解讀NoSQL pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 丹·麥剋雷（Dan McCreary），[美] 安·凱利（Ann Kelly） 著，範東來，滕雨橦 譯

圖書標籤:

• NoSQL
• 數據庫
• 數據存儲
• 數據模型
• 分布式係統
• 大數據
• MongoDB
• Redis
• Cassandra
• 鍵值存儲
• 文檔數據庫
• 列式數據庫
• 圖形數據庫

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115411105

版次：1

商品編碼：11860567

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-01-01

頁數：237

正文語種：中文

編輯推薦

這本書非常適閤想要瞭解或者開始使用那些**SQL數據庫模型的新型數據存儲和分析技術的讀者閱讀。這本書文字平實，並且使用瞭許多示例、用例和圖解，闡述瞭NoSQL的概念、特性、優點、潛力和局限性。

讀者先從將熟悉的數據庫概念與準備替代或補充這些概念的新的NoSQL模式進行對比入手，然後探索關於大數據、搜索、可靠性和業務靈活性的案例（這些案例已經將新模式應用到業務問題中）。讀者還將瞭解到NoSQL係統如何利用現代雲計算和具有多路CPU的數據中心的資源。後幾章將嚮讀者介紹如何根據自身需求選擇正確的NoSQL技術。

本書主要內容
NoSQL數據架構模式。
大數據的NoSQL。
搜索、高可用性和安全性。
選擇閤適的架構。
管理者和開發者都會喜歡上這本清晰闡述NoSQL技術的潛力和能力的書。

內容簡介

本書從NoSQL的相關理論開始，深入淺齣地探討瞭NoSQL核心的架構模式、解決方案和一些高級主題，內容循序漸進，從理論迴歸於實踐。
全書分為4個部分。首部分介紹NoSQL的相關理論，如CAP理論、BASE理論、一緻性散列算法等；第二部分介紹NoSQL核心的架構模式—鍵值存儲、圖存儲、列族存儲、文檔存儲；第三部分展現一些常用的NoSQL解決方案，如HA、全文搜索等；後一部分討論NoSQL的一些高級主題，如函數式編程。
全書理論與實踐並重，每章後麵還有通俗的案例。對於NoSQL的初學者來說，不失為一本瞭解NoSQL技術全貌的讀物。

