七周七数据库

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出版者:人民邮电出版社
作者:[美]Eric Redmond
出品人:
页数:256
译者:王海鹏
出版时间:2013-5-30
价格:CNY 59.00
装帧:平装
isbn号码:9787115312242
丛书系列:“七周七”系列
图书标签:
  • 数据库
  • 计算机
  • 编程
  • 软件开发
  • 数据库原理
  • Programming
  • 程序设计
  • 软件工程
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  • 入门
  • SQL
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  • 教程
  • 七周
  • 数据库技术
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具体描述

如今,我们要面对和使用的数据正在变得越来越庞大和复杂。如果说数据是新的石油。那么数据库就是油田、炼油厂、钻井和油泵。作为一名现代的软件开发者,我们需要了解数据管理的新领域,既包括rdbms,也包括nosql。

《七周七数据库》遵循《七周七语言》的写作风格和体例,带领你学习和了解当令最热门的开源数据库。在简单的介绍之后,本书分章介绍了7种数据库。这些数据库分别属于5种不同的数据库风格,但每种数据库都有自己保存数据和看待世界的方式。它们依次是postgresql、riak、apache hbase、mongodb、apache couchdb、neo4j和redis。本书将深入每一种数据库,介绍它们的优势和不足,以及如何选取一种最符合你的应用需求的数据库。

《七周七数据库》适合数据库架构师、数据库管理员,以及想要了解和学习各种nosql数据库技术的程序员阅读。本书将帮助读者了解、选择和应用这些数据库,从而更好地发挥日益增长的大数据的能力。

《七周七数据库》适用于数据库架构师、想要学习nosql数据库技术的程序员、数据库管理员。

《七周七数据库》是一本深入探索数据管理领域前沿技术的书籍。本书并非一本简单的教程,而是旨在为读者构建一个对现代数据库体系全面而深刻的理解框架。我们将跳出传统的数据库视角,审视当前数据爆炸式增长的挑战,以及由此催生的各种创新解决方案。 本书的核心理念是“选择适合的工具解决问题”。我们不会教你如何掌握某一种特定的数据库,而是引导你理解不同数据库技术的设计哲学、核心优势与适用场景。每一周,我们都会聚焦于一类具有代表性的数据库或数据处理范式,从其诞生背景、技术原理,到实际应用中的案例分析,力求做到深入浅出。 第一周:关系型数据库的演进与挑战。 尽管NoSQL浪潮席卷,关系型数据库(RDBMS)依然在企业级应用中扮演着基石的角色。本周我们将回顾关系型数据库的经典理论,如ACID特性,并探讨其在处理高并发、大数据量时的局限性。同时,我们将引入一些现代关系型数据库在性能优化、分布式扩展方面的新尝试,例如PostgreSQL的并行查询,MySQL的InnoDB存储引擎高级特性等,为后续理解其他数据库类型打下基础。 第二周:键值存储——简单高效的基石。 键值存储以其极致的简单性和高吞吐量,成为缓存、会话管理等场景的首选。本周我们将深入了解Redis、Memcached等代表性技术的内部机制,例如内存管理、数据结构设计,并探讨如何设计高效的键值存储策略。我们将分析其在分布式环境下的挑战,如一致性问题,以及一些常见的解决方案。 第三周:文档数据库——灵活的数据模型。 当数据结构不固定,或者需要快速迭代开发时,文档数据库(如MongoDB)展现出强大的生命力。本周我们将解析文档数据库的“模式自由”(schema-less)特性,探讨JSON/BSON等数据格式如何影响数据存储与查询。我们将深入研究索引技术、查询优化,以及文档数据库在复杂查询和事务处理上的考量。 第四周:列式数据库——海量分析的利器。 对于需要对海量数据进行复杂分析的场景,列式数据库(如HBase、Cassandra)提供了全新的视角。本周我们将理解列式存储与行式存储的根本区别,以及为何列式数据库在OLAP(在线分析处理)场景下表现优异。我们将探讨其数据模型、一致性模型(如最终一致性),以及在实际大数据平台中的应用。 第五周:图数据库——连接的智慧。 社交网络、知识图谱、推荐系统,这些领域都离不开对复杂关系的处理。本周我们将介绍图数据库(如Neo4j)的核心概念:节点、边、属性,以及图遍历算法。我们将学习如何构建和查询图数据,理解其在发现隐藏关联、进行路径分析方面的独特优势,并探讨其与其他类型数据库的融合。 第六周:时序数据库——时间序列数据的专属解决方案。 物联网、金融交易、监控系统,这些领域产生大量按时间顺序排列的数据。时序数据库(如InfluxDB、Prometheus)专为这类数据设计,能够高效地存储、查询和分析时间序列数据。本周我们将深入了解时间戳、数据压缩、聚合函数等时序数据库特有的概念,并学习如何构建高效的时间序列数据管道。 第七周:数据湖与数据仓库——整合与分析的终极目标。 在掌握了各种新型数据库技术后,我们将在本周将目光投向更高层次的数据架构。我们将探讨数据湖(Data Lake)和数据仓库(Data Warehouse)的设计理念、技术选型,以及它们如何协同工作,构建统一的数据平台。我们将讨论ETL/ELT流程、数据治理、数据安全等关键议题,最终实现数据的价值最大化。 贯穿全书,我们将强调工程实践的重要性。每一类数据库的介绍都会伴随实际的编程示例,帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。此外,我们还会探讨分布式系统中的共性挑战,如数据一致性、可用性、容错性,以及如何在不同的数据库环境中解决这些问题。 本书的目标读者包括但不限于: 渴望理解现代数据管理全景的开发者和工程师。 对大数据、云计算、人工智能等前沿技术有兴趣的架构师。 希望优化数据存储、查询和分析性能的技术决策者。 任何希望在信息爆炸时代掌握数据核心技术的学习者。 《七周七数据库》将带领你踏上一段激动人心的学习旅程,让你能够自信地在众多数据技术中做出明智的选择,并构建出强大、高效、可扩展的数据解决方案。

