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[美] 布拉德·戴利（Brad Dayley） 著，米爱中 译

图书标签:

• MongoDB
• NoSQL
• 数据库
• 入门
• 开发
• 数据存储
• 文档数据库
• 大数据
• 技术
• 编程

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115391117

版次：1

商品编码：11702976

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-06-01

用纸：胶版纸

页数：420

正文语种：中文

编辑推荐

　　全球销量逾百万册的系列图书；
　　连续十余年打造的经典图书；
　　直观、循序渐进的学习教程；
　　掌握关键知识的起点；
　　“Read Less，Do More”（精读多练）的教学理念；
　　以示例引导读者完成常见的任务；
　　每章内容针对初学者精心设计，1小时轻松阅读学习，24小时彻底掌握关键知识；
　　每章案例与练习题助你轻松完成常见任务；
　　通过实践提高应用技能，巩固所学知识。
　　
　　循序渐进的示例引导读者完成常见的MongoDB开发任务。
　　问与答、测验和练习帮助读者检验知识的掌握情况。
　　“注意”、“提示”和“警告”指出捷径和解决方案。
　　
　　本书涵盖如下内容：
　　判断何时使用NoSQL，何时使用传统的RDBMS；
　　理解重要的MongoDB数据结构和设计概念；
　　安装并配置MongoDB；
　　为应用程序选择合适的NoSQL分布模型；
　　规划并实现类型和规模各异的MongoDB数据库；
　　设计包括集合和索引在内的MongoDB数据模型；
　　创建数据库、集合和索引；
　　掌握重要的MongoDB数据存储、查找和检索方法；
　　使用PHP、Python、Java和Node.js/Mongoose与数据交互；
　　平衡一致性、性能和持久性；
　　管理、监视、检查、保护、备份和修复MongoDB数据库；
　　掌握分片和复制等高级技术；
　　实现GridFS存储以高效地存储和检索大型数据文件；
　　评估查询以优化性能；
　　找出并排除集合和数据库存在的问题。
　　
　　通过阅读本书，即使读者之前没有任何MongoDB数据库经验，也能够打造快速、高效的大数据和实时数据库解决方案。本书采用直观、循序渐进的方法，演示如何设计、实现和优化MongoDB数据库、如何存储和管理数据，以及如何应对分片和复制等高级任务。每章内容都建立在已学的知识之上，为读者充分发挥MongoDB的威力打下坚实的基础。
　　
　　读者可通过http://www.informit.com/content/images/9780672337130/downloads/9780672337130_Dayley_Code.zip下载本书所有的源代码。

内容简介

　　MongoDB是目前非常流行的一种非关系型数据库（NoSQL），因其操作简单、完全免费、源码公开等特点，受到了IT从业人员的青睐，并被广泛部署于实际的生产环境中。
　　《MongoDB入门经典》采用直观、循序渐进的方法，讲解了如何设计、实施和优化NoSQL数据库，如何存储和管理数据，以及如何执行数据分片和复制等任务。本书共分为24章，其内容涵盖了NoSQL和传统RDBMS的使用时机，理解基本的MongoDB数据结构和设计概念，安装和配置MongoDB，为自己的应用选择正确的NoSQL交付模型，规划和实施不同类型和规模的MongoDB数据库，设计MongoDB数据模型，创建新的数据库、集合和索引，掌握存储、查找和获取MongoDB数据的方法，通过PHP、Python、Java和Node.js/Mongoose与数据交互，在一致性、性能和持久性方面做出平衡，对MongoDB数据库进行管理、监控、验证、保护、备份和修复；掌握数据分片和复制等高级技术；实施GridFS存储来有效地存储和获取大型数据文件，评估用于优化性能的查询，查找和诊断与集合、数据库相关的问题。
　　《MongoDB入门经典》适合对NoSQL以及MongoDB感兴趣的数据库开发、运维人员阅读。

作者简介

Brad Dayley是一名咨询软件工程师，拥有20多年企业级应用程序开发经验；设计并开发过大型商业应用程序，包括后端为NoSQL数据库、前端为网页的SAS应用程序；另著有Node.js, MongoDB and AngularJS Web Development和Sams Teach Yourself jQuery and JavaScript in 24 Hours。

