奠定大數據的基石：NoSQL資料庫技術(第2版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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騰訊前資深後颱工程師力作，大數據時代必讀佳作！

本書特色

　　1.對NoSQL 係統的理論進行深入淺齣的分析，深入說明三種NoSQL 係統：列式的、Key/Value 的和文件類型，並說明MySQL 的效能最佳化。

　　2.對Hadoop/HBase、MongoDB和Redis這三種NoSQL 係統都列齣具體實作。

　　3.詳細講述瞭NoSQL的分類及各類NoSQL係統的適用場景，為讀者在實際開發中的技術選型提供良好的指導。

　　適閤：沒有基礎的NoSQL 初學者、 網際網路公司高平行處理係統的後颱開發人員、巨量資料、NoSQL 開發同好、中級程式設計師、大專院校師生、相關教育培訓班的學員。
 

好的，這是為您量身定製的圖書簡介，旨在詳細介紹一本與“奠定大數據的基石：NoSQL資料庫技術(第2版)”無關的圖書內容： --- 《企業級應用架構設計與實踐：微服務、雲原生與高可用係統構建》 導言：駕馭現代應用開發的復雜性 在當今數字化轉型的浪潮中，企業對係統的要求已不再是簡單的“能用”，而是必須具備高彈性、高可用性、快速迭代能力以及成本效益。傳統的單體應用架構已難以應對海量並發、快速變化的需求以及跨地域部署的挑戰。本書聚焦於現代企業級應用架構設計的核心要素，深入剖析如何運用微服務（Microservices）、雲原生（Cloud Native）技術棧，結閤DevOps的最佳實踐，構建齣健壯、可擴展且易於維護的下一代信息係統。 本書並非關注特定數據庫技術，而是將視角提升到整個應用生態係統的宏觀層麵，旨在為架構師、高級開發人員和技術決策者提供一套係統化、可落地的設計方法論與實踐指導。 --- 第一部分：現代架構範式的演進與選擇 第一章：從單體到分布式——架構演進的驅動力與挑戰 本章首先迴顧瞭企業應用架構從重量級、緊耦閤的單體結構嚮輕量級、鬆耦閤的分布式係統遷移的曆史必然性。我們將深入探討驅動這場變革的關鍵因素：業務的敏捷性需求、水平擴展的必要性、技術棧的異構需求以及故障隔離的迫切性。同時，本章也將坦誠地剖析分布式係統固有的復雜性——分布式事務、服務間通信延遲、數據一緻性難題等，為後續章節深入探討解決方案奠定認知基礎。 第二章：微服務架構的精髓與權衡 微服務不僅僅是一種技術選擇，更是一種組織文化和工程實踐的轉變。本章將詳盡闡述微服務的設計原則，包括圍繞業務能力劃分邊界（DDD的初步應用）、高內聚低耦閤的實現策略。我們將詳細對比基於RESTful API、消息隊列（如Kafka/RabbitMQ）和gRPC的通信模式，分析它們在同步調用、異步解耦以及性能上的優劣。此外，本書將重點討論微服務治理的挑戰，如服務注冊與發現（如使用Consul或Eureka）、配置中心管理（如Apollo/Nacos）的重要性。 第三章：雲原生生態係統解析：容器化與Kubernetes的統治地位 雲原生是實現微服務架構理想狀態的基石。本章將聚焦於容器技術（Docker）和容器編排平颱Kubernetes（K8s）。我們將詳細解讀容器鏡像的優化構建、資源隔離與調度機製。隨後，本書將用大量篇幅介紹Kubernetes的核心概念：Pod、Service、Deployment、StatefulSet以及Ingress的實際應用場景。重點解析如何利用K8s實現聲明式部署、滾動更新、自動伸縮（HPA/VPA）和自愈能力，從而顯著提升係統的運維效率和彈性。 --- 第二部分：構建高可靠與高性能的係統組件 第四章：API網關與服務間通信安全 在微服務架構中，API網關（如Zuul/Spring Cloud Gateway）是係統的統一入口。本章將深入探討網關的職責劃分，包括請求路由、負載均衡、限流熔斷（Circuit Breaker）、身份認證與授權（AuthN/AuthZ）。我們將結閤OAuth 2.0和JWT（JSON Web Tokens）的最佳實踐，構建一個安全、可控的API訪問層。同時，我們將討論服務網格（Service Mesh，如Istio/Linkerd）的引入，如何將通信邏輯（如重試、熔斷、追蹤）從業務代碼中剝離，實現基礎設施的透明化管理。 第五章：數據一緻性與分布式事務處理 分布式係統中的數據管理是架構設計的難點。本章將係統性地梳理一緻性模型（強一緻性、最終一緻性）在不同業務場景下的應用。本書將詳盡分析分布式事務的解決方案，著重介紹Saga模式的原理、補償機製的實現，以及如何利用事件溯源（Event Sourcing）和TCC（Try-Confirm-Cancel）模式來保證跨服務的業務流程的原子性。對於關係型數據庫（RDBMS）的擴展，本章也將探討讀寫分離、分庫分錶的策略與工具選型。 第六章：可觀測性：日誌、指標與分布式追蹤 一個不可觀測的係統是不可運維的。本章構建瞭一個完整的可觀測性體係框架。我們將討論集中式日誌管理（ELK/Loki堆棧）的構建與高效查詢策略。在指標監控方麵，本書將介紹Prometheus和Grafana的部署與告警規則的製定。最為關鍵的是，本書將深入講解分布式追蹤係統（如Jaeger/Zipkin）如何幫助開發者追蹤請求在多個微服務之間的完整路徑，快速定位性能瓶頸和錯誤源頭。 --- 第三部分：工程實踐與架構落地 第七章：持續集成/持續部署（CI/CD）管道的自動化 DevOps理念的落地依賴於強大的自動化管道。本章將指導讀者構建一個端到端的CI/CD流程。從代碼提交觸發單元測試、集成測試，到Docker鏡像的自動化構建、推送至私有倉庫，再到Kubernetes集群的灰度發布（如藍綠部署或金絲雀發布）。我們將探討GitOps的理念，即使用Git倉庫作為基礎設施和應用配置的單一事實來源，實現更穩定、可審計的部署流程。 第八章：彈性設計與混沌工程 構建高可用係統意味著必須預見到失敗的發生。本章將介紹故障注入與混沌工程（Chaos Engineering）的概念。通過在受控環境下主動製造網絡延遲、CPU壓力、進程宕機等故障，係統地驗證架構的健壯性。本書將結閤Netflix的Hystrix（或其替代方案）講解熔斷器、限流器和降級策略的實際代碼實現，確保在核心依賴故障時，係統仍能提供核心服務能力。 第九章：成本優化與資源治理 在雲環境中，資源使用效率直接影響企業的TCO（總體擁有成本）。本章將探討如何通過精細化的資源配額（Resource Quotas）、請求與限製（Requests & Limits）設置，優化Kubernetes集群的資源利用率。同時，我們將討論Serverless（如AWS Lambda, Knative）在特定場景下的應用，以實現按需付費的彈性伸縮，從而在不犧牲性能的前提下實現顯著的成本節約。 總結 本書旨在提供一套麵嚮未來的企業應用架構設計藍圖，它強調組件的解耦、流程的自動化以及係統的自愈能力。通過對微服務、雲原生技術的深入剖析和實踐指導，讀者將能夠自信地應對構建大規模、高可靠、敏捷迭代的現代企業級係統的挑戰。本書的知識體係側重於架構思想、流程工程和生態工具鏈的整閤，而非單一數據存儲技術的深度鑽研。

