2  啓用身份驗證 194

 

9.10.3  在mongo控製颱中執行

 

身份驗證 194

 

9.10.4  MongoDB用戶角色 196

 

9.10.5  修改用戶憑據 197

 

9.10.6  添加隻讀用戶 198

 

9.10.7  刪除用戶 198

 

9.10.8  在PHP應用中進行連接

 

身份驗證 198

 

9.11  管理服務器 199

 

9.11.1  啓動服務器 199

 

9.11.2  獲得服務器版本 201

 

9.11.3  獲得服務器狀態 201

 

9.11.4  關閉服務器 203

 

9.12  使用MongoDB日誌文件 204

 

9.13  驗證和修復數據 204

 

9.13.1  修復服務器 205

 

9.13.2  驗證單個集閤 205

 

9.13.3  修復集閤驗證錯誤 206

 

9.13.4  修復集閤的數據文件 207

 

9.13.5  壓縮集閤的數據文件 207

 

9.14  升級MongoDB 208

 

9.15  監控MongoDB 208

 

9.16  使用MongoDB雲管理器 209

 

9.17  小結 210

 

第10章  優化 211

 

10.1  優化服務器硬件以提高性能 211

 

10.2  理解MongoDB的存儲引擎 211

 

10.3  瞭解MMAPv1中MongoDB

 

使用內存的方式 212

 

10.4  理解WiredTiger下MongoDB

 

的內存使用方式 212

 

10.4.1  WiredTiger中的壓縮 213

 

10.4.2  選擇正確的數據庫服務

 

器硬件 213

 

10.5  評估查詢性能 214

 

10.5.1  MongoDB分析器 214

 

10.5.2  使用explain()分析特定的

 

查詢 217

 

10.5.3  使用分析器和explain()優化

 

查詢 219

 

10.6  管理索引 224

 

10.6.1  顯示索引 224

 

10.6.2  創建簡單的索引 225

 

10.6.3  創建復閤索引 226

 

10.7  Jesse Jiryu Davis的三步

 

混閤索引 226

 

10.7.1  設置 227

 

10.7.2  範圍查詢 227

 

10.7.3  相等和範圍查詢 228

 

10.7.4  題外話：MongoDB選擇

 

索引的方式 230

 

10.7.5  相等、範圍查詢和排序 231

 

10.7.6  後的方法 233

 

10.8  指定索引選項 234

 

10.8.1  使用{background: true}在

 

後颱創建索引 234

 

10.8.2  使用{unique: true}創建

 

鍵索引 234

 

10.8.3  使用{sparse: true}創建

 

稀疏索引 235

 

10.8.4  創建部分索引 235

 

10.8.5  TTL索引 235

 

10.8.6  文本索引 236

 

10.8.7  刪除索引 236

 

10.8.8  重建集閤索引 237

 

10.9  通過hint()強製使用特定

 

的索引 237

 

10.10  使用索引過濾器 238

 

10.11  優化小對象的存儲 240

 

10.12  小結 241

 

第11章  復製 243

 

11.1  MongoDB復製的目標 243

 

11.1.1  改善可擴展性 243

 

11.1.2  改善持久性/可靠性 244

 

11.1.3  提供隔離性 244

 

11.2  復製基礎 244

 

11.2.1  主服務器的定義 245

 

11.2.2  輔助服務器的定義 245

 

11.2.3  仲裁服務器的定義 246

 

11.3  深入學習oplog 246

 

11.4  實現復製集 247

 

11.4.1  創建復製集 248

 

11.4.2  啓動復製集成員 249

 

11.4.3  嚮復製集中添加服務器 250

 

11.4.4  添加仲裁服務器 255

 

11.4.5  復製集鏈 256

 

 

 

11.4.6  管理復製集 256

 

11.4.7  為復製集成員配置選項 261

 

11.4.8  從應用連接到復製集 262

 

11.5  讀顧慮 266

 

11.6  小結 266

 

第12章  分片 267

 

12.1  瞭解分片的需求 267

 

12.2  對數據進行水平和垂直分區 268

 

12.2.1  對數據進行垂直分區 268

 

12.2.2  對數據進行水平分區 268

 

12.3  分析一個簡單的分片場景 269

 

12.4  使用MongoDB實現分片 270

 

12.4.1  創建分片設置 271

 

12.4.2  確定連接的方式 277

 

12.4.3  列齣分片服務器的狀態 278

 

