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[美] 丹·麦克雷（Dan McCreary），[美] 安·凯利（Ann Kelly） 著，范东来，滕雨橦 译

图书标签:

• NoSQL
• 数据库
• 数据存储
• 数据模型
• 分布式系统
• 大数据
• MongoDB
• Redis
• Cassandra
• 键值存储
• 文档数据库
• 列式数据库
• 图形数据库

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115411105

版次：1

商品编码：11860567

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-01-01

页数：237

正文语种：中文

编辑推荐

这本书非常适合想要了解或者开始使用那些**SQL数据库模型的新型数据存储和分析技术的读者阅读。这本书文字平实，并且使用了许多示例、用例和图解，阐述了NoSQL的概念、特性、优点、潜力和局限性。

读者先从将熟悉的数据库概念与准备替代或补充这些概念的新的NoSQL模式进行对比入手，然后探索关于大数据、搜索、可靠性和业务灵活性的案例（这些案例已经将新模式应用到业务问题中）。读者还将了解到NoSQL系统如何利用现代云计算和具有多路CPU的数据中心的资源。后几章将向读者介绍如何根据自身需求选择正确的NoSQL技术。

本书主要内容
NoSQL数据架构模式。
大数据的NoSQL。
搜索、高可用性和安全性。
选择合适的架构。
管理者和开发者都会喜欢上这本清晰阐述NoSQL技术的潜力和能力的书。

内容简介

本书从NoSQL的相关理论开始，深入浅出地探讨了NoSQL核心的架构模式、解决方案和一些高级主题，内容循序渐进，从理论回归于实践。
全书分为4个部分。首部分介绍NoSQL的相关理论，如CAP理论、BASE理论、一致性散列算法等；第二部分介绍NoSQL核心的架构模式—键值存储、图存储、列族存储、文档存储；第三部分展现一些常用的NoSQL解决方案，如HA、全文搜索等；后一部分讨论NoSQL的一些高级主题，如函数式编程。
全书理论与实践并重，每章后面还有通俗的案例。对于NoSQL的初学者来说，不失为一本了解NoSQL技术全貌的读物。

