《大数据存储:MongoDB实战指南》一导读

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《大数据存储:MongoDB实战指南》一导读

异步社区 2017-05-02 15:33:00 浏览1514
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前 言

大数据存储:MongoDB实战指南
多年来,我一直在和数据库存储技术打交道,深知数据存储技术在整个IT系统中起着至关重要的作用,尤其是随着云计算时代的到来,所有企业都面临着海量的数据信息,如何处理这些数据成为当前研究的热点。在过去二十几年中,数据的存储是关系数据库的天下,它以高效、稳定、支持事务的优势几乎统治了整个行业的存储业务;但是随着互联网的发展,许多新兴产业如社交网络、微博、数据挖掘等业务快速增长,数据规模变得越来越庞大,高效存储、检索、分析这些海量的数据,关系数据库变得不再适用。前几年我们还可以看到网络上关于关系数据库与NoSQL数据库谁优谁劣的激烈讨论,如今NoSQL几乎占据了各大数据库论坛讨论的大部分版块。一些行业领头公司也逐渐将业务迁移到非关系数据库上,NoSQL类型的数据库也变得越来越成熟。当然,在未来一段时间里关系数据库如Oracle、DB2、SQL Server等仍会在事务性要求比较高的行业(如银行、电信等)发挥它的作用。

另一方面,在信息技术领域,计算与存储一直是密不可分的,当前我们身处云计算的浪潮中,因此对应的各种云存储技术也呼之欲出。本书将介绍的NoSQL数据库MongoDB正是众多分布式海量数据存储技术中最出色的一种。MongoDB是一种面向文档的分布式数据库,可扩展,表结构自由,支持丰富的查询语句与数据类型,旨在为未来的大数据应用提供高性能的云存储解决方案。当然MongoDB并不是万能的,随着了解的深入,我们也会发现它的缺点,这也是本书的宗旨,尽量让读者明白它的长处与短处,对于特定的业务选择最合适的数据库存储方案。最后我们希望本书介绍的MongoDB知识能为您在未来的项目中处理海量数据时提供帮助。

目 录

第一部分 基础知识
第1章 大数据与云计算
1.1 什么是大数据
1.2 什么是云计算
1.3 大数据与云计算
1.4 什么是MongoDB
1.5 大数据与MongoDB
1.6 MongoDB特点
1.7 安装MongoDB
1.8 几个重要的进程介绍
1.9 适合哪些业务
1.10 小结
第2章 查询语言系统
第3章 索引与查询优化
第4章 增改删操作
第二部分 深入理解MongoDB
第5章 Journaling日志功能
第6章 聚集分析
第7章 复制集
第8章 分片集群
第9章 分布式文件存储系统
第三部分 监控与管理MongoDB
第10章 管理与监控
第11章 权限控制
第四部分 应用实践
第12章 PHP驱动接口
第13章 案例:高度可定制化的电商平台

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