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| 內容簡介： |
騰訊前資深後台工程師力作，大數據時代必讀佳作！
本書特色：
1.對NoSQL系統的理論進行深入淺出的分析，深入說明三種NoSQL系統：列式的、KeyValue的和文件類型，並說明MySQL的效能最佳化。
2.對HadoopHBase、MongoDB和Redis這三種NoSQL系統都列出具體實作。
3.詳細講述了NoSQL的分類及各類NoSQL系統的適用場景，為讀者在實際開發中的技術選型提供良好的指導。
適合：沒有基礎的NoSQL初學者、網際網路公司高平行處理系統的後台開發人員、巨量資料、NoSQL開發同好、中級程式設計師、大專院校師生、相關教育培訓班的學員。
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| 關於作者： |
皮雄軍
平台開發者和研究者、開源精神的忠實擁護者。曾擔任騰訊、三星等知名公司資深後台工程師。在NoSQL原理、技術選型和開發方面具豐富的實戰經驗和成功案例。
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| 目錄：
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前言
Chapter01 NoSQL與大數據簡介
1.1引子——NoSQL在中國大陸使用的案例
1.2大數據
1.3大數據相關技術
1.4NoSQL簡介
1.5NoSQL資料庫的類型
1.6如何使用和學習NoSQL資料庫
1.7雲端資料管理
Chapter02 NoSQL的資料一致性
2.1傳統關聯式資料庫中的ACID
2.2CAP理論
2.3AP的實例——DNS系統
2.4資料一致性模型與BASE
2.5資料一致性實現方法
Chapter03 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（PeerToPeer）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
3.8一致性hash演算法（ConsistentHashing）
3.9磁碟的讀寫特點及五分鐘法則
3.10不要刪除資料
Chapter04 BigTable與Google雲端運算原理
4.1雲端運算
4.2Google檔案系統GFS
4.3平行資料處理MapReduce
4.4分散式鎖服務Chubby
4.5分散式結構化資料表BigTable
Chapter05 Google雲端運算的開放原始碼版本——Hadoop
5.1Hadoop簡介
5.2Hadoop產生的原因
5.3Hadoop和其他系統的比較
5.4HDFS的架構設計
5.5安裝Hadoop
5.6HDFS操作
5.7Hadoop中的MapReduce模型
5.8Zookeeper
5.9HBase
5.10HBase的安裝和設定
5.11HBase使用實例
Chapter06 Dynamo：Amazon的高可用鍵值對儲存
6.1簡介
6.2背景
6.3系統架構
6.4實現
6.5Amazon使用的經驗與教訓
6.6結論
Chapter07 LevelDb——出自Google的Key-Value資料庫
7.1LevelDb簡介
7.2LevelDb的靜態部分
7.3LevelDb的動態部分
Chapter08 Redis實戰
8.1Redis安裝與準備
8.2Redis所支援的資料結構
8.3Key操作指令
8.4事物
8.5Redis的主從複製
8.6Redis的持久化
8.7Redis的虛擬記憶體
8.8pipeline管線
8.9實例.
Chapter09 針對文件的資料庫CouchDB
9.1CouchDB介紹
9.2CouchDB安裝與設定
9.3RESTAPI
9.4為應用建模
9.5實戰開發
9.6進階內容
Chapter10 MongoDB實戰
10.1為什麼要使用MongoDB
10.2MongoDB的優勢和不足
10.3基本概念
10.4Linux下MongoDB的安裝和設定、啟動和停止
10.5建立、更新及刪除文件
10.6查詢記錄
10.7高級查詢
10.8MapReduce
10.9索引
10.10性能優化
10.11性能監控
10.12ReplicaSets複製集
10.13Sharding分片
10.14ReplicaSets和Sharding的結合
Chapter11 MySQL基礎
11.1CentOS6.5下MySQL的安裝
11.2MySQL基本指令
11.3MySQL資料類型
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
12.1MySQLServer系統架構
12.2儲存引擎
12.3MySQL中的鎖定機制
12.4索引與最佳化
12.5MySQL的MyISAM和Innodb的Cache最佳化
12.6MySQL的複製
12.7可擴充性設計之資料切分
12.8小結
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