作者簡介

Dan McCreary 和Ann Kelly領導瞭一傢獨立的培訓與谘詢機構，專注於NoSQL解決方案，並且他們還是NoSQL Now！會議的聯閤發起人。

目錄

第一部分　瞭解NoSQL
第1章　NoSQL：明智的選擇　2
1．1　什麼是NoSQL　3
1．2　NoSQL的商業驅動　4
1．2．1　容量　5
1．2．2　速度　5
1．2．3　敏捷性　6
1．3　NoSQL案例研究　6
1．3．1　案例研究：LiveJournal的Memcache技術　7
1．3．2　案例研究：Google的MapReduce——利用商用硬件生成搜索索引　7
1．3．3　案例研究：Google的Bigtable——一個有著數十億行和百萬列的錶　8
1．3．4　案例研究：亞馬遜的Dynamo—每天24小時接收訂單　9
1．3．5　案例研究：MarkLogic　9
1．3．6　實踐　10
1．4　小結　10
第2章　NoSQL概念　12
2．1　保持組件簡單以促進重用　12
2．2　將應用分層以簡化設計　14
2．3　策略地使用RAM、SSD和磁盤提升性能　17
2．4　使用一緻性散列算法維護當前的緩存　18
2．5　比較ACID和BASE——兩種可靠的數據庫事務方法　19
2．5．1　RDBMS的事務控製——ACID　21
2．5．2　非RDBMS的事務控製—BASE　22
2．6　通過數據庫分片獲得水平擴展能力　23
2．7　基於Brewer的CAP定理進行權衡　25
2．8　實踐　26
2．9　小結　27
2．10　延伸閱讀　27
第二部分　數據庫模式
第3章　基礎數據架構模式　30
3．1　什麼是數據架構模式　31
3．2　理解應用於RDBMS的行存儲設計模式　31
3．2．1　行存儲如何工作　32
3．2．2　行存儲的演變　33
3．2．3　分析行存儲模式的優點和缺點　34
3．3　示例：對銷售訂單進行連接操作　35
3．4　迴顧RDBMS實現的特性　36
3．4．1　RDBMS事務　37
3．4．2　固定的數據定義語言和強類型的列　38
3．4．3　通過RDBMS視圖保證安全並進行訪問控製　39
3．4．4　RDBMS的復製和同步　39
3．5　通過OLAP、數據倉庫和商業智能係統對曆史數據進行分析　41
3．5．1　數據如何從操作型係統流入分析型係統　42
3．5．2　熟悉OLAP的概念　44
3．5．3　通過匯總生成專項報錶　45
3．6　將高可用性和以讀為主的係統一體化　46
3．7　在修改控製係統和數據同步中使用散列樹　47
3．8　實踐　49
3．9　小結　49
3．10　延伸閱讀　50
第4章　NoSQL數據架構模式　51
4．1　鍵值存儲　52
4．1．1　什麼是鍵值存儲　52
4．1．2　使用鍵值存儲的好處　54
4．1．3　使用鍵值存儲　56
4．1．4　使用案例：用鍵值存儲保存網頁　59
4．1．5　使用案例：亞馬遜簡單存儲服務（S3）　59
4．2　圖存儲　60
4．2．1　圖存儲概述　60
4．2．2　用RDF標準來連接外部數據　62
4．2．3　圖存儲的使用案例　63
4．3　列族（Bigtable）存儲　68
4．3．1　列族存儲基礎　69
4．3．2　理解列族存儲的鍵　69
4．3．3　列族存儲的優點　70
4．3．4　案例研究：在Bigtable中存儲分析信息　72
4．3．5　案例研究：Google地圖用Bigtable存儲地理信息　72
4．3．6　案例研究：使用列族存儲用戶偏好信息　73
4．4　文檔存儲　73
4．4．1　文檔存儲基礎　74
4．4．2　文檔集閤　74
4．4．3　應用集閤　75
4．4．4　文檔存儲的API　75
4．4．5　文檔存儲的實現　76
4．4．6　案例研究：MongoDB和廣告服務器　76
4．4．7　案例研究：大型對象數據庫CouchDB　77
4．5　NoSQL架構模式的變體　78
4．5．1　定製RAM和SSD存儲　78
4．5．2　分布式存儲　78
4．5．3　分組的對象　79
4．6　小結　80
4．7　延伸閱讀　81
第5章　原生XML數據庫　82
5．1　什麼是原生XML數據庫　83
5．2　用原生XML數據庫構建應用　85
5．2．1　加載數據可以像拖曳那樣簡單　86
5．2．2　使用集閤來組織XML文檔　87
5．2．3　使用XPath運用簡單的查詢轉換復雜的數據　89
5．2．4　用XQuery轉換數據　91
5．2．5　用XQuery更新文檔　93
5．2．6　XQuery全文搜索標準　94
5．3　在原生XML數據庫中應用XML標準　94
5．4　用XML Schema和Schematron設計和驗證數據　96
5．4．1　XML Schema　96
5．4．2　使用Schematron檢查文檔規則　97
5．5　用自定義模塊擴展XQuery　98
5．6　案例研究：在美國國務院曆史學傢辦公室使用NoSQL　98
5．7　案例研究：使用MarkLogic管理金融衍生品　102
5．7．1　為什麼RDBMS難以存儲金融衍生品　102
5．7．2　一個投資銀行從20個RDBMS轉換到1個原生XML數據庫　102
5．7．3　遷移至原生XML文檔存儲的商業好處　104
5．7．4　項目成果　104
5．8　小結　105
5．9　延伸閱讀　105
第三部分　NoSQL解決方案
第6章　用NoSQL管理大數據　108
6．1　什麼纔是大數據解決方案　109
6．2　綫性擴展數據中心　112
6．3　理解綫性可擴展性和錶現力　113
6．4　瞭解大數據問題的類型　114
6．5　使用無共享架構分析大數據　116
6．6　選擇分布式模型：主從模型與對等模型　117
6．7　在分布式係統上使用MapReduce處理數據　118
6．7．1　MapReduce和分布式文件係統　120
6．7．2　MapReduce怎樣做到高效處理大數據問題　121
6．8　NoSQL係統處理大數據問題的4種方式　122
6．8．1　分發查詢到數據，而非數據到查詢　122
6．8．2　使用散列環在集群中均勻分發數據　122
6．8．3　使用復製擴展讀取性能　123
6．8．4　使數據庫將查詢均衡地分發到數據節點　124
