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[美] 乔·塞科（Joe Celko） 著，王春生，范东来 译

图书标签:

• NoSQL
• 数据库
• MongoDB
• Cassandra
• Redis
• 数据存储
• 大数据
• 分布式系统
• 数据模型
• 非关系型数据库

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115427878

版次：1

商品编码：11948843

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-07-01

页数：178

正文语种：中文

编辑推荐

在畅销书作者、SQL杰出人物Joe Celko的专业指导下学习NoSQL。
掌握每一位SQL专业人士都需要了解的非关系型数据库知识。

本书对非关系型技术的完整概述，让你能够更灵活地应对组织需要。数据持续爆炸式增长且越来越复杂，使得SQL对于查询数据和抽取数据含义的作用被削弱。在这个新时期里，数据的规模更大、速度更快，你需要利用非关系型技术来大限度地利用手中的信息。通过Joe Celko的这本书，你将了解何时、何地使用NoSQL以及为什么NoSQL比SQL更有益。

? 完整理解NoSQL技术的使用场景。
? 认识列式数据库、流式数据库和图数据库的利与弊。
? 学习如何转变思维方式来充分利用非关系型数据库。

本书涵盖了当今的数据不同于过去的数据的三个方面，即速度、规模、多样性。当收集和查询信息的速度赶不上信息变化的速度时，就不能简单地将其当作静态数据处理。本书将帮你理解数据的速度，让你装备一些工具来解燃眉之急。旧的数据存储与访问模式已不适用于大数据。杰出专家Joe Celko将帮你了解数据的规模，以及存储和访问PB级和EB级数据的不同方式。并不是所有的数据都能适应关系模型，包括基因数据、语义数据以及社交网络产生的数据。Joe Celko将帮你了解数据的种类，以及多种数据所需的可替代的存储、查询和管理框架。

内容简介

本书是根据作者进行培训和开发的经验编写的NoSQL杰出指南，是了解在什么场景、什么时候、为什么NoSQL的好处超过SQL的理想书籍。通过本书，读者可以对SQL的缺点多于好处的场景有一个完整的理解，而后更好地确定何时使用NoSQL技术可以获得很大的好处，对列数据库、流数据库和图数据库的利弊有更深入的理解，并在备受欢迎的SQL专家Joe Celko的指导下顺利过渡到NoSQL。

本书会详细介绍NoSQL常见的数据库的历史、技术原理及其优缺点，这些数据库包括列式数据库、图数据库、流式数据库、键值数据库、文本数据库、地理信息数据库、指纹数据库、分析型数据库、多值数据库以及层次数据库等。

本书适合所有对NoSQL数据库感兴趣的技术人员阅读。

作者简介

Joe Celko为ANSI/ISO SQL标准委员会工作了10年，并且参与编写了SQL-89和SQL-92标准。
Celko先生是Elsevier/Morgan Kaufmann出版的一系列关于SQL和RDBMS图书的作者。他是得克萨斯奥斯汀的一位独立咨询师。他已经为计算机行业和学术出版写过1200多个专栏，其中大多数都是关于处理数据和数据库方面的。

译者介绍
范东来 北京航空航天大学硕士，成都数联铭品（BBD）科技有限公司大数据技术部负责人，大数据平台架构师，著有《Hadoop海量数据处理》，译有《解读NoSQL》，极客学院布道师，研究方向为并行图挖掘、模式分类。
王春生 网名“平凡的香草”，典型的“完美主义+强迫症+现实主义”综合体，追求完美并苛刻。新浪大规模数据库平台的设计者和开发者，先后担任过DBA、架构师、技术总监等职位，对数据库、网络、系统等环节的应用和开发均有丰富经验，曾参与翻译《Puppet实战手册》。微博@平凡的香草。