作者简介

Dan McCreary 和Ann Kelly领导了一家独立的培训与咨询机构，专注于NoSQL解决方案，并且他们还是NoSQL Now！会议的联合发起人。

目录

第一部分　了解NoSQL
第1章　NoSQL：明智的选择　2
1．1　什么是NoSQL　3
1．2　NoSQL的商业驱动　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技术　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——一个有着数十亿行和百万列的表　8
1．3．4　案例研究：亚马逊的Dynamo—每天24小时接收订单　9
1．3．5　案例研究：MarkLogic　9
1．3．6　实践　10
1．4　小结　10
第2章　NoSQL概念　12
2．1　保持组件简单以促进重用　12
2．2　将应用分层以简化设计　14
2．3　策略地使用RAM、SSD和磁盘提升性能　17
2．4　使用一致性散列算法维护当前的缓存　18
2．5　比较ACID和BASE——两种可靠的数据库事务方法　19
2．5．1　RDBMS的事务控制——ACID　21
2．5．2　非RDBMS的事务控制—BASE　22
2．6　通过数据库分片获得水平扩展能力　23
2．7　基于Brewer的CAP定理进行权衡　25
2．8　实践　26
2．9　小结　27
2．10　延伸阅读　27
第二部分　数据库模式
第3章　基础数据架构模式　30
3．1　什么是数据架构模式　31
3．2　理解应用于RDBMS的行存储设计模式　31
3．2．1　行存储如何工作　32
3．2．2　行存储的演变　33
3．2．3　分析行存储模式的优点和缺点　34
3．3　示例：对销售订单进行连接操作　35
3．4　回顾RDBMS实现的特性　36
3．4．1　RDBMS事务　37
3．4．2　固定的数据定义语言和强类型的列　38
3．4．3　通过RDBMS视图保证安全并进行访问控制　39
3．4．4　RDBMS的复制和同步　39
3．5　通过OLAP、数据仓库和商业智能系统对历史数据进行分析　41
3．5．1　数据如何从操作型系统流入分析型系统　42
3．5．2　熟悉OLAP的概念　44
3．5．3　通过汇总生成专项报表　45
3．6　将高可用性和以读为主的系统一体化　46
3．7　在修改控制系统和数据同步中使用散列树　47
3．8　实践　49
3．9　小结　49
3．10　延伸阅读　50
第4章　NoSQL数据架构模式　51
4．1　键值存储　52
4．1．1　什么是键值存储　52
4．1．2　使用键值存储的好处　54
4．1．3　使用键值存储　56
4．1．4　使用案例：用键值存储保存网页　59
4．1．5　使用案例：亚马逊简单存储服务（S3）　59
4．2　图存储　60
4．2．1　图存储概述　60
4．2．2　用RDF标准来连接外部数据　62
4．2．3　图存储的使用案例　63
4．3　列族（Bigtable）存储　68
4．3．1　列族存储基础　69
4．3．2　理解列族存储的键　69
4．3．3　列族存储的优点　70
4．3．4　案例研究：在Bigtable中存储分析信息　72
4．3．5　案例研究：Google地图用Bigtable存储地理信息　72
4．3．6　案例研究：使用列族存储用户偏好信息　73
4．4　文档存储　73
4．4．1　文档存储基础　74
4．4．2　文档集合　74
4．4．3　应用集合　75
4．4．4　文档存储的API　75
4．4．5　文档存储的实现　76
4．4．6　案例研究：MongoDB和广告服务器　76
4．4．7　案例研究：大型对象数据库CouchDB　77
4．5　NoSQL架构模式的变体　78
4．5．1　定制RAM和SSD存储　78
4．5．2　分布式存储　78
4．5．3　分组的对象　79
4．6　小结　80
4．7　延伸阅读　81
第5章　原生XML数据库　82
5．1　什么是原生XML数据库　83
5．2　用原生XML数据库构建应用　85
