NoSQL数据库技术实战

　　1．灵活的可扩展性
　　多年以来，数据库管理员们都是通过“垂直扩展”的方式（当数据库的负载增加的时候，购买更大型的服务器来承载增加的负载）来进行扩展的，而不是通过“水平扩展”的方式（当数据库负载增加的时候，在多台主机上分配增加的负载）来进行扩展。但是，随着请求量和可用性需求的增加，数据库也正在迁移到云端或虚拟化环境中，“水平扩展”的经济优势变得更加明显了，对各大企业来说，这种“诱惑”是无法抗拒的。
　　要对RDBMS（关系型数据库，比如Oracle）做“水平扩展”，并不是很容易。但是各种新类型的NoSQL数据库主要是为了进行透明的扩展，来利用新节点而设计的，而且，它们通常都是为了低成本的commodity hardware而设计的。
　　2. 轻松应对海量数据
　　在过去的十年里，正如请求量发生了翻天覆地的增长一样，需要存储的数据量也发生了急剧的膨胀。为了满足数据量增长的需要，RDBMS的容量也在日益增加，但是，对一些企业来说，随着请求量的增加，单一数据库能够管理的数据量也变得越来越让人无法忍受了。现在，大量的“大数据”可以通过NoSQL系统（如MongoDB）来处理，它们能够处理的数据量远远超出了型的RDBMS所能处理的极限。
　　3. 维护简单
　　在过去的几年里，虽然一些RDBMS供应商们声称在可管理性方面做出了很多的改进，但是高端的RDBMS系统维护起来仍然十分昂贵，而且还需要训练有素的DBA们的协助。DBA们需要亲自参与高端的RDBMS系统的设计、安装和调优。
　　NoSQL数据库从一开始就是为了降低管理方面的要求而设计的：从理论上来说，自动修复，数据分配和简单的数据模型的确可以让管理和调优方面的要求降低很多。
　　4. 经济
　　NoSQL数据库通常使用廉价的Commodity Servers集群来管理膨胀的数据和请求量，而RDBMS通常需要依靠昂贵的专有服务器和存储系统来做到这一点。使用NoSQL，每GB的成本或每秒处理的请求的成本都比使用RDBMS的成本少很多，这可以让企业花费更低的成本存储和处理更多的数据。
　　5. 灵活的数据模型
　　对于大型的生产性RDBMS来说，变更管理是一件很令人头痛的事情。即使只对一个RDBMS的数据模型做出很小的改动，也必须要十分小心的管理，也许还需要停机或降低服务水平。NoSQL数据库在数据模型约束方面是更加宽松的，甚至可以说并不存在数据模型的约束。NoSQL的Key/Value数据库和文档型数据库可以让应用程序在一个数据元素里存储任何结构的数据。即使是规定更加严格的基于“大表”的NoSQL数据库（如HBase）通常也允许创建新列，这并不会造成什么麻烦。
　　应用程序变更和数据库模式的变更并不需要作为一个复杂的变更单元来管理。从理论上来说，这可以让应用程序迭代的更快，但是，很明显，如果应用程序无法维护数据的完整性，那么这也会带来一些不良的副作用。
　　本书的诞生
　　在当前的图书市场上，还没有一本全面而深入介绍NoSQL系统的图书。要么只有理论内容并且大部分并不全面，要么千篇一律把某个NoSQL系统的操作一一罗列。为了让众多的NoSQL学习人员能够更加全面和深入地学习NoSQL技术，笔者编写了本书。本书从系统的角度出发，既深入讲解NoSQL的产生原因与理论基础，又对三种典型NoSQL系统引入了丰富的实战，使读者可以全面而深入地了解各种NoSQL，知道各个NoSQL和MySQL系统的联系和不同，在实际中根据自己的情况进行正确的技术选型。
　　本书特色
　　1．内容全面、新颖
　　本书内容全面而新颖，既对NoSQL系统的理论进行了深入浅出的分析，又深入讲解了列式的、Key/Value的和文档类型这三种NoSQL系统，后还讲解了MySQL的性能 优化。
　　2．讲解由浅入深，循序渐进
　　本书是一本入门图书，如果你从来没有用过NoSQL系统，那么本书正好适合你。本书也是一本深入讲解NoSQL的图书，它将各种NoSQL系统联系起来并分析各自的相同点和不同点，读完之后你一定会对NoSQL系统有一个高屋建瓴的认识。
　　3．理论与实践并重
　　本书对NoSQL系统的产生原因和理论基础做了广泛而深入的分析，让读者知其然，更知其所以然。书中尽力消除初学者学习NoSQL系统时容易遇到的障碍，变抽象为具体，变复杂为简单。而且重点对Hadoop/HBase、MongoDB和Redis这三种NoSQL系统都给出了具体实践。
　　4．图文并茂，容易理解
　　本书针对NoSQL系统中的一些架构和较难理解的概念，提供了大量的插图，并结合具体文字来讲解，非常直观，更有利于读者的学习与理解。
　　5．语言通俗易懂
　　本书不使用那些让人难以理解的语言来分析问题，而是采用通俗易懂的语言去讲解NoSQL系统的相关知识，让读者能够真正了解NoSQL技术，继而在开发中使用这些技术。
　　本书内容
　　第1篇 NoSQL的兴起与理论基础（第1~3章）
　　本篇介绍了大数据时代NoSQL的兴起原因及NoSQL的理论基础，包括NoSQL与大数据简介，NoSQL系统的分类和特点，各种数据一致性模型的定义、原理、实现、举例及适用场景，NoSQL系统水平扩展的方法，主要是复制和分区技术的难点、在实际系统中的运用及和数据一致性的关系，后简单介绍了其他杂项知识比如五分钟法则等。这些内容都是学习后续章节所必须要掌握的基础知识，后续章节中的实际NoSQL系统如Redis可以看成是这些理论知识的运用。
　　第2篇 列式NoSQL系统（第4、5章）
　　本篇主要介绍了列式NoSQL系统。首先以Google的BigTable为例介绍了列式NoSQL系统的特点、原理和应用。然后实战演练开源的HBase系统。由于HBase与Hadoop、Zookeeper等有着十分密切的关系，因此对其一并进行了介绍。
　　第3篇 Key/Value NoSQL系统（第6~8章）
　　本篇主要介绍了Key/Value NoSQL系统。首先以Amazon的Dynamo为例介绍了Key/Value系统的特点、原理和应用场景，并详细描述了这个系统是如何运用本书第1篇中的理论知识而构建的。然后介绍了另一个来自Google的LevelDB系统，后实战演练了被广泛使用的Redis系统。
　　第4篇 文档型 NoSQL系统（第9、10章）
　　本篇主要介绍了文档型NoSQL系统。首先以CouchDB为例介绍了文档型NoSQL的特点、原理和应用场景，然后实战演练了被广泛使用的MongoDB系统。
　　第5篇 MySQL基础与性能优化（第11、12章）
　　本篇主要介绍了目前在互联网公司被广泛使用的MySQL关系型数据库。虽然在大数据时代NoSQL将会占据数据处理技术的主流，但是传统的MySQL在一些应用场景仍有着自己的优势。所以本篇开始先介绍了一些MySQL的基础知识，然后详细描述了其高级特性，后介绍了MySQL的性能优化、复制技术、垂直扩展、水平扩展和综合应用。
　　本书读者对象
　　* 没有基础的NoSQL初学者；
　　* 互联网公司高并发系统的后台开发人员；
　　* 大数据、NoSQL开发爱好者；
　　* 刚入职的初中级程序员；
　　* 高等院校师生；
　　* 相关培训班的学员。

