NoSQL权威指南

　　本书是根据作者进行培训和开发的经验编写的NoSQL杰出指南，是了解在什么场景、什么时候、为什么NoSQL的好处超过SQL的理想书籍。通过本书，读者可以对SQL的缺点多于好处的场景有一个完整的理解，而后更好地确定何时使用NoSQL技术可以获得很大的好处，对列数据库、流数据库和图数据库的利弊有更深入的理解，并在备受欢迎的SQL专家Joe Celko的指导下顺利过渡到NoSQL。本书会详细介绍NoSQL常见的数据库的历史、技术原理及其优缺点，这些数据库包括列式数据库、图数据库、流式数据库、键值数据库、文本数据库、地理信息数据库、指纹数据库、分析型数据库、多值数据库以及层次数据库等。本书适合所有对NoSQL数据库感兴趣的技术人员阅读。

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目录 第1章　NoSQL和事务处理　1 简介　1 1.1　批处理中的数据库事务处理　1 1.2　磁盘处理中的事务处理　2 1.3　ACID　2 1.4　悲观并发详解　4 1.4.1　隔离级别　5 1.4.2　私有的隔离级别　7 1.5　CAP定理　8 1.6　BASE　9 1.7　服务器端一致性　10 1.8　错误处理　11 1.9　为什么在这些场景下SQL不能发挥作用　11 总结思考　12 参考文献　12 第2章　列式数据库　13 简介　13 2.1　列式数据库的历史　14 2.2　技术原理　19 2.3　查询优化　19 2.4　多用户和硬件　19 2.5　执行一个ALTER语句　20 2.6　数据仓库和列式数据库　21 总结思考　21 参考文献　22 第3章　图数据库　23 简介　23 3.1　图论基础　24 3.1.1　节点　24 3.1.2　边　25 3.1.3　图的结构　25 3.2　RDBMS与图数据库　26 3.3　凯文?贝肯问题的六度　26 3.3.1　通用图的邻接表模型　27 3.3.2　通用图的覆盖路径模型　30 3.3.3　真实数据的复杂关系　32 3.4　顶点覆盖　34 3.5　图编程工具　35 3.5.1　图数据库　36 3.5.2　图数据库语言　36 总结思考　39 参考文献　39 第4章　MapReduce模型　41 简介　41 4.1　Hadoop分布式文件系统　43 4.2　查询语言　43 4.2.1　Pig Latin　43 4.2.2　Hive和其他工具　52 总结思考　54 参考文献　54 第5章　流式数据库和复杂事件　55 简介　55 5.1　代并发模型　56 5.1.1　乐观并发　56 5.1.2　乐观并发下的隔离级别　56 5.2　复杂事件处理　58 5.2.1　与事件处理相关的术语　59 5.2.2　事件处理与状态更改约束　61 5.2.3　事件处理与Petri网　62 5.3　商业产品　63 5.3.1　StreamBase　63 5.3.2　Kx　66 总结思考　68 参考文献　68 第6章　键值存储　69 简介　69 6.1　模式与无模式　69 6.2　查询与检索　70 6.3　“键”的处理　70 6.3.1　Berkeley DB　71 6.3.2　通过树索引或散列访问　71 6.4　“值”的处理　71 6.4.1　任意字节数组　72 6.4.2　已知结构的小文件　72 6.5　产品　73 总结思考　75 第7章　文本数据库　77 简介　77 7.1　经典文档管理系统　77 7.1.1　文件索引和存储　78 7.1.2　关键字和题内关键字　78 7.1.3　行业标准　79 7.2　文本挖掘与理解　83 7.2.1　语义与语法　83 7.2.2　语义网　84 7.3　语言问题　85 7.3.1　Unicode和ISO标准　86 7.3.2　机器翻译　86 总结思考　87 参考文献　88 第8章　地图数据　89 简介　89 8.1　GIS查询　90 8.1.1　简单位置　90 8.1.2　简单距离　91 8.1.3　在一个区域中查找数量、密度和内容　91 8.1.4　邻近关系　91 8.1.5　时间关系　91 8.2　定位　92 8.2.1　经度和纬度　92 8.2.2　层次三角网格　93 8.2.3　街道地址　95 8.2.4　邮政编号　96 8.2.5　ZIP编码　96 8.2.6　加拿大邮政编码　96 8.2.7　英国邮政编码　97 8.3　GIS的SQL扩展　99 总结思考　99 参考文献　100 第9章　大数据和云计算　101 简介　101 9.1　对大数据和云计算的疑问　102 9.1.1　云计算仅是一种时尚　103 9.1.2　云计算没有内部数据服务器那么安全　103 9.1.3　云计算代价高昂　103 9.1.4　云计算太复杂　103 9.1.5　云计算对大公司才有意义　104 9.1.6　只是技术上的改变　104 9.1.7　如果网络中断，云计算将毫无用处　105 9.2　大数据和数据挖掘　105 9.2.1　用于非传统分析的大数据　106 9.2.2　系统合并的大数据　107 总结思考　107 参考文献　108 第10章　生物特征、指纹和专业数据库　109 简介　109 10.1　原生生物特征　110 10.2　指纹　111