5．2．1　加载数据可以像拖曳那样简单　86
5．2．2　使用集合来组织XML文档　87
5．2．3　使用XPath运用简单的查询转换复杂的数据　89
5．2．4　用XQuery转换数据　91
5．2．5　用XQuery更新文档　93
5．2．6　XQuery全文搜索标准　94
5．3　在原生XML数据库中应用XML标准　94
5．4　用XML Schema和Schematron设计和验证数据　96
5．4．1　XML Schema　96
5．4．2　使用Schematron检查文档规则　97
5．5　用自定义模块扩展XQuery　98
5．6　案例研究：在美国国务院历史学家办公室使用NoSQL　98
5．7　案例研究：使用MarkLogic管理金融衍生品　102
5．7．1　为什么RDBMS难以存储金融衍生品　102
5．7．2　一个投资银行从20个RDBMS转换到1个原生XML数据库　102
5．7．3　迁移至原生XML文档存储的商业好处　104
5．7．4　项目成果　104
5．8　小结　105
5．9　延伸阅读　105
第三部分　NoSQL解决方案
第6章　用NoSQL管理大数据　108
6．1　什么才是大数据解决方案　109
6．2　线性扩展数据中心　112
6．3　理解线性可扩展性和表现力　113
6．4　了解大数据问题的类型　114
6．5　使用无共享架构分析大数据　116
6．6　选择分布式模型：主从模型与对等模型　117
6．7　在分布式系统上使用MapReduce处理数据　118
6．7．1　MapReduce和分布式文件系统　120
6．7．2　MapReduce怎样做到高效处理大数据问题　121
6．8　NoSQL系统处理大数据问题的4种方式　122
6．8．1　分发查询到数据，而非数据到查询　122
6．8．2　使用散列环在集群中均匀分发数据　122
6．8．3　使用复制扩展读取性能　123
6．8．4　使数据库将查询均衡地分发到数据节点　124
6．9　案例研究：使用ApacheFlume处理事件日志　125
6．9．1　事件日志数据分析的挑战　125
6．9．2　Apache Flume搜集分布式事件日志的方法　126
6．9．3　延伸思考　127
6．10　案例研究：计算机辅助发现医疗保险欺诈　128
6．10．1　什么是医疗保险欺诈检测　128
6．10．2　使用图和定制的内存共享硬件检测医疗保险欺诈　129
6．11　小结　130
6．12　延伸阅读　131
第7章　用NoSQL搜索获取信息　132
7．1　什么是NoSQL搜索　132
7．2　搜索分类　133
7．2．1　布尔搜索、全文关键字搜索和结构化搜索的比较　133
7．2．2　测试常见搜索类型　134
7．3　提高NoSQL搜索效率的策略和方法　135
7．4　使用文档结构提升搜索质量　137
7．5　搜索质量量化　139
7．6　本地索引与远程搜索服务　139
7．7　案例研究：使用MapReduce建立倒排索引　141
7．8　案例研究：搜索技术文档　142
7．8．1　什么是技术文档搜索　142
7．8．2　在NoSQL文档存储中保留文档结构　143
7．9　案例研究：搜索领域语言—可检索性和重用性　144
7．10　实践　145
7．11　小结　146
7．12　延伸阅读　146
第8章　用NoSQL构建高可用的解决方案　148
8．1　高可用NoSQL数据库的定义　148
8．2　量化NoSQL数据库的可用性　149
8．2．1　案例研究：亚马逊S3的服务级别协议　151
8．2．2　预测系统可用性　151
8．2．3　实践　152
8．3　NoSQL系统的高可用性策略　153
8．3．1　使用负载均衡器将流量转向到最空闲的节点　153
8．3．2　结合高可用分布式文件系统和NoSQL数据库　154
8．3．3　案例研究：将HDFS作为一个高可用的文件系统存储主数据　155
8．3．4　使用托管的NoSQL服务　156
8．3．5　案例研究：使用亚马逊的DynamoDB作为高可用数据存储　157
