NoSQL实践指南：基本原则、设计准则及实用技巧 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 丹·苏利文（DanSullivan） 著，爱飞翔 译

图书标签:

• NoSQL
• 数据库
• 设计模式
• 数据建模
• MongoDB
• Redis
• Cassandra
• 性能优化
• 可扩展性
• 实践指南

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111531173

版次：1

商品编码：11900638

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 数据库技术丛书

开本：16开

出版时间：2016-03-01

用纸：胶版纸

页数：307

内容简介

　　本书作者DanSullivan使用过位于行业前沿的各种数据库产品，在本书中，他利用20多年的工作经验，讲解了键值数据库、文档数据库、列族数据库及图数据库这四类NoSQL数据库的优点、用例及术语。对于每一种数据库，他都给出了务实的开发技巧，以帮助大家构建高价值的应用程序。通过分步讲解的范例，读者能够学到如何为每项任务选择合适的数据库，以及怎样用正确的方式来使用该数据库。

目录

译者序
前　言
致　谢
引　言
第一部分　入　　门
第1章　用不同的数据库应对不同的需求 2
1.1　关系型数据库的设计 3
1.2　早期的数据管理系统 4
1.2.1　平面文件数据管理系统 4
1.2.2　分层数据模型系统 7
1.2.3　网络数据管理系统 9
1.2.4　早期数据管理系统小结 11
1.3　引发变革的关系型数据库 11
1.4　催生NoSQL数据库（非单纯的SQL数据库/非SQL数据库）的动因 18
1.4.1　可伸缩性 18
1.4.2　成本开销 19
1.4.3　灵活性 19
1.4.4　可用性 20
1.5　小结 20
1.6　案例研究 21
1.7　复习题 21
1.8　引用资料 22
1.9　参考书目 22
第2章　NoSQL数据库的种类 23
2.1　分布式数据库的数据管理 24
2.1.1　持久地存储数据 25
2.1.2　维护数据的一致性 25
2.1.3　确保数据的可用性 26
2.1.4　在响应时间、一致性与持久性之间寻求平衡 29
2.1.5　CAP定理：一致性、可用性及分区保护性 31
2.2　ACID与BASE 32
2.2.1　ACID：原子性、一致性、隔离性、持久性 33
2.2.2　BASE：基本可用、软状态、最终一致 33
2.2.3　最终一致性的类型 34
2.3　四种NoSQL数据库类型 35
2.3.1　键值对数据库 36
2.3.2　文档数据库 40
2.3.3　列族数据库 42
2.3.4　图数据库 43
2.4　小结 45
2.5　复习题 46
2.6　引用资料 47
2.7　参考书目 47
第二部分　键值数据库
第3章　键值数据库简介 50
3.1　从数组到键值数据库的演变 51
3.1.1　数组（带着辅助轮的键值数据存储机制） 51
3.1.2　关联数组（拿掉辅助轮的键值数据存储机制） 52
3.1.3　缓存（加装了齿轮的自行车） 53
3.1.4　内存和磁盘中的键值数据库（从自行车到机动车） 55
3.2　键值数据库的重要特性 56
3.2.1　简洁：开发者不需要设计复杂的数据模型 56
3.2.2　速度：越快越好 57
3.2.3　易于缩放：随时应对访问量的变化 59
3.3　键：不只是无意义的标识符 63
3.3.1　如何构造键名 63
3.3.2　通过键来定位相关的值 65
3.4　值：存放任意数据 68
3.4.1　值不一定要有明确的类型 68
3.4.2　对值进行搜索时的一些限制 69
3.5　小结 70
3.6　复习题 71
3.7　引用资料 71
3.8　参考书目 72
第4章　键值数据库的术语 73
4.1　与键值数据库的数据建模有关的术语 74
4.1.1　键 75
4.1.2　值 77
4.1.3　命名空间 77
4.1.4　分区 78
4.1.5　分区键 80
4.1.6　无纲要的模型 80
4.2　与键值数据库的架构有关的术语 81
4.2.1　集群 81
4.2.2　环 82
4.2.3　复制 84
4.3　与键值数据库的实现有关的术语 84
4.3.1　哈希函数 84
4.3.2　碰撞 86
4.3.3　压缩 86
4.4　小结 87
4.5　复习题 87
4.6　引用资料 88
第5章　键值数据库的设计 89
5.1　键的设计与分区 90
5.1.1　键名应该遵循命名约定 90
5.1.2　设计良好的键名，以简化程序的代码 91
5.1.3　处理位于某个范围内的值 92
5.1.4　设计键名时必须考虑实现层面的限制 93
5.1.5　如何根据键名来分区 94
5.2　设计结构化的值 95
5.2.1　结构化的数据类型有助于降低延迟 95
5.2.2　过于庞大的值可能会降低读取操作和写入操作的性能 97
5.3　键值数据库的局限 99
5.3.1　只能通过键来查询数据 100
5.3.2　键值数据库不支持查询位于某个范围内的值 100
5.3.3　不支持像关系型数据库所使用的那种SQL式标准查询语言 101
5.4　适用于键值数据库的设计模式 101
5.4.1　TTL键 102
5.4.2　模拟关系型数据库的表格 103
5.4.3　聚合 104
5.4.4　原子聚合 105
5.4.5　可枚举的键 106
5.4.6　索引 107
5.5　小结 108
5.6　案例研究：用键值数据库管理移动应用程序的配置 108
5.7　复习题 110
5.8　引用资料 111
第三部分　文档数据库
第6章　文档数据库简介 114
6.1　何谓文档 115
6.1.1　文档没有那么简单 115
6.1.2　文档与键值对 118
6.1.3　以集合的形式来管理多份文档 118
6.2　文档数据库无需定义显式纲要 125
6.3　文档数据库的基本操作 127
6.3.1　向集合中插入文档 128
6.3.2　从集合中删除文档 129
6.3.3　更新集合中的文档 130
6.3.4　从集合中获取文档 131
6.4　小结 132
6.5　复习题 132
6.6　引用资料 133
第7章　文档数据库的术语 134
7.1　与文档和集合有关的术语 135
7.1.1　文档 135
7.1.2　集合 137
7.1.3　嵌入式文档 137
7.1.4　无纲要的数据库 138
7.1.5　多形的纲要 141
7.2　与分区类型有关的术语 141
7.2.1　垂直分区 142
7.2.2　水平分区或分片 143
7.3　与数据建模及查询处理有关的术语 146
7.3.1　规范化 146
7.3.2　去规范化 148
7.3.3　查询处理器 148
7.4　小结 149
7.5　复习题 149
7.6　引用资料 150
第8章　文档数据库的设计 151
8.1　在规范化与去规范化之间求得平衡 152
8.1.1　一对多关系 153