6．9　案例研究：使用ApacheFlume處理事件日誌　125
6．9．1　事件日誌數據分析的挑戰　125
6．9．2　Apache Flume搜集分布式事件日誌的方法　126
6．9．3　延伸思考　127
6．10　案例研究：計算機輔助發現醫療保險欺詐　128
6．10．1　什麼是醫療保險欺詐檢測　128
6．10．2　使用圖和定製的內存共享硬件檢測醫療保險欺詐　129
6．11　小結　130
6．12　延伸閱讀　131
第7章　用NoSQL搜索獲取信息　132
7．1　什麼是NoSQL搜索　132
7．2　搜索分類　133
7．2．1　布爾搜索、全文關鍵字搜索和結構化搜索的比較　133
7．2．2　測試常見搜索類型　134
7．3　提高NoSQL搜索效率的策略和方法　135
7．4　使用文檔結構提升搜索質量　137
7．5　搜索質量量化　139
7．6　本地索引與遠程搜索服務　139
7．7　案例研究：使用MapReduce建立倒排索引　141
7．8　案例研究：搜索技術文檔　142
7．8．1　什麼是技術文檔搜索　142
7．8．2　在NoSQL文檔存儲中保留文檔結構　143
7．9　案例研究：搜索領域語言—可檢索性和重用性　144
7．10　實踐　145
7．11　小結　146
7．12　延伸閱讀　146
第8章　用NoSQL構建高可用的解決方案　148
8．1　高可用NoSQL數據庫的定義　148
8．2　量化NoSQL數據庫的可用性　149
8．2．1　案例研究：亞馬遜S3的服務級彆協議　151
8．2．2　預測係統可用性　151
8．2．3　實踐　152
8．3　NoSQL係統的高可用性策略　153
8．3．1　使用負載均衡器將流量轉嚮到最空閑的節點　153
8．3．2　結閤高可用分布式文件係統和NoSQL數據庫　154
8．3．3　案例研究：將HDFS作為一個高可用的文件係統存儲主數據　155
8．3．4　使用托管的NoSQL服務　156
8．3．5　案例研究：使用亞馬遜的DynamoDB作為高可用數據存儲　157
8．4　案例研究：使用ApacheCassandra作為高可用的列族存儲　158
8．4．1　在Cassandra中配置數據和節點間的映射　159
8．5　案例研究：使用Couchbase作為高可用文檔數據庫　161
8．6　小結　163
8．7　延伸閱讀　163
第9章　用NoSQL提升敏捷性　165
9．1　軟件敏捷性的定義　165
9．2　量化敏捷性　169
9．3　使用文檔存儲來避免對象關係映射　171
9．4　案例研究：使用XRX管理復雜錶單　172
9．4．1　什麼是復雜業務錶單　173
9．4．2　用XRX替換客戶端JavaScript和對象關係映射　173
9．4．3　理解XRX對敏捷性的影響　176
9．5　小結　177
9．6　延伸閱讀　177
第四部分　高級主題
第10章　NoSQL與函數式編程　180
10．1　什麼是函數式編程　181
10．1．1　指令式編程就是管理程序狀態　181
10．1．2　函數式編程是沒有副作用的並行轉化　183
10．1．3　比較指令式編程和函數式編程的擴展性　186
10．1．4　使用引用透明避免重復計算　187
10．2　案例研究：用NetKernel優化網頁內容組裝　188
10．2．1　組裝嵌套內容，追蹤組件依賴　188
10．2．2　用NetKernel優化組件再生成　189
10．3　函數式編程語言示例　191
10．4　完成指令式編程到函數式的編程轉變　192
10．4．1　使用函數作為函數的參數　192
10．4．2　使用遞歸處理非結構化文檔數據　192
10．4．3　使用不可變變量而非可變變量　192
10．4．4　去除循環和條件語句　193
10．4．5　新的思維方式：從狀態記錄到轉化隔離　193
10．4．6　質量、校驗和一緻性單元測試　194
10．4．7　函數式編程的並發　194
10．5　案例研究：用Erlang構建NoSQL係統　194
10．6　實踐　197
10．7　小結　198
10．8　延伸閱讀　198
第11章　安全：保護NoSQL係統中的數據　200
11．1　NoSQL數據庫的一種安全模型　201
11．1．1　使用服務減少數據庫內部的安全性需求　202
11．1．2　使用數據倉庫和OLAP減少數據庫內部的安全性需求　203
11．1．3　應用級安全措施和數據庫級安全措施的收益總結　203
11．2　收集安全需求　204
11．2．1　認證　205
11．2．2　授權　207
11．2．3　審查和日誌記錄　210
11．2．4　加密和數字簽名　211
11．2．5　保護公開網站免受拒絕服務攻擊和注入攻擊　212
11．3　案例研究：鍵值存儲的訪問控製—亞馬遜的S3　213
11．3．1　身份和訪問管理（IAM）　214
11．3．2　訪問控製列錶（ACL）　214
11．3．3　桶策略　214
11．4　案例研究：在Apache Accumulo中使用鍵可見性技術　215
11．5　案例研究：在安全發布流程中使用MarkLogic的RBAC模型　216
11．5．1　使用MarkLogic的RBAC安全模型保護文檔　217
11．5．2　在安全齣版中使用MarkLogic　218
11．5．3　MarkLogic的安全模型的優勢　218
11．6　小結　219
11．7　延伸閱讀　219
第12章　選擇閤適的NoSQL解決方案　221
12．1　什麼是架構利弊分析　222
12．2　數據庫架構選型團隊的組成變化　223
12．2．1　選擇閤適的團隊　224
12．2．2　考慮經驗偏好　224
12．2．3　雇用外部谘詢師　225
12．3　架構權衡分析步驟　225
12．4　解構分析：質量樹　228
12．4．1　質量屬性樣例　229
12．4．2　評估混閤架構和雲架構　231
12．5　與利益係相關者溝通結果　231
12．5．1　用質量樹作為導航圖　232
12．5．2　實踐　233
12．5．3　使用質量樹進行項目風險交流　234
12．6　找到閤適的驗證架構的試點項目　235
12．7　小結　236
12．8　延伸閱讀　237

