奠定大数据的基石：NoSQL资料库技术(第2版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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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。
 

好的，这是为您量身定制的图书简介，旨在详细介绍一本与“奠定大数据的基石：NoSQL资料库技术(第2版)”无关的图书内容： --- 《企业级应用架构设计与实践：微服务、云原生与高可用系统构建》 导言：驾驭现代应用开发的复杂性 在当今数字化转型的浪潮中，企业对系统的要求已不再是简单的“能用”，而是必须具备高弹性、高可用性、快速迭代能力以及成本效益。传统的单体应用架构已难以应对海量并发、快速变化的需求以及跨地域部署的挑战。本书聚焦于现代企业级应用架构设计的核心要素，深入剖析如何运用微服务（Microservices）、云原生（Cloud Native）技术栈，结合DevOps的最佳实践，构建出健壮、可扩展且易于维护的下一代信息系统。 本书并非关注特定数据库技术，而是将视角提升到整个应用生态系统的宏观层面，旨在为架构师、高级开发人员和技术决策者提供一套系统化、可落地的设计方法论与实践指导。 --- 第一部分：现代架构范式的演进与选择 第一章：从单体到分布式——架构演进的驱动力与挑战 本章首先回顾了企业应用架构从重量级、紧耦合的单体结构向轻量级、松耦合的分布式系统迁移的历史必然性。我们将深入探讨驱动这场变革的关键因素：业务的敏捷性需求、水平扩展的必要性、技术栈的异构需求以及故障隔离的迫切性。同时，本章也将坦诚地剖析分布式系统固有的复杂性——分布式事务、服务间通信延迟、数据一致性难题等，为后续章节深入探讨解决方案奠定认知基础。 第二章：微服务架构的精髓与权衡 微服务不仅仅是一种技术选择，更是一种组织文化和工程实践的转变。本章将详尽阐述微服务的设计原则，包括围绕业务能力划分边界（DDD的初步应用）、高内聚低耦合的实现策略。我们将详细对比基于RESTful API、消息队列（如Kafka/RabbitMQ）和gRPC的通信模式，分析它们在同步调用、异步解耦以及性能上的优劣。此外，本书将重点讨论微服务治理的挑战，如服务注册与发现（如使用Consul或Eureka）、配置中心管理（如Apollo/Nacos）的重要性。 第三章：云原生生态系统解析：容器化与Kubernetes的统治地位 云原生是实现微服务架构理想状态的基石。本章将聚焦于容器技术（Docker）和容器编排平台Kubernetes（K8s）。我们将详细解读容器镜像的优化构建、资源隔离与调度机制。随后，本书将用大量篇幅介绍Kubernetes的核心概念：Pod、Service、Deployment、StatefulSet以及Ingress的实际应用场景。重点解析如何利用K8s实现声明式部署、滚动更新、自动伸缩（HPA/VPA）和自愈能力，从而显著提升系统的运维效率和弹性。 --- 第二部分：构建高可靠与高性能的系统组件 第四章：API网关与服务间通信安全 在微服务架构中，API网关（如Zuul/Spring Cloud Gateway）是系统的统一入口。本章将深入探讨网关的职责划分，包括请求路由、负载均衡、限流熔断（Circuit Breaker）、身份认证与授权（AuthN/AuthZ）。我们将结合OAuth 2.0和JWT（JSON Web Tokens）的最佳实践，构建一个安全、可控的API访问层。同时，我们将讨论服务网格（Service Mesh，如Istio/Linkerd）的引入，如何将通信逻辑（如重试、熔断、追踪）从业务代码中剥离，实现基础设施的透明化管理。 第五章：数据一致性与分布式事务处理 分布式系统中的数据管理是架构设计的难点。本章将系统性地梳理一致性模型（强一致性、最终一致性）在不同业务场景下的应用。本书将详尽分析分布式事务的解决方案，着重介绍Saga模式的原理、补偿机制的实现，以及如何利用事件溯源（Event Sourcing）和TCC（Try-Confirm-Cancel）模式来保证跨服务的业务流程的原子性。对于关系型数据库（RDBMS）的扩展，本章也将探讨读写分离、分库分表的策略与工具选型。 第六章：可观测性：日志、指标与分布式追踪 一个不可观测的系统是不可运维的。本章构建了一个完整的可观测性体系框架。我们将讨论集中式日志管理（ELK/Loki堆栈）的构建与高效查询策略。在指标监控方面，本书将介绍Prometheus和Grafana的部署与告警规则的制定。最为关键的是，本书将深入讲解分布式追踪系统（如Jaeger/Zipkin）如何帮助开发者追踪请求在多个微服务之间的完整路径，快速定位性能瓶颈和错误源头。 --- 第三部分：工程实践与架构落地 第七章：持续集成/持续部署（CI/CD）管道的自动化 DevOps理念的落地依赖于强大的自动化管道。本章将指导读者构建一个端到端的CI/CD流程。从代码提交触发单元测试、集成测试，到Docker镜像的自动化构建、推送至私有仓库，再到Kubernetes集群的灰度发布（如蓝绿部署或金丝雀发布）。我们将探讨GitOps的理念，即使用Git仓库作为基础设施和应用配置的单一事实来源，实现更稳定、可审计的部署流程。 第八章：弹性设计与混沌工程 构建高可用系统意味着必须预见到失败的发生。本章将介绍故障注入与混沌工程（Chaos Engineering）的概念。通过在受控环境下主动制造网络延迟、CPU压力、进程宕机等故障，系统地验证架构的健壮性。本书将结合Netflix的Hystrix（或其替代方案）讲解熔断器、限流器和降级策略的实际代码实现，确保在核心依赖故障时，系统仍能提供核心服务能力。 第九章：成本优化与资源治理 在云环境中，资源使用效率直接影响企业的TCO（总体拥有成本）。本章将探讨如何通过精细化的资源配额（Resource Quotas）、请求与限制（Requests & Limits）设置，优化Kubernetes集群的资源利用率。同时，我们将讨论Serverless（如AWS Lambda, Knative）在特定场景下的应用，以实现按需付费的弹性伸缩，从而在不牺牲性能的前提下实现显著的成本节约。 总结 本书旨在提供一套面向未来的企业应用架构设计蓝图，它强调组件的解耦、流程的自动化以及系统的自愈能力。通过对微服务、云原生技术的深入剖析和实践指导，读者将能够自信地应对构建大规模、高可靠、敏捷迭代的现代企业级系统的挑战。本书的知识体系侧重于架构思想、流程工程和生态工具链的整合，而非单一数据存储技术的深度钻研。

