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内容简介
本书对统称为NoSQL的分布式非关系型数据库原理和使用方法进行介绍。第 一章，首先介绍NoSQL数据库的起源背景和设计理念，以及相关技术概念。其次介绍了大数据技术体系，以及NoSQL在该技术体系的地位和作用。 第 二章首先回顾关系型数据库的主要机制，以及NoSQL数据库的常见技术原理，以及NoSQL的常见存储模式。 第三章对Hadoop工具进行介绍，重点介绍HDFS的技术原理和基本使用方法。 第四章介绍HBase的基本架构、基本使用方法和编程方法。 第五章介绍HBase中核心技术原理，包括水平分区机制、数据写入机制、列族与合并机制等。对HBase中的管理方法、深入使用方法进行简介。以及对HBase的第三方插件与工具进行介绍。 第六章介绍Cassandra的基本原理和使用方法。首先介绍Amazon Dynamo的相关原理，其次介绍Cassandra的安装配置与CQL语言。 第七章介绍MongoDB为代表的文档型数据库的原理和基本使用方法。 第八章介绍其他一些知名的NoSQL数据库技术与工具。
编辑推荐
《NoSQL数据库原理》由人民邮电出版社出版,侯宾编著,是一本系统讲解NoSQL数据库核心原理与技术的专业书籍。本书为计算机及相关专业的学生,数据库开发与管理人员提供了一个清晰的知识框架,旨在帮助读者理解NoSQL技术的思想渊源,体系结构以及不同数据模型的特点与适用场景。本书内容全面,涵盖了键值,列族,文档,图等主流NoSQL数据库类型,并深入剖析了其底层实现机制,如一致性哈希,数据分区,副本策略,CAP理论等,兼顾理论与实用技术的结合。从编辑视角看,这本书的价值在于其逻辑清晰,条理分明,能够引导读者从关系型数据库的思维定式中走出来,构建起对分布式非关系型数据存储系统的整体认知。它并非简单的工具使用手册,而是着重于原理性讲解,有助于读者在面对具体技术选型时做出更理性的判断。此外,书中对各类数据库产品的对比分析也体现了较强的实用参考价值。对于希望夯实理论基础,理解技术本质的读者而言,这是一本值得深入阅读的教材级著作。不过,书中实践案例的深度和前沿技术的更迭速度,也是读者在阅读时需要结合最新行业动态进行补充思考的地方。
适合谁读
适合
- 计算机科学,软件工程等相关专业的高年级本科生或研究生
- 希望系统学习NoSQL数据库底层原理和技术架构的软件工程师
- 正在技术选型,需要深入理解不同NoSQL数据库特性的架构师或技术决策者
- 具有一定数据库基础,希望拓宽知识视野,了解非关系型数据存储体系的IT从业者
不适合
- 仅希望快速上手某一特定NoSQL数据库（如MongoDB,Redis）操作,寻求速成实战指南的纯入门新手
- 无任何数据库基础,对基本的数据模型和SQL概念缺乏了解的完全零基础读者
阅读建议
- 建议先回顾关系型数据库的基本概念,对比学习,以更好地理解NoSQL的设计动机与优势
- 阅读时可结合书中提到的代表性数据库产品（如Redis,HBase,MongoDB等）进行简单的环境搭建和实践,加深理解
- 重点关注不同数据模型（键值,文档,列族,图）的适用场景分析,这部分对实际技术选型最有指导价值
出版社简介
人民邮电出版社
中国 · 成立于 1953 年
人民邮电出版社以科技、计算机与信息通信类图书见长，并由此延伸至摄影、艺术、软件学习与励志成长等门类，形成较为多元的出版方向。库内图书既涵盖《重构与模式（修订版）》《华为交换机学习指南（第二版）》等计算机与通信技术读物，也收录《小王子（中英法彩绘典藏纪念版）》《了不起的盖茨比》《假如给我三天光明》等双语典藏类作品；《北京十年：1980-1990》与《鬼刀 WLOP个人插画作品集》则体现其在摄影与艺术领域的布局。作者资源包括安东尼·圣埃克苏佩里、海伦·凯勒、Joshua Kerievsky、王达、张兆增与WLOP等。
目录
- 版权信息
- 内容提要
- 编委会
- 丛书序一
- 丛书序二
- 前言
- 第1章 绪论
- 1.1 数据库的相关概念
- 1.1.1 关系型数据库管理系统
- 1.1.2 关系型数据库的瓶颈
- 1.1.3 NoSQL的特点
- 1.1.4 NewSQL的概念
- 1.1.5 NoSQL的典型应用场景
- 1.2 大数据的技术体系
- 1.2.1 大数据的特征
- 1.2.2 大数据的采集
- 1.2.3 大数据的存储
- 1.2.4 大数据的管理和使用
- 1.2.5 数据可视化