作者簡介

皮雄軍

　　平颱開發者和研究者、開源精神的忠實擁護者。曾擔任騰訊、三星等知名公司資深後颱工程師。在NoSQL原理、技術選型和開發方麵具豐富的實戰經驗和成功案例。
 

前言

Chapter 01   NoSQL 與大數據簡介
1.1 引子 —— NoSQL 在中國大陸使用的案例
1.2 大數據
1.3 大數據相關技術
1.4 NoSQL 簡介
1.5 NoSQL 資料庫的類型
1.6 如何使用和學習NoSQL 資料庫
1.7 雲端資料管理

Chapter 02   NoSQL 的資料一緻性
2.1 傳統關聯式資料庫中的ACID
2.2 CAP 理論
2.3 AP 的實例 —— DNS 係統
2.4 資料一緻性模型與BASE
2.5 資料一緻性實現方法

Chapter 03   NoSQL 的水平擴充與其他基礎知識
3.1 所有資料儲存在一個伺服器上
3.2 分片（Sharding）
3.3 主從復製
3.4 對等（Peer To Peer）復製
3.5 復製和分片的同時使用
3.6 資料水平擴充的方法歸納
3.7 分片對資料的劃分方式
3.8 一緻性hash 演算法（Consistent Hashing）
3.9 磁碟的讀寫特點及五分鍾法則
3.10 不要刪除資料

Chapter 04   BigTable 與Google 雲端運算原理
4.1 雲端運算
4.2 Google 檔案係統GFS
4.3 平行資料處理MapReduce
4.4 分散式鎖服務Chubby
4.5 分散式結構化資料錶BigTable

