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[美] 喬·塞科（Joe Celko） 著，王春生，範東來 譯

圖書標籤:

• NoSQL
• 數據庫
• MongoDB
• Cassandra
• Redis
• 數據存儲
• 大數據
• 分布式係統
• 數據模型
• 非關係型數據庫

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115427878

版次：1

商品編碼：11948843

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-07-01

頁數：178

正文語種：中文

編輯推薦

在暢銷書作者、SQL傑齣人物Joe Celko的專業指導下學習NoSQL。
掌握每一位SQL專業人士都需要瞭解的非關係型數據庫知識。

本書對非關係型技術的完整概述，讓你能夠更靈活地應對組織需要。數據持續爆炸式增長且越來越復雜，使得SQL對於查詢數據和抽取數據含義的作用被削弱。在這個新時期裏，數據的規模更大、速度更快，你需要利用非關係型技術來大限度地利用手中的信息。通過Joe Celko的這本書，你將瞭解何時、何地使用NoSQL以及為什麼NoSQL比SQL更有益。

? 完整理解NoSQL技術的使用場景。
? 認識列式數據庫、流式數據庫和圖數據庫的利與弊。
? 學習如何轉變思維方式來充分利用非關係型數據庫。

本書涵蓋瞭當今的數據不同於過去的數據的三個方麵，即速度、規模、多樣性。當收集和查詢信息的速度趕不上信息變化的速度時，就不能簡單地將其當作靜態數據處理。本書將幫你理解數據的速度，讓你裝備一些工具來解燃眉之急。舊的數據存儲與訪問模式已不適用於大數據。傑齣專傢Joe Celko將幫你瞭解數據的規模，以及存儲和訪問PB級和EB級數據的不同方式。並不是所有的數據都能適應關係模型，包括基因數據、語義數據以及社交網絡産生的數據。Joe Celko將幫你瞭解數據的種類，以及多種數據所需的可替代的存儲、查詢和管理框架。

內容簡介

本書是根據作者進行培訓和開發的經驗編寫的NoSQL傑齣指南，是瞭解在什麼場景、什麼時候、為什麼NoSQL的好處超過SQL的理想書籍。通過本書，讀者可以對SQL的缺點多於好處的場景有一個完整的理解，而後更好地確定何時使用NoSQL技術可以獲得很大的好處，對列數據庫、流數據庫和圖數據庫的利弊有更深入的理解，並在備受歡迎的SQL專傢Joe Celko的指導下順利過渡到NoSQL。

本書會詳細介紹NoSQL常見的數據庫的曆史、技術原理及其優缺點，這些數據庫包括列式數據庫、圖數據庫、流式數據庫、鍵值數據庫、文本數據庫、地理信息數據庫、指紋數據庫、分析型數據庫、多值數據庫以及層次數據庫等。

本書適閤所有對NoSQL數據庫感興趣的技術人員閱讀。

作者簡介

Joe Celko為ANSI/ISO SQL標準委員會工作瞭10年，並且參與編寫瞭SQL-89和SQL-92標準。
Celko先生是Elsevier/Morgan Kaufmann齣版的一係列關於SQL和RDBMS圖書的作者。他是得剋薩斯奧斯汀的一位獨立谘詢師。他已經為計算機行業和學術齣版寫過1200多個專欄，其中大多數都是關於處理數據和數據庫方麵的。

譯者介紹
範東來 北京航空航天大學碩士，成都數聯銘品（BBD）科技有限公司大數據技術部負責人，大數據平颱架構師，著有《Hadoop海量數據處理》，譯有《解讀NoSQL》，極客學院布道師，研究方嚮為並行圖挖掘、模式分類。
王春生 網名“平凡的香草”，典型的“完美主義+強迫癥+現實主義”綜閤體，追求完美並苛刻。新浪大規模數據庫平颱的設計者和開發者，先後擔任過DBA、架構師、技術總監等職位，對數據庫、網絡、係統等環節的應用和開發均有豐富經驗，曾參與翻譯《Puppet實戰手冊》。微博@平凡的香草。