前言/序言

《數據革新：跨越邊界的數據庫哲學》 在信息洪流洶湧而至的數字時代，數據的爆炸式增長與日俱增。傳統的關係型數據庫，在結構化數據的處理上曾是無可匹敵的王者，然而，麵對海量、多樣、高速變化的數據，其固有的模式與局限性逐漸顯現。企業在追求更靈活的存儲、更高效的檢索、更敏捷的開發模式時，不禁開始叩問：是否存在一種更貼閤時代脈搏的數據管理範式？ 《數據革新：跨越邊界的數據庫哲學》並非一本關於特定數據庫技術的操作指南，也不是對某一數據庫産品的深入剖析。它的核心在於，引導讀者超越具體的工具，迴歸到數據管理最本質的哲學思考。本書將帶領您踏上一場思想的旅程，重新審視我們與數據之間的關係，以及如何構建能夠適應未來復雜挑戰的數據基礎設施。 第一部分：舊範式的思辨與新需求的萌芽 在深入探索新的可能性之前，理解現有格局的根基至關重要。本書將首先迴溯關係型數據庫的輝煌曆程，解析其核心設計理念——ACID（原子性、一緻性、隔離性、持久性）事務模型以及規範化的數據結構。我們將深入探討這些原則在何種場景下依然是不可或缺的基石，它們如何保證數據的完整性和可靠性，以及為何它們在某些特定業務場景下會成為性能的瓶頸，例如需要處理大量非結構化或半結構化數據、對寫入吞吐量有極高要求、或者業務模型頻繁變更導緻Schema（數據結構模式）需要頻繁調整的情況。 接著，本書將聚焦於驅動數據管理範式變革的內在動力。我們將分析互聯網時代的興起、移動應用的普及、物聯網設備激增、社交媒體的蓬勃發展等宏觀趨勢，它們共同催生瞭對數據處理的新訴求： 規模化： 從 GB 級彆躍升到 TB、PB 甚至 EB 級彆的數據量，對存儲和處理能力提齣瞭前所未有的挑戰。 多樣性： 數據不再局限於整齊劃一的錶格，而是呈現齣文本、圖像、音頻、視頻、日誌、傳感器數據等多種形態，需要能夠靈活容納不同數據類型的方式。 速度： 實時分析、即時響應成為許多業務的核心競爭力，對數據的讀寫速度、低延遲訪問提齣瞭嚴苛要求。 靈活性： 業務需求變化快如閃電，産品迭代周期縮短，對數據庫Schema的修改和演進速度要求極高，避免Schema變更帶來的巨大成本和風險。 成本： 在大規模數據存儲和處理的需求下，成本效益變得至關重要，尋找更經濟高效的數據解決方案成為企業決策者的關注點。 本書將深入剖析這些新需求如何與傳統關係型數據庫的設計理念産生“張力”，從而為理解和接納新的數據管理哲學奠定基礎。我們將通過生動的案例，展現傳統數據庫在應對這些挑戰時所遇到的睏境，例如 JOIN 操作的性能損耗、Schema 變更的復雜性、水平擴展的睏難等等。 第二部分：解構數據模型：從“關係”到“多元” 告彆瞭“關係”的束縛，我們開始探索數據的多元形態。《數據革新：跨越邊界的數據庫哲學》將帶領讀者深入理解不同的數據模型，它們各自的優勢、適用場景以及背後的設計哲學。 鍵值（Key-Value）模型： 探討其極簡的設計理念，通過唯一的鍵來存儲和檢索任意格式的值。我們將解析其在配置存儲、用戶會話管理、緩存等場景下的高效應用，以及它如何通過簡單的接口實現極高的讀寫性能和橫嚮擴展能力。同時，也會討論其在復雜查詢和數據關聯方麵的局限性。 文檔（Document）模型： 聚焦於以 JSON、BSON 等半結構化文檔為基本單元的數據存儲方式。我們將分析其如何完美契閤麵嚮對象編程的思維，以及在內容管理係統、電子商務目錄、用戶畫像等場景下的優勢。本書將深入探討文檔模型如何支持豐富的嵌套結構和靈活的Schema演進，以及其在查詢和索引方麵的能力。 列族（Column-Family）模型： 揭示其在處理海量稀疏數據方麵的獨特之處。我們將解析其如何將數據按列族組織，實現對特定列的高效讀寫，以及在日誌分析、時間序列數據存儲、物聯網數據采集等領域的強大能力。本書會深入闡述列族模型如何通過其靈活性應對數據的不規則性，並討論其在數據一緻性模型上的選擇。 圖（Graph）模型： 帶領讀者領略連接的力量。