内页插图

目录

目录

第1章　NoSQL和MongoDB简介　1
1．1　NoSQL是什么　1
1．1．1　文档存储数据库　2
1．1．2　键/值数据库　2
1．1．3　列存储数据库　2
1．1．4　图存储数据库　2
1．2　选择RDBMS、NoSQL还是
两者　3
1．3　理解MongoDB　3
1．3．1　理解集合　4
1．3．2　理解文档　4
1．4　MongoDB数据类型　5
1．5　规划数据模型　6
1．5．1　使用文档引用范式化数据　6
1．5．2　使用嵌入式文档对数据进行
反范式化　7
1．5．3　使用固定集合　8
1．5．4　理解原子写入操作　9
1．5．5　考虑文档增大　9
1．5．6　找出可使用索引、分片和复制的
情形　9
1．5．7　使用大型集合还是大量集合　10
1．5．8　确定数据的生命周期　10
1．5．9　考虑数据可用性和性能　10
1．6　小结　11
1．7　问与答　11
1．8　作业　11
1．8．1　小测验　11
1．8．2　小测验答案　12
1．8．3　练习　12
第2章　安装和配置MongoDB　13
2．1　搭建MongoDB环境　13
2．1．1　安装MongoDB　13
2．1．2　启动MongoDB　14
2．1．3　配置MongoDB　15
2．1．4　停止MongoDB　15
2．2　访问MongoDB HTTP接口　17
2．3　从MongoDB shell访问
MongoDB　18
2．3．1　启动MongoDB shell　18
2．3．2　理解MongoDB shell命令　18
2．3．3　理解MongoDB shell原生方法和
构造函数　19
2．3．4　理解命令参数和结果　20
2．4　MongoDB shell脚本编程　20
2．4．1　使用命令行选项--eval执行
JavaScript表达式　20
2．4．2　在MongoDB shell中使用方法
load()来执行脚本　21
2．4．3　在命令mongo中指定要执行的
JavaScript文件　21
2．5　小结　23
2．6　问与答　23
2．7　作业　23
2．7．1　小测验　24
2．7．2　小测验答案　24
2．7．3　练习　24
第3章　在MongoDB shell中
使用JavaScript　25
3．1　定义变量　25
3．2　理解JavaScript数据类型　26
3．3　在MongoDB shell脚本中输出
数据　27
3．4　使用运算符　28
3．4．1　算术运算符　28
3．4．2　赋值运算符　28
3．4．3　比较运算符和条件语句　29
3．5　循环　31
3．5．1　while循环　31
3．5．2　do/while循环　31
3．5．3　for循环　32
3．5．4　for/in循环　32
3．5．5　中断循环　33
3．6　创建函数　35
3．6．1　定义函数　35
3．6．2　向函数传递变量　35
3．6．3　从函数返回值　36
3．6．4　使用匿名函数　36
3．7　理解变量作用域　38
3．8　使用JavaScript对象　38
3．8．1　使用对象语法　39
3．8．2　创建自定义对象　39
3．8．3　使用原型对象模式　40
3．9　操作字符串　41
3．9．1　合并字符串　42
3．9．2　在字符串中搜索子串　42
3．9．3　替换字符串中的单词　42
3．9．4　将字符串分割成数组　43
3．10　使用数组　44
3．10．1　合并数组　45
3．10．2　迭代数组　45
3．10．3　将数组转换为字符串　46
3．10．4　检查数组是否包含特定的元素　46
3．10．5　在数组中增删元素　46
3．11　添加错误处理　48
3．11．1　try/catch块　48
3．11．2　引发自定义错误　49
3．11．3　使用finally　49
3．12　小结　50
3．13　问与答　50
3．14　作业　50
3．14．1　小测验　50
3．14．2　小测验答案　51
3．14．3　练习　51
第4章　配置用户账户和访问控制　52
4．1　理解admin数据库　52
4．2　管理用户账户　53
4．2．1　创建用户账户　53
4．2．2　列出用户　56
4．2．3　删除用户　58
4．3　配置访问控制　60
4．3．1　创建用户管理员账户　60
4．3．2　启用身份验证　61
4．3．3　创建数据库管理员账户　61
4．4　小结　64
