奠定大數據的基石：NoSQL資料庫技術

前言
「資料是21 世紀最有價值的資產，它比黃金和石油更有價值」。隨著大數據時代的來臨，傳統的關聯式資料庫在可擴充性、資料模型和可用性方面遇到了難以克服的障礙。此時各種NoSQL 系統出現了。它們的特點各不相同，分別應用於不同的場景並迅速獲得了極大的成功。作為一名從事後台開發多年的工作者，我對每一種新技術的出現與應用都充滿了渴望與期待，其中NoSQL 解決了我實際工作中遇到的許多問題。NoSQL 具有下面幾方面的優點：
1. 靈活的可擴充性
多年以來，資料庫管理員們都是透過「垂直擴充」的方式（當資料庫的負載增加的時候，購買更大型的伺服器來承載增加的負載）來進行擴充的，而非透過「水平擴充」的方式（當資料庫負載增加的時候，在多台主機上分配增加的負載）來進行擴充。但是，隨著請求量和可用性需求的增加，資料庫也正在移轉到雲端或虛擬化環境中，「水平擴充」的經濟優勢變得更加明顯了，對各大企業來說，這種「誘惑」是無法抗拒的。
要對RDBMS（關聯式資料庫，例如Oracle）做「水平擴充」，並不是很容易。但是各種新類型的NoSQL 資料庫主要是為了進行透明的擴充，來利用新節點而設計的，而且，它們通常都是為了低成本的commodity hardware 而設計的。
2. 輕鬆應對大數據
在過去的十年裡，正如請求量發生了天翻地覆的增長一樣，需要儲存的資料量也發生了急劇的膨脹。為了滿足資料量增長的需要，RDBMS 的容量也在日益增加，但是，對一些企業來說，隨著請求量的增加，單一資料庫能夠管理的資料量也變得越來越讓人無法忍受了。現在，大量的「大數據」可以透過NoSQL 系統（如MongoDB）來處理，它們能夠處理的資料量遠遠超出了最大型的RDBMS 所能處理的極限。
3. 維護簡單
在過去的幾年裡，雖然一些RDBMS 供應商們聲稱在可管理性方面做出了很多的改進，但是高階的RDBMS 系統維護起來十分昂貴，而且還需要訓練有素的DBA 們的協助。DBA 們需要親自參與高階的RDBMS 系統的設計、安裝和最佳化。
NoSQL 資料庫從一開始就是為了降低管理方面的要求而設計的：從理論上來說，自動修復，資料分配和簡單的資料模型的確可以讓管理和最佳化方面的要求降低很多。
4. 經濟
NoSQL 資料庫通常使用廉價的Commodity Servers 叢集來管理膨脹的資料和請求量，而RDBMS 通常需要依靠昂貴的專有伺服器和儲存系統來做到這一點。使用NoSQL，每GB 的成本或每秒處理的請求的成本都比使用RDBMS 的成本少很多，這可以讓企業花費更低的成本儲存和處理更多的資料。
5. 靈活的資料模型
對大型的生產性RDBMS 來說，變更管理是一件很令人頭痛的事情。即使只對一個RDBMS 的資料模型做出很小的改動，也必須要十分小心的管理，也許還需要停機或降低服務水準。NoSQL 資料庫在資料模型約束方面是更加寬鬆的，甚至可以說並不存在資料模型的約束。NoSQL 的Key/Value 資料庫和文件類型資料庫可以讓應用程式在一個資料元素裡儲存任何結構的資料。即使是規定更加嚴格的以「大表」為基礎的NoSQL 資料庫（如HBase）通常也允許建立新列，這並不會造成什麼麻煩。
應用程式變更和資料庫綱要的變更並不需要作為一個複雜的變更單元來管理。從理論上來說，這可以讓應用程式反覆運算的更快，但是，很明顯，如果應用程式無法維護資料的完整性，那麼這也會帶來一些不良的副作用。

本書特色
1. 內容全面、新穎
本書內容全面而新穎，既對NoSQL 系統的理論進行深入淺出的分析，又深入說明了列式的、Key/Value 的和文件類型這三種NoSQL 系統，最後還說明了MySQL 的效能最佳化。
2. 說明由淺入深，循序漸進
如果你從來沒有用過NoSQL 系統，本書正適合你。並且由淺入深將各種NoSQL系統聯繫起來，並分析各自的相同點和不同點，讀完之後你一定會對NoSQL 系統有更多的認識。
3. 理論與實作並重
對NoSQL 系統的產生原因和理論基礎做了廣泛而深入的分析，讓讀者知其然，更知其所以然。書中儘量消除初學者學習NoSQL 系統時容易遇到的障礙，變抽象為實際，變複雜為簡單。而且重點對Hadoop/HBase、MongoDB 和Redis 這三種NoSQL 系統都列出了實際實作。
