Scaling MongoDB pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Create a MongoDB cluster that will to grow to meet the needs of your application. With this short and concise book, you'll get guidelines for setting up and using clusters to store a large volume of data, and learn how to access the data efficiently. In the process, you'll understand how to make your application work with a distributed database system. Scaling MongoDB will help you: * Set up a MongoDB cluster through sharding * Work with a cluster to query and update data * Operate, monitor, and backup your cluster * Plan your application to deal with outages By following the advice in this book, you'll be well on your way to building and running an efficient, predictable distributed system using MongoDB.
作者简介
Kristina Chodorow 10gen公司的软件工程师，MongoDB项目的核心成员，从事与数据库服务器、PHP驱动、Perl驱动等相关的工作。她常在世界级技术大会上作报告，包括OSCON、LinuxCon、FOSDEM和Latinoware。
目录信息
读后感
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评分这本书介绍了如何进行集群部署 MongoDB。 把分布式部署 MongoDB的三个要素，(config server, shard, mongos)介绍的很清晰。 shard 是存储单元， config server 仅保存配置。 mongos 不保存任何数据，就是一个 router ，好比控制器，或者路由器。所有的查询，写入，管理都通过...
评分这本书介绍了如何进行集群部署 MongoDB。 把分布式部署 MongoDB的三个要素，(config server, shard, mongos)介绍的很清晰。 shard 是存储单元， config server 仅保存配置。 mongos 不保存任何数据，就是一个 router ，好比控制器，或者路由器。所有的查询，写入，管理都通过...
评分第一次使用MongoDB是在做网络爬虫的时候，由于需要暂存从互联网上爬下来的HTML内容等待抽取，由于该结构完全是非结构化的，于是顺理成章，我们便选用了这个当时最流行的Nosql工具。再到现在公司也局部实验性地选择Mongo，所以我也算是一个半专业的MongoDB使用者了。 但是我对M...
评分第一次使用MongoDB是在做网络爬虫的时候，由于需要暂存从互联网上爬下来的HTML内容等待抽取，由于该结构完全是非结构化的，于是顺理成章，我们便选用了这个当时最流行的Nosql工具。再到现在公司也局部实验性地选择Mongo，所以我也算是一个半专业的MongoDB使用者了。 但是我对M...
用户评价
我是一名正在努力转型大数据架构师的开发人员，平时工作中接触的主要是关系型数据库。转向NoSQL，最大的障碍就是思维定势。这本书对于打破这种定势非常有帮助。它的叙事方式非常流畅，从数据建模的艺术开始，一步步引导读者理解“反范式化”带来的巨大收益和潜在风险。书中关于“嵌入式文档与引用文档”的讨论，简直是一场思想的辩论赛。我以前总觉得能不用引用就不用，但作者通过一个电商库存管理的例子，清晰地展示了在特定读多写少的场景下，过度嵌入反而会造成写入时的昂贵更新。此外，书中对聚合管道的讲解，不是简单地罗列`$match`, `$group`, `$project`这些操作符，而是构建了一个完整的“数据流处理”概念，展示了如何将复杂的报表逻辑分解成一个个可并行、可优化的阶段。读完这一部分，我才真正体会到，MongoDB的聚合框架是多么强大且富有表现力，远超我过去使用简单SQL GROUP BY的想象。这本书成功地架起了从传统DBA思维到现代NoSQL架构师思维之间的桥梁。