　　本书涉及面广，从基本操作到高级技术和核心原理，再到项目开发，几乎涉及NoSQL系统的所有重要知识。本书适合所有想全面学习NoSQL的人员阅读，也适合各种使用NoSQL进行开发的工程技术人员使用。

本书精华内容
NoSQL与大数据简介
NoSQL的数据一致性
NoSQL的水平扩展
其他NoSQL的基础知识
BigTable与Google云计算原理
Google云计算的开源版本——Hadoop
Dynamo：Amazon的高可用键值对存储
LevelDb——出自Google的Key-Value数据库
Redis实战
面向文档的数据库CouchDB
MongoDB实战
MySQL基础
MySQL高级特性与性能优化

 　　本书涉及面广，从基本操作到高级技术和核心原理，再到项目开发，几乎涉及NoSQL系统的所有重要知识。本书适合所有想全面学习NoSQL的人员阅读，也适合各种使用NoSQL进行开发的工程技术人员使用。 

 本书精华内容
 NoSQL与大数据简介
 NoSQL的数据一致性
 NoSQL的水平扩展
 其他NoSQL的基础知识
 BigTable与Google云计算原理
 Google云计算的开源版本——Hadoop
 Dynamo：Amazon的高可用键值对存储
 LevelDb——出自Google的Key-Value数据库
 Redis实战
 面向文档的数据库CouchDB
 MongoDB实战
 MySQL基础
 MySQL高级特性与性能优化