作者简介

目录信息

第1章 概述 1
1.1 从一个问题开始 1
1.2 风格 2
1.2.1 关系数据库 3
1.2.2 键-值数据库 3
1.2.3 列型数据库 4
1.2.4 文档型数据库 5
1.2.5 图数据库 5
1.2.6 混合使用多种数据库 6
1.3 前进和提升 6
第2章 postgresql 7
2.1 这就是post-gres-q-l 7
2.2 第1天:关系、crud和联接 8
2.2.1 从sql开始 10
2.2.2 使用表 10
2.2.3 使用联接的查询 13
2.2.4 外联接 15
2.2.5 使用索引快速查找 16
2.2.6 第1天总结 18
.2.2.7 第1天作业 18
2.3 第2天:高级查询、代码和规则 19
2.3.1 聚合函数 19
2.3.2 分组 20
2.3.3 窗口函数 21
2.3.4 事务 22
2.3.5 存储过程 24
2.3.6 触发器 26
2.3.7 视图 27
2.3.8 规则是什么 28
2.3.9 联表分析 30
2.3.10 第2天总结 32
2.4 第3天:全文检索和多维查询 32
2.4.1 模糊搜索 34
2.4.2 sql标准的字符串匹配 34
2.4.3 字符串相似比较算法 levenshtein 35
2.4.4 三连词 36
2.4.5 全文检索 37
2.4.6 组合使用字符串匹配方法 42
2.4.7 把电影风格表示成多维超立方体 42
2.4.8 第3天总结 45
2.5 总结 46
2.5.1 postgresql的优点 46
2.5.2 postgresql的缺点 47
2.5.3 结束语 47
第3章 riak 48
3.1 riak喜欢web 48
3.2 第1天:crud、链接和mime 49
3.2.1 rest是最棒的(或用curl时) 51
3.2.2 将值放于桶中 52
3.2.3 链接 54
3.2.4 riak的mime类型 58
3.2.5 第1天总结 58
3.3 第2天:mapreduce和服务器集群 59
3.3.1 填充脚本 59
3.3.2 mapreduce介绍 60
3.3.3 riak中的mapreduce 63
3.3.4 关于一致性和持久性 69
3.3.5 第2天总结 75
3.4 第3天:解决冲突和扩展riak 76
3.4.1 以向量时钟解决冲突 76
3.4.2 扩展riak 83
3.4.3 第3天总结 87
3.5 总结 87
3.5.1 riak的优点 88
3.5.2 riak的缺点 88
3.5.3 riak之于cap 88
3.5.4 结束语 89
第4章 hbase 90
4.1 介绍hbase 91
4.2 第1天:crud和表管理 91
4.2.1 配置hbase 92
4.2.2 hbase的shell 93
4.2.3 创建表 93
4.2.4 插入、更新和读取数据 95
4.2.5 修改表 96
4.2.6 通过编程方式添加数据 99
4.2.7 第1天总结 100
4.3 第2天:处理大数据 101
4.3.1 导入数据,调用脚本 101
4.3.2 流式xml 102
4.3.3 流式维基百科 103
4.3.4 压缩和bloom过滤器 105
4.3.5 开始 106
4.3.6 区域和监控磁盘使用简介 107
4.3.7 区域的问讯 108
4.3.8 扫描一个表来建立另一个表 111
4.3.9 构建扫描程序 112
4.3.10 运行脚本 114
4.3.11 检查输出 114
4.3.12 第2天总结 116
4.4 第3天:放入云端 117
4.4.1 开发thrift协议的hbase应用 117
4.4.2 whirr简介 121
4.4.3 设置ec2 121
4.4.4 准备whirr 122
4.4.5 配置集群 122
4.4.6 启动集群 123
4.4.7 连接集群 124
4.4.8 销毁集群 125
4.4.9 第3天总结 125
4.5 总结 126
4.5.1 hbase的优点 126
4.5.2 hbase的缺点 127
4.5.3 hbase on cap 127
4.5.4 结束语 128
第5章 mongodb 129
5.1 其大无比 129
5.2 第1天:crud和嵌套 130
5.2.1 命令行的乐趣 131
5.2.2 mongo的更多有趣内容 134
5.2.3 深入挖掘 136
5.2.4 更新 140
5.2.5 引用 142
5.2.6 删除 143
5.2.7 用代码来读取 144
5.2.8 第1天总结 145
5.3 第2天:索引、分组和mapreduce 146
5.3.1 索引:如果还不够快 146
5.3.2 聚合查询 150
5.3.3 服务器端命令 152
5.3.4 mapreduce(以及finalize) 155
5.3.5 第2天总结 159