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。
 

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

前言

　　「资料是21 世纪最有价值的资产，它比黄金和石油更有价值」。随着大数据时代的来临，传统的关联式资料库在可扩充性、资料模型和可用性方面遇到了难以克服的障碍。此时各种NoSQL 系统出现了。它们的特点各不相同，分别应用于不同的场景并迅速获得了极大的成功。作为一名从事后台开发多年的工作者，我对每一种新技术的出现与应用都充满了渴望与期待，其中NoSQL 解决了我实际工作中遇到的许多问题。NoSQL 具有下面几方面的优点：

　　1.灵活的可扩充性
　　多年以来，资料库管理员们都是透过「垂直扩充」的方式（当资料库的负载增加的时候，购买更大型的伺服器来承载增加的负载）来进行扩充的，而非透过「水平扩充」的方式（当资料库负载增加的时候，在多台主机上分配增加的负载）来进行扩充。但是，随着请求量和可用性需求的增加，资料库也正在移转到云端或虚拟化环境中，「水平扩充」的经济优势变得更加明显了，对各大企业来说，这种「诱惑」是无法抗拒的。

　　要对RDBMS（关联式资料库，例如Oracle）做「水平扩充」，并不是很容易。但是各种新类型的NoSQL 资料库主要是为了进行透明的扩充，来利用新节点而设计的，而且，它们通常都是为了低成本的commodity hardware 而设计的。

　　2.轻松应对大数据
　　在过去的十年里，正如请求量发生了天翻地覆的增长一样，需要储存的资料量也发生了急剧的膨胀。为了满足资料量增长的需要，RDBMS 的容量也在日益增加，但是，对一些企业来说，随着请求量的增加，单一资料库能够管理的资料量也变得越来越让人无法忍受了。现在，大量的「大数据」可以透过NoSQL 系统（如MongoDB）来处理，它们能够处理的资料量远远超出了最大型的RDBMS 所能处理的极限。