目录

第1章　NoSQL和事务处理　1
简介　1
1．1　批处理中的数据库事务处理　1
1．2　磁盘处理中的事务处理　2
1．3　ACID　2
1．4　悲观并发详解　4
1．4．1　隔离级别　5
1．4．2　私有的隔离级别　7
1．5　CAP定理　8
1．6　BASE　9
1．7　服务器端一致性　10
1．8　错误处理　11
1．9　为什么在这些场景下SQL不能发挥作用　11
总结思考　12
参考文献　12
第2章　列式数据库　13
简介　13
2．1　列式数据库的历史　14
2．2　技术原理　19
2．3　查询优化　19
2．4　多用户和硬件　19
2．5　执行一个ALTER语句　20
2．6　数据仓库和列式数据库　21
总结思考　21
参考文献　22
第3章　图数据库　23
简介　23
3．1　图论基础　24
3．1．1　节点　24
3．1．2　边　25
3．1．3　图的结构　25
3．2　RDBMS与图数据库　26
3．3　凯文?贝肯问题的六度　26
3．3．1　通用图的邻接表模型　27
3．3．2　通用图的覆盖路径模型　30
3．3．3　真实数据的复杂关系　32
3．4　顶点覆盖　34
3．5　图编程工具　35
3．5．1　图数据库　36
3．5．2　图数据库语言　36
总结思考　39
参考文献　39
第4章　MapReduce模型　41
简介　41
4．1　Hadoop分布式文件系统　43
4．2　查询语言　43
4．2．1　Pig Latin　43
4．2．2　Hive和其他工具　52
总结思考　54
参考文献　54
第5章　流式数据库和复杂事件　55
简介　55
5．1　代并发模型　56
5．1．1　乐观并发　56
5．1．2　乐观并发下的隔离级别　56
5．2　复杂事件处理　58
5．2．1　与事件处理相关的术语　59
5．2．2　事件处理与状态更改约束　61
5．2．3　事件处理与Petri网　62
5．3　商业产品　63
5．3．1　StreamBase　63
5．3．2　Kx　66
总结思考　68
参考文献　68
第6章　键值存储　69
简介　69
6．1　模式与无模式　69
6．2　查询与检索　70
6．3　“键”的处理　70
6．3．1　Berkeley DB　71
6．3．2　通过树索引或散列访问　71
6．4　“值”的处理　71
6．4．1　任意字节数组　72
6．4．2　已知结构的小文件　72
6．5　产品　73
总结思考　75
第7章　文本数据库　77
简介　77
7．1　经典文档管理系统　77
7．1．1　文件索引和存储　78
7．1．2　关键字和题内关键字　78
7．1．3　行业标准　79
7．2　文本挖掘与理解　83
7．2．1　语义与语法　83
7．2．2　语义网　84
7．3　语言问题　85
7．3．1　Unicode和ISO标准　86
7．3．2　机器翻译　86
总结思考　87
参考文献　88
第8章　地图数据　89
简介　89
8．1　GIS查询　90
8．1．1　简单位置　90
8．1．2　简单距离　91
8．1．3　在一个区域中查找数量、密度和内容　91
8．1．4　邻近关系　91
8．1．5　时间关系　91
8．2　定位　92
8．2．1　经度和纬度　92
8．2．2　层次三角网格　93
8．2．3　街道地址　95
8．2．4　邮政编号　96
8．2．5　ZIP编码　96
8．2．6　加拿大邮政编码　96
8．2．7　英国邮政编码　97
8．3　GIS的SQL扩展　99
总结思考　99
参考文献　100