8.1.2　多对多关系 153
8.1.3　有时需要对多张表格执行join操作 154
8.1.4　在关系型数据库中执行join操作的开销可能会比较大 155
8.1.5　文档数据库的建模者应该怎样做 157
8.2　应对可变的文档 161
8.3　编制数量适中的索引 164
8.3.1　读取操作相对较多的应用程序 164
8.3.2　写入操作相对较多的应用程序 164
8.4　为常见的关系建模 166
8.4.1　文档数据库的一对多关系 166
8.4.2　文档数据库的多对多关系 166
8.4.3　为文档数据库中的层级关系建模 168
8.5　小结 169
8.6　案例研究：客户的货物清单 170
8.6.1　是否使用嵌入式文档 171
8.6.2　选定所要编制的索引 172
8.6.3　是否需要把各类清单分别放在不同的集合中 172
8.7　复习题 172
8.8　引用资料 173
第四部分　列族数据库
第9章　列族数据库简介 176
9.1　较早出现的列族数据库：Google BigTable 177
9.1.1　动态地控制列族中的列 178
9.1.2　根据行ID、列名及时间戳来确定数据值 179
9.1.3　控制数据的存储位置 179
9.1.4　同一行内的读取和写入行为都是原子操作 180
9.1.5　数据行之间按顺序排列 180
9.2　列族数据库与键值数据库及文档数据库的异同 181
9.2.1　列族数据库与键值数据库的异同 182
9.2.2　列族数据库与文档数据库的异同 182
9.2.3　列族数据库与关系型数据库的对比 183
9.3　列族数据库所使用的架构 186
9.3.1　HBase数据库采用由多种节点所组成的架构 186
9.3.2　Cassandra数据库采用由对等节点所组成的架构 187
9.3.3　依照Gossip协议来传播各服务器的状态 188
9.3.4　用热力学术语来谈分布式数据库为什么需要反熵 189
9.3.5　通过提示移交机制，替发生故障的节点保留与写入请求有关的信息 190
9.4　列族数据库的适用场合 192
9.5　小结 192
9.6　复习题 193
9.7　引用资料 193
第10章　列族数据库的术语 194
10.1　列族数据库的基本组件 195
10.1.1　键空间 195
10.1.2　行键 195
10.1.3　列 196
10.1.4　列族 196
10.2　实现列族数据库所用的结构及相关流程 197
10.2.1　列族数据库的内部结构及配置参数 198
10.2.2　分布式数据库常用的术语：集群与分区 198
10.2.3　列族数据库的其他底层组件 199
10.3　处理流程及协议 203
10.3.1　复制 203
10.3.2　反熵 203
10.3.3　Gossip协议 204
10.3.4　提示移交 205
10.4　小结 205
10.5　复习题 206
10.6　引用资料 206
第11章　列族数据库的设计 207
11.1　与设计数据表格有关的建议 209
11.1.1　用去规范化来代替连接 209
11.1.2　善用无值的列 210
11.1.3　同时在列名和列值之中存储数据 211
11.1.4　用一个数据行来为一个实体建模 211
11.1.5　设计行键时不要将大量操作分配给少数服务器 212
11.1.6　维护适当数量的列值版本 213
11.1.7　不要在列值中使用复杂的数据结构 213
11.2　与编制索引有关的建议 214
11.2.1　何时应该使用由列族数据库系统自动管理的辅助索引 215
11.2.2　何时应该用表格来创建并管理辅助索引 217
11.3　应对大数据的工具 220
11.3.1　萃取、转置并加载数据 220
11.3.2　分析大数据 221
11.3.3　监控大数据所用的工具 224
11.4　小结 224
11.5　案例研究：客户数据分析 225
11.6　复习题 226
11.7　引用资料 227
第五部分　图 数 据 库
第12章　图数据库简介 230
12.1　什么是图 230
12.2　用图对网络关系进行建模 231
12.2.1　对地理位置进行建模 231
12.2.2　对传染病进行建模 232
12.2.3　对抽象和具体的实体进行建模 233
12.2.4　对社交媒体进行建模 234
12.3　图数据库的优势 235
12.3.1　图数据库不需要执行连接操作，因而可以更快地进行查询 235
12.3.2　建模过程较为简单 237
12.3.3　可以为实体之间的多种关系进行建模 237
12.4　小结 238
12.5　复习题 238
12.6　引用资料 238
第13章　图数据库的术语 239
13.1　图的元素 240
13.1.1　顶点 240
13.1.2　边 240
13.1.3　路径 242
13.1.4　自环 242
13.2　图的操作 242
13.2.1　图的并集 243
13.2.2　图的交集 243
13.2.3　图的遍历 243
13.3　图和节点的属性 244
13.3.1　同构性 244
13.3.2　阶与尺寸 245
13.3.3　度数 245
13.3.4　接近中心性 245
13.3.5　中介性 246
13.4　图的类型 246
13.4.1　无向图和有向图 247
13.4.2　流动网络 247
13.4.3　二分图 248
13.4.4　多重图 248
13.4.5　加权图 248
13.5　小结 249
13.6　复习题 249
13.7　引用资料 249
第14章　图数据库的设计 250
14.1　开始设计图模型 250
14.1.1　设计一个描述社交网络的图数据库 251
14.1.2　再次用查询请求来引领模型设计 254
14.2　对图进行查询 255
14.2.1　Cypher：声明式的查询 256
14.2.2　Gremlin：通过遍历图模型来进行查询 257
14.3　图数据库的设计技巧及注意事项 260
14.3.1　用索引来缩短获取数据的时间 260
14.3.2　使用类型适当的边 260
14.3.3　遍历图模型时要注意循环路径 261
14.3.4　考虑图数据库的扩展问题 262
14.4　小结 263
14.5　案例研究：优化运输路线 263
14.5.1　掌握用户的需求 263
14.5.2　设计一套图模型分析方案 263
14.6　复习题 264
14.7　引用资料 265
第六部分　选择适合应用程序的数据库
第15章　如何选择数据库 268
15.1　选择NoSQL数据库 269
15.1.1　何时应该使用键值数据库 270
15.1.2　文档数据库的用例及适用场合 270
15.1.3　列族数据库的用例及适用场合 271
15.1.4　图数据库的用例及适用场合 272
15.2　将NoSQL数据库与关系型数据库结合起来使用 273
15.3　小结 274
15.4　复习题 274
15.5　引用资料 274
第七部分　附　　录
附录A　各章复习题的参考答案 278
附录B　NoSQL数据库列表 298
术语表 303