5.4 第3天:副本集、分片、地理空间和gridfs 159
5.4.1 副本集 159
5.4.2 偶数节点的问题 162
5.4.3 分片 163
5.4.4 地理空间查询 165
5.4.5 gridfs 167
5.4.6 第3天总结 168
5.5 总结 168
5.5.1 mongo的优点 168
5.5.2 mongo的缺点 169
5.5.3 结束语 169
第6章 couchdb 170
6.1 在沙发上放松 170
6.2 第1天:crud、futon与curl redux 171
6.2.1 享受futon 171
6.2.2 用curl执行基于rest的crud操作 175
6.2.3 用get读取文档 175
6.2.4 用post新建文档 176
6.2.5 用put更新文档 177
6.2.6 用delete移除文档 178
6.2.7 第1天总结 178
6.3 第2天:创建/查询视图 179
6.3.1 通过视图访问文档 179
6.3.2 编写你的第一个视图 181
6.3.3 将视图另存为“设计文档” 183
6.3.4 由name查找artists 184
6.3.5 由name查找albums 184
6.3.6 查询自定义的artist与album视图 185
6.3.7 使用ruby将数据导入couchdb 187
6.3.8 第2天总结 192
6.4 第3天:进阶视图、changes api以及复制数据 192
6.4.1 用规约器创建进阶视图 193
6.4.2 规约器调用详解 195
6.4.3 监控couchdb的变化 196
6.4.4 连续监控变化 201
6.4.5 在couchdb中复制数据 204
6.4.6 第3天总结 208
6.5 总结 209
6.5.1 couchdb的优点 209
6.5.2 couchdb的缺点 209
6.5.3 结束语 209
第7章 neo4j 211
7.1 neo4j,白板友好的数据库 211
7.2 第1天:图、groovy和crud 212
7.2.1 neo4j之web接口 213
7.2.2 通过gremlin操作neo4j 215
7.2.3 pipe的威力 218
7.2.4 pipeline与顶点 221
7.2.5 无模式的社会性数据 221
7.2.6 垫脚石 223
7.2.7 引入groovy 225
7.2.8 特定领域的步骤 227
7.2.9 更新、删除与完成 229
7.2.10 第1天总结 230
7.3 第2天:rest、索引与算法 230
7.3.1 引入rest 230
7.3.2 用rest新建节点与关系 231
7.3.3 查找路径 232
7.3.4 索引 233
7.3.5 rest与gremlin 235
7.3.6 大数据 235
7.3.7 功能全面的算法 237
7.3.8 第2天总结 242
7.4 第3天:分布式高可用性 243
7.4.1 事务 243
7.4.2 高可用性 244
7.4.3 ha集群 245
7.4.4 备份 250
7.4.5 第3天总结 251
7.5 总结 251
7.5.1 neo4j的优点 251
7.5.2 neo4j的缺点 252
7.5.3 neo4j之于cap 252
7.5.4 结束语 252
第8章 redis 254
8.1 数据结构服务器存储库 254
8.2 第1天:crud与数据类型 255
8.2.1 入门指南 255
8.2.2 事务 257
8.2.3 复杂数据类型 258
8.2.4 到期 265
8.2.5 数据库命名空间 266
8.2.6 更多命令 267
8.3 第2天:高级用法、分布 268
8.3.1 一个简单的接口 268
8.3.2 服务器信息 271
8.3.3 redis配置 272
8.3.4 aof(append only file) 274
8.3.5 主从复制 276
8.3.6 数据转储 277
8.3.7 redis集群 279
8.3.8 bloom过滤器 280
8.3.9 setbit和getbit 282
8.3.10 第2天总结 283
8.4 第3天:与其他数据库合作 284
8.4.1 多持久并存服务 284
8.4.2 数据填充 285
8.4.3 关系存储 291
8.4.4 服务 293
8.4.5 第3天总结 296
8.5 总结 297
8.5.1 redis的优点 297
8.5.2 redis的缺点 297
8.5.3 结束语 298
第9章 结束语 299
9.1 类型终极版 299
9.1.1 关系型 299
9.1.2 键-值存储库 300
9.1.3 列型 301
9.1.4 文档型 301
9.1.5 图 302
9.2 选择 303
9.3 我们将走向哪里 303
附录a 数据库概述表 305
附录b cap定理 307
· · · · · · (收起)