目錄

第1章　NoSQL和事務處理　1
簡介　1
1．1　批處理中的數據庫事務處理　1
1．2　磁盤處理中的事務處理　2
1．3　ACID　2
1．4　悲觀並發詳解　4
1．4．1　隔離級彆　5
1．4．2　私有的隔離級彆　7
1．5　CAP定理　8
1．6　BASE　9
1．7　服務器端一緻性　10
1．8　錯誤處理　11
1．9　為什麼在這些場景下SQL不能發揮作用　11
總結思考　12
參考文獻　12
第2章　列式數據庫　13
簡介　13
2．1　列式數據庫的曆史　14
2．2　技術原理　19
2．3　查詢優化　19
2．4　多用戶和硬件　19
2．5　執行一個ALTER語句　20
2．6　數據倉庫和列式數據庫　21
總結思考　21
參考文獻　22
第3章　圖數據庫　23
簡介　23
3．1　圖論基礎　24
3．1．1　節點　24
3．1．2　邊　25
3．1．3　圖的結構　25
3．2　RDBMS與圖數據庫　26
3．3　凱文?貝肯問題的六度　26
3．3．1　通用圖的鄰接錶模型　27
3．3．2　通用圖的覆蓋路徑模型　30
3．3．3　真實數據的復雜關係　32
3．4　頂點覆蓋　34
3．5　圖編程工具　35
3．5．1　圖數據庫　36
3．5．2　圖數據庫語言　36
總結思考　39
參考文獻　39
第4章　MapReduce模型　41
簡介　41
4．1　Hadoop分布式文件係統　43
4．2　查詢語言　43
4．2．1　Pig Latin　43
4．2．2　Hive和其他工具　52
總結思考　54
參考文獻　54
第5章　流式數據庫和復雜事件　55
簡介　55
5．1　代並發模型　56
5．1．1　樂觀並發　56
5．1．2　樂觀並發下的隔離級彆　56
5．2　復雜事件處理　58
5．2．1　與事件處理相關的術語　59
5．2．2　事件處理與狀態更改約束　61
5．2．3　事件處理與Petri網　62
5．3　商業産品　63
5．3．1　StreamBase　63
5．3．2　Kx　66
總結思考　68
參考文獻　68
第6章　鍵值存儲　69
簡介　69
6．1　模式與無模式　69
6．2　查詢與檢索　70
6．3　“鍵”的處理　70
6．3．1　Berkeley DB　71
6．3．2　通過樹索引或散列訪問　71
6．4　“值”的處理　71
6．4．1　任意字節數組　72
6．4．2　已知結構的小文件　72
6．5　産品　73
總結思考　75
第7章　文本數據庫　77
簡介　77
7．1　經典文檔管理係統　77
7．1．1　文件索引和存儲　78
7．1．2　關鍵字和題內關鍵字　78
7．1．3　行業標準　79
7．2　文本挖掘與理解　83
7．2．1　語義與語法　83
7．2．2　語義網　84
7．3　語言問題　85
7．3．1　Unicode和ISO標準　86
7．3．2　機器翻譯　86
總結思考　87
參考文獻　88
第8章　地圖數據　89
簡介　89
8．1　GIS查詢　90
8．1．1　簡單位置　90
8．1．2　簡單距離　91
8．1．3　在一個區域中查找數量、密度和內容　91
8．1．4　鄰近關係　91
8．1．5　時間關係　91
8．2　定位　92
8．2．1　經度和緯度　92
8．2．2　層次三角網格　93
8．2．3　街道地址　95
8．2．4　郵政編號　96
8．2．5　ZIP編碼　96
8．2．6　加拿大郵政編碼　96
8．2．7　英國郵政編碼　97
8．3　GIS的SQL擴展　99
總結思考　99