前言/序言

　　前　　言　　“人生的进步，凭的是勇气，而不是适应能力。”　　——亨利·米勒（Henry Miller）在工作中我们难免会谈到数据。每个人都关注个人数据的隐私权，每家公司都竭力防止网络入侵者盗取数据，而政府部门和商业机构则都对数据非常感兴趣。为了描述数据，IT分析师想出了很多令人眼花缭乱的专业名词，如大数据（Big Data）、流数据（streaming data）、高速数据（high-velocity data）和非结构化数据（unstructured data）等。另外，描述数据存储方式的术语也层出不穷，如数据库（database）、数据存储（data store）、数据仓库（data warehouse）、数据湖泊（data lake）等。有人甚至还造出了数据沼泽（data swamp）这个词。　　当其他人都在热烈讨论数据的时候，有一些人需要去收集数据、处理数据、分析数据并管理数据。本书就是为这部分人而写的。　　NoSQL数据库是为了应对需求而诞生的。原来的那些数据管理工具在过去几十年里一直都能非常好地应对相关的需求，但现在，它们却无法适应新兴的网络应用程序了。目前的数据管理工具所要应对的最大挑战，并不是令成千上万的商务专家能够使用公司内部的数据库，而是要使Google、Amazon、Facebook及Yahoo!这样的公司能够应对百万级别的网络用户。　　从理论上来说，关系型数据模型还是非常坚实的，过去它能够满足我们对数据的需求，而现在，我们则需要对其做出一些改进。网络信息采集（Web crawling）和在线购物管理（online shopping cart management）等专门的网络程序，推动了业界对原有数据模型的改进，同时也催生了一些非关系型数据库，如键值数据库、文档数据库、列族数据库及图数据库等。原有的关系型数据库仍然有其作用，它们并不会为NoSQL数据库所取代。这些NoSQL数据库只是提供了一些额外的选项，以满足用户对性能和功能的不同需求。　　本书是NoSQL数据库的入门指南，它旨在使读者了解何时应该使用NoSQL数据库，何时不应使用它们。而在本书中，笔者最想告诉大家的则是怎样根据自己的数据管理需求来明智地使用NoSQL数据库。　　与本书有关的幻灯片、章节习题及教学指导手册，可以从Pearson的Instructor Resource Center（IRC）获取，网址是pearsonhighered.com。　　Acknowledgements?致　　谢虽然封面上的作者名字只有一个，但本书却是多人协作的成果。感谢Joan Murray编辑构思了这本书的出版计划，并邀请我来执笔。有很多令人尊敬的作者及出版业专家都曾参与For Mere Mortals书系的写作及发行工作，能与他们同列，笔者深感荣幸。　　Tonya Simpson耐心而专业的工作使得本书由粗略的初稿变为精美的成品。感谢Pearson公司的Sondra Scott、Cindy Teeters及Mark Renfrow在成书过程中对笔者提供的帮助。感谢本书文字编辑Karen Annett所付出的诸多努力。　　感谢技术编辑Theodor Richardson，他甚为周到地处理了书中的细节问题。　　在写书过程中，家人始终给我以坚定的支持。　　岳父Bill Aiken是我的头号粉丝，他总是给我源源不断的鼓励。　　我的孩子Nicole、Charles、Kevin以及他们的伴侣Katie和Sara，也给了我很多支持，感谢你们。　　特别要感谢两个儿子Nicholas和James。Nicholas阅读了每一章，并且像阅读教科书那样完成了各章的习题。他指出了书中的不足，并提出了改进建议，使我能够更好地把相关知识点解释清楚。James是一位专业的技术写作者，他帮我撰写了与图数据库有关的章节，并且毫不犹豫地从自己的日程安排中拿出一些时间帮助我完成本书，使相关章节的质量得以改善。　　我在过去30年中所取得的专业成就和个人成就，都得益于妻子Katherine始终不渝的支持和关爱，此书也不例外。有些事情，表面上是我独自完成的，但实际上却是两人共同的杰作，这一点外人很难知晓，甚至可能根本就不会意识到。这本书可以算是我们人生旅途中的又一件作品吧。　　Dan Sullivan俄勒冈州波特兰市2015年