4. 圖文並茂，容易了解
針對NoSQL 系統中的一些架構和較難了解的概念，提供了大量的插圖，並結合實際文字來說明，非常直觀，更有利於讀者的學習與了解。
5. 語言通俗容易
不使用讓人難以了解的語言分析問題，而是採用通俗易懂的敘述說明NoSQL 系統的相關知識，讓讀者能夠真正了解NoSQL 技術，繼而在開發中使用這些技術。

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本書作者
雖然筆者花費了大量精力寫作，並力圖將疏漏減少到最少，但仍恐百密一疏。如果您在閱讀本書的過程中發現有任何疏漏，或對本書的說明有任何疑問，請發送電子郵件到bookservice2008@163.com。

前言
「資料是21 世紀最有價值的資產，它比黃金和石油更有價值」。隨著大數據時代的來臨，傳統的關聯式資料庫在可擴充性、資料模型和可用性方面遇到了難以克服的障礙。此時各種NoSQL 系統出現了。它們的特點各不相同，分別應用於不同的場景並迅速獲得了極大的成功。作為一名從事後台開發多年的工作者，我對每一種新技術的出現與應用都充滿了渴望與期待，其中NoSQL 解決了我實際工作中遇到的許多問題。NoSQL 具有下面幾方面的優點：
1. 靈活的可擴充性
多年以來，資料庫管理員們都是透過「垂直擴充」的方式（當資料庫的負載增加的時候，...

前言
Chapter 01 NoSQL 與大數據簡介
1.1 引子 —— NoSQL 在中國大陸使用的案例
1.1.1 新浪微博
1.1.2 淘寶資料平台
1.1.3 視覺中國網站
1.1.4 優酷營運資料分析
1.1.5 飛信空間
1.1.6 豆瓣社區
1.2 大數據
1.2.1 大數據的度量單位
1.2.2 大數據的特點
1.3 大數據相關技術
1.3.1 大數據擷取技術
1.3.2 大數據前置處理技術
1.3.3 大數據儲存及管理技術
1.3.4 大數據分析及採擷技術
1.3.5 大數據展現與應用技術
1.4 NoSQL 簡介
1.4.1 什麼是NoSQL
1.4.2 關聯式資料庫簡史
1.4.3 資料庫分類
1.4.4 關聯式資料庫的優勢
1.4.5 不擅長的處理
1.4.6 NoSQL 資料庫
1.5 NoSQL 資料庫的類型
1.5.1 鍵值（Key/Value）儲存
1.5.2 針對文件的資料庫
1.5.3 針對列的資料庫
1.6 如何使用和學習NoSQL 資料庫
1.6.1 始終只是一種選擇
1.6.2 在何種程度上信賴它
1.7 雲端資料管理
Chapter 02 NoSQL 的資料一致性
2.1 傳統關聯式資料庫中的ACID
2.1.1 最小性
2.1.2 一致性
2.1.3 隔離性
2.1.4 持久性
2.1.5 舉例
2.2 CAP 理論
2.2.1 NoSQL 系統是分散式系統
2.2.2 CAP 理論說明
2.3 AP 的實例 —— DNS 系統
2.3.1 DNS 系統
2.3.2 DNS 域名解析過程
2.3.3 DNS 系統是最後一致性的
2.4 資料一致性模型與BASE
2.4.1 資料一致性模型
2.4.2 BASE（Basically Available，Soft-state，Eventual consistency）
2.5 資料一致性實現方法
2.5.1 Quorum 系統NRW 策略
2.5.2 時間戳記策略
2.5.3 向量時鐘
Chapter 03 NoSQL 的水平擴充與其他基礎知識
3.1 所有資料儲存在一個伺服器上
3.2 分片（Sharding）
3.3 主從複製
3.4 對等（Peer To Peer）複製
3.5 複製和分片的同時使用
3.6 資料水平擴充的方法歸納
3.7 分片對資料的劃分方式
3.7.1 Range-Based Partitioning
3.7.2 Round-Robin
3.8 一致性hash 演算法（Consistent Hashing）
3.8.1 基本場景
3.8.2 hash 演算法和單調性
3.8.3 Consistent Hashing 演算法的原理
3.8.4 虛擬節點
3.9 磁碟的讀寫特點及五分鐘法則
3.9.1 磁軌、磁區、磁柱和磁頭數
3.9.2 固態硬碟（SSD）：隨機讀寫速度快
3.9.3 記憶體：讀寫速度極快