參考文獻　100
第9章　大數據和雲計算　101
簡介　101
9．1　對大數據和雲計算的疑問　102
9．1．1　雲計算僅是一種時尚　103
9．1．2　雲計算沒有內部數據服務器那麼安全　103
9．1．3　雲計算代價高昂　103
9．1．4　雲計算太復雜　103
9．1．5　雲計算對大公司纔有意義　104
9．1．6　隻是技術上的改變　104
9．1．7　如果網絡中斷，雲計算將毫無用處　105
9．2　大數據和數據挖掘　105
9．2．1　用於非傳統分析的大數據　106
9．2．2　係統閤並的大數據　107
總結思考　107
參考文獻　108
第10章　生物特徵、指紋和專業數據庫　109
簡介　109
10．1　原生生物特徵　110
10．2　指紋　111
10．2．1　分類　112
10．2．2　匹配　113
10．2．3　NIST標準　113
10．3　DNA識彆　115
基本原則和技術　116
10．4　麵部數據庫　117
10．4．1　曆史　118
10．4．2　誰在使用麵部數據庫　119
10．4．3　它有多好　120
總結思考　121
參考文獻　121
第11章　分析型數據庫　123
簡介　123
11．1　數據立方體　123
11．2　Codd博士的OLAP規則　124
11．2．1　Codd博士理論的基礎特性　124
11．2．2　獨有特性　126
11．2．3　報錶特性　126
11．2．4　維度控製　127
11．3　MOLAP　127
11．4　ROLAP　128
11．5　HOLAP　128
11．6　OLAP查詢語言　128
11．7　SQL中的聚閤操作符　129
11．7．1　GROUP BY GROUPING SET　129
11．7．2　ROLLUP　130
11．7．3　CUBE　131
11．7．4　用法須知　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函數　138
11．8．4　查詢樣例　139
11．9　稀疏的數據立方體　140
11．9．1　數據立方體　140
11．9．2　維度分層　141
11．9．3　下鑽和切片　142
總結思考　143
參考文獻　143
第12章　多值數據庫或NFNF數據庫　145
簡介　145
12．1　嵌套文件結構　145
12．2　多值係統　147
12．3　NFNF數據庫　149
12．4　現有的錶值擴展　152
12．4．1　Microsoft SQL Server　152
12．4．2　Oracle擴展　153
總結思考　154
第13章　層次數據庫係統和網絡數據庫係統　155
簡介　155
13．1　數據庫類型　155
13．2　數據庫曆史　156
13．2．1　DL/I　157
13．2．2　控製塊　157
13．2．3　數據通信　157
13．2．4　應用程序　157
13．2．5　層次數據庫　158
13．2．6　優勢和劣勢　158
13．3　簡單的層次數據庫　159
13．3．1　Department數據庫　160
13．3．2　Student數據庫　160
13．3．3　設計考量　161
13．3．4　樣例數據庫擴展　161
13．3．5　數據關係　162
13．3．6　層次序列　163
13．3．7　層次數據路徑　163
13．3．8　數據庫記錄　164
13．3．9　段格式　165
13．3．10　段定義　166
13．4　小結　166
總結思考　167
參考文獻　167
術語錶　169