8．4　案例研究：使用ApacheCassandra作为高可用的列族存储　158
8．4．1　在Cassandra中配置数据和节点间的映射　159
8．5　案例研究：使用Couchbase作为高可用文档数据库　161
8．6　小结　163
8．7　延伸阅读　163
第9章　用NoSQL提升敏捷性　165
9．1　软件敏捷性的定义　165
9．2　量化敏捷性　169
9．3　使用文档存储来避免对象关系映射　171
9．4　案例研究：使用XRX管理复杂表单　172
9．4．1　什么是复杂业务表单　173
9．4．2　用XRX替换客户端JavaScript和对象关系映射　173
9．4．3　理解XRX对敏捷性的影响　176
9．5　小结　177
9．6　延伸阅读　177
第四部分　高级主题
第10章　NoSQL与函数式编程　180
10．1　什么是函数式编程　181
10．1．1　指令式编程就是管理程序状态　181
10．1．2　函数式编程是没有副作用的并行转化　183
10．1．3　比较指令式编程和函数式编程的扩展性　186
10．1．4　使用引用透明避免重复计算　187
10．2　案例研究：用NetKernel优化网页内容组装　188
10．2．1　组装嵌套内容，追踪组件依赖　188
10．2．2　用NetKernel优化组件再生成　189
10．3　函数式编程语言示例　191
10．4　完成指令式编程到函数式的编程转变　192
10．4．1　使用函数作为函数的参数　192
10．4．2　使用递归处理非结构化文档数据　192
10．4．3　使用不可变变量而非可变变量　192
10．4．4　去除循环和条件语句　193
10．4．5　新的思维方式：从状态记录到转化隔离　193
10．4．6　质量、校验和一致性单元测试　194
10．4．7　函数式编程的并发　194
10．5　案例研究：用Erlang构建NoSQL系统　194
10．6　实践　197
10．7　小结　198
10．8　延伸阅读　198
第11章　安全：保护NoSQL系统中的数据　200
11．1　NoSQL数据库的一种安全模型　201
11．1．1　使用服务减少数据库内部的安全性需求　202
11．1．2　使用数据仓库和OLAP减少数据库内部的安全性需求　203
11．1．3　应用级安全措施和数据库级安全措施的收益总结　203
11．2　收集安全需求　204
11．2．1　认证　205
11．2．2　授权　207
11．2．3　审查和日志记录　210
11．2．4　加密和数字签名　211
11．2．5　保护公开网站免受拒绝服务攻击和注入攻击　212
11．3　案例研究：键值存储的访问控制—亚马逊的S3　213
11．3．1　身份和访问管理（IAM）　214
11．3．2　访问控制列表（ACL）　214
11．3．3　桶策略　214
11．4　案例研究：在Apache Accumulo中使用键可见性技术　215
11．5　案例研究：在安全发布流程中使用MarkLogic的RBAC模型　216
11．5．1　使用MarkLogic的RBAC安全模型保护文档　217
11．5．2　在安全出版中使用MarkLogic　218
11．5．3　MarkLogic的安全模型的优势　218
11．6　小结　219
11．7　延伸阅读　219
第12章　选择合适的NoSQL解决方案　221
12．1　什么是架构利弊分析　222
12．2　数据库架构选型团队的组成变化　223
12．2．1　选择合适的团队　224
12．2．2　考虑经验偏好　224
12．2．3　雇用外部咨询师　225
12．3　架构权衡分析步骤　225
12．4　解构分析：质量树　228
12．4．1　质量属性样例　229
12．4．2　评估混合架构和云架构　231
12．5　与利益系相关者沟通结果　231
12．5．1　用质量树作为导航图　232
12．5．2　实践　233
12．5．3　使用质量树进行项目风险交流　234
12．6　找到合适的验证架构的试点项目　235
12．7　小结　236
12．8　延伸阅读　237