12.4.4  使用復製集實現分片 279

 

12.5  均衡器 279

 

12.6  哈希片鍵 281

 

12.7  標簽分片 282

 

12.8  添加更多配置服務器 284

 

12.9  小結 285

 

 

 

 

2.MongoDB實戰 架構、開發與管理

 

定價¥49.80

 

版 次：1頁 數：字 數：印刷時間：2016年11月01日開 本：16開紙 張：膠版紙印 次：1包 裝：平裝-膠訂是否套裝：否國際標準書號ISBN：9787302456735

所屬分類：

圖書>計算機/網絡>程序設計>其他

 

內容簡介

MongoDB實戰 《MongoDB實戰 架構、開發與管理》首先簡要闡述NoSQL數據庫的基礎知識，然後介紹瞭MongoDB——業界領先的基於文檔的NoSQL數據庫，讓讀者逐步瞭解MongoDB方方麵麵的內容。 本書涵蓋瞭數據模型、底層架構、使用Mongo Shell編碼、管理MongoDB平颱以及其他主題。本書還提供瞭使用MongoDB平颱進行架構、開發與部署應用程序的清晰指導與實踐示例。數據庫開發人員、架構師和管理員將在本書中找到涵蓋MongoDB平颱所有知識點的有用信息，以及如何將它用於實踐。 *近幾年，由於各種各樣NoSQL數據庫的湧現，就傳統RDBMS而言的“一刀切”的想法受到瞭挑戰。如今市場上有超過120種NoSQL數據庫可用，並且目前處於領先地位的就是MongoDB。隨著如此眾多的公司選擇MongoDB作為其NoSQL數據庫選項，如何結閤專業建議以便*化利用該軟件的實踐需求也就越來越大瞭。

 

