具体描述
腾讯前资深后台工程师力作，大数据时代必读佳作！
本书特色
1.对NoSQL 系统的理论进行深入浅出的分析，深入说明三种NoSQL 系统：列式的、Key/Value 的和文件类型，并说明MySQL 的效能最佳化。
2.对Hadoop/HBase、MongoDB和Redis这三种NoSQL 系统都列出具体实作。
3.详细讲述了NoSQL的分类及各类NoSQL系统的适用场景，为读者在实际开发中的技术选型提供良好的指导。
适合：没有基础的NoSQL 初学者、 网际网路公司高平行处理系统的后台开发人员、巨量资料、NoSQL 开发同好、中级程式设计师、大专院校师生、相关教育培训班的学员。
本书特色
1.对NoSQL 系统的理论进行深入浅出的分析，深入说明三种NoSQL 系统：列式的、Key/Value 的和文件类型，并说明MySQL 的效能最佳化。
2.对Hadoop/HBase、MongoDB和Redis这三种NoSQL 系统都列出具体实作。
3.详细讲述了NoSQL的分类及各类NoSQL系统的适用场景，为读者在实际开发中的技术选型提供良好的指导。
适合：没有基础的NoSQL 初学者、 网际网路公司高平行处理系统的后台开发人员、巨量资料、NoSQL 开发同好、中级程式设计师、大专院校师生、相关教育培训班的学员。
著者信息
作者简介
皮雄军
平台开发者和研究者、开源精神的忠实拥护者。曾担任腾讯、三星等知名公司资深后台工程师。在NoSQL原理、技术选型和开发方面具丰富的实战经验和成功案例。
皮雄军
平台开发者和研究者、开源精神的忠实拥护者。曾担任腾讯、三星等知名公司资深后台工程师。在NoSQL原理、技术选型和开发方面具丰富的实战经验和成功案例。
图书目录
前言
Chapter 01 NoSQL 与大数据简介
1.1 引子 —— NoSQL 在中国大陆使用的案例
1.2 大数据
1.3 大数据相关技术
1.4 NoSQL 简介
1.5 NoSQL 资料库的类型
1.6 如何使用和学习NoSQL 资料库
1.7 云端资料管理
Chapter 02 NoSQL 的资料一致性
2.1 传统关联式资料库中的ACID
2.2 CAP 理论
2.3 AP 的实例 —— DNS 系统
2.4 资料一致性模型与BASE
2.5 资料一致性实现方法
Chapter 03 NoSQL 的水平扩充与其他基础知识
3.1 所有资料储存在一个伺服器上
3.2 分片（Sharding）
3.3 主从复制
3.4 对等（Peer To Peer）复制
3.5 复制和分片的同时使用
3.6 资料水平扩充的方法归纳
3.7 分片对资料的划分方式
3.8 一致性hash 演算法（Consistent Hashing）
3.9 磁碟的读写特点及五分钟法则
3.10 不要删除资料
Chapter 04 BigTable 与Google 云端运算原理
4.1 云端运算
4.2 Google 档案系统GFS
4.3 平行资料处理MapReduce
4.4 分散式锁服务Chubby
4.5 分散式结构化资料表BigTable
Chapter 05 Google 云端运算的开放原始码版本——Hadoop
5.1 Hadoop 简介
5.2 Hadoop 产生的原因
5.3 Hadoop 和其他系统的比较
5.4 HDFS 的架构设计
5.5 安装Hadoop
5.6 HDFS 操作
5.7 Hadoop 中的MapReduce 模型
5.8 Zookeeper
5.9 HBase
5.10 HBase 的安装和设定
5.11 HBase 使用实例
Chapter 06 Dynamo：Amazon 的高可用键值对储存
6.1 简介
6.2 背景
6.3 系统架构
6.4 实现
6.5 Amazon 使用的经验与教训
6.6 结论
Chapter 07 LevelDb——出自Google 的Key-Value 资料库
7.1 LevelDb 简介
7.2 LevelDb 的静态部分
7.3 LevelDb 的动态部分
Chapter 08 Redis 实战
8.1 Redis 安装与准备
8.2 Redis 所支援的资料结构
8.3 Key 操作指令
8.4 事物
8.5 Redis 的主从复制
8.6 Redis 的持久化
8.7 Redis 的虚拟记忆体
8.8 pipeline/ 管线
8.9 实例 .