4．5　问与答　64
4．6　作业　64
4．6．1　小测验　64
4．6．2　小测验答案　65
4．6．3　练习　65
第5章　在MongoDB shell中管理
数据库和集合　66
5．1　理解Database和Collection
对象　66
5．1．1　理解Connection对象　66
5．1．2　理解Database对象　67
5．1．3　理解Collection对象　68
5．2　管理数据库　70
5．2．1　显示数据库列表　70
5．2．2　切换到其他数据库　70
5．2．3　创建数据库　70
5．2．4　删除数据库　71
5．3　管理集合　74
5．3．1　显示数据库的集合列表　74
5．3．2　创建集合　74
5．3．3　删除集合　76
5．4　实现示例数据集　77
5．5　小结　80
5．6　问与答　81
5．7　作业　81
5．7．1　小测验　81
5．7．2　小测验答案　81
5．7．3　练习　82
第6章　使用MongoDB shell在
MongoDB集合中查找文档　83
6．1　理解Cursor对象　83
6．2　理解查询运算符　84
6．3　从集合中获取文档　86
6．4　查找特定的文档　90
6．4．1　根据特定的字段值查找文档　91
6．4．2　根据字段值数组查找文档　91
6．4．3　根据字段值的大小查找文档　91
6．4．4　根据数组字段的长度查找文档　91
6．4．5　根据子文档中的值查找文档　92
6．4．6　根据数组字段的内容查找文档　92
6．4．7　根据字段是否存在查找文档　92
6．4．8　根据子文档数组中的字段查找
文档　92
6．5　小结　95
6．6　问与答　95
6．7　作业　95
6．7．1　小测验　95
6．7．2　小测验答案　95
6．7．3　练习　96
第7章　使用MongoDB shell执行其他
数据查找操作　97
7．1　计算文档数　97
7．2　对结果集进行排序　99
7．3　限制结果集　101
7．3．1　限制结果集的大小　101
7．3．2　限制返回的字段　103
7．3．3　结果集分页　106
7．4　查找不同的字段值　109
7．5　小结　111
7．6　问与答　111
7．7　作业　111
7．7．1　小测验　111
7．7．2　小测验答案　112
7．7．3　练习　112
第8章　操作集合中的MongoDB
文档　113
8．1　理解写入关注　113
8．2　配置数据库连接错误处理　114
8．3　获取数据库写入请求的状态　114
8．4　理解数据库更新运算符　116
8．5　使用MongoDB shell在集合中
添加文档　117
8．6　使用MongoDB shell更新集合
中的文档　119
8．7　使用MongoDB shell将文档
保存到集合中　123
8．8　使用MongoDB shell在集合中
更新或插入文档　125
8．9　使用MongoDB shell从集合中
删除文档　128
8．10　小结　130
8．11　问与答　130
8．12　作业　130
8．12．1　小测验　131
8．12．2　小测验答案　131
8．12．3　练习　131
第9章　使用分组、聚合和映射-归并　132
9．1　在MongoDB shell中对查找
操作的结果进行分组　132
9．2　从MongoDB shell发出请求时
使用聚合来操作数据　136
9．2．1　理解方法aggregate()　136
9．2．2　使用聚合框架运算符　136
9．2．3　使用聚合表达式运算符　137
9．3　在MongoDB shell中使用映射-
归并生成新的数据结果　140
9．4　小结　145
9．5　问与答　145
9．6　作业　145
9．6．1　小测验　145
9．6．2　小测验答案　145
9．6．3　练习　146
第10章　在Java应用程序中实现
MongoDB　147
10．1　理解Java MongoDB驱动程序
中的对象　147
10．1．1　理解Java对象MongoClient　148
10．1．2　理解Java对象DB　149
10．1．3　理解Java对象DBCollection　149
10．1．4　理解Java对象DBCursor　150
10．1．5　理解Java对象BasicDBObject和
DBObject　151
10．2　使用Java查找文档　153
10．2．1　使用Java从MongoD