目 錄

第1章 大數據 1

1.1 入門指南 1

1.2 大數據 3

1.3 大數據源 4

1.4 大數據的三個V 5

1.4.1 數量 6

1.4.2 多樣性 6

1.4.3 速率 7

1.5 大數據的使用 7

1.5.1 可見性 8

1.5.2 發現和分析信息 8

1.5.3 市場細分和産品定製 8

1.5.4 協助決策 8

1.5.5 創新 8

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深入理解與高效實踐：解鎖MongoDB的大數據潛力 本書係為渴望駕馭海量數據、構建強大數據驅動型應用的開發者、架構師及數據工程師量身打造的權威指南。它不僅涵蓋瞭MongoDB在現代大數據處理場景中的核心概念與技術細節，更融入瞭實戰經驗與前沿架構思想，旨在幫助讀者從零開始，係統地掌握MongoDB的精髓，並能將其高效地應用於實際業務挑戰中。 核心價值與內容概述： 本書分為兩大核心闆塊，相輔相成，構成瞭一個完整的MongoDB大數據處理知識體係： 第一部分：正版 MongoDB 大數據處理指南 第3版 此部分將帶領讀者踏上MongoDB的理論與實踐探索之旅，聚焦於其在大數據處理中的獨特優勢與核心技術。 MongoDB 基礎概念與架構深度解析： 文檔模型： 詳細闡述BSON（Binary JSON）文檔的結構與優勢，對比關係型數據庫的錶-行模式，深入分析文檔模型在處理半結構化和非結構化數據時的靈活性與效率。 核心組件： 深入剖析MongoDB的存儲引擎（如WiredTiger），理解其在數據持久化、索引、壓縮等方麵的內部機製。講解Replica Set（副本集）的原理，包括主從復製、讀寫分離、自動故障轉移機製，為高可用性奠定基礎。 分片（Sharding）： 詳細介紹MongoDB的分片策略，包括如何選擇分片鍵（Shard Key）、各種分片模式（如範圍分片、哈希分片）的優劣，以及分片集群的架構設計與管理。這部分內容對於處理PB級彆的數據至關重要。 索引策略： 深入講解MongoDB的各種索引類型（單鍵索引、復閤索引、多鍵索引、文本索引、地理空間索引、TTL索引等），並提供優化索引性能的實戰技巧，包括如何避免慢查詢、如何使用索引覆蓋查詢。 查詢語言與聚閤框架： 精通MongoDB的查詢操作符，理解其強大的查詢能力。詳細講解聚閤框架（Aggregation Pipeline），從簡單的分組、過濾到復雜的管道操作，演示如何進行復雜的數據分析與轉換，如數據去重、計算統計量、生成報錶等。 數據模型設計： 提供優秀的數據模型設計模式，如何根據業務場景選擇閤適的數據結構（嵌入式文檔、數組、引用），避免常見的陷阱，實現性能與靈活性的平衡。 性能調優： 提供係統性的性能診斷與優化方法，包括監控指標分析、慢查詢日誌排查、硬件資源配置建議、網絡優化等，確保MongoDB集群在麵對大數據量時依然保持卓越的響應速度。 MongoDB 在大數據處理場景的應用： 實時數據處理： 如何利用Change Streams（變更數據捕獲）實現實時數據同步、事件驅動架構，並與消息隊列（如Kafka）集成，構建實時分析流水綫。 大數據分析： 結閤聚閤框架和外部工具（如Spark、Hadoop），演示MongoDB如何作為數據倉庫或數據湖的組成部分，支持大規模數據分析任務。 物聯網（IoT）數據處理： 探討MongoDB如何高效存儲和查詢海量的時序數據、傳感器數據，以及如何利用其地理空間功能進行位置相關的分析。 內容管理係統（CMS）與用戶畫像： 通過實際案例，展示MongoDB如何靈活支持半結構化內容的存儲與檢索，以及如何構建用戶行為數據平颱，為個性化推薦提供數據支持。 日誌與監控數據分析： 講解如何將大量的日誌數據、監控數據導入MongoDB，並利用其查詢能力進行快速分析與故障排查。 第二部分：MongoDB 實戰架構 開發與管理 此部分將從架構設計、開發實踐和運維管理等多個維度，為讀者提供一套完整的MongoDB應用落地解決方案。 MongoDB 架構設計最佳實踐： 高可用性（High Availability）設計： 深入探討Replica Set的配置、故障轉移策略、仲裁節點（Arbiter）的應用場景，以及如何設計容錯能力強的副本集架構。 可擴展性（Scalability）設計： 詳細講解分片集群的部署、配置、監控與管理。分析不同分片策略對性能的影響，以及如何進行平滑的分片遷移與擴容。 數據一緻性與事務： 闡述MongoDB在不同版本中對事務的支持，如何在高並發環境下保證數據的一緻性，以及何時適閤使用多文檔事務。 安全性設計： 係統性地講解MongoDB的安全特性，包括用戶認證、授權、TLS/SSL加密、網絡訪問控製、數據加密等，確保數據安全。 災難恢復（Disaster Recovery）策略： 設計有效的備份與恢復方案，包括定期備份、Point-in-Time Recovery（PITR），以及如何應對各種災難場景。 MongoDB 開發實踐： 驅動程序與API： 介紹主流編程語言（Java, Python, Node.js, Go等）的MongoDB驅動程序，以及如何高效地使用API進行CRUD（創建、讀取、更新、刪除）操作。 ORM/ODM的使用： 探討在應用層如何使用Object-Document Mapper（ODM）簡化數據訪問，並提供一些流行的ODM庫的對比與使用技巧。 設計模式與最佳實踐： 分享在MongoDB開發中常用的設計模式，如數據聚閤與反規範化（Denormalization）的權衡，以及如何編寫高效、可維護的代碼。 緩存策略： 討論如何與Redis等緩存係統集成，提升讀性能，減輕數據庫壓力。 集成第三方服務： 講解如何將MongoDB與其他大數據生態係統中的工具和服務進行集成，如ETL工具、BI工具、可視化平颱等。 MongoDB 集群管理與運維： 部署與配置： 提供從單機部署到復雜分片集群部署的詳細步驟與配置指導。 監控與告警： 介紹MongoDB的監控工具（如Mongostat, Mongotop, MongoDB Atlas Cloud Manager/Ops Manager），以及如何設置有效的告警機製，及時發現和處理潛在問題。 自動化運維： 探討如何利用Ansible, Docker, Kubernetes等工具實現MongoDB集群的自動化部署、配置和管理。 故障排除： 提供一套係統性的故障排除流程，涵蓋從性能下降到集群不可用的各種常見問題。 版本升級與遷移： 指導讀者如何安全、平滑地進行MongoDB版本升級，以及如何進行跨數據中心或雲平颱的遷移。 雲上MongoDB服務： 簡要介紹MongoDB Atlas等雲服務，以及其在簡化管理、提升可伸縮性方麵的優勢。 本書的目標讀者： 軟件工程師： 需要在應用程序中集成MongoDB，並對其進行優化和管理的開發者。 數據庫管理員（DBA）： 負責MongoDB集群的部署、配置、監控、備份和故障排除的專業人員。 大數據工程師： 負責構建和維護大數據處理流水綫，並將MongoDB作為數據存儲或處理節點的技術人員。 係統架構師： 在設計高可用、高可伸縮的分布式係統時，需要考慮如何利用MongoDB實現數據存儲和處理的專業人士。 數據科學傢與分析師： 希望深入瞭解MongoDB數據模型和查詢能力，以便更有效地進行數據探索和分析的研究人員。 本書的特色： 理論與實踐深度結閤： 不僅講解“是什麼”，更側重於“怎麼做”，提供大量實戰案例和代碼片段。 循序漸進的學習路徑： 從基礎概念到高級架構，內容組織邏輯清晰，適閤不同層次的讀者。 權威性與時效性： 基於MongoDB的官方文檔和最新版本特性，並融入瞭作者多年的實戰經驗。 全麵性： 覆蓋MongoDB從安裝部署、開發應用到架構設計、運維管理的各個環節。 解決實際問題： 聚焦於大數據處理和高並發場景下的挑戰，提供切實可行的解決方案。 通過學習本書，讀者將能夠全麵掌握MongoDB在大數據處理中的強大能力，自信地設計、開發和管理高性能、高可用的MongoDB應用，從而在數據驅動的時代搶占先機。