第9章　大数据和云计算　101
简介　101
9．1　对大数据和云计算的疑问　102
9．1．1　云计算仅是一种时尚　103
9．1．2　云计算没有内部数据服务器那么安全　103
9．1．3　云计算代价高昂　103
9．1．4　云计算太复杂　103
9．1．5　云计算对大公司才有意义　104
9．1．6　只是技术上的改变　104
9．1．7　如果网络中断，云计算将毫无用处　105
9．2　大数据和数据挖掘　105
9．2．1　用于非传统分析的大数据　106
9．2．2　系统合并的大数据　107
总结思考　107
参考文献　108
第10章　生物特征、指纹和专业数据库　109
简介　109
10．1　原生生物特征　110
10．2　指纹　111
10．2．1　分类　112
10．2．2　匹配　113
10．2．3　NIST标准　113
10．3　DNA识别　115
基本原则和技术　116
10．4　面部数据库　117
10．4．1　历史　118
10．4．2　谁在使用面部数据库　119
10．4．3　它有多好　120
总结思考　121
参考文献　121
第11章　分析型数据库　123
简介　123
11．1　数据立方体　123
11．2　Codd博士的OLAP规则　124
11．2．1　Codd博士理论的基础特性　124
11．2．2　独有特性　126
11．2．3　报表特性　126
11．2．4　维度控制　127
11．3　MOLAP　127
11．4　ROLAP　128
11．5　HOLAP　128
11．6　OLAP查询语言　128
11．7　SQL中的聚合操作符　129
11．7．1　GROUP BY GROUPING SET　129
11．7．2　ROLLUP　130
11．7．3　CUBE　131
11．7．4　用法须知　132
11．8　SQL中的OLAP操作符　132
11．8．1　OLAP功能　133
11．8．2　NTILE(n)　138
11．8．3　嵌套的OLAP函数　138
11．8．4　查询样例　139
11．9　稀疏的数据立方体　140
11．9．1　数据立方体　140
11．9．2　维度分层　141
11．9．3　下钻和切片　142
总结思考　143
参考文献　143
第12章　多值数据库或NFNF数据库　145
简介　145
12．1　嵌套文件结构　145
12．2　多值系统　147
12．3　NFNF数据库　149
12．4　现有的表值扩展　152
12．4．1　Microsoft SQL Server　152
12．4．2　Oracle扩展　153
总结思考　154
第13章　层次数据库系统和网络数据库系统　155
简介　155
13．1　数据库类型　155
13．2　数据库历史　156
13．2．1　DL/I　157
13．2．2　控制块　157
13．2．3　数据通信　157
13．2．4　应用程序　157
13．2．5　层次数据库　158
13．2．6　优势和劣势　158
13．3　简单的层次数据库　159
13．3．1　Department数据库　160
13．3．2　Student数据库　160
13．3．3　设计考量　161
13．3．4　样例数据库扩展　161
13．3．5　数据关系　162
13．3．6　层次序列　163
13．3．7　层次数据路径　163
13．3．8　数据库记录　164
13．3．9　段格式　165
13．3．10　段定义　166
13．4　小结　166
总结思考　167
参考文献　167
术语表　169