Chapter 05   Google 雲端運算的開放原始碼版本——Hadoop
5.1 Hadoop 簡介
5.2 Hadoop 産生的原因
5.3 Hadoop 和其他係統的比較
5.4 HDFS 的架構設計
5.5 安裝Hadoop
5.6 HDFS 操作
5.7 Hadoop 中的MapReduce 模型
5.8 Zookeeper
5.9 HBase
5.10 HBase 的安裝和設定
5.11 HBase 使用實例

Chapter 06   Dynamo：Amazon 的高可用鍵值對儲存
6.1 簡介
6.2 背景
6.3 係統架構
6.4 實現
6.5 Amazon 使用的經驗與教訓
6.6 結論

Chapter 07   LevelDb——齣自Google 的Key-Value 資料庫
7.1 LevelDb 簡介
7.2 LevelDb 的靜態部分
7.3 LevelDb 的動態部分

Chapter 08  Redis 實戰
8.1 Redis 安裝與準備
8.2 Redis 所支援的資料結構
8.3 Key 操作指令
8.4 事物
8.5 Redis 的主從復製
8.6 Redis 的持久化
8.7 Redis 的虛擬記憶體
8.8 pipeline/ 管綫
8.9 實例 .

Chapter 09   針對文件的資料庫CouchDB
9.1 CouchDB 介紹
9.2 CouchDB 安裝與設定
9.3 REST API
9.4 為應用建模
9.5 實戰開發
9.6 進階內容

Chapter 10   MongoDB 實戰
10.1 為什麼要使用MongoDB
10.2 MongoDB 的優勢和不足
10.3 基本概念
10.4 Linux 下MongoDB 的安裝和設定、啓動和停止
10.5 建立、更新及刪除文件
10.6 查詢記錄
10.7 高級查詢
10.8 MapReduce
10.9 索引
10.10 性能優化
10.11 性能監控
10.12 Replica Sets 復製集
10.13 Sharding 分片
10.14 Replica Sets 和Sharding 的結閤

Chapter 11   MySQL 基礎
11.1 CentOS 6.5 下MySQL 的安裝
11.2 MySQL 基本指令
11.3 MySQL 資料類型
11.4 建立資料庫和錶
11.5 檢索錶中的資料
11.6 多個錶的操作

Chapter12   MySQL 進階特性與效能最佳化
12.1 MySQL Server 係統架構
12.2 儲存引擎
12.3 MySQL 中的鎖定機製
12.4 索引與最佳化
12.5 MySQL 的MyISAM 和Innodb 的Cache 最佳化
12.6 MySQL 的復製
12.7 可擴充性設計之資料切分
12.8 小結

前言

　　「資料是21 世紀最有價值的資産，它比黃金和石油更有價值」。隨著大數據時代的來臨，傳統的關聯式資料庫在可擴充性、資料模型和可用性方麵遇到瞭難以剋服的障礙。此時各種NoSQL 係統齣現瞭。它們的特點各不相同，分彆應用於不同的場景並迅速獲得瞭極大的成功。作為一名從事後颱開發多年的工作者，我對每一種新技術的齣現與應用都充滿瞭渴望與期待，其中NoSQL 解決瞭我實際工作中遇到的許多問題。NoSQL 具有下麵幾方麵的優點：

　　1.靈活的可擴充性
　　多年以來，資料庫管理員們都是透過「垂直擴充」的方式（當資料庫的負載增加的時候，購買更大型的伺服器來承載增加的負載）來進行擴充的，而非透過「水平擴充」的方式（當資料庫負載增加的時候，在多颱主機上分配增加的負載）來進行擴充。但是，隨著請求量和可用性需求的增加，資料庫也正在移轉到雲端或虛擬化環境中，「水平擴充」的經濟優勢變得更加明顯瞭，對各大企業來說，這種「誘惑」是無法抗拒的。

　　要對RDBMS（關聯式資料庫，例如Oracle）做「水平擴充」，並不是很容易。但是各種新類型的NoSQL 資料庫主要是為瞭進行透明的擴充，來利用新節點而設計的，而且，它們通常都是為瞭低成本的commodity hardware 而設計的。

　　2.輕鬆應對大數據
　　在過去的十年裏，正如請求量發生瞭天翻地覆的增長一樣，需要儲存的資料量也發生瞭急劇的膨脹。為瞭滿足資料量增長的需要，RDBMS 的容量也在日益增加，但是，對一些企業來說，隨著請求量的增加，單一資料庫能夠管理的資料量也變得越來越讓人無法忍受瞭。現在，大量的「大數據」可以透過NoSQL 係統（如MongoDB）來處理，它們能夠處理的資料量遠遠超齣瞭最大型的RDBMS 所能處理的極限。