读后感

评分

147页 指针 翻译成光标 ,还有多处。 估计是google translate 翻译的吧。 评论太短,评论太短,评论太短,评论太短,评论太短,评论太短,评论太短,评论太短,评论太短,评论太短,评论太短,评论太短,评论太短,评论太短,评论太短,评论太短,评论太短,评论太短,评论太...  

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书是不错,翻译太一般了。有的地方还只是润色不够,有的地方连原意都没表达明白,有些地方只能一边读一边揣测原文,再重新理解。 在作者访谈里最后一页倒数第四段:“ElasticSearch很清楚获得了支持……就像我们前面提到的,Triplestores也得到一些支持……” 什么叫xx获得了...

用户评价

评分

作为一名有着多年开发经验的老程序员,我自认为对数据库已经相当熟悉了。但当我翻开《七周七数据库》这本书时,我发现自己依然能从中汲取到不少新知。作者的视角非常独特,他并没有仅仅停留在数据库的“怎么用”,而是深入探讨了“为什么这么设计”、“背后的原理是什么”。比如,在讲解索引的优化策略时,作者不只是告诉你怎么加索引,而是从B-tree、Hash等底层数据结构讲起,分析了不同索引类型的优劣势以及在不同场景下的最佳实践。这种深入到骨子里的讲解,让我对数据库的理解又上升了一个层次。而且,书中还涉及了一些关于数据库集群、高可用性、分布式事务等进阶话题,这些内容是我在日常工作中可能接触较少,但却至关重要的领域。这本书让我认识到,即便是看似熟悉的领域,也总有值得深入探索的地方,它激发了我持续学习的热情。