前言/序言

《數據庫的演進與未來：從關係型到新型存儲的探索》 引言：數據洪流中的變革之聲 我們正身處一個前所未有的數據爆炸時代。每一次的網絡互動、每一次的物聯網設備連接、每一次的移動應用使用，都在以前所未有的速度和規模生成著海量的數據。傳統的關係型數據庫，以其強大的結構化數據處理能力和成熟的事務 ACID 特性，在過去的幾十年裏一直是數據存儲和管理領域的基石。然而，麵對不斷湧現的非結構化、半結構化數據，以及對極緻可擴展性、高吞吐量和低延遲的迫切需求，關係型數據庫的局限性日益凸顯。正是在這樣的背景下，一股新的數據庫浪潮悄然興起，它們以多樣的形態和靈活的策略，試圖解開數據洪流帶來的挑戰，為未來的數據應用開闢新的可能。 本書並非要深入探討某種特定類型的新型數據存儲技術，而是旨在為讀者提供一個更宏觀、更係統的視角，去理解數據庫技術的發展脈絡，認識到不同類型數據庫的優勢與適用場景，以及它們如何共同構建起支撐現代數字世界的復雜數據基礎設施。我們將從數據庫的起源齣發，迴顧關係型數據庫的輝煌，然後深入剖析其在麵對現代數據挑戰時所遇到的瓶頸。在此基礎上，我們將展開對“新型存儲”這一概念的廣泛探討，它涵蓋的不僅僅是特定的技術實現，更是一種思維模式的轉變。 第一章：關係型數據庫的輝煌與挑戰 在數據存儲的曆史長河中，關係型數據庫無疑是最耀眼的明星之一。自上世紀七十年代由埃德加·科德（Edgar F. Codd）提齣關係模型以來，SQL（Structured Query Language）便成為瞭操作和查詢數據的標準語言。關係型數據庫的強大之處在於其嚴謹的數據結構、強大的數據一緻性保證（ACID 特性：原子性、一緻性、隔離性、持久性），以及成熟的查詢優化和事務處理能力。這使得它們在金融交易、企業資源規劃（ERP）、客戶關係管理（CRM）等需要高度精確和可靠性的場景中錶現齣色。 然而，隨著互聯網和移動應用的飛速發展，數據的規模和多樣性發生瞭翻天覆地的變化。海量的用戶生成內容、社交媒體數據、日誌文件、地理位置信息等，往往不具備清晰、固定的結構，或者其結構變化頻繁。傳統的關係型數據庫在處理這些“大數據”時，麵臨著諸多挑戰： 可擴展性瓶頸： 關係型數據庫通常采用垂直擴展（升級硬件）的方式，當數據量達到一定規模時，其成本會急劇升高，且存在物理上限。水平擴展（增加服務器節點）在關係型數據庫中實現起來相對復雜，需要精心設計分片（Sharding）策略，並可能犧牲部分跨節點事務的一緻性。 性能限製： 對於需要高並發讀寫的場景，關係型數據庫的鎖機製和事務處理可能成為性能瓶頸。JOIN 操作在處理大規模數據集時也可能非常耗時。 靈活性不足： 頻繁的數據模式（Schema）變更在關係型數據庫中需要進行復雜的遷移，這在敏捷開發周期中顯得效率低下。 成本效益： 昂貴的硬件和復雜的維護管理，使得關係型數據庫在高並發、大數據場景下的成本效益不如預期。 第二章：數據存儲的多元化演進：為何需要“新型存儲”？ 麵對關係型數據庫的挑戰，一股新的數據存儲理念應運而生，其核心在於“專庫專用”，即根據不同的業務需求和數據特性，選擇最適閤的存儲技術。這種演進並非否定關係型數據庫的價值，而是對其進行補充和拓展，形成一個更加豐富和彈性的數據生態係統。 “新型存儲”這個概念並非指代單一的技術，而是泛指那些在設計理念、數據模型、擴展方式和一緻性模型上與傳統關係型數據庫有所區彆的存儲係統。它們通常是為瞭解決特定的技術痛點而設計，例如： 大規模分布式環境下的數據處理： 能夠輕鬆地在成百上韆颱服務器上進行數據存儲和計算。 處理非結構化和半結構化數據： 能夠靈活地存儲和查詢 JSON、XML、鍵值對等形式的數據。 極緻的讀寫性能和低延遲： 滿足實時分析、遊戲、物聯網等對響應速度要求極高的場景。 數據驅動的實時應用： 能夠快速響應數據變化並驅動下遊應用。 這種多元化的演進，正是為瞭適應日益復雜和多樣化的數據應用場景。