　　3.维护简单
　　在过去的几年里，虽然一些RDBMS 供应商们声称在可管理性方面做出了很多的改进，但是高阶的RDBMS 系统维护起来十分昂贵，而且还需要训练有素的DBA 们的协助。DBA 们需要亲自参与高阶的RDBMS 系统的设计、安装和最佳化。

　　NoSQL 资料库从一开始就是为了降低管理方面的要求而设计的：从理论上来说，自动修复，资料分配和简单的资料模型的确可以让管理和最佳化方面的要求降低很多。

　　4.经济
　　NoSQL 资料库通常使用廉价的Commodity Servers 丛集来管理膨胀的资料和请求量，而RDBMS 通常需要依靠昂贵的专有伺服器和储存系统来做到这一点。使用NoSQL，每GB 的成本或每秒处理的请求的成本都比使用RDBMS 的成本少很多，这可以让企业花费更低的成本储存和处理更多的资料。

　　5.灵活的资料模型
　　对大型生产性RDBMS 来说，变更管理是一件很令人头痛的事情。即使只对一个RDBMS 的资料模型做出很小的改动，也必须要十分小心的管理，也许还需要停机或降低服务水准。NoSQL 资料库在资料模型约束方面是更加宽松的，甚至可以说并不存在资料模型的约束。NoSQL 的Key/Value 资料库和文件类型资料库可以让应用程式在一个资料元素里储存任何结构的资料。即使是规定更加严格的以「大表」为基础的NoSQL 资料库（如HBase）通常也允许建立新列，这并不会造成什么麻烦。

　　应用程式变更和资料库纲要的变更并不需要作为一个复杂的变更单元来管理。从理论上来说，这可以让应用程式反覆运算的更快，但是，很明显，如果应用程式无法维护资料的完整性，那么这也会带来一些不良的副作用。

　　本书特色

　　1.内容全面、新颖
　　本书内容全面而新颖，既对NoSQL 系统的理论进行深入浅出的分析，又深入说明了列式的、Key/Value 的和文件类型这三种NoSQL 系统，最后还说明了MySQL 的效能最佳化。

　　2.说明由浅入深，循序渐进
　　如果你从来没有用过NoSQL 系统，本书正适合你。并且由浅入深将各种NoSQL系统联系起来，并分析各自的相同点和不同点，读完之后你一定会对NoSQL 系统有更多的认识。

　　3.理论与实作并重
　　对NoSQL 系统的产生原因和理论基础做了广泛而深入的分析，让读者知其然，更知其所以然。书中尽量消除初学者学习NoSQL 系统时容易遇到的障碍，变抽象为实际，变复杂为简单。而且重点对Hadoop/HBase、MongoDB 和Redis 这三种NoSQL 系统都列出了实际实作。

　　4.图文并茂，容易了解
　　针对NoSQL 系统中的一些架构和较难了解的概念，提供了大量的插图，并结合实际文字来说明，非常直观，更有利于读者的学习与了解。

　　5.语言通俗容易
　　不使用让人难以了解的语言分析问题，而是採用通俗易懂的叙述说明NoSQL 系统的相关知识，让读者能够真正了解NoSQL 技术，继而在开发中使用这些技术。

　　本书原始程式码取得方式
　　本书有关的原始程式码，请读者自行到www.topteam.cc 上资源下载区下载。

　　本书作者
　　虽然笔者花费了大量精力写作，并力图将疏漏减少到最少，但仍恐百密一疏。如果您在阅读本书的过程中发现有任何疏漏，或对本书的说明有任何疑问，请发送电子邮件到bookservice2008@163.com。
 

评分☆☆☆☆☆

拿到《奠定大数据的基石：NoSQL资料库技术(第2版)》后，我最先翻阅的是关于数据模型和查询语言的部分。我一直对NoSQL资料库的灵活性感到好奇，特别是它们如何处理半结构化和非结构化数据。书中对不同资料库类型的数据模型，如文档资料库中的JSON/BSON结构，或者列族资料库的稀疏矩阵表示，都有非常详细的解释。更重要的是，我非常期待书中能够深入讲解各种NoSQL资料库的查询语言。不同于SQL的通用性，NoSQL的查询方式往往更加多样化，甚至需要根据特定的资料库类型进行学习。我希望书中能通过大量的代码示例，直观地展示如何编写高效的查询语句，如何进行数据检索、过滤、聚合，以及如何在实际应用中优化查询性能。理解并掌握这些查询技巧，对于快速从NoSQL资料库中提取所需信息至关重要。