《NoSQL实践指南：基本原则、设计准则及实用技巧》这本书，并非简单地罗列市面上琳琅满目的NoSQL数据库产品，也并非专注于某个特定技术栈的深度钻研。它的核心价值在于，为读者构建一个清晰、系统且实用的NoSQL认知框架，帮助开发者、架构师和数据工程师们理解NoSQL的本质，掌握其核心设计思想，并能够根据实际业务需求，做出最优的技术选型与实践决策。 深度剖析NoSQL的“为何”与“是什么” 本书的开篇，并非直接奔赴技术细节，而是首先深入探讨了NoSQL出现的历史背景与驱动力。读者将了解到，随着互联网应用的飞速发展，传统的关系型数据库在面对海量数据、高并发读写、多样化数据模型以及敏捷开发等挑战时，逐渐显露出其局限性。NoSQL，作为“Not Only SQL”的代表，正是为了应对这些挑战而应运而生的。它提供了一种与传统关系型数据库截然不同的数据存储与管理方式，其设计理念的转变，是理解一切NoSQL实践的基础。 书中将详细解析NoSQL数据库的核心特性，例如： 模式灵活性（Schema Flexibility）：与关系型数据库严格的固定模式不同，NoSQL数据库通常支持动态模式，允许在数据插入时定义结构，甚至在同一集合中包含不同结构的数据。这对于快速迭代的业务场景尤为重要。 可伸缩性（Scalability）：NoSQL数据库的设计往往以水平伸缩为核心，通过增加更多的节点来处理不断增长的数据量和并发请求，而非依赖于单台服务器的垂直扩展。 多样化的数据模型（Diverse Data Models）：NoSQL并非单一的技术，而是涵盖了多种数据模型，如键值存储（Key-Value Stores）、文档数据库（Document Databases）、列族数据库（Column-Family Stores）以及图数据库（Graph Databases）。本书将逐一介绍这些模型的核心特点、适用场景及其代表性产品。 最终一致性（Eventual Consistency）：在分布式环境下，为了追求更高的可用性和分区容错性，许多NoSQL数据库会选择牺牲强一致性，采用最终一致性模型。书中将详细阐述CAP理论，以及它如何指导NoSQL数据库的设计和使用。 构建扎实的设计准则与方法论 理解了NoSQL的本质，接下来的关键在于如何进行有效的数据库设计。本书并非提供一套放之四海而皆准的“银弹”式设计模式，而是强调一种“情景驱动”的设计思维。读者将学习到： 如何根据业务需求选择合适的数据模型：针对不同的业务场景，如简单的缓存、复杂的文档管理、大规模日志存储、社交网络关系分析等，如何判断哪种NoSQL数据模型（键值、文档、列族、图）是最优选择。例如，对于用户会话数据，键值存储可能是最佳选择；对于内容管理系统，文档数据库会更具优势。 关系型到NoSQL的思维转变：许多开发者习惯了关系型数据库的范式设计，在转向NoSQL时，需要克服“数据冗余即是罪恶”的固有观念。本书将通过具体案例，展示如何通过适度的数据冗余（例如，在文档数据库中嵌入子文档）来优化查询性能，减少跨集合的连接操作。 反范式设计（Denormalization）策略：深入探讨反范式设计在NoSQL中的重要性，以及如何平衡数据冗余与查询效率。理解何时应该合并数据，何时应该拆分数据，是构建高性能NoSQL应用的关键。 查询优化技巧：NoSQL数据库的查询方式与关系型数据库有显著差异。本书将介绍各种数据模型下的查询模式，以及如何通过索引、数据分区、物化视图（如果数据库支持）等技术来提升查询性能。 数据建模的权衡与取舍：在实际应用中，没有完美的数据模型。本书将引导读者学会识别和权衡不同的设计决策带来的优缺点，例如，以写入速度换取读取速度，或者以一致性换取可用性。 聚焦实用技巧与最佳实践 理论知识固然重要，但最终落地的还是要靠实操。本书的最后一部分，将重点放在一系列实用技巧和最佳实践上，帮助读者在实际项目中规避常见陷阱，提升开发效率和系统稳定性。这部分内容将涵盖： 选型策略 revisited：在充分理解了各种NoSQL数据模型和各自的优缺点后，本书将提供一个更具指导性的选型框架，帮助读者在面对众多NoSQL产品（如MongoDB, Cassandra, Redis, Neo4j等）时，能做出更明智的决策。这不是简单的产品对比，而是基于对业务场景和技术特性深度分析的决策过程。 性能调优的通用原则：无论使用哪种NoSQL数据库，一些通用的性能调优原则都是适用的，例如，理解数据分布、读写模式、缓存策略、内存管理等。 数据迁移与集成：在实际项目中，往往需要将现有数据迁移到NoSQL数据库，或者将NoSQL数据库与其他系统集成。本书将探讨相关挑战，并提供一些行之有效的策略和工具。 监控与运维：高性能的NoSQL系统离不开精细的监控与日常运维。