3.9.4 五分鐘法則
3.10 不要刪除資料
Chapter 04 BigTable 與Google 雲端運算原理
4.1 雲端運算
4.1.1 雲端運算的概念
4.1.2 雲端運算發展現狀
4.1.3 雲端運算實現機制
4.1.4 網格計算與雲端運算
4.2 Google 檔案系統GFS
4.2.1 系統架構
4.2.2 容錯機制
4.2.3 系統管理技術
4.3 平行資料處理MapReduce
4.3.1 產生背景
4.3.2 程式設計模型
4.3.3 實現機制
4.4 分散式鎖服務Chubby
4.4.1 Paxos 演算法
4.4.2 Chubby 系統設計
4.4.3 Chubby 檔案系統
4.4.4 通訊協定
4.4.5 正確性與效能
4.5 分散式結構化資料表BigTable
4.5.1 設計動機與目標
4.5.2 資料模型
4.5.3 系統架構
4.5.4 主要伺服器
4.5.5 子表伺服器
4.5.6 效能最佳化
Chapter 05 Google 雲端運算的開放原始碼版本——Hadoop
5.1 Hadoop 簡介
5.1.1 Hadoop 發展史
5.1.2 Apache Hadoop 專案及系統結構
5.2 Hadoop 產生的原因
5.2.1 巨量的資料
5.2.2 資料的儲存和分析
5.3 Hadoop 和其他系統的比較
5.3.1 和關聯式資料庫管理系統（RDBMS）的比較
5.3.2 和網格計算的比較
5.4 HDFS 的架構設計
5.4.1 前提和設計目標
5.4.2 Namenode 和Datanode
5.4.3 檔案系統的Namespace
5.4.4 資料複製
5.4.5 檔案系統中繼資料的持久化
5.4.6 通訊協定
5.4.7 穩固性
5.4.8 資料組織
5.4.9 可存取性
5.4.10 空間的回收
5.5 安裝Hadoop
5.5.1 安裝JDK 1.7
5.5.2 安裝Hadoop
5.6 HDFS 操作
5.6.1 使用FS Shell 指令操作HDFS
5.6.2 程式設計讀寫HDFS
5.7 Hadoop 中的MapReduce 模型
5.7.1 MapReduce 計算模型
5.7.2 Hadoop 中的Hello World 程式
5.7.3 執行MapReduce 程式
5.7.4 Hadoop 中的Hello World 程式——新的API
5.7.5 MapReduce 的資料流程和控制流
5.8 Zookeeper
5.8.1 Zookeeper 設定安裝
5.8.2 Zookeeper 的資料模型
5.8.3 Zookeeper 的基本使用
5.8.4 ZooKeeper 典型的應用場景
5.8.5 統一命名服務（Name Service）
5.8.6 共用鎖（Locks）
5.8.7 佇列管理
5.8.8 Zookeeper 歸納
5.9 HBase
5.9.1 簡介
5.9.2 邏輯視圖
5.9.3 實體儲存
5.9.4 系統架構
5.9.5 關鍵演算法/ 流程
5.10 HBase 的安裝和設定
5.11 HBase 使用實例
Chapter 06 Dynamo：Amazon 的高可用鍵值對儲存
6.1 簡介
6.2 背景
6.2.1 系統假設和要求
6.2.2 服務水準協定（SLA）
6.2.3 設計考慮
6.3 系統架構
6.3.1 系統介面
6.3.2 劃分演算法
6.3.3 複製
6.3.4 版本的資料
6.3.5 執行get() 和put() 操作
6.3.6 故障處理：暗示移交（Hinted Handoff）
6.3.7 處理永久性故障：備份同步
6.3.8 會員和故障檢測
6.3.9 增加/ 刪除儲存節點
6.4 實現
6.5 Amazon 使用的經驗與教訓
6.5.1 平衡效能和耐久性
6.5.2 確保均勻的負載分佈
6.5.3 不同版本：何時以及有多少
6.5.4 用戶端驅動或伺服器驅動協調
6.5.5 權衡後台和前台工作
6.5.6 討論
6.6 結論
Chapter 07 LevelDb——出自Google 的Key-Value 資料庫
7.1 LevelDb 簡介
7.2 LevelDb 的靜態部分
7.2.1 整體架構
7.2.2 log 檔案