前言/序言

《数据革新：跨越边界的数据库哲学》 在信息洪流汹涌而至的数字时代，数据的爆炸式增长与日俱增。传统的关系型数据库，在结构化数据的处理上曾是无可匹敌的王者，然而，面对海量、多样、高速变化的数据，其固有的模式与局限性逐渐显现。企业在追求更灵活的存储、更高效的检索、更敏捷的开发模式时，不禁开始叩问：是否存在一种更贴合时代脉搏的数据管理范式？ 《数据革新：跨越边界的数据库哲学》并非一本关于特定数据库技术的操作指南，也不是对某一数据库产品的深入剖析。它的核心在于，引导读者超越具体的工具，回归到数据管理最本质的哲学思考。本书将带领您踏上一场思想的旅程，重新审视我们与数据之间的关系，以及如何构建能够适应未来复杂挑战的数据基础设施。 第一部分：旧范式的思辨与新需求的萌芽 在深入探索新的可能性之前，理解现有格局的根基至关重要。本书将首先回溯关系型数据库的辉煌历程，解析其核心设计理念——ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务模型以及规范化的数据结构。我们将深入探讨这些原则在何种场景下依然是不可或缺的基石，它们如何保证数据的完整性和可靠性，以及为何它们在某些特定业务场景下会成为性能的瓶颈，例如需要处理大量非结构化或半结构化数据、对写入吞吐量有极高要求、或者业务模型频繁变更导致Schema（数据结构模式）需要频繁调整的情况。 接着，本书将聚焦于驱动数据管理范式变革的内在动力。我们将分析互联网时代的兴起、移动应用的普及、物联网设备激增、社交媒体的蓬勃发展等宏观趋势，它们共同催生了对数据处理的新诉求： 规模化： 从 GB 级别跃升到 TB、PB 甚至 EB 级别的数据量，对存储和处理能力提出了前所未有的挑战。 多样性： 数据不再局限于整齐划一的表格，而是呈现出文本、图像、音频、视频、日志、传感器数据等多种形态，需要能够灵活容纳不同数据类型的方式。 速度： 实时分析、即时响应成为许多业务的核心竞争力，对数据的读写速度、低延迟访问提出了严苛要求。 灵活性： 业务需求变化快如闪电，产品迭代周期缩短，对数据库Schema的修改和演进速度要求极高，避免Schema变更带来的巨大成本和风险。 成本： 在大规模数据存储和处理的需求下，成本效益变得至关重要，寻找更经济高效的数据解决方案成为企业决策者的关注点。 本书将深入剖析这些新需求如何与传统关系型数据库的设计理念产生“张力”，从而为理解和接纳新的数据管理哲学奠定基础。我们将通过生动的案例，展现传统数据库在应对这些挑战时所遇到的困境，例如 JOIN 操作的性能损耗、Schema 变更的复杂性、水平扩展的困难等等。 第二部分：解构数据模型：从“关系”到“多元” 告别了“关系”的束缚，我们开始探索数据的多元形态。《数据革新：跨越边界的数据库哲学》将带领读者深入理解不同的数据模型，它们各自的优势、适用场景以及背后的设计哲学。 键值（Key-Value）模型： 探讨其极简的设计理念，通过唯一的键来存储和检索任意格式的值。我们将解析其在配置存储、用户会话管理、缓存等场景下的高效应用，以及它如何通过简单的接口实现极高的读写性能和横向扩展能力。同时，也会讨论其在复杂查询和数据关联方面的局限性。 文档（Document）模型： 聚焦于以 JSON、BSON 等半结构化文档为基本单元的数据存储方式。我们将分析其如何完美契合面向对象编程的思维，以及在内容管理系统、电子商务目录、用户画像等场景下的优势。本书将深入探讨文档模型如何支持丰富的嵌套结构和灵活的Schema演进，以及其在查询和索引方面的能力。 列族（Column-Family）模型： 揭示其在处理海量稀疏数据方面的独特之处。我们将解析其如何将数据按列族组织，实现对特定列的高效读写，以及在日志分析、时间序列数据存储、物联网数据采集等领域的强大能力。本书会深入阐述列族模型如何通过其灵活性应对数据的不规则性，并讨论其在数据一致性模型上的选择。 图（Graph）模型： 带领读者领略连接的力量。