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內容簡介

本書由淺入深，系統地介紹了NoSQL系統。本書既對NoSQL系統的理論進行了深入淺出的分析，又介紹了每一種NoSQL數據庫在業界廣泛應用的一個具體系統，理論與實戰并重。

本書共分5篇，12章。涵蓋的內容有：NoSQL與大數據簡介、NoSQL的數據一致性、NoSQL的水平擴展與其他基礎知識、BigTable與Google云計算原理、Google云計算的開源版本——Hadoop、Dynamo：Amazon的高可用鍵值對存儲、LevelDb——出自Google的Key-Value數據庫、Redis實戰、面向文檔的數據庫CouchDB、MongoDB實戰、MySQL基礎、MySQL高級特性與性能優化。

本書涉及面廣，從基本操作到高級技術和核心原理，再到項目開發，幾乎涉及NoSQL系統的所有重要知識。本書適合所有想學習NoSQL的人員閱讀，也適合各種使用NoSQL進行開發的工程技術人員使用。

本書精華內容

NoSQL與大數據簡介

NoSQL的數據一致性

NoSQL的水平擴展

其他NoSQL的基礎知識

BigTable與Google云計算原理

Google云計算的開源版本——Hadoop

Dynamo：Amazon的高可用鍵值對存儲

LevelDb——出自Google的Key-Value數據庫

Redis實戰

面向文檔的數據庫CouchDB

MongoDB實戰

MySQL基

編輯推薦

騰訊公司前博學后臺工程師嘔心瀝血之作，大數據時代開發者必讀佳品

介紹NoSQL從基本操作到高級技術和核心原理，再到項目開發的所有重點知識

詳解NoSQL的興起、CAP理論、副本之間數據一致性的解決方法和水平擴展方法，并介紹了NoSQL的分類、使用場景及其在實際開發中的技術選型

既對NoSQL系統的理論做了廣泛而深入的分析，又重點對Hadoop/HBase、MongoDB和Redis這三種NoSQL系統給出了具體實踐

注重實戰，對三種NoSQL類型的開源系統的實現給出了詳細的解釋，并提供了實際可運行的程序，還對其優化做了豐富的闡述

作者簡介

皮雄軍，平臺開發者和研究者、開源精神的忠實擁躉。曾經在騰訊公司和三星等知名公司擔任博學后臺工程師。從事NoSQL開發和研究工作多年，對NoSQL系統有深刻的認識，在NoSQL原理、技術選型和開發方面有豐富的實戰經驗和成功案例。

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第3章 NoSQL的水平擴展與其他基礎知識

NoSQL數據庫興起的主要驅動力是其能運行在大型集群上。隨著數據量的增加，垂直擴展(Scale Up)——購買性能更好的服務器運行的數據庫變得更加困難和昂貴。一個更有吸引力的選擇是水平擴展，將數據庫運行在更多的機器組成的集群上。

采用水平擴展可以處理更大的數據請求量，即更多的讀取或寫入請求，或者在網絡不好的情況下獲得更高的可用性，這取決于如何選擇數據分布模型。能處理更大的請求量，獲得更高的可用性是非常重要的，但它們也有代價：數據庫必須運行在一個集群上，而這帶來了復雜性，所以如果好處不是足夠吸引人的話，請不要這么做。

總體上，有兩條水平擴展NoSQL數據庫的方式：復制和分片。

復制是將一份相同的數據復制到多個節點上。分片是將數據分成各不相同的幾份并在不同節點上存放不同的數據。復制與分片是正交的：你可以使用其中的一種或同時使用兩種。復制有兩種形式：主從復制和對等(Peer to Peer)復制。本章我們將從簡單到復雜逐步的討論這些技術：首先是討論所有數據存放在單個服務器，然后探討主從復制，然后是分片，是對等復制。

討論完復制技術以后，本章將會討論一些其他基礎知識，主要是磁盤的讀寫特點、五分鐘法則和永遠不要刪除數據。

3.1 所有數據存放在一個服務器上

最簡單并且是最推薦的數據分布方式是：將數據庫運行在一臺機器上，不做任何數據復制和分片。這臺機器處理所有到數據存儲區的讀取和寫入請求。這種數據分布方式最被推薦的原因很簡單：它消除了所有其他選擇引入的復雜性，很容易讓運維人員管理，應用程序開發人員使用起來也很方便。

雖然很多NoSQL數據庫是以能運行在一個集群上為設計目標的，但是如果將所有數據都存放在一臺服務器上能夠滿足所有應用程序的需求(這主要取決于數據量和讀寫的訪問請求數)，那么我們就可以采用這種方式。

在本章的其余部分，我們將討論各種數據分布的優勢和劣勢。不要認為這些復雜的數據分布方式更好，如果能夠滿足需求的話，我們應始終選擇單服務器方式。