7.2.3 SSTable 檔案
7.2.4 MemTable 詳解
7.3 LevelDb 的動態部分
7.3.1 寫入與刪除記錄
7.3.2 讀取記錄
7.3.3 Compaction 操作
7.3.4 LevelDb 中的Cache
7.3.5 Version、VersionEdit 和VersionSet
Chapter 08 Redis 實戰
8.1 Redis 安裝與準備
8.1.1 下載與安裝
8.1.2 設定檔修改
8.1.3 啟動Redis
8.1.4 停止Redis
8.2 Redis 所支援的資料結構
8.2.1 String
8.2.2 List
8.2.3 Set
8.2.4 Hash/ 雜湊/ 雜湊
8.2.5 有序集合/Zset
8.3 Key 操作指令
8.3.1 概述
8.3.2 指令範例
8.4 事物
8.4.1 事物概述
8.4.2 相關指令
8.4.3 指令範例
8.4.4 WATCH 指令和以CAS 為基礎的樂觀鎖
8.5 Redis 的主從複製
8.5.1 Redis 的Replication
8.5.2 Replication 的工作原理
8.5.3 如何設定Replication
8.5.4 應用範例
8.6 Redis 的持久化
8.6.1 持久化機制
8.6.2 RDB 機制的優勢和劣勢
8.6.3 AOF 機制的優勢和劣勢
8.6.4 其他
8.7 Redis 的虛擬記憶體
8.7.1 簡介
8.7.2 應用場景
8.7.3 設定
8.8 pipeline/ 管線
8.8.1 請求回應協定和RTT
8.8.2 管線（pipelining）
8.8.3 Benchmark
8.9 實例 .
Chapter 09 針對文件的資料庫CouchDB
9.1 CouchDB 介紹
9.1.1 基本概念
9.1.2 擴充概念
9.2 CouchDB 安裝與設定
9.3 REST API
9.3.1 資料庫REST API
9.3.2 文件REST API
9.3.3 視圖REST API
9.3.4 附件REST API
9.4 為應用建模
9.4.1 描述實體
9.4.2 描述一對一和一對多關聯性
9.4.3 描述多對多關係
9.5 實戰開發
9.5.1 開發Web 應用
9.5.2 使用CouchDB jQuery 外掛程式
9.5.3 範例應用建模
9.5.4 管理文件
9.5.5 視圖
9.6 進階內容
9.6.1 許可權控制與安全
9.6.2 文件更新驗證
9.6.3 分組
9.6.4 鍵的排序
Chapter 10 MongoDB 實戰
10.1 為什麼要使用MongoDB
10.1.1 不能確定的表結構資訊
10.1.2 序列化可以解決一切問題嗎
10.1.3 無需定義表結構的資料庫
10.2 MongoDB 的優勢和不足
10.2.1 無表結構
10.2.2 容易擴充
10.2.3 豐富的功能
10.2.4 效能卓越
10.2.5 簡便的管理
10.2.6 MongoDB 的不足
10.3 基本概念
10.4 Linux 下MongoDB 的安裝和設定、啟動和停止
10.4.1 下載
10.4.2 安裝
10.4.3 啟動資料庫
10.4.4 停止資料庫
10.5 建立、更新及刪除文件
10.5.1 連接資料庫
10.5.2 插入記錄
10.5.3 _id key
10.5.4 修改記錄
10.5.5 刪除記錄
10.6 查詢記錄
10.6.1 普通查詢
10.6.2 條件查詢
10.6.3 findOne() 語法
10.6.4 透過limit 限制結果集數量
10.7 高級查詢
10.7.1 條件運算符號
10.7.2 $all 比對所有
10.7.3 $exists 判斷欄位是否存在
10.7.4 Null 值處理
10.7.5 $mod 取模運算
10.7.6 $ne 不等於
10.7.7 $in 包含
10.7.8 $nin 不包含
10.7.9 $size 陣列元素個數
10.7.10 正規表示法比對
10.7.11 JavaScript 查詢和$where 查詢
10.7.12 count 查詢記錄筆數
10.7.13 skip 限制傳回記錄的起點
10.7.14 sort 排序
10.7.15 游標