- 1.2.6 大数据安全与治理
- 小结
- 思考题
- 第2章 NoSQL数据库的基本原理
- 2.1 关系型数据库的原理简述
- 2.1.1 关系模型
- 2.1.2 关系型数据库的完整性约束
- 2.1.3 关系型数据库的事务机制
- 2.1.4 关系型数据库的分布式部署
- 2.2 分布式数据管理的特点
- 2.2.1 数据分片
- 2.2.2 数据多副本
- 2.2.3 一次写入多次读取
- 2.2.4 分布式系统的可伸缩性
- 2.3 分布式系统的一致性问题
- 2.3.1 CAP原理
- 2.3.2 BASE和最终一致性
- 2.3.3 Paxos算法简介
- 2.4 NoSQL的常见模式
- 2.4.1 键值对存储模式
- 2.4.2 文档式存储模式
- 2.4.3 列存储模式
- 2.4.4 图存储模式
- 2.5 NoSQL系统的其他相关技术
- 2.5.1 分布式数据处理
- 2.5.2 时间同步服务
- 2.5.3 布隆过滤器
- 小结
- 思考题
- 第3章 HDFS的基本原理
- 3.1 Hadoop概述
- 3.1.1 Hadoop的由来
- 3.1.2 Hadoop的架构与扩展
- 3.1.3 Hadoop的部署需求
- 3.2 HDFS原理
- 3.2.1 HDFS架构
- 3.2.2 Namenode的数据结构
- 3.2.3 数据分块和多副本机制
- 3.2.4 数据读写原理
- 3.2.5 HDFS支持的序列化文件
- 3.3 部署和配置HDFS
- 3.3.1 部署HDFS
- 3.3.2 HDFS的基本配置
- 3.3.3 集群的启动和停止
- 3.4 使用和管理HDFS
- 3.4.1 管理和操作命令
- 3.4.2 格式化Namenode
- 3.4.3 Namenode的安全模式
- 3.4.4 元数据恢复
- 3.4.5 子节点添加与删除
- 3.4.6 HDFS文件系统操作
- 3.4.7 以Web方式查看文件系统
- 3.5 MapReduce原理简介
- 3.6 Hive分布式数据仓库
- 小结
- 思考题
- 第4章 HBase的基本原理与使用
- 4.1 HBase概述
- 4.2 HBase的数据模型
- 4.3 HBase的拓扑结构
- 4.4 HBase部署与配置
- 4.5 子节点伸缩性管理
- 4.6 HBase的基本操作
- 4.6.1 HBase Shell
- 4.6.2 表和列族操作
- 4.6.3 数据更新
- 4.6.4 数据查询
- 4.6.5 过滤查询
- 4.6.6 快照操作
- 4.7 批量导入导出
- 4.7.1 批量导入数据
- 4.7.2 备份和恢复
- 4.8 通过Java访问HBase
- 4.8.1 开发环境的配置
- 4.8.2 表的连接和操作
- 4.8.3 数据更新
- 4.8.4 数据查询
- 4.8.5 删除列和行
- 4.8.6 过滤器的使用
- 4.9 通过Python访问HBase
- 4.9.1 基于Thrift框架的多语言编程
- 4.9.2 环境准备
- 4.9.3 代码分析
- 小结
- 思考题
- 第5章 HBase的高级原理
- 5.1 水平分区原理
- 5.1.1 META表
- 5.1.2 数据写入和读取机制
- 5.1.3 预写日志
- 5.1.4 分区拆分
- 5.2 列族与Store
- 5.2.1 列族的属性
- 5.2.2 表在HDFS上的存储
- 5.2.3 HFile的结构
- 5.2.4 Storefile合并
- 5.3 数据表的基本设计原则
- 5.4 HBase集群的高可用性与伸缩性
- 5.4.1 Zookeeper的基本原理
- 5.4.2 基于Zookeeper的高可用性
- 5.4.3 独立安装Zookeeper
- 5.4.4 集群间同步复制
- 5.5 HBase的扩展
- 5.5.1 协处理器机制
- 5.5.2 基于HBase的分布式处理
- 5.5.3 扩展开源软件
- 5.5.4 FusionInsight HD简介
- 小结
- 思考题
- 第6章 Cassandra的原理和使用
- 6.1 Cassandra概述
- 6.2 Cassandra的技术原理
- 6.2.1 Amazon Dynamo
- 6.2.2 Cassandra的数据模型
- 6.2.3 Yaml格式
- 6.2.4 其他相关技术原理
- 6.3 Cassandra的部署与配置
- 6.3.1 单节点部署Cassandra