前言/序言

《数据库的演进与未来：从关系型到新型存储的探索》 引言：数据洪流中的变革之声 我们正身处一个前所未有的数据爆炸时代。每一次的网络互动、每一次的物联网设备连接、每一次的移动应用使用，都在以前所未有的速度和规模生成着海量的数据。传统的关系型数据库，以其强大的结构化数据处理能力和成熟的事务 ACID 特性，在过去的几十年里一直是数据存储和管理领域的基石。然而，面对不断涌现的非结构化、半结构化数据，以及对极致可扩展性、高吞吐量和低延迟的迫切需求，关系型数据库的局限性日益凸显。正是在这样的背景下，一股新的数据库浪潮悄然兴起，它们以多样的形态和灵活的策略，试图解开数据洪流带来的挑战，为未来的数据应用开辟新的可能。 本书并非要深入探讨某种特定类型的新型数据存储技术，而是旨在为读者提供一个更宏观、更系统的视角，去理解数据库技术的发展脉络，认识到不同类型数据库的优势与适用场景，以及它们如何共同构建起支撑现代数字世界的复杂数据基础设施。我们将从数据库的起源出发，回顾关系型数据库的辉煌，然后深入剖析其在面对现代数据挑战时所遇到的瓶颈。在此基础上，我们将展开对“新型存储”这一概念的广泛探讨，它涵盖的不仅仅是特定的技术实现，更是一种思维模式的转变。 第一章：关系型数据库的辉煌与挑战 在数据存储的历史长河中，关系型数据库无疑是最耀眼的明星之一。自上世纪七十年代由埃德加·科德（Edgar F. Codd）提出关系模型以来，SQL（Structured Query Language）便成为了操作和查询数据的标准语言。关系型数据库的强大之处在于其严谨的数据结构、强大的数据一致性保证（ACID 特性：原子性、一致性、隔离性、持久性），以及成熟的查询优化和事务处理能力。这使得它们在金融交易、企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）等需要高度精确和可靠性的场景中表现出色。 然而，随着互联网和移动应用的飞速发展，数据的规模和多样性发生了翻天覆地的变化。海量的用户生成内容、社交媒体数据、日志文件、地理位置信息等，往往不具备清晰、固定的结构，或者其结构变化频繁。传统的关系型数据库在处理这些“大数据”时，面临着诸多挑战： 可扩展性瓶颈： 关系型数据库通常采用垂直扩展（升级硬件）的方式，当数据量达到一定规模时，其成本会急剧升高，且存在物理上限。水平扩展（增加服务器节点）在关系型数据库中实现起来相对复杂，需要精心设计分片（Sharding）策略，并可能牺牲部分跨节点事务的一致性。 性能限制： 对于需要高并发读写的场景，关系型数据库的锁机制和事务处理可能成为性能瓶颈。JOIN 操作在处理大规模数据集时也可能非常耗时。 灵活性不足： 频繁的数据模式（Schema）变更在关系型数据库中需要进行复杂的迁移，这在敏捷开发周期中显得效率低下。 成本效益： 昂贵的硬件和复杂的维护管理，使得关系型数据库在高并发、大数据场景下的成本效益不如预期。 第二章：数据存储的多元化演进：为何需要“新型存储”？ 面对关系型数据库的挑战，一股新的数据存储理念应运而生，其核心在于“专库专用”，即根据不同的业务需求和数据特性，选择最适合的存储技术。这种演进并非否定关系型数据库的价值，而是对其进行补充和拓展，形成一个更加丰富和弹性的数据生态系统。 “新型存储”这个概念并非指代单一的技术，而是泛指那些在设计理念、数据模型、扩展方式和一致性模型上与传统关系型数据库有所区别的存储系统。它们通常是为了解决特定的技术痛点而设计，例如： 大规模分布式环境下的数据处理： 能够轻松地在成百上千台服务器上进行数据存储和计算。 处理非结构化和半结构化数据： 能够灵活地存储和查询 JSON、XML、键值对等形式的数据。 极致的读写性能和低延迟： 满足实时分析、游戏、物联网等对响应速度要求极高的场景。 数据驱动的实时应用： 能够快速响应数据变化并驱动下游应用。 