本书将重点介绍图数据库如何以节点（Entities）和边（Relationships）来表示数据之间的关联，以及其在社交网络分析、推荐系统、欺诈检测、知识图谱构建等场景下的卓越表现。我们将深入理解图查询语言（如 Cypher）的表达能力，以及如何通过遍历图结构来发现隐藏的洞察。 通过对这些不同数据模型的深入剖析，本书旨在帮助读者理解：数据模型并非一成不变，选择合适的数据模型是解决特定业务问题的关键。我们将强调“适合的才是最好的”这一理念，鼓励读者根据自身的数据特性、业务需求和技术能力，做出明智的选择。 第三部分：分布式挑战与一致性权衡 当数据规模突破单机处理能力时，分布式系统成为必然的选择。《数据革新：跨越边界的数据库哲学》将深刻探讨分布式数据管理的挑战，以及在 CAP 定理（一致性、可用性、分区容错性）框架下的权衡取舍。 CAP 定理的再解读： 本书将以更贴近实际应用的角度，详细阐释 CAP 定理的含义，以及在分布式系统中，系统设计者如何在一致性、可用性和分区容错性之间做出选择。我们将探讨不同数据模型和数据库设计如何倾向于满足 CAP 定理中的哪些特性。 数据分片（Sharding）： 详细介绍将大型数据集分割成更小、更易于管理的部分，并在多个节点上存储和处理的技术。我们将分析不同的分片策略（如基于范围、基于哈希、基于目录），以及如何实现数据的动态 rebalancing（重新平衡）和负载均衡。 数据复制（Replication）： 讲解如何创建数据的多个副本，以提高可用性、容错性和读取性能。我们将深入研究主从复制（Master-Slave Replication）和多主复制（Multi-Master Replication）的原理，以及如何处理复制延迟和冲突。 分布式事务的困境与解决方案： 探讨在分布式环境中实现 ACID 事务的复杂性，以及 Two-Phase Commit（两阶段提交）等经典协议的优缺点。本书将关注那些在分布式场景下，如何通过弱一致性模型（如最终一致性）来换取更高的可用性和吞吐量。 最终一致性（Eventual Consistency）的哲学： 深入探讨在某些场景下，允许数据在一段时间内不保持严格一致，但最终会达到一致状态的理念。我们将通过实际案例，说明最终一致性如何在保证系统可用性和响应速度的同时，满足大部分业务场景的需求。 本书将帮助读者理解，在分布式世界中，没有绝对完美的解决方案，而是在权衡中寻求最优解。理解这些分布式挑战的本质，是构建健壮、可扩展数据系统的关键。 第四部分：架构演进与未来展望 《数据革新：跨越边界的数据库哲学》的最后一章将目光投向更广阔的未来，探讨数据架构的演进方向以及新兴技术对数据管理的影响。 多模数据库（Multi-model Databases）： 介绍那些能够同时支持多种数据模型（如键值、文档、图）的数据库系统，以及它们如何通过提供更灵活的存储和查询能力，来应对日益复杂的数据需求。 NewSQL 数据库的兴起： 探讨那些试图融合关系型数据库的 ACID 特性与 NoSQL 数据库的水平扩展能力的数据库系统，以及它们在性能和一致性上的创新。 数据湖（Data Lake）与数据仓库（Data Warehouse）的融合： 分析如何在统一的平台中管理结构化、半结构化和非结构化数据，实现更全面的数据分析和洞察。 实时数据处理与流式计算（Stream Processing）： 展望在物联网、金融交易等领域，实时数据流的摄取、处理和分析将如何重塑数据基础设施。 AI/ML 在数据管理中的作用： 探讨人工智能和机器学习技术如何辅助数据管理，例如智能索引优化、异常检测、自动化数据治理等。 本书的最终目的是，为读者构建一个关于数据管理哲学和架构演进的宏观图景。它鼓励读者保持开放的心态，不断学习和探索，根据不断变化的技术和业务需求，灵活地调整和优化自己的数据策略。 《数据革新：跨越边界的数据库哲学》将激发您对数据管理的全新思考，引导您跨越传统技术的藩篱，拥抱更加灵活、强大、适应未来的数据管理之道。它是一次思想的启蒙，一场对数据本质的探索，更是面向未来数据驱动世界的必备导航。

