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介绍
《NoSQL精粹》为考虑是否可以使用和如何使用NoSQL数据库的企业提供了可靠的决策依据。它由世界软件开发大师和软件开发“教父”Martin Fowler与Jolt生产效率大奖图书作者Pramod J. Sadalage共同撰写。书中全方位比较了关系型数据库与NoSQL数据库的异同;分别以Riak、MongoDB、Cassandra和Neo4J为代表,详细讲解了键值数据库、文档数据库、列族数据库和图数据库这4大类NoSQL数据库的优劣势、用法和适用场合;深入探讨了实现NoSQL数据库系统的各种细节,以及与关系型数据库的混用。
目录
第一部分 概 念

第1章 为什么使用NoSQL
1.1 关系型数据库的价值
1.1.1 获取持久化数据
1.1.2 并发
1.1.3 集成
1.1.4 近乎标准的模型
1.2 阻抗失谐
1.3 “应用程序数据库”与“集成数据库”
1.4 蜂拥而来的集群
1.5 NoSQL登场
1.6 要点

第2章 聚合数据模型
2.1 聚合
2.1.1 关系模型与聚合模型示例
2.1.2 面向聚合的影响
2.2 键值数据模型与文档数据模型
2.3 列族存储
2.4 面向聚合数据库总结
2.5 延伸阅读
2.6 要点

第3章 数据模型详解
3.1 关系
3.2 图数据库
3.3 无模式数据库
3.4 物化视图
3.5 构建数据存取模型
3.6 要点

第4章 分布式模型
4.1 单一服务器
4.2 分片
4.3 主从复制
4.4 对等复制
4.5 结合“分片”与“复制”技术
4.6 要点

第5章 一致性
5.1 更新一致性
5.2 读取一致性
5.3 放宽“一致性”约束
5.4 放宽“持久性”约束
5.5 仲裁
5.6 延伸阅读
5.7 要点

第6章 版本戳
6.1 “商业事务”与“系统事务”
6.2 在多节点环境中生成版本戳
6.3 要点

第7章 映射-化简
7.1 基本“映射-化简”
7.2 分区与归并
7.3 组合“映射-化简”计算
7.3.1 举例说明两阶段“映射-化简”
7.3.2 增量式“映射-化简”
7.4 延伸阅读
7.5 要点

第二部分 实 现
第8章 键值数据库
8.1 何谓“键值数据库”
8.2 键值数据库特性
8.2.1 一致性
8.2.2 事务
8.2.3 查询功能
8.2.4 数据结构
8.2.5 可扩展性
8.3 适用案例
8.3.1 存放会话信息
8.3.2 用户配置信息
8.3.3 购物车数据
8.4 不适用场合
8.4.1 数据间关系
8.4.2 含有多项操作的事务
8.4.3 查询数据
8.4.4 操作关键字集合

第9章 文档数据库
9.1 何谓文档数据库
9.2 特性
9.2.1 一致性
9.2.2 事务
9.2.3 可用性
9.2.4 查询功能
9.2.5 可扩展性
9.3 适用案例
9.3.1 事件记录
9.3.2 内容管理系统及博客平台
9.3.3 网站分析与实时分析
9.3.4 电子商务应用程序
9.4 不适用场合
9.4.1 包含多项操作的复杂事务
9.4.2 查询持续变化的聚合结构

第10章 列族数据库
10.1 何谓列族数据库
10.2 特性
10.2.1 一致性
10.2.2 事务
10.2.3 可用性
10.2.4 查询功能
10.2.5 可扩展性
10.3 适用案例
10.3.1 事件记录
10.3.2 内容管理系统与博客平台
10.3.3 计数器
10.3.4 限期使用
10.4 不适用场合

第11章 图数据库
11.1 何谓图数据库
11.2 特性
11.2.1 一致性
11.2.2 事务
11.2.3 可用性
11.2.4 查询功能
11.2.5 可扩展性
11.3 适用案例
11.3.1 互联数据
11.3.2 安排运输路线、分派货物和基于位置的服务
11.3.3 推荐引擎
11.4 不适用场合

第12章 模式迁移
12.1 模式变更
12.2 变更关系型数据库的模式
12.2.1 迁移全新项目
12.2.2 迁移既有项目
12.3 变更NoSQL数据库的模式
12.3.1 增量迁移
12.3.2 迁移图数据库的模式
12.3.3 改变聚合结构
12.4 延伸阅读
12.5 要点

第13章 混合持久化
13.1 各异的数据存储需求
13.2 混用各类数据库
13.3 将直接数据库操作封装为服务
13.4 扩展数据库以增强其功能
13.5 选用合适的数据库技术
13.6 企业使用混合持久化技术时的考量
13.7 部署复杂度
13.8 要点

第14章 超越NoSQL
14.1 文件系统
14.2 事件溯源
14.3 内存映像
14.4 版本控制
14.5 XML数据库
14.6 对象数据库
14.7 要点

第15章 选择合适的数据库
15.1 程序员的工作效率
15.2 数据访问性能
15.3 继续沿用默认的关系型数据库
15.4 抽离数据库策略以降低风险
15.5 要点
15.6 结语
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