如同工具箱裏不能隻有一把錘子，數據存儲也需要擁有多種“工具”，以應對不同的“工作”。 第三章：新型存儲的“傢族”圖譜：多模型與多策略 “新型存儲”並非鐵闆一塊，而是由一係列具有不同特點和應用領域的存儲技術組成的龐大傢族。理解這個傢族的成員及其核心思想，是掌握現代數據架構的關鍵。雖然本書不深入探討具體的技術細節，但我們可以描繪齣這個傢族的基本圖譜，理解其多樣化的解決方案： 鍵值存儲 (Key-Value Stores)： 核心思想： 最簡單的存儲模型，將每個數據項存儲為一個鍵（Key）和對應的值（Value）的組閤。查詢效率極高，非常適閤存儲簡單的數據對象，如用戶配置、會話信息等。 關注點： 極緻的讀寫速度，高可用性和可擴展性。 典型場景： 緩存、會話管理、個性化推薦中的用戶偏好存儲。 文檔數據庫 (Document Databases)： 核心思想： 將數據存儲為類似於 JSON 或 BSON 的文檔格式。文檔可以包含嵌套結構，靈活性極高，無需預先定義嚴格的 Schema。 關注點： 數據的靈活性、易用性和開發效率，適用於內容管理、産品目錄等場景。 典型場景： 內容管理係統、電子商務産品詳情、博客文章。 列族數據庫 (Column-Family Stores / Wide-Column Stores)： 核心思想： 數據按照列族（Column Family）組織，而不是傳統的行。這種模型允許在同一行內存儲大量具有不同屬性的列，尤其適閤存儲稀疏數據和時間序列數據。 關注點： 高寫入吞吐量、可擴展性和對大量列的支持。 典型場景： 大規模日誌分析、時間序列數據存儲、物聯網傳感器數據。 圖數據庫 (Graph Databases)： 核心思想： 將數據以節點（Nodes）和關係（Relationships）的形式存儲，專注於數據之間的連接關係。非常適閤分析復雜的關係網絡。 關注點： 高效的關係查詢、網絡分析、社交網絡建模。 典型場景： 社交網絡、推薦係統（基於關係）、欺詐檢測、知識圖譜。 內存數據庫 (In-Memory Databases)： 核心思想： 將數據完全或主要存儲在內存中，而非磁盤上，以實現極低的訪問延遲。 關注點： 極緻的查詢性能和實時性。 典型場景： 實時分析、金融交易撮閤、遊戲實時排行榜。 搜索引擎 (Search Engines)： 核心思想： 專注於文本內容的索引、搜索和分析，提供強大的全文搜索功能和復雜的查詢能力。 關注點： 快速、相關的搜索結果，對非結構化文本的處理能力。 典型場景： 網站搜索、日誌搜索、文檔檢索。 除瞭這些主流的類型，還有諸如時間序列數據庫、地理空間數據庫等更專業化的存儲解決方案。每種類型都有其獨特的優勢，但也可能在某些方麵存在取捨，例如，犧牲部分跨節點的事務一緻性來換取更高的可用性和可擴展性。 第四章：理解數據模型與一緻性：權衡中的智慧 在選擇和使用新型存儲時，理解其底層的數據模型和一緻性模型至關重要。這並非隻是技術細節，而是影響著我們如何設計應用、如何處理數據、以及最終能夠達到何種業務目標。 數據模型的多樣性： Schema-less vs. Schema-on-Read： 許多新型存儲，如文檔數據庫，允許在寫入數據時不強製定義 Schema，而是在讀取數據時纔解析和理解其結構（Schema-on-Read）。這為快速迭代和適應變化提供瞭極大的便利。 多模型融閤： 一些現代數據平颱開始嘗試支持多種數據模型，例如，一個平颱既能處理關係型數據，又能處理文檔數據和圖數據，為用戶提供更全麵的解決方案。 一緻性模型的演進： CAP 定理迴顧： 在分布式係統中，一緻性（Consistency）、可用性（Availability）和分區容錯性（Partition Tolerance）這三個特性無法同時完美滿足，隻能在其中選擇兩個。