10.8 MapReduce
10.8.1 Map
10.8.2 Reduce
10.8.3 Result
10.8.4 Finalize
10.8.5 Options
10.9 索引
10.9.1 基礎索引
10.9.2 文件索引
10.9.3 組合索引
10.9.4 唯一索引
10.9.5 強制使用索引3
10.9.6 刪除索引
10.10 性能優化
10.10.1 explain 執行計畫
10.10.2 最佳化器Profile
10.10.3 效能最佳化舉例
10.11 性能監控
10.11.1 mongosniff
10.11.2 Mongostat
10.11.3 db.serverStatus
10.11.4 db.stats
10.11.5 協力廠商工具
10.12 Replica Sets 複製集
10.12.1 部署Replica Sets
10.12.2 主從操作記錄檔oplog
10.12.3 主從設定資訊
10.12.4 管理維護Replica Sets
10.12.5 增減節點
10.13 Sharding 分片
10.13.1 建立Sharding Cluster
10.13.2 管理維護Sharding
10.14 Replica Sets 和Sharding 的結合
10.14.1 建立資料目錄
10.14.2 設定Replica Sets
10.14.3 設定3 台Route Process
10.14.4 設定Shard Cluster
10.14.5 驗證Sharding 正常執行
Chapter 11 MySQL 基礎
11.1 CentOS 6.5 下MySQL 的安裝
11.2 MySQL 基本指令
11.3 MySQL 資料類型
11.3.1 整數
11.3.2 浮點數
11.3.3 定點數
11.3.4 字串（char,varchar,xxxtext）
11.3.5 二進位資料
11.3.6 日期時間類型
11.3.7 資料類型的屬性
11.4 建立資料庫和表
11.5 檢索表中的資料
11.6 多個表的操作
Chapter12 MySQL 進階特性與效能最佳化
12.1 MySQL Server 系統架構
12.1.1 邏輯模組成
12.1.2 各模組工作配合
12.2 儲存引擎
12.2.1 MySQL 儲存引擎概述
12.2.2 MyISAM 儲存引擎簡介
12.2.3 Innodb 儲存引擎簡介
12.3 MySQL 中的鎖定機制
12.3.1 MySQL 中鎖定機制概述
12.3.2 合理利用鎖機制最佳化MySQL
12.4 索引與最佳化
12.4.1 選擇索引的資料類型
12.4.2 索引入門
12.4.3 索引的類型
12.4.4 高性能的索引策略
12.4.5 索引與加鎖
12.5 MySQL 的MyISAM 和Innodb 的Cache 最佳化
12.5.1 MyISAM 儲存引擎的Cache 最佳化
12.5.2 Innodb 快取相關最佳化
12.6 MySQL 的複製
12.6.1 複製對於可擴充性的意義
12.6.2 複製的原理
12.6.3 體驗MySQL 複製
12.6.4 複製的常用拓撲結構
12.7 可擴充性設計之資料切分
12.7.1 何謂資料切分
12.7.2 資料的垂直切分
12.7.3 資料的水平切分
12.7.4 垂直與水平聯合切分的使用
12.7.5 資料切分及整合方案
12.7.6 資料切分與整合中可能存在的問題
12.8 小結

前言
Chapter 01 NoSQL 與大數據簡介
1.1 引子 —— NoSQL 在中國大陸使用的案例
1.1.1 新浪微博
1.1.2 淘寶資料平台
1.1.3 視覺中國網站
1.1.4 優酷營運資料分析
1.1.5 飛信空間
1.1.6 豆瓣社區
1.2 大數據
1.2.1 大數據的度量單位
1.2.2 大數據的特點
1.3 大數據相關技術
1.3.1 大數據擷取技術
1.3.2 大數據前置處理技術
1.3.3 大數據儲存及管理技術
1.3.4 大數據分析及採擷技術
1.3.5 大數據展現與應用技術
1.4 NoSQL 簡介
1.4.1 什麼是NoSQL
1.4.2 關聯式資料庫簡史
1.4.3 資料庫分類
1.4.4 關聯式資料...