本書將重點介紹圖數據庫如何以節點（Entities）和邊（Relationships）來錶示數據之間的關聯，以及其在社交網絡分析、推薦係統、欺詐檢測、知識圖譜構建等場景下的卓越錶現。我們將深入理解圖查詢語言（如 Cypher）的錶達能力，以及如何通過遍曆圖結構來發現隱藏的洞察。 通過對這些不同數據模型的深入剖析，本書旨在幫助讀者理解：數據模型並非一成不變，選擇閤適的數據模型是解決特定業務問題的關鍵。我們將強調“適閤的纔是最好的”這一理念，鼓勵讀者根據自身的數據特性、業務需求和技術能力，做齣明智的選擇。 第三部分：分布式挑戰與一緻性權衡 當數據規模突破單機處理能力時，分布式係統成為必然的選擇。《數據革新：跨越邊界的數據庫哲學》將深刻探討分布式數據管理的挑戰，以及在 CAP 定理（一緻性、可用性、分區容錯性）框架下的權衡取捨。 CAP 定理的再解讀： 本書將以更貼近實際應用的角度，詳細闡釋 CAP 定理的含義，以及在分布式係統中，係統設計者如何在一緻性、可用性和分區容錯性之間做齣選擇。我們將探討不同數據模型和數據庫設計如何傾嚮於滿足 CAP 定理中的哪些特性。 數據分片（Sharding）： 詳細介紹將大型數據集分割成更小、更易於管理的部分，並在多個節點上存儲和處理的技術。我們將分析不同的分片策略（如基於範圍、基於哈希、基於目錄），以及如何實現數據的動態 rebalancing（重新平衡）和負載均衡。 數據復製（Replication）： 講解如何創建數據的多個副本，以提高可用性、容錯性和讀取性能。我們將深入研究主從復製（Master-Slave Replication）和多主復製（Multi-Master Replication）的原理，以及如何處理復製延遲和衝突。 分布式事務的睏境與解決方案： 探討在分布式環境中實現 ACID 事務的復雜性，以及 Two-Phase Commit（兩階段提交）等經典協議的優缺點。本書將關注那些在分布式場景下，如何通過弱一緻性模型（如最終一緻性）來換取更高的可用性和吞吐量。 最終一緻性（Eventual Consistency）的哲學： 深入探討在某些場景下，允許數據在一段時間內不保持嚴格一緻，但最終會達到一緻狀態的理念。我們將通過實際案例，說明最終一緻性如何在保證係統可用性和響應速度的同時，滿足大部分業務場景的需求。 本書將幫助讀者理解，在分布式世界中，沒有絕對完美的解決方案，而是在權衡中尋求最優解。理解這些分布式挑戰的本質，是構建健壯、可擴展數據係統的關鍵。 第四部分：架構演進與未來展望 《數據革新：跨越邊界的數據庫哲學》的最後一章將目光投嚮更廣闊的未來，探討數據架構的演進方嚮以及新興技術對數據管理的影響。 多模數據庫（Multi-model Databases）： 介紹那些能夠同時支持多種數據模型（如鍵值、文檔、圖）的數據庫係統，以及它們如何通過提供更靈活的存儲和查詢能力，來應對日益復雜的數據需求。 NewSQL 數據庫的興起： 探討那些試圖融閤關係型數據庫的 ACID 特性與 NoSQL 數據庫的水平擴展能力的數據庫係統，以及它們在性能和一緻性上的創新。 數據湖（Data Lake）與數據倉庫（Data Warehouse）的融閤： 分析如何在統一的平颱中管理結構化、半結構化和非結構化數據，實現更全麵的數據分析和洞察。 實時數據處理與流式計算（Stream Processing）： 展望在物聯網、金融交易等領域，實時數據流的攝取、處理和分析將如何重塑數據基礎設施。 AI/ML 在數據管理中的作用： 探討人工智能和機器學習技術如何輔助數據管理，例如智能索引優化、異常檢測、自動化數據治理等。 本書的最終目的是，為讀者構建一個關於數據管理哲學和架構演進的宏觀圖景。它鼓勵讀者保持開放的心態，不斷學習和探索，根據不斷變化的技術和業務需求，靈活地調整和優化自己的數據策略。 《數據革新：跨越邊界的數據庫哲學》將激發您對數據管理的全新思考，引導您跨越傳統技術的藩籬，擁抱更加靈活、強大、適應未來的數據管理之道。它是一次思想的啓濛，一場對數據本質的探索，更是麵嚮未來數據驅動世界的必備導航。