- 6.3.2 Cassandra的配置文件
- 6.3.3 Cassandra集群部署
- 6.3.4 集群启动
- 6.4 CQL语言与cqlsh环境
- 6.4.1 cqlsh环境简介
- 6.4.2 键空间管理
- 6.4.3 数据表管理
- 6.4.4 CQL的数据类型
- 6.5 CQL数据查询
- 6.5.1 基本数据查询
- 6.5.2 条件查询
- 6.5.3 索引机制
- 6.5.4 使用标量函数
- 6.6 CQL数据更新
- 6.6.1 插入、更新和删除
- 6.6.2 读写一致性
- 6.6.3 集合列操作
- 6.6.4 计数器列的操作
- 6.6.5 日期时间列的操作
- 6.6.6 批量导入/导出数据
- 6.7 基本集群维护方法
- 6.7.1 编程接口简介
- 6.7.2 多数据中心与机架感知策略
- 6.7.3 Nodetool工具
- 6.7.4 常见节点管理方法
- 6.8 编程访问Cassandra
- 6.8.1 通过Java访问Cassandra
- 6.8.2 通过Python访问Cassandra
- 小结
- 思考题
- 第7章 MongoDB的原理和使用
- 7.1 概述
- 7.2 MongoDB的技术原理
- 7.2.1 文档和集合
- 7.2.2 分片机制和集群架构
- 7.2.3 CouchDB简介
- 7.3 安装配置MongoDB
- 7.3.1 单机环境部署
- 7.3.2 MongoDB的配置文件
- 7.4 基本命令行操作
- 7.4.1 Shell环境
- 7.4.2 数据库和集合操作
- 7.4.3 基本增删改查操作
- 7.4.4 聚合和管道
- 7.4.5 索引操作
- 7.4.6 Gridfs的原理和操作
- 7.5 批量操作和数据备份
- 7.6 MongoDB集群化部署
- 7.6.1 单机多实例
- 7.6.2 部署复制集
- 7.6.3 部署分片集
- 7.7 通过Java访问MongoDB
- 7.7.1 表和数据操作
- 7.7.2 Gridfs操作
- 7.8 通过Python访问MongoDB
- 小结
- 思考题
- 第8章 其他NoSQL数据库简介
- 8.1 图数据库简介
- 8.2 Neo4j的安装与使用
- 8.2.1 在Windows中安装Neo4j
- 8.2.2 在CentOS 7 中安装Neo4j
- 8.2.3 Neo4j的Web操作界面
- 8.2.4 Cypher语言简介
- 8.2.5 通过Java访问Neo4j
- 8.2.6 通过Python访问Neo4j
- 8.3 Redis和内存数据库
- 8.4 搜索引擎系统
- 小结
- 思考题
- 附录
- 附录 1 在CentOS 7上实现SSH无密码访问
- 附录 2 在CentOS 7上部署NTP服务端与客户端
- 附录 3 在CentOS 7上安装Python 3
- 附录 4 在CentOS 7上安装Thrift编译器
- 附录 5 《NoSQL数据库原理》配套实验课程方案简介
常见问题
这本书对数学和算法基础要求高吗？
书中涉及核心原理时（如一致性哈希,共识算法）会用到一定的算法和逻辑描述,但主要以阐述思想为主,并未要求很高的数学推导能力。具备基本的计算机科学常识即可跟上。
这本书的代码示例多吗？是否适合作为实战参考？
本书侧重于原理讲解,代码示例相对较少且不聚焦于具体语言的实现细节。它更适合作为构建知识体系和理解设计思想的读物,而非编程实战手册。
书中的内容时效性如何？能否跟上最新的技术发展？
本书出版时间较早,涵盖了NoSQL领域经典和主流的技术原理,这些核心原理具有相当的稳定性。但对于近年来涌现的具体新产品或云服务化细节,读者需要额外查阅最新资料进行补充。
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读者评论
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作者简介
侯宾
作者
侯宾，中文计算机类图书作者，目前公开资料有限，仅知其著有《NoSQL数据库原理》一种作品，该书常被归入计算机综合类。从书名可以看出，作品聚焦非关系型数据库的基本原理，属于面向数据库与计算机相关专业读者、系统介绍 NoSQL 技术概念的教材或技术读物。由于缺乏作者本人的学历、职务与从业背景资料，无法进一步介绍其研究与写作经历；但从现有作品来看，其写作倾向以原理梳理和知识入门为主，适合希望了解 NoSQL 基本概念的读者参考。