书中将介绍关键的监控指标，以及一些常用的运维工具和方法，以确保系统的稳定运行。 安全最佳实践：随着数据量的增大和应用复杂度的提升，数据安全变得尤为重要。本书将讨论NoSQL数据库的安全考虑，如访问控制、数据加密、防范常见攻击等。 未来趋势展望：简要探讨NoSQL技术未来的发展方向，以及与其他新兴技术（如Serverless, Edge Computing等）的融合趋势，帮助读者保持技术前瞻性。 总而言之，《NoSQL实践指南：基本原则、设计准则及实用技巧》并非一本简单的技术手册，而是一本陪伴读者从入门到精通，从理解到实践的“智囊”。它旨在赋能读者，使其能够自信地驾驭NoSQL技术，解决复杂的数据挑战，构建更加强大、灵活和可伸缩的现代应用程序。本书的目标是让读者不仅仅是“会用”NoSQL，更能“用好”NoSQL，并在实际工作中做出更具洞察力的技术决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的彻底改变了我对数据库的认知！我一直以来都习惯了关系型数据库的严谨结构，直到最近公司业务开始涉及大数据和高并发场景，我才意识到“是时候学习点新东西了”。在朋友的推荐下，我翻开了这本《NoSQL实践指南》。刚开始，我抱着试试看的心态，毕竟NoSQL对我来说是个相对陌生的概念，担心会很难理解。但读完前几章，我就被深深吸引住了。作者用非常直观的例子，从根本上解释了为什么NoSQL会出现，以及它在哪些场景下能发挥出巨大的优势。他没有一开始就抛出一堆概念和术语，而是循序渐进，先建立起读者的整体认知框架，然后才深入到具体的数据库类型和应用。我特别喜欢他对于“CAP理论”的解读，不像我之前在网上看到的那些晦涩难懂的解释，这本书用更生动的比喻和实际的案例，让我一下子就明白了其中的权衡和取舍，这对于后续理解各种NoSQL数据库的特性至关重要。而且，作者在讲解过程中，还会穿插一些“过来人”的经验之谈，比如在选择哪种NoSQL数据库时需要考虑的几个关键点，以及在实际落地过程中可能遇到的坑，这对我来说太有价值了！我感觉自己不再是被动地学习知识，而是跟着一位经验丰富的导师一起探索，这种学习过程真的很有成就感。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在数据领域摸爬滚打多年的开发者，我阅览过不少关于数据库的书籍，但《NoSQL实践指南》给我带来的冲击感和启发性是前所未有的。我一直觉得，数据库设计不仅仅是写SQL语句那么简单，它更关乎业务逻辑的理解和性能的优化。这本书恰恰在这两方面都做得非常出色。作者不仅仅是介绍各种NoSQL数据库的“有什么”，更重要的是，他深入剖析了“为什么”要这样设计，以及“如何”做得更好。比如，在讨论文档型数据库时，他详细阐述了如何根据查询模式来嵌套和组织数据，这与传统的关系型数据库反范式设计思路截然不同，但也更加贴合某些业务场景的需求。他提出的“反规范化”策略，在理解了其背后的逻辑后，我才发现它能显著提升读操作的性能，尤其是在对数据一致性要求不是极致的场景下。另外，他关于“键值对”数据库设计的建议也非常实用，特别是如何设计一个高效的键，以及如何处理数据的序列化和反序列化，这对于构建高性能的缓存系统和用户会话管理至关重要。我尤其赞赏书中关于“数据建模”的部分，作者并没有提供放之四海而皆准的模板，而是教会读者如何思考，如何根据不同的业务需求和数据访问模式来选择最合适的模型，这是一种“授人以渔”的方法，比直接告诉你怎么做更具长远价值。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前对NoSQL的印象就是“什么都能存，但不知道怎么存好”。这次有幸读到《NoSQL实践指南》，我的看法有了180度的转变。这本书最大的亮点在于，它并没有把NoSQL神化，而是脚踏实地地从“实践”出发，帮助我们理解它的核心优势和局限性。作者花了相当大的篇幅来讲解各种NoSQL数据库类型（如键值、文档、列族、图数据库）的适用场景和设计哲学，而且不是简单地罗列对比，而是结合大量的实际案例，深入浅出地剖析了它们的设计思路和最佳实践。我特别喜欢他关于“数据一致性”和“可用性”的讨论，这是NoSQL领域最核心也是最容易混淆的概念之一，作者通过生动形象的比喻和对比，让我对BASE理论有了更深刻的理解，也更清楚地认识到，在分布式系统中，我们往往需要在强一致性、可用性和分区容错性之间做出取舍。书中的“实用技巧”部分更是锦上添花，里面包含了许多关于索引优化、查询性能调优、数据迁移以及集群管理等方面的宝贵经验，这些都是在实际工作中能够直接派上用场的内容。读完这本书，我感觉自己不再是那个对NoSQL望而却步的“门外汉”，而是能够自信地去评估、设计和部署NoSQL解决方案了。