评分☆☆☆☆☆

刚收到《奠定大数据的基石：NoSQL资料库技术(第2版)》的电子版，迫不及待地开始阅读。我一直对大数据领域抱有浓厚的兴趣，尤其是NoSQL资料库，因为它在处理海量、多样化数据方面的优势，让我觉得是未来发展的必然趋势。我尤其关注书中对不同NoSQL类型（如键值对、文档、列族、图）的深入剖析，以及它们各自适用的场景。我希望通过这本书，能够清晰地理解每种NoSQL资料库的设计哲学、底层机制，以及它们在实际应用中如何解决传统关系型资料库难以应对的挑战。比如，在性能方面，NoSQL是如何通过去规范化、分布式架构等方式实现高吞吐量和低延迟的？在数据模型方面，它又提供了哪些比固定模式更灵活的选择？书中是否会详细介绍如何根据业务需求选择最适合的NoSQL资料库类型，并给出具体的选型策略和考量因素？我对这些问题的答案充满了期待，希望能获得构建高效、可扩展的大数据系统的实操知识，而不仅仅是理论概念的堆砌。

评分☆☆☆☆☆

读了《奠定大数据的基石：NoSQL资料库技术(第2版)》的目录，我被其中对NoSQL资料库的生态系统和未来发展趋势的探讨深深吸引。如今，大数据技术日新月异，NoSQL资料库也在不断演进，涌现出许多新的技术和理念。我希望书中能够不仅仅局限于介绍现有的几种主流NoSQL资料库，更能对其背后的驱动因素、技术演进的脉络进行梳理。例如，在云原生时代，NoSQL资料库如何与容器化、微服务等架构相结合？对于新兴的资料库技术，如NewSQL或者HTAP，书中是否会有一定的介绍和对比，帮助我们把握未来的技术方向？此外，我也关注NoSQL资料库在人工智能、机器学习等前沿领域的应用，希望书中能提供一些相关案例，展示NoSQL资料库如何赋能这些新兴技术的发展。了解这些宏观的趋势和前沿的应用，将有助于我更好地规划个人技术栈，保持在行业内的竞争力。

评分☆☆☆☆☆

对于《奠定大数据的基石：NoSQL资料库技术(第2版)》，我最看重的是其在实际应用场景中的落地指导。许多技术书籍往往停留在理论层面，而我更希望这本书能够成为一本解决实际问题的工具书。书中是否会提供一些贴近真实业务场景的案例研究，展示如何运用NoSQL资料库解决电商、社交媒体、物联网等不同行业面临的挑战？例如，如何利用文档资料库存储用户画像和个性化推荐数据，如何利用图资料库进行社交网络分析和关系挖掘，或者如何利用键值资料库实现高并发的缓存系统？我希望书中能提供清晰的架构设计思路，以及在实际部署和使用过程中可能遇到的问题及其解决方案。只有将技术与实际业务紧密结合，才能真正体会到NoSQL资料库的价值，并将其应用到自己的工作中，推动项目的成功。

评分☆☆☆☆☆

这次购入《奠定大数据的基石：NoSQL资料库技术(第2版)》，主要是想深入了解NoSQL资料库在实际项目中的部署和运维。理论知识固然重要，但对于我们这些需要将技术落地到生产环境的开发者来说，如何进行资料库的安装、配置、备份、恢复，以及如何进行性能调优和故障排除，才是至关重要的。我希望书中能提供一些具体的案例分析，展示在不同规模的项目中，如何设计和管理NoSQL资料库集群，如何处理数据迁移和升级，以及如何应对常见的运维难题。例如，对于分布式资料库，如何保证数据的一致性和可用性？在高并发场景下，如何优化查询性能？对于安全方面，书中是否会讲解NoSQL资料库的安全加固措施，以及如何进行访问控制和数据加密？我期待书中能够提供详尽的步骤和实用的技巧，帮助我提升在NoSQL资料库运维方面的专业能力，少走弯路。