前言/序言

《数据结构与算法解析》 内容简介： 在当今信息爆炸的时代，数据是驱动一切的根本。而如何高效、优雅地组织和处理这些数据，则离不开数据结构与算法的强大支撑。本书《数据结构与算法解析》正是为想要深入理解并掌握这些核心计算机科学概念的读者量身打造。它不只是一本枯燥的理论教科书，更是一次充满启发、实战导向的探索之旅，旨在帮助您构建坚实的编程基础，提升解决复杂问题的能力。 本书从最基础的概念入手，循序渐进地引导读者理解各种经典数据结构的设计思想、实现原理和应用场景。我们不会停留在概念的堆砌，而是通过大量生动形象的比喻、直观的图示以及精心设计的代码示例，将抽象的理论具象化，让您真正“看得懂”、“学得会”。 第一部分：基础概念与线性数据结构 在旅程的开端，我们将首先建立坚实的理论基石。理解“数据结构”的本质——如何组织和存储数据，以及“算法”的定义——解决问题的步骤和方法。我们将深入探讨时间复杂度和空间复杂度的概念，这是衡量算法效率的关键指标，通过“大O表示法”的引入，您将学会如何分析和比较不同算法的优劣，为后续的学习打下坚实的基础。 随后，我们将聚焦于最基础也是最重要的一类数据结构：线性数据结构。 数组（Array）：作为最原始的数据存储方式，我们将详细解析其内存布局、随机访问的优势以及插入删除的劣势。我们会探讨变长数组（动态数组）的实现机制，以及其在实际应用中的权衡。 链表（Linked List）：与数组的连续内存存储不同，链表通过节点间的指针连接，提供了更灵活的插入和删除操作。我们将深入剖析单向链表、双向链表和循环链表的设计，理解它们各自的优缺点，并解决链表相关的经典问题，如反转链表、查找链表中点、判断链表是否有环等。 栈（Stack）：遵循“后进先出”（LIFO）原则的栈，在函数调用、表达式求值、括号匹配等场景中扮演着重要角色。我们将详细讲解栈的抽象数据类型（ADT）以及基于数组和链表的实现方式，并通过实际案例展示栈的应用。 队列（Queue）：遵循“先进先出”（FIFO）原则的队列，广泛应用于任务调度、广度优先搜索（BFS）等场景。我们将深入探讨队列的ADT，以及基于数组（循环队列）和链表的实现，并分析其在不同场景下的效率。 第二部分：树形结构与非线性数据结构 在掌握了线性数据结构后，我们将进入更复杂但也更强大的非线性数据结构领域。 树（Tree）：作为一种分层的数据结构，树在数据管理和信息检索中至关重要。我们将从二叉树（Binary Tree）开始，理解其基本概念（根节点、叶子节点、度、高度等），并掌握各种遍历方式（前序、中序、后序、层序）。 二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）：在二叉树的基础上，BST引入了有序性，极大地提高了查找效率。我们将详细解析BST的插入、删除、查找操作，并讨论其在最坏情况下的退化问题。 平衡二叉搜索树（Balanced Binary Search Tree）：为了解决BST的退化问题，我们引入了AVL树和红黑树等自平衡二叉搜索树。本书将深入剖析它们的平衡机制，理解插入和删除操作如何维护树的平衡，以及这些数据结构在数据库索引、文件系统等大型应用中的核心作用。 堆（Heap）：一种特殊的完全二叉树，用于实现优先队列，在排序（堆排序）和图算法（Dijkstra算法）中扮演着关键角色。我们将详细讲解最大堆和最小堆的概念，以及堆的插入、删除和构建过程。 哈希表（Hash Table）：通过哈希函数将键映射到存储位置，哈希表提供了平均O(1)的查找、插入和删除时间复杂度，是实际应用中最常用的数据结构之一。我们将深入探讨各种哈希函数的设计原则、冲突解决方法（链地址法、开放地址法）以及负载因子等关键概念。 第三部分：图结构与高级算法 图（Graph）结构是描述实体间关系的最通用模型，在网络分析、路线规划、社交网络分析等领域有着极其广泛的应用。 图的基本概念：我们将介绍顶点的度、边的类型（有向边、无向边）、图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），并深入讲解图的两种核心遍历算法： 深度优先搜索（Depth First Search, DFS）：通过递归或栈实现，适用于查找路径、检测环等。 广度优先搜索（Breadth First Search, BFS）：通过队列实现，适用于查找最短路径、层序遍历等。 图的路径问题：我们将探讨最短路径算法，包括解决单源最短路径的Dijkstra算法和解决任意两点最短路径的Floyd-Warshall算法，并分析它们的原理和复杂度。 最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）：对于连通的无向图，MST是连接所有顶点的边权之和最小的树。我们将深入讲解Prim算法和Kruskal算法，理解它们如何贪婪地构建最小生成树。 第四部分：排序与搜索算法 高效的排序和搜索是数据处理的基石。本书将全面解析各种经典的排序和搜索算法，并分析它们的性能特点。 排序算法： 基础排序：冒泡排序、选择排序、插入排序，虽然简单，但有助于理解排序的基本思想。 高效排序：快速排序、归并排序，我们将深入分析它们的“分而治之”思想，以及它们在实际中的优化策略。 