评分

我是一名自由职业者,主要从事一些数据分析和网站开发相关的工作。在项目过程中,我经常会遇到数据库选型的问题,有时候会因为对某些数据库了解不够而做出不够优化的选择,导致后期维护成本增加。偶然间,我看到有人推荐《七周七数据库》,便抱着试试看的心态入手了。读了之后,我感到非常惊喜!这本书的知识密度很高,但讲解方式却非常清晰透彻,一点也不觉得枯燥。作者在分析不同数据库的性能特点时,用了大量图表和对比数据,让我能直观地感受到它们的差异。而且,书中关于如何根据实际业务需求来选择最合适的数据库类型,给出了一些非常实用的建议和思考框架。我尤其喜欢作者关于“CAP理论”的讲解,虽然这个理论听起来很高深,但作者通过生活化的例子,让我一下子就明白了它的核心要义,并且知道如何在实际项目中权衡一致性、可用性和分区容错性。这本书对我的工作效率提升有很大的帮助,让我以后在面对数据库问题时,能够更加从容和自信。

评分

我之前一直对数据库这个领域感到非常畏惧,总觉得它专业性太强,离我遥不可及。偶然的机会,我从朋友那里听说了《七周七数据库》这本书,抱着姑且一试的心态买了下来。读完之后,我才发现我的担忧完全是多余的!这本书的语言风格非常友好,就像一位耐心细致的导师,一步一步地引导我走进数据库的世界。作者没有使用那些生涩难懂的专业术语,而是用生动形象的比喻和通俗易懂的语言来解释复杂的概念。例如,在介绍SQL语言的时候,作者用了“数据查询的通用语言”来比喻,让我瞬间就理解了它的重要性。书中还提供了很多小的练习和思考题,可以帮助我巩固所学知识,并且让我感觉自己也在积极地参与到学习过程中。这本书让我对数据库不再感到陌生和恐惧,反而充满了兴趣,我甚至开始主动去了解更多关于数据库的知识,并且跃跃欲试地想去实践。

评分

我是一名在校大学生,专业是计算机科学,平时学习过程中接触到很多关于数据处理和存储的课程,但很多时候都感觉是碎片化的知识点,直到我偶然间发现了《七周七数据库》这本书。这本书的出现,简直就是为我量身打造的。它不仅仅是一本书,更像是一份系统性的学习指南。我尤其欣赏作者在讲解不同数据库类型时所采用的结构。比如,在介绍NoSQL数据库时,作者并没有简单地将它们归为一类,而是分别深入探讨了文档型、键值型、列族型和图数据库的各自特点、适用场景以及优缺点,并且还给出了具体的应用案例,这让我对这些数据库有了更加清晰的认知。书中的代码示例也非常实用,不是那种脱离实际的“玩具代码”,而是能够真正解决问题的片段,让我能快速地理解抽象概念背后的实现逻辑。我尝试着在自己的电脑上复现了一些例子,效果立竿见影。这本书让我对数据库的世界有了更宏观的认识,也为我后续更深入地学习打下了坚实的基础。

评分

这次我入手了一本《七周七数据库》,说实话,我之前对数据库的了解仅限于“好像是存储数据的东西”,具体怎么用、有什么类型,我都是一头雾水。这本书的封面设计就很吸引我,简洁大气,感觉内容应该也很实在。我拿到书之后,就迫不及待地翻阅起来。第一感觉就是排版很舒服,字体大小适中,段落清晰,阅读起来一点都不费力。书的开篇就用一种非常通俗易懂的方式,把一些抽象的概念给具象化了,比如讲到关系型数据库的时候,作者竟然用了一个超市收银系统来打比方,一下子就明白了什么是表、什么是字段、什么是关系,这种类比真的太妙了!我之前看过的很多技术书籍,要么上来就堆砌专业术语,要么解释得过于晦涩,让人望而却步,但这本书完全没有这个问题,它就像一个经验丰富的老师傅,循序渐进地带你入门。而且,书里不仅讲了理论,还穿插了一些实际操作的指导,虽然我还没深入实践,但光看文字描述,就能想象到如果我跟着做,肯定会非常有成就感。这本书让我觉得,原来学习数据库并没有想象中那么难,只要找对方法,每个人都可以掌握。

评分

很快地浏览了一下,没太关注细节。作为科普的不错的书籍

评分

2020-0215当时真的读的囫囵吞枣啊,今天重新拉出来,发现内容编排真的很好,有利于快速掌握一些重点特性,这里主要温习redis mongo hbase,4星值了//15-06-30初读

评分

走马观花也就是走马观花

评分

最有价值的是附录和每一章的总结,这两个部分看懂了,整本书就差不多了。

评分

比较有印象的是: postgreSQL支持字符串复杂搜索,多维搜索cube包。

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