评分☆☆☆☆☆

作为一名开发者，我最近在项目中遇到了数据扩展性方面的挑战，数据量增长的速度远超预期，传统的数据库架构已经不堪重负。我一直在寻找能够应对这种挑战的解决方案，而NoSQL数据库正好是我关注的重点。我希望这本书能够详细介绍NoSQL数据库的原理，比如分布式架构、数据分片、副本集等概念，让我能够理解它们是如何实现高可用性和可扩展性的。我特别想了解不同NoSQL数据库在性能、一致性模型（CAP理论）以及数据模型设计上的权衡。如果书中能提供一些实际的代码示例，展示如何在不同类型的NoSQL数据库中进行数据操作，比如插入、查询、更新和删除，那就太有帮助了。我希望能通过这本书，学习到如何根据具体的业务需求，选择最合适的NoSQL数据库，并掌握其设计和优化的技巧。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的IT架构师，我一直在思考如何在复杂的分布式系统中构建高效、可靠的数据存储方案。NoSQL数据库无疑是其中的重要组成部分。我希望这本书能够提供一些高级的、更具实践指导意义的内容，比如在实际项目中如何进行NoSQL数据库的选型、设计、部署和运维。我希望书中能够深入探讨不同NoSQL数据库的调优策略，包括查询优化、索引设计、缓存策略以及容灾备份方案。此外，我也非常关注NoSQL数据库在与其他技术栈集成时的最佳实践，比如与大数据处理框架（如Hadoop、Spark）的结合，或者与微服务架构的配合。这本书如果能提供一些关于如何构建混合数据架构的思路，将对我的工作非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚接触数据库技术的学生，对于SQL已经有了一些基础的了解，但“NoSQL”这个词在我脑海里仍然笼罩着一层神秘的面纱。我希望这本书能够从最基础的概念讲起，解释为什么会出现NoSQL，它解决了SQL数据库的哪些痛点。我希望书中能够清晰地对比SQL和NoSQL在数据模型、查询方式、可扩展性、一致性等方面的差异，让我能够建立起一个清晰的认知框架。如果书中能通过生动形象的比喻或者简单的图示来解释复杂的概念，那就再好不过了。我希望能通过阅读这本书，对NoSQL有一个全面而深刻的理解，并为我将来深入学习具体的NoSQL数据库打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计挺吸引我的，一种深邃而又充满活力的蓝色，搭配着简洁的白色字体，让我忍不住想一探究竟。我一直对数据库技术抱有浓厚的兴趣，但传统的关系型数据库在某些场景下的局限性也让我感到困惑。尤其是在处理海量、非结构化数据的时候，SQL的查询语句有时会显得力不从心。我期待这本书能为我打开一扇新的大门，让我了解除了SQL之外，还有哪些更灵活、更高效的数据存储和管理方式。我希望书中能够深入浅出地介绍不同类型的NoSQL数据库，比如键值存储、文档数据库、列族数据库以及图数据库，并分析它们各自的优缺点，以及适用的业务场景。如果书中能有实际的案例分析，比如某个知名互联网公司是如何利用NoSQL解决实际问题的，那就更好了。我更希望作者能用通俗易懂的语言，避免过多的技术术语，让我这个非科班出身的读者也能轻松理解。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对技术趋势非常敏感的行业观察者，最近几年NoSQL数据库的兴起引起了我极大的关注。我总感觉它代表着未来数据处理的一种重要方向，尤其是在大数据和人工智能时代。我希望这本书能够提供一个宏观的视角，梳理NoSQL数据库的发展历程、市场格局以及未来的发展趋势。我好奇不同NoSQL数据库厂商在市场上的竞争态势，以及它们各自的优势和劣势。我希望能了解NoSQL在云计算、物联网、社交网络等领域是如何应用的，以及它为这些领域带来了哪些革命性的变化。如果书中能够包含一些对未来技术发展方向的预测，比如新型NoSQL数据库的出现，或者NoSQL与传统数据库的融合，那就更令人兴奋了。

评分☆☆☆☆☆

这书的翻译就是个渣渣，我用百度翻译估计也就这个水平，说不定比这还好，泥马看了下是北航的研究生翻译的，怪不得！书本身没大毛病，建议有能力的读原文，或者买个其他的书，这本是不推荐的

评分☆☆☆☆☆

爱学习的人在这里 各种get新技能爱学习的人在这里 各种get新技能

评分☆☆☆☆☆

还好还好还好还好很好还好还好很好还好还好很好还好还好很好

评分☆☆☆☆☆

虽然习惯性给5星，但是京东真的要在书籍保存上多上点心了，买了四本书，脏的脏，封面折痕，还有明显被翻开过的痕迹，有两本在书店看是有塑料膜的，这里买的全都没有。

评分☆☆☆☆☆

跟上潮流，多学学！

评分☆☆☆☆☆

京东就是个lj 。 货到付款比谁都准时 大晚上都能给你送来 ； 在线支付的 说好今天送来 他也得给你晚一天送到 做不到的就不要提前给别人承诺 我实在天津 不是在火星 ；东西有坏了 超过七天 去找京东售后 他来个电话让我去找产品售后 把我的申请售后给取消了 出了问题 责任比谁都推卸的快

评分☆☆☆☆☆

挺不错的，喜欢

评分☆☆☆☆☆

这书的翻译就是个渣渣，我用百度翻译估计也就这个水平，说不定比这还好，泥马看了下是北航的研究生翻译的，怪不得！书本身没大毛病，建议有能力的读原文，或者买个其他的书，这本是不推荐的

评分☆☆☆☆☆

京东就是个lj 。 货到付款比谁都准时 大晚上都能给你送来 ； 在线支付的 说好今天送来 他也得给你晚一天送到 做不到的就不要提前给别人承诺 我实在天津 不是在火星 ；东西有坏了 超过七天 去找京东售后 他来个电话让我去找产品售后 把我的申请售后给取消了 出了问题 责任比谁都推卸的快