評分☆☆☆☆☆

作為一名資深的IT架構師，我一直在思考如何在復雜的分布式係統中構建高效、可靠的數據存儲方案。NoSQL數據庫無疑是其中的重要組成部分。我希望這本書能夠提供一些高級的、更具實踐指導意義的內容，比如在實際項目中如何進行NoSQL數據庫的選型、設計、部署和運維。我希望書中能夠深入探討不同NoSQL數據庫的調優策略，包括查詢優化、索引設計、緩存策略以及容災備份方案。此外，我也非常關注NoSQL數據庫在與其他技術棧集成時的最佳實踐，比如與大數據處理框架（如Hadoop、Spark）的結閤，或者與微服務架構的配閤。這本書如果能提供一些關於如何構建混閤數據架構的思路，將對我的工作非常有價值。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對技術趨勢非常敏感的行業觀察者，最近幾年NoSQL數據庫的興起引起瞭我極大的關注。我總感覺它代錶著未來數據處理的一種重要方嚮，尤其是在大數據和人工智能時代。我希望這本書能夠提供一個宏觀的視角，梳理NoSQL數據庫的發展曆程、市場格局以及未來的發展趨勢。我好奇不同NoSQL數據庫廠商在市場上的競爭態勢，以及它們各自的優勢和劣勢。我希望能瞭解NoSQL在雲計算、物聯網、社交網絡等領域是如何應用的，以及它為這些領域帶來瞭哪些革命性的變化。如果書中能夠包含一些對未來技術發展方嚮的預測，比如新型NoSQL數據庫的齣現，或者NoSQL與傳統數據庫的融閤，那就更令人興奮瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計挺吸引我的，一種深邃而又充滿活力的藍色，搭配著簡潔的白色字體，讓我忍不住想一探究竟。我一直對數據庫技術抱有濃厚的興趣，但傳統的關係型數據庫在某些場景下的局限性也讓我感到睏惑。尤其是在處理海量、非結構化數據的時候，SQL的查詢語句有時會顯得力不從心。我期待這本書能為我打開一扇新的大門，讓我瞭解除瞭SQL之外，還有哪些更靈活、更高效的數據存儲和管理方式。我希望書中能夠深入淺齣地介紹不同類型的NoSQL數據庫，比如鍵值存儲、文檔數據庫、列族數據庫以及圖數據庫，並分析它們各自的優缺點，以及適用的業務場景。如果書中能有實際的案例分析，比如某個知名互聯網公司是如何利用NoSQL解決實際問題的，那就更好瞭。我更希望作者能用通俗易懂的語言，避免過多的技術術語，讓我這個非科班齣身的讀者也能輕鬆理解。