評分☆☆☆☆☆

這本《MongoDB實戰架構 開發與管理》簡直就是為正在或即將構建大規模 MongoDB 集群的開發者量身定做的。我之前一直停留在單個 MongoDB 實例的層麵，對於如何設計一個高可用、可擴展的分布式係統感到非常迷茫。這本書的齣現，就像給我指明瞭方嚮。 開篇就詳細闡述瞭 MongoDB 的分布式架構原理，包括分片（Sharding）和副本集（Replica Set）的概念、工作機製以及它們在解決大數據挑戰中的作用。作者用圖文並茂的方式，將復雜的概念拆解開來，讓我對數據如何在多個節點之間分散存儲和同步有瞭清晰的認識。特彆是關於分片鍵（Shard Key）的選擇策略，書中給齣瞭非常深入的分析，並提供瞭不同場景下的最佳實踐，這對於避免熱點問題、保證集群性能至關重要。 接著，作者深入講解瞭如何實際搭建和管理這些分布式係統。從服務器的選型、網絡環境的配置，到 MongoDB 實例的安裝部署、副本集的初始化和分片的配置，每一個環節都提供瞭詳盡的步驟和注意事項。讓我印象深刻的是，書中對於故障轉移（Failover）和數據恢復（Data Recovery）的講解，詳細闡述瞭在各種故障場景下，係統如何自動進行切換，以及如何進行手動乾預和數據修復，這讓我對 MongoDB 集群的健壯性有瞭信心。 在開發層麵，這本書也提供瞭很多有價值的指導。它不僅僅停留在數據庫的運行層麵，更強調如何在應用程序層麵與分布式 MongoDB 集群進行交互。例如，如何設計查詢以充分利用分片特性，如何處理跨分片查詢的性能瓶頸，以及如何在應用程序中實現高可用連接和故障重連機製。這些都是在實際項目中會遇到的痛點，書中都給齣瞭可行的解決方案。 最後，書中關於監控和性能調優的部分也非常實用。它介紹瞭多種常用的監控工具和指標，幫助開發者實時瞭解集群的運行狀態，及時發現並解決性能問題。從慢查詢分析到索引優化，再到硬件資源的閤理配置，書中提供瞭係統的調優思路和方法。總而言之，這是一本實戰性極強、能夠解決實際問題的書籍，對於希望構建和管理高性能、高可用 MongoDB 大數據平颱的團隊來說，絕對是不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前對 MongoDB 的理解一直停留在“會用”的階段，對於其背後的“為什麼”以及更深層次的優化機製，我一直沒有一個係統性的認識。這本書，尤其是它關於“正版 MongoDB 大數據處理指南 第3版”的部分，徹底刷新瞭我對 MongoDB 的認知。 它並沒有直接跳到高深的技術，而是從 MongoDB 的設計哲學和核心原理齣發，深入剖析瞭其文檔模型、數據存儲方式以及查詢執行過程。我特彆喜歡作者對 BSON 格式的講解，以及 MongoDB 如何在內存和磁盤之間進行數據管理，這些基礎知識的紮實理解，讓我對後續的學習有瞭堅實的基礎。 讓我眼前一亮的是，書中關於索引的講解。不再是簡單的“創建索引能提速”，而是深入到 B-tree 索引的內部結構、不同索引類型（如單鍵索引、復閤索引、文本索引、地理空間索引）的適用場景，以及查詢優化器如何選擇和使用索引。作者通過大量的圖示和代碼示例，清晰地展示瞭索引對查詢性能的巨大影響，並且指導我們如何通過 `explain()` 命令來分析查詢計劃，從而找到優化索引的關鍵點。我之前盲目創建索引，現在明白瞭根據實際查詢需求來精細化地構建索引，效率提升瞭一大截。 再者，這本書對聚閤管道的講解，絕對是精華中的精華。它不僅僅是列舉瞭各種管道操作符，而是通過一係列由淺入深、邏輯嚴謹的實戰案例，展示瞭如何用聚閤管道來解決復雜的業務需求。從簡單的數據統計、分組求和，到復雜的圖計算、機器學習預處理，這本書都提供瞭完整的解決方案。我以前處理這類問題需要寫很多零散的代碼，現在學會瞭使用聚閤管道，代碼更簡潔，性能也大幅提升。 此外，書中還涉及瞭一些關於數據建模的進階技巧，比如如何在高並發場景下設計高效的文檔結構，如何利用嵌入式文檔和數組來優化數據訪問。這些內容對於構建可擴展、高性能的應用程序至關重要。總而言之，這本書不僅僅是 MongoDB 的技術手冊，更是一本幫助你構建高效、可靠大數據解決方案的思想寶庫。強烈推薦給所有想要成為 MongoDB 大師的開發者！

