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内容简介
本书由浅入深，全面系统地介绍了NoSQL系统。本书既对NoSQL系统的理论进行了深入浅出的分析，又介绍了每一种NoSQL数据库在业界广泛应用的一个具体系统，理论与实战并重。
本书共分5篇，12章。涵盖的内容有：NoSQL与大数据简介、NoSQL的数据一致性、NoSQL的水平扩展与其他基础知识、BigTable与Google云计算原理、Google云计算的开源版本——Hadoop、Dynamo：Amazon的高可用键值对存储、LevelDb——出自Google的Key-Value数据库、Redis实战、面向文档的数据库CouchDB、MongoDB实战、MySQL基础、MySQL特性与性能优化。
本书涉及面广，从基本操作到技术和核心原理，再到项目开发，几乎涉及NoSQL系统的所有重要知识。本书适合所有想全面学习NoSQL的人员阅读，也适合各种使用NoSQL进行开发的工程技术人员使用。
本书精华内容
NoSQL与大数据简介
NoSQL的数据一致性
NoSQL的水平扩展
其他NoSQL的基础知识
BigTable与Google云计算原理
Google云计算的开源版本——Hadoop
Dynamo：Amazon的高可用键值对存储
LevelDb——出自Google的Key-Value数据库
Redis实战
面向文档的数据库CouchDB
MongoDB实战
MySQL基础
MySQL特性与性能优化
目录
第1篇NoSQL的兴起与理论基础
第1章NoSQL与大数据简介
1.1引子--NoSQL在国内使用的案例
1.1.1新浪微博
1.1.2淘宝数据平台
1.1.3视觉中国网站
1.1.4优酷运营数据分析
1.1.5飞信空间
1.1.6豆瓣社区
1.2大数据
1.2.1大数据的度量单位
1.2.2大数据的特点
1.3大数据相关技术
1.3.1大数据采集技术
1.3.2大数据预处理技术
第1篇NoSQL的兴起与理论基础
第1章NoSQL与大数据简介
1.1引子--NoSQL在国内使用的案例
1.1.1新浪微博
1.1.2淘宝数据平台
1.1.3视觉中国网站
1.1.4优酷运营数据分析
1.1.5飞信空间
1.1.6豆瓣社区
1.2大数据
1.2.1大数据的度量单位
1.2.2大数据的特点
1.3大数据相关技术
1.3.1大数据采集技术
1.3.2大数据预处理技术
1.3.3大数据存储及管理技术
1.3.4大数据分析及挖掘技术
1.3.5大数据展现与应用技术
1.4NoSQL简介
1.4.1什么是NoSQL
1.4.2关系型数据库简史
1.4.3数据库分类
1.4.4关系型数据库的优势
1.4.5不擅长的处理
1.4.6NoSQL数据库
1.5NoSQL数据库的类型
1.5.1键值（Key/Value）存储
1.5.2面向文档的数据库
1.5.3面向列的数据库
1.6如何使用和学习NoSQL数据库
1.6.1始终只是一种选择
1.6.2在何种程度上信赖它
1.7云数据管理
第2章NoSQL的数据一致性
2.1传统关系数据库中的ACID
2.1.1原子性
2.1.2一致性
2.1.3隔离性
2.1.4持久性
2.1.5举例
2.2CAP理论
2.2.1NoSQL系统是分布式系统
2.2.2CAP理论阐述
2.3AP的例子--DNS系统
2.3.1DNS系统
2.3.2DNS域名解析过程
2.3.3DNS系统是一致性的
2.4数据一致性模型与base
2.4.1数据一致性模型
2.4.2base（BasicallyAvailable，Soft-state，Eventualconsistency）
2.5数据一致性实现方法
2.5.1Quorum系统NRW策略
2.5.2时间戳策略
2.5.3向量时钟
第3章NoSQL的水平扩展与其他基础知识
3.1所有数据存放在一个服务器上
3.2分片（Sharding）
3.3主从复制
3.4对等（PeerToPeer）复制
3.5复制和分片的同时使用
3.6数据水平扩展的方法总结
3.7分片对数据的划分方式
3.7.1Range-basedPartitioning
3.7.2Round-Robin
3.8一致性hash算法（ConsistentHashing）
3.8.1基本场景
3.8.2hash算法和单调性
3.8.3ConsistentHashing算法的原理
3.8.4虚拟节点
3.9磁盘的读写特点及五分钟法则
3.9.1磁道、扇区、柱面和磁头数
3.9.2固态硬盘（SSD）：随机读写速度快
3.9.3内存：读写速度极快
3.9.4五分钟法则
3.10不要删除数据
第2篇列式NoSQL系统
第4章BigTable与Google云计算原理
4.1云计算
4.1.1云计算的概念
4.1.2云计算发展现状
4.1.3云计算实现机制
4.1.4网格计算与云计算
4.2Google文件系统GFS
4.2.1系统架构
4.2.2容错机制
4.2.3系统管理技术
4.3并行数据处理MapReduce
4.3.1产生背景
4.3.2编程模型
4.3.3实现机制
4.4分布式锁服务Chubby
4.4.1Paxos算法
4.4.2Chubby系统设计
4.4.3Chubby文件系统
4.4.4通信协议
4.4.5正确性与性能
4.5分布式结构化数据表BigTable
4.5.1设计动机与目标
4.5.2数据模型
4.5.3系统架构
4.5.4主服务器
4.5.5子表服务器
4.5.6性能优化
第5章Google云计算的开源版本--Hado