評分☆☆☆☆☆

作為一名開發者，我最近在項目中遇到瞭數據擴展性方麵的挑戰，數據量增長的速度遠超預期，傳統的數據庫架構已經不堪重負。我一直在尋找能夠應對這種挑戰的解決方案，而NoSQL數據庫正好是我關注的重點。我希望這本書能夠詳細介紹NoSQL數據庫的原理，比如分布式架構、數據分片、副本集等概念，讓我能夠理解它們是如何實現高可用性和可擴展性的。我特彆想瞭解不同NoSQL數據庫在性能、一緻性模型（CAP理論）以及數據模型設計上的權衡。如果書中能提供一些實際的代碼示例，展示如何在不同類型的NoSQL數據庫中進行數據操作，比如插入、查詢、更新和刪除，那就太有幫助瞭。我希望能通過這本書，學習到如何根據具體的業務需求，選擇最閤適的NoSQL數據庫，並掌握其設計和優化的技巧。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛剛接觸數據庫技術的學生，對於SQL已經有瞭一些基礎的瞭解，但“NoSQL”這個詞在我腦海裏仍然籠罩著一層神秘的麵紗。我希望這本書能夠從最基礎的概念講起，解釋為什麼會齣現NoSQL，它解決瞭SQL數據庫的哪些痛點。我希望書中能夠清晰地對比SQL和NoSQL在數據模型、查詢方式、可擴展性、一緻性等方麵的差異，讓我能夠建立起一個清晰的認知框架。如果書中能通過生動形象的比喻或者簡單的圖示來解釋復雜的概念，那就再好不過瞭。我希望能通過閱讀這本書，對NoSQL有一個全麵而深刻的理解，並為我將來深入學習具體的NoSQL數據庫打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

太抽象 ，基礎不好的看不懂

評分☆☆☆☆☆

內容還不錯

評分☆☆☆☆☆

一本好書，就是涉及的麵比較廣所以就比較的散，對初學者來說不是很友好

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

學習學習 不斷提高吧

評分☆☆☆☆☆

好書，確實非常好，非常棒

評分☆☆☆☆☆

我為什麼喜歡在京東買東西，因為今天買明天就可以送到。我為什麼每個商品的評價都一樣，因為在京東買的東西太多太多瞭，導緻積纍瞭很多未評價的訂單，所以我統一用段話作為評價內容。京東購物這麼久，有買到很好的産品，也有買到比較坑的産品，如果我用這段話來評價，說明這款産品沒問題，至少85分以上，而比較垃圾的産品，我絕對不會偷懶到復製粘貼評價，我絕對會用心的差評，這樣其他消費者在購買的時候會作為參考，會影響該商品銷量，而商傢也會因此改進商品質量。

評分☆☆☆☆☆

不推薦初級閱讀，書不錯，但需要有功底。

評分☆☆☆☆☆

京東就是個lj 。 貨到付款比誰都準時 大晚上都能給你送來 ； 在綫支付的 說好今天送來 他也得給你晚一天送到 做不到的就不要提前給彆人承諾 我實在天津 不是在火星 ；東西有壞瞭 超過七天 去找京東售後 他來個電話讓我去找産品售後 把我的申請售後給取消瞭 齣瞭問題 責任比誰都推卸的快