评分这本书给我最大的触动，在于它对“性能陷阱”的深入挖掘和预警。很多MongoDB的性能问题，并非出在硬件资源不足，而是出在对资源使用方式的误解上。我特别关注了书中关于内存管理和磁盘I/O优化的章节。作者详细分析了WiredTiger的缓存机制，并给出了如何根据服务器物理内存大小来合理配置`storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSize`的经验法则，避免了JVM堆溢出和操作系统缓存争用的尴尬局面。更别提那段关于索引碎片化和后台维护的讨论了，以前我总以为索引维护不重要，这本书让我明白，一个维护不善的索引，即使结构正确，也会因为碎片化导致读取效率急剧下降，就像一个保养不良的高性能跑车一样。它教会了我如何像一个细致的园丁一样，去照料我的数据库集群，而不是简单地当一个“开机”和“关机”的运维人员。这本书，绝对是值得反复翻阅的案头工具书。
评分这本书的排版和图示质量非常高，这一点在技术书籍中往往容易被忽略。很多深度技术书籍，图表简直是灾难，看了还不如不看。但《Scaling MongoDB》中的架构图，特别是关于分片集群中Config Server、Mongos路由进程以及数据Shard节点之间交互的示意图，清晰、准确，层次分明。这对于理解分布式系统的内部工作机制至关重要。我记得有一段讲到“Stale Read”的概念，以前我一直不明白为什么会发生，以及如何控制容忍度。书中用一个动态的时钟同步图示，完美地解释了网络延迟和复制延迟对读取一致性的影响，并给出了在应用层如何通过设置Read Preference来规避风险的具体代码片段。这是一种非常注重实践的教学方法。它没有停留在理论层面大谈特谈，而是直接告诉你：当你遇到X问题时，请调整Y参数，并预期Z结果。对于希望快速解决实际生产问题的工程师来说，这种直击要害的内容是无价之宝。
评分说实话，刚拿到手的时候，我对它抱持着一种“又一本讲MongoDB的书”的怀疑态度。毕竟，技术书籍的更新迭代速度很快，很多理论在实践中很快就会过时。但这本书的深度和广度，彻底打消了我的顾虑。它不是简单地停留在介绍文档数据库的优势上，而是深入剖析了MongoDB在面对海量非结构化数据时的底层设计哲学。我尤其欣赏它对CAP理论在MongoDB实现中的具体体现的探讨，特别是“最终一致性”在实际应用中带来的权衡。作者并没有用那些晦涩难懂的数学公式来搪塞过去，而是通过大量的、贴近真实业务场景的案例，将复杂的分布式事务处理模型解释得一清二楚。比如，关于多文档事务引入后，锁粒度和性能影响的权衡，书中分析得极其到位，甚至提到了不同存储引擎在处理事务时的细微差异。对于那些想要从单机部署升级到跨地域分布式的团队来说，这本书提供了最可靠的路线图，避免了许多昂贵的试错成本。它更像是一份企业级架构师的备忘录，而不是一本入门指南。
评分哇，这本书简直是数据库管理员的圣经！我最近在处理一个涉及到海量用户数据的项目，性能瓶颈简直要把我逼疯了。市面上的书要么讲得太浅，要么就是对着API文档的复述，真正实战中的难题，比如如何优雅地进行分片键的选择，以及在集群扩容时如何平滑迁移数据，这些细节在其他地方根本找不到。这本书的作者显然是经历过真刀真枪的考验，他对MMapv1到WiredTiger的演进过程中的陷阱了如指掌，尤其是针对慢查询的优化，那部分内容简直是醍醐灌顶。我以前总是依赖默认设置，导致索引效率低下，读写并发冲突严重。读完关于查询优化器工作原理的那几章后，我重新审视了我们的数据模型，发现一个小小的字段调整，就能让查询速度提升好几个数量级。更让我惊喜的是，书中并没有回避那些令人头疼的运维场景，比如副本集选举失败后的数据一致性恢复，以及如何利用Ops Manager进行精细化的资源监控和容量规划。这本书不是让你学会基础CRUD的工具书，它是教你如何驾驭一个生产级、高并发的MongoDB集群的武功秘籍，强烈推荐给所有在分布式数据库领域摸爬滚打的工程师们。
评分很薄的一本书，但是还是有不少亮点~~
评分一本介绍mongodb 高可用的书籍！详细的介绍了 sharding ，replicate set 的原理！值得一读！
评分对于想用mongodb搭建集群的，应该看看这本书。第四章和第五章的后半部分尤其要看看。
评分只对原理感兴趣，所以只看了第2/3章。内容真的好少好少。
评分有时间再细看。。。
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