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我一直觉得，技术书籍如果只讲理论，那就显得过于枯燥乏味，而如果只讲“怎么做”，又会让人缺乏深入的理解。而《NoSQL实践指南》恰恰在这两者之间找到了一个绝佳的平衡点。这本书的语言风格非常友好，作者并没有使用太多晦涩难懂的专业术语，而是用一种非常平易近人的方式，循序渐进地引导读者进入NoSQL的世界。它不像某些教科书那样，一开始就堆砌大量的定义和公式，而是通过大量的实际案例和场景分析，让读者在不知不觉中理解NoSQL的核心概念。我尤其喜欢书中对于不同NoSQL数据库类型（如键值存储、文档数据库、列族数据库、图数据库）的讲解。作者没有简单地列举它们的特点，而是深入剖析了它们的设计哲学和适用场景，并且还提供了一些在实际应用中需要注意的陷阱和优化技巧。比如，在讲解文档数据库时，他详细阐述了如何根据查询的需要来设计文档结构，这对于我们构建高效的API和数据服务非常有帮助。而“实用技巧”部分更是让我受益匪浅，里面包含了很多关于数据迁移、性能调优、分布式架构设计等方面的经验之谈，这些都是我在实际工作中经常会遇到的问题，而这本书给出了非常具体和可行的解决方案。总而言之，这是一本让我觉得“读得懂、用得上、学得深”的好书。