　　3.維護簡單
　　在過去的幾年裏，雖然一些RDBMS 供應商們聲稱在可管理性方麵做齣瞭很多的改進，但是高階的RDBMS 係統維護起來十分昂貴，而且還需要訓練有素的DBA 們的協助。DBA 們需要親自參與高階的RDBMS 係統的設計、安裝和最佳化。

　　NoSQL 資料庫從一開始就是為瞭降低管理方麵的要求而設計的：從理論上來說，自動修復，資料分配和簡單的資料模型的確可以讓管理和最佳化方麵的要求降低很多。

　　4.經濟
　　NoSQL 資料庫通常使用廉價的Commodity Servers 叢集來管理膨脹的資料和請求量，而RDBMS 通常需要依靠昂貴的專有伺服器和儲存係統來做到這一點。使用NoSQL，每GB 的成本或每秒處理的請求的成本都比使用RDBMS 的成本少很多，這可以讓企業花費更低的成本儲存和處理更多的資料。

　　5.靈活的資料模型
　　對大型生産性RDBMS 來說，變更管理是一件很令人頭痛的事情。即使隻對一個RDBMS 的資料模型做齣很小的改動，也必須要十分小心的管理，也許還需要停機或降低服務水準。NoSQL 資料庫在資料模型約束方麵是更加寬鬆的，甚至可以說並不存在資料模型的約束。NoSQL 的Key/Value 資料庫和文件類型資料庫可以讓應用程式在一個資料元素裏儲存任何結構的資料。即使是規定更加嚴格的以「大錶」為基礎的NoSQL 資料庫（如HBase）通常也允許建立新列，這並不會造成什麼麻煩。

　　應用程式變更和資料庫綱要的變更並不需要作為一個復雜的變更單元來管理。從理論上來說，這可以讓應用程式反覆運算的更快，但是，很明顯，如果應用程式無法維護資料的完整性，那麼這也會帶來一些不良的副作用。

　　本書特色

　　1.內容全麵、新穎
　　本書內容全麵而新穎，既對NoSQL 係統的理論進行深入淺齣的分析，又深入說明瞭列式的、Key/Value 的和文件類型這三種NoSQL 係統，最後還說明瞭MySQL 的效能最佳化。

　　2.說明由淺入深，循序漸進
　　如果你從來沒有用過NoSQL 係統，本書正適閤你。並且由淺入深將各種NoSQL係統聯係起來，並分析各自的相同點和不同點，讀完之後你一定會對NoSQL 係統有更多的認識。

　　3.理論與實作並重
　　對NoSQL 係統的産生原因和理論基礎做瞭廣泛而深入的分析，讓讀者知其然，更知其所以然。書中盡量消除初學者學習NoSQL 係統時容易遇到的障礙，變抽象為實際，變復雜為簡單。而且重點對Hadoop/HBase、MongoDB 和Redis 這三種NoSQL 係統都列齣瞭實際實作。

　　4.圖文並茂，容易瞭解
　　針對NoSQL 係統中的一些架構和較難瞭解的概念，提供瞭大量的插圖，並結閤實際文字來說明，非常直觀，更有利於讀者的學習與瞭解。

　　5.語言通俗容易
　　不使用讓人難以瞭解的語言分析問題，而是採用通俗易懂的敘述說明NoSQL 係統的相關知識，讓讀者能夠真正瞭解NoSQL 技術，繼而在開發中使用這些技術。

　　本書原始程式碼取得方式
　　本書有關的原始程式碼，請讀者自行到www.topteam.cc 上資源下載區下載。

　　本書作者
　　雖然筆者花費瞭大量精力寫作，並力圖將疏漏減少到最少，但仍恐百密一疏。如果您在閱讀本書的過程中發現有任何疏漏，或對本書的說明有任何疑問，請發送電子郵件到bookservice2008@163.com。
 

评分☆☆☆☆☆

這次購入《奠定大數據的基石：NoSQL資料庫技術(第2版)》，主要是想深入瞭解NoSQL資料庫在實際項目中的部署和運維。理論知識固然重要，但對於我們這些需要將技術落地到生産環境的開發者來說，如何進行資料庫的安裝、配置、備份、恢復，以及如何進行性能調優和故障排除，纔是至關重要的。我希望書中能提供一些具體的案例分析，展示在不同規模的項目中，如何設計和管理NoSQL資料庫集群，如何處理數據遷移和升級，以及如何應對常見的運維難題。例如，對於分布式資料庫，如何保證數據的一緻性和可用性？在高並發場景下，如何優化查詢性能？對於安全方麵，書中是否會講解NoSQL資料庫的安全加固措施，以及如何進行訪問控製和數據加密？我期待書中能夠提供詳盡的步驟和實用的技巧，幫助我提升在NoSQL資料庫運維方麵的專業能力，少走彎路。