評分☆☆☆☆☆

這本書，特彆是《MongoDB實戰架構 開發與管理》這部分，簡直是我在構建和維護復雜 MongoDB 集群過程中遇到的“救星”。我之前一直是在一個相對簡單的環境中工作，對於如何應對越來越大的數據量、更高的並發訪問以及保證係統的可用性，我感到非常吃力。這本書恰恰填補瞭我知識體係中的這些空白。 書中對於 MongoDB 的分布式部署和運維，提供瞭非常全麵和深入的指導。從副本集的搭建和管理，到分片集群的配置和優化，每一個環節都講解得非常細緻。我印象特彆深刻的是關於“分片鍵選擇”的章節，作者通過大量圖示和案例，深入剖析瞭不同分片鍵策略的優劣，以及如何根據業務特點來選擇最優的分片鍵，以避免熱點和保證數據均衡分布。這解決瞭睏擾我很久的一個難題。 在開發層麵，書中也提供瞭很多非常有價值的建議。它不僅僅是告訴你如何寫查詢，而是更側重於如何設計應用程序來更好地利用 MongoDB 的分布式特性。例如，如何通過讀寫分離來提升係統的吞吐量，如何處理跨分片查詢的性能問題，以及如何在應用程序中實現健壯的連接管理和故障重試機製。這些都是在實際大型項目中不可或缺的知識。 更讓我驚喜的是，書中對 MongoDB 的性能調優部分進行瞭深入的闡述。它詳細講解瞭如何通過監控工具來分析性能瓶頸，如何優化索引策略，如何調整 MongoDB 的配置參數，以及如何進行慢查詢分析。我跟著書中的步驟進行瞭一些優化，發現數據庫的響應速度有瞭顯著的提升。 此外，關於 MongoDB 的安全加固和災難恢復方麵，書中也提供瞭非常實用的指導。它詳細講解瞭如何設置訪問控製，如何進行數據加密，以及如何進行備份和恢復操作，這讓我對如何構建一個安全可靠的 MongoDB 環境有瞭更清晰的認識。 總而言之，這本書是一本將理論知識、實戰經驗和解決方案完美結閤的寶典。它不僅教會瞭我如何搭建和管理 MongoDB 集群，更讓我理解瞭背後的原理，掌握瞭如何進行性能優化和安全加固。對於任何負責 MongoDB 架構設計、開發和運維的專業人士來說，這本書都是一本值得反復研讀的工具書。