这种多元化的演进，正是为了适应日益复杂和多样化的数据应用场景。如同工具箱里不能只有一把锤子，数据存储也需要拥有多种“工具”，以应对不同的“工作”。 第三章：新型存储的“家族”图谱：多模型与多策略 “新型存储”并非铁板一块，而是由一系列具有不同特点和应用领域的存储技术组成的庞大家族。理解这个家族的成员及其核心思想，是掌握现代数据架构的关键。虽然本书不深入探讨具体的技术细节，但我们可以描绘出这个家族的基本图谱，理解其多样化的解决方案： 键值存储 (Key-Value Stores)： 核心思想： 最简单的存储模型，将每个数据项存储为一个键（Key）和对应的值（Value）的组合。查询效率极高，非常适合存储简单的数据对象，如用户配置、会话信息等。 关注点： 极致的读写速度，高可用性和可扩展性。 典型场景： 缓存、会话管理、个性化推荐中的用户偏好存储。 文档数据库 (Document Databases)： 核心思想： 将数据存储为类似于 JSON 或 BSON 的文档格式。文档可以包含嵌套结构，灵活性极高，无需预先定义严格的 Schema。 关注点： 数据的灵活性、易用性和开发效率，适用于内容管理、产品目录等场景。 典型场景： 内容管理系统、电子商务产品详情、博客文章。 列族数据库 (Column-Family Stores / Wide-Column Stores)： 核心思想： 数据按照列族（Column Family）组织，而不是传统的行。这种模型允许在同一行内存储大量具有不同属性的列，尤其适合存储稀疏数据和时间序列数据。 关注点： 高写入吞吐量、可扩展性和对大量列的支持。 典型场景： 大规模日志分析、时间序列数据存储、物联网传感器数据。 图数据库 (Graph Databases)： 核心思想： 将数据以节点（Nodes）和关系（Relationships）的形式存储，专注于数据之间的连接关系。非常适合分析复杂的关系网络。 关注点： 高效的关系查询、网络分析、社交网络建模。 典型场景： 社交网络、推荐系统（基于关系）、欺诈检测、知识图谱。 内存数据库 (In-Memory Databases)： 核心思想： 将数据完全或主要存储在内存中，而非磁盘上，以实现极低的访问延迟。 关注点： 极致的查询性能和实时性。 典型场景： 实时分析、金融交易撮合、游戏实时排行榜。 搜索引擎 (Search Engines)： 核心思想： 专注于文本内容的索引、搜索和分析，提供强大的全文搜索功能和复杂的查询能力。 关注点： 快速、相关的搜索结果，对非结构化文本的处理能力。 典型场景： 网站搜索、日志搜索、文档检索。 除了这些主流的类型，还有诸如时间序列数据库、地理空间数据库等更专业化的存储解决方案。每种类型都有其独特的优势，但也可能在某些方面存在取舍，例如，牺牲部分跨节点的事务一致性来换取更高的可用性和可扩展性。 第四章：理解数据模型与一致性：权衡中的智慧 在选择和使用新型存储时，理解其底层的数据模型和一致性模型至关重要。这并非只是技术细节，而是影响着我们如何设计应用、如何处理数据、以及最终能够达到何种业务目标。 数据模型的多样性： Schema-less vs. Schema-on-Read： 许多新型存储，如文档数据库，允许在写入数据时不强制定义 Schema，而是在读取数据时才解析和理解其结构（Schema-on-Read）。这为快速迭代和适应变化提供了极大的便利。 多模型融合： 一些现代数据平台开始尝试支持多种数据模型，例如，一个平台既能处理关系型数据，又能处理文档数据和图数据，为用户提供更全面的解决方案。 一致性模型的演进： CAP 定理回顾： 在分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）这三个特性无法同时完美满足，只能在其中选择两个。新型存储的出现，很大程度上就是为了在分布式环境下更好地平衡 CAP 定理。 