评分☆☆☆☆☆

拿到《奠定大數據的基石：NoSQL資料庫技術(第2版)》後，我最先翻閱的是關於數據模型和查詢語言的部分。我一直對NoSQL資料庫的靈活性感到好奇，特彆是它們如何處理半結構化和非結構化數據。書中對不同資料庫類型的數據模型，如文檔資料庫中的JSON/BSON結構，或者列族資料庫的稀疏矩陣錶示，都有非常詳細的解釋。更重要的是，我非常期待書中能夠深入講解各種NoSQL資料庫的查詢語言。不同於SQL的通用性，NoSQL的查詢方式往往更加多樣化，甚至需要根據特定的資料庫類型進行學習。我希望書中能通過大量的代碼示例，直觀地展示如何編寫高效的查詢語句，如何進行數據檢索、過濾、聚閤，以及如何在實際應用中優化查詢性能。理解並掌握這些查詢技巧，對於快速從NoSQL資料庫中提取所需信息至關重要。

评分☆☆☆☆☆

剛收到《奠定大數據的基石：NoSQL資料庫技術(第2版)》的電子版，迫不及待地開始閱讀。我一直對大數據領域抱有濃厚的興趣，尤其是NoSQL資料庫，因為它在處理海量、多樣化數據方麵的優勢，讓我覺得是未來發展的必然趨勢。我尤其關注書中對不同NoSQL類型（如鍵值對、文檔、列族、圖）的深入剖析，以及它們各自適用的場景。我希望通過這本書，能夠清晰地理解每種NoSQL資料庫的設計哲學、底層機製，以及它們在實際應用中如何解決傳統關係型資料庫難以應對的挑戰。比如，在性能方麵，NoSQL是如何通過去規範化、分布式架構等方式實現高吞吐量和低延遲的？在數據模型方麵，它又提供瞭哪些比固定模式更靈活的選擇？書中是否會詳細介紹如何根據業務需求選擇最適閤的NoSQL資料庫類型，並給齣具體的選型策略和考量因素？我對這些問題的答案充滿瞭期待，希望能獲得構建高效、可擴展的大數據係統的實操知識，而不僅僅是理論概念的堆砌。

评分☆☆☆☆☆

讀瞭《奠定大數據的基石：NoSQL資料庫技術(第2版)》的目錄，我被其中對NoSQL資料庫的生態係統和未來發展趨勢的探討深深吸引。如今，大數據技術日新月異，NoSQL資料庫也在不斷演進，湧現齣許多新的技術和理念。我希望書中能夠不僅僅局限於介紹現有的幾種主流NoSQL資料庫，更能對其背後的驅動因素、技術演進的脈絡進行梳理。例如，在雲原生時代，NoSQL資料庫如何與容器化、微服務等架構相結閤？對於新興的資料庫技術，如NewSQL或者HTAP，書中是否會有一定的介紹和對比，幫助我們把握未來的技術方嚮？此外，我也關注NoSQL資料庫在人工智能、機器學習等前沿領域的應用，希望書中能提供一些相關案例，展示NoSQL資料庫如何賦能這些新興技術的發展。瞭解這些宏觀的趨勢和前沿的應用，將有助於我更好地規劃個人技術棧，保持在行業內的競爭力。

评分☆☆☆☆☆

對於《奠定大數據的基石：NoSQL資料庫技術(第2版)》，我最看重的是其在實際應用場景中的落地指導。許多技術書籍往往停留在理論層麵，而我更希望這本書能夠成為一本解決實際問題的工具書。書中是否會提供一些貼近真實業務場景的案例研究，展示如何運用NoSQL資料庫解決電商、社交媒體、物聯網等不同行業麵臨的挑戰？例如，如何利用文檔資料庫存儲用戶畫像和個性化推薦數據，如何利用圖資料庫進行社交網絡分析和關係挖掘，或者如何利用鍵值資料庫實現高並發的緩存係統？我希望書中能提供清晰的架構設計思路，以及在實際部署和使用過程中可能遇到的問題及其解決方案。隻有將技術與實際業務緊密結閤，纔能真正體會到NoSQL資料庫的價值，並將其應用到自己的工作中，推動項目的成功。