新型存儲的齣現，很大程度上就是為瞭在分布式環境下更好地平衡 CAP 定理。 最終一緻性 (Eventual Consistency)： 許多高度可擴展的分布式數據庫采用最終一緻性模型。這意味著在數據更新後，在某個時間點，所有副本最終會達到一緻狀態，但在此之前，不同的節點可能讀取到舊的數據。這對於對實時一緻性要求不那麼苛刻的場景（例如，社交媒體的點贊數）是完全可以接受的，並且能帶來極高的可用性和性能。 其他一緻性模型： 除瞭強一緻性和最終一緻性，還存在一些介於兩者之間的模型，例如因果一緻性（Causal Consistency），它保證瞭因果相關的操作能夠保持順序，即使非因果的操作可能亂序。 第五章：架構設計中的應用：從單體到微服務的數據支撐 新型存儲的齣現，深刻地影響瞭現代軟件架構的設計。尤其是在微服務架構和雲原生應用中，它們扮演著至關重要的角色。 微服務與數據獨立性： 在微服務架構中，每個服務都應該擁有自己的數據存儲，並且不應該直接訪問其他服務的數據庫。這意味著一個微服務可以根據其自身的數據特性和性能需求，選擇最適閤的數據庫。例如，用戶服務可能使用文檔數據庫存儲用戶配置，而訂單服務則可能繼續使用關係型數據庫來保證交易的嚴謹性。 這種數據獨立性，極大地增強瞭微服務的解耦性，使得各個服務可以獨立開發、部署和擴展。 雲原生與彈性擴展： 雲平颱提供瞭強大的彈性計算和存儲能力，新型存儲通常也與雲原生理念高度契閤，能夠輕鬆地在雲環境中進行部署、管理和擴展。 許多雲廠商提供瞭托管的數據庫服務，用戶無需關心底層的硬件和運維，隻需關注數據的存儲和使用，大大降低瞭 TCO（總擁有成本）。 數據湖與數據倉庫的整閤： 在大數據領域，數據湖（Data Lake）通常存儲海量的原始數據，不限製數據格式。而數據倉庫（Data Warehouse）則存儲經過清洗、轉換的結構化數據，用於分析。新型存儲，特彆是能夠處理半結構化和非結構化數據的存儲，為構建更加靈活和全麵的數據湖提供瞭可能。同時，它們也能與傳統的數據倉庫協同工作，構成完整的數據處理 pipeline。 結論：擁抱多樣化，駕馭數據未來 數據庫技術的發展從未停止，從最初的網狀模型、層次模型，到關係型模型的統治地位，再到如今的多元化存儲時代，每一次的變革都伴隨著業務需求的演進和技術的突破。理解不同類型數據庫的優勢與局限，認識到“新型存儲”並非是對關係型數據庫的替代，而是對其有益的補充和拓展，是我們駕馭數據洪流、構建強大而靈活的數據基礎設施的關鍵。 本書旨在為讀者建立一個宏觀的認知框架，理解數據庫技術發展的邏輯，掌握不同存儲技術的核心思想，並在實際應用中做齣明智的選擇。未來的數據世界將是一個更加豐富多彩、模型共存的生態係統，而掌握這份“地圖”，將能幫助我們在數據驅動的浪潮中，找到最適閤自己的航道。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，作為一名技術棧不斷更新的開發者，我一直試圖跟上時代發展的步伐，而NoSQL絕對是這個時代繞不開的關鍵詞。在接觸《NoSQL權威指南》之前，我對NoSQL的理解總感覺是“空中樓閣”，知道有這麼迴事，但總抓不住核心。《NoSQL權威指南》這本書，就像一個極其耐心且知識淵博的導師，把我從概念的混沌中拉瞭齣來，帶我一步步認識瞭NoSQL的真麵目。 我尤其看重的是，這本書並非簡單地堆砌各種NoSQL數據庫的名稱和特性，而是從“道”的層麵，深入淺齣地講解瞭NoSQL背後的思想精髓。作者通過對關係型數據庫局限性的鞭闢入裏分析，以及對NoSQL發展曆程的梳理，讓我深刻理解瞭為何NoSQL會應運而生，又為何在今天的技術浪潮中扮演著越來越重要的角色。他並沒有迴避NoSQL的缺點和挑戰，而是以一種平衡且客觀的態度，引導讀者去認識和理解不同NoSQL解決方案的優劣勢。這讓我能夠更理性地看待NoSQL，而不是盲目跟風。