最终一致性 (Eventual Consistency)： 许多高度可扩展的分布式数据库采用最终一致性模型。这意味着在数据更新后，在某个时间点，所有副本最终会达到一致状态，但在此之前，不同的节点可能读取到旧的数据。这对于对实时一致性要求不那么苛刻的场景（例如，社交媒体的点赞数）是完全可以接受的，并且能带来极高的可用性和性能。 其他一致性模型： 除了强一致性和最终一致性，还存在一些介于两者之间的模型，例如因果一致性（Causal Consistency），它保证了因果相关的操作能够保持顺序，即使非因果的操作可能乱序。 第五章：架构设计中的应用：从单体到微服务的数据支撑 新型存储的出现，深刻地影响了现代软件架构的设计。尤其是在微服务架构和云原生应用中，它们扮演着至关重要的角色。 微服务与数据独立性： 在微服务架构中，每个服务都应该拥有自己的数据存储，并且不应该直接访问其他服务的数据库。这意味着一个微服务可以根据其自身的数据特性和性能需求，选择最适合的数据库。例如，用户服务可能使用文档数据库存储用户配置，而订单服务则可能继续使用关系型数据库来保证交易的严谨性。 这种数据独立性，极大地增强了微服务的解耦性，使得各个服务可以独立开发、部署和扩展。 云原生与弹性扩展： 云平台提供了强大的弹性计算和存储能力，新型存储通常也与云原生理念高度契合，能够轻松地在云环境中进行部署、管理和扩展。 许多云厂商提供了托管的数据库服务，用户无需关心底层的硬件和运维，只需关注数据的存储和使用，大大降低了 TCO（总拥有成本）。 数据湖与数据仓库的整合： 在大数据领域，数据湖（Data Lake）通常存储海量的原始数据，不限制数据格式。而数据仓库（Data Warehouse）则存储经过清洗、转换的结构化数据，用于分析。新型存储，特别是能够处理半结构化和非结构化数据的存储，为构建更加灵活和全面的数据湖提供了可能。同时，它们也能与传统的数据仓库协同工作，构成完整的数据处理 pipeline。 结论：拥抱多样化，驾驭数据未来 数据库技术的发展从未停止，从最初的网状模型、层次模型，到关系型模型的统治地位，再到如今的多元化存储时代，每一次的变革都伴随着业务需求的演进和技术的突破。理解不同类型数据库的优势与局限，认识到“新型存储”并非是对关系型数据库的替代，而是对其有益的补充和拓展，是我们驾驭数据洪流、构建强大而灵活的数据基础设施的关键。 本书旨在为读者建立一个宏观的认知框架，理解数据库技术发展的逻辑，掌握不同存储技术的核心思想，并在实际应用中做出明智的选择。未来的数据世界将是一个更加丰富多彩、模型共存的生态系统，而掌握这份“地图”，将能帮助我们在数据驱动的浪潮中，找到最适合自己的航道。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚拜读完《NoSQL权威指南》，说实话，这本书真的给了我太多惊喜，也打开了我对数据库领域一个全新的视角。在这本书之前，我对NoSQL的认知仅限于一些零散的概念，感觉它就像一个传说中的“万能钥匙”，能够解决各种关系型数据库的痛点，但具体如何运用，又有哪些门道，一直笼罩在一层迷雾之中。而这本书，就像一位经验丰富的向导，一层层剥开了这层迷雾。 首先，我特别欣赏作者在开篇就对NoSQL的“为什么”进行了深入的剖析。他并没有上来就介绍各种NoSQL数据库的细节，而是花了大篇幅去讲解为何会出现NoSQL，它解决的是关系型数据库在哪些方面遇到的瓶颈，比如在大规模分布式场景下的扩展性问题、海量非结构化数据处理的效率问题，以及敏捷开发对数据模型灵活性的需求。他通过生动的比喻和大量的实际案例，让我深刻理解了NoSQL不仅仅是“不用SQL”，而是一种思维方式的转变，一种对数据存储和管理范式的重塑。这部分内容对于初学者来说至关重要，它建立了一个坚实的概念基础，让我不再盲目地去尝试学习各种技术，而是带着目的性去理解它们。