評分☆☆☆☆☆

這本書，特彆是其中關於 MongoDB 的架構開發與管理的內容，讓我對如何構建穩定、高效的大型分布式數據庫係統有瞭前所未有的深刻理解。我之前在處理海量數據時，經常會遇到性能瓶頸和可擴展性問題，這本書就像一位經驗豐富的架構師，為我指明瞭方嚮。 書中對於 MongoDB 副本集（Replica Set）的講解非常詳盡，從副本集的原理、選舉機製，到故障轉移（Failover）和讀寫分離（Read Preference）的配置，都進行瞭深入的分析。作者通過大量的實踐案例，演示瞭如何搭建高可用性的副本集，以及在不同故障場景下，係統如何自動進行恢復，這讓我對 MongoDB 的健壯性有瞭極大的信心。 更讓我受益匪淺的是關於分片（Sharding）的章節。作者詳細闡述瞭分片鍵（Shard Key）的選擇策略，以及不同分片策略（如基於範圍的分片、基於哈希的分片）的優缺點。他通過真實的案例，展示瞭如何根據業務場景選擇閤適的分片鍵，以避免熱點問題，並實現數據的均衡分布。我之前一直對如何選擇分片鍵感到睏惑，這本書給齣瞭非常清晰的指導，讓我能夠避免一些常見的陷阱。 在管理層麵，書中也提供瞭非常實用的工具和方法。從監控（Monitoring）到日誌分析（Log Analysis），再到性能調優（Performance Tuning），作者都提供瞭詳細的實踐指南。我學會瞭如何使用 MongoDB自帶的工具，以及一些第三方監控係統，來實時監測集群的運行狀態，並及時發現和解決潛在的性能問題。 此外，書中關於安全（Security）的章節也讓我印象深刻。它詳細介紹瞭 MongoDB 的身份驗證（Authentication）、授權（Authorization）以及數據加密（Data Encryption）等機製，幫助我構建一個安全的 MongoDB 環境。 總而言之，這是一本將理論與實踐完美結閤的書籍，它不僅講解瞭 MongoDB 的核心架構和管理知識，更提供瞭大量實用的解決方案和優化技巧。對於任何希望構建和管理大規模、高可用、高性能 MongoDB 集群的開發者和架構師來說，這本書都是一本不可或缺的參考書。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是MongoDB新手用戶的福音！我之前對MongoDB一直是一知半解，總覺得它強大但又無從下手。拿到這本書後，我徹底被它的講解方式摺服瞭。作者從最基礎的概念講起，比如文檔模型、集閤、數據庫這些，用非常通俗易懂的語言解釋，甚至還穿插瞭一些生動的比喻，讓我這種完全沒接觸過NoSQL的人也很快抓住瞭核心。 最讓我驚喜的是，它並沒有止步於概念的講解，而是花瞭大量的篇幅去介紹實際的操作。從安裝部署、創建數據庫和集閤，到數據的插入、查詢、更新和刪除，每一步都提供瞭詳細的命令行示例，並且配上瞭清晰的截圖。我跟著書中的例子一步一步操作，感覺就像真的在和MongoDB“交流”一樣，那種成就感是看再多理論書都無法比擬的。 而且，書中還涉及瞭一些進階的內容，比如索引的創建和優化，這對於提高查詢性能至關重要。作者通過對比不同索引策略的優劣，並結閤實際案例說明如何選擇最閤適的索引，讓我對MongoDB的性能優化有瞭全新的認識。我之前寫的一些查詢總是慢吞吞的，看瞭這部分內容後，嘗試調整瞭索引，查詢速度果然提升瞭一個檔次。 這本書的另一個亮點是它對聚閤管道的講解。聚閤管道是MongoDB強大的數據處理工具，但初學時確實有點令人望而生畏。作者循序漸進地介紹瞭各種聚閤操作符，並通過一係列復雜的實際場景，展示瞭如何利用聚閤管道進行復雜的數據分析和轉換。我通過書中例子學會瞭如何進行分組、過濾、排序、計算等操作，現在處理海量數據的時候，聚閤管道已經成瞭我的首選工具。 總而言之，這本書不僅僅是 MongoDB 的一本操作手冊，更是一本幫助你理解 MongoDB 精髓的啓濛讀物。它覆蓋瞭從入門到進階的方方麵麵，邏輯清晰，內容翔實，實踐性強。對於想要深入瞭解並熟練運用 MongoDB 進行大數據處理的開發者來說，這本書絕對是必備的投資。我強烈推薦給所有對 MongoDB 感興趣的朋友們！