評分☆☆☆☆☆

讀完《NoSQL權威指南》後，我感覺自己在處理大數據和分布式係統設計方麵的能力得到瞭質的飛躍。書中關於數據建模的章節，特彆是針對不同NoSQL類型的數據建模策略，給我留下瞭深刻的印象。例如，在討論文檔數據庫時，它強調瞭“嵌入式”和“引用”模型的權衡，以及如何根據查詢模式來設計文檔結構，這與傳統關係型數據庫的反範式設計理念截然不同，但也更加高效。 更讓我受益匪淺的是，書中並沒有止步於數據庫本身，而是將NoSQL技術置於更廣闊的係統架構中去討論。它詳細闡述瞭NoSQL如何與大數據生態係統中的其他組件（如Hadoop、Spark）協同工作，以及如何構建可擴展、高可用的分布式應用。書中關於分布式事務、數據同步、緩存策略等方麵的討論，都為我解決實際工程中遇到的復雜問題提供瞭寶貴的思路。我尤其喜歡作者在章節末尾提齣的“思考題”和“實踐建議”，這促使我主動去思考和實踐，而不是被動地接受信息。

評分☆☆☆☆☆

我最近剛拜讀完《NoSQL權威指南》，說實話，這本書真的給瞭我太多驚喜，也打開瞭我對數據庫領域一個全新的視角。在這本書之前，我對NoSQL的認知僅限於一些零散的概念，感覺它就像一個傳說中的“萬能鑰匙”，能夠解決各種關係型數據庫的痛點，但具體如何運用，又有哪些門道，一直籠罩在一層迷霧之中。而這本書，就像一位經驗豐富的嚮導，一層層剝開瞭這層迷霧。 首先，我特彆欣賞作者在開篇就對NoSQL的“為什麼”進行瞭深入的剖析。他並沒有上來就介紹各種NoSQL數據庫的細節，而是花瞭大篇幅去講解為何會齣現NoSQL，它解決的是關係型數據庫在哪些方麵遇到的瓶頸，比如在大規模分布式場景下的擴展性問題、海量非結構化數據處理的效率問題，以及敏捷開發對數據模型靈活性的需求。他通過生動的比喻和大量的實際案例，讓我深刻理解瞭NoSQL不僅僅是“不用SQL”，而是一種思維方式的轉變，一種對數據存儲和管理範式的重塑。這部分內容對於初學者來說至關重要，它建立瞭一個堅實的概念基礎，讓我不再盲目地去嘗試學習各種技術，而是帶著目的性去理解它們。

評分☆☆☆☆☆

對於我這個項目開發者來說，《NoSQL權威指南》中關於不同類型NoSQL數據庫的分類和詳解，簡直就是一份寶藏。它非常係統地介紹瞭鍵值存儲、文檔數據庫、列族數據庫和圖數據庫這四大類，並且針對每一類都選取瞭代錶性的數據庫産品進行深入講解。我之前一直睏惑於MongoDB和Cassandra到底有什麼區彆，用瞭這本書之後，我能夠清晰地分辨齣它們的適用場景。比如，MongoDB的文檔模型在處理半結構化數據時非常強大，適閤內容管理係統或産品目錄；而Cassandra的列族模型則在需要極高寫入吞吐量和可預測的讀取性能的場景下錶現齣色，這讓我為我的實時數據分析平颱找到瞭新的方嚮。 書中對每個數據庫産品的介紹，不僅僅是停留在API接口層麵，而是更深入地探討瞭它們的設計哲學、核心架構、數據模型、一緻性模型以及在分布式環境下的工作原理。例如，在講到CAP理論時，作者結閤不同的NoSQL數據庫，生動地解釋瞭它們如何在一緻性、可用性和分區容錯性之間做齣權衡。這種深度分析讓我能夠根據項目的具體需求，做齣更明智的技術選型，避免瞭“用錯工具”的尷尬。而且，書中還提供瞭很多實用的代碼示例和配置建議，這對於我快速上手並落地實際項目非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

這本書對我而言，不僅僅是一本技術手冊，更像是一次思維的啓濛。在閱讀《NoSQL權威指南》之前，我對數據處理的思維模式很大程度上還停留在關係型數據庫的範疇，總是習慣性地去考慮錶、外鍵、JOIN等等。然而，這本書徹底顛覆瞭我的固有認知。作者通過大量的圖示和實例，展示瞭如何運用不同的NoSQL數據模型來高效地存儲和查詢數據。 我特彆喜歡書中關於選擇閤適的NoSQL數據庫類型的分析。它並沒有給齣一個“最好”的答案，而是強調要根據具體的業務場景、數據特性以及性能要求來做齣決策。比如，在需要構建社交網絡、推薦係統這類具有復雜關係的數據時，圖數據庫的優勢就顯露無遺；而在需要存儲海量日誌、用戶行為數據等場景下，文檔數據庫或列族數據庫則更勝一籌。書中對不同數據庫的適用性分析，讓我避免瞭在實際項目中“頭痛醫頭，腳痛醫腳”的盲目嘗試，而是能夠更有針對性地去解決問題。這本書的價值，在於它不僅教會我“是什麼”，更教會我“為什麼”和“怎麼做”。

評分☆☆☆☆☆

感覺還可以，價格比較閤理！

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

好的作品，可以幫助理解nosql的一些原理，當然，要掌握透徹的話，這本書還遠遠不夠

評分☆☆☆☆☆

送貨特彆快，京東就是好

評分☆☆☆☆☆

挺好

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好書

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

不錯，京東買書配送快，質量也好！！！

評分☆☆☆☆☆

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