评分☆☆☆☆☆

对于我这个项目开发者来说，《NoSQL权威指南》中关于不同类型NoSQL数据库的分类和详解，简直就是一份宝藏。它非常系统地介绍了键值存储、文档数据库、列族数据库和图数据库这四大类，并且针对每一类都选取了代表性的数据库产品进行深入讲解。我之前一直困惑于MongoDB和Cassandra到底有什么区别，用了这本书之后，我能够清晰地分辨出它们的适用场景。比如，MongoDB的文档模型在处理半结构化数据时非常强大，适合内容管理系统或产品目录；而Cassandra的列族模型则在需要极高写入吞吐量和可预测的读取性能的场景下表现出色，这让我为我的实时数据分析平台找到了新的方向。 书中对每个数据库产品的介绍，不仅仅是停留在API接口层面，而是更深入地探讨了它们的设计哲学、核心架构、数据模型、一致性模型以及在分布式环境下的工作原理。例如，在讲到CAP理论时，作者结合不同的NoSQL数据库，生动地解释了它们如何在一致性、可用性和分区容错性之间做出权衡。这种深度分析让我能够根据项目的具体需求，做出更明智的技术选型，避免了“用错工具”的尴尬。而且，书中还提供了很多实用的代码示例和配置建议，这对于我快速上手并落地实际项目非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书对我而言，不仅仅是一本技术手册，更像是一次思维的启蒙。在阅读《NoSQL权威指南》之前，我对数据处理的思维模式很大程度上还停留在关系型数据库的范畴，总是习惯性地去考虑表、外键、JOIN等等。然而，这本书彻底颠覆了我的固有认知。作者通过大量的图示和实例，展示了如何运用不同的NoSQL数据模型来高效地存储和查询数据。 我特别喜欢书中关于选择合适的NoSQL数据库类型的分析。它并没有给出一个“最好”的答案，而是强调要根据具体的业务场景、数据特性以及性能要求来做出决策。比如，在需要构建社交网络、推荐系统这类具有复杂关系的数据时，图数据库的优势就显露无遗；而在需要存储海量日志、用户行为数据等场景下，文档数据库或列族数据库则更胜一筹。书中对不同数据库的适用性分析，让我避免了在实际项目中“头痛医头，脚痛医脚”的盲目尝试，而是能够更有针对性地去解决问题。这本书的价值，在于它不仅教会我“是什么”，更教会我“为什么”和“怎么做”。

评分☆☆☆☆☆

读完《NoSQL权威指南》后，我感觉自己在处理大数据和分布式系统设计方面的能力得到了质的飞跃。书中关于数据建模的章节，特别是针对不同NoSQL类型的数据建模策略，给我留下了深刻的印象。例如，在讨论文档数据库时，它强调了“嵌入式”和“引用”模型的权衡，以及如何根据查询模式来设计文档结构，这与传统关系型数据库的反范式设计理念截然不同，但也更加高效。 更让我受益匪浅的是，书中并没有止步于数据库本身，而是将NoSQL技术置于更广阔的系统架构中去讨论。它详细阐述了NoSQL如何与大数据生态系统中的其他组件（如Hadoop、Spark）协同工作，以及如何构建可扩展、高可用的分布式应用。书中关于分布式事务、数据同步、缓存策略等方面的讨论，都为我解决实际工程中遇到的复杂问题提供了宝贵的思路。我尤其喜欢作者在章节末尾提出的“思考题”和“实践建议”，这促使我主动去思考和实践，而不是被动地接受信息。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，作为一名技术栈不断更新的开发者，我一直试图跟上时代发展的步伐，而NoSQL绝对是这个时代绕不开的关键词。在接触《NoSQL权威指南》之前，我对NoSQL的理解总感觉是“空中楼阁”，知道有这么回事，但总抓不住核心。《NoSQL权威指南》这本书，就像一个极其耐心且知识渊博的导师，把我从概念的混沌中拉了出来，带我一步步认识了NoSQL的真面目。 我尤其看重的是，这本书并非简单地堆砌各种NoSQL数据库的名称和特性，而是从“道”的层面，深入浅出地讲解了NoSQL背后的思想精髓。作者通过对关系型数据库局限性的鞭辟入里分析，以及对NoSQL发展历程的梳理，让我深刻理解了为何NoSQL会应运而生，又为何在今天的技术浪潮中扮演着越来越重要的角色。他并没有回避NoSQL的缺点和挑战，而是以一种平衡且客观的态度，引导读者去认识和理解不同NoSQL解决方案的优劣势。这让我能够更理性地看待NoSQL，而不是盲目跟风。

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送货特别快，京东就是好

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还可以，可以看看

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书不错，买了很多，以后慢慢看

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不错，京东买书配送快，质量也好！！！

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感觉还可以，价格比较合理！

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还不错的一本书哈哈哈哈的

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不错的额。

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挺好