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对于很多刚接触NoSQL的朋友来说，最头疼的问题莫过于“这么多数据库，我该选哪个？”，以及“我的数据到底该怎么存才算合理？”。《NoSQL实践指南》在这方面给出了非常系统和清晰的解答。这本书并没有局限于介绍某一个具体的NoSQL数据库产品，而是从更宏观的层面，讲解了NoSQL的“道”和“术”。作者首先花了很大篇幅阐述了NoSQL的基本原则，这包括了为什么需要NoSQL，它的核心优势是什么，以及它与关系型数据库在设计理念上的根本区别。这部分内容为我们构建了一个坚实的理论基础，让我们能够理解NoSQL的出现并非偶然，而是技术发展的必然。接着，他深入探讨了设计准则，这部分内容是本书的精华所在。他详细讲解了如何针对不同的NoSQL数据模型（键值、文档、列族、图）进行数据建模，以及如何权衡数据一致性、可用性和性能。我尤其欣赏他在讲解过程中所提出的“思考框架”，他教会我们如何从业务需求出发，分析数据访问模式，然后选择最适合的数据模型和存储方案。最后，“实用技巧”部分则像是给这些理论知识注入了灵魂，作者分享了大量在实际项目中积累的宝贵经验，从如何进行索引设计，到如何优化查询性能，再到如何进行数据迁移和分布式部署，这些都是能让我们在实际工作中少走弯路、提高效率的“干货”。

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还没开始看，貌似还不错的样子

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性价比很高

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不错，改天再看

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非常有价值的一本书，很实用

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好评好评好评好评好评好评

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NoSQL实践指南：基本原则、设计准则及实用技巧

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看了一下感觉还不错，

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好书，确实非常好，非常棒

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很好的参考书 可以读一读看看啦