特殊排序：堆排序、计数排序、桶排序、基数排序，我们将探讨它们在特定数据分布下的优势。 搜索算法： 线性搜索：简单直接，但效率较低。 二分搜索（Binary Search）：对于有序数据，二分搜索是效率极高的查找算法，我们将详细解析其实现和应用。 第五部分：算法设计技巧与实践 除了理解各种数据结构和算法的原理，本书还将引导读者掌握一些重要的算法设计技巧，以应对更复杂的问题。 递归与分治：深入理解递归的思想，并学会如何将其应用于解决分治问题。 动态规划（Dynamic Programming, DP）：作为解决重叠子问题和最优子结构问题的强大工具，我们将通过经典的DP问题（如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列等）来讲解DP的状态定义、状态转移方程以及优化技巧。 贪心算法（Greedy Algorithm）：在某些问题中，每一步都做出局部最优选择，最终能够得到全局最优解。我们将通过实例来理解贪心算法的适用场景和局限性。 回溯算法（Backtracking Algorithm）：用于在搜索解空间时，通过剪枝避免无效搜索，常用于解决组合问题、排列问题等。 本书特色： 概念清晰，循序渐进：从基础概念到高级主题，难度逐级提升，适合不同层次的读者。 图文并茂，生动形象：大量精美的图示和比喻，让抽象的理论变得易于理解。 代码实现，贴近实战：提供多种主流编程语言（如Python、Java、C++）的伪代码和详细实现，帮助读者动手实践。 案例丰富，应用广泛：结合实际应用场景，展示数据结构与算法在解决真实问题中的威力。 习题设计，巩固提升：每章都配有精心设计的习题，帮助读者检验学习成果，深化理解。 学习数据结构与算法，不仅仅是为了应对面试，更是为了培养严谨的逻辑思维能力和解决问题的能力。本书《数据结构与算法解析》将是您在这条学习道路上的得力伙伴，帮助您成为一名更出色的开发者，用代码描绘出更美好的数字世界。无论您是初学者，还是希望深入提升的开发者，都能在这本书中找到属于自己的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《MongoDB入门经典》这本书最大的亮点在于它的实操性和前瞻性。它不仅仅教授了如何使用MongoDB，更重要的是，它教会了我如何“像一个MongoDB开发者一样思考”。书中对于Schema设计的部分，我用了相当长的时间去反复研读，它提供的各种设计模式和权衡，让我能够根据不同的业务需求，选择最合适的方案。对于数据聚合的讲解，也是我之前学习中比较薄弱的环节，这本书用非常生动的例子，一步步剖析了聚合管道的强大能力，让我能够轻松实现复杂的数据分析和报表生成。此外，书中还触及了MongoDB在云原生环境下的应用，以及如何与Docker、Kubernetes等技术集成，这为我未来的技术栈拓展提供了明确的方向。读完这本书，我感觉自己已经具备了独立使用MongoDB开发和维护复杂应用的能力，它确实是一本能够帮助我在MongoDB领域“站稳脚跟”的经典之作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《MongoDB入门经典》确实名副其实，它为我这样的初学者提供了一个极其友好的入口。我之前接触过一些数据库，但MongoDB的文档模型和灵活的模式对我来说是全新的挑战。这本书的写作风格非常直观，没有过多冗余的理论堆砌，而是直接切入核心。从最基础的安装、启动，到如何创建数据库、集合、插入文档，每一个步骤都清晰明了，附带的图文并茂的解释让我很容易理解。特别让我印象深刻的是，书中详细讲解了MongoDB的查询语言，从简单的字段匹配到复杂的聚合管道，它用了很多实际案例来演示，让我能够迅速掌握如何从海量数据中提取所需信息。而且，它还涉及了索引的创建和优化，这对于提升查询性能至关重要。我尤其欣赏书中对于数据安全和用户权限管理的介绍，这在实际项目中是不可忽视的环节。这本书不仅仅是教你如何使用MongoDB，更是教会你如何更好地理解和利用它，让我在构建自己的项目时，能够更有信心应对数据存储的挑战。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对MongoDB一直持有模糊的印象，知道它是一种NoSQL数据库，但具体应用和优势并不十分了解。阅读《MongoDB入门经典》之后，我彻底改变了这种看法，并且对它产生了浓厚的兴趣。这本书的结构非常清晰，从MongoDB的起源和设计理念开始，逐步深入到实际操作层面。它没有回避MongoDB的一些技术细节，但处理得非常得当，让我能够理解它们的重要性。例如，在讲解索引时，书中详细分析了不同类型的索引以及它们在查询性能上的影响，这让我意识到索引不仅仅是简单的添加，而是需要根据实际业务场景进行精心设计的。此外，书中对于聚合管道的讲解也让我受益匪浅，它提供了一种强大的数据处理方式，可以实现复杂的数据分析和转换。我还特别喜欢书中关于事务处理的部分，了解如何在文档型数据库中实现ACID事务，这打消了我之前的一些顾虑。这本书让我看到了MongoDB在应对大数据和敏捷开发方面的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