Chapter 09 针对文件的资料库CouchDB
9.1 CouchDB 介绍
9.2 CouchDB 安装与设定
9.3 REST API
9.4 为应用建模
9.5 实战开发
9.6 进阶内容
Chapter 10 MongoDB 实战
10.1 为什么要使用MongoDB
10.2 MongoDB 的优势和不足
10.3 基本概念
10.4 Linux 下MongoDB 的安装和设定、启动和停止
10.5 建立、更新及删除文件
10.6 查询记录
10.7 高级查询
10.8 MapReduce
10.9 索引
10.10 性能优化
10.11 性能监控
10.12 Replica Sets 复制集
10.13 Sharding 分片
10.14 Replica Sets 和Sharding 的结合
Chapter 11 MySQL 基础
11.1 CentOS 6.5 下MySQL 的安装
11.2 MySQL 基本指令
11.3 MySQL 资料类型
11.4 建立资料库和表
11.5 检索表中的资料
11.6 多个表的操作
Chapter12 MySQL 进阶特性与效能最佳化
12.1 MySQL Server 系统架构
12.2 储存引擎
12.3 MySQL 中的锁定机制
12.4 索引与最佳化
12.5 MySQL 的MyISAM 和Innodb 的Cache 最佳化
12.6 MySQL 的复制
12.7 可扩充性设计之资料切分
12.8 小结
Chapter 01 NoSQL 与大数据简介
1.1 引子 —— NoSQL 在中国大陆使用的案例
1.2 大数据
1.3 大数据相关技术
1.4 NoSQL 简介
1.5 NoSQL 资料库的类型
1.6 如何使用和学习NoSQL 资料库
1.7 云端资料管理
Chapter 02 NoSQL 的资料一致性
2.1 传统关联式资料库中的ACID
2.2 CAP 理论
2.3 AP 的实例 —— DNS 系统
2.4 资料一致性模型与BASE
2.5 资料一致性实现方法
Chapter 03 NoSQL 的水平扩充与其他基础知识
3.1 所有资料储存在一个伺服器上
3.2 分片（Sharding）
3.3 主从复制
3.4 对等（Peer To Peer）复制
3.5 复制和分片的同时使用
3.6 资料水平扩充的方法归纳
3.7 分片对资料的划分方式
3.8 一致性hash 演算法（Consistent Hashing）
3.9 磁碟的读写特点及五分钟法则
3.10 不要删除资料
Chapter 04 BigTable 与Google 云端运算原理
4.1 云端运算
4.2 Google 档案系统GFS
4.3 平行资料处理MapReduce
4.4 分散式锁服务Chubby
4.5 分散式结构化资料表BigTable
Chapter 05 Google 云端运算的开放原始码版本——Hadoop
5.1 Hadoop 简介
5.2 Hadoop 产生的原因
5.3 Hadoop 和其他系统的比较
5.4 HDFS 的架构设计
5.5 安装Hadoop
5.6 HDFS 操作
5.7 Hadoop 中的MapReduce 模型
5.8 Zookeeper
5.9 HBase
5.10 HBase 的安装和设定
5.11 HBase 使用实例
Chapter 06 Dynamo：Amazon 的高可用键值对储存
6.1 简介
6.2 背景
6.3 系统架构
6.4 实现
6.5 Amazon 使用的经验与教训
6.6 结论
Chapter 07 LevelDb——出自Google 的Key-Value 资料库
7.1 LevelDb 简介
7.2 LevelDb 的静态部分
7.3 LevelDb 的动态部分
Chapter 08 Redis 实战
8.1 Redis 安装与准备
8.2 Redis 所支援的资料结构
8.3 Key 操作指令
8.4 事物
8.5 Redis 的主从复制
8.6 Redis 的持久化
8.7 Redis 的虚拟记忆体
8.8 pipeline/ 管线
8.9 实例 .
Chapter 09 针对文件的资料库CouchDB
9.1 CouchDB 介绍
9.2 CouchDB 安装与设定
9.3 REST API
9.4 为应用建模
9.5 实战开发
9.6 进阶内容
Chapter 10 MongoDB 实战
10.1 为什么要使用MongoDB
10.2 MongoDB 的优势和不足
10.3 基本概念
10.4 Linux 下MongoDB 的安装和设定、启动和停止
10.5 建立、更新及删除文件
10.6 查询记录
10.7 高级查询
10.8 MapReduce
10.9 索引
10.10 性能优化
10.11 性能监控
10.12 Replica Sets 复制集
10.13 Sharding 分片
10.14 Replica Sets 和Sharding 的结合
Chapter 11 MySQL 基础
11.1 CentOS 6.5 下MySQL 的安装
11.2 MySQL 基本指令
11.3 MySQL 资料类型
11.4 建立资料库和表
11.5 检索表中的资料
11.6 多个表的操作
Chapter12 MySQL 进阶特性与效能最佳化
12.1 MySQL Server 系统架构
12.2 储存引擎
12.3 MySQL 中的锁定机制
12.4 索引与最佳化
12.5 MySQL 的MyISAM 和Innodb 的Cache 最佳化
12.6 MySQL 的复制
12.7 可扩充性设计之资料切分
12.8 小结
图书序言
图书试读
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