这本《MongoDB入门经典》可以说是让我对NoSQL的世界有了全新的认识。我之前一直习惯于关系型数据库，对MongoDB这种文档型数据库一直充满好奇，但又不知从何下手。拿到这本书后，我最先被它的内容组织方式所吸引。它并没有一开始就抛出大量的技术术语和复杂的概念，而是循序渐进地引导读者进入MongoDB的世界。从安装配置的详细步骤，到基本的数据模型设计，再到CRUD（创建、读取、更新、删除）操作的各种技巧，每一部分都写得非常扎实，而且配有大量的代码示例。这些示例不仅仅是简单的增删改查，还包含了实际应用场景的考虑，比如如何有效地索引，如何进行数据聚合等等。最让我惊喜的是，书中还讲解了MongoDB的副本集和分片，这对于构建高可用、可扩展的应用至关重要。虽然我还没有完全消化所有内容，但已经能够感受到这本书的深度和广度，它真的为我搭建了一个坚实的MongoDB学习基础。我特别喜欢它在讲解某个概念时，会先介绍为什么需要这个概念，它能解决什么问题，然后再深入讲解如何实现，这种“知其所以然”的学习方式让我感觉更踏实。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对新技术充满好奇的开发者，我一直关注着NoSQL数据库的发展。《MongoDB入门经典》这本书无疑是我近期阅读到的关于MongoDB最优秀的一本书之一。它并没有将自己局限于简单的API罗列，而是深入探讨了MongoDB的设计哲学和最佳实践。我最喜欢的是它对数据建模的细致讲解，通过大量的示例，它展示了如何在MongoDB中设计出既灵活又高效的数据结构，这对于避免后续开发中的一些常见陷阱至关重要。书中关于读取和写入的性能优化建议也非常实用，例如如何选择合适的写入关注度（write concern），以及如何利用读取关注度（read concern）来保证数据一致性，这些细节都直接关系到应用的稳定性和性能。而且，书中还涉及了MongoDB的集群管理，包括副本集和分片的配置与维护，这对于构建可扩展、高可用的分布式系统非常有帮助。总而言之，这本书不仅是入门指南，更是一本能够帮助读者深入理解MongoDB精髓的宝典。

评分☆☆☆☆☆

为应用程序选择合适的NoSQL分布模型；

评分☆☆☆☆☆

很不错哦哦哦哦哦送货很快

评分☆☆☆☆☆

入门书籍，能帮助我快速掌握mongoDB基本知识。

评分☆☆☆☆☆

凉风起天末，君子意如何

评分☆☆☆☆☆

不错，最近书买的有点多，慢慢看

评分☆☆☆☆☆

给公司买的，还不知道怎么样，稍后评价

评分☆☆☆☆☆

帮朋友买的，送货快！

评分☆☆☆☆☆

好的

